新版本6.1版本，数据抓取仅支持100%页面缩放如何解决？
　　RPA是什么？
　　首先让我们了解RPA的概念，RPA 英文Robotic Process Automation，中文称作机器人流程自动化。
　　大白话就是：通过搭建积木一样把“包装好的模块”按照工作流程次序排列好，点击运行就可以了。
　　RPA软件机器人就可以模拟人工，进行复制、粘贴、点击、输入等操作，协助人类完成大量“规则较为固定、重复性较高、附加值较低”的工作。
　　数据抓取仅支持100%页面缩放如何解决？
　　
　　方法一：
　　界面操作和DPI（每英寸点数）相关，缩放不设置成100%会不准确。
　　【解决办法】
　　将电脑操作系统的缩放比例设置为100%，分辨率调整为1920×1080，然后重启电脑 。
　　方法二：减低RPA版本（6.1——6.0）
　　步骤一：查看程序目标地
　　
　　步骤二：找到下面红框文件
　　步骤三：打开并修改版本
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　　爬虫从低级到高级的图示：爬虫从高级图示
　　抓取网页数据非常简单，复杂的是爬虫的选择，所以如果是选择爬取网页，我推荐多用几种爬虫工具，像一些百度站长工具箱之类的。先看一下我总结的爬虫从低级到高级的图示：爬虫从低级到高级图示下面介绍几种常用爬虫工具，看看他们都有什么特点：python2最常用的是scrapy，3中scrapy转换成了requests并且放到了python包中。
　　scrapy相对来说比较复杂，而且爬取速度比较慢。通常情况下我们会采用别的爬虫工具代替scrapy。前段时间博客的wp主页实现的是scrapy+ssrf代替scrapy+ssrf，而且提供了框架。有一篇博客是讲用awsr加速wp的爬取工作量的。因为wp有很多入口接口要对登录后返回的页面做匹配比较麻烦，加上自己根据页面可能更改，所以这个wp的python爬虫代码是很长的。
　　
　　这个时候就可以考虑用scrapy+ssrf了。爬虫从低级到高级图示代码包大小的比较，通常爬虫工具比较贵的是python，而scrapy比较便宜，所以给python买服务器是一个好的选择。这一个应该很多人都知道，之前看到一个图文博客用多scrapy+python+百度的文章。代码比较长但功能多。但是呢，其实是可以采用别的爬虫代替pythonscrapy进行爬取，从而降低爬取工作量。
　　scrapy+scrapy+http+selenium+scrapy+requests+fakemail+requests+excel数据接口接口大小，主要用来爬取网页上的二级域名或者session接口。api服务这个呢，不止爬虫常用的url格式以及格式大小，最好理解的是他是否提供了csv的schema，像这种爬虫通常爬取二级域名，且不需要登录。
　　
　　所以爬虫的schema是格式化很重要的，这里推荐opencatiocsv然后使用lxml来解析。爬虫从低级到高级图示使用csv格式xml格式和docx格式的解析通用的docx需要在客户端根据docx上传到服务端，如果要把网页上的内容解析为xml再传入服务端，推荐使用：urllib2webdriverlxmlxml解析这里可以看看scrapy官方文档是怎么解析xml的。
　　爬虫从低级到高级图示ip抓取常见的是抓取微博热搜或者微信公众号的关注者，twitter和facebook的转发。这个使用facebook和twitter这种类型的社交平台就会显得比较可靠，而且很有共同性。网上都有很多案例，选择代理也是一个很重要的事情。爬虫从低级到高级图示爬虫从低级到高级图示抓取商家的商品是最普遍的，价格敏感的人可以试试百度广告联盟平台。
　　爬虫从低级到高级图示同样的通过商家渠道我们获取一些网页上的商品相比利用爬虫工具在商家链接上获取是要便宜一些的。爬虫从低级到高级图。 查看全部

　　当前常用的爬虫爬取数据的方法进行梳理和总结
　　抓取网页数据有很多方法的，例如：flask框架和sqlalchemy框架；python3.x和python2.x；最终使用的requests模块等等。如果不是很了解爬虫相关内容，强烈建议通过对网页进行抓取后写入数据库。通过python获取外部网页数据也是有的，在这里就不再赘述。我在这里将对当前常用的爬虫爬取数据的方法进行梳理和总结。
　　根据自己的实际情况对应学习起来吧，
　　1、机器学习与深度学习技术详解
　　2、爬虫基础
　　一）：数据获取与预处理
　　
　　3、爬虫基础
　　二）：数据提取
　　4、爬虫技术之评估与溯源
　　5、q&a精选
　　6、机器学习中的问题与分类
　　7、最强的数据爬取链接列表
　　
　　8、实战学习数据采集
　　9、爬虫简单爬取综合网页数据1
　　0、机器学习，
　　1、基于反爬虫的反向代理爬虫工具——xss与xss防御
　　爬虫常用的开发框架就那么多，熟悉下python和requests库。如果要用反爬，那就要算法了，熟悉下lr，mxnet，xgboost，gbdt，gbdt2.0，svm，lr，nesterov，knn，随机森林，bootstraprandomforest，pythonbagging，xgboost，boosting等，熟悉下一些常用的分类算法，缺点就是用起来很痛苦，很难实现。
　　如果对数据库没什么特别的要求，那么，mysql或者postgresql，windows环境下先学下基本的爬虫工具，写个爬虫玩玩，玩的越多越好，后期就别想着开发工具，如果你的目标是实现python爬虫，熟悉mysql,redis，mongodb就够了，需要强大的内存，c#程序员水平要过关。 查看全部

　　从数据抓取到可视化分析
　　本文的目的：通过介绍从拉勾网抓取全国范围内的“数据分析”的职位数据，到使用 Tableau 进行简单的可视化分析，为大家展现一个使用身边数据的小小应用，也让大家用真实的数据感受一下， 当前市场上的 数据分析 这个岗位是什么样的。
　　工具准备：网站分析：
　　进入拉勾网职位搜索页面，输入 数据分析 关键字跳转到结果页面，默认显示全国的搜索结果：发现最多显示30页，每页15条职位信息。这种情况显然不符合我们的要求，为了获取全国的职位信息，需要以城市为单位往下搜索；如果城市结果仍然有30页，则继续往下钻按行政区划搜索。
　　打开 Chrome 浏览器开发者工具，切换到 Network 页面，持续点击搜索结果“下一页”，查看网络数据的交互情况，可以在 XHR 选项卡发现真正的数据加载请求：
　　尝试抓取：
　　第一步：模拟发送请求，尝试抓取数据。带上请求头和参数，发送 POST 请求，只会得到如下的结果：
　　{"status":false,"msg":"您操作太频繁,请稍后再访问","clientIp":"xxx.xxx.xxx.xxx","state":2402}<br />
　　这说明拉勾网的反爬措施是对 Cookies 有要求的。Cookies 是从浏览器端生成的，但是要从网站的 JavaScript 代码分析出 Cookies 的生成方式，无疑是一件很复杂的事情。这个问题先暂且按下，先考虑把拉勾网支持的所有城市的城市名拉下来，可以找到城市列表页的链接是： ，只需要带上含有 Accept, Referer 和 User-Agent 三个 Key 的请求头发送 GET 请求，就可以拿到页面的 HTML 代码，使用 BeautifulSoup 解析页面即可获取城市列表。
　　import requests<br />from bs4 import BeautifulSoup<br /><br />headers = {<br />        'Accept': 'application/json, text/javascript, */*; q=0.01',<br />        'Referer': 'https://www.lagou.com/jobs/list_%E8%BF%90%E7%BB%B4?city=%E6%88%90%E9%83%BD&cl=false&fromSearch=true&labelWords=&suginput=',<br />        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.121 Safari/537.36'<br />}<br />url = "https://www.lagou.com/jobs/allCity.html?keyword=数据分析&px=default&city=全国"<br />s = requests.Session()<br />rsp = s.get(url, headers=headers, verify=False)<br />doc = rsp.text<br />soup = BeautifulSoup(doc, 'lxml')<br />alphabet_list = soup.find_all("ul", class_="city_list")<br />city_list = []<br />for alpha in alphabet_list:<br />    cities = alpha.find_all("li")<br />    for city in cities:<br />        city_name = city.a.string<br />        city_list.append(city_name)<br />print(city_list)<br />
