在Python中，可以使用requests库和BeautifulSoup库来实现爬虫翻页爬取。下面是一个基本的代码示例：
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 定义要爬取的网址
url =
# 发送请求获取第一页数据
response = requests.get(url, params=params)
# 使用BeautifulSoup解析页面数据
soup = BeautifulSoup(response.text, = soup.find_all(.com/page/?page=2, 上面的代码中，我们首先定义了要爬取的网址和翻页参数。然后，我们使用requests库发送GET请求获取第一页数据，并使用BeautifulSoup库解析页面数据。接着，我们提取需要的数据并输出。然后，我们定义下一页的URL地址，并发送GET请求获取下一页数据。我们再次使用BeautifulSoup库解析下一页数据，提取需要的数据并输出。这样就可以实现爬虫翻页爬取了。
下面是一个使用Pyho和BeauifulSoup库进行网页爬取的简单示例。这个例子中，我们假设目标网站的文章信息分布在多页，每页有10篇文章，且每篇文章都有一个和一个链接。我们会定义一个函数来获取并解析每一页的内容，然后再定义一个函数来获取下一页的链接并递归调用。我们会定义一个函数来爬取所有页面的文章和链接。
```pyho
impor requess
from bs4 impor BeauifulSoup
# 1. 导入所需的库
#
2. 定义一个函数，用于获取页面内容并解析为BeauifulSoup对象
def ge_page_coe(url):
respose = requess.ge(url)
soup = BeauifulSoup(respose.ex, 'hml.parser')
reur soup
#
3. 定义一个函数，用于获取下一页链接并递归调用
def ge_ex_page(soup):
ex_buo = soup.fid('a', ex='下一页')
if ex_buo:
ex_page_url = ex_buo['href']
reur ex_page_url
else:
reur oe
#
4. 定义一个函数，用于爬取所有页面的文章和链接
def scrape_aricles(url):
soup = ge_page_coe(url)
aricles = soup.fid_all('div', class_='aricle') # 这里的 'div', class_='aricle' 是假设的HTML结构，需要根据实际网页结构进行修改
for aricle i aricles:
ile = aricle.fid('h1').ex # 这里的 'h1' 是假设的文章的HTML标签，需要根据实际网页结构进行修改
lik = aricle.fid('a')['href'] # 这里的 'a' 是假设的文章链接的HTML标签，需要根据实际网页结构进行修改
pri(f)
if ex_page_url:
scrape_aricles(ex_page_url) # 递归调用爬取下一页的文章
#
5. 调用函数开始爬取文章
scrape_aricles(your_sar_url) # 这里替换成你的起始URL
```
这个脚本会递归地爬取每一页的文章和链接。注意，你需要根据目标网站的实际HTML结构修改 `fid` 方法的参数。请确保你的爬虫行为符合目标网站的使用条款，尊重网站的robos.x文件，并尽可能地减少对目标服务器的请求以防止服务中断。