如何用爬虫爬数据

1. Python爬虫如何写

Python的爬虫库其实很多，像常见的urllib，requests，bs4，lxml等，初始入门爬虫的话，可以学习一下requests和bs4(BeautifulSoup)这2个库，比较简单，也易学习，requests用于请求页面，BeautifulSoup用于解析页面，下面我以这2个库为基础，简单介绍一下Python如何爬取网页静态数据和网页动态数据，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：

Python爬取网页静态数据

这个就很简单，直接根据网址请求页面就行，这里以爬取糗事网络上的内容为例：

1.这里假设我们要爬取的文本内容如下，主要包括昵称、内容、好笑数和评论数这4个字段：

打开网页源码，对应网页结构如下，很简单，所有字段内容都可以直接找到：

2.针对以上网页结构，我们就可以编写相关代码来爬取网页数据了，很简单，先根据url地址，利用requests请求页面，然后再利用BeautifulSoup解析数据（根据标签和属性定位）就行，如下：

程序运行截图如下，已经成功爬取到数据：

Python爬取网页动态数据

很多种情况下，网页数据都是动态加载的，直接爬取网页是提取不到任何数据的，这时就需要抓包分析，找到动态加载的数据，一般情况下就是一个json文件（当然，也敬链誉可能是其他类型的文件，像xml等），然后请求解析这个json文件，就能获取到我们需要的数据，这里以爬取人人贷上面的散标数据为例：

1.这里假设我们爬取的数据如下，主要包括年亮段利率，借款标题，期限，金额，进度这5个字段：

2.按F12调出开发者工具，依次点击“Network”->“XHR”，F5刷新页面，就可以找到动态加载的json文件，具体信息如下：

3.接着，针对以上抓包分析，我们就可以编写相关代码来爬取数据了，基本思路和上面的静态网页差不多，先利用requests请求json，然后再利用python自带的json包解析数据就行，如下：

程序运行截图如下，已经成功获取到数据：

至此，我们就完成了利用python来爬取网页数据。总的来说，整个过程很简单，requests和BeautifulSoup对于初学者来说，非常容易学习，也易掌握，可以学习使用一下，后期熟悉后，可以学习一下scrapy爬虫框架，可以明显提高开发效率，非常不错，当然，网页中要是有加密、验证码等，这个就需要自己好好琢磨，研究对策了，网上也有相关教程和资料，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分唤陆享的内容能对你上有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言。

2. 如何正确利用网络爬虫

基本步骤
1、发现可读且可访问的URL。
2、浏览种子或URL列表以识别新链接并将它们添加到列表中。
3、索引所有已识别的链接。
4、使所有索引敬蠢亏链接保持最新。

很多网站都具有反爬虫策略，常见的方式有：验证码、登陆、限制IP等。
1、验证码。可以利用打码平台亮神破解(如果硬上的话用opencv或keras训练图)；
2、登陆。利用requests的post或者selenium模拟用户进档唤行模拟登陆；
3、限制IP。使用代理IP，因免费IP效果非常差，所以建议选择收费代理IP。

3. 如何用python爬取网站数据

这里简单介绍一下吧，以抓取网站静态、动态2种数据为慧返拍例，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：

抓取网站静态数据（数据在网页源码中）：以糗事网络网站数据为例

1.这里假设我们抓取的数据如下，主要包括用户昵称、内容、好笑数和评论数这4个字段，如下：

对应的网页源码如下，包含我们所需要的数据：

2.对应网页结构，主要代码如下，很简单，主要用到requests+BeautifulSoup，其中requests用于请求页面，BeautifulSoup用于解析页面：

程序运行截图如下，已经成功爬取到数据：

抓取网站动态数据（数据不在网页源码中，json等文件中）：以人人贷网站数据为例

1.这里假设我们爬取的是债券数据，主要包括年利率世型、借款标题、期限、金额和进度这5个字段信息，截图如下：

打开网页源码中，可以发现数据不在网页源码中，按F12抓包分析时，才发现在一个json文件中，如下：

2.获取到json文件的url后，我们就可以爬取对应数据了，这里使用的包与上面类似，因为是json文件，所以还用了json这个包（解析json），主要内容如下：

程序运行截图如下，前羡已经成功抓取到数据：

至此，这里就介绍完了这2种数据的抓取，包括静态数据和动态数据。总的来说，这2个示例不难，都是入门级别的爬虫，网页结构也比较简单，最重要的还是要会进行抓包分析，对页面进行分析提取，后期熟悉后，可以借助scrapy这个框架进行数据的爬取，可以更方便一些，效率更高，当然，如果爬取的页面比较复杂，像验证码、加密等，这时候就需要认真分析了，网上也有一些教程可供参考，感兴趣的可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。