　　第二步：为了拿到某个城市的搜索结果，并验证是否有30页（如果有的话，还需要顺便拿到该城市下面的行政区列表），我们还需要继续获取搜索结果的城市页面。以北京为例，使用上面的方法访问链接：
　　%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90?city=%E5%8C%97%E4%BA%AC&cl=false&fromSearch=true&labelWords=&suginput=，确实可以拿到北京的搜索结果首页，在该页面上也能找到结果的总页数30以及北京所有的行政区划。
　　city_url = "https://www.lagou.com/jobs/list_数据分析?city=北京&cl=false&fromSearch=true&labelWords=&suginput="<br />ss = requests.session()<br /># 获取cookies<br />rsp = ss.get(city_url, headers=headers, verify=False)<br /># 获取总页数<br />doc = rsp.text<br />soup = BeautifulSoup(doc, 'lxml')<br />num_soup = soup.find("span", class_="totalNum")<br />total_num = int(num_soup.string)<br /># 如果总页数为30，就抓取行政区<br />if total_num == 30:<br />        district_list = []<br />        district_soup = soup.find("div", attrs={"class": "contents", "data-type": "district"}).find_all("a")[1:]<br />        for district in district_soup:<br />            district_name = district.string<br />            district_list.append(district_name)<br />
　　第三步：在第二步中获取到了城市首页的 Cookies，尝试使用这个 Session 发送 POST 请求抓取 AJAX 的接口：
　　city_api_url = "https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?city=北京&needAddtionalResult=false"<br />data = {<br />    "first": "true",    # 第一页为true，其他为 false<br />    "pn": 1,            # 页数<br />    "kd": "数据分析"    # 搜索关键词<br />}<br />r = ss.post(city_api_url, headers=headers, verify=False)<br />print(r.json())<br />
　　的确拿到了 JSON 格式的结果。但是使用这个方法尝试抓取几页之后，依然会得到"您操作太频繁,请稍后再访问"的结果，在尝试使用代理 IP 以及抓取间隔控制等多种方法后，仍然是这样。问题到底出在哪里？为什么还是会被反爬？
　　通过对网络交互数据的仔细追踪，不难发现每次向 API 发送 POST 请求之后，网站会自动发送一条 GET 请求：
　　
　　这条请求并没有什么实质性的作用，所带参数只不过是上一条 POST 请求拿回来结果的公司 ID，故猜想这个 GET 请求是用来确认或者更新 Cookies 的，那么为了确保 Cookies 持续有效，我们只需在每次发送 POST 请求之前，使用 GET 请求刷新 Cookies 即可。为了验证想法，尝试使用下面的代码抓取北京30页的结果：
　　# encoding: utf-8<br />import requests<br />import time<br />import random<br />from urllib.request import quote<br /><br />def get_data(page_num, keyword):<br />    if page_num == 1:<br />        first = "true"<br />    else:<br />        first = "false"<br />    data = {<br />        "first": first,<br />        "pn": page_num,<br />        "kd": keyword<br />    }<br />    return data<br /><br />def main():<br />    kd = "数据分析"<br />    for i in range(1, 31):<br />        # 随即休眠5到10秒<br />        time.sleep(random.randint(5, 10))<br />        ss = requests.session()<br />        # 先使用 GET 获取 Cookies<br />        rsp = ss.get(city_url, headers=headers, verify=False)<br />        # 检测返回的页面是否出错，如果有要求登录账号，就重新发起请求<br />        doc = rsp.text<br />        if "网络出错啦" in doc:<br />            print("retry...")<br />            rsp = ss.get(city_url, headers=headers, verify=False)<br />            doc = rsp.text<br />        # 再使用 POST 获取数据<br />        r = ss.post(city_api_url, headers=headers, data=get_data(i, kd), verify=False)<br />        print(r.json())<br /><br />if __name__ == '__main__':<br />    city_url = "https://www.lagou.com/jobs/list_{}?city={}&cl=false&fromSearch=true&labelWords=&suginput=".format(quote("数据分析"), quote("北京"))<br />    city_api_url = "https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?city=北京&needAddtionalResult=false"<br />    headers = {<br />        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.119 Safari/537.36",<br />        "Referer": city_url,<br />        "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded;charset = UTF-8"<br />    }<br />    main()<br />
　　在尝试的过程中，也曾加入代理 IP 地址进行测试，但是基于某种原因（可能是代理 IP 已经被污染了）不成功，故而放弃；而如果只用本地 IP ，一段时间内抓取太频繁亦会被对方检测出来，严重情况下可能会被封 IP，所以这里每次 GET 请求之前加入了随机的等待时间（5~10 s）；之后发现连续请求若干次之后，GET 请求的页面又会被要求登录账号，这种情况下我们只需要检查返回页面，并重新发起一次 GET 请求就可以了。
　　在研究反反爬的套路时，我们要大胆假设，小心求证，一步步逼近反爬工程师挖下的坑，架好板子走过去或者找好岔路绕过去。从最终的代码来看，既无法使用代理也无法加入多线程，导致抓取速度很慢，只能说对方网站为了确保自己的数据不被反反爬，确实牺牲了很多性能和网络资源（包括自己的和对方的） -_-!!!
