干货内容:通过Python抓取天猫评论数据
　　天气越来越冷，觉得应该给自己添点暖和的衣服，于是想到了天猫，开始搜索。我觉得南极人的保暖内衣不错。这么多衣服怎么选？我通常选择按销售额排序。毕竟销量也能反映产品的热度和口碑状况，所以来到了这个页面%C4%CF%BC%AB%C8%CB%B1%A3%C5%AF%C4 %DA% D2%C2&sort=d&style=g&from=.list.pc_1_suggest&suggest=0_1#J_Filter,
　　点击进去后发现有很多历史累积评价，于是我一页一页地查看，觉得口碑还是很好的，所以选择了这款产品。我想每个人的购物方式可能都一样，可能比较复杂（货比三家，比较口碑，联系卖家……）。
　　如果有一天，我想研究这些评论数据，然后玩转高层的自然语言处理，我是不是应该把这些评论复制到一个大表中呢？虽然可以这样做，但我总觉得效率有点低（不是比爬虫低一两个数量级~）。如果你会爬行，你就会感受到自动化带来的刺激。接下来，我们将研究如何使用Python爬取天猫的评论数据。
　　照常打牌，发现不软。 . . .
　　一般的套路是这样的。在上面的评论页面，右键选择“查看网页源代码”，代码如下：
　　我想搜索原创页面找出源代码中的哪个位置有评论“非常好，高级且经济高效”，不幸的是，当我按Ctrl + F并输入“非常好”时，虽然没有这样的词。 . 是不是抓不到天猫网站的评论数据？不，还是有方法的，但是不能打普通牌，因为天猫的评论数据是异步存储在别处的。
　　非常规方法，眼睛发光！
　　在评论页面上，我们按 F12（我正在使用 Chrom 浏览器）键，然后出现了：
　　可能你的页面布局分为两部分，下半部分什么都没有。这时候需要做两件事：1.选择Network下的JS部分，因为天猫的评论数据是异步存储在一个JS连接里面的； 2、刷新页面，找到开头名为“list_detail_rate”的文件。当你打开这个文件时，它看起来像这样：
　　你会发现有一个请求连接。接下来，你只需要复制这个链接，把这个地址粘贴到浏览器中，你就会发现这些评论都隐藏在这个地方了。 . .
　　哈哈，那我们可以用正则表达式来抓取类似红框的信息（用户昵称、评论时间、购买的包裹、衣服尺码、评论内容）。你也可以问一个问题。您的页面只是评论信息的页面。如何捕获所有页面上的所有评论信息？我们发现了一个规则，复制的连接可以概括为这种形式：每次更改最后一个 currentPage 值时，都可以捕获到不同页面的评论信息。
　　爬虫知识：
　　请求模块：
　　get方法向对端服务器发送url请求；
　　
　　text方法可以将get请求的响应转换成文本字符串格式；
　　重新模块：
　　findall函数使用正则表达式查找文本中所有匹配的结果，语法格式：
　　findall(模式、字符串、标志)
　　pattern 接受一个正则表达式对象；
　　string 接受要处理的字符串；
　　flags 接受一个模式参数，比如是否忽略大小写（flags = re.I）；
　　服务：
　　# 导入需要的开发模块
　　导入请求
　　重新导入
　　#创建循环链接
　　网址=[]
　　for i in list(范围(1,100)):
　　urls.append('' %i)
　　# 构建字段容器
　　昵称 = []
　　评级 = []
　　颜色 = []
　　尺寸 = []
　　
　　ratecontent = []
　　#循环获取数据
　　对于网址中的网址：
　　content = requests.get(url).text
　　# 使用 findall 匹配带有正则表达式的查询
　　nickname.extend(re.findall('"displayUserNick":"(.*?)"',content))
　　color.extend(re.findall(pile('颜色分类:(.*?);'),content))
　　size.extend(re.findall(pile('size:(.*?);'),content))
　　ratecontent.extend(re.findall(pile('"rateContent":"(.*?)","rateDate"'),content))
　　ratedate.extend(re.findall(pile('"rateDate":"(.*?)","re​​ply"'),content))
　　打印（昵称，颜色）
　　#写入数据
　　file = open('南极天猫评估.csv','w')
　　for i in list(range(0,len(nickname))):
　　file.write(','.join((nickname[i],rated[i],color[i],size[i],ratecontent[i]))+'\n')
　　file.close()
　　最终爬虫结果如下：
　　今天的爬虫部分就介绍到这里。本次分享的目的是如何解决网页信息的异步​​存储。在后续的分享中，我将对爬取的评论数据进行文本分析，涉及分词、情感分析、词云等。
　　2015年每天进步一点
　　干货内容:seo搜索引擎优化怎么做（seo自然搜索优化）
　　SEO 搜索引擎优化
　　要做SEO，你必须了解搜索引擎优化。
　　什么是搜索引擎？搜索引擎一般是指没有特殊说明的全文索引引擎，即采集互联网上数百到数十亿的网页，对网页中的每一个词（关键词）进行索引，构建索引库.
　　搜索引擎的工作原理（抓取、抓取、预处理）。
　　从互联网上抓取网页 - 建立索引数据库 - 通过在索引数据库中搜索对它们进行排名。
　　常用搜索技巧：准确表达-查询词的主题相关性和简洁性-根据网页特征选择查询词。
　　两大属性：搜索引擎的媒体属性——搜索引擎的交易属性。
　　百度竞价推广9种常见模式：搜索推广位、链接推广位、百度知心、百度健康、品牌地标、品牌起跑线（网页+知乎两种形式）、问答营销、品牌专区、闪头、等等，
　　用户点击了推广链接。推广链接被点击的次数称为点击量，即Clicks，产生的成本称为点击成本，平均每次点击成本称为单次点击价格，即CPC（Cost Per Click）。推广信息的点击次数与展示次数的比值称为点击率，即CTR（ClickThrough Rate）公式为：点击率=（点击量/展示量）*100 %。
　　用户打开浏览器时页面加载和打开的速度称为页面浏览量。
　　如何写出高质量的创意？在每个推广单元中，有两个扩展思路和两个标准思路。写idea的时候要注意在idea中收录关键词组的root。
　　较长的创意：标题限制在20个字以内，标题中出现1-2次的词根为佳；创意描述限制在100字以内，能出现2-3次的词根为佳，保证句子流畅，
　　标准创意：标题限制为13个字符，标题最好有词根的1~2倍；两行创意总共不超过36个字符，最好有1到2倍的词根。
　　搜索者分为三种类型1.导航搜索者：2.信息搜索者：3.事务搜索者：
　　一般搜索关键词—产品搜索关键词—属性搜索关键词
　　网页的标题：创建一个独特而准确的页面标题（蜘蛛爬行的标志，网站名称后缀）。标题主题要明确。
　　优化 URL 结构 1 动态 2 静态（友好 URL） 3 伪静态
　　面包屑使您的 网站 更易于搜索和浏览。
　　三大SEO工具：百度站长平台、站长工具、百度统计
　　着陆页主要用于提高转化率。登陆页面分为：首页、列表页、文章页面。
　　功能：引导注册、转化率、引导客户消费（提现）
　　登陆页面分为三种类型：信息登陆页面、紧凑登陆页面和交易登陆页面。
　　CPM（Cost Per Mille）：每千次展示的费用，是指向 1000 人展示一个媒体广告的成本。
　　核心关键词扩展：经验考虑、日志文档分析、对他人的引用网站。
　　长尾关键词扩展：1百度下拉框2同行资源3相关性扩展4关键词策划大师
　　有效搜索流量（点击率CIR，又称点击率）。
　　有效点击、无效点击、点击欺诈（无效点击≠恶意点击）
　　CPC（Cost Per Click）是互联网营销中最著名和流行的营销效果计费方法。
　　
　　二次跳转：当网站页面展开时，用户在页面上产生的点击量称为“二次跳转”。二跳的次数就是二跳的量。
　　搜索着陆页优化
　　搜索引擎影响点击的因素有哪些：位置、创意、性能
　　一个帐户最多可以收录 100 个促销计划，每个促销计划最多可以收录 1000 个促销单元，每个促销单元最多可以收录 5000 个 关键词 和 50 个广告素材。 关键词 与同一单元中的想法之间存在多对多的关系。
　　关键词的匹配方式：精确匹配---字面上与关键词相同的搜索词
　　词组匹配---完全匹配 + 正好收录这个的词组 关键词
　　广泛匹配——完全匹配+收录关键词的短语+关键词的相关变体
　　Negative match---与词组匹配和广泛匹配一起使用，对于一些可能匹配但不符合推广意图的，可以在否定匹配相关词汇表中加入关键词，以防止相应的推广信息触发。
　　为搜索想法写作
　　搜索引擎出价
　　什么是搜索广告素材：广告素材是企业向搜索用户展示的宣传内容，包括标题、描述、访问 URL 和显示 URL。 关键词可以为你定位潜在客户，创意帮你吸引潜在客户。创意质量会极大地影响关键词的点击率，进而通过质量影响你的推广成本和推广效果。
　　通配符、断句符、闪烁的红色：通配符可以帮助您将 关键词 插入到您的广告素材中，并且通配符的广告素材将与触发的 关键词 一起显示，而不是通配符标志。可以在广告素材中插入多个通配符，以帮助您解决标题和说明的截断或换行位置。仅当促销结果显示在右侧的促销位置时才有效。当广告素材展示在用户面前时，标题描述和搜索词相同或含义相近的部分会以红色字体显示，称为广告素材红色。
　　关键词出价：什么是出价：出价是您愿意为每次点击支付的最高金额。百度的计费机制确保实际点击价格不超过您的出价，在某些情况下甚至可能远低于您的出价，尽可能节省您的推广预算。
　　质量与排名：什么是质量：是衡量关键词在搜索推广中质量的综合指标，在账号中以三星级的形式呈现。质量越高，推广质量越好，同等条件下赢得潜在客户关注和认可的能力越强。
　　点击计费方式：点击价格是指您为用户点击访问支付的实际推广费用
　　点击价格=（下一个出价*下一个质量）/关键词质量+0.01
　　6.设置区域推广和推广周期：一周为一个周期，按天设置。
　　质量、点击率、点击价格。
　　新的SEO生态链下如何优化搜索？
　　对于SEO人员来说尤为重要。有时我们需要“与时俱进”，改变我们的思维。 2022年SEO新生态下如何做好搜索优化？小兵将通过以下内容与大家分享心得和看法。
　　我们如何才能在 2021 年获得准确的流量？对于seo优化者来说尤为重要，需要“与时俱进”改变优化方式，那么2021年新站如何优化呢？根据以往的优化经验，士兵们将通过以下方式分享他们的经验和意见。
　　一、SEO 基础知识
　　国内SEO优化行业已经发展多年。 “网页收录”一直是站长们比较关心的问题。下面，大兵将重点给大家讲讲新旧网页的收录问题。
　　1、基本元素
　　很多基础是收录页面必不可少的元素，无论是新的网站还是旧的网站，基于多年的网站优化经验，我建议我们重点关注以下几个因素：
　　1、页面内容质量
　　优质的原创内容也能满足用户的搜索需求，这样的内容对搜索引擎总是友好的。
　　2、网站结构风格
　　
　　标准的网站结构设计和差异化的网站前端风格往往能给搜索引擎留下深刻印象，但这并不是建议你在网站结构上进行创新，相反< @网站在不同的行业中，网站的结构必须与主流的网站风格保持一致，否则搜索引擎蜘蛛很难有效识别和掌握，后者是网站 流量和排名都有影响。
　　3、网站主题信息
　　对于网络信息安全和内容的发展原创，搜索引擎越来越重视内容所有权的问题，建议做好跨学科的工作。
　　4、页面加载速度
　　很多网站管理员认为，只要网站打开速度不是太慢，网站如果你的网站打开速度快了，网站关键词排序就会缺乏耐力，这是一个很好的解决方案，根据官方公开文档的搜索引擎，建议PC和移动网页都在1.5秒内打开。
　　2、新网站收录
　　搜索引擎通常对新的网站s 有一个特定的审核周期。根据新的 网站 内容质量审核周期的长度和长度，在审核完成之前不会出现新的 网站 页面。为了缩短新版网站的审核周期，Soldier的建议如下：
　　1、在百度站长平台验证你的网站，填写网站注册号，相关网站主题，选择网站 type 和 field ，这一步是必须的，不要错过；
　　2、提交simfdh网站地图文件到百度站长平台；
　　3、增加网站相关行业的友情链接数量，提高搜索蜘蛛的频率；
　　4、保证新的网站页面在首页有展示入口，重要的内容栏可以在网站导航栏布局。新站初期，建议只更新一栏网站的内容，建立与搜索引擎的信任。
　　查看新的网站需要多长时间？新网站请参考百度评测期。新站评价期如何处理？这篇文章。
　　3、旧址收录
　　老版网站一般使用3到5年，不断更新维护。 收录 页面运行良好。但是，如果旧的网站突然出现不收录该页面，可能是由于以下原因：
　　1、内容同质化
　　老网站内容同质化问题严重，网站中多个文章的核心关键词可能存在冲突。
　　对于旧的网站，没有必要过多追求网站页面的收录。我们应该思考如何改进以前的内容以获得更准确的流量，例如更新和提高网站旧内容的质量，以满足更多用户的更多搜索需求。
　　2、在网站上添加一个新部分
　　这个网站的内容更新已经固定在一栏下很久了，后来又加了一栏。此时，新列的内容可能不包括在内。这种情况下，建议增加新栏目的曝光率，带动新栏目内容下的捕获率和收录率。
　　3、内容主题过于分散
　　随着搜索引擎算法的升级，网站内容的垂直性不断被强调。如果您的 网站 内容更新与 网站 主题无关或无关，则可能会影响您的 网站 搜索引擎评级。如果与网站主题无关的内容占据大部分比例，内容质量不高，可能会影响网站关键词的排名。
　　4、网站结构混乱
　　网站结构设计的杂乱是影响网页收录的重要因素之一，如缺少链接、链接到相关内容、忽略聚合标签等。
　　二、搜索引擎优化警告
　　搜索引擎优化过程中常见的几个问题：
　　1、首选域不是唯一的
　　首选域不是唯一的，这意味着网站页面的访问路径不一致。一般有以下几种情况：
　　①，域/index.html；
　　②.有www域名和无www域名双重解析，无301永久重定向操作； 查看全部

