爬虫的实现方式可分为以下七类，涵盖技术实现、功能定位及抓取策略三个维度：一、基础请求库方式（静态/简单动态页面）Requests通过发送HTTP请求直接获取网页源码，适用于静态页面或简单动态渲染内容。Requests + 解析库lxml：结合XPath语法高效提取HTML/XML中的结构化数据（如表格、链接）。BeautifulSoup：以Python风格解析DOM树，支持CSS选择器定位元素（如文本、属性）。re（正则表达式）：灵活匹配非结构化数据（如邮箱、日期），但需注意正则的复杂性。二、动态网页处理方式（复杂交互场景）Selenium模拟浏览器行为（点击、滚动、输入），获取JavaScript渲染后的完整DOM，适用于Ajax加载、登录验证等场景。PyQuery以jQuery语法简化DOM操作，适合快速提取动态内容。三、高效爬虫框架Scrapy集成化框架，支持分布式爬取、中间件扩展、数据管道处理（如存储到数据库），适合大规模数据采集。四、异步与并发技术aiohttp + asyncio通过异步请求提升并发效率，减少I/O阻塞，适合高频率抓取任务。五、功能分类的爬虫类型通用爬虫（全网爬虫）无特定目标，遍历抓取互联网页面，常用于搜索引擎数据采集。聚焦爬虫（主题爬虫）根据预设主题（如“科技新闻”）过滤无关链接，仅抓取目标内容，提高效率。六、解析方式分类流式解析（HTMLParser）逐行扫描HTML内容，内存占用低，适合处理超大型文档（如日志文件）。七、抓取策略分类深度优先遍历（DFS）沿一条链路深入抓取，适合层次深的内容（如论坛帖子回复链）。宽度优先遍历（BFS）按层级顺序抓取，覆盖全面但效率较低，适合广度搜索。其他实用技术：API直接调用：通过结构化数据接口（如JSON API）直接获取数据，避免解析HTML。代理与反反爬：结合代理IP池、User-Agent轮换等技术应对反爬机制。以上分类覆盖了从简单请求到复杂框架、从静态解析到动态交互的全场景，可根据具体需求选择组合方案。