　　最终的抓取代码加入了对行政区的抓取，并对抓取动作进行一定的整合，有兴趣的同学可以参见 Github 代码。
　　数据清洗：
　　在2019年7月2日这一天我们抓取了全国45个城市共1997条招聘数据。抓回来的原始数据保存在本地 MongoDB 中，我们需要对其进行清洗并提取出有用的字段之后才能使用。可能感兴趣的字段如下所示：
　　去重：以 positionId 字段对岗位进行去重，因为可能有些发布者会发布一些置顶的急招广告，在每个结果页都展示。
　　变更格式：探索发现工作经验 workyear 、公司规模 companySize 这两个字段的内容都是互不相交的区间，可以进行分类；而工资 salary 字段不是，需要把这个字段的内容拆开来，分别为最低、最高工资，顺便计算出平均值 average_salary。
　　去除异常值：发现一条 positionId 为6097918的兼职工作，月薪达到了200k-300k，判定为异常值，去掉。
　　单独处理：把 industryField, positionAdvantage, positionLables, industryLables, companyLabelList, skillLables 这几个适合做词云的字段单独拉出来处理统计次数。
　　最后剩下1953条有效职位数据，导出至 Excel 文件备用。
　　使用 Tableau 做可视化分析：
　　由于 Tableau 的操作相对简单，学习成本不高，本文不对其进行讲解。导入数据后，分类放好 维度 和 度量 的值。为后面准确分析和操作的方便，在 度量 中，需要自己创建几个计算字段的公式（右键->创建计算字段）：
　　我们分三个维度进行分析：
　　
　　1、从职位维度：
　　可以看到全职工作占据了95.6%的比重，其次是实习职位。从职位的城市分布来看，沿海城市占据了绝对多数，其中北上深广四大一线城市遥遥领先。在此强烈推荐参加高考的考生尽量报考沿海以及一线城市的高校，将来无论实习还是工作机会都大很多。从城市的平均工资来看，北京仍遥遥领先，其次是深圳、杭州、上海，反观广州却跌到了第十。
　　2、从公司来看：
　　“字节跳动”公司招聘的数据分析类职位是最多的，其次是百融云创、京东以及腾讯这一类的大公司。
　　需要数据分析类人才的公司基本都是上一定规模的公司，而小公司、初创公司不太需要。
　　3、从对求职者的要求来看：
　　大部分职位要求本科学历以上，而且对有3~5年工作经验的求职者比较青睐。
　　4、词云展示：
　　当然还有更多可以分析的维度，有待读者的发掘。
　　结语：
　　以上从数据抓取到数据清洗，再到可视化分析，为大家展示了如何使用我们身边数据的整个流程。希望大家在掌握工具的同时，也能对自己的工作、生活等方面起到更大的帮助作用。
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　　：正则表达式匹配代码怎么写？表达式怎么办
　　抓取网页数据，必须使用正则表达式，正则表达式本质上就是给文本打上标签，然后有标签的文本自动就会匹配上匹配到的内容。与正则表达式相对应的还有另一个正则表达式匹配代码。例如\d+，或者\d++，都是标签匹配代码，只是加分号为停止符。匹配完文本后就要匹配结果列表了，http协议的status表示响应状态码，\r\n表示异步请求，\n表示同步请求，\n是错误！\r\n表示无效。
　　
　　这些内容通常是用来加载其他页面的，而不是给浏览器爬虫用的。
　　如果从名字上理解，
　　
　　首先，\r\n，\n是断言，请求内容与响应内容为同一意思。\n是禁止请求的意思。\n与\r是有区别的。\n也要受同样的限制。1、除了\n,\r\n\n,\n,\n,\n和\r\n\n,\r\n\n之外，常用的\n，\n等表示阻止请求，不会被浏览器所获取。/请求toutiao.html，填写说明\n，而不是\r\n\n，这么写的理由,可能的原因是因为javascript语言采用预编译的方式来访问class为toutiao的标签。
　　2、响应里面匹配的是http的headers中的body。/\r\n\n，\n\n\n\n\n\n\n，\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n，这里\n，\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n，\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\。 查看全部

　　Quantumult X | 数据抓取转js文件|不看后悔系列|来谈谈03
　　再点击右上角「...」→点击「设为星标」
　　IOS
　　大家好，我是小傲，今天呢跟你们讲一下Quantumult X这个软件，我们要用到的是Quantumult X里面的数据抓取，把规则转换成js的操作方法来实现app会员解锁。因为呢很多还是新手，我就找了个很简单的例子，而且用的方法就是套用模板，所以对于什么段位的人来说，都应该是很好理解的，也是能成功的。方法呢，仅供学习，如果有违规呢，联系删除。
　　特别提醒：
　　请不要看见名字就自作聪明去商店搜索，目前关于app store上架的软件很多仿冒广告软件，打开全是广告，无法正常使用，请通过回复获取正确官网下载相关软件。
　　简单介绍
　　这是一款手机壁纸及主题为一体的app，而且非常多的功能等你探索。可以看到主页存在广告及我的-个人中心提示再无广告，解锁所有功能是需要VIP的。话不多说，今天就带大家手把手通过Quantumult X来解锁vip。
　　好的，我们现在打开Quantumult X，用力长按右下角小风车，再打开我们右上角的HTTP 数据抓取。
　　现在我们重新打开app，同样，我们点击主页-我的-个人中心，抓取个人账号数据。
　　返回Quantumult X，同开启方法关闭HTTP数据抓取。我们再点击右下角小风车-新页面向下滑找到-HTTP数据抓取。
　　找到我们最近刚刚抓取的数据
　　点击进入，可以看见我们刚刚打开app的一些数据，我们找到这条数据包。
　　再次点击进入，可以看到我们这条数据包的-原始请求地址，我们复制地址，等等后面写js会用到。
　　下滑，我们找到-响应体-JSON查看，点击进入。
　　
　　通过我们简单的观察与发现，不难看出这就是我们要修改的数据，我们一样长按复制，等等书写我们的js。
　　我们找到我们对应的Scripts路径，我们新建一个js文件。
　　复制并粘贴，以下内容到我们的js文件里面。
　　/*
　　‼️规则完全免费，仅供学习交流，️商业用途
　　*/
　　var body = $response.body;
　　var url = $request.url;
　　var obj = JSON.parse(body);
　　const vip = '/account/me';
　　if (url.indexOf(vip) != -1) {
　　 = true;
　　body = JSON.stringify(obj);
　　}
　　$done({body});
　　如下并保存。
　　这样我们的js就写好啦，我们返回Quantumult X，通过-点击右下角小风车-下滑找到配置文件-点击编辑。
　　点击右上角小箭头-找到rewrite_local进入。
　　复制并粘贴以下内容在rewrite_local下。
　　#奶油
　　^ url script-response-body naiyou.js
　　
　　注释：这里的
　　为我们刚刚复制的原始请求地址，script-response-body是我们要修改响应体，naiyou.js则是我们刚刚写好的js文件路径。
　　总结：万能rewrite_local下重新格式，
　　#xxx我们自定义的名称
　　^xxx原始请求地址 url script-response-body xxx写好的js文件路径
　　我们同样点击右上角小箭头-找到mitm进入。
　　我们向下滑找到hostname，把我们刚刚需要修改的域名添加进去就行了。复制并添加，*注意前面分割域名要用英文,区分开。
　　我们点击右上角保存，重新打开app到主页-我的-个人中心即可发现，我们已经成功是vip了。修改的内容也是我们刚刚js里面写的内容。
　　解锁成功
　　我们再次点击主题组件页面，发现我们所需要的vip才能下载使用的主题组件已经解锁。
　　本期Quantumult X教学内容为抓取数据-通过分析并修改所需内容-写入js文件内则达到了vip的破解。如有不懂欢迎评论留言，谢谢大家。
　　往期回顾
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　　（入门必备）
　　集合（各类影视都有）