　　网页数据抓取怎么写爬虫程序，手动扒取网页网址
　　
　　网页数据抓取怎么写爬虫程序，手动扒取网页网址，怎么程序化的把页面的各个小站点都抓取下来？①爬虫获取网页，并将抓取数据传递给数据库进行整理②定时抓取小站点进行处理③对抓取下来的数据进行字符串分析数据字典分析数据库的设计先定好这样一些的需求最终的方案是，让网页分析爬虫进行爬取下来之后的数据，再转化为xml格式的表格，然后，用python进行处理，生成数据库。
　　
　　（比如说，最终需要一个json，格式化之后用json.loads进行解析处理最终才能输出真正的数据库。）设计数据库构建数据库的时候，建议暂时只用一个中间表，将整个网页分为多张表格，用于后续的处理。先构建一个html页面，用于数据查询，接着，将字段组合进去，建立一个csv文件，用于collections导入数据输出自定义表格示例代码为了保证有前后顺序，我们使用循环匹配的方式将每页的相同字段进行匹配。
　　实现细节#代码为保证有前后顺序，这里假设需要从多个页面进行查询#导入库fromrequestsimportrequestfromlxmlimportetreefromxml.parserimportxmltextjoinfromxml2.xmlutilsimportnewrategrelfromcontent2dimportparsefromsqlalchemy.migrateimportmigrateimporttime#指定datas和schema列表t={'user-agent':'mozilla/5.0(windowsnt6.1;win64;x64)applewebkit/537.36(khtml,likegecko)chrome/62.0.3325.110safari/537.36','post':'{'post':'{"post":"{to":"[.*]"}"}'}','put':'{'post':'{"post":"{"[.*]"}"}'}','delete':'{'post':'{"post":"{"[.*]"}"}'}'}match=[]#生成{"to":"[.*]"}中的to属性#获取字段名称t=s.findall(match,t)print('t[{"to":"[.*]"}"]find出来的字段{}[{"to":"[.*]"}"]'.format(t,t))ts=t.group(3)print('t[{"to":"[.*]"}"]find出来的字段{}[{"to":"[.*]"}"]'.format(ts,t))t=fitch(ts)print('t[{"to":"[.*]"}"]find出来的字段{}[{"to":"[.*]"}"]'.format(t,t))ts=fitch(ts)print('t[{"to":"[.*]"}"]find出来的字段{}[{"to":"[.*]"}"]'.format(ts,t))。 查看全部

　　网页数据抓取怎么写爬虫？(forresponseinnetworkonly)的知识要点
　　网页数据抓取怎么写爬虫？看了这篇文章，你的思路很清晰爬虫所需要的知识要点怎么搭建好爬虫服务器并发正确的同时更改header并不同情况下重定向，说明协议1。服务器数据：(forresponseinnetworkonly)response的来源有几种模式如下：1。对方拿到数据以后，会将数据发送到客户端进行正常的http请求，(post,get,put,delete,head等)客户端通过解析header从而访问服务器获取数据(postputdeleteheadhttp/1。
　　1host:gatewaytransport-encoding:utf-8jsonphttp/1。1accept-encoding:application/json,text/javascript,*/*)2。对方拿到数据以后，可以发送给他自己的程序服务器，但是这个方法对方服务器没有权限，请求到他们自己的服务器在等待客户端反馈回来（一般）服务器分为客户端-服务器模式，服务器-客户端模式，双向模式（firefox）2。
　　浏览器本身，一般都是在浏览器开发者工具中进行控制（cmd或者进入浏览器或者进入chrome浏览器）3。分布式的http代理服务器（阿里云等）其他的数据抓取的教程参考官方文档。
　　分享一个talk君几年前写的教程。数据采集的三种方式总结一下。
　　
　　一、根据应用的需求，
　　二、大数据应用，从历史数据获取实时数据，
　　三、其他应用形式，从一些公开数据源获取数据1.分布式数据采集：每台运行在不同机器的数据采集服务器，还有配置成可在单台节点执行的ftp服务器。（有一些公司用其他实现，不过效率较低）2.实时数据采集：每秒钟，具体多少秒记不清楚，估计在数百gb左右，算上数据抓取过程和处理过程中丢失的数据，有没有大数据量无法估算（或许有，是我记错了，或许有误，但是之前很少看到大数据量的报道，也不能这么说，不如平时报道的大。
　　）。3.大数据采集：其实和实时数据采集原理相同，只是服务器要有一个宽带连接要做到高速的数据传输。（公司太小，数据采集达不到效率的要求）。4.纯采集：有纯采集需求的可以忽略这一条，每台采集器集群，注意采集带宽，别做到了几台采集器集群可以起作业了。
　　二、nginx做http代理服务器网络抓取具体流程
　　
　　1、获取各大网站response数据在nginx中安装相应的loader，request和response模块。
　　2、将抓取结果封装成json格式
　　3、nginx反向代理，打开每个网站，让网站请求response。
　　4、从网站请求json文件进行采集。
　　注意：用nginx反向代理服务器代理网站请求数据的流程如下：
　　1)发起请求：a、从nginx中反向代理进来。 查看全部

