python如何爬取全網數據

1. python如何扒取數據

網路爬蟲（英語：web crawler），也叫網上蜘蛛（spider），是一種用來自動瀏覽萬維網的網路機器人。其目的一般為編纂網路索引。

這里提到的編纂網路索引，就是搜索引擎乾的事情。我們對搜索引擎並不陌生，Google、網路等搜索引擎可能每天都在幫我們快速獲得

信息。搜索引擎的工作過程是怎樣的呢？

首先，就是有網路爬蟲不斷抓取各個網站的網頁，存放到搜索引擎的資料庫；

接著，索引程序讀取資料庫的網頁進行清理，建立倒排索引；

最後，搜索程序接收用戶的查詢關鍵詞，去索引裡面找到相關內容，並通過一定的排序演算法（Pagerank等）把最相關最好的結果排在最前面呈現給用戶。

看上去簡簡單單的三個部分，卻構成了強大復雜的搜索引擎系統。而網路爬蟲是其中最基礎也很重要的一部分，它決定著搜索引擎數據的完整性和豐富性。我們也看到網路爬蟲的主要作用是獲取數據。

由此簡單地說，網路爬蟲就是獲取互聯網公開數據的自動化工具。

這里要強調一下，網路爬蟲爬取的是互聯網上的公開數據，而不是通過特殊技術非法入侵到網站伺服器獲取的非公開數據。

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2. 如何通過網路爬蟲獲取網站數據信息

這里以python為例，簡單介紹一下如何通過python網路爬蟲獲取網站數據，主要分為靜態網頁數據的爬取和動態網頁數據的爬取，實驗環境win10+python3.6+pycharm5.0，主要內容如下：
靜態網頁數據
這里的數據都嵌套在網頁源碼中，所以直接requests網頁源碼進行解析就行，下面我簡單介紹一下，這里以爬取糗事網路上的數據為例：
1.首先，打開原網頁，如下，這里假設要爬取的欄位包括昵稱、內容、好笑數和評論數：
2.然後針對以上網頁結構，我們就可以直接編寫爬蟲代碼，解析網頁並提取出我們需要的數據了，測試代碼如下，非常簡單，主要用到requests+BeautifulSoup組合，其中requests用於獲取網頁源碼，BeautifulSoup用於解析網頁提取數據：
動態網頁數據
這里的數據都沒有在網頁源碼中（所以直接請求頁面是獲取不到任何數據的），大部分情況下都是存儲在一個json文件中，只有在網頁更新的時候，才會載入數據，下面我簡單介紹一下這種方式，這里以爬取人人貸上面的數據為例：
1.首先，打開原網頁，如下，這里假設要爬取的數據包括年利率，借款標題，期限，金額和進度：
2.然後就是根據這個json文件編寫對應代碼解析出我們需要的欄位信息，測試代碼如下，也非常簡單，主要用到requests+json組合，其中requests用於請求json文件，json用於解析json文件提取數據：
至此，我們就完成了利用python網路爬蟲來獲取網站數據。總的來說，整個過程非常簡單，python內置了許多網路爬蟲包和框架（scrapy等），可以快速獲取網站數據，非常適合初學者學習和掌握，只要你有一定的爬蟲基礎，熟悉一下上面的流程和代碼，很快就能掌握的，當然，你也可以使用現成的爬蟲軟體，像八爪魚、後羿等也都可以，網上也有相關教程和資料，非常豐富，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言進行補充。

3. 如何用Python爬取數據

方法/步驟

• 在做爬取數據之前，你需要下載安裝兩個東西，一個是urllib,另外一個是python-docx。

  

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  這個爬下來的是源代碼，如果還需要篩選的話需要自己去添加各種正則表達式。

4. 怎麼用Python從多個網址中爬取內容

在使用Python進行網頁內容爬取時，我們可以採用requests包和BeautifulSoup4包來完成基本的網頁數據抓取任務。requests包用於發送HTTP請求，而BeautifulSoup4則幫助我們解析HTML和XML文檔。這兩個工具結合使用，可以輕松地從網路上獲取和處理網頁信息。

然而，如果只是簡單地把抓取到的內容寫入Excel，那麼格式可能不太美觀。考慮到這一點，建議將抓取的數據寫入txt文件或xml文件。這兩種格式更易於讀取和編輯，且不會因為Excel的格式限制而影響數據展示。

如果確實需要將數據寫入Excel文件，可以考慮使用pandas包或openpyxl包。這兩個庫提供了更豐富的功能，能夠幫助我們更好地管理和展示數據。例如，pandas可以輕松地將數據轉換為DataFrame對象，方便進行數據分析和處理；而openpyxl則能提供更精細的Excel文件操作功能，如設置單元格樣式、合並單元格等。

使用這些工具時，首先需要安裝相應的庫。以pip為例，可以使用命令如pip install requests、pip install beautifulsoup4、pip install pandas或pip install openpyxl來安裝這些庫。

示例代碼如下：

python

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

from pandas import DataFrame

url = 'http://example.com'

response = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

data = []

for item in soup.find_all('div', class_='item-class'):

title = item.find('h1').text

content = item.find('p').text

data.append([title, content])

df = DataFrame(data, columns=['Title', 'Content'])

df.to_excel('output.xlsx', index=False)

這段代碼展示了如何從指定URL獲取數據，並將其寫入Excel文件。當然，這只是一個基礎示例，實際應用中可能需要根據具體需求進行調整。