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　　优采云数据抓取步骤
　　优采云数据抓取步骤
　　小鱼涂泥
　　素履之往你我亦是凡人
　　gh_0c7da07059f1
　　
　　自己的小小空间，关于诗歌，音乐，散文，风景，电影等。
　　发表于
　　收录于合集
　　
　　优采云数据抓取步骤
　　1.复制网页链接→新建→自定义任务→粘贴网址→保存设置→点击翻页→循环点击单个元素→循环翻页→点击包括评论的整体区域→选中子元素→选中全部→采集数据
　　2.提取列表数据→点击翻页→保存→采集→启用本地采集→导出excel 查看全部

　　用爬虫工具抓取百度的数据(一)_抓取网页数据
　　
　　抓取网页数据是要知道怎么爬取的，也就是把页面的url获取下来。建议用简单的python爬虫库（scrapy之类的）python爬虫库login_urls.py文件，python爬虫库login_urls.html.py文件。本文章主要介绍用爬虫工具抓取百度的数据。1，抓取最多数据的网站，进行存储2，抓取没有数据的网站3，多请求来抓取数据库的数据4，抓取数据的存储问题5，抓取别人的爬虫我们可以通过从上面提到的方法，来抓取数据；。
　　一、前提确定是一般性的网站吗？是否能实现动态申请登录？其实同一个企业的网站都可以做到动态登录登陆登陆成功后验证码的显示和过滤系统工作请求是怎么通知登录页面的请求成功了之后过滤并将数据输出到数据库第一次请求会返回一个格式为{"title":"","content":"","content-type":"application/x-www-form-urlencoded","content-length":""}的json数据请求方式一般有postputpatrequestpost的话只要设置后面的responsetype填“post”一般网站设置的login是simplelogin系统request的话网站会把数据用正则匹配匹配你登录成功的链接，进行返回不同的网站调用的数据库不同，你可以进行一些列表查询，查询哪个网站具有数据是否能满足你的需求？最后再看一下你设置的登录代理的方式二、一般性网站的解决方案一般性网站的话：登录的时候不需要验证码但是登录成功以后注册的账号可以再做一次验证但是会发送一个post成功验证码的传输使用request比较简单的是postrequest难点的是绑定域名根据数据库定义或者路由定义你的登录信息传输一般页面只要有爬虫程序直接抓取而且数据量不会太大（不考虑快递信息的获取）。 查看全部

　　.py(postmain.headers)对应的url匹配方法
　　抓取网页数据，可以分为网页的抓取、页面的刷新等。假如你的爬虫是以分页数据为主，需要对网页的数据进行刷新操作。通常我们会为相应网页生成一个urllist来提供刷新需要用到的请求列表，作为数据的抓取（数据抓取）和分页list。这是一种比较简单的爬虫思想，不需要另外开发库（动态网页可以使用）。这种思想非常有效，使用python提供的get请求和header就可以直接完成这些操作，保持了简单的操作在复杂场景。
　　在比较简单的案例（分页数据较少的网站），可以直接使用python的requests库提供的header使用http请求来获取信息，此时header部分是必须的。用法非常简单，非常直接，像以下这种情况：get_mail.py(mail.headers)对应的url=/{}/mail/postmain.py(postmain函数是一个参数，即在header提供的不同参数中的一个值)对应的url=/{}/posts.py(posts函数提供的参数中有post、put、delete、content-encoding和content-types)。
　　说到这里我们应该有一个疑问：对于表单提交等一些复杂的数据格式，怎么办呢？这类数据是我们判断网页结构用到的常用数据格式，通常是动态响应的响应，我们会根据响应定位到最终的提交格式，对于不用response对象的情况我们通常是在python的requests库提供的get方法中抓取，header我们会提供两种。
　　网页数据抓取列表如果某网页数据非常多，你就想怎么完整地抓取完？其实，可以使用正则匹配或者规则匹配两种方法完成，最简单的是通过正则匹配的方法：网页数据抓取列表但对于一些非常复杂的网页，还是需要通过规则匹配的方法来完成，现在在搜索引擎中出现的一些规则均来自于规则匹配。规则匹配对于文本数据来说，非常有效。传统的正则匹配仅针对文本格式，可以适用于网页的大部分格式。
　　但规则匹配在实际操作中对于正则表达式的处理并不如正则匹配来得高效，这个我们后面有详细讨论。简单的正则匹配以下仅列举一些我们常用的正则表达式：1.斜杠_(通常用于换行和斜杠)2.只用/匹配多行和多行之间的行数3.匹配字符前的空格4.匹配每个字符均有多种匹配方式5.匹配字符中的双引号和单引号6.匹配字符前的空格7.只匹配字符中的“[]”和不包含任何字符的8.匹配字符中的“]”和不包含任何字符的9.匹配字符串中的双引号和单引号10.匹配none11.匹配任意字符，包括数字12.匹配一个大写字母或长度为len()的单词13.只匹配字符串中的aa和a或nn一列的单词14.匹配任意字符，包括数字，下划线等15.匹配任意字符， 查看全部

　　优采云数据抓取步骤
　　优采云数据抓取步骤
　　小鱼涂泥
　　素履之往你我亦是凡人
　　gh_0c7da07059f1
　　自己的小小空间，关于诗歌，音乐，散文，风景，电影等。
　　发表于
　　收录于合集
　　
　　
　　
　　
　　优采云数据抓取步骤
　　1.复制网页链接→新建→自定义任务→粘贴网址→保存设置→点击翻页→循环点击单个元素→循环翻页→点击包括评论的整体区域→选中子元素→选中全部→采集数据
　　2.提取列表数据→点击翻页→保存→采集→启用本地采集→导出excel 查看全部

　　抓取网页数据是任何需要从网络爬取数据的项目必备的前提条件
　　抓取网页数据是任何需要从网络爬取数据的项目必备的前提条件。想要爬取正常的互联网数据，网页主要的结构不外乎url/id/html/文本等结构。当访问一个具体的网站时，我们的目标对象就可以出现在一个url中，点击返回内容，数据就会往我们想要查看的地方流动。此刻，获取网页并不容易，必须得搭建上网址抓取的抓包工具。这篇文章使用requests库来实现。但无论你使用httplib。
　　2、pyquery、jsonprocessor都得有能力从主要的index.py网页上正确的获取网址、并为我们的程序调用，否则就是作死。好在现在来说，我们常用的抓包工具有charles和requests。requests库本身不带python的lib，但它是基于python2.4版本的。推荐通过使用其第三方扩展库来替代requests。
　　常用的第三方库有pymonkey、lxml、threading、requestslib以及pyduplicate等。文中提及的部分方法实现实例时对python都很熟悉，所以并不详细列举。pymonkeyjsonprocessorpany的pymonkey库很强大，各种稀奇古怪的数据结构都能抓，灵活性极强。
　　用它抓取pep312-2008颁布的pep5717--httprequest。爬取项目需要建立协议网站，比如发布在微博上的图片:/#/img_request_index?id=232163fake_menulist="."();#模拟登录并获取域名解析文件python2.5：get-l";#xxxx.jpg";#返回xxxx.jpg抓取实例：#post方法(注意不可以使用`xxx.jpg`)requestsliblib和pymonkey有通用的模块，主要借助于pymonkey库，拿来写一个定时任务还是非常简单的。
　　实例:#definedefaultapi。html。http。defaultallservice。headers。issues。newrequestdefined_timeout=3defined_request={"format":"json","content-type":"application/json","method":"post","user-agent":"mozilla/5。0(windowsnt6。1;wow6。
　　4)applewebkit/537。36(khtml,likegecko)chrome/65。3123。110safari/537。36","post":"get","return":"jsonp"}实例：#filterfile。htmlheaders={"format":"json","content-type":"application/json","method":"post","user-agent":"mozilla/5。0(windowsnt6。1;wow6。
