Python编写爬虫的难点主要包括数据规模、数据质量、综合性能、人力维护成本、硬件支出以及法律风险等方面。以下是相关详细介绍：
互联网上的数据量非常庞大，需要高效的方法来获取和处理这些数据。对于大型网站，可能需要抓取成千上万个页面，而每个页面又可能包含多个链接，这需要处理大量的数据。此外，还需要考虑如何存储和管理这些数据，如何进行数据清洗和结构化处理等问题。
不同的网站结构、信息组织方式、页面加载方式等都会对数据质量产生影响。例如，有些网站可能会使用动态加载技术，使得爬虫获取的页面内容与实际看到的有所不同。此外，有些网站可能会使用反爬机制，使得爬虫难以获取到有用的信息。这些都需要采取相应的策略来保证数据的质量。
爬虫需要处理各种复杂的情况，如网络连接问题、网站反爬机制等，需要保证程序的稳定性和性能。例如，在爬取网站时，可能会遇到网络连接超时、页面异常等情况，这需要爬虫能够正确地处理这些异常情况，避免程序崩溃或者陷入死循环。此外，还需要考虑如何优化爬虫程序，提高其性能和效率。
随着目标网站的不断变化，爬虫可能需要不断调整代码来适应变化，这需要投入大量的人力来进行维护。例如，当目标网站的页面结构发生变化时，爬虫需要相应地修改解析页面的代码。此外，还需要时刻关注目标网站的反爬机制，不断调整爬虫策略来避免被禁止访问。
爬虫需要大量的计算和存储资源，这会增加硬件支出成本。例如，当需要爬取的数据量较大时，需要更强大的计算机和更大的存储空间来支持爬虫程序的运行。此外，还需要考虑如何优化程序，降低硬件资源的使用，从而降低成本。
在爬取网站数据时，需要遵守相关法律法规，避免侵犯他人的权益，否则可能会面临法律风险。例如，在爬取网站数据时，需要遵守该网站的robots.txt协议，避免侵犯其隐私权和知识产权等合法权益。此外，还需要了解相关法律法规的规定，如个人信息保护法、知识产权法等，避免侵犯他人的合法权益。
现代网站普遍采用JavaScript来动态加载内容，这意味着网页数据并非在初始加载时就完全可用，而是通过用户交互或事件触发后逐步加载。传统的爬虫只能抓取静态HTML内容，处理动态生成的数据需要模拟浏览器环境或使用Selenium、Puppeteer等工具来执行JavaScript，大大增加了开发难度。
为了保护数据安全和防止过度抓取影响网站性能，许多网站部署了反爬虫技术，例如IP地址限制、用户代理检测、验证码、动态令牌等。这些措施要求开发者在爬虫设计时具备一定的策略，例如使用代理、轮换用户代理、处理验证码等，以规避或克服这些防护机制。
抓取的数据往往包含大量冗余信息，例如广告、导航栏、版权信息等，需要准确地从中提取有效数据。不同网站的HTML结构差异显著，要求爬虫针对每个目标网站定制数据解析规则。此外，网站结构的频繁变化也会导致爬虫快速过时，需要定期更新和维护。
合理规划数据抓取策略，避免对目标网站造成过大负载，是开发网络爬虫时的另一个挑战。此外，数据的抓取和使用还涉及到法律和伦理问题，开发者需要确保其活动遵守相关法律法规，尊重网站的robots.txt规则，以及处理个人数据时遵循隐私保护原则。
爬虫系统通常需要在多个平台上运行，并能够根据需要轻松扩展来处理大量数据。设计一个既可在多种操作系统上无缝运行，又能够轻松扩展以应对不同规模需求的爬虫系统，需要深入的系统架构知识和良好的编程实践。
通过了解这些难点并采取相应的策略，可以有效地提高Python爬虫的开发效率和成功率。