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Python在爬虫领域展现出了卓越的功能性，不仅能够高效地抓取目标数据，还能便捷地将数据存储至本地。在众多Python爬虫应用中，词典数据的爬取尤为常见。接下来，我们将以dict.cn为例，详细演示如何编写一个用于爬取词典数据的爬虫程序。
一、正则re法
在开始编写爬虫之前，我们需要利用Python的正则表达式模块来提取单词的音标和常见释义。编写正则表达式往往是这一过程中最具挑战性的部分。此时，我们可以借助DeepSeek等工具来简化正则表达式的编写，从而将更多精力集中在获取网页源码等基础任务上。
首先，我们访问dict.cn网站，并在搜索框中输入单词“people”，随后会跳转到如下页面：
然后，我们鼠标右击页面的空白处，在右键菜单中选择查看页面源代码，就得到下面的html代码：
接下来，我们从网页头部复制到我们要获取内容的部分，注意不要复制全部，那样有可能会得到不完整的回复。复制粘贴到纳米搜索中，在DeepSeek的问答页面，给出以下提示词：有一个网页代码如下，我们想re正则获取单词people的拼写、音标，以及所有的基础意思，如何写代码？
DeepSeek很快给我返回了一个Python的样例代码：
import re # 示例网页代码
html_code = '<span class="spell">people</span><span class="phonetic">/ˈpiːpl/</span><span class="meaning">人；人们；民族</span>' # 定义正则表达式模式
spell_pattern = r'<span class="spell">(.*?)</span>'
phonetic_pattern = r'<span class="phonetic">(.*?)</span>'
meaning_pattern = r'<span class="meaning">(.*?)</span>' # 使用 re 模块进行匹配
spell_match = re.search(spell_pattern, html_code)
phonetic_match = re.search(phonetic_pattern, html_code)
meaning_match = re.search(meaning_pattern, html_code) # 提取匹配结果
if spell_match and phonetic_match and meaning_match: spell = spell_match.group(1) phonetic = phonetic_match.group(1) meaning = meaning_match.group(1) print(f"拼写: {spell}") print(f"音标: {phonetic}") print(f"基础意思: {meaning}")
else: print("未找到匹配信息。") 从上面的代码中，我们学到了在获取网页源代码后，如何利用re匹配得到我们想要的内容，经测试上面样例代码正确。下面，结合我们原有的基础爬虫知识，利用requests获取网页源码的功能，写出了如下代码：
import requests
import re
def translate(word):headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/97.0.4692.99 Safari/537.36"}url = r"https://dict.cn/search?q=" + wordresp = requests.get(url, headers=headers, timeout=30).textrecode = resp.encode('utf-8')phonetic = re.search('<bdo lang="EN-US">(.*?)</bdo>',resp)pattern = re.compile(r'<ul class="dict-basic-ul">(.*?)</ul>', re.DOTALL)matches = pattern.findall(resp) mean = []# 解析提取的内容 if matches:content = matches[0]# 提取所有<li>标签中的内容 meanings = re.findall(r'<li>.*?<span>(.*?)</span>.*?<strong>(.*?)</strong>.*?</li>', content, re.DOTALL) for part_of_speech, meaning in meanings:mean.append(f"{part_of_speech}{meaning}")return word,phonetic.group(1),"".join(mean)
print(*translate("people"))二、利用BeautifulSoup来获取
以上是正则匹配获取，我们也可以用BeautifulSoup这个模块来获取网页内容。于时，继续向DeepSeek提问。
然后，我们得到了样例代码如下：
from bs4 import BeautifulSoup html = '''（此处插入网页源码）'''soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
result = {}# 获取基础释义
basic_ul = soup.find('ul', class_='dict-basic-ul')
if basic_ul:for li in basic_ul.find_all('li'): # 跳过广告位 if li.find('script'): continue pos_tag = li.find('span') def_tag = li.find('strong') if pos_tag and def_tag:pos = pos_tag.text.strip('.').upper() # 转换为名词/动词标准格式 definitions = [d.strip() for d in def_tag.text.split(' ；')]result.setdefault(pos, []).extend(definitions)print(result)结合我们的原有的爬虫基础，经过修改得到下面的代码：
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/97.0.4692.99 Safari/537.36"}
url = r"https://dict.cn/search?q=" + "people"
resp = requests.get(url, headers=headers, timeout=30).text
recode = resp.encode('utf-8')
html = resp
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 获取基础释义
basic_ul = soup.find('ul', class_='dict-basic-ul')
if basic_ul:for li in basic_ul.find_all('li'): # 跳过广告位 if li.find('script'): continue pos_tag = li.find('span') def_tag = li.find('strong') if pos_tag and def_tag:pos = pos_tag.text # 转换为名词/动词标准格式 definitions = [d.strip() for d in def_tag.text.split(' ；')]print(pos,definitions)结果展示：
在代码中，我们根据调试需要，又进行了一定的修改，添加requests，headers，便于获取网页源码，同时精减部分代码。最终，我们利用DeepSeek完成了爬虫的撰写并迅速调试成功。
三、学后总结
1. DeepSeek还不能完全替代我们来写Python爬虫，但可以起到辅助作用，我们可以借助它更好更快地写出正确的爬虫代码。
2. 有了人工智能并不意味着基础的编程知识不重要了，相反基础知识更加重要了。人工智能大模型可以辅助我们生成代码，而我们则可以对代码进行调试，选取合适的代码，并对于冗余的代码进行综合判断，最终删除不必要的代码，使我们的代码更精减和健壮。