　　4)applewebkit/537.36(khtml,likegecko)chrome/65.0.3123.110safari/537.36","post":"get","set-cookie":{" 查看全部

　　优采云数据抓取步骤
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　　素履之往你我亦是凡人
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　　自己的小小空间，关于诗歌，音乐，散文，风景，电影等。
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　　优采云数据抓取步骤
　　1.复制网页链接→新建→自定义任务→粘贴网址→保存设置→点击翻页→循环点击单个元素→循环翻页→点击包括评论的整体区域→选中子元素→选中全部→采集数据
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　　LinkedIn 实时低延迟数据抓取系统 Databus 开源
　　
　　去年的架构师峰会上，来自LinkedIn的高级软件工程师Lei Gao做了一场名为《LinkedIn的数据处理架构》的演讲，着重介绍LinkedIn内部的数据基础设施的演变，其中提到Databus数据总线项目，当时就引起大家诸多好奇。前不久，LinkedIn工程团队官方博客发布消息：Databus项目开源。
　　在互联网架构中，数据系统通常分为真实数据（source-of-truth）系统，作为基础数据库，存储用户产生的写操作；以及衍生数据库或索引，提供读取和其他复杂查询操作。后者常常衍生自主数据存储，会对其中的数据做转换，有时还要包括复杂的业务逻辑处理。缓存中的数据也来自主数据存储，当主数据存储发生变化，缓存中的数据就需要刷新，或是转为无效。
　　LinkedIn内部有很多专用的数据存储和服务系统，足以构成一个多种多样的生态系统。基础的OLTP数据存储用来处理面向用户的写操作和部分读操作。其他专用系统提供负责查询，或者通过缓存用来加速查询结果。因此，整个生态系统中就需要一个可靠的、支持事务的、保持一致性的数据变更抓取系统。
　　Databus是一个实时的低延迟数据抓取系统。从2005年就已经开始开发，正式在LinkedIn投入生产系统，是在2011年。
　　在Databus的Github页面（）上，介绍了他们选择目前解决方案的决策过程。
　　处理这种需求有两种常用方式：
　　应用驱动双向写：这种模式下，应用层同时向数据库和另一个消息系统发起写操作。这种实现看起来简单，因为可以控制向数据库写的应用代码。但是，它会引入一致性问题，因为没有复杂的协调协议（比如两阶段提交协议或者paxos算法），所以当出现问题时，很难保证数据库和消息系统完全处于相同的锁定状态。两个系统需要精确完成同样的写操作，并以同样的顺序完成序列化。如果写操作是有条件的或是有部分更新的语义，那么事情就会变得更麻烦。
　　数据库日志挖掘：将数据库作为唯一真实数据来源，并将变更从事务或提交日志中提取出来。这可以解决一致性问题，但是很难实现，因为Oracle和MySQL这样的数据库有私有的交易日志格式和冗余解决方案，难以保证版本升级之后的可用性。由于要解决的是处理应用代码发起的数据变更，然后写入到另一个数据库中，冗余系统就得是用户层面的，而且要与来源无关。对于快速变化的技术公司，这种与数据来源的独立性非常重要，可以避免应用栈的技术锁定，或是绑死在二进制格式上。
　　在评估了两种方式的优劣之后，我们决定选择日志挖掘，将一致性和单一真实数据来源作为最高优先级，而不是易于实现。
　　Databus的传输层端到端延迟是微秒级的，每台服务器每秒可以处理数千次数据吞吐变更事件，同时还支持无限回溯能力和丰富的变更订阅功能。概要结构如下图。
　　
　　图中显示：Search Index和Read Replicas等系统是Databus的消费者。当主OLTP数据库发生写操作时，连接其上的中继系统会将数据拉到中继中。签入在Search Index或是缓存中的Databus消费者客户端，就会从中继中拉出数据，并更新索引或缓存。
　　Databus提供如下功能：
　　
　　上图中介绍了Databus系统的构成，包括中继Relay、bootstrap服务和客户端库。Bootstrap服务中包括Bootstrap Producer和Bootstrap Server。快速变化的消费者直接从Relay中取事件。如果一个消费者大幅落后，它要的数据就不在Relay的日志中，而是在Bootstrap Producer里面，提交给它的，将会是自消费者上次处理变更之后的所有数据变更快照。
　　Databus Relay中继的功能主要包括：
　　从Databus来源读取变更行，并在内存缓存内将其序列化为Databus变更事件
　　监听来自Databus客户端（包括Bootstrap Producer）的请求，并传输新的Databus数据变更事件
　　Databus客户端的功能主要包括：
　　检查Relay上新的数据变更事件，并执行特定业务逻辑的回调
　　如果落后Relay太多，向Bootstrap Server发起查询
　　新Databus客户端会向Bootstrap Server发起bootstrap启动查询，然后切换到向中继发起查询，以完成最新的数据变更事件
　　单一客户端可以处理整个Databus数据流，或者可以成为消费者集群的一部分，其中每个消费者只处理一部分流数据
　　Databus Bootstrap Producer只是一种特定的Databus客户端，它的功能有：
　　检查中继上的新数据变更事件
　　将变更存储在MySQL数据库中
　　MySQL数据库供Bootstrap和客户端使用
　　Databus Bootstrap Server的主要功能，就是监听来自Databus客户端的请求，并返回长期回溯数据变更事件。
　　在LinkedIn，Databus支持的系统有：
　　对Databus项目感兴趣的同学，可以去Github上查看更多信息和相关源码。 查看全部

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　　R语言网络数据抓取的又一个难题，终于攻破了！
　　
　　要知道如今web前端中，使用json作为数据包返回的api是在是太普遍了，这个问题一直困扰着我，甚至一度认为RCurl包的POST方法不支持上传json参数（可是RCurl是直接对接liburl这个通用的爬虫C语言库的，urllib也是，httr底层是用了RCurl的，httr能做到的RCurl自然不在话下）。
　　一定是作者把上传json参数的方式隐藏了起来，或者是还没有来得及封装成高级函数，放在了底层，否则解释不通。直到今天，浏览了linkedlin上面的一个大神写的小品文，突然灵光乍现，赶紧一试，果然成功了！验证了之前的想法，可能RCurl刚出道的时候，json还没有成主流吧，所以json传参没有明显的放在style这个POST方法的参数里。而httr包则很讨巧的把所有POST参数的编码方式都声明了（哈德利大神就是快人一步，造福人类）。
　　以下是写作本篇推送的目地，把利用RCurl包构造POST请求，以及提交json字符串参数的案例及代码分享给大家。RCurl库与httr相比，偏底层，函数多且繁琐，httr更灵巧、轻便、简洁。这种关系，像极了Python中的urllib和request。
　　构建报头和查询参数： <p>library("RCurl")<br />library("jsonlite")<br />library("magrittr")
headers 查看全部

　　推荐googleanalytics,国内产品有百度统计/百度数据魔方/cnzz
　　抓取网页数据的话推荐googleanalytics，可以自定义数据格式。需要html响应式设备的话推荐百度统计、数据脉（北京）、cnzz。同样是收费，这三个的数据更新快，推荐国内第三方开发的数据洞察，一个产品就能把国内所有相关产品数据全部整合起来。
　　我用的是阿里的集搜客，可以搜索关键词，免费的。不知道题主这边是推广还是。主要是免费，而且数据丰富，还能精准搜索，值得推荐。
　　楼上推荐的都有点问题，但是我做个例子我是百度统计，主要要用到sem付费和自然搜索流量，我用的是房产类，可以按区域和类型监控，淘宝类也要看具体情况，然后每个人的数据设置都不一样，设置好基本设置后，上面推荐的都要关闭免费试用，因为他们多多少少有点收费我感觉然后因为推广排名可以变动我发现，还有个百度智能推广，手机我建议设置排名推广，然后转化率，就可以预知，自然搜索流量主要是看数据变化看会不会变化，以及变化多少。