　　网页数据抓取怎么写代码实现无非两个方面(图)
　　网页数据抓取怎么写代码实现无非两个方面1，有html代码，把需要抓取的css和js用代码实现2，没有css和js，有格式化的代码或者代码封装，比如抓取百度搜索，可以用parse来封装一下网页对接代码，这种的很多，阿里巴巴也能用。
　　从googlespider学习
　　有请googlespider一起工作
　　有人专门做了爬虫公司，如spiderwalker。
　　scrapy
　　你可以试试『java』这个id，最近我也正在学习，还不太会。
　　
　　googlespider
　　我们用，
　　请看我的博客-to-google-spider-me
　　现在好像叫云手机
　　我没有用我用#spider'sgooglesense
　　scrapy只会一个网页的抓取，
　　我用segmentfault，大部分是抓京东，易趣之类的，因为今年3月注册的，
　　
　　cookie、地址簿、公司招聘信息-1621419-1-1.html
　　获取财务信息的话，推荐vvvvvvvq，scrapy兼容性特别好，
　　我正在用nestedxmlapplication实现
　　用bostoncitybaseapp
　　一直在用pyautomator。
　　如果scie对象应用技术允许，centurylabs把所有图像识别应用到他们的项目里。
　　用python抓取外星网页，
　　googlespider?爬虫最常用来取数据或者获取某个类别的某一时间段的数据的，google搜索量多少，公司企业招聘数据这种的数据。 查看全部

　　网页数据抓取怎么写？抓取网页中javascript是怎么解析的
　　网页数据抓取怎么写？抓取网页数据用到的一个很重要的工具是selenium（也可以用java开发javascript代码做爬虫），这个工具是目前http协议数据获取技术最好用的工具。在抓取一个网页数据时，先不要直接执行抓取，首先要做一个网页编码处理，因为我们要明确浏览器的编码格式。如果是javascript开发，要弄明白网页中javascript是怎么解析的。
　　先看看正常网页的抓取过程：如图，每一个不一样的网页，发给爬虫的抓取要求都是一样的，就是要给定一个url，要求它能把搜索的内容提取出来。目前主流的http协议是get，其url可以是，也可以是，带参数，如：e的url就是：，get格式就可以满足。但是get协议就一定能抓取任意数据么？其实也不一定。因为爬虫是模拟人浏览网页，而人不太可能看懂那么多英文，特别是很多网页都写着“get请求”或者“post请求”。
　　在get格式的http请求中，可能有些用户并不知道其真正内容是什么，但通过浏览器上的“请求转发”功能，则一定可以做到。如图，如果请求被浏览器转发给javascript开发者，并请求网页的html代码，那就能抓取网页内容，如：，抓取内容就是javascript解析出来的内容。在爬虫开发中，最重要的一点就是先模拟人浏览网页，然后提取出他们的内容。
　　
　　网页抓取数据抓取一般以web服务器抓取为主，如果某网站的数据收集技术不是很复杂，爬虫数据也相对比较多，可以试试爬虫定向爬取。简单举个例子：比如某网站搜索“1024”，这是一个http协议的搜索结果页，里面有几千万条数据，我想抓取所有的数据。如果爬虫这样进行抓取：一个爬虫分别抓取“1024”这个httpurl,“1024”这个httpurl的get请求，爬虫并不需要理解http协议的每一个字段的意思，通过浏览器的“请求转发”功能，就能抓取所有的数据了。
　　但是，这样的方法会浪费大量的时间，更可怕的是，如果网站处于登录状态，抓取的并不是真正的数据。想想看，为了爬取“1024”这个http页面，你需要收集多少数据？那么爬虫定向抓取呢？如果抓取1024前，你又需要抓取那些数据？爬虫获取数据的方法：。
　　1、爬虫采用被动爬取的方式，只要爬虫服务器端收到http请求，就去获取数据。
　　
　　2、爬虫采用采用主动爬取的方式，爬虫服务器需要处理请求，然后将数据请求重定向到爬虫爬取页面，这样爬虫会对http协议的每一个字段解析，进行抓取。
　　两种抓取方式的区别：
　　1、主动爬取比被动爬取时间要快，因为不需要了解http协议每一个字段的意思，速度比较快。
　　2、主动爬取的抓取数据多， 查看全部

　　python学习-知乎专栏爬虫基础python爬虫框架有哪些？
　　网页数据抓取怎么写爬虫爬取网站的html页面，实现对网站的爬取，有些人认为这是爬虫最基本的功能，其实不然，这只是爬虫开始阶段。然后你会用简单的库(node.js)去爬取页面，然后用javascript去操作页面的html元素(网页元素)，最后再用javascript代码加载html，这样就实现了对一个网站的编程。
　　
　　什么是parsed？其实很多人说我需要针对网页的一部分内容抓取，我希望这个页面上的网页源代码里面的数据被parsed，问我有什么办法可以做到parsed(过滤)我觉得，这个问题应该被归到我们针对网页数据库的抓取处理上，我们有非常多的数据库语言，sqlserver、mysql、oracle、mongodb等等，目前我使用的数据库语言主要是redis.我们只需要几行代码就可以实现parsed(过滤)，这个过程相对复杂。
　　然后你会对一个网站的内容加载时间有这样的要求，问我有什么办法可以快速实现parsed(对内容过滤)。chrome浏览器的抓取当parsed(过滤)完成后，就需要关注spider怎么找到这个网页，去抓取那些有用的信息。看图说话：你需要python加数据库，还需要python的自动化测试工具，还需要一个网页源代码里面内容比较复杂的分页爬取工具，还需要爬虫基础等等。
　　
　　我接触python有三年了，我来介绍下python爬虫的一些简单知识。python爬虫学习-知乎专栏爬虫基础python爬虫框架有哪些？两个：scrapy和requests--官方文档(2)其中requests是一个有名的开源框架，用于处理http请求（包括get和post请求）的工具，它通过浏览器传递request对象，post请求则是包含post对象的请求（后面讲另一个框架的时候会有介绍），并将结果返回给使用者。
　　由于它简单，功能很多，很多外国技术员会用它来进行web开发。这些外国技术员也会把它和一些比较像的框架结合在一起。scrapy，顾名思义，它是scrapy框架，包含一个工作流程图，但是我认为scrapy最难得就是python接口了，它本身的效率很一般，所以只能用于爬虫的循环等小一些场景的处理。如果这些只是帮助你理解一下python爬虫的话，接下来就是来说下python爬虫是怎么构建的。
　　爬虫的底层架构存在很多重要组件，你可以把他们理解为背景知识，在后面的学习中你会遇到，有兴趣可以多了解下。爬虫的首页：http请求在pythonscrapy框架的构建中，由于一些因素，首页会变得复杂：1、需要一个工作流程图，要有网页标题、分类、图片、标签等等，一个完整的请求都有要有哪些参数，能不能简单写一个？答案是可以，但是可读性很差，要。 查看全部

　　网页数据抓取怎么写？网页抓取的web端代码吗？
　　网页数据抓取怎么写？？？？？网页数据抓取怎么写？？？？？抓取一个手机的每个月销量？？？？抓取你上个月的所有微信好友？？？？我想问的是，你说你在写这篇教程前写好了抓取的web端web代码吗？？？？如果没有，那你随便用个记事本，markdown也能写吧？如果你网页上看到的都是html，那python最好的语言是python3，而不是xml和css.不管是java还是php都不需要文件。
　　就像你开个公司，你的业务是根据数据写个报表给客户看，那一个java怎么搞啊？你怎么知道你的报表是html，css,或者php写出来的？在抓取信息时，你的代码需要只爬取信息，不放入数据库，而数据库的数据你只能存在本地。比如你要爬取美团、你也要爬取他的数据，而不能用php爬取其他店铺的数据.如果你最终要让爬取一个列表，比如2500页商品信息，并存进数据库，xml的时代已经过去了，要用数据库中select方法获取。
　　java抓取也应该分页。作为一个爬虫开发者，有以下5点经验，可以帮助我们判断是否要让爬虫可以进行多页抓取（。
　　
　　1）每页抓取多少？请爬取的信息，不能超过一定数量，否则就会造成拒绝请求。
　　比如：假设这里请求8000个商品，
　　0)=1000个
　　
　　2）请求对象是否可变？默认情况下java可以在get方法中一页一页的返回请求对象，但是xml一页最多只能爬100个商品，在java中表示1页爬100个商品。java在请求对象里面进行限制，表示只能有1个返回商品请求对象。但是xml是无论如何都能爬一页所有商品的，虽然上限是1000个。这就是重点，我们不要看着java自己一页一页爬你想要的数量，而选择爬取一页所有商品中的某一个商品，这是不现实的。
　　比如爬取一页2000个商品，就可以直接爬取下方商品之间的数量差异值，比如：200个商品就能直接爬取到这200个商品的数量差异值，但是xml就不好弄了，xml无法搞定这个。（。
　　3）请求对象是否可重复？xml默认是不可重复的，至少我在python中是这样，对于爬虫过程，进行多次请求（xml中一共有10个字段，每次的请求只有3个字段）对应的请求对象的时候，难道我还会存很多对象嘛？我想都不想直接忽略掉。我选择放弃对类似商品名称等字段的请求，而仅仅存放对当前行内请求所关联对象，对于爬虫数据抓取应该不会出现问题。（。
　　4）请求对象是否可重定向？请求并非一定不会返回，还是有可能返回，我们可以请求对象进行重定向即返回了。这就是为什么单页单请求是未来的趋势的原因。但是，一个页面多个请求， 查看全部

　　ebay数据抓取怎么写？怎么ebay的数据呢？
　　网页数据抓取怎么写？首先要想好，用什么框架，html，css还是js？做什么数据抓取？有数据什么好处？显然，最常用的就是自己写一个网页js爬虫，css等第三方爬虫，爬取json数据，一键导出excel。比如天猫，每次一刷新，你会看到页面上又出现了什么商品。api也不用去找，去github上找开源的。这里以python3.x版本的抓取开源链接比如这个:ilovehanzi：python3.x爬虫教程[illustrator](爬取ebay原版特卖商品页)其次就是找实际的需求，比如天猫成交总额达几万亿，卖家几千万，买家几百万，你就可以爬取这个市场数据。
　　
　　当然你也可以根据自己的需求去开发爬虫项目，然后写出if代码最后加到js，css里。那么对于javascript怎么抓取ebay的数据呢？我建议可以使用requests库。2.注意事项一定要记得设置好user-agent我设置的是:user-agent="mozilla/5.0(x11;linuxx86_64)applewebkit/537.36(khtml,likegecko)chrome/53.0.2824.100safari/537.36"，并且要设置全局代理，否则会导致抓取失败。
　　这里我设置的全局代理是localhost.iternet加了代理之后，可以完美抓取ebay的所有商品链接。
　　
　　我尝试过去issues回答问题：，我的想法和答案其实没啥多大差别，所以以下的内容也是一样：任何一个网站都可以用于javascript代码抓取，没必要非得是ebay这种大网站；爬虫要懂得爬虫的分析与分析网站内容对于抓取这些信息，需要在有一定javascript经验的前提下，搞明白网站到底想要抓取什么。对于javascript知识了解多少根本不重要，重要的是你清楚一个网站的内容结构是怎么样，比如淘宝可能是商品分类页、商品详情页、商品推荐页，或者商品分类页。
　　他们的跳转链接、显示的图片内容、默认浏览器等等，要了解个中的分布情况。可以看看这个网站的javascript教程：/可以在教程里面抓取有用的部分：javascript书籍推荐。 查看全部

