爬蟲可以爬取哪些數據

① 爬蟲爬取的數據有哪些,沒類數據的爬取方法是什麼

摘要 集爬蟲、數據可視化為一體的工具

② 爬蟲怎麼爬取word數據

那麼如果說需要找到對應的一些數據的話，你可以通過相關設置裡面找到對應那些word文檔裡面所包含各方面的設置以及各方面的一些數據代碼，就可以進行對應一些參數的連接網使用。

③ Python爬蟲可以爬取什麼

Python爬蟲可以爬取的東西有很多，Python爬蟲怎麼學？簡單的分析下：

如果你仔細觀察，就不難發現，懂爬蟲、學習爬蟲的人越來越多，一方面，互聯網可以獲取的數據越來越多，另一方面，像 Python這樣的編程語言提供越來越多的優秀工具，讓爬蟲變得簡單、容易上手。

利用爬蟲我們可以獲取大量的價值數據，從而獲得感性認識中不能得到的信息，比如：

知乎：爬取優質答案，為你篩選出各話題下最優質的內容。

淘寶、京東：抓取商品、評論及銷量數據，對各種商品及用戶的消費場景進行分析。

安居客、鏈家：抓取房產買賣及租售信息，分析房價變化趨勢、做不同區域的房價分析。

拉勾網、智聯：爬取各類職位信息，分析各行業人才需求情況及薪資水平。

雪球網：抓取雪球高回報用戶的行為，對股票市場進行分析和預測。

爬蟲是入門Python最好的方式，沒有之一。Python有很多應用的方向，比如後台開發、web開發、科學計算等等，但爬蟲對於初學者而言更友好，原理簡單，幾行代碼就能實現基本的爬蟲，學習的過程更加平滑，你能體會更大的成就感。

掌握基本的爬蟲後，你再去學習Python數據分析、web開發甚至機器學習，都會更得心應手。因為這個過程中，Python基本語法、庫的使用，以及如何查找文檔你都非常熟悉了。

對於小白來說，爬蟲可能是一件非常復雜、技術門檻很高的事情。比如有人認為學爬蟲必須精通 Python，然後哼哧哼哧系統學習 Python 的每個知識點，很久之後發現仍然爬不了數據；有的人則認為先要掌握網頁的知識，遂開始 HTMLCSS，結果入了前端的坑，瘁……

但掌握正確的方法，在短時間內做到能夠爬取主流網站的數據，其實非常容易實現，但建議你從一開始就要有一個具體的目標。

在目標的驅動下，你的學習才會更加精準和高效。那些所有你認為必須的前置知識，都是可以在完成目標的過程中學到的。這里給你一條平滑的、零基礎快速入門的學習路徑。

1.學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程

2.了解非結構化數據的存儲

3.學習scrapy，搭建工程化爬蟲

4.學習資料庫知識，應對大規模數據存儲與提取

5.掌握各種技巧，應對特殊網站的反爬措施

6.分布式爬蟲，實現大規模並發採集，提升效率

一

學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程

大部分爬蟲都是按「發送請求——獲得頁面——解析頁面——抽取並儲存內容」這樣的流程來進行，這其實也是模擬了我們使用瀏覽器獲取網頁信息的過程。

Python中爬蟲相關的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建議從requests+Xpath 開始，requests 負責連接網站，返回網頁，Xpath 用於解析網頁，便於抽取數據。

如果你用過 BeautifulSoup，會發現 Xpath 要省事不少，一層一層檢查元素代碼的工作，全都省略了。這樣下來基本套路都差不多，一般的靜態網站根本不在話下，豆瓣、糗事網路、騰訊新聞等基本上都可以上手了。

當然如果你需要爬取非同步載入的網站，可以學習瀏覽器抓包分析真實請求或者學習Selenium來實現自動化，這樣，知乎、時光網、貓途鷹這些動態的網站也可以迎刃而解。

二

了解非結構化數據的存儲

爬回來的數據可以直接用文檔形式存在本地，也可以存入資料庫中。

開始數據量不大的時候，你可以直接通過 Python 的語法或 pandas 的方法將數據存為csv這樣的文件。

當然你可能發現爬回來的數據並不是干凈的，可能會有缺失、錯誤等等，你還需要對數據進行清洗，可以學習 pandas 包的基本用法來做數據的預處理，得到更干凈的數據。

三

學習 scrapy，搭建工程化的爬蟲

掌握前面的技術一般量級的數據和代碼基本沒有問題了，但是在遇到非常復雜的情況，可能仍然會力不從心，這個時候，強大的 scrapy 框架就非常有用了。

scrapy 是一個功能非常強大的爬蟲框架，它不僅能便捷地構建request，還有強大的 selector 能夠方便地解析 response，然而它最讓人驚喜的還是它超高的性能，讓你可以將爬蟲工程化、模塊化。