　　谷歌关键词，阿里指数，
　　我会说我们公司做服装的，自己学一个ai，搞定的么？做生意的，选择多些，
　　现在进入卖家中心，搜索引擎，关键词规划师。360是一个有问题的产品。
　　推荐googleanalytics,国内产品有百度统计/百度数据魔方/cnzz。 查看全部

　　React Native网页数据抓取与解析实现
　　RN 提供了Fetch API和 XMLHttpRequest API，基于这两个库的二次封装库也是可以用的，比如 frisbee和axios，所以在 RN 下进行 HTTP 请求不是什么问题。
　　HTML 解析
　　当前，最好用的 js html parser 应属cheerio，是否可以在 RN 使用呢？让我们试试。
　　首先，安装 cherrio（注意，一定是要 v0.22.0，后面解释）：
　　<p style="margin-left: 8px;margin-right: 8px;letter-spacing: 0.5px;line-height: 1.75em;margin-bottom: 10px;">$ npm i cheerio@0.22.0</p>
　　使用：
　　<p style="margin-left: 8px;margin-right: 8px;letter-spacing: 0.5px;line-height: 1.75em;margin-bottom: 10px;">import cheerio from 'cheerio'const $ = cheerio.load('Hello world')</p>
　　很不幸，出现了错误：
　　<p style="margin-left: 8px;margin-right: 8px;letter-spacing: 0.5px;line-height: 1.75em;margin-bottom: 10px;">error: bundling failed: "Unable to resolve module `events`</p>
　　这是因为 cheerio 的依赖 htmlparser2 依赖一些 node 内置的库。不过这是可以被解决的，理论上，只要这些依赖库不依赖更底层的接口，那么就可以通过 npm 安装上这些依赖：
　　<p style="margin-left: 8px;margin-right: 8px;letter-spacing: 0.5px;line-height: 1.75em;margin-bottom: 10px;">$ npm i events stream buffer</p>
　　再次刷新，我们发现 cheerio 已经可以正常使用了！
　　其实这个问题有在 cheerio 的 issues 上讨论过：。有人为了解决这个问题弄了另外一个库cheerio-without-node-native，然而这种做法不仅没有必要而且非常糟糕，因为这个分裂出去的版本的质量是难以保证的。作者的观点是：
　　You can install the missing packages from npm (events, stream and utils afaict) and they will be automatically picked up.
　　I would not recommend the usage of a fork as it will make it difficult to track down issues and will delay, if not prevent, patches for bugs.
　　至于为什么只能用 cheerio@0.22.0，是因为之后的版本，cheerio 引入了parse5，而 parse5 依赖 stream.Writable，npm 安装的 stream 并不提供。
　　测试
　　由于网页随时可能发生变化，测试就显得尤为重要。这里我以一段获取简书用户数据的代码为例，做一个简单的黑箱测试。
　　<p style="margin-left: 8px;margin-right: 8px;letter-spacing: 0.5px;line-height: 1.75em;margin-bottom: 10px;">// api.js// 这里，我实现了一个 getUserData 函数，以 UserID 为参数，// 获取个人主页数据，并解析出用户头像链接、用户昵称、发表的文章async function getUserData(user) {  const response = await fetch('http://www.jianshu.com/u/' + user)  const $ = cheerio.load(await response.text())  return {    avatar: 'http:' + $('.avatar img').attr('src'),    name: $('.title .name').text(),    articles: $('.note-list li').map(function () {      return {        title: $('.title', this).text(),
      }
    }).get()
  }
}export {getUserData}</p>
　　为了能在 node 环境下使用 fetch，需要安装 node-fetch。RN 已经默认安装了 jest，我们就用它来测试吧：
　　<p style="margin-left: 8px;margin-right: 8px;letter-spacing: 0.5px;line-height: 1.75em;margin-bottom: 10px;">// __test__/api.js// 测试 getUserData 是否能正常运行，并返回预期的结果// 这里为了更真实的模拟实际情况，而用 node-fetch 模拟了 RN 里的 fetch// 也可以 mock fetch 然后返回预设的测试数据import {getUserData} from '../api'global.fetch = require('node-fetch')1test('getUserData', async () => {  const data = await getUserData('3747663284a0')<br />2  expect(data.name).toBe('7c00')<br />3  expect(data.avatar).toMatch(/http:\/\/upload\.jianshu\.io\/users\/upload_avatars.*\.jpg/)<br />4  data.articles.forEach(article => expect(article.title).not.toBeNull())  console.log(data)<br />5})<br /></p>
　　运行测试：
　　<p style="margin-left: 8px;margin-right: 8px;letter-spacing: 0.5px;line-height: 1.75em;margin-bottom: 10px;">$ npm test</p>
　　
　　npm test
　　另一种获取网页数据的黑科技
　　除了传统的 HTML 请求解析，在某些情况下我们还可以用类似 PhantomJS 的方案，优点是可以很好地避开一些限制，降低解析难度。RN 里当然用不了 PhantomJS，但我们有 WebView，可以通过 injectedJavaScript 注入 js，用 postMessage 回传数据，比如这段用于获取页面中视频链接的代码：
　　1 this._loaded(event.nativeEvent.data)}<br />2  source={{    uri: this.state.webViewUrl,    headers: {      referer: 'https://newplayer.jfrft.com',<br />3    }<br />4  }}<br />5/><br />
　　PS. 慎用该方法，首先是 WebView 消耗资源太大，其次是难以测试，缺乏稳定性。
　　本文摘自异步社区，作者：xiangzhihong作品：《React Native网页数据抓取与解析实现》，未经授权，禁止转载。
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　　Python抓取网页数据的终极办法 !
