首先导入requests和BeautifulSoup

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

由于很多网站定义了反爬策略，所以进行伪装一下

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla / 5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, likeGecko) Chrome / 87.0.4280.141Safari / 537.36'
  }

在这里User-Agent只是其中的一种方式，而且大家的User-Agent可能不同。

爬取数据main代码

url = 'https://q.cnblogs.com/list/unsolved?'
  fp = open('blog', 'w', encoding='utf-8')
  for page in range(1,26):
    page = str(page)
    param = {
      'page':page
    }
    page_text = requests.get(url=url,params=param,headers=headers).text
    page_soup = BeautifulSoup(page_text,'lxml')
    text_list = page_soup.select('.one_entity > .news_item > h3')
    for h3 in text_list:
      text = h3.a.string
      fp.write(text+'\n')
    print('第'+page+'页爬取成功！')

注意一下这里，由于我们需要的是多张页面的数据，所以在发送请求的url中我们就要针对不同的页面发送请求，https://q.cnblogs.com/list/unsolved?page=我们要做的是在发送请求的url时候，根据参数来填充页数page，
代码实现：

  url = 'https://q.cnblogs.com/list/unsolved?'
  for page in range(1,26):
    page = str(page)
    param = {
      'page':page
    }
  page_text = requests.get(url=url,params=param,headers=headers).text

将所有的h3数组拿到，进行遍历，通过取出h3中a标签中的文本，并将每取出来的文本写入到文件中，由于要遍历多次，所以保存文件在上面的代码中。

text_list = page_soup.select('.one_entity > .news_item > h3')
    for h3 in text_list:
      text = h3.a.string
      fp.write(text+'\n')

完整代码如下:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
if __name__ == '__main__':
  headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla / 5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, likeGecko) Chrome / 87.0.4280.141Safari / 537.36'
  }
  url = 'https://q.cnblogs.com/list/unsolved?'
  fp = open('blog', 'w', encoding='utf-8')
  for page in range(1,26):
    page = str(page)
    param = {
      'page':page
    }
    page_text = requests.get(url=url,params=param,headers=headers).text
    page_soup = BeautifulSoup(page_text,'lxml')
    text_list = page_soup.select('.one_entity > .news_item > h3')
    for h3 in text_list:
      text = h3.a.string
      fp.write(text+'\n')
    print('第'+page+'页爬取成功！')