业务和功能介绍
立项背景：为掌握静态网页数据采集技能，开展此练手项目，目标是实现网页信息的自动化提取与整理，替代手动复制的低效操作。
软件功能：通过Python脚本发起网络请求获取静态网页HTML源码，利用解析工具提取文章标题、发布时间、内容摘要等核心字段，最终将数据整理为格式规范的Excel表格。
业务流程：确定目标静态网页→编写爬虫脚本完成数据抓取与解析→校验数据准确性→导出为Excel文件交付。
软件功能：通过Python脚本发起网络请求获取静态网页HTML源码，利用解析工具提取文章标题、发布时间、内容摘要等核心字段，最终将数据整理为格式规范的Excel表格。
业务流程：确定目标静态网页→编写爬虫脚本完成数据抓取与解析→校验数据准确性→导出为Excel文件交付。
项目实现
1、整体架构和设计思路：项目采用模块化设计，分为“网页请求模块”“数据解析模块”“数据导出模块”。请求模块用requests库发送HTTP请求获取静态网页源码；解析模块通过BeautifulSoup库定位HTML标签提取目标数据；导出模块将清洗后的数-据写入Excel文件，技术栈为Python、requests、BeautifulSoup、openpyxl。
2、负责模块和结果：独立完成整个项目的开发与调试，成功采集某资讯静态网页的50条文章数据，提取标题、发布时间、摘要等3个核心字段，数据准确率100%，最终输出的Excel表格字段清晰、可直接查看。
3、遇到的难点和解决方案：难点是网页标签嵌套层级复杂，导致数据提取定位不准；解决方案是通过浏览器开发者工具逐行分析HTML结构，使用CSS选择器精准匹配目标标签，最终解决了定位问题。
2、负责模块和结果：独立完成整个项目的开发与调试，成功采集某资讯静态网页的50条文章数据，提取标题、发布时间、摘要等3个核心字段，数据准确率100%，最终输出的Excel表格字段清晰、可直接查看。
3、遇到的难点和解决方案：难点是网页标签嵌套层级复杂，导致数据提取定位不准；解决方案是通过浏览器开发者工具逐行分析HTML结构，使用CSS选择器精准匹配目标标签，最终解决了定位问题。
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