在分布式环境下使用Python网页爬虫，可以遵循以下步骤：
选择一个分布式爬虫框架：有许多成熟的分布式爬虫框架可供选择，如Scrapy-Redis、PySpider、Crawler4j等。这些框架提供了分布式爬虫的基本功能和扩展性。
搭建分布式爬虫集群：根据所选的框架，搭建一个分布式爬虫集群。这通常包括一个主节点（Master）和多个工作节点（Worker）。主节点负责协调和管理工作节点，而工作节点负责执行具体的爬虫任务。
配置爬虫任务：在主节点上配置爬虫任务，包括目标网站、爬取规则、提取数据等。此外，还需要配置工作节点的数量、任务分配策略等。
启动分布式爬虫：启动主节点和工作节点，开始执行爬虫任务。工作节点会从主节点获取任务并执行，然后将结果返回给主节点。主节点负责汇总和分析这些结果。
存储和处理数据：将爬取到的数据存储到数据库或其他数据存储系统中，以便进一步处理和分析。可以使用关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）或非关系型数据库（如MongoDB、Elasticsearch）来存储数据。
监控和优化：监控分布式爬虫的运行状态，包括任务完成情况、工作节点负载等。根据监控结果，可以对爬虫进行优化，例如调整任务分配策略、增加或减少工作节点等。
扩展性：随着爬虫任务量的增长，可以通过增加工作节点来扩展分布式爬虫的吞吐量和性能。此外，还可以根据实际需求对爬虫进行功能扩展，例如支持多种数据提取方式、集成第三方服务等。