首先明确页面层级结构，再通过requests+BeautifulSoup或Scrapy框架逐层抓取。1. 分析URL规律和HTML结构；2. 用requests获取列表页并提取详情链接；3. 遍历链接解析详情内容；4. Scrapy中使用yield Request实现多级跳转；5. 注意设置请求头、间隔、异常处理与反爬策略。

抓取多级页面是Python爬虫中常见的需求，比如从列表页进入详情页、从一级分类跳转到二级分类等。要实现多层级网页数据抓取，关键在于理清页面之间的跳转逻辑，并逐层提取所需信息。下面介绍几种常用方法和实现思路。

1. 明确页面层级结构

在开始编码前，先分析目标网站的页面结构。典型的多级结构如下：

• 第一层：主页面或分类列表（如新闻列表）
• 第二层：详情页面链接（如单条新闻页）
• 第三层（可选）：评论页、作者页等更深层内容

通过浏览器开发者工具查看每层页面的URL规律和HTML结构，确定如何提取链接与数据。

2. 使用requests + BeautifulSoup逐层抓取

这是最基础也是最灵活的方式。利用requests发送HTTP请求，用BeautifulSoup解析HTML内容。

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示例流程：

• 请求首页，提取所有详情页的URL链接
• 遍历这些链接，逐个请求并解析详情页内容
• 如有需要，继续从详情页跳转到下一层

代码片段示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
第一层：获取列表页中的详情链接
list_url = "https://www.php.cn/link/ca14cd6c279d15639a51915b4b7917bc"
res = requests.get(list_url)
soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
detail_urls = [a['href'] for a in soup.select('.news-list a')]

							

								
								

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第二层：抓取每个详情页的内容
for url in detail_urls:
detail_res = requests.get(url)
detail_soup = BeautifulSoup(detail_res.text, 'html.parser')
title = detail_soup.find('h1').text
content = detailsoup.find('div', class='content').text
print(title, content)

3. 使用Scrapy框架高效处理多级抓取

对于复杂项目，推荐使用Scrapy框架，它原生支持请求链式调用，适合处理多层级跳转。

核心机制是通过yield scrapy.Request()将解析出的链接作为新请求加入队列，并传递回调函数和元数据。

示例Spider结构：

import scrapy
class MultiLevelSpider(scrapy.Spider):
name = 'multilevel'
start_urls = ['https://www.php.cn/link/ca14cd6c279d15639a51915b4b7917bc']
def parse(self, response):
    # 提取详情页链接
    for href in response.css('.news-list a::attr(href)').getall():
        yield response.follow(href, self.parse_detail)

def parse_detail(self, response):
    # 解析详情页
    title = response.css('h1::text').get()
    content = response.css('.content::text').get()

    # 可在此基础上继续跳转至第三层
    comment_url = response.css('.comment-link::attr(href)').get()
    if comment_url:
        yield response.follow(comment_url, self.parse_comment, meta={'title': title})

def parse_comment(self, response):
    # 解析评论页，同时获取之前传递的数据
    title = response.meta['title']
    comments = response.css('.comment p::text').getall()
    yield {
        'title': title,
        'comments': comments
    }

4. 注意事项与优化建议
实际抓取过程中需注意以下几点，避免被封IP或数据遗漏：

设置合理的User-Agent和请求间隔（time.sleep），模拟真实访问行为
使用Session保持会话状态，提高效率
对异常链接做容错处理（try-except），防止程序中断
避免过度并发，遵守robots.txt协议
考虑使用代理池应对反爬机制

基本上就这些。掌握页面跳转逻辑，结合合适的工具，就能稳定抓取多级网页数据。关键是分步处理、层层递进，别一次性想把所有逻辑塞进一个函数里。