Python爬虫已经成为数据挖掘与采集领域的利器。越来越多的研究者开始尝试用Python编写爬虫代码，以实现从网页中获取信息的目的。本文从实际代码角度，探讨Python爬虫的应用，以期为广大爬虫初学者提供参考。

# -*- coding:utf8 -*-
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 爬虫函数
def spider():
    url = 'https://www.example.com/'
    html = requests.get(url).text
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 使用bs4库解析html
    link_list = []
    for link in soup.find_all('a'):
        link_list.append(link.get('href')) # 获取所有的链接
    return link_list

# 结果展示
if __name__ == '__main__':
    link_list = spider()
    for link in link_list:
        print(link)

以上代码实现了一个简单的爬虫功能，获取目标网页中所有的超链接。其中使用了Python中的requests库和bs4库。requests库作为HTTP客户端，用于发送HTTP/1.1请求，而bs4库则用于解析目标网页内容，筛选出其中的标签，进而获取所有链接。

在实际应用中，Python爬虫可以实现从网页中获取大量数据信息的功能。例如，利用爬虫可以获取各个电商平台（如淘宝、京东等）中的产品信息，以及各个新闻网站中的新闻内容等。通过爬虫获取这些数据，可以用于商业决策、数据分析等多种实际应用场景中。

当然，Python爬虫的应用也面临许多挑战。例如，目标网站的反爬虫机制、数据安全与隐私等问题，都需要研究者在开发过程中进行谨慎考虑。