首先分析分页结构，确定是URL参数翻页还是AJAX动态加载；接着构造对应请求循环抓取，静态页通过修改页码参数，动态内容则调用API接口获取JSON；利用“下一页”链接或总页数信息判断终止条件；最后通过设置请求头、添加延迟等反爬策略确保稳定采集。
爬取分页数据是Python网络爬虫中的常见需求，尤其在抓取列表类网页（如新闻列表、商品页、搜索结果）时尤为关键。要完整获取所有页面的数据，必须识别分页结构、构造请求并循环抓取。以下是处理分页数据的实用流程。
分析分页结构
开始前先观察目标网站的分页机制。常见的分页方式有两种：
URL参数翻页：页码通过URL中的参数传递，例如：https://example.com/page=2 或 https://example.com/?p=3AJAX动态加载：点击“下一页”时页面不刷新，内容通过JavaScript异步加载，通常需要抓包分析接口请求
使用浏览器开发者工具（F12）查看网络请求，确认数据来源是HTML直出还是API接口返回JSON。
构造请求并循环抓取
若为静态分页，可通过修改URL中的页码参数发起请求。示例代码如下：
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import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupbase_url = "https://www.php.cn/link/0acecb86d3b3fab2fea045403bedfb1f={}"headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}
for page in range(1, 6): # 抓取前5页url = base_url.format(page)response = requests.get(url, headers=headers)if response.status_code == 200:soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')items = soup.select('.news-item') # 根据实际选择器调整for item in items:title = item.select_one('h2').get_text(strip=True)link = item.select_one('a')['href']print(title, link)
若为AJAX接口，需定位XHR请求地址，直接请求返回JSON数据：
api_url = "https://example.com/api/news?page={}"for page in range(1, 6): response = requests.get(api_url.format(page), headers=headers) data = response.json() for item in data['results']: print(item['title'], item['url'])
自动检测最大页数或终止条件
有时不知道总页数，可通过以下方式判断是否结束：
解析当前页的“下一页”按钮是否存在检查响应内容是否为空或返回错误码从第一页提取总页数信息（如“共87条，每页10条”可推算出9页）
示例：基于“下一页”链接判断是否继续
url = "https://example.com/news"while url: response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') parse_items(soup) # 解析当前页数据next_link = soup.select_one('a:contains("下一页")')url = next_link['href'] if next_link else Noneif url and not url.startswith('http'): url = "https://example.com" + url
注意事项与反爬策略
频繁请求容易触发反爬机制，建议采取以下措施：
设置合理time.sleep()间隔，避免请求过快使用随机User-Agent或添加Referer头模拟真实访问考虑使用requests.Session()保持会话状态遇到验证码或封IP时，引入代理池或Selenium模拟浏览器操作
基本上就这些。掌握分页规律后，结合解析和循环逻辑，就能稳定抓取多页数据。关键是先搞清分页机制，再选择合适的请求方式。
以上就是Python爬虫如何处理分页数据_Python爬虫抓取分页网页内容的完整流程的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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