python如何爬取全网数据

1. python如何扒取数据

网络爬虫（英语：web crawler），也叫网上蜘蛛（spider），是一种用来自动浏览万维网的网络机器人。其目的一般为编纂网络索引。

这里提到的编纂网络索引，就是搜索引擎干的事情。我们对搜索引擎并不陌生，Google、网络等搜索引擎可能每天都在帮我们快速获得

信息。搜索引擎的工作过程是怎样的呢？

首先，就是有网络爬虫不断抓取各个网站的网页，存放到搜索引擎的数据库；

接着，索引程序读取数据库的网页进行清理，建立倒排索引；

最后，搜索程序接收用户的查询关键词，去索引里面找到相关内容，并通过一定的排序算法（Pagerank等）把最相关最好的结果排在最前面呈现给用户。

看上去简简单单的三个部分，却构成了强大复杂的搜索引擎系统。而网络爬虫是其中最基础也很重要的一部分，它决定着搜索引擎数据的完整性和丰富性。我们也看到网络爬虫的主要作用是获取数据。

由此简单地说，网络爬虫就是获取互联网公开数据的自动化工具。

这里要强调一下，网络爬虫爬取的是互联网上的公开数据，而不是通过特殊技术非法入侵到网站服务器获取的非公开数据。

推荐学习《python教程》。

2. 如何通过网络爬虫获取网站数据信息

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：
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：
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：
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：
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. 如何用Python爬取数据

方法/步骤

• 在做爬取数据之前，你需要下载安装两个东西，一个是urllib,另外一个是python-docx。

  

• 7

  这个爬下来的是源代码，如果还需要筛选的话需要自己去添加各种正则表达式。

4. 怎么用Python从多个网址中爬取内容

在使用Python进行网页内容爬取时，我们可以采用requests包和BeautifulSoup4包来完成基本的网页数据抓取任务。requests包用于发送HTTP请求，而BeautifulSoup4则帮助我们解析HTML和XML文档。这两个工具结合使用，可以轻松地从网络上获取和处理网页信息。

然而，如果只是简单地把抓取到的内容写入Excel，那么格式可能不太美观。考虑到这一点，建议将抓取的数据写入txt文件或xml文件。这两种格式更易于读取和编辑，且不会因为Excel的格式限制而影响数据展示。

如果确实需要将数据写入Excel文件，可以考虑使用pandas包或openpyxl包。这两个库提供了更丰富的功能，能够帮助我们更好地管理和展示数据。例如，pandas可以轻松地将数据转换为DataFrame对象，方便进行数据分析和处理；而openpyxl则能提供更精细的Excel文件操作功能，如设置单元格样式、合并单元格等。

使用这些工具时，首先需要安装相应的库。以pip为例，可以使用命令如pip install requests、pip install beautifulsoup4、pip install pandas或pip install openpyxl来安装这些库。

示例代码如下：

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)

这段代码展示了如何从指定URL获取数据，并将其写入Excel文件。当然，这只是一个基础示例，实际应用中可能需要根据具体需求进行调整。