　　假设你在网上搜索某个项目所需的原始数据，但坏消息是数据存在于网页中，并且没有可用于获取原始数据的API。
　　所以现在你必须浪费30分钟写脚本来获取数据（最后花费 2小时）。
　　这不难但是很浪费时间。
　　
　　Pandas库有一种内置的方法，可以从名为read_html()的html页面中提取表格数据:
　　import pandas as pd<br /><br />tables = pd.read_html("https://apps.sandiego.gov/sdfiredispatch/")<br /><br />print(tables[0])<br />
　　就这么简单! Pandas可以在页面上找到所有重要的html表，并将它们作为一个新的DataFrame对象返回。
　　#dataframe
　　输入表格0行有列标题，并要求它将基于文本的日期转换为时间对象:
　　import pandas as pd<br /><br />calls_df, = pd.read_html("http://apps.sandiego.gov/sdfiredispatch/", header=0, parse_dates=["Call Date"])<br /><br />print(calls_df)<br />
　　得到：
　　Call Date        Call Type              Street                             Cross Streets    Unit<br />  2017-06-02 17:27:58          Medical         HIGHLAND AV                 WIGHTMAN ST/UNIVERSITY AV     E17<br />  2017-06-02 17:27:58          Medical         HIGHLAND AV                 WIGHTMAN ST/UNIVERSITY AV     M34<br />  2017-06-02 17:23:51          Medical          EMERSON ST                    LOCUST ST/EVERGREEN ST     E22<br />  2017-06-02 17:23:51          Medical          EMERSON ST                    LOCUST ST/EVERGREEN ST     M47<br />  2017-06-02 17:23:15          Medical         MARAUDER WY                     BARON LN/FROBISHER ST     E38<br />  2017-06-02 17:23:15          Medical         MARAUDER WY                     BARON LN/FROBISHER ST     M41<br />
　　是一行代码，数据不能作为json记录可用。
　　import pandas as pd<br /><br />calls_df, = pd.read_html("http://apps.sandiego.gov/sdfiredispatch/", header=0, parse_dates=["Call Date"])<br /><br />print(calls_df.to_json(orient="records", date_format="iso"))<br />
　　运行下面的代码你将得到一个漂亮的json输出(即使有适当的ISO 8601日期格式):
　　[<br />  {<br />    "Call Date": "2017-06-02T17:34:00.000Z",<br />    "Call Type": "Medical",<br />    "Street": "ROSECRANS ST",<br />    "Cross Streets": "HANCOCK ST/ALLEY",<br />    "Unit": "M21"<br />  },<br />  {<br />    "Call Date": "2017-06-02T17:34:00.000Z",<br />    "Call Type": "Medical",<br />    "Street": "ROSECRANS ST",<br />    "Cross Streets": "HANCOCK ST/ALLEY",<br />    "Unit": "T20"<br />  },<br />  {<br />    "Call Date": "2017-06-02T17:30:34.000Z",<br />    "Call Type": "Medical",<br />    "Street": "SPORTS ARENA BL",<br />    "Cross Streets": "CAM DEL RIO WEST/EAST DR",<br />    "Unit": "E20"<br />  }<br />  // etc...<br />]<br />
　　你甚至可以将数据保存到CSV或XLS文件中:
　　import pandas as pd<br /><br />calls_df, = pd.read_html("http://apps.sandiego.gov/sdfiredispatch/", header=0, parse_dates=["Call Date"])<br /><br />calls_df.to_csv("calls.csv", index=False)<br />
　　运行并双击calls.csv在电子表格中打开:
　　
　　当然，Pandas还可以更简单地对数据进行过滤，分类或处理：
　　>>> calls_df.describe()<br /><br />              Call Date Call Type      Street           Cross Streets Unit<br />count                    69        69          69                      64   69<br />unique                   29         2          29                      27   60<br />top     2017-06-02 16:59:50   Medical  CHANNEL WY  LA SALLE ST/WESTERN ST   E1<br />freq                      5        66           5                       5    2<br />first   2017-06-02 16:36:46       NaN         NaN                     NaN  NaN<br />last    2017-06-02 17:41:30       NaN         NaN                     NaN  NaN<br /><br />>>> calls_df.groupby("Call Type").count()<br /><br />                      Call Date  Street  Cross Streets  Unit<br />Call Type<br />Medical                       66      66             61    66<br />Traffic Accident (L1)          3       3              3     3<br /><br />>>> calls_df["Unit"].unique()<br /><br />array(['E46', 'MR33', 'T40', 'E201', 'M6', 'E34', 'M34', 'E29', 'M30',<br />      'M43', 'M21', 'T20', 'E20', 'M20', 'E26', 'M32', 'SQ55', 'E1',<br />      'M26', 'BLS4', 'E17', 'E22', 'M47', 'E38', 'M41', 'E5', 'M19',<br />      'E28', 'M1', 'E42', 'M42', 'E23', 'MR9', 'PD', 'LCCNOT', 'M52',<br />      'E45', 'M12', 'E40', 'MR40', 'M45', 'T1', 'M23', 'E14', 'M2', 'E39',<br />      'M25', 'E8', 'M17', 'E4', 'M22', 'M37', 'E7', 'M31', 'E9', 'M39',<br />      'SQ56', 'E10', 'M44', 'M11'], dtype=object) 查看全部

　　新品预告 | 零代码、可视化提取网页数据
　　新品预告 | 零代码、可视化提取网页数据
　　小O地图
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　　打造专业的互联网地图数据 | 挖掘 | 处理 | 分析 | 图表 | 软件，一起发现地理价值。
　　收录于合集
　　耗时一个月时间，小O系列软件又添新成员，小O--，软件名称暂未确定。
　　该软件提供了用户自助式抓取页面内容，使用鼠标在页面中选取内容元素，并保存至表格字段中，完全零代码，可视化操作，所见所得。
　　beta版提供的功能：
　　支持多任务文件保存数据：每个数据文件可新建多个任务页面，便于目标页面内容整合。
　　自助式可视化配置参数：完全可视化操作，鼠标选取即可，零代码实现数据表格定义和页面元素的选取。
　　丰富的运行参数配置：提供丰富的参数配置，功能更加灵活运行。
　　支持自动翻页运行：提供简便的机器处理自动化操作（RPA），自动翻页内容提取，满足大批量数据收集需求。
　　支持表格数据查看、导出、修改等操作。
　　... ...
