在Python中实现网页翻页爬取通常有以下几种方法：
观察链接变化
分析网页的URL结构，找到翻页链接的规律，如`m.51xw.net/meizi/1234/4`中的`1234`代表页码。
通过改变URL中的页码参数来访问不同的页面。
解析页面结构
使用BeautifulSoup或lxml解析HTML页面，找到下一页链接的位置。
根据页面结构中的特定元素或属性来定位翻页链接。
使用API接口
如果网站提供了API接口，可以通过调用API获取分页数据，通常这种方式更稳定且效率高。
模拟浏览器操作
使用Selenium等工具模拟用户操作，如点击翻页按钮，来加载下一页内容。
多线程爬取
利用Python的`threading`模块实现并发爬取，提高爬取效率。
下面是一个简单的示例代码，展示如何使用循环和BeautifulSoup解析页面结构实现翻页爬取：
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
初始化URL
base_url = "http://example.com/page"
获取总页数（这里需要根据实际情况来确定）
total_pages = 10 假设总页数为10
遍历每一页
for page in range（1, total_pages + 1）:
构造URL
url = f"{base_url}/{page}"
发送GET请求
response = requests.get（url）
检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
解析HTML内容
soup = BeautifulSoup（response.text, "html.parser"）
提取所需数据（这里需要根据实际情况来确定提取哪里的数据）
data = soup.find_all（"div", class_="item"） 假设数据在class为item的div中
处理数据（这里需要根据实际情况来处理数据）
for item in data:
print（item.text）
else:
print（f"Failed to retrieve page {page}"）
请注意，以上代码仅为示例，实际使用时需要根据目标网站的具体结构和翻页机制进行调整。同时，请确保爬虫行为符合目标网站的`robots.txt`规则，并尊重网站的版权和使用条款。