　　不用写代码，如何爬取简单网页的信息？
　　经常会遇到一些简单的需求，需要爬取某网站上的一些数据，但这些页面的结构非常的简单，并且数据量比较小，自己写代码固然可以实现，但杀鸡焉用牛刀？
　　目前市面上已经有一些比较成熟的零代码爬虫工具，比如说优采云，有现成的模板可以使用，同时也可以自己定义一些抓取规则。但我今天要介绍的是另外一个神器 -- Web Scraper，它是 Chrome 浏览器的一个扩展插件，安装后你可以直接在F12调试工具里使用它。
　　# 1. 安装 Web Scraper
　　有条件的同学，可以直接在商店里搜索 Web Scraper 安装它
　　
　　没有条件的同学，可以来这个网站（）下载 crx 文件，再离线安装，具体方法可借助搜索引擎解决
　　
　　安装好后，需要重启一次 Chrome， 然后 F12 就可以看到该工具
　　
　　# 2. 基本概念与操作
　　在使用 Web Scraper 之前，需要讲解一下它的一些基本概念：
　　sitemap
　　直译起来是网站地图，有了该地图爬虫就可以顺着它获取到我们所需的数据。
　　因此 sitemap 其实就可以理解为一个网站的爬虫程序，要爬取多个网站数据，就要定义多个 sitemap。
　　sitemap 是支持导出和导入的，这意味着，你写的 sitemap 可以分享给其他人使用的。
　　从下图可以看到 sitemap 代码就是一串 JSON 配置
　　只要拿到这个配置你就可以导入别人的 sitemap
　　
　　Selector
　　直译起来是选择器，从一个布满数据的 HTML 页面中去取出数据，就需要选择器去定位我们的数据的具体位置。
　　每一个 Selector 可以获取一个数据，要取多个数据就需要定位多个 Selector。
　　Web Scraper 提供的 Selector 有很多，但本篇文章只介绍几种使用频率最高，覆盖范围最广的 Selector，了解了一两种之后，其他的原理大同小异，私下再了解一下很快就能上手。
　　
　　Web Scraper 使用的是 CSS 选择器来定位元素，如果你不知道它，也无大碍，在大部分场景上，你可以直接用鼠标点选的方式选中元素， Web Scraper 会自动解析出对应的 CSS 路径。
　　Selector 是可以嵌套的，子 Selector 的 CSS 选择器作用域就是父 Selector。
　　正是有了这种无穷无尽的嵌套关系，才让我们可以递归爬取整个网站的数据。
　　如下就是后面我们会经常放的 选择器拓扑，利用它可以直观的展示 Web Scraper 的爬取逻辑
　　
　　数据爬取与导出
　　在定义好你的 sitemap 规则后，点击 Scrape 就可以开始爬取数据。
　　爬取完数据后，不会立马显示在页面上，需要你再手动点击一下 refresh 按钮，才能看到数据。
　　最后数据同样是可以导出为 csv 或者 xlsx 文件。
　　
　　# 3. 分页器的爬取
　　爬取数据最经典的模型就是列表、分页、详情，接下来我也将围绕这个方向，以爬取 CSDN 博客文章去介绍几个 Selector 的用法。
　　分页器可以分为两种：
　　在早期的 web-scraper 版本中，这两种的爬取方法有所不同。
　　对于某些网站的确是够用了，但却有很大的局限性。
　　经过我的试验，第一种使用 Link 选择器的原理就是取出 下一页 的 a 标签的超链接，然后去访问，但并不是所有网站的下一页都是通过 a 标签实现。
　　像下面这样用 js 监听事件然后跳转的，就无法使用 Link 选择器 。
　　而在新版的 web scraper ，对导航分页器提供了特别的支持，加了一个 Pagination 的选择器，可以完全适用两种场景，下面我会分别演示。
　　不重载页面的分页器爬取
　　点入具体一篇 CSDN 博文，拉到底部，就能看到评论区。
　　如果你的文章比较火，评论的同学很多的时候，CSDN 会对其进行分页展示，但不论在哪一页的评论，他们都隶属于同一篇文章，当你浏览任意一页的评论区时，博文没有必要刷新，因为这种分页并不会重载页面。
　　
　　对于这种不需要重载页面的点击，完全可以使用 Element Click 来解决。
　　其中最后一点千万注意，要选择 root 和 next_page，只有这样，才能递归爬取
　　
　　最后爬取的效果如下
　　使用 Element Click 的 sitemap 配置如下，你可以直接导入我的配置进行研究,配置文件下载：
　　当然啦，对于分页这种事情，web scraper 提供了更专业的 Pagination 选择器，它的配置更为精简，效果也最好
　　对应的 sitemap 的配置如下，你可以直接导入使用 ,配置文件下载：
　　要重载页面的分页器爬取
　　CSDN 的博客文章列表，拉到底部，点击具体的页面按钮，或者最右边的下一页就会重载当前的页面。
　　
　　而对于这种分页器，Element Click 就无能为力了，读者可自行验证一下，最多只能爬取一页就会关闭了。
　　而作为为分页而生的 Pagination 选择器自然是适用的
　　
　　爬取的拓扑与上面都是一样的，这里不再赘述。
　　
　　对应的 sitemap 的配置如下，你可以直接导入去学习,配置文件下载：
　　# 4. 二级页面的爬取
　　CSDN 的博客列表列表页，展示的信息比较粗糙，只有标题、发表时间、阅读量、评论数，是否原创。
　　想要获取更多的信息，诸如博文的正文、点赞数、收藏数、评论区内容，就得点进去具体的博文链接进行查看
　　
　　web scraper 的操作逻辑与人是相通的，想要抓取更多博文的详细信息，就得打开一个新的页面去获取，而 web scraper 的 Link 选择器恰好就是做这个事情的。
　　
　　爬取路径拓扑如下
　　
　　爬取的效果如下
　　sitemap 的配置如下，你可以直接导入使用,配置文件下载：
　　# 5. 写在最后
　　上面梳理了分页与二级页面的爬取方案，主要是：分页器抓取和二级页面抓取。
　　只要学会了这两个，你就已经可以应对绝大多数的结构性网页数据了。 查看全部

　　网页数据抓取怎么写爬虫？--黄哥的回答
　　网页数据抓取怎么写爬虫？-黄哥的回答web开发的知识体系是：html——语言——框架——sql数据库——前端。web开发分两个方向：一个是web前端开发，一个是web后端开发web前端工程师——从事网页web前端的开发相关工作开发应用软件网站web前端开发之request、request.get、header以及其它什么函数方面的东西。
　　web后端开发——从事网页后端开发相关工作开发apiweb前端工程师——从事网页前端web前端开发，计算机基础知识和网络基础知识要有。php/python/java数据库——数据库基础知识学习。其它相关知识：前端工程师——从事网页前端的开发图形程序开发——web前端ui/vi设计网络/前端/后端工程师——从事网页前端的开发或后端服务器开发或者c/c++、java、go/c#、nodejs等。
　　ssm框架其它相关知识：后端开发方面网页开发——从事网页前端的开发网页后端开发——使用ssh、laravel、nginx/php等等框架进行网页开发spa架构web工程师——从事网页前端开发spa架构进行项目开发web前端工程师——从事网页前端开发的高级工程师图形程序开发——web前端的关键字——flashflex和spriteworks，其它知识：数据库——关系型数据库mysql、oracle、mssql。
　　java数据库——关系型数据库redis、mongodbnodejs服务器开发——nginx/lighttpd。 查看全部