學會 scrapy，你可以自己去搭建一些爬蟲框架，你就基本具備爬蟲工程師的思維了。

四

學習資料庫基礎，應對大規模數據存儲

爬回來的數據量小的時候，你可以用文檔的形式來存儲，一旦數據量大了，這就有點行不通了。所以掌握一種資料庫是必須的，學習目前比較主流的 MongoDB 就OK。

MongoDB 可以方便你去存儲一些非結構化的數據，比如各種評論的文本，圖片的鏈接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。

因為這里要用到的資料庫知識其實非常簡單，主要是數據如何入庫、如何進行提取，在需要的時候再學習就行。

五

掌握各種技巧，應對特殊網站的反爬措施

當然，爬蟲過程中也會經歷一些絕望啊，比如被網站封IP、比如各種奇怪的驗證碼、userAgent訪問限制、各種動態載入等等。

遇到這些反爬蟲的手段，當然還需要一些高級的技巧來應對，常規的比如訪問頻率控制、使用代理IP池、抓包、驗證碼的OCR處理等等。

往往網站在高效開發和反爬蟲之間會偏向前者，這也為爬蟲提供了空間，掌握這些應對反爬蟲的技巧，絕大部分的網站已經難不到你了.

六

分布式爬蟲，實現大規模並發採集

爬取基本數據已經不是問題了，你的瓶頸會集中到爬取海量數據的效率。這個時候，相信你會很自然地接觸到一個很厲害的名字：分布式爬蟲。

分布式這個東西，聽起來很恐怖，但其實就是利用多線程的原理讓多個爬蟲同時工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 這三種工具。

Scrapy 前面我們說過了，用於做基本的頁面爬取，MongoDB 用於存儲爬取的數據，Redis 則用來存儲要爬取的網頁隊列，也就是任務隊列。

所以有些東西看起來很嚇人，但其實分解開來，也不過如此。當你能夠寫分布式的爬蟲的時候，那麼你可以去嘗試打造一些基本的爬蟲架構了，實現一些更加自動化的數據獲取。

你看，這一條學習路徑下來，你已然可以成為老司機了，非常的順暢。所以在一開始的時候，盡量不要系統地去啃一些東西，找一個實際的項目（開始可以從豆瓣、小豬這種簡單的入手），直接開始就好。

因為爬蟲這種技術，既不需要你系統地精通一門語言，也不需要多麼高深的資料庫技術，高效的姿勢就是從實際的項目中去學習這些零散的知識點，你能保證每次學到的都是最需要的那部分。

