如何用爬蟲爬數據

1. Python爬蟲如何寫

Python的爬蟲庫其實很多，像常見的urllib，requests，bs4，lxml等，初始入門爬蟲的話，可以學習一下requests和bs4(BeautifulSoup)這2個庫，比較簡單，也易學習，requests用於請求頁面，BeautifulSoup用於解析頁面，下面我以這2個庫為基礎，簡單介紹一下Python如何爬取網頁靜態數據和網頁動態數據，實驗環境win10+python3.6+pycharm5.0，主要內容如下：

Python爬取網頁靜態數據

這個就很簡單，直接根據網址請求頁面就行，這里以爬取糗事網路上的內容為例：

1.這里假設我們要爬取的文本內容如下，主要包括昵稱、內容、好笑數和評論數這4個欄位：

打開網頁源碼，對應網頁結構如下，很簡單，所有欄位內容都可以直接找到：

2.針對以上網頁結構，我們就可以編寫相關代碼來爬取網頁數據了，很簡單，先根據url地址，利用requests請求頁面，然後再利用BeautifulSoup解析數據（根據標簽和屬性定位）就行，如下：

程序運行截圖如下，已經成功爬取到數據：

Python爬取網頁動態數據

很多種情況下，網頁數據都是動態載入的，直接爬取網頁是提取不到任何數據的，這時就需要抓包分析，找到動態載入的數據，一般情況下就是一個json文件（當然，也敬鏈譽可能是其他類型的文件，像xml等），然後請求解析這個json文件，就能獲取到我們需要的數據，這里以爬取人人貸上面的散標數據為例：

1.這里假設我們爬取的數據如下，主要包括年亮段利率，借款標題，期限，金額，進度這5個欄位：

2.按F12調出開發者工具，依次點擊「Network」->「XHR」，F5刷新頁面，就可以找到動態載入的json文件，具體信息如下：

3.接著，針對以上抓包分析，我們就可以編寫相關代碼來爬取數據了，基本思路和上面的靜態網頁差不多，先利用requests請求json，然後再利用python自帶的json包解析數據就行，如下：

程序運行截圖如下，已經成功獲取到數據：

至此，我們就完成了利用python來爬取網頁數據。總的來說，整個過程很簡單，requests和BeautifulSoup對於初學者來說，非常容易學習，也易掌握，可以學習使用一下，後期熟悉後，可以學習一下scrapy爬蟲框架，可以明顯提高開發效率，非常不錯，當然，網頁中要是有加密、驗證碼等，這個就需要自己好好琢磨，研究對策了，網上也有相關教程和資料，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分喚陸享的內容能對你上有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言。

2. 如何正確利用網路爬蟲

基本步驟
1、發現可讀且可訪問的URL。
2、瀏覽種子或URL列表以識別新鏈接並將它們添加到列表中。
3、索引所有已識別的鏈接。
4、使所有索引敬蠢虧鏈接保持最新。

很多網站都具有反爬蟲策略，常見的方式有：驗證碼、登陸、限制IP等。
1、驗證碼。可以利用打碼平台亮神破解(如果硬上的話用opencv或keras訓練圖)；
2、登陸。利用requests的post或者selenium模擬用戶進檔喚行模擬登陸；
3、限制IP。使用代理IP，因免費IP效果非常差，所以建議選擇收費代理IP。

3. 如何用python爬取網站數據

這里簡單介紹一下吧，以抓取網站靜態、動態2種數據為慧返拍例，實驗環境win10+python3.6+pycharm5.0，主要內容如下：

抓取網站靜態數據（數據在網頁源碼中）：以糗事網路網站數據為例

1.這里假設我們抓取的數據如下，主要包括用戶昵稱、內容、好笑數和評論數這4個欄位，如下：

對應的網頁源碼如下，包含我們所需要的數據：

2.對應網頁結構，主要代碼如下，很簡單，主要用到requests+BeautifulSoup，其中requests用於請求頁面，BeautifulSoup用於解析頁面：

程序運行截圖如下，已經成功爬取到數據：

抓取網站動態數據（數據不在網頁源碼中，json等文件中）：以人人貸網站數據為例

1.這里假設我們爬取的是債券數據，主要包括年利率世型、借款標題、期限、金額和進度這5個欄位信息，截圖如下：

打開網頁源碼中，可以發現數據不在網頁源碼中，按F12抓包分析時，才發現在一個json文件中，如下：

2.獲取到json文件的url後，我們就可以爬取對應數據了，這里使用的包與上面類似，因為是json文件，所以還用了json這個包（解析json），主要內容如下：

程序運行截圖如下，前羨已經成功抓取到數據：

至此，這里就介紹完了這2種數據的抓取，包括靜態數據和動態數據。總的來說，這2個示例不難，都是入門級別的爬蟲，網頁結構也比較簡單，最重要的還是要會進行抓包分析，對頁面進行分析提取，後期熟悉後，可以藉助scrapy這個框架進行數據的爬取，可以更方便一些，效率更高，當然，如果爬取的頁面比較復雜，像驗證碼、加密等，這時候就需要認真分析了，網上也有一些教程可供參考，感興趣的可以搜一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧。

