查看源码，观察html结构

# -*- coding: utf-8 -*-
from lxml.html import parse
from urllib.request import urlopen
import pandas as pd

# 可能爬的这个网页比较特殊，需要写下面两句话
import ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

# 根据链接获得整个html放到doc中
parsed = parse(urlopen(\'https://info.zufe.edu.cn/xygk/szdw.htm\'))
doc = parsed.getroot()

#读取html中的table
# 用列表来存老师名字
all_teachers=[]
# 用字典保存主页链接 
link_dic={}
# 用字典保存职称
zhicheng={}

# 找到html中有<table></table>的所有table，以列表的形式返回给tables
tables = doc.findall(\'.//table\')
# 我们要的是第一个table
content=tables[0].text_content()
tds = tables[0].findall(\'.//td\')

# 一条条遍历所有td里的内容
for td in tds:
    # 判断当前属于哪个职称，再给zc赋值
    zhi=td.findall(\'.//strong\')
    if len(zhi)!=0:
        print(zhi[0].text_content())
        zc=zhi[0].text_content()
        
    print(td.text_content())
    link=td.findall(\'.//a\')
    if len(link)!=0:
        print("link",link[0].get(\'href\'))
        # td.text_content()存的就是姓名
        # 保存链接
        link_dic[td.text_content()]=link[0].get(\'href\')
        # 保存老师姓名
        all_teachers.append(str(td.text_content()))
        # 保存职称
        zhicheng[td.text_content()]=zc

print("张 帅的主页链接是：",link_dic["张 帅"])
print("张 帅的职称链接是：",zhicheng["张 帅"])

# 后面的各系不属于老师去掉
all_teachers=all_teachers[:68]

#姓名，职称，主页链接整理成dataframe
dataframe={"姓名":[],
           "职称":[],
           "主页链接":[]}
for teacher in all_teachers:
    dataframe["姓名"].append(teacher)
    dataframe["职称"].append(zhicheng[teacher])
    dataframe["主页链接"].append(link_dic[teacher])
dataframe=pd.DataFrame(dataframe) 
print(dataframe)