當然唯一麻煩的是，在具體的問題中，如何找到具體需要的那部分學習資源、如何篩選和甄別，是很多初學者面臨的一個大問題。

以上就是我的回答，希望對你有所幫助，望採納。

④ 有哪些網站用爬蟲爬取能得到很有價值的數據

一般有一下幾種
一些常用的方法
IP代理
對於IP代理,各個語言的Native
Request
API都提供的IP代理響應的API,
需要解決的主要就是IP源的問題了.
網路上有廉價的代理IP(1元4000個左右),
我做過簡單的測試,
100個IP中,
平均可用的在40-60左右,
訪問延遲均在200以上.
網路有高質量的代理IP出售,
前提是你有渠道.
因為使用IP代理後,
延遲加大,
失敗率提高,
所以可以將爬蟲框架中將請求設計為非同步,
將請求任務加入請求隊列(RabbitMQ,Kafka,Redis),
調用成功後再進行回調處理,
失敗則重新加入隊列.
每次請求都從IP池中取IP,
如果請求失敗則從IP池中刪除該失效的IP.
Cookies
有一些網站是基於cookies做反爬蟲,
這個基本上就是如
@朱添一
所說的,
維護一套Cookies池
注意研究下目標網站的cookies過期事件,
可以模擬瀏覽器,
定時生成cookies
限速訪問
像開多線程,循環無休眠的的暴力爬取數據,
那真是分分鍾被封IP的事,
限速訪問實現起來也挺簡單(用任務隊列實現),
效率問題也不用擔心,
一般結合IP代理已經可以很快地實現爬去目標內容.
一些坑
大批量爬取目標網站的內容後,
難免碰到紅線觸發對方的反爬蟲機制.
所以適當的告警提示爬蟲失效是很有必有的.
一般被反爬蟲後,
請求返回的HttpCode為403的失敗頁面,
有些網站還會返回輸入驗證碼(如豆瓣),
所以檢測到403調用失敗,
就發送報警,
可以結合一些監控框架,
如Metrics等,
設置短時間內,
告警到達一定閥值後,
給你發郵件,簡訊等.
當然,
單純的檢測403錯誤並不能解決所有情況.
有一些網站比較奇葩,
反爬蟲後返回的頁面仍然是200的(如去哪兒),
這時候往往爬蟲任務會進入解析階段,
解析失敗是必然的.
應對這些辦法,
也只能在解析失敗的時候,
發送報警,
當告警短時間到達一定閥值,
再觸發通知事件.
當然這個解決部分並不完美,
因為有時候,
因為網站結構改變,
而導致解析失敗,
同樣回觸發告警.
而你並不能很簡單地區分,
告警是由於哪個原因引起的.

⑤ 網路爬蟲可以爬取資料庫里的數據嘛

只會抓取頁面，，當然頁面里你會讀取到資料庫數據。。
所以它不算是抓取你資料庫，只是你用在了頁面上，生成了結果 ，
它抓取你這個結果。。。

其實想想也是知道的，，資料庫除了開發者對程序授權，別人怎麼可以操作得到資料庫，要不然那不是天下大亂了嘛。。。

⑥ 贊網站跟目錄中哪個文件裡面的內容會告訴爬蟲哪些數據是不是可以爬取的哪些數

摘要 二，爬蟲步驟

⑦ python爬蟲是否能夠爬取所有類型的數據呢

「所有網站皆可爬」，都是人寫出來的，框架不變。但是數據爬取的攻防一直都是個話題，你去採集一個小說站和阿里巴巴網站，難度差別很大。另外你即使是個python高手，如果領導給你幾百幾千個簡單網站爬取，你會發現用python寫很慢。總結就是你要採集多個網站建議用標准化的一些採集軟體。
追問：能否推薦一個這樣的採集軟體，最好你自己用過的
答：你去用下發源地採集器

⑧ python 爬蟲 爬什麼數據

主要就是爬一些網頁內容。
比如 網路、google，就是靠著上萬個爬蟲伺服器去爬取所有靜態網頁內容，然後緩存在自己的伺服器，以便網民搜索。
再比如，A網站有很多比較不錯的圖片、文章等信息，B網站自己沒能力出原創，就通過爬蟲去A把圖片、文章爬下來後，直接發布在B網站。
等等等等......

⑨ 爬蟲能爬到哪些數據

爬蟲的概念是，爬取網上能看到的數據，也就是只要網上存在的，通過瀏覽器可以看到的數據。爬蟲都可以爬取。爬蟲爬取的原理就是偽裝成瀏覽器，然後進行爬取操作
哪些數據你需要你就可以爬取。比如爬取公司競爭對手的商業數據，爬取電影，音樂，圖片等等的。只要你希望得到的，前提瀏覽器可以訪問的都可以爬取

⑩ 有哪些網站用爬蟲爬取能得到很有價值的數據

關於爬蟲，練手的話建議向需要登錄的、比較封閉的社區爬取數據，或者向一個超大量數據源分布式抓取，要考慮伺服器壓力和反爬蟲機制，分布式爬蟲機器間的通信以及失敗條目的重新抓取但不重復抓取已抓取數據等，可以使用一些成熟的Message Queue或者純手擼。到最後希望你能夠達到的水平是，只要瀏覽器可以瀏覽的內容，都能夠用爬蟲抓取（在時間開銷／內存開銷／存儲開銷都吃的消的情況下）。如果想了解投資數據，IT桔子絕對是一個很好的選擇。和朋友一起合作了這個小項目，利用python爬取IT桔子上的投資公司數據，包含第一層的投資公司名稱，投資公司介紹，投資次數，投資領域，及第二層的投資組合等欄位。