　　数据分析硬核技能：用 Python 爬取网页
　　编译：欧剃
　　作为数据科学家的第一个任务，就是做网页爬取。那时候，我对使用代码从网站上获取数据这项技术完全一无所知，它偏偏又是最有逻辑性并且最容易获得的数据来源。在几次尝试之后，网页爬取对我来说就几乎是种本能行为了。如今，它更成为了我几乎每天都要用到的少数几个技术之一。
　　在今天的文章中，我将会用几个简单的例子，向大家展示如何爬取一个网站——比如从Fast Track上获取 2018 年 100 强企业的信息。用脚本将获取信息的过程自动化，不但能节省手动整理的时间，还能将所有企业数据整理在一个结构化的文件里，方便进一步分析查询。
　　太长不看版：如果你只是想要一个最基本的 Python 爬虫程序的示例代码，本文中所用到的全部代码都放在GitHub（），欢迎自取。
　　准备工作
　　每一次打算用 Python 搞点什么的时候，你问的第一个问题应该是：“我需要用到什么库”。
　　网页爬取方面，有好几个不同的库可以用，包括：
　　今天我们打算用 Beautiful Soup 库。你只需要用pip（Python包管理工具）就能很方便地将它装到电脑上：
　　
　　安装完毕之后，我们就可以开始啦！
　　检查网页
　　为了明确要抓取网页中的什么元素，你需要先检查一下网页的结构。
　　以Tech Track 100强企业（%3A//www.fasttrack.co.uk/league-tables/tech-track-100/league-table/）这个页面为例，你在表格上点右键，选择“检查”。在弹出的“开发者工具”中，我们就能看到页面中的每个元素，以及其中包含的内容。
　　右键点击你想要查看的网页元素，选择“检查”，就能看到具体的 HTML 元素内容
　　既然数据都保存在表格里，那么只需要简单的几行代码就能直接获取到完整信息。如果你希望自己练习爬网页内容，这就是一个挺不错的范例。但请记住，实际情况往往不会这么简单。
　　这个例子里，所有的100个结果都包含在同一个页面中，还被标签分隔成行。但实际抓取过程中，许多数据往往分布在多个不同的页面上，你需要调整每页显示的结果总数，或者遍历所有的页面，才能抓取到完整的数据。
　　在表格页面上，你可以看到一个包含了所有100条数据的表格，右键点击它，选择“检查”，你就能很容易地看到这个 HTML 表格的结构。包含内容的表格本体是在这样的标签里：
　　
　　每一行都是在一个标签里，也就是我们不需要太复杂的代码，只需要一个循环，就能读取到所有的表格数据，并保存到文件里。
　　附注：你还可以通过检查当前页面是否发送了 HTTP GET 请求，并获取这个请求的返回值，来获取显示在页面上的信息。因为 HTTP GET 请求经常能返回已经结构化的数据，比如 JSON 或者 XML 格式的数据，方便后续处理。你可以在开发者工具里点击 Network 分类（有必要的话可以仅查看其中的 XHR 标签的内容）。这时你可以刷新一下页面，于是所有在页面上载入的请求和返回的内容都会在 Network 中列出。此外，你还可以用某种 REST 客户端（比如Insomnia）来发起请求，并输出返回值。
　　刷新页面后，Network 标签页的内容更新了
　　用 Beautiful Soup 库处理网页的 HTML 内容
　　在熟悉了网页的结构，了解了需要抓取的内容之后，我们终于要拿起代码开工啦～
　　首先要做的是导入代码中需要用到的各种模块。上面我们已经提到过BeautifulSoup，这个模块可以帮我们处理 HTML 结构。接下来要导入的模块还有urllib，它负责连接到目标地址，并获取网页内容。最后，我们需要能把数据写入 CSV 文件，保存在本地硬盘上的功能，所以我们要导入csv库。当然这不是唯一的选择，如果你想要把数据保存成 json 文件，那相应的就需要导入json库。
　　
　　下一步我们需要准备好需要爬取的目标网址。正如上面讨论过的，这个网页上已经包含了所有我们需要的内容，所以我们只需要把完整的网址复制下来，赋值给变量就行了：
　　
　　接下来，我们就可以用urllib连上这个URL，把内容保存在page变量里，然后用 BeautifulSoup 来处理页面，把处理结果存在soup变量里：
　　
　　这时候，你可以试着把soup变量打印出来，看看里面已经处理过的 html 数据长什么样：
　　
　　如果变量内容是空的，或者返回了什么错误信息，则说明可能没有正确获取到网页数据。你也许需要用一些错误捕获代码，配合urllib.error（）模块，来发现可能存在的问题。
　　查找 HTML 元素
　　既然所有的内容都在表格里（标签），我们可以在soup对象里搜索需要的表格，然后再用find_all方法，遍历表格中的每一行数据。
　　如果你试着打印出所有的行，那应该会有 101 行 —— 100 行内容，加上一行表头。
　　
　　看看打印出来的内容，如果没问题的话，我们就可以用一个循环来获取所有数据啦。
　　如果你打印出 soup 对象的前 2 行，你可以看到，每一行的结构是这样的：
　　可以看到，表格中总共有 8 列，分别是 Rank（排名）、Company（公司）、Location（地址）、Year End（财年结束）、Annual Sales Rise（年度销售增长）、Latest Sales（本年度销售额）、Staff（员工数）和 Comments（备注）。
　　这些都是我们所需要的数据。
　　这样的结构在整个网页中都保持一致（不过在其他网站上可能就没这么简单了！），所以我们可以再次使用find_all方法，通过搜索元素，逐行提取出数据，存储在变量中，方便之后写入 csv 或 json 文件。
　　循环遍历所有的元素并存储在变量中
　　在 Python 里，如果要处理大量数据，还需要写入文件，那列表对象是很有用的。我们可以先声明一个空列表，填入最初的表头（方便以后CSV文件使用），而之后的数据只需要调用列表对象的append方法即可。
　　
　　这样就将打印出我们刚刚加到列表对象rows中的第一行表头。
　　你可能会注意到，我输入的表头中比网页上的表格多写了几个列名，比如Webpage（网页）和Description（描述），请仔细看看上面打印出的 soup 变量数据——第二行第二列的数据里，可不只有公司名字，还有公司的网址和简单描述。所以我们需要这些额外的列来存储这些数据。
　　下一步，我们遍历所有100行数据，提取内容，并保存到列表中。
　　循环读取数据的方法：
　　
　　因为数据的第一行是 html 表格的表头，所以我们可以跳过不用读取它。因为表头用的是标签，没有用标签，所以我们只要简单地查询标签内的数据，并且抛弃空值即可。
　　接着，我们将 data 的内容读取出来，赋值到变量中：
　　如上面的代码所示，我们按顺序将 8 个列里的内容，存储到 8 个变量中。当然，有些数据的内容还需有额外的清理，去除多余的字符，导出所需的数据。
　　数据清理
　　如果我们打印出company变量的内容，就能发现，它不但包含了公司名称，还包括和描述。如果我们打印出sales变量的内容，就能发现它还包括一些备注符号等需要清除的字符。
　　
　　我们希望把company变量的内容分割成公司名称和描述两部分。这用几行代码就能搞定。再看看对应的 html 代码，你会发现这个单元格里还有一个元素，这个元素里只有公司名称。另外，还有一个链接元素，包含一个指向该公司详情页面的链接。我们一会也会用到它！
　　为了区分公司名称和描述两个字段，我们再用find方法把元素里的内容读取出来，然后删掉或替换company变量中的对应内容，这样变量里就只会留下描述了。
　　要删除sales变量中的多余字符，我们用一次strip方法即可。
　　
　　最后我们要保存的是公司网站的链接。就像上面说的，第二列中有一个指向该公司详情页面的链接。每一个公司的详情页都有一个表格，大部分情况下，表格里都有一个公司网站的链接。
　　
　　检查公司详情页里，表格中的链接
　　为了抓取每个表格中的网址，并保存到变量里，我们需要执行以下几个步骤：
　　正如上面的截图那样，看过几个公司详情页之后，你就会发现，公司的网址基本上就在表格的最后一行。所以我们可以在表格的最后一行里找元素。
　　
　　同样，有可能出现最后一行没有链接的情况。所以我们增加了try... except语句，如果没有发现网址，则将变量设置成None。当我们把所有需要的数据都存在变量中的以后（还在循环体内部），我们可以把所有变量整合成一个列表，再把这个列表append到上面我们初始化的 rows 对象的末尾。
　　
　　上面代码的最后，我们在结束循环体之后打印了一下 rows 的内容，这样你可以在把数据写入文件前，再检查一下。
　　写入外部文件
　　最后，我们把上面获取的数据写入外部文件，方便之后的分析处理。在 Python 里，我们只需要简单的几行代码，就可以把列表对象保存成文件。
　　
　　最后我们来运行一下这个 python 代码，如果一切顺利，你就会发现一个包含了 100 行数据的 csv 文件出现在了目录中，你可以很容易地用 python 读取和处理它。
　　总结
　　这篇简单的 Python 教程中，我们一共采取了下面几个步骤，来爬取网页内容：
　　如果有什么没说清楚的，欢迎大家在下面留言，我会尽可能给大家解答的！
　　附：本文全部代码（）
　　祝你的爬虫之旅有一个美好的开始！
　　编译来源： 查看全部

　　R语言网页数据抓取XML数据包
　　R语言网页数据抓取XML数据包
　　原创Lily
　　R语言论坛
　　Ryuyanluntan
　　大数据时代，我们需要一个强大的软件Runing!!!R语言出现了!!!这里是R语言最好的学习交流平台，包括R语言书籍，R语言课程，R语言程序包使用，教你获取数据，处理数据，做出决策！！
　　发表于
　　收录于合集
　　
　　有些网络上的数据无法复制粘贴，一个一个录入有点费时费力，此时用这种数据抓取方法，短短几句，简单实用。XML是一种可扩展标记语言，它被设计用来传输和存储数据。XML是各种应用程序之间进行数据传输的最常用的工具。
　　install.packages("XML")#安装XML
　　library(XML)#加载XML
　　url 。。。'#要抓取的网址放入引号内
　　dt1 读取网页内的表格数据
　　t1读取网页中的第一张表
　　write.csv(t1,file="d:/t1.csv") #存储t1为CSV文档至D盘中
　　
　　
　　
　　doc1读取html文件
　　t2读取成为表格
　　ttn读取所有表格中的第n个表格
　　ttn
　　#用此方法读取html文件，并存储成数据框格式
　　
　　
　　
　　
　　那些突然明白的道理：
　　越是让你“秒爽”的东西，往往危害性越大，比如：熬夜，刷短视频，打游戏。
　　这些事情往往偶尔一两次没什么大的影响，但最怕超过一定频率和界限，到达上瘾的地步，产生依赖后，不做难受，做了自责与愧疚。真正要做到自律很难，但的的确确应该明白什么才是对于自己是有用的事情。
　　
　　
　　 查看全部

