1. 怎么用Python从多个网址中爬取内容
调用 requests 包 , BeautifulSoup4包, 能实现，网页内容写入 excel 不太好看，建议写入 txt 或者 xml。确定要写入 Excel 可以调用 pandas包或者 openpyxl包
2. 如何通过网络爬虫获取网站数据
这里以python为例，简单介绍一下如何通过python网络爬虫获取网站数据，主要分为静态网页数据的爬埋山差取和动态网页数据的爬取，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：
静态网页数据
这里的数据都嵌套在网页源码中，所以直接requests网页源码进行解析就行，下面我简单介绍一下，这里以爬取糗事网络上的数据为例：
1.首先，打开原网页，如下，这里假设要爬取的字段包括昵称、内容、好笑数和评论数：
接着查看网页源码，如下，可以看的出来，所有的数据都嵌套在网页中：
2.然后针对以上网页结构，我们就可以直接编写爬虫代码，解析网页并提取出我们需要的数据了，测试代码如下，非常简单，主要用到requests+BeautifulSoup组合，其中requests用于获取网页源码，BeautifulSoup用于解析网页提取数据：
点击运行这个程序，效果如下，已经成功爬取了到我们需要的数据：
动态网页数据
这里的数据都没有在网页源码中（所以直接请求页面是获取不到任何数据的），大部分情况下都是存储在一唯唯个json文件中，只有在网页更新的时候，才会加载数据，下面我简单介绍一下这种方式，这里以爬取人人贷上面的数据为例：
1.首先，打开原网页，如下，这里假设要爬取的数据包括年利率，借款标题，期限，金额和进度：
接着按F12调出开发者工具，依次点击“Network”->“XHR”，F5刷新页面，就可以找打动态加载的json文件，如下，也就是我们需要爬弯皮取的数据：
2.然后就是根据这个json文件编写对应代码解析出我们需要的字段信息，测试代码如下，也非常简单，主要用到requests+json组合，其中requests用于请求json文件，json用于解析json文件提取数据：
点击运行这个程序，效果如下，已经成功爬取到我们需要的数据：
至此，我们就完成了利用python网络爬虫来获取网站数据。总的来说，整个过程非常简单，python内置了许多网络爬虫包和框架（scrapy等），可以快速获取网站数据，非常适合初学者学习和掌握，只要你有一定的爬虫基础，熟悉一下上面的流程和代码，很快就能掌握的，当然，你也可以使用现成的爬虫软件，像八爪鱼、后羿等也都可以，网上也有相关教程和资料，非常丰富，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。
3. 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。
4. 如何使用Excel完成网站上的数据爬取
注意：本章节主要讲解数据获取部分
将网页中展示的数据爬取到可以编辑的文本工具中从而实现批量操作。在具体的爬取过程中，经常使用的根据有Excel和Python。
该板块由三个模块组成：
在爬虫过程中，最为常用的浏览器为谷歌浏览器和火狐浏览器。
实操步骤：
1.获取浏览器标识
以谷歌浏览器为例：
打开浏览器输入目标网站后，右键点击检查（快捷键Ctrl+Shift+I(注：不是L,是I)），在检查页面中点击Network后重新加载页面，在检查Network页面中单击第一个网页信息：index.html。在右边出现的窗口Headers中，将页面拉至底部可查找到浏览器标识UserAgent，复制UserAgent信息即可。
2.设置响应时间（位置用户浏览）
新建Excel并打开，点击自网站，在弹出的窗口中选择高级选项，将我们需要爬取的目标网址信息粘贴到Url位置处，同时在响应时间栏中设置1分钟的响应时间，
3.设置浏览器标识
在HTTP请求标头参数中下拉选择UserAgent，粘贴浏览器的UserAgent信息。
4.将数据载入到Power Query中进行预处理，建立网页链接后，选择数据Table0，选择编辑进入Power Query中进行数据预处理。处理完数据后，依照惯例，制作可视化地图。
5. 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。
6. 如何爬取网站上的某一信息
两类网站可以用不同的方法去爬取
一、开放API的网站
一个网站如果开放了API，那么就可以直接GET到它的json数据。有三种方法可以判断一个网站是否开放了API。
1、在站内寻找API入口；
2、用搜索引擎搜索“某网站API”；
3、抓包。有的网站虽然用到了ajax，但是通过抓包还是能够获取XHR里的json数据的（可用抓包工具抓包，也可以通过浏览器按F12抓包：F12-Network-F5刷新）。
二、不开放API的网站
1、如果网站是静态页面，那么可以用requests库发送请求，再通过HTML解析库（lxml、parsel等）来解析响应的text；解析库强烈推荐parsel，不仅语法和css选择器类似，而且速度也挺快，Scrapy用的就是它。
2、如果网站是动态页面，可以先用selenium来渲染JS，再用HTML解析库来解析driver的page_source。
7. 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。