Ⅰ 怎麼使用python爬取百度網的數據
檔案系統初期算是告一段落了，利用一點時間繼續爬取POI。和領導聊聊，受益匪淺。之前我的想法是爬取一份poi數據，直接能用；而領導聽了之後，覺得更好的方式是爬取多個渠道來源的POI數據，然後做一個數據比較融合（最終事情能不能成不好說，但是經過這么一回，細節技術上有所提高，宏觀把控整體項目流程能力有所長進，更重要的是通過和能人交流，以更高的眼界更宏觀的看待數據、應用以及問題，這就是成長）。 我之前採用的方式，可以滿足需求，但是POI數據獲取效率差一些（雖然已經很快，但是相比本文這種還是慢一些）、數據現勢性不好，高德數據和網路數據雖然是兩套，但是僅僅是坐標不同（所以顯然還是一套）。所以，我加一種方式來爬取網路poi。
一 調研： 網路API提供了一個叫Place API獲取poi的介面，有個城市內檢索 實例為
ce/v2/search?query=銀行&page_size=10&page_num=0&scope=1®ion=北京&output=json&ak={您的密鑰}
它返回的是個json類型數據，一個區域最大返回數為400，每頁最大返回數為20。顯然一個城市內不管什麼類別的poi，不可能只有400個，會遺漏數據，故捨去
還有一個矩形區域檢索，實例為
u.com/place/v2/search?query=美食&page_size=10&page_num=0&scope=1&bounds=39.915,116.404,39.975,116.414&output=json&ak={您的密鑰}只要區域劃分得當，這個可以使用
二 要解決的問題
1 區域劃分
網上有人通過遞歸寫代碼的方式來劃分，這樣劃分有問題，第一，劃分的區域不能完全對應一個城市的市區；第二，演算法設計比較麻煩。解決辦法，後面詳細說。
2 類別問題
網路API的介面必須要指定query的類別，那麼如果類別指定不準，或者類別不全，根本無法完成爬取一個城市所有poi的任務。解決辦法，說實話，這個問題在我做這件事情的時候，
十分棘手，不過我最終找到了這個網頁
/index.php?title=lbscloud/poitags，一切都不是問題了
三 整體流程
1 區域劃分，2km*2km的區域基本可以滿足需求，獲取每個區域的對角坐標（經緯度），逐行寫入一個txt文本里
2 爬蟲程序編寫 讀取1中的txt文本，逐行循環；調用網路API介面，爬取json；將爬取的數據存入資料庫中； 每個類別跑一次程序
3 爬下的POI數據處理 poi顯示，投影坐標轉換，與地圖疊加
後文將詳細介紹流程
Ⅱ 怎麼用VBA或網路爬蟲程序抓取網站數據
ForeSpider數據採集系統是天津市前嗅網路科技有限公司自主知識產權的通用性互聯網數據採集軟體。軟體幾乎可以採集互聯網上所有公開的數據，通過可視化的操作流程，從建表、過濾、採集到入庫一步到位。支持正則表達式操作，更有強大的面向對象的腳本語言系統。
台式機單機採集能力可達4000-8000萬，日採集能力超過500萬。伺服器單機集群環境的採集能力可達8億-16億，日採集能力超過4000萬。並行情況下可支撐百億以上規模數據鏈接，堪與網路等搜索引擎系統媲美。
軟體特點：
一．通用性：可以抓取互聯網上幾乎100 %的數據
1.支持用戶登錄。
2.支持Cookie技術。
3.支持驗證碼識別。
4.支持HTTPS安全協議。
5.支持OAuth認證。
6.支持POST請求。
7.支持搜索欄的關鍵詞搜索採集。
8.支持JS動態生成頁面採集。
9.支持IP代理採集。
10.支持圖片採集。
11.支持本地目錄採集。
12.內置面向對象的腳本語言系統，配置腳本可以採集幾乎100%的互聯網信息。
二．高質量數據：精準採集所需數據
1.獨立知識產權JS引擎，精準採集。
2.內部集成資料庫，數據直接採集入庫。
3.內部創建數據表結構，抓取數據後直接存入資料庫相應欄位。
4.根據dom結構自動過濾無關信息。
5.通過模板配置鏈接抽取和數據抽取，目標網站的所有可見內容均可採集，智能過濾無關信息。
6.採集前數據可預覽採集，隨時調整模板配置，提升數據精度和質量。
7.欄位的數據支持多種處理方式。
8.支持正則表達式，精準處理數據。
9.支持腳本配置，精確處理欄位的數據。
三．高性能：千萬級的採集速度
1.C++編寫的爬蟲，具備絕佳採集性能。
2.支持多線程採集。
3.台式機單機採集能力可達4000-8000萬，日採集能力超過500萬。
4.伺服器單機集群環境的採集能力可達8億-16億，日採集能力超過4000萬。
5.並行情況下可支撐百億以上規模數據鏈接，堪與網路等搜索引擎系統媲美。
6.軟體性能穩健，穩定性好。
四．簡易高效：節約70%的配置時間