　　如何从互联网上数据数据的抓取怎么写？-八维教育
　　网页数据抓取怎么写？可以考虑爬虫时写法，原理都一样，就是多了个循环和结尾的超时判断。
　　其实要写好，跟你程序逻辑设计等各方面都有关，如果觉得短期内有难度，可以考虑用excel做数据来写爬虫，然后交给外部服务器来抓数据。但是从长远来看，我觉得写爬虫写好了，接触的东西会更多，不论是在编程上，还是逻辑上都会更严谨一些，爬虫的效率也会提高。
　　先看一下爬虫是如何从互联网上抓取数据的。爬虫从互联网上抓取数据就是将一个网站上的内容（列表，图片，文本等）利用某种算法（逻辑）转化为另一个网站上的内容。互联网上有多少站点就有多少类型的爬虫。一般python,c#,nodejs等语言就可以写一个爬虫。但是既然是爬虫，为了达到爬取一个网站的目的，就得先把这个网站爬过来。
　　有的爬虫会先拿一些别的数据比如百度指数来比对数据来源，这个就是离线爬虫，先将数据抓取过来。另外爬虫，是有时效性的，这个时效性就是被爬的网站的http协议。在互联网上爬虫一般都是利用已有的ip或者站内系统抓取网站数据。跟从windows下我们通过powershell命令行和文件来进行新建一个shell来crawl网站不同，在互联网上我们通过chromehttp抓包工具抓包来获取每个网站的网页网址，chrome浏览器还会分析这个网页的结构来提取网页中的重要信息，比如点击id,分享，评论等等。
　　当然这样的做法也是有难度的，需要设计很多代码来做伪装，过滤等，你既然要爬baidu和hao123那么他们的网址也会设计相似的抓取。对于经验不丰富的人来说是不容易避免的。对于有经验的人来说就容易很多了。以baidu为例，他的chrome的http代理会有本地的代理，以及flash地址这样就比较麻烦，还会做除了防护不可避免的会将站点的数据浏览器当做爬虫来统计数据。
　　总结一下：抓取互联网网页数据时，我们在简单了解一下各种http协议之后，需要熟悉爬虫，爬虫是爬取某个站点内数据。然后在熟悉一下网站的分析结构和解析方法，最后使用一些工具去爬取一些你想要的数据。爬虫不只是浏览器一个软件或者工具可以完成，可以有很多软件和工具可以用，在我目前工作中，我发现企业内部一般不设计爬虫，而且企业也不给我们提供人员对爬虫学习和爬虫项目练习的机会。
　　因为对于普通程序员，无论是爬虫还是其他的软件或者工具都是陌生的，而且学习起来也会很困难。而且我看到有部分公司的人员没有必要花费这么大的时间精力去学习其他语言，对于公司这是非常浪费人力的事情。而且对于某些程序员来说，它的重要性比爬虫本身还。 查看全部

　　网页数据抓取怎么写，不用我教了吧！
　　网页数据抓取怎么写，不用我教了吧，先这样下回再说吧，有空我再说下载问题，就直接在浏览器中打开拉，如果你看不到以上图片，你要注意下是不是你浏览器中浏览的网页抓取网页的漏洞，或者，更新了几款浏览器，可能几年前的网页都能从win10浏览器里抓取出来，高端一点的可以改头像，然后是有两种技术是可以有成本，但是效果会比较好，一是伪装网站，只抓取该网站的数据二是改代理ip，所以这里技术还是非常复杂，要会安全防御，这个教程中没有展示你的修改代理的步骤，我在我的群里已经公布了免费提供修改代理ip修改代理的。
　　可以用翻墙软件，但是也可以用一些专门的网站。
　　你可以搜索“思科30元赚10000”这个思科培训课程，
　　做家教吧，但我是上了全日制mba然后做家教，现在兼职上课，估计还能再补贴10000，但是前提是你的教学质量要高才行。
　　别这么低，我收费两千直接让你抓上万网页数据，我现在看完好多网站都没影子，也不敢随便下。用安卓手机绑定ie浏览器多登录几次，然后全屏对比网页，就看出了是别人的地址，然后直接搜上万网页地址就抓了，抓到手。
　　自己公司的互联网公司就有很多网页数据获取，技术完全没问题，不用花钱去请专业的服务团队。然后你就可以到各个网站抓取数据了，动手能力强的就根据自己的要求加上时间成本就可以随意挑选哪些网站有数据提供了。如果想省钱不用找客服就要自己提供一些网站的登录框头像，或者提供自己的名字来提取数据，再由对方发给你。有的要提供身份证号码，有的要提供手机号码，有的要提供个人网站链接。如果你对这些提供的页面比较熟悉就不需要自己再手动去爬取数据，如果不太熟悉，那就和上面一样。 查看全部

　　网页数据抓取怎么写？搜索引擎抓取/pyspider/beautifulsoup
　　网页数据抓取怎么写？搜索引擎抓取怎么写？上网查了一下，并没有看到对应的教程，所以本人来瞎扯两句想写数据抓取的时候，我基本是依靠爬虫框架scrapy/pyspider/beautifulsoup等等。几年前拿我的wp举例，我们server端爬虫采用的是python自带的scrapy。当时用的还是windows.那时候写爬虫，纯粹凭着热情，不知道写啥，写一段代码，写一个小程序，全靠热情——我承认自己并不严谨——另外我写的很多代码，都是当时没有别人处理好、没有别人封装好的代码。
　　比如我的xpath写的稍微老了一点（相比现在）所以我当时做爬虫的时候，主要的关注点都在其他，比如复用某个库，或者试图用别人封装好的代码目前，我们server端使用的是scrapy-generator。这个框架给我的最大的感觉是写起来确实简单明了。对于刚开始了解python，学习爬虫的人来说，能迅速看懂别人写的代码，是一个学习python的基本条件。
　　如果你能从python爬虫框架crawler.py这个小程序一开始就打上爬虫的基础，比如使用scrapy-generator库，给你一个web请求方法，看看你是否可以写出一个爬虫来，这本身就很简单了最后，关于有的人说，我写写爬虫能做什么，那么我没有能做的。除非你是开了公司，不惜重金聘请十几个python爬虫开发者，否则不要谈梦想。
　　有梦想都是好事，但是你有没有考虑过，你能付出多少成本？你能通过多少努力来通过你的梦想让公司赚回学费？最后的最后，我在博客里写了三篇爬虫相关的文章，你可以看看。有兴趣的话，可以阅读下：python爬虫基础教程：简单易学diy基础教程：10分钟入门python爬虫最后，欢迎加入白帽汇，专注于网络安全，如果你是从事安全行业的朋友，欢迎关注我们的知乎号@网络安全白帽汇，也可以关注我们的专栏：网络安全白帽汇-知乎专栏。 查看全部

　　入门级教程：网站数据分析报告怎么写?
　　
　　爱数据（）是最大、最专业的大数据在线学习社区，专注大数据、数据分析、数据挖掘、数据应用案例和数据可视化等领域，致力于成为
　　
　　1. 目标(Objective)是前提：
　　网站分析报告的起点不是从现象开始的，而是从网站的目标(objective)开始的。
　　我相信大多数网站的目标不应该超过1个，那些各种目标都应该归结为一个最终的最根本的目标。如果你的老板强调网站既要做到这又要做到那的话，我相信你会很累，网页的易用性也可能大打折扣，而且最终的output很可能事与愿违。
　　Objective要服从S.M.A.R.T的原则。其中，我会比较强调目标是要能量化的。
　　因此，我会把报告第三页(第一页是报告标题，第二页是报告的目录)的标题定为：Website Objective，内容只有一个，就是对网站目标的阐述——网站在5月份提升访问量15%。而报告后面的内容，都要服务于这个objective。
　　2. 网站现象与目标的关系
　　发现网站出现的种种现象是大家都很擅长的，简单来讲，就是把网站现时(或是历史)表现的数据搜集起来，然后用合适的图、表呈现出来。比如,“周末的流量会减小”就是一个典型流量趋势的现象.
　　对于那些和目标之间关系不明显的现象，你可以用下面的思维方式来明确它和目标之间的联系：
　　现象本身是什么——事实的描述，要求越简洁越好：能够用10个字说明这个现象就不要用11个!
　　假设现象背后的原因是什么——现象形成的驱动因素，要求想的越多越好：如果有3个原因，就不能仅仅只说明2个!现象背后的原因实在是最重要的部分之一，因此，大家最好不要天花乱坠的瞎猜，不妨按照下面的分类进行：
　　证实现象背后的真正的原因——去伪存真，分析现象背后的原因需要”大胆假设小心求证“的思维方式。此外，这个部分我们需要我们的逻辑思维之外，更需要我们去直接进行网站的实验测试，例如A/B Test。
　　建立或否决现象发生原因与目标之间的联系——这是现象与目标之间关系的本质所在。
　　关于这一点，需要举一个例子仔细说明。比如，我们的目标是提升网站流量(目标)，而通过网站分析工具我们知道了网站bounce rate很大，而new visitors所占的比例在不断提高(现象)。接着我们通过进一步分析和研究了解到，这些现象背后的原因是首页设计不恰当造成用户误认为网站没有信息量，不是好网站(原因)。这样，我们就可能能够通过这个原因建立现象和目标之间的关系——网友觉得网站质量不佳，不值得再次访问，造成访问量下降。
　　有时候，我们发现了现象，也找出了现象背后的所有可能原因，但发现这些原因与网站的目标之间并没有任何结合点。这个时候，我们需要果断的否决现象与目标之间的关系，然后转而去发现其他现象，寻找其他与目标相关的原因。
　　【实例】
　　我会在我的报告的第四页的标题写上“网站周初流量会增长，而周末会下降”，接着在这页的正文中画出上面的图，然后说明网站流量的趋势是如何在周初出现上涨而在周末下降的。
　　接着，我会大胆假设出所有跟周初流量增加而周末流量下降相关的原因：
　　我的文章总是在周末才有空写，所以周一大家能够看到新的文章，而新文章会刺激阅读量;(网站本身的原因)；
　　周日我会安排很多的网络推广，周一会开始投放，这会刺激流量;(其他网络营销活动的影响)；
　　我的读者中有很多是社会活动惊人的朋友，周末不会用于学习，而是更多花时间在社交上;(网站访问者的原因)；
　　我的读者中有很多是“懒虫”，他们周末就爱睡懒觉;(网站访问者的原因)；
　　我的读者中有很多在工作日都很闲，大家都利用上班的时间来学习，周末不需要再学了;(网站访问者的原因)；
　　不仅是我的博客，所有互联网网站都遵循周末流量明显下降的规律，因为中国网民就是这样的特点;(整个互联网环境的影响)；
　　等等等等……
　　接着，我会认真分析每一个假设是否成立。对于上面的这些假设，有些需要网站分析的数据支持(比如第1个)，有些需要其他部门的同事的支持(比如第2个)，有些需要外部报告的支持(比如第6个)，还有些则需要我自己亲 自做问卷调查了(比如第3、第4、第5个)。经过一番流汗的探索，我最后发现有两个原因(第1和第3个)是最主要的决定性因素，那么我会下一个结论：网站 在周末流量降低的原因，是因为读者认为周末不是学习的好时机，以及在周末也没有更好的文章可读了。 因此，在报告第五页，标题应该用“读者不认可周末适合学习影响 了周末流量”，然后是对具体结论的阐述，包括多少比例读者周末没有学习习惯以及这部分读者会在周初贡献多少流量等。当然，别忘了在报告的附录中附上这部分的研究方法和数据来源。在报告的第六页，标题则是”周末没有新文章影响了读者阅读兴趣“，同样也应该较为详细的阐述。
　　可喜可贺!我们现在能够一眼就建立现象与目标之间的联系，那就是，提升网站流量，需要让读者在周末更爱学习，或者解决读者周末没有更好文章可读的问题。
　　3. 提出建议
　　我们找到了现象之后原因与网站目标的关系，那么应该一鼓作气地提出建议。建议也应该符合S.M.A.R.T原则，包括：
　　对于我上面的例子，应该有什么样的建议呢?
　　【实例】
　　对于第一个结论：“读者不认可周末适合学习影响了周末流量”，我的建议应该是改变读者周末不学习的想法。那么要具体做些什么呢?
　　对于周末看我博客文章并且留言的读者，奖励他们一些特殊的WA学习资料;
　　在周末放出一些仅在周末才会刊登的文章，在周末过后则把它们隐藏。
　　每个周写一篇关于周末有更高学习效率的文章，或者写一篇如何利用时间的文章，强调周末时间对于学习的重要性;
　　上面的内容将作为报告的第七页，标题为：”3招改变读者周末不学习的想法“。
　　对于第二个结论：”周末没有新文章影响了读者阅读兴趣“，这个建议就很明确了：在周三或者周四放出一两篇高质量的文章。这会作为第八页内容，标题为：”每周周中应该刊登新的文章“。
　　4. 执行落实
　　不得不说的，还有最后的一个重要部分。这部分不属于报告本身，但是却是网站分析报告价值的体现。有了建议，就应该执行，有了执行才能知道我们的建议是否恰当，才能为以后更好的建议打下一个不断循环上升的基础。如果你的报告的建议没有被很好的执行或者执行之后效果不明显，那么可能有两个原因：
　　建议本身有问题，要么是因为并没有找到真正的原因，要么是因为不符合S.M.A.R.T原则;
　　你没有说服你的老板(Hippo)，他们没有支持你。
　　最后推荐一下数据分析报告应该包含这四个基本内容:
　　首先,以图表形式表现出数据趋势变化;
　　紧接着,把重要度量的变化情况写清楚,上升了多少,下降了多少;
　　然后,针对问题提出改进或弥补的可执行建议;
　　最后,把建议可能产生的结果和影响做下说明.
　　End.
　　
　　您若觉得本文不错，也可通过右上角”…“分享给朋友们与朋友圈，一起来交流探讨！ 查看全部

