Python 是一款常用的編程語言，人們可以利用它進行網頁爬取操作。本文將介紹如何使用 Python 爬取全部頁的文章，并將代碼使用 pre 標簽呈現。
首先，我們需要導入一些必要的庫，如 requests 網絡請求庫、BeautifulSoup 解析庫等：
```
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
```
接著，我們可以通過請求網頁的方式獲取文章內容：
```
url = "http://www.example.com/article.html"
response = requests.get(url)
```
接下來，我們可以使用 BeautifulSoup 將獲取到的 HTML 文本解析成結構化的數據。
```
soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")
```
在解析過程中，可以使用一些 CSS 選擇器或 XPath 等語法，提取出所需的文章內容。比如，有些文章分頁顯示，需要連續爬取多頁內容，可使用下面的代碼：
```
for page in range(1, total_page + 1):
url = f"http://www.example.com/article_{page}.html"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")
article = soup.select_one("div.article-body")
content_list = article.select("p")
# 將文章內容寫入文件或數據庫等
```
上述代碼中，total_page 可以是前面預先從頁面中提取到的總頁數。要爬取每一頁的文章內容，可將網址逐一替換，然后提取并寫入文件或數據庫等。
最后，我們來看一下完整的代碼，使用 pre 標簽呈現：
```
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = "http://www.example.com/article.html"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")
# 獲取總頁數等信息
total_page = 10
# 遍歷所有頁，獲取文章內容
for page in range(1, total_page + 1):
url = f"http://www.example.com/article_{page}.html"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")
article = soup.select_one("div.article-body")
content_list = article.select("p")
# 輸出段落內容
print(f"第 {page} 頁文章內容：")
print("
") for content in content_list: print(f"") ``` 上述代碼中，我們使用了 pre 標簽將代碼段呈現在屏幕上，使得代碼更美觀易讀。用戶可結合自己的實際需要，將文章內容輸出到文件、數據庫等存儲介質中，以便后續的數據分析、機器學習等批量處理操作。{content.text}
") print("