『壹』 怎樣提取某個網頁的數據
用WebRequest方法獲取網站的數據：
private string GetStringByUrl(string strUrl)
{
WebRequest wrt = WebRequest.Create(strUrl);
WebResponse wrse = wrt.GetResponse();
Stream strM = wrse.GetResponseStream();
StreamReader SR = new StreamReader(strM, Encoding.GetEncoding("gb2312"));
string strallstrm = SR.ReadToEnd();
return strallstrm;
}
然後自己寫方法處理裡面的數據來獲取你想要的值
『貳』 如何翻頁抓取網頁數據
我們在抓取數據時，通常不會只抓取網頁當前頁面的數據，往往都會繼續抓取翻頁後的數據。本文就為大家介紹，集搜客GooSeeker網路爬蟲如何在進行數據抓取時，自動抓取翻頁後的數據。
在MS謀數台的爬蟲路線工作台有三種線索方式可以實現自動抓取翻頁後的數據，分別是定點線索、記號線索、相對線索。本文主要介紹比較常用的記號線索。
理箱中創建抓取內容，並完成映射。
具體操作步驟如下：
在整理箱中創建抓取內容，並完成映射，選擇網頁上要抓取的內容映射到整理箱後，跳轉到爬蟲路線工作台設置翻頁線索。
做完抓取內容基本操作後，為了抓取網頁上所有相同產品的數據本規則還使用了樣例復制管理功能
在爬蟲路線工作台新建一條記號線索
具體操作步驟如下：
跳轉到爬蟲路線工作台。
點擊新建，創建一條線索。
選擇線索類型，設置翻頁線索時通常選擇記號線索，本文主要介紹的就是記號線索。
勾選連貫抓取，表示在執行抓取任務時，爬蟲可以在同一個DS打數機窗口內抓取完當前頁面後直接跳轉到下一個頁面進行抓取。
勾選連貫抓取後，目標主題名自動填寫當前規則主題名，在本規則內不應修改，表示翻頁後繼續使用當前規則進行抓取。
具體操作步驟如下：
在爬蟲路線工作台中點擊定位選項。
線索定位選擇偏好class。
網頁結構中的@id屬性每個頁面不同的幾率較大，如果線索定位偏好@id，容易導致在後續的抓取中翻頁失敗。所以一般我們手工修改選擇較為穩定不變的@class屬性，作為線索定位的首選項。
定位翻頁標志，並在網頁結構中找到對應節點
具體操作步驟如下：
1.在網頁上點擊翻頁標志「下一頁」，會彈出該信息的定位提示框，通常是定位到模塊節點（即包含多個下層節點，可雙擊展開，例如A節點）
2.展開A節點，找到「下一頁」對應text節點（text節點即為文本節點）
3.點擊對應text節點會在顯示工作台中顯示。
在網頁結構窗口中找到，對應節點後，即開始進行線索映射。
線索映射——記號映射
具體操作步驟如下：
選擇對應節點進行記號映射，右擊對應的text節點，選擇線索映射後點擊記號映射，在可爬蟲路線工作台記號值中看到「下一頁」，記號定位編號顯示「下一頁」text在網頁結構窗口中的對應編號。
線索映射——線索定位映射
在做完記號映射之後，要進行線索定位映射，就是選擇包含記號標志的范圍進行映射。
具體操作步驟如下：
1.選擇線索定位區塊，線索定位的區塊一般是包含"下一頁"翻頁標志的區塊節點，也就是網頁上的翻頁區塊（在網頁結構窗口中點擊包含 「下一頁」翻頁標志的區塊節點，會在瀏覽器窗口中顯示）。
2.進行線索定位映射，右擊翻頁區塊節點，選擇線索映射→定位→線索1 。完成後定位編號會顯示翻頁區塊節點的定位編號。
這樣就完成了網站翻頁規則的定義，可以使用DS打數機進行翻頁數據抓取。
『叄』 如何從網頁捉取JS動態數據
代碼比較簡單，直接看就可以了，需要注意的是，由於瀏覽器查詢需要時間，在查詢的過程中，應該讓主線程休眠一段時間，才能保證htmlunit瀏覽器已經查詢完畢。
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import com.gargoylesoftware.htmlunit.BrowserVersion;
import com.gargoylesoftware.htmlunit.WebClient;
import com.gargoylesoftware.htmlunit.html.DomNodeList;
import com.gargoylesoftware.htmlunit.html.HtmlElement;
