python數據爬蟲

『壹』 python爬蟲數據提取

理論上可以，實際要看目標網頁的情況，反爬蟲機制、js動態刷新抓取都是比較頭疼的。
當然如果不考慮效率，selenium 之類的網頁自動化方式，通常都可以實現。

『貳』 Python爬蟲是什麼

為自動提取網頁的程序，它為搜索引擎從萬維網上下載網頁。

網路爬蟲為一個自動提取網頁的程序，它為搜索引擎從萬維網上下載網頁，是搜索引擎的重要組成。傳統爬蟲從一個或若干初始網頁的URL開始，獲得初始網頁上的URL，在抓取網頁的過程中，不斷從當前頁面上抽取新的URL放入隊列,直到滿足系統的一定停止條件。

將根據一定的搜索策略從隊列中選擇下一步要抓取的網頁URL，並重復上述過程，直到達到系統的某一條件時停止。另外，所有被爬蟲抓取的網頁將會被系統存貯，進行一定的分析、過濾，並建立索引，以便之後的查詢和檢索。

(2)python數據爬蟲擴展閱讀：

網路爬蟲的相關要求規定：

1、由Python標准庫提供了系統管理、網路通信、文本處理、資料庫介面、圖形系統、XML處理等額外的功能。

2、按照網頁內容目錄層次深淺來爬行頁面，處於較淺目錄層次的頁面首先被爬行。 當同一層次中的頁面爬行完畢後，爬蟲再深入下一層繼續爬行。

3、文本處理，包含文本格式化、正則表達式匹配、文本差異計算與合並、Unicode支持，二進制數據處理等功能。

『叄』 python爬蟲爬取的數據可以做什麼

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

『肆』 python怎麼爬蟲數據

可以用requests的包

『伍』 Python爬蟲數據應該怎麼處理

首先理解下面幾個函數
設置變數 length()函數 char_length() replace() 函數 max() 函數
1.1、設置變數 set @變數名=值
set @address='中國-山東省-聊城市-莘縣';select @address

1.2 、length()函數 char_length()函數區別
select length('a')
,char_length('a')
,length('中')
,char_length('中')

『陸』 Python爬蟲可以爬取什麼

Python爬蟲可以爬取的東西有很多，Python爬蟲怎麼學？簡單的分析下：

如果你仔細觀察，就不難發現，懂爬蟲、學習爬蟲的人越來越多，一方面，互聯網可以獲取的數據越來越多，另一方面，像 Python這樣的編程語言提供越來越多的優秀工具，讓爬蟲變得簡單、容易上手。

利用爬蟲我們可以獲取大量的價值數據，從而獲得感性認識中不能得到的信息，比如：

知乎：爬取優質答案，為你篩選出各話題下最優質的內容。

淘寶、京東：抓取商品、評論及銷量數據，對各種商品及用戶的消費場景進行分析。

安居客、鏈家：抓取房產買賣及租售信息，分析房價變化趨勢、做不同區域的房價分析。

拉勾網、智聯：爬取各類職位信息，分析各行業人才需求情況及薪資水平。

雪球網：抓取雪球高回報用戶的行為，對股票市場進行分析和預測。

爬蟲是入門Python最好的方式，沒有之一。Python有很多應用的方向，比如後台開發、web開發、科學計算等等，但爬蟲對於初學者而言更友好，原理簡單，幾行代碼就能實現基本的爬蟲，學習的過程更加平滑，你能體會更大的成就感。

掌握基本的爬蟲後，你再去學習Python數據分析、web開發甚至機器學習，都會更得心應手。因為這個過程中，Python基本語法、庫的使用，以及如何查找文檔你都非常熟悉了。

對於小白來說，爬蟲可能是一件非常復雜、技術門檻很高的事情。比如有人認為學爬蟲必須精通 Python，然後哼哧哼哧系統學習 Python 的每個知識點，很久之後發現仍然爬不了數據；有的人則認為先要掌握網頁的知識，遂開始 HTMLCSS，結果入了前端的坑，瘁……

但掌握正確的方法，在短時間內做到能夠爬取主流網站的數據，其實非常容易實現，但建議你從一開始就要有一個具體的目標。

在目標的驅動下，你的學習才會更加精準和高效。那些所有你認為必須的前置知識，都是可以在完成目標的過程中學到的。這里給你一條平滑的、零基礎快速入門的學習路徑。

1.學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程

2.了解非結構化數據的存儲

3.學習scrapy，搭建工程化爬蟲

4.學習資料庫知識，應對大規模數據存儲與提取

5.掌握各種技巧，應對特殊網站的反爬措施

6.分布式爬蟲，實現大規模並發採集，提升效率

一

學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程

大部分爬蟲都是按「發送請求——獲得頁面——解析頁面——抽取並儲存內容」這樣的流程來進行，這其實也是模擬了我們使用瀏覽器獲取網頁信息的過程。

Python中爬蟲相關的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建議從requests+Xpath 開始，requests 負責連接網站，返回網頁，Xpath 用於解析網頁，便於抽取數據。