　　
　　庆国庆，新品发布，敬请期待！ 查看全部

　　『爬虫四步走』手把手教你使用Python抓取并存储网页数据！
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　　爬虫是Python的一个重要的应用，使用Python爬虫我们可以轻松的从互联网中抓取我们想要的数据，本文将基于爬取B站视频热搜榜单数据并存储为例，详细介绍Python爬虫的基本流程。如果你还在入门爬虫阶段或者不清楚爬虫的具体工作流程，那么应该仔细阅读本文！
　　第一步：尝试请求
　　首先进入b站首页，点击排行榜并复制链接
　　https://www.bilibili.com/ranki ... %3Bbr />
　　现在启动Jupyter notebook，并运行以下代码
　　import requests<br /><br />url = 'https://www.bilibili.com/ranking?spm_id_from=333.851.b_7072696d61727950616765546162.3'<br />res = requests.get('url')<br />print(res.status_code)<br />#200<br />
　　在上面的代码中，我们完成了下面三件事
　　可以看到返回值是200，表示服务器正常响应，这意味着我们可以继续进行。
　　第二步：解析页面
　　在上一步我们通过requests向网站请求数据后，成功得到一个包含服务器资源的Response对象，现在我们可以使用.text来查看其内容
　　
　　可以看到返回一个字符串，里面有我们需要的热榜视频数据，但是直接从字符串中提取内容是比较复杂且低效的，因此我们需要对其进行解析，将字符串转换为网页结构化数据，这样可以很方便地查找HTML标签以及其中的属性和内容。
　　在Python中解析网页的方法有很多，可以使用正则表达式，也可以使用BeautifulSoup、pyquery或lxml，本文将基于BeautifulSoup进行讲解.
　　Beautiful Soup是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的第三方库.安装也很简单，使用pip install bs4安装即可，下面让我们用一个简单的例子说明它是怎样工作的
　　from bs4 import BeautifulSoup<br /><br />page = requests.get(url)<br />soup = BeautifulSoup(page.content, 'html.parser')<br />title = soup.title.text <br />print(title)<br /># 热门视频排行榜 - 哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili<br />
　　在上面的代码中，我们通过bs4中的BeautifulSoup类将上一步得到的html格式字符串转换为一个BeautifulSoup对象，注意在使用时需要制定一个解析器，这里使用的是html.parser。
　　接着就可以获取其中的某个结构化元素及其属性，比如使用soup.title.text获取页面标题，同样可以使用soup.body、soup.p等获取任意需要的元素。
　　第三步：提取内容
　　在上面两步中，我们分别使用requests向网页请求数据并使用bs4解析页面，现在来到最关键的步骤：如何从解析完的页面中提取需要的内容。
　　在Beautiful Soup中，我们可以使用find/find_all来定位元素，但我更习惯使用CSS选择器.select，因为可以像使用CSS选择元素一样向下访问DOM树。
　　现在我们用代码讲解如何从解析完的页面中提取B站热榜的数据，首先我们需要找到存储数据的标签，在榜单页面按下F12并按照下图指示找到
　　
　　可以看到每一个视频信息都被包在class="rank-item"的li标签下，那么代码就可以这样写
　　all_products = []<br /><br />products = soup.select('li.rank-item')<br />for product in products:<br />    rank = product.select('div.num')[0].text<br />    name = product.select('div.info > a')[0].text.strip()<br />    play = product.select('span.data-box')[0].text<br />    comment = product.select('span.data-box')[1].text<br />    up = product.select('span.data-box')[2].text<br />    url = product.select('div.info > a')[0].attrs['href']<br /><br />    all_products.append({<br />        "视频排名":rank,<br />        "视频名": name,<br />        "播放量": play,<br />        "弹幕量": comment,<br />        "up主": up,<br />        "视频链接": url<br />    })<br />
　　在上面的代码中，我们先使用soup.select('li.rank-item')，此时返回一个list包含每一个视频信息，接着遍历每一个视频信息，依旧使用CSS选择器来提取我们要的字段信息，并以字典的形式存储在开头定义好的空列表中。
　　可以注意到我用了多种选择方法提取去元素，这也是select方法的灵活之处，感兴趣的读者可以进一步自行研究。
　　第四步：存储数据
　　通过前面三步，我们成功的使用requests+bs4从网站中提取出需要的数据，最后只需要将数据写入Excel中保存即可。
　　如果你对pandas不熟悉的话，可以使用csv模块写入，需要注意的是设置好编码encoding='utf-8-sig'，否则会出现中文乱码的问题
　　import csv<br />keys = all_products[0].keys()<br /><br />with open('B站视频热榜TOP100.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8-sig') as output_file:<br />    dict_writer = csv.DictWriter(output_file, keys)<br />    dict_writer.writeheader()<br />    dict_writer.writerows(all_products)<br />
　　如果你熟悉pandas的话，更是可以轻松将字典转换为DataFrame，一行代码即可完成
　　import pandas as pd<br />keys = all_products[0].keys()<br /><br />pd.DataFrame(all_products,columns=keys).to_csv('B站视频热榜TOP100.csv', encoding='utf-8-sig')
　　
　　小结
　　至此我们就成功使用Python将b站热门视频榜单数据存储至本地，大多数基于requests的爬虫基本都按照上面四步进行。
　　不过虽然看上去简单，但是在真实场景中每一步都没有那么轻松，从请求数据开始目标网站就有多种形式的反爬、加密，到后面解析、提取甚至存储数据都有很多需要进一步探索、学习。
　　本文选择B站视频热榜也正是因为它足够简单，希望通过这个案例让大家明白爬虫的基本流程，最后附上完整代码
　　import requests<br />from bs4 import BeautifulSoup<br />import csv<br />import pandas as pd<br /><br />url = 'https://www.bilibili.com/ranking?spm_id_from=333.851.b_7072696d61727950616765546162.3'<br />page = requests.get(url)<br />soup = BeautifulSoup(page.content, 'html.parser')<br /><br />all_products = []<br /><br />products = soup.select('li.rank-item')<br />for product in products:<br />    rank = product.select('div.num')[0].text<br />    name = product.select('div.info > a')[0].text.strip()<br />    play = product.select('span.data-box')[0].text<br />    comment = product.select('span.data-box')[1].text<br />    up = product.select('span.data-box')[2].text<br />    url = product.select('div.info > a')[0].attrs['href']<br /><br />    all_products.append({<br />        "视频排名":rank,<br />        "视频名": name,<br />        "播放量": play,<br />        "弹幕量": comment,<br />        "up主": up,<br />        "视频链接": url<br />    })<br /><br /><br />keys = all_products[0].keys()<br /><br />with open('B站视频热榜TOP100.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8-sig') as output_file:<br />    dict_writer = csv.DictWriter(output_file, keys)<br />    dict_writer.writeheader()<br />    dict_writer.writerows(all_products)<br /><br />### 使用pandas写入数据<br />pd.DataFrame(all_products,columns=keys).to_csv('B站视频热榜TOP100.csv', encoding='utf-8-sig')<br />
　　end
　　目前在编程语言兵器排行榜上，最火的两门语言就是Python和Java。二者各有千秋Java比较好找工作，Python使用面非常广，而且简单易学可以干很多事情，很多同学两门都在学。于是小编送8本书给大家，帮你加油打call。
　　Python: 机器学习算法框架实战
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