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如何抓取别人网站的数据

发布时间:2024-07-28 18:31:00

❶ 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。

❷ 从网站抓取数据的3种最佳方法

1.使用网站API


许多大型社交媒体网站,例如Facebook,Twitter,Instagram,StackOverflow,都提供API供用户访问其数据。有时,您可以选择官方API来获取结构化数据。如下面的Facebook Graph API所示,您需要选择进行查询的字段,然后订购数据,执行URL查找,发出请求等。


2.建立自己的搜寻器


但是,并非所有网站都为用户提供API。某些网站由于技术限制或其他原因拒绝提供任何公共API。有人可能会提出RSS提要,但是由于限制了它们的使用,因此我不会对此提出建议或发表评论。在这种情况下,我想讨论的是我们可以自行构建爬虫来处理这种情况。


3.利用现成的爬虫工具


但是,通过编程自行爬网网站可能很耗时。对于没有任何编码技能的人来说,这将是一项艰巨的任务。因此,我想介绍一些搜寻器工具。


Octoparse是一个功能强大的基于Visual Windows的Web数据搜寻器。用户使用其简单友好的用户界面即可轻松掌握此工具。要使用它,您需要在本地桌面上下载此应用程序


http://Import.io也称为Web搜寻器,涵盖所有不同级别的搜寻需求。它提供了一个魔术工具,可以将站点转换为表格,而无需任何培训。如果需要抓取更复杂的网站,建议用户下载其桌面应用程序。构建完API后,它们会提供许多简单的集成选项,例如Google Sheets,http://Plot.ly,Excel以及GET和POST请求。当您认为所有这些都带有终身免费价格标签和强大的支持团队时,http://import.io无疑是那些寻求结构化数据的人的首要选择。它们还为寻求更大规模或更复杂数据提取的公司提供了企业级付费选项。


关于从网站抓取数据的3种最佳方法,该如何下手的内容,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。

❸ 请教网页里的特定数据怎么抓取

网页抓取可以使用爬虫技术,春没判以下是一些察侍常用的网页抓取方法:

1. 使用 Python 的 Requests 库请求网页,然后使用 Beautiful Soup 库进行页面解析,提取目标数据。

2. 使用 Selenium 库模拟浏览器操作,通过 CSS Selector 或 XPath 定位特定元素,提取目标数据。

3. 使用 Scrapy 爬虫框架,在爬虫脚本中定义提取规则,自动扒改抓取网页并提取目标数据。

需要注意的是,进行网页抓取时,应遵守网站的 Robots 协议,不要过于频繁地进行抓取,以免给网站带来负担。此外还需要注意数据的使用方式是否符合法规和道德规范。

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