# 爬取一个排行榜前20页数据

要爬取一个排行榜的前20页数据，你需要进行以下步骤：

1. **确定目标网站**：
首先，明确你要爬取哪个排行榜的数据，比如Google搜索排名、GitHub星标榜、Stack Overflow的问题排行等。每个网站的结构和API可能不同。

2. **分析网页结构**：
使用`requests`库获取首页HTML，然后使用如`BeautifulSoup`或`lxml`解析HTML，了解数据如何被组织（如CSS选择器或XPath表达式）。

3. **设置请求参数**：
对于大部分网站，你可以使用分页链接或者页码来控制页面访问。例如，有些网站会在URL中加入page=1, page=2这样的参数。

4. **编写循环**：
编写一个for循环，从第一页开始到第二十页，每次递增页码，重复上述获取和解析的过程。

5. **数据存储**：
将抓取的数据存储起来，可以选择CSV、JSON、数据库或者自定义文件格式。

6. **处理反爬虫策略**：
注意检查网站的robots.txt文件，避免对网站造成压力。同时，可能需要设置User-Agent、添加延迟等措施防止被封IP。

7. **异常处理**：
当网络中断或其他错误发生时，要有适当的错误处理机制。

8. **代码示例**：
假设我们只用`requests`和`BeautifulSoup`，这是基础的爬虫框架：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 目标网址
url_base = "https://example.com/ranking?page="

# 创建空列表存储数据
data = []

# 循环爬取20页
for i in range(1, 21):
    # 构造完整的URL
    url = url_base + str(i)
    
    try:
        # 发送GET请求
        response = requests.get(url, headers={"User-Agent": "Your User Agent"})
        
        # 检查是否成功
        if response.status_code == 200:
            # 解析HTML
            soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
            
            # 根据网页结构提取数据
            rank_data = extract_data_from_soup(soup)  # 这里假设有一个名为extract_data_from_soup的函数
            data.extend(rank_data)

            # 输出当前页数的进度
            print(f"Crawled Page {i}...")
        else:
            print(f"Failed to fetch page {i}, status code: {response.status_code}")
    except Exception as e:
        print(f"Error on page {i}: {e}")

# 数据存储或输出
store_data(data)