要用Python做爬虫软件，你可以遵循以下步骤：
设置环境与导入必要的模块
安装Python（推荐3.8以上版本）。
安装必要的爬虫库，如`requests`和`BeautifulSoup`。可以使用`pip`工具进行安装：
```bash
pip install requests beautifulsoup4
```
可以选择安装其他辅助库，如`pandas`用于数据处理，`sqlite3`用于数据库操作等。
获取网页内容
使用`requests.get（）`方法向指定URL发起请求，并检查响应状态码以确定是否成功获取了页面。
如果请求成功，将页面内容传递给下一步处理；如果有问题，则记录错误并尝试下一次请求。
解析网页
利用`BeautifulSoup`库解析HTML文档，提取所需信息。
可以根据需要解析网页的特定部分，如标题、链接、图片等。
保存数据
将提取的信息保存到文件或数据库中。例如，可以使用`pandas`将数据保存为CSV文件，或者使用`sqlite3`将数据保存到SQLite数据库中。
控制访问频率
为了避免给目标服务器造成过大的负担，可以使用`time`模块中的`sleep（）`函数来控制访问频率。
异常处理
在编写爬虫代码时，需要考虑异常处理，如网络错误、解析错误等，以确保爬虫的稳定性。
用户界面（可选）
如果需要，可以使用`tkinter`等库创建图形用户界面，提供用户输入和结果展示的功能。
分布式爬虫（可选）
对于大规模的数据抓取任务，可以考虑使用分布式爬虫技术，如`Scrapy`结合`Celery`和`Redis`来实现任务的分布式处理。
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def fetch_page（url）:
try:
response = requests.get（url）
if response.status_code == 200:
return response.text
else:
print（f"Failed to fetch the page. Status code: {response.status_code}"）
return None
except requests.RequestException as e:
print（f"An error occurred: {e}"）
return None
def parse_html（html）:
soup = BeautifulSoup（html, 'html.parser'）
titles = soup.find_all（'h1', class_='title'）
for title in titles:
print（title.get_text（））
if __name__ == "__main__":
url = "https://example.com" 替换为你想要爬取的网站URL
html = fetch_page（url）
if html:
parse_html（html）
```
请注意，在编写爬虫时，务必遵守目标网站的`robots.txt`文件规定，尊重网站的爬虫政策，避免对网站造成不必要的负担。