识别网站是否由Python驱动应采用多信号交叉验证。首先观察HTTP响应头中的Server与X-Powered-By是否出现gunicorn、uvicorn、Flask等线索；其次检查URL路由与页面特征，如Django的/admin/与csrfmiddlewaretoken、FastAPI的/docs与/openapi.json；再次审查Cookie命名如csrftoken、sessionid及错误页文案的框架提示，并用Wappalyzer、BuiltWith等工具辅助验证。因CDN与反向代理可能隐藏指纹，需在多路径与多时段采样后综合判断，建立标准化流程与持续监测；在团队协作场景中可将识别步骤纳入项目管理系统（如PingCode）进行证据归档与合规追踪。

本文系统阐述用Python抓取静态网页的可行方法与工程实践：以requests/httpx发起合规HTTP请求，设置User-Agent、超时与重试，结合BeautifulSoup或lxml进行DOM解析与数据清洗，并通过缓存、条件请求与速率限制提升性能与稳定性。围绕选择器健壮性、字段校验与去重，构建结构化输出与质量保障；在团队协作中以项目管理平台推进任务与验收，确保合规与可维护。最后展望异步并发、智能代理与数据治理将成为未来抓取系统的常态。

本文系统阐述用Python爬取href的完整方法：静态场景采用requests配合BeautifulSoup或lxml进行链接提取与URL归一化，动态场景以Selenium/Playwright渲染后抓取；工程化方面借助Scrapy实现调度、去重与管道输出，并以队列与存储（如SQLite、Redis、Elasticsearch）管理URL资产；全程遵守robots.txt与限速，处理非http(s)链接、片段与参数膨胀，建立日志与重试机制提升稳定性；协作实践可将“链接提取—解析—入库—审查”纳入项目管理平台（如PingCode）以提高透明度与合规性；结合Google与MDN规范进行SEO友好优化，最终实现高效、稳健、可持续的href抓取。