Python爬虫实战：爬取并存储大学学院教师信息

在开始之前，请确保你已经安装了所需的库。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install requests beautifulsoup4 pandas

首先，我们需要确定要爬取的目标网页。假设我们要爬取的网页是某个大学中某个学院的教师信息页面。我们可以使用浏览器开发者工具来查看网页的HTML结构，找到需要的数据所在的标签和属性。在本例中，我们假设目标网页的教师信息是嵌套在class为”teacher-info”的div标签中。
接下来，我们可以使用requests库来发送HTTP请求，获取目标网页的HTML内容。然后，使用BeautifulSoup库来解析HTML，提取出我们需要的数据。最后，使用pandas库将数据存储到CSV文件中。
下面是一个简单的Python代码示例，演示了如何实现这个过程：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
# 发送HTTP请求，获取目标网页的HTML内容
url = '目标网页URL'  # 替换为实际的目标网页URL
response = requests.get(url)
response.encoding = 'utf-8'  # 设置编码方式
html_content = response.text  # 获取HTML内容
# 使用BeautifulSoup解析HTML，提取教师信息
soup = BeautifulSoup(html_content, 'lxml')  # 使用lxml解析器
teachers = soup.find_all('div', class_='teacher-info')  # 查找所有class为"teacher-info"的div标签
# 提取教师信息并存储到DataFrame中
data = []
for teacher in teachers:
name = teacher.find('h1').text  # 提取教师姓名
title = teacher.find('p', class_='title').text  # 提取职称
department = teacher.find('p', class_='department').text  # 提取所属部门
data.append([name, title, department])  # 将提取到的信息添加到列表中
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Title', 'Department'])  # 将列表转换为DataFrame格式
df.to_csv('teachers.csv', index=False)  # 将DataFrame存储到CSV文件中，不包含行索引

请注意，上述代码中的URL、标签和属性是示例，需要根据实际情况进行调整。在实际应用中，可能还需要处理一些异常情况，比如网络请求失败、目标网页结构发生变化等。另外，爬取网页数据时需要遵守相关法律法规和网站的使用条款，尊重网站的数据采集规则和版权信息。