import com.gargoylesoftware.htmlunit.html.HtmlPage;
import com.gargoylesoftware.htmlunit.html.HtmlTable;
import com.gargoylesoftware.htmlunit.html.HtmlTableBody;
public class Entrance {
public static void main (String[] args ) throws Exception
{
String webUrl = "http://www.xy2046.com/xypk10.aspx?T=234&day=2016-05-29";
HtmlPage page = getHtmlPage(webUrl);
final HtmlTable div = (HtmlTable) page.getElementById("mytable");
HtmlTableBody tbody = (HtmlTableBody) div.getBodies().get(0);
printTable(tbody);
System.err.println("查詢數據成功");
}
答案可在CSDN中找到。
『肆』 如何從網頁上截取數據並錄入資料庫
那個你直接用「無敵點擊狗」軟體就能輕松完成，在無敵點擊狗里提供有自動錄入數據，自動批量填寫輸入，點擊按鍵模擬等，很方便的。
『伍』 如何從網頁抓取數據tls
你好。這個只能通過工具來抓取了。網上有很多工具。去實驗看看。
『陸』 如何抓取HTML頁面數據
用前嗅的ForeSpider數據採集系統。
ForeSpider數據採集系統具備全面的採集范圍、精準的數據精度、絕佳的抓取性能、簡易的可視化操作、智能的自動化採集，使企業能夠以很少的人工成本，快速獲取互聯網中結構化或非結構化的數據。
軟體幾乎可以採集互聯網上所有公開的數據，通過可視化的操作流程，從建表、過濾、採集到入庫一步到位。軟體首創了面向對象的爬蟲腳本語言系統，如果有通過可視化採集不到的內容，都可以通過簡單幾行代碼，實現強大的腳本採集。軟體同時支持正則表達式操作，可以通過可視化、正則、腳本任意方式，實現對數據的清洗、規范。
台式機單機採集能力可達4000-8000萬，日採集能力超過500萬。伺服器單機集群環境的採集能力可達8億-16億，日採集能力超過4000萬。並行情況下可支撐百億以上規模數據鏈接，堪與網路等搜索引擎系統媲美。
一．強大：可以抓取互聯網上100 %的公開數據
1.內置強大數據挖掘功能。
2.支持用戶登錄。
3.支持Cookie技術。
4.支持驗證碼識別。
5.支持HTTPS安全協議。
6.支持OAuth認證。
7.支持POST請求。
8.支持搜索欄的關鍵詞搜索採集。
9.支持JS動態生成頁面採集。
10.支持IP代理採集。
11.支持圖片採集。
12.支持本地目錄採集。
13.內置面向對象的腳本語言系統，配置腳本可以採集幾乎100%的互聯網公開數據。
二．可視化+爬蟲腳本語言+正則表達式
ForeSpider是可視化的通用性採集軟體，同時內置了強大的爬蟲腳本語言。如果有通過可視化採集不到的內容，都可以通過簡單幾行代碼，實現強大的腳本採集。軟體同時支持正則表達式操作，可以通過可視化、正則、腳本任意方式，實現對數據的清洗、規范。
三．集成數據挖掘功能
軟體內部集成了數據挖掘功能，可以通過一個採集模板，精準挖掘全網的內容。在數據採集入庫的同時，可以完成分類、統計、自然語言處理等諸多功能。
軟體與公司的ForeAna數據分析系統對接，可以實現強大的數據分析功能，對數據進行深度的大數據分析。
四．精準：精準採集所需數據
1.獨立知識產權JS引擎，精準採集。
2.內部集成資料庫，數據直接採集入庫。
3.內部創建數據表結構，抓取數據後直接存入資料庫相應欄位。
4.根據dom結構自動過濾無關信息。
5.通過模板配置鏈接抽取和數據抽取，目標網站的所有可見內容均可採集，智能過濾無關信息。
6.採集前數據可預覽採集，隨時調整模板配置，提升數據精度和質量。
7.欄位的數據支持多種處理方式。
8.支持正則表達式，精準處理數據。
9.支持腳本配置，精確處理欄位的數據。
五．高性能：千萬級的採集速度
1.C++編寫的爬蟲，具備絕佳採集性能。
2.支持多線程採集。
3.台式機單機採集能力可達4000-8000萬，日採集能力超過500萬。
4.伺服器單機採集能力可達8億-16億，日採集能力超過4000萬。
5.並行情況下可支撐百億以上規模數據鏈接，堪與網路等搜索引擎系統媲美。
