❶ 网页抓取策略有哪些
1.选择适合的抓取工具
首先，选择一个适合自己需求的抓取工具非常重要。常见的抓取工具有python中的BeautifulSoup、Scrapy、Requests等。每个工具都有自己独特的优点和适用范围，需要根据自己的情况进行选择。
2.分析目标网站结构
在开始抓取之前，需要对目标网站的结构进行分析。包括页面布局、元素定位等。这样可以更好地理解目标网站的数据结构，并为后续编写代码提供帮助。
3.使用代理IP
当我们频繁访问某个网站时，很容易被该网站封禁IP地址。使用代理IP可以有效避免这种情况发生。同时，选择高质量的代理IP也能提高抓取效率。
4.定制请求头
通过定制请求头，可以模拟浏览器的请求，增加抓取的成功率。同时，还可以设置一些参数，如超时时间、编码格式等。
5.处理动态网页
有些网站采用了Ajax等技术，使得页面数据是动态加载的。这时候需要使用Selenium等工具模拟浏览器行为，才能够正确地获取到页面数据。
6.处理反爬虫机制
为了防止被抓取，一些网站采用了反爬虫机制。这时候需要使用一些反反爬虫技术，如使用代理IP、随机请求头、延迟请求等。
7.数据清洗和处理
在抓取到数据后，需要进行数据清洗和处理。包括去除HTML标签、去除空格、去除重复数据等。这样可以使得后续的数据分析更加准确。
8.存储数据
在抓取大量数据后，需要选择一个适合自己需求的存储方式。常见的存储方式有MySQL、MongoDB、Redis等。每种方式都有自己的优缺点，需要根据自己的情况进行选择。
9.自动化抓取
如果需要频繁地抓取某个网站，可以考虑使用自动化抓取技术。通过定时任务和脚本编写，可以实现自动化的抓取和数据处理。
10.合法合规
在进行网页抓取时，需要遵守相关法律法规和道德规范。不得侵犯他人权益，也不得进行商业利用。同时，需要注意网站的robots.txt文件，遵守其规定。
以上是关于如何做到高效快捷的抓取网页的10个方面分析。通过选择适合的工具、分析目标网站结构、处理反爬虫机制等方式，可以更加有效地获取到所需数据。同时，在进行抓取时需要遵守相关法律法规和道德规范，保证数据采集的合法性和合规性。
❷ python数据分析需要哪些库
1.Numpy库
是Python开源的数值计算扩展工具，提供了Python对多维数组的支持，能够支持高级的维度数组与矩阵运算。此外，针对数组运算也提供了大量的数学函数库，Numpy是大部分Python科学计算的基础，具有很多功能。
2.Pandas库
是一个基于Numpy的数据分析包，为了解决数据分析任务而创建的。Pandas中纳入了大量库和标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需要的函数和方法，使用户能快速便捷地处理数据。
3.Matplotlib库
是一个用在Python中绘制数组的2D图形库，虽然它起源于模仿MATLAB图形命令，但它独立于MATLAB，可以通过Pythonic和面向对象的方式使用，是Python中Z出色的绘图库。主要用纯Python语言编写的，它大量使用Numpy和其他扩展代码，即使对大型数组也能提供良好的性能。
4.Seaborn库
是Python中基于Matplotlib的数据可视化工具，提供了很多高层封装的函数，帮助数据分析人员快速绘制美观的数据图形，从而避免了许多额外的参数配置问题。
5.NLTK库
被称为使用Python进行教学和计算语言学工作的Z佳工具，以及用自然语言进行游戏的神奇图书馆。NLTK是一个领先的平台，用于构建使用人类语言数据的Python程序，它为超过50个语料库和词汇资源提供了易于使用的接口，还提供了一套文本处理库，用于分类、标记化、词干化、解析和语义推理、NLP库的包装器和一个活跃的讨论社区。