1. 怎麼用Python從多個網址中爬取內容
調用 requests 包 , BeautifulSoup4包, 能實現，網頁內容寫入 excel 不太好看，建議寫入 txt 或者 xml。確定要寫入 Excel 可以調用 pandas包或者 openpyxl包
2. 如何通過網路爬蟲獲取網站數據
這里以python為例，簡單介紹一下如何通過python網路爬蟲獲取網站數據，主要分為靜態網頁數據的爬埋山差取和動態網頁數據的爬取，實驗環境win10+python3.6+pycharm5.0，主要內容如下：
靜態網頁數據
這里的數據都嵌套在網頁源碼中，所以直接requests網頁源碼進行解析就行，下面我簡單介紹一下，這里以爬取糗事網路上的數據為例：
1.首先，打開原網頁，如下，這里假設要爬取的欄位包括昵稱、內容、好笑數和評論數：
接著查看網頁源碼，如下，可以看的出來，所有的數據都嵌套在網頁中：
2.然後針對以上網頁結構，我們就可以直接編寫爬蟲代碼，解析網頁並提取出我們需要的數據了，測試代碼如下，非常簡單，主要用到requests+BeautifulSoup組合，其中requests用於獲取網頁源碼，BeautifulSoup用於解析網頁提取數據：
點擊運行這個程序，效果如下，已經成功爬取了到我們需要的數據：
動態網頁數據
這里的數據都沒有在網頁源碼中（所以直接請求頁面是獲取不到任何數據的），大部分情況下都是存儲在一唯唯個json文件中，只有在網頁更新的時候，才會載入數據，下面我簡單介紹一下這種方式，這里以爬取人人貸上面的數據為例：
1.首先，打開原網頁，如下，這里假設要爬取的數據包括年利率，借款標題，期限，金額和進度：
接著按F12調出開發者工具，依次點擊「Network」->「XHR」，F5刷新頁面，就可以找打動態載入的json文件，如下，也就是我們需要爬彎皮取的數據：
2.然後就是根據這個json文件編寫對應代碼解析出我們需要的欄位信息，測試代碼如下，也非常簡單，主要用到requests+json組合，其中requests用於請求json文件，json用於解析json文件提取數據：
點擊運行這個程序，效果如下，已經成功爬取到我們需要的數據：
至此，我們就完成了利用python網路爬蟲來獲取網站數據。總的來說，整個過程非常簡單，python內置了許多網路爬蟲包和框架（scrapy等），可以快速獲取網站數據，非常適合初學者學習和掌握，只要你有一定的爬蟲基礎，熟悉一下上面的流程和代碼，很快就能掌握的，當然，你也可以使用現成的爬蟲軟體，像八爪魚、後羿等也都可以，網上也有相關教程和資料，非常豐富，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言進行補充。
3. 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。
4. 如何使用Excel完成網站上的數據爬取
注意：本章節主要講解數據獲取部分
將網頁中展示的數據爬取到可以編輯的文本工具中從而實現批量操作。在具體的爬取過程中，經常使用的根據有Excel和Python。
該板塊由三個模塊組成：
在爬蟲過程中，最為常用的瀏覽器為谷歌瀏覽器和火狐瀏覽器。
實操步驟：
1.獲取瀏覽器標識
以谷歌瀏覽器為例：
打開瀏覽器輸入目標網站後，右鍵點擊檢查（快捷鍵Ctrl+Shift+I(註：不是L,是I)），在檢查頁面中點擊Network後重新載入頁面，在檢查Network頁面中單擊第一個網頁信息：index.html。在右邊出現的窗口Headers中，將頁面拉至底部可查找到瀏覽器標識UserAgent，復制UserAgent信息即可。
2.設置響應時間（位置用戶瀏覽）
新建Excel並打開，點擊自網站，在彈出的窗口中選擇高級選項，將我們需要爬取的目標網址信息粘貼到Url位置處，同時在響應時間欄中設置1分鍾的響應時間，
3.設置瀏覽器標識
在HTTP請求標頭參數中下拉選擇UserAgent，粘貼瀏覽器的UserAgent信息。
4.將數據載入到Power Query中進行預處理，建立網頁鏈接後，選擇數據Table0，選擇編輯進入Power Query中進行數據預處理。處理完數據後，依照慣例，製作可視化地圖。
5. 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。
6. 如何爬取網站上的某一信息
兩類網站可以用不同的方法去爬取
一、開放API的網站
一個網站如果開放了API，那麼就可以直接GET到它的json數據。有三種方法可以判斷一個網站是否開放了API。
1、在站內尋找API入口；
2、用搜索引擎搜索「某網站API」；
3、抓包。有的網站雖然用到了ajax，但是通過抓包還是能夠獲取XHR里的json數據的（可用抓包工具抓包，也可以通過瀏覽器按F12抓包：F12-Network-F5刷新）。
二、不開放API的網站
1、如果網站是靜態頁面，那麼可以用requests庫發送請求，再通過HTML解析庫（lxml、parsel等）來解析響應的text；解析庫強烈推薦parsel，不僅語法和css選擇器類似，而且速度也挺快，Scrapy用的就是它。
2、如果網站是動態頁面，可以先用selenium來渲染JS，再用HTML解析庫來解析driver的page_source。
7. 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。