1. 網路爬蟲的數據採集方法有哪些
基於HTTP協議的數據採集：HTTP協議是Web應用程序的基礎協議，網路爬蟲可以模擬HTTP協議的請求和響應，從而獲取Web頁面的HTML、CSS、JavaScript、圖片等資源，並解析頁面中的數據。
基於API介面的數據採集：許多網站提供API介面來提供數據訪問服務，網路爬蟲可以通過調用API介面獲取數據。與直接採集Web頁面相比，通過API介面獲取數據更為高效和穩定。
基於無頭瀏覽器的數據採集：無頭瀏覽器是一種無界面的瀏覽器，它可以模擬用戶在瀏覽器中的行為，包括頁面載入、點擊事件等。網路爬蟲可以使用無頭瀏覽器來模擬用戶在Web頁面中的操作，以獲取數據。
基於文本分析的數據採集：有些數據存在於文本中，網路爬蟲可以使用自然語言處理技術來分析文本數據，提取出需要的信息。例如，網路爬蟲可以使用文本分類、實體識別等技術來分析新聞文章，提取出其中的關鍵信息。
基於機器學習的數據採集：對於一些復雜的數據採集任務，網路爬蟲可以使用機器學習技術來構建模型，自動識別和採集目標數據。例如，可以使用機器學習模型來識別圖片中的物體或文字，或者使用自然語言處理模型來提取文本信息。
總之，網路爬蟲的數據採集方法多種多樣，不同的採集任務需要選擇不同的方法來實現。
2. 如何用爬蟲爬取網頁上的數據
用爬蟲框架Scrapy， 三步
定義item類
開發spider類
開發pipeline
如果你想要更透的信息，你可以參考《瘋狂python講義》
3. 什麼是爬蟲
爬蟲通俗來說就是抓取網頁數據，比如說大家都喜歡的圖片呀、小視頻呀，還有電子書、文字評論、商品詳情等等。
只要網頁上有的，都可以通過爬蟲爬取下來。
一般而言，python爬蟲需要以下幾步：
找到需要爬取內容的網頁URL
打開該網頁的檢查頁面（即查看HTML代碼，按F12快捷鍵即可進入）
在HTML代碼中找到你要提取的數據
寫python代碼進行網頁請求、解析
存儲數據
當然會python是前提，對於小白來說自學也不是件容易的事，需要花相當的時間去適應python的語法邏輯，而且要堅持親手敲代碼，不斷練習。
如果對自己沒有自信，也可以考慮看編程課程，跟著老師的節奏去學習，能比較快地掌握python語法體系，也能得到充分的案例練習。
4. python爬蟲一般都爬什麼信息
python爬蟲一般都爬什麼信息？
一般說爬蟲的時候，大部分程序員潛意識里都會聯想為Python爬蟲，為什麼會這樣，我覺得有兩個原因：
1.Python生態極其豐富，諸如Request、Beautiful Soup、Scrapy、PySpider等第三方庫實在強大
2.Python語法簡潔易上手，分分鍾就能寫出一個爬蟲（有人吐槽Python慢，但是爬蟲的瓶頸和語言關系不大）
爬蟲是一個程序，這個程序的目的就是為了抓取萬維網信息資源，比如你日常使用的谷歌等搜索引擎，搜索結果就全都依賴爬蟲來定時獲取
看上述搜索結果，除了wiki相關介紹外，爬蟲有關的搜索結果全都帶上了Python，前人說Python爬蟲，現在看來果然誠不欺我～
爬蟲的目標對象也很豐富，不論是文字、圖片、視頻，任何結構化非結構化的數據爬蟲都可以爬取，爬蟲經過發展，也衍生出了各種爬蟲類型：
● 通用網路爬蟲：爬取對象從一些種子 URL 擴充到整個 Web，搜索引擎乾的就是這些事
● 垂直網路爬蟲：針對特定領域主題進行爬取，比如專門爬取小說目錄以及章節的垂直爬蟲
● 增量網路爬蟲：對已經抓取的網頁進行實時更新
● 深層網路爬蟲：爬取一些需要用戶提交關鍵詞才能獲得的 Web 頁面
不想說這些大方向的概念，讓我們以一個獲取網頁內容為例，從爬蟲技術本身出發，來說說網頁爬蟲，步驟如下：
模擬請求網頁資源
從HTML提取目標元素
數據持久化
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5. python基礎 爬蟲項目有哪些
我們上篇才講了面試中需要准備的內容，關於最後一點可能講的不是很詳細，小夥伴們很有對項目這塊很感興趣。畢竟所有的理論知識最後都是通過實踐檢驗的，如果能有拿得出手的項目，面試中會大大的加分。下面小編就來跟大講講python的爬蟲項目有哪些以及該學點什麼內容。
wesome-spider
這一項目收集了100多個爬蟲，默認使用了Python作為爬蟲語言。你既可以在這個項目中，找到爬取Bilibili視頻的爬蟲，也可以使用爬蟲，通過豆瓣評分和評價人數等各項數據，來挖掘那些隱藏的好書，甚至還可以用來爬取京東、鏈家、網盤等生活所需的數據。此外，這個項目還提供了一些很有意思的爬蟲，比如爬取神評論、妹子圖片、心靈毒雞湯等等，既有實用爬蟲，也有惡搞自嗨，滿足了大部分人實用爬蟲的需求。
