搭个python爬虫的框架

### 回答1：
好的，以下是一个基本的Python爬虫框架：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 设置请求头，模拟浏览器请求
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}

# 定义一个函数，用于获取网页内容
def get_page_content(url):
    # 发送请求
    response = requests.get(url, headers=headers)
    # 判断请求是否成功
    if response.status_code == 200:
        # 使用BeautifulSoup解析网页内容
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
        return soup

# 定义一个函数，用于解析网页内容
def parse_page_content(soup):
    # 在这里写解析代码

# 定义一个函数，用于保存数据
def save_data(data):
    # 在这里写保存数据的代码

# 定义一个主函数，用于控制程序的流程
def main():
    # 定义一个列表，用于存放所有要爬取的网页链接
    urls = ['http://www.example.com/page1', 'http://www.example.com/page2', 'http://www.example.com/page3']
    # 遍历每个链接
    for url in urls:
        # 获取网页内容
        soup = get_page_content(url)
        # 解析网页内容
        data = parse_page_content(soup)
        # 保存数据
        save_data(data)

if __name__ == '__main__':
    main()

这个框架的大概流程如下：

1. 设置请求头，模拟浏览器请求。
2. 定义一个函数，用于获取网页内容。
3. 定义一个函数，用于解析网页内容。
4. 定义一个函数，用于保存数据。
5. 定义一个主函数，用于控制程序的流程。
6. 在主函数中，遍历每个要爬取的网页链接，依次执行获取网页内容、解析网页内容、保存数据的流程。

### 回答2：
搭建一个Python爬虫框架，可以帮助我们更高效地获取网页信息。首先，我们可以使用Python中的Requests库发送HTTP请求，并使用BeautifulSoup库解析网页内容。这两个库都是Python中常用的爬虫工具。

在开始之前，我们需要先安装这两个库。可以通过pip命令在终端中执行以下命令来安装它们：

pip install requests beautifulsoup4

安装完成后，我们就可以开始编写爬虫框架的代码了。

首先，导入所需的库：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

然后，定义一个函数来发送HTTP请求并获取网页内容：

def get_html(url):
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return response.text
    else:
        return None

接下来，使用BeautifulSoup解析网页内容，并提取所需的数据：

def parse_html(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    # 在这里可以使用soup对象提取想要的数据
    # 例如：soup.find_all('a') 可以找到所有a标签的内容

最后，编写一个主函数，用于调用前面定义的函数：

def main():
    url = 'http://example.com'  # 这里替换为你想要爬取的网页URL
    html = get_html(url)
    if html:
        parse_html(html)

运行主函数即可开始爬取网页数据：

main()

以上就是一个简单的Python爬虫框架的搭建过程，通过这个框架，我们可以更加轻松地进行网页数据的抓取和解析。当然，在实际应用中，我们还可以根据需要添加更多的功能，例如多线程或异步请求等，以提高爬取效率。