1.完全可視化的配置界面，操作流程順暢簡易。
2.基本不需要計算機基礎，代碼薄弱人員也可快速上手，降低操作門檻，節省企業爬蟲工程師成本。
3.過濾採集入庫一步到位，集成表結構配置、鏈接過濾、欄位取值、採集預覽、數據入庫。
4.數據智能排重。
5.內置瀏覽器，欄位取值直接在瀏覽器上可視化定位。
五． 數據管理：多次排重
1. 內置資料庫，數據採集完畢直接存儲入庫。
2. 在軟體內部創建數據表和數據欄位，直接關聯資料庫。
3. 採集數據時配置數據模板，網頁數據直接存入對應數據表的相應欄位。
4. 正式採集之前預覽採集結果，有問題及時修正配置。
5. 數據表可導出為csv格式，在Excel工作表中瀏覽。
6. 數據可智能排除，二次清洗過濾。
六． 智能：智能模擬用戶和瀏覽器行為
1.智能模擬瀏覽器和用戶行為，突破反爬蟲限制。
2.自動抓取網頁的各類參數和下載過程的各類參數。
3.支持動態IP代理加速，智能過濾無效IP代理，提升代理的利用效率和採集質量。
4.支持動態調整數據抓取策略，多種策略讓您的數據無需重采，不再擔心漏采，數據採集更智能。
5.自動定時採集。
6.設置採集任務條數，自動停止採集。
7.設置文件大小閾值，自動過濾超大文件。
8.自由設置瀏覽器是否加速，自動過濾頁面的flash等無關內容。
9.智能定位欄位取值區域。
10.可以根據字元串特徵自動定位取值區域。
11.智能識別表格的多值，表格數據可以完美存入相應欄位。
七． 優質服務
1.數據採集完全在本地進行，保證數據安全性。
2.提供大量的各個網站配置模板在線下載，用戶可以自由導入導出。
3.升級後續不斷開發的更多功能。
4.更換2次綁定的計算機。
5.為用戶提供各類高端定製化服務，全方位來滿足用戶的數據需求。
Ⅲ 如何用python爬取網站數據
這里簡單介紹一下吧，以抓取網站靜態、動態2種數據為慧返拍例，實驗環境win10+python3.6+pycharm5.0，主要內容如下：
抓取網站靜態數據（數據在網頁源碼中）：以糗事網路網站數據為例
1.這里假設我們抓取的數據如下，主要包括用戶昵稱、內容、好笑數和評論數這4個欄位，如下：
對應的網頁源碼如下，包含我們所需要的數據：
2.對應網頁結構，主要代碼如下，很簡單，主要用到requests+BeautifulSoup，其中requests用於請求頁面，BeautifulSoup用於解析頁面：
程序運行截圖如下，已經成功爬取到數據：
抓取網站動態數據（數據不在網頁源碼中，json等文件中）：以人人貸網站數據為例
1.這里假設我們爬取的是債券數據，主要包括年利率世型、借款標題、期限、金額和進度這5個欄位信息，截圖如下：
打開網頁源碼中，可以發現數據不在網頁源碼中，按F12抓包分析時，才發現在一個json文件中，如下：
2.獲取到json文件的url後，我們就可以爬取對應數據了，這里使用的包與上面類似，因為是json文件，所以還用了json這個包（解析json），主要內容如下：
程序運行截圖如下，前羨已經成功抓取到數據：
至此，這里就介紹完了這2種數據的抓取，包括靜態數據和動態數據。總的來說，這2個示例不難，都是入門級別的爬蟲，網頁結構也比較簡單，最重要的還是要會進行抓包分析，對頁面進行分析提取，後期熟悉後，可以藉助scrapy這個框架進行數據的爬取，可以更方便一些，效率更高，當然，如果爬取的頁面比較復雜，像驗證碼、加密等，這時候就需要認真分析了，網上也有一些教程可供參考，感興趣的可以搜一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧。
Ⅳ java jsoup怎樣爬取特定網頁內的數據
1、Jsoup簡述
Java中支持的爬蟲框架有很多，比如WebMagic、Spider、Jsoup等。
Jsoup擁有十分方便的api來處理html文檔，比如參考了DOM對象的文檔遍歷方法，參考了CSS選擇器的用法等等，因此我們可以使用Jsoup快速地掌握爬取頁面數據的技巧。
2、快速開始
1)分析HTML頁面，明確哪些數據是需要抓取的
2)使用HttpClient讀取HTML頁面
HttpClient是一個處理Http協議數據的工具，使用它可以將HTML頁面作為輸入流讀進java程序中.
3)使用Jsoup解析html字元串
通過引入Jsoup工具，直接調用parse方法來解析一個描述html頁面內容的字元串來獲得一個Document對象。該Document對象以操作DOM樹的方式來獲得html頁面上指定的內容。
3、保存爬取的頁面數據
1)保存普通數據到資料庫中
將爬取的數據封裝進實體Bean中，並存到資料庫內。
2)保存圖片到伺服器上
直接通過下載圖片的方式將圖片保存到伺服器本地。