雖然這么回答估計肯定不會被你採納，但我覺得替你寫的話有種對你版老師或者你老闆權的不尊重：
1. 正則表達先拉出來 你圈紅的那個div的中的所有內容，肯定是 <div id='軍事新聞列表'>..................................</div> 這樣的格式
2. 然後自己總結列表的規則，肯定是有規則的，找到規則再寫個正則表達，把裡面內容都搞出來裝進list裡面
3. 把弄出來的list用在你想用的地方（如輸出到終端）
---------------------- 華麗的分割線 ----------------------
你也可以看看這個頁面有沒有RSS Feed提供。如果有，而且裡面內容和這個表一樣，那就恭喜你了。。。。分解RSS Feed（或者你會直接用XML）肯定比從HTML裡面扣內容簡單很多
Ⅱ python爬蟲怎麼做
大到各類搜索引擎，小到日常數據採集，都離不開網路爬蟲。爬蟲的基本原理很簡單，遍歷網路中網頁，抓取感興趣的數據內容。這篇文章會從零開始介紹如何編寫一個網路爬蟲抓取數據做告宏，然後會一步步逐漸完善爬蟲的抓取功能。
工具安裝
我們需要安裝python，python的requests和BeautifulSoup庫。我們用Requests庫用抓取網頁的內容，使用BeautifulSoup庫來從網頁中提取數據。
安裝python
運行pipinstallrequests
運行pipinstallBeautifulSoup
抓取網頁
完成必要工具安裝後，我們正式開始編寫我們的爬蟲。我們的第一個任務是要抓取所有豆瓣上的圖書信息。我們以/subject/26986954/為例，首先看看開如何抓取網頁的內容。
使用python的requests提供的get()方法我們可以非常簡單的獲取的指定網頁的內純冊容,代碼如下：
提取內容
抓取到網頁的內容後，我們要做的就是提取出我們想要的內容。在我們的第一個例子中，我們只需要提取書名。首先我們導入BeautifulSoup庫，使用BeautifulSoup我們可以非常簡單的提取網頁的特定內容。
連續抓取網頁
到目前為止，我們已經可以抓取單個網頁的內容了，現在讓我們看看如何抓取整個網站的內容。我們知道網頁之間是通過超鏈接互相連接在一起的，通過鏈接我們可以訪問整個網路。所以我們可以從每個頁面提取出包含指向其它網頁的鏈接，然後重復的對新鏈接進行抓取。
通過以上幾步我們就可以寫出一個最原始的爬蟲。在理解了爬蟲原理的基礎上，我們可以進一步對爬蟲進行完善。
寫過一個系列關於爬蟲的文章：/i6567289381185389064/。感興趣的可以前往查看。
Python基本環境的搭建，爬蟲的基本原理以及爬蟲的原型
Python爬蟲入門(第1部分)
如何使用BeautifulSoup對網頁內容進行提取
Python爬蟲入門(第2部分)
爬蟲運行時數據的存儲數據，以SQLite和MySQL作為示例
Python爬蟲入門(第3部分)
使用seleniumwebdriver對動態網頁進行抓取
Python爬蟲入門(第4部分)
討論了如何處理網站的反爬蟲策略
Python爬友如蟲入門(第5部分)
對Python的Scrapy爬蟲框架做了介紹，並簡單的演示了如何在Scrapy下進行開發
Python爬蟲入門(第6部分)
Ⅲ 從網站抓取數據的3種最佳方法
1.使用網站API
許多大型社交媒體網站，例如Facebook，Twitter，Instagram，StackOverflow，都提供API供用戶訪問其數據。有時，您可以選擇官方API來獲取結構化數據。如下面的Facebook Graph API所示，您需要選擇進行查詢的欄位，然後訂購數據，執行URL查找，發出請求等。
2.建立自己的搜尋器
但是，並非所有網站都為用戶提供API。某些網站由於技術限制或其他原因拒絕提供任何公共API。有人可能會提出RSS提要，但是由於限制了它們的使用，因此我不會對此提出建議或發表評論。在這種情況下，我想討論的是我們可以自行構建爬蟲來處理這種情況。
3.利用現成的爬蟲工具
但是，通過編程自行爬網網站可能很耗時。對於沒有任何編碼技能的人來說，這將是一項艱巨的任務。因此，我想介紹一些搜尋器工具。
Octoparse是一個功能強大的基於Visual Windows的Web數據搜尋器。用戶使用其簡單友好的用戶界面即可輕松掌握此工具。要使用它，您需要在本地桌面上下載此應用程序。
http://Import.io也稱為Web搜尋器，涵蓋所有不同級別的搜尋需求。它提供了一個魔術工具，可以將站點轉換為表格，而無需任何培訓。如果需要抓取更復雜的網站，建議用戶下載其桌面應用程序。構建完API後，它們會提供許多簡單的集成選項，例如Google Sheets，http://Plot.ly，Excel以及GET和POST請求。當您認為所有這些都帶有終身免費價格標簽和強大的支持團隊時，http://import.io無疑是那些尋求結構化數據的人的首要選擇。它們還為尋求更大規模或更復雜數據提取的公司提供了企業級付費選項。
關於從網站抓取數據的3種最佳方法，該如何下手的內容，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。