1 .获取网页源码：第一步首先需要获取网页的源码。通常有3种方法：（1）HTTP协议获取；（2）使用浏览器的“网页源代码”；（3）抓取API。
2 .解析源码：然后将获得的源码进行解析，一般采用对应的技术，如HTML解析器（如jsoup），XML解析器，正则表达式，等等。
3 .提取网页上的数据：接着就是提取网页上想要抓取的数据，这里需要了解网页上是什么类型的数据，如果是表格数据，可以使用XPath，CSS Selector等技术进行提取；如果是JSON数据，可以使用JSON解析器进行提取；如果采用其他数据格式，可以使用相应的解析器处理。一旦提取到想要的数据，可以保存到文件中，存储到数据库，或者是用于其它应用中。
4 .使用框架：我们也可以使用一些开源框架，它们可以根据你定义的规则自动抓取网页上的数据，可以说，它们抓取数据的能力几乎和浏览器一样强大，而且程序可以持续不厌反复执行，可以大大节省时间和精力。
5.定时爬取：有时会遇到需要定时爬取某些页面数据，可以使用Python中的 Sched类模块或者crond等定时管理器，可以自定义抓取频率，并实现自动抓取。
6 .反爬虫技术：还需要注意的是，有些网站会采用反爬虫技术，比如，限制用户访问次数，返回验证码，返回拒绝访问等，这时候就需要采取巧妙的技巧，比如利用浏览器模拟访问，使用抓包软件获取接口数据等，才能采集成功。
一、概述
1. 抓取网页上的数据，又称为\"网络爬虫\"，它是通过自动抓取Internet上的信息来构建、维护本地的索引库，用于搜索引擎和信息站点内的数据的过程。通常来说，抓取的过程包括两个主要步骤：第一，获得目标网页的数据；第二，清理数据，解析抓取的数据，提取其中的更有价值的信息。
二、抓取网页上的数据需要遵循以下步骤
1. 理解抓取目标：首先需要充分且准确地了解抓取目标，明确想要抓取哪些内容，在何种页面上；
2. 设置爬虫策略：根据了解到的目标来设置爬虫策略，如采用什么种类的爬虫软件，抓取的顺序或者延迟等；并且，尽可能控制访问频率，尽量不要让网站服务器被抓取过多而出现故障；
3. 分析抓取网页内容：将网页上抓取到的数据打开，仔细检查网页数据格式，同时确定抓取的具体内容，以及形成一定的时序分析请求；
4. 设计解析框架：根据上述确定的抓取目标和网页分析，设计解析框架图，结合抓取框架就可以通过API接口进行数据抓取；
5. 启动抓取过程：通过请求发送，以及控制爬虫抓取策略，让爬虫把从网页上抓取到的具体数据注入到解析框架之中；
6. 抓取数据解析：在解析框架之内使用相应的解析方法，对分析出的数据进行合适的解析，将抓取的数据解析为标准的数据格式；
7. 存储数据：最后将解析出的、经过整理的数据存储到数据仓库中，以备后续使用。
三、总结
抓取网页上的数据的全过程，依次为：了解抓取目标、设置爬虫策略、分析抓取网页内容、设计解析框架、启动抓取过程、抓取数据解析、存储数据。抓取网页上的数据，无外乎以上步骤，而这一系列的步骤只有完全进行，才能保证抓取到的数据能完整有效，也就是所谓的\"网页数据抓取\"的过程。