使用爬虫制作软件工具的过程可以分为以下几个步骤：
环境配置
安装Python，推荐使用Anaconda以集成所需的所有包。
安装必要的第三方库，如`requests`和`BeautifulSoup`，可以使用`pip`命令进行安装，例如：`pip install beautifulsoup4 requests`。
设置环境与导入必要的模块
在Python中，使用`requests`库发送HTTP请求获取网页内容。
利用`BeautifulSoup`库解析HTML文档。
引入`time`模块中的`sleep（）`函数来控制访问频率，避免给目标服务器造成过大负担。
获取网页内容
编写代码向指定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。
解析网页数据
使用`BeautifulSoup`解析获取的HTML内容，提取所需的数据。
例如，提取网页标题、作者、时间、内容等信息。
数据存储
将解析得到的数据存储到数据库或文件中，以便后续使用和分析。
可以选择关系型数据库（如MySQL）或非关系型数据库（如MongoDB）进行数据存储。
自动化与监控
使用爬虫框架（如Scrapy）或平台（如pyspider）实现自动化爬取和数据处理。
设置定时任务，定期更新数据。
部署与维护
将爬虫部署到服务器上，实现自动更新和监控。
定期检查爬虫的运行状态，处理可能出现的异常情况。
示例代码
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time
def fetch_page（url）:
try:
response = requests.get（url）
if response.status_code == 200:
return response.text
else:
print（f"请求失败，状态码： {response.status_code}"）
return None
except Exception as e:
print（f"请求异常： {e}"）
return None
def parse_page（html_content）:
if html_content:
soup = BeautifulSoup（html_content, 'html.parser'）
title = soup.title.string
print（f"网页标题： {title}"）
在这里可以继续提取其他所需数据
if __name__ == "__main__":
url = 'https://example.com'
html_content = fetch_page（url）
if html_content:
parse_page（html_content）
time.sleep（10） 控制访问频率
```
建议
遵守法律法规：在进行爬虫开发时，务必遵守相关法律法规，尊重网站版权和隐私政策。
错误处理：在爬虫程序中添加完善的错误处理机制，确保程序的稳定性和可靠性。
性能优化：根据实际需求优化爬虫性能，如使用多线程、分布式爬取等技术提高爬取效率。