如果你用過 BeautifulSoup，會發現 Xpath 要省事不少，一層一層檢查元素代碼的工作，全都省略了。這樣下來基本套路都差不多，一般的靜態網站根本不在話下，豆瓣、糗事網路、騰訊新聞等基本上都可以上手了。

當然如果你需要爬取非同步載入的網站，可以學習瀏覽器抓包分析真實請求或者學習Selenium來實現自動化，這樣，知乎、時光網、貓途鷹這些動態的網站也可以迎刃而解。

二

了解非結構化數據的存儲

爬回來的數據可以直接用文檔形式存在本地，也可以存入資料庫中。

開始數據量不大的時候，你可以直接通過 Python 的語法或 pandas 的方法將數據存為csv這樣的文件。

當然你可能發現爬回來的數據並不是干凈的，可能會有缺失、錯誤等等，你還需要對數據進行清洗，可以學習 pandas 包的基本用法來做數據的預處理，得到更干凈的數據。

三

學習 scrapy，搭建工程化的爬蟲

掌握前面的技術一般量級的數據和代碼基本沒有問題了，但是在遇到非常復雜的情況，可能仍然會力不從心，這個時候，強大的 scrapy 框架就非常有用了。

scrapy 是一個功能非常強大的爬蟲框架，它不僅能便捷地構建request，還有強大的 selector 能夠方便地解析 response，然而它最讓人驚喜的還是它超高的性能，讓你可以將爬蟲工程化、模塊化。

學會 scrapy，你可以自己去搭建一些爬蟲框架，你就基本具備爬蟲工程師的思維了。

四

學習資料庫基礎，應對大規模數據存儲

爬回來的數據量小的時候，你可以用文檔的形式來存儲，一旦數據量大了，這就有點行不通了。所以掌握一種資料庫是必須的，學習目前比較主流的 MongoDB 就OK。

MongoDB 可以方便你去存儲一些非結構化的數據，比如各種評論的文本，圖片的鏈接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。

因為這里要用到的資料庫知識其實非常簡單，主要是數據如何入庫、如何進行提取，在需要的時候再學習就行。

五

掌握各種技巧，應對特殊網站的反爬措施

當然，爬蟲過程中也會經歷一些絕望啊，比如被網站封IP、比如各種奇怪的驗證碼、userAgent訪問限制、各種動態載入等等。

遇到這些反爬蟲的手段，當然還需要一些高級的技巧來應對，常規的比如訪問頻率控制、使用代理IP池、抓包、驗證碼的OCR處理等等。

往往網站在高效開發和反爬蟲之間會偏向前者，這也為爬蟲提供了空間，掌握這些應對反爬蟲的技巧，絕大部分的網站已經難不到你了.

六

分布式爬蟲，實現大規模並發採集

爬取基本數據已經不是問題了，你的瓶頸會集中到爬取海量數據的效率。這個時候，相信你會很自然地接觸到一個很厲害的名字：分布式爬蟲。

分布式這個東西，聽起來很恐怖，但其實就是利用多線程的原理讓多個爬蟲同時工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 這三種工具。

Scrapy 前面我們說過了，用於做基本的頁面爬取，MongoDB 用於存儲爬取的數據，Redis 則用來存儲要爬取的網頁隊列，也就是任務隊列。

所以有些東西看起來很嚇人，但其實分解開來，也不過如此。當你能夠寫分布式的爬蟲的時候，那麼你可以去嘗試打造一些基本的爬蟲架構了，實現一些更加自動化的數據獲取。

你看，這一條學習路徑下來，你已然可以成為老司機了，非常的順暢。所以在一開始的時候，盡量不要系統地去啃一些東西，找一個實際的項目（開始可以從豆瓣、小豬這種簡單的入手），直接開始就好。

因為爬蟲這種技術，既不需要你系統地精通一門語言，也不需要多麼高深的資料庫技術，高效的姿勢就是從實際的項目中去學習這些零散的知識點，你能保證每次學到的都是最需要的那部分。