4. 如何用Python爬取數據

方法/步驟

• 在做爬取數據之前，你需要下載安裝兩個東西，一個是urllib,另外一個是python-docx。

  

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  這個爬下來的是源代碼，如果還需要篩選的話需要自己去添加各種正則表達式。

5. 如何爬取網頁數據

1、URL管旁帶理

首先url管理器添加了新的url到待爬取集合中，判斷了待添加的url是否在容器中、是否有待爬取的url，並且獲取待爬取的url，將url從待爬取的url集合移動到已爬取的url集合

頁面下載，下載器將接收到的url傳給互聯網，互聯網返回html文件給下載器，下載器將其保存到本地，一般的會對下載器做分布式部署，一個是提交效率，再一個是起到請求代理作用

2、內容提取

頁面解析器主要完成的是從獲取的html網頁字元串中取得有價值的感興趣的數據和新的url列表。數據抽取比較常用的手段有基於css選擇器、正則表達式、xpath的規則提取。一般提取完後還會對數據進行一定的清洗或自定義處理，從而將請求到的非結構數據轉化為我們需要的結構化數據。

3、數據保存

數據保存到相關的資料庫、隊列、文件等方便做數據橘啟歲計算和與應用對接。

爬蟲採集成為很多公司企業個人的需求，但正因為如此，反爬蟲的技術也層出不窮，像時間限制、IP限制、驗證碼限制等等圓睜，都可能會導致爬蟲無法進行，所以也出現了很多像代理IP、時間限制調整這樣的方法去解決反爬蟲限制，當然具體的操作方法需要你針對性的去研究。兔子動態IP軟體可以實現一鍵IP自動切換，千萬IP庫存，自動去重，支持電腦、手機多端使用。

6. 如何用Python爬蟲抓取網頁內容

爬蟲流程
其實把網路爬蟲抽象開來看，它無外乎包含如下幾個步驟
模擬請求網頁。模擬瀏覽器，打開目標網站。
獲取數據。打開網站之後，就可以自動化的獲取我們所需要的網站數據。
保存數據。拿到數據之後，需要持久化到本地文件或者資料庫等存儲設備中。
那麼我們該如何使用 Python 來編寫自己的爬蟲程序呢，在這里我要重點介紹一個 Python 庫：Requests。
Requests 使用
Requests 庫是 Python 中發起 HTTP 請求的庫，使用非常方便簡單。
模擬發送 HTTP 請求
發送 GET 請求
當我們用瀏覽器打開豆瓣首頁時，其實發送的最原始的請求就是 GET 請求
import requests
res = requests.get('http://www.douban.com')
print(res)
print(type(res))
>>>
<Response [200]>
<class 'requests.models.Response'>

7. 如何「爬數據」

首先爬蟲分為爬取移動APP數據和網站數據，主要方法都是一致，但細節上有點區別。

拿爬取網站數據分析:

1.用瀏覽器開發者工具桐高的Network功能分析對應的數據介面或者查看源代碼寫出相應的正則表達式去虧輪答匹配相關數據

2.將步驟一分析出來的結果或者正則用腳本語言模擬請求，提取關鍵數據。這中間可能牽扯多個請求介面，而且一般要做數據簽名以及數據加密，這一塊需要找到對應js文件分析演算法。

爬取一個網站數據大致就以上兩步，當然細節還有很多，比如銷慧模擬請求頭，請求方式以及請求體。如果你是爬取移動APP數據，那就還要牽扯抓包分析，軟體砸殼反編譯等等，相對來說APP爬蟲要復雜一點。

8. 如何用用網路爬蟲代碼爬取任意網站的任意一段文字

網路爬蟲是一種自動化的程序，可以自動地訪問網站並抓取網頁內容。要用網路爬蟲代碼爬取任意網站的任肢哪意一段文字，可以按照如下步驟進行：

• 准備工作：需要了解目標網站的結構，以及想要爬取的文字所在的網頁的URL。此外，還需要選擇一種編程語言，如Python、Java、C++等，一般建議用PYTHON，因為有完善的工具庫，並准備好相應的編程環境。

• 確定目標：通過研究目標網站的結構，確定想要爬取的文字所在的網頁的URL。

• 獲取網頁源代碼：使用編程語言的相應庫歷孫碼（如Python的urllib庫），訪問目標網頁的URL，獲取網頁的源代碼。

• 解析網頁源代碼：使用編程語言的相應庫（如Python的BeautifulSoup庫），解析網頁源代凱運碼，找到想要爬取的文字所在的HTML標簽。

• 提取文字：獲取HTML標簽的文本內容，即為所要爬取的文字。

• 保存結果：將爬取的文字保存到文件中或資料庫中，以便後續使用。