　　网页数据抓取怎么写，各种方法每个实现的侧重点不同
　　网页数据抓取怎么写，各种方法每个实现的侧重点不同。1.中文抓取，这个问题应该很好理解，理解gachart的抓取思路就行。2.关键点：创建和使用测试单元，设置生成json，设置cookie，创建路由。3.方法：3.1.下载数据库：post和put如何创建？路由api方法proxy的使用3.2.抓取服务器：实现websocket和http协议。
　　3.3.针对各种抓取分段查看生成的测试单元，在每个接口创建测试单元来判断抓取是否正确。3.4.index.py：创建一个url库3.5.whyexercise：如何上传proxy？。
　　cookie
　　这里总结下api网站的抓取api是怎么写的。ga原理非常简单，简单的可以看demo一目了然。但是真正遇到生成、校验、处理各种问题的时候，就会让人头疼。1.首先还是先讲api的结构api抓取从界面到操作逻辑，是一条线，也可以说是一条封闭的逻辑链条：用户或商品->sid或者userid->siteid或者cookie，或者其他等等(如有)抓取的一般流程大概如下：商品->sid或者userid->siteid或者cookie抓取的环节分为两步：步骤1：接收或发送数据这些接收和发送的数据，一般是由商品或者sid所对应的用户的cookie生成的。
　　步骤2：不断地轮询请求或者推送数据等用户下一步行为，一般是利用userid所对应的用户的siteid所生成的。总之，当商品或者sid所对应的用户发生了行为的时候，会生成各种不同的siteid，并推送到获取到siteid的用户上。3.再讲个siteid的初始化4.总结1.api有什么功能：2.api的注意事项：点我查看：。 查看全部

　　网页数据抓取怎么写?方法和headers对象写postman
　　网页数据抓取怎么写?传统的爬虫都会要求用户，上传xml文件，但是网页加载xml时有很多冗余的数据，容易造成页面加载卡顿的问题。网页数据抓取一般采用两种形式：phantomjs和webdriver.因为phantomjs写入xml文件时经常出现xml没有加载完全而无法取得数据的情况，所以网页数据抓取写法一般写dom，再对xml数据进行转换。
　　而webdriver写dom是直接给你结果，通过cookie登录，你可以单独使用cookie来加载这个页面。基于webdriver的数据抓取的实现方法有很多，下面列举了四种常见的解决方法：cookie方法和headers对象写postman获取页面dom数据基于cookie的方法cookie对象就是抓取一个xml文件，然后采用读取这个xml文件来操作页面。
　　这个简单到让人不敢相信，后面会具体分析。获取数据的xml文件示例cookie加载图片，获取相册信息并postinfo数据api-github（-github）使用cookie来做数据抓取抓取图片获取相册获取相册-content/uploads/2016/05/index.jpg?aid=12144&coverpicture=issets&size=360&sort=name-change&group=20&tabname=jean_baby然后我们看看这个postman是怎么用的，他需要我们传入如下代码：../templates/jean_baby.png../templates/jean_baby_img。 查看全部

　　起薪2万的爬虫工程师，需要具备哪些技能？
　　HTTP协议本身是无状态的，那么“登录”是怎么实现的？这就要求去了解一下session和cookies了。
　　
　　（4）GET方法和POST方法的区别；
　　（5）浏览器要熟练；
　　爬虫的过程其实是模拟人类去浏览器数据的过程，所以浏览器是怎么访问一个网站的，要学会去观察。
　　Chrome的Developer Tools提供了访问网站的一切信息；
　　从traffic可以看到所有发出去的请求，copy as curl功能可以给你生成和浏览器请求完全一致的curl请求！
　　我写一个爬虫的一般流程是先用浏览器访问，然后copy as curl看看有哪些header，cookies，然后用代码模拟出来这个请求，最后处理请求的结果保存下来。
　　
　　数据库
　　这个就不用多讲了，数据保存肯定会要用到数据库的。
　　有些时候一些小数据也可以保存成json或者csv等，推荐使用NoSQL的数据库，比如mongodb。
　　因为爬虫抓到的数据一般是都字段-值得对应，有些字段有的网站有有的网站没有。
　　mongo在这方面比较灵活，况且爬虫爬到的数据关系非常非常弱，很少会用到表与表的关系。
　　
　　运 维
　　这个话题要说的有很多，实际工作中运维和开发的时间差不多甚至更多一些。
　　维护已经在工作的爬虫是一个繁重的工作，随着工作时间增加，一般我们都会学着让写出来的爬虫更好维护一些。
　　比如爬虫的日志系统，数据量的统计等，将爬虫工程师和运维分开也不太合理。
　　因为如果一个爬虫不工作了，那原因可能是要抓的网页更新了结构，也有可能出现在系统上，也有可能是当初开发爬虫的时候没发现反扒策略，上线之后出问题了。
　　也可能是对方网站发现了你是爬虫把你封杀了，所以一般来说开发爬虫要兼顾运维。
　　爬虫的运维我可以提供下面几个思路：
　　（1）从数据增量监控；
　　定向爬虫（指的是只针对一个网站的爬虫）比较容易，一段时间之后对一些网站的数据增量会有一个大体的了解。
　　经常看看这些数据的增加趋势是否是正常就可以了（Grafana），非定向爬虫的数据增量不是很稳定，一般看机器的网络状况，网站的更新情况等。
　　（2）看爬虫执行的成功情况；
　　在上面提到了用任务队列控制爬虫工作，这样解耦可以带来很多好处，其中一个就是可以就是可以对一次爬虫执行进行日志。
　　可以在每次爬虫任务执行的时候，将执行的时间、状态、目标url、异常等放入一个日志系统（比如kibana），然后通过一个可视化的手段可以清晰地看到爬虫的失败率。
　　（3）爬虫抛出的Exception；
　　几乎所有的项目都会用到错误日志收集（Sentry）
　　这里需要注意的一点是，忽略正常的异常（比如Connection错误，锁冲突等），否则的话你会被这些错误淹没。
　　
　　爬虫与反爬
　　这是一个不断较量的过程，就像攻击武器与防御武器一样。
　　
　　01 IP限制
　　
　　网站可能将识别的ip永久封杀，这种方式需要的人力比较大，而且误伤用户的代价也很高。
　　但是破解办法却非常简单，目前代理池几乎是搞爬虫的标配了，甚至还有很多高匿代理等好用的东西，所以这基本上只能杀杀小爬虫。
　　
　　02登录限制
　　
　　这也比较常见，不过公开信息的网站一般不会有这个限制，其实反爬措施或多或少的都会影响真实用户，反爬越严格，误杀用户的可能性也越高。
　　对爬虫来说，登录同样可以通过模拟登录的方式解决，加个cookie就行了（话又说回来，网络的原理很重要）。
　　
　　03访问频率
　　
　　这很好理解，如果访问太频繁，网站可能针对你的ip封锁，这和防DDoS的原理一样。
　　碰到这样的，限制一下爬虫任务的频率和时间就可以了，尽量让爬虫想人类一样访问网页。
　　比如随机sleep一段时间，如果每隔3s访问一次网站很显然不是正常人的行为，也就是控制访问的时间和频率；
　　
　　04通过Header封杀
　　
　　一般浏览器访问网站会有header，比如Safari或者Chrome等等，还有操作系统信息，如果使用程序访问并不会有这样的header。
　　破解也很简单，访问的时候加上header就行。
　　
　　05验证码
　　
　　验证码的形式各种各样的都有，难度不小；
　　验证码是专门用来区分人和计算机的手段，对于反爬方来说，这种方式对真实用户和搜索引擎（其实可以通过记录搜索引擎爬虫的ip来区别对待，可以解决）的危害比较大。
　　但这种方法也并不是无敌的，通过现在很火的机器学习可以轻松的识别大部分的验证码！
　　Google的reCAPTCHA是一种非常高级的验证码，但是听说通过模拟浏览器也是可以破解的。
　　
　　06网站内容反爬
　　
　　有一些网站将网站内容用只有人类可以接收的形式来呈现（其实反爬就是区别对待人类和机器嘛）。
　　比如将内容用图片的形式显示，但是近几年来人类和机器的差别越来越小，图片可以用OCR准确率非常高地去识别。
　　
　　07JavaScript脚本动态
　　
　　JavaScript脚本动态获取网站数据；
　　有一些网站（尤其是单页面网站）的内容并不是通过服务器直接返回的，而是服务器只返回一个客户端JavaScript程序，然后JavaScript获取内容。
　　更高级的是，JavaScript在本地计算一个token，然后拿这个token来进行AJAX获取内容，而本地的JavaScript又是经过代码混淆和加密的。
　　这样我们做爬虫的通过看源代码几乎不可能模拟出来这个请求（主要是token不可能破解）。
　　但是我们可以从另一个角度：headless的浏览器，也就是我们直接运行这个客户端程序，这可以100%地模拟真实用户。
　　上面说的是几种比较主流的反爬，当然还有非常多奇葩的反爬。
　　比如返回假数据、返回图片化数据、返回乱序数据、返回骂人的数据、返回求饶的数据，就具体情况看着办吧。
　　这些反爬也得小心点，之前见过一个反爬直接返回 rm -rf / 的也不是没有，你要是正好有个脚本模拟执行返回结果，后果自己想象哈。
　　 查看全部

