DeepSeek仅能生成爬虫代码，不直接运行；推荐三种实现：一、requests+BeautifulSoup抓静态页；二、Selenium处理JS渲染页；三、httpx+selectolax提升异步性能。
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如果您希望使用DeepSeek模型辅助编写网页爬虫代码，需明确DeepSeek本身不提供直接运行爬虫的能力，也不具备网络请求或HTML解析功能；它仅能生成符合语法规范的Python脚本逻辑。以下是几种可立即执行的网页抓取实现方法：
一、使用requests + BeautifulSoup基础方案
该方法适用于静态网页，依赖HTTP请求获取原始HTML，再通过BeautifulSoup解析DOM结构提取目标数据。
1、安装必要库：在终端执行 pip install requests beautifulsoup4。
2、创建Python文件，写入以下代码：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = "https://example.com"
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
titles = soup.find_all("h1")
for title in titles:
print(title.get_text(strip=True))
二、使用Selenium处理JavaScript渲染页面
当目标网页内容由JavaScript动态加载时，需借助浏览器自动化工具驱动真实浏览器执行渲染后再提取。
1、安装Selenium及ChromeDriver：执行 pip install selenium，并下载匹配版本的chromedriver到系统PATH路径。
2、编写脚本如下：
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
options = Options()
options.add_argument("--headless")
driver = webdriver.Chrome(options=options)
driver.get("https://example.com")
elements = driver.find_elements("tag name", "article")
for elem in elements:
print(elem.text)
driver.quit()
三、使用httpx + selectolax提升异步与解析性能
该组合适合高并发场景，httpx支持异步HTTP请求，selectolax基于modest C++解析器，比BeautifulSoup更快更轻量。
1、安装依赖：运行 pip install httpx selectolax。
2、编写异步抓取脚本：
import asyncio
import httpx
from selectolax.parser import HTMLParser
async def fetch(url):
async with httpx.AsyncClient() as client:
resp = await client.get(url, headers={"User-Agent": "a"})
return resp.text
async def main():
html = await fetch("https://example.com")
tree = HTMLParser(html)
for node in tree.css("a[href]"):
print(node.attributes.get("href"))
asyncio.run(main())
