用Python爬取Steam游戏评分与价格数据：完整项目实战教程

前言

Steam 是全球最大的数字游戏发行平台，拥有海量的游戏信息。对于数据分析师、游戏研究者或是开发者来说，获取 Steam 上游戏的评分与价格数据至关重要。本文将手把手教你使用 Python 编写一个现代化的爬虫，从 Steam 商店页面抓取游戏的名称、评分、价格、折扣等关键信息，并整理为结构化的数据格式。

技术亮点：

• ✅ 使用 Playwright 模拟浏览器抓取动态加载的网页
• ✅ 支持自动翻页抓取多个页面
• ✅ 使用 pandas 整理并导出为 CSV 文件
• ✅ 支持异常处理与反爬机制规避

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1. 项目目标与技术路线

1.1 目标设定

我们计划抓取 Steam 平台上热门游戏页面中的如下数据：

• 游戏名称
• 当前价格（折扣价）
• 原价
• 折扣信息（如有）
• 游戏评级（如“特别好评”）
• 评论数
• 支持平台（Windows/Mac/Linux）

抓取的页面为：ht