當然唯一麻煩的是，在具體的問題中，如何找到具體需要的那部分學習資源、如何篩選和甄別，是很多初學者面臨的一個大問題。

以上就是我的回答，希望對你有所幫助，望採納。

『柒』 python網路數據採集 用python寫網路爬蟲 哪個好

寫python爬蟲2年多了，主要用的scrapy。關於python3，還沒有開始學；在這方面，我算是傳統的。一直在思考什麼時候轉python3。我主要關注的是我常用的python庫是否支持，一旦支持，就立刻轉python3.從最早的django、MySQLdb、PIL（Pillow）不支持，但現在這三者都支持了。所以在做web項目的時候是可以直接用python3了。所以現在的計劃是今年下半年轉python3。

說回爬蟲。scrapy確實使用者眾，可惜還不支持python3。所以現在的爬蟲項目還是用python2.7。現在用著非常順手。我的思路是，用django開發業務邏輯，根據業務邏輯建立的model，用scrapy抓取。是的，我的項目將django和scrapy代碼放在一個repo了。也可以分開。另外，scrapy的調度使用的是celery，所有爬蟲的調度時間和頻率都是用celery控制的。django、scrapy、celery是我做開發的三大法器。

如果你不想使用scrapy等框架，像上面的回答一樣，用一些請求庫和解析庫也能搭建出來。但我傾向於用django、celery、scrapy搭建通用的抓取系統。簡單說，用django建立模型，scrapy做一些常用爬蟲，規則定義模塊；celery制定調度策略，可以非常快地建立一套系統。

『捌』 Python爬蟲數據處理

把car_list函數里的for循環去掉， 然後直接return list_text即可。 只有「第一個字」就是因為這個for循環。這個list_text就已經是汽車名稱的列表了， 如果再遍歷這個列表的話，每個item就是字元串類型的單個汽車名稱，所以你的item[0]就只能是第一個字了唄~

『玖』 python數據分析需要學習爬蟲嗎

一般來說是需要的，數據分析的前提是你要有足夠的數據，這些數據更多的情況是根據意圖在網路中利用爬蟲手段爬取下來的，數據分析當然要比爬蟲復雜得多，所以爬蟲只是作為學習數據分析的一個前哨和補充但是幫助非常大，希望可以幫到你

『拾』 Python中怎麼用爬蟲爬

Python爬蟲可以爬取的東西有很多，Python爬蟲怎麼學？簡單的分析下：
如果你仔細觀察，就不難發現，懂爬蟲、學習爬蟲的人越來越多，一方面，互聯網可以獲取的數據越來越多，另一方面，像 Python這樣的編程語言提供越來越多的優秀工具，讓爬蟲變得簡單、容易上手。
利用爬蟲我們可以獲取大量的價值數據，從而獲得感性認識中不能得到的信息，比如：
知乎：爬取優質答案，為你篩選出各話題下最優質的內容。
淘寶、京東：抓取商品、評論及銷量數據，對各種商品及用戶的消費場景進行分析。
安居客、鏈家：抓取房產買賣及租售信息，分析房價變化趨勢、做不同區域的房價分析。
拉勾網、智聯：爬取各類職位信息，分析各行業人才需求情況及薪資水平。
雪球網：抓取雪球高回報用戶的行為，對股票市場進行分析和預測。
爬蟲是入門Python最好的方式，沒有之一。Python有很多應用的方向，比如後台開發、web開發、科學計算等等，但爬蟲對於初學者而言更友好，原理簡單，幾行代碼就能實現基本的爬蟲，學習的過程更加平滑，你能體會更大的成就感。
掌握基本的爬蟲後，你再去學習Python數據分析、web開發甚至機器學習，都會更得心應手。因為這個過程中，Python基本語法、庫的使用，以及如何查找文檔你都非常熟悉了。
對於小白來說，爬蟲可能是一件非常復雜、技術門檻很高的事情。比如有人認為學爬蟲必須精通 Python，然後哼哧哼哧系統學習 Python 的每個知識點，很久之後發現仍然爬不了數據；有的人則認為先要掌握網頁的知識，遂開始 HTMLCSS，結果入了前端的坑，瘁……
但掌握正確的方法，在短時間內做到能夠爬取主流網站的數據，其實非常容易實現，但建議你從一開始就要有一個具體的目標。
在目標的驅動下，你的學習才會更加精準和高效。那些所有你認為必須的前置知識，都是可以在完成目標的過程中學到的。這里給你一條平滑的、零基礎快速入門的學習路徑。
1.學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程
2.了解非結構化數據的存儲
3.學習scrapy，搭建工程化爬蟲
4.學習資料庫知識，應對大規模數據存儲與提取
5.掌握各種技巧，應對特殊網站的反爬措施
6.分布式爬蟲，實現大規模並發採集，提升效率