4. 如何用Python爬取数据

方法/步骤

• 在做爬取数据之前，你需要下载安装两个东西，一个是urllib,另外一个是python-docx。

  

• 7

  这个爬下来的是源代码，如果还需要筛选的话需要自己去添加各种正则表达式。

5. 如何爬取网页数据

1、URL管旁带理

首先url管理器添加了新的url到待爬取集合中，判断了待添加的url是否在容器中、是否有待爬取的url，并且获取待爬取的url，将url从待爬取的url集合移动到已爬取的url集合

页面下载，下载器将接收到的url传给互联网，互联网返回html文件给下载器，下载器将其保存到本地，一般的会对下载器做分布式部署，一个是提交效率，再一个是起到请求代理作用

2、内容提取

页面解析器主要完成的是从获取的html网页字符串中取得有价值的感兴趣的数据和新的url列表。数据抽取比较常用的手段有基于css选择器、正则表达式、xpath的规则提取。一般提取完后还会对数据进行一定的清洗或自定义处理，从而将请求到的非结构数据转化为我们需要的结构化数据。

3、数据保存

数据保存到相关的数据库、队列、文件等方便做数据橘启岁计算和与应用对接。

爬虫采集成为很多公司企业个人的需求，但正因为如此，反爬虫的技术也层出不穷，像时间限制、IP限制、验证码限制等等圆睁，都可能会导致爬虫无法进行，所以也出现了很多像代理IP、时间限制调整这样的方法去解决反爬虫限制，当然具体的操作方法需要你针对性的去研究。兔子动态IP软件可以实现一键IP自动切换，千万IP库存，自动去重，支持电脑、手机多端使用。

6. 如何用Python爬虫抓取网页内容

爬虫流程
其实把网络爬虫抽象开来看，它无外乎包含如下几个步骤
模拟请求网页。模拟浏览器，打开目标网站。
获取数据。打开网站之后，就可以自动化的获取我们所需要的网站数据。
保存数据。拿到数据之后，需要持久化到本地文件或者数据库等存储设备中。
那么我们该如何使用 Python 来编写自己的爬虫程序呢，在这里我要重点介绍一个 Python 库：Requests。
Requests 使用
Requests 库是 Python 中发起 HTTP 请求的库，使用非常方便简单。
模拟发送 HTTP 请求
发送 GET 请求
当我们用浏览器打开豆瓣首页时，其实发送的最原始的请求就是 GET 请求
import requests
res = requests.get('http://www.douban.com')
print(res)
print(type(res))
>>>
<Response [200]>
<class 'requests.models.Response'>

7. 如何“爬数据”

首先爬虫分为爬取移动APP数据和网站数据，主要方法都是一致，但细节上有点区别。

拿爬取网站数据分析:

1.用浏览器开发者工具桐高的Network功能分析对应的数据接口或者查看源代码写出相应的正则表达式去亏轮答匹配相关数据

2.将步骤一分析出来的结果或者正则用脚本语言模拟请求，提取关键数据。这中间可能牵扯多个请求接口，而且一般要做数据签名以及数据加密，这一块需要找到对应js文件分析算法。

爬取一个网站数据大致就以上两步，当然细节还有很多，比如销慧模拟请求头，请求方式以及请求体。如果你是爬取移动APP数据，那就还要牵扯抓包分析，软件砸壳反编译等等，相对来说APP爬虫要复杂一点。

8. 如何用用网络爬虫代码爬取任意网站的任意一段文字

网络爬虫是一种自动化的程序，可以自动地访问网站并抓取网页内容。要用网络爬虫代码爬取任意网站的任肢哪意一段文字，可以按照如下步骤进行：

• 准备工作：需要了解目标网站的结构，以及想要爬取的文字所在的网页的URL。此外，还需要选择一种编程语言，如Python、Java、C++等，一般建议用PYTHON，因为有完善的工具库，并准备好相应的编程环境。

• 确定目标：通过研究目标网站的结构，确定想要爬取的文字所在的网页的URL。

• 获取网页源代码：使用编程语言的相应库历孙码（如Python的urllib库），访问目标网页的URL，获取网页的源代码。

• 解析网页源代码：使用编程语言的相应库（如Python的BeautifulSoup库），解析网页源代凯运码，找到想要爬取的文字所在的HTML标签。

• 提取文字：获取HTML标签的文本内容，即为所要爬取的文字。

• 保存结果：将爬取的文字保存到文件中或数据库中，以便后续使用。