【面向对象与解决的问题】本方案主要面向需要批量获取“交易猫”网站新闻资讯的用户（如数据分析师、市场研究人员等），解决了从动态渲染页面中爬取结构化数据（标题、内容、时间）的问题。通过自动化浏览器模拟操作，突破静态爬虫无法获取JavaScript动态加载内容的限制，并将数据高效存储为CSV格式，便于后续分析。【方案核心特点】动态内容处理：采用Selenium无头浏览器技术，支持完整渲染JavaScript动态页面，确保获取与用户实际浏览一致的页面内容。反爬规避：通过禁用GPU加速、隐藏自动化控制标志等配置，降低被目标网站识别为爬虫的风险。分页自动化：支持多页连续爬取（默认1-9页），提升数据覆盖范围，减少人工干预。轻量级结构化解析：结合BeautifulSoup精准提取CSS类名对应的数据字段，代码逻辑清晰且易于扩展。稳定性优化：通过固定等待时间（如time.sleep(5)）平衡页面加载与爬取效率，避免因网络延迟导致的解析失败。【技术选型与组成】核心工具：Selenium + ChromeDriver：实现浏览器自动化与动态页面渲染。BeautifulSoup：用于HTML解析与数据提取。辅助库：csv：将爬取结果写入CSV文件，确保数据格式标准化。time：控制爬取节奏，避免高频请求触发反爬机制。部署环境：依赖Chrome浏览器及对应版本的ChromeDriver，通过无头模式（--headless）运行，降低资源消耗。代码结构：模块化设计，分为页面加载（page）、数据解析（parser）和主流程控制（main），便于维护与扩展。潜在改进点：CSS类名（如grid-main-5a7b3f45）可能随网站改版变动，建议增加异常处理或动态类名匹配逻辑以提高鲁棒性。