本文系统解答了如何用合规与工程化思路抓取数据表头：静态网页用解析器定位thead/th，动态页面通过Selenium或接口分析获取JSON键名，结构化文件用csv、Excel、Parquet与PDF工具读取首行或schema；关键在处理多级与合并表头、统一命名与编码、并以pandas完成清洗与验证，同时建立日志与版本化流程，结合项目协作提高稳定性与可追溯性。

本文系统回答了如何用Python抓取网页中的“展开”内容：先用开发者工具判断“展开”是否由静态HTML、AJAX接口或无限滚动驱动，能复用接口时优先用requests加解析，必须渲染时采用Selenium或Playwright模拟点击与滚动，并结合Scrapy实现管道化、去重与增量。通过合理的headers、代理与速率控制提升稳定性，同时遵循网站条款与robots等合规要求。工程化方面，建议将任务拆分、监控与验收纳入协作系统以提高交付效率与可维护性，从而把“展开”抓取转化为可复用的生产能力与SEO数据资产。

本文系统回答了用Python获取多个UL列表的实操路径：静态页面用requests配合BeautifulSoup或lxml，以CSS选择器或XPath批量选择<ul>并解析<li>；动态页面用Selenium或Playwright在渲染完成后抓取；随后进行去空项、去重与层级处理，将结果结构化为JSON/CSV并存储。核心在于精准选择器、稳健异常处理与合规抓取，结合模板化配置可提升复用与维护效率。

本文以合规与避让为核心，说明使用Python对知网进行抓取时应避免全文与受限内容，优先采用官方授权接口与开放学术数据源，只有在遵循robots.txt、限速和会话管理的前提下对公开页面的元数据做小规模采集；并从技术架构、解析去重、风控限速、可观测与治理、替代方案和团队协作等方面给出工程化方法，强调遇到登录、验证码与付费墙即停止，建议以API优先、多源融合与文档化流程落地，兼顾研究需求与合规风险控制。