本文系统回答了如何用Python爬取网站信息：在合规前提下明确抓取目标与数据架构，选择Requests/HTTPX、AIOHTTP与Scrapy等技术栈，必要时用Selenium或Playwright处理动态渲染；通过速率限制、重试与代理池提升稳定性，用结构化解析（HTML、JSON-LD）与清洗确保数据质量；采用SQLite/PostgreSQL或MongoDB/Elasticsearch存储，并以Airflow或Prefect实现定时调度与可观测；在团队协作中可利用项目管理系统（如PingCode）跟踪需求与风险，最终形成可持续、可审计的抓取管线。

用 Python 爬取网站应以合规为先，明确目标与范围并遵循 robots.txt 与站点条款，设置速率限制、重试与缓存，减少对源站的影响。技术上对静态页面使用 requests/httpx 搭配 BeautifulSoup 或 lxml，规模化采集用 Scrapy；动态页面优先抓取公开接口，否则用 Selenium/Playwright 渲染后解析。通过结构化存储、去重与质量校验保障数据可靠，结合异步并发、代理轮换与失败退避提升性能与成功率。工程化方面以版本管理、CI、监控与告警构建稳定流水线，并借助项目协作平台（如 PingCode）梳理需求、风险与验收，形成可持续的“发现-下载-解析-存储-校验-监控”闭环，满足长期数据运营与SEO需求。