Nyspider
Nyspider也非常厲害，如果你想獲得「信息」，它是一個不錯的選擇。在這個項目里，你既能獲取鏈家的房產信息，也可以批量爬取A股的股東信息，貓眼電影的票房數據、還可以爬取獵聘網的招聘信息、獲取融資數據等等，可謂是爬取數據，獲取信息的好手。
python-spider
這個項目是ID為Jack-Cherish的東北大學學生整理的python爬蟲資料，涵蓋了很多爬蟲實戰項目，如下載漫畫、答題輔助系統、搶票小助手等等等等。如果你已經學會了爬蟲，急切得像找一些項目練手，這里就可以滿足你的這一需求。當然，W3Cschool上也有很多爬蟲實戰項目，有需要的同學，也可以拿來作為練習使用。
以上的3個模塊基於GitHub中的部分內容，感興趣的小夥伴也可以了解下其他的模塊，畢竟GitHub使用也比較廣泛。更多Python學習推薦:PyThon學習網教學中心。
6. 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
7. python爬蟲---爬取LOL雲頂之弈數據
本來是想爬取之後作最佳羈絆組合推算，但是遇到知識點無法消化（知識圖譜），所以暫時先不組合了，實力有限
庫的安裝
1.requests #爬取棋子數據
2.json #棋子數據為js動態，需使用json解析
3.BeautifulSoup
實戰前先新建個lol文件夾作為工作目錄，並創建子目錄data，用於存放數據。
1.爬取數據，新建個py文件，用於爬取雲頂數據，命名為data.py
1.1定義個req函數，方便讀取。//需設定編碼格式，否則會出現亂碼
def Re_data(url):
re = requests.get(url)
re.encoding = 'gbk'
data = json.loads(re.text)
return data['data']
1.2定義個Get函數，用於讀取數據並使用保存函數進行保存數據，保存格式為json。
def Get_data():
# 獲取數據並保存至data目錄
base_url = 'https://game.gtimg.cn/images/lol/act/img/tft/js/'
chess = Re_data(base_url + 'chess.js')
race = Re_data(base_url + 'race.js')
job = Re_data(base_url + 'job.js')
equip = Re_data(base_url + 'equip.js')
Save_data(chess,race,job,equip)
1.3定義save函數實現讀取的數據進行文件保存，保存目錄為工作目錄下的data文件夾。
def Save_data(t_chess,t_race,t_job,t_equip):
with open('./data/chess.json','w') as f:
json.mp(t_chess,f,indent='\t')
with open('./data/race.json','w') as f:
json.mp(t_race,f,indent='\t')
with open('./data/job.json','w') as f:
json.mp(t_job,f,indent='\t')
with open('./data/equip.json','w') as f:
json.mp(t_equip,f,indent='\t')
1.4定義主函數main跑起來
if __name__ == '__main__':
start = time.time()
Get_data()
print('運行時間：' + str(time.time() - start) + '秒')
至此，數據爬取完成。
2.種族和職業進行組合。
2.1未完成 //未完成，使用窮舉方法進行組合會出現內存不夠導致組合失敗（for循環嵌套導致數組內存超限）
//待學習，使用知識圖譜建立組合優選，可參考：https://ya360.com/12447.html
期間遇到的問題：
1.爬取棋子數據時為動態js載入，需通過json模塊的loads方法獲取
2.3層for循環嵌套數據量大，導致計算失敗，需優化計算方法。