6.軟體性能穩健，穩定性好。
六．簡易高效：節約70%的配置時間
1.完全可視化的配置界面，操作流程順暢簡易。
2.基本不需要計算機基礎，代碼薄弱人員也可快速上手，降低操作門檻，節省企業爬蟲工程師成本。
3.過濾採集入庫一步到位，集成表結構配置、鏈接過濾、欄位取值、採集預覽、數據入庫。
4.數據智能排重。
5.內置瀏覽器，欄位取值直接在瀏覽器上可視化定位。
五．數據管理：數據智能入庫
1．數據存儲在用戶本地計算機，不會上傳至前嗅伺服器，保證數據獨有，更加安全。
2．內置資料庫，數據採集完畢直接存儲入庫。
3．在軟體內部創建數據表和數據欄位，直接關聯資料庫。
4．採集數據時配置數據模板，網頁數據直接存入對應數據表的相應欄位。
5．正式採集之前預覽採集結果，有問題及時修正配置。
6．數據表可導出為csv格式，在Excel工作表中瀏覽。
7．數據可智能排除，二次清洗過濾。
六．智能：智能模擬用戶和瀏覽器行為
1.智能模擬瀏覽器和用戶行為，突破反爬蟲限制。
2.自動抓取網頁的各類參數和下載過程的各類參數。
3.支持動態IP代理加速，智能過濾無效IP代理，提升代理的利用效率和採集質量。
4.支持動態調整數據抓取策略，多種策略讓您的數據無需重采，不再擔心漏采，數據採集更智能。
5.自動定時採集。
6.設置採集任務條數，自動停止採集。
7.設置文件大小閾值，自動過濾超大文件。
8.自由設置瀏覽器是否加速，自動過濾頁面的flash等無關內容。
9.智能定位欄位取值區域。
10.可以根據字元串特徵自動定位取值區域。
11.智能識別表格的多值，表格數據可以完美存入相應欄位。
七．增值服務
1.VIP客服持續在線服務，解決各類技術難題，可以遠程幫助完成配置。
2.提供大量免費的採集模板，用戶可以下載導入。
3.軟體被防爬後，免費提供解決方案和軟體的針對性升級。
4.免費升級後續不斷開發的更多功能。
5.軟體綁定賬號不固定計算機，可以任意更換使用的計算機。
6.為用戶提供各類高端定製化服務，全方位來滿足用戶的數據需求。
『柒』 如何從網站或者軟體中抓取數據
這個需求有點泛，是想要工具還是代碼技術實現。
如是想要採集網頁上公開的信息的工具，推薦使用簡數採集。
簡數採集操作簡便，智能化識別列表頁、內容頁、翻頁，輕松方便的發布到wordpress、zblog、dede等主流的cms系統。
『捌』 從網站抓取數據的3種最佳方法
1.使用網站API
許多大型社交媒體網站，例如Facebook，Twitter，Instagram，StackOverflow，都提供API供用戶訪問其數據。有時，您可以選擇官方API來獲取結構化數據。如下面的Facebook Graph API所示，您需要選擇進行查詢的欄位，然後訂購數據，執行URL查找，發出請求等。
2.建立自己的搜尋器
但是，並非所有網站都為用戶提供API。某些網站由於技術限制或其他原因拒絕提供任何公共API。有人可能會提出RSS提要，但是由於限制了它們的使用，因此我不會對此提出建議或發表評論。在這種情況下，我想討論的是我們可以自行構建爬蟲來處理這種情況。
3.利用現成的爬蟲工具
但是，通過編程自行爬網網站可能很耗時。對於沒有任何編碼技能的人來說，這將是一項艱巨的任務。因此，我想介紹一些搜尋器工具。
Octoparse是一個功能強大的基於Visual Windows的Web數據搜尋器。用戶使用其簡單友好的用戶界面即可輕松掌握此工具。要使用它，您需要在本地桌面上下載此應用程序。
http://Import.io也稱為Web搜尋器，涵蓋所有不同級別的搜尋需求。它提供了一個魔術工具，可以將站點轉換為表格，而無需任何培訓。如果需要抓取更復雜的網站，建議用戶下載其桌面應用程序。構建完API後，它們會提供許多簡單的集成選項，例如Google Sheets，http://Plot.ly，Excel以及GET和POST請求。當您認為所有這些都帶有終身免費價格標簽和強大的支持團隊時，http://import.io無疑是那些尋求結構化數據的人的首要選擇。它們還為尋求更大規模或更復雜數據提取的公司提供了企業級付費選項。
關於從網站抓取數據的3種最佳方法，該如何下手的內容，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
『玖』 怎麼使用工具抓取網站數據
第一步：到網站上下載網頁抓數據軟體。
第二步：編寫採集規則，如果不會編寫可以直接使用我們現成的採集規則。
第三步：執行採集規則，或啟用定時採集功能，定時採集得到數據。