一、编程方式
1. Python爬虫
技术栈：运用requests库来发起HTTP请求，结合BeautifulSoup或lxml来HTML结构，通过精准定位标签属性以提取数据。
示例流程：
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
titles = soup.find_all('h1', class_='title')
```
优势：灵活性高，尤其适合批量爬取动态内容。
2. PHP Simple HTML DOM Parser
应用场景：适用于PHP开发者，快速静态页面。通过选择器快速定位元素并提取文本或属性。
关键步骤：
```php
include('simple_html_dom.php');
$html = file_get_html('url');
foreach($html->find('div.price') as $element) {
echo $element->plaintext;
}
```
二、工具化方案
1. 可视化爬虫工具
推荐工具：Octoparse、Parsehub等。这类无需编程的软件通过界面操作配置抓取规则，支持导出CSV/Excel格式。
2. 浏览器插件
插件示例：Web Scraper、Data Miner等。通过Chrome扩展直接标注需抓取的元素，自动生成结构化数据。
优点：操作简单，适用于单页数据的快速采集。
三、Excel 内置功能
1. Web 函数组合
使用`FILTERXML(WEBSERVICE(url), xpath)`公式，可直接将网页的XML数据导入Excel单元格，适用于简单的API接口调用。但需注意，此方法的稳定性依赖于网站数据结构的稳定性，对于复杂的页面可能需要调整XPath表达式。
2. Query Table
四、注意事项
1. 反爬绕过
对于高频请求，建议使用轮换，以避免触发网站的封禁机制。
2. 数据清洗
原始数据可能包含冗余的标签或乱码，需要使用正则表达式或字符串处理工具进行清洗。
3. 合规性
在爬虫过程中，务必遵守目标网站的`robots.txt`协议，并避免抓取敏感或个人隐私信息。
根据实际需求复杂度，可以选择编程实现（虽然需要技术基础，但灵活性高）或采用工具化方案（低门槛，功能相对受限）。对于动态网页（如Ajax加载），可能需要结合Selenium等自动化工具进行处理。