　　网页数据抓取怎么写(Python爬虫的网页数据获取方法(一)(图))
　　从数据浏览本身来看，很多网页给出的信息已经很全面了。美中不足的是，并不是所有的网页都有多种数据比较功能，大多数网页只列出尽可能多的数据。，如果你想按时间纵向比较数据，或者按类型横向比较，或者更多样化的数据处理，你只能把数据采集起来放到自己的数据库中，以最大的自由度进行数据处理。
　　如果要采集成百上千条数据，不可能一一复制粘贴，此时就需要爬虫。
　　Python爬虫的解决方案有很多，也针对各种情况。这里我们介绍selenium，它比较通用。
　　准备工具
　　Selenium 库，浏览器驱动
　　安装硒库
　　运行(win+R) --&gt; 输入cmd --&gt; 输入pip install selenium --&gt; 等待自动安装成功
　　安装浏览器驱动
　　首先找到你浏览器的具体版本：设置--&gt;关于Chrome
　　
　　chrome浏览器设置界面
　　下载对应版本的驱动，网址：
　　
　　浏览器驱动下载页面
　　下载完成后，解压文件到你指定的任意位置，记住这个路径
　　
　　我个人新建了一个文件夹，放到D盘
　　下面开始代码
　　引入 selenium 库
　　创建Python文件，输入两行代码，导入selenium库
　　从硒导入网络驱动程序
　　从 mon.by 导入
　　
　　不要问我为什么写这个，我也是抄的
　　绑定驱动
　　web_driver = webdriver.Chrome（驱动文件路径）
　　
　　路径应该用单引号或双引号括起来
　　此时就可以使用代码调用浏览器打开网页了。以google为例，输入网址如下：
　　代码：web_driver.get('')
　　点击运行代码打开浏览器跳转到对应的URL
　　
　　这里的“”不能省略
　　爬虫实现（主要）
　　从流程来看，爬虫是这样的：获取网页数据--&gt;分析网页数据--&gt;过滤网页数据--&gt;整理网页数据
　　获取网页数据
　　首先要做的是选择一个目标页面。很多人可能不需要网络爬虫，而只对这项技术感兴趣。只是模拟一个场景，比如在豆瓣上爬恐怖片。
　　首先要做的是找到它的 URL。这个需要手动搜索得到网址：#!type=movie&amp;tag=%E6%81%90%E6%80%96&amp;sort=recommend&amp;page_limit=20&amp;page_start=0
　　
　　复制的网址没有中文，因为中文单词“恐怖”以某种形式编码。这个过程是自动的。
　　待爬取的数据存储在网页后面的源码中，可以通过F12查看
　　
　　点击左上角元素显示网页的html源码
　　定位内容和代码
　　找到源代码后，下一步就是定位，也就是确定页面显示的内容在后台的代码中是怎么写的，可以通过图标获取：点击左上角的小箭头角落 --&gt; 回到网页点击内容--&gt; 代码会自动定位到这里
　　
　　依次操作
　　识别代码特征
　　可以看到第一部电影指向箭头所在行的代码，小箭头进一步展开，可以看出里面确实存储了电影的各种信息
　　
　　再往下看，可以看到后面几行代码的格式都是一样的，可以推断：每一行代表一部电影的信息。
　　
　　至此，思路清晰。你只需要拿到这段代码，把里面有用的信息提取出来，就可以完成爬虫了。
　　接下来写代码
　　打开网页
　　方法和一开始打开google一样，输入web_driver.get('!type=movie&amp;tag=%E6%81%90%E6%80%96&amp;sort=recommend&amp;page_limit=20&amp;page_start=0')
　　
　　操作图标
　　解析代码
　　接下来输入这行代码
　　element = web_driver.find_element(By.CLASS_NAME, 'list-wp')
　　
　　这行代码告诉计算机取一个元素，也就是F12查看源代码时被点击的元素
　　括号中有两个参数。第一个被复制并忽略。第二个看到我写了'list-wp'。您也可以从左侧的英文说明中看到。这行代码通过类名获取对应的代码。，所以很明显这里的类名是list-wp，是我刚才查网页源代码的时候发现的。
　　（HTML知识：HTML是一种“包装”的书写方式，比如使用
　　和
　　作为一对，里面的内容包裹在里面）
　　
　　为什么不选择 class = 'item' 因为 class = 'item' 只收录一部电影，而 class = 'list-wp' 收录所有电影
　　添加另一行代码
　　html = element.get_attribute('outerHTML')
　　
　　这行代码官方获得了网页的源代码，所以名字也是html。您可以使用打印功能进行打印和检查。您可以看到确实显示了与浏览器中完全相同的代码片段。
　　
　　至此，网页上的工作就结束了，接下来进入信息处理阶段，查看这段代码只有4行。（你可以理解为什么python做爬虫很方便，因为它确实有很多已经完善的功能库。对于外行来说，我们只需要合理使用即可。）
　　信息提取
　　整理一下，现在网页代码已经通过[html = element.get_attribute('outerHTML')]保存在[html]中，然后可以用正则表达式有针对性地提取信息，爬虫就完成了.
　　简单来说，这次只提取name和score，用刚才介绍的html代码的知识来分析一下。可以看到名称和分数被包裹在一个
　　--
　　标签，其中
　　--
　　它被进一步放入 - 以存储分数。
　　
　　这里还有电影的名字，放在图片链接后面，用[alt = ]标记
　　
　　简单的正则表达式
　　正则表达式用于信息处理领域，一般用于信息判断和筛选。在Python中使用正则表达式，需要在代码开头插入[import re]
　　
　　正则表达式简单操作
　　流程如下：准备一份原创数据--&gt;设置数据抽取规则--&gt;使用规则抽取数据
　　现在原创数据是html，取出第一部电影的名字和评分部分，写成这样的文字：
　　“灵媒”6.4
　　设置数据抽取规则：name --
　　
　　, score--(.*?) （后面我会解释为什么要写）
　　数据提取，代码：re.find_all('rule', original data)
　　适用于本案
　　
　　这是一个生动的例子，实际上并不是这样写的
　　以上就是使用正则表达式提取数据，然后将提取的数据存储起来。
　　数据存储
　　创建两个数组，命名为 title 和 rank，分别存储标题和评分。
　　
　　命名不是强制性的
　　插入数组操作的一点小知识
　　
　　通过这段代码，[array name [ ].append(content)]，可以给数组添加内容
　　使用正则表达式提取需要的数据并存储在内容中，即[title.append(re.find_all('rule', html'))]
　　
　　创建数组，使用正则表达式提取内容，放入数组
　　至此，基本的代码已经写好了，剩下的就是数据的表示了，比如直接用print输出到电脑上。
　　
　　运行此代码
　　你可以得到
　　
　　代码运行结果
　　至此，整个爬虫的工作已经完成。
　　补充
　　以上是针对一些网站从0开始的爬虫解决方案。本人不是计算机或网络专业的，根据工作需要研究过，所以也从小白的角度写了教程。所以代码的写法可能不规范，不要问为什么不写重复调用的函数，因为小白第一次学的时候不需要知道这个。
　　当然，在Python中实现爬虫还是有一些方法的，比如不使用selenium，使用urllib，后面有机会再讲。
　　而且，爬虫只获取数据。真正的工作是获取到数据后如何处理，比如存入数据库，写入excel，数据可视化，甚至是网页监控。
　　如果你想正式将此功能应用到学习或工作中，你需要的东西还是很多的。从我个人的学习和应用来看，我遇到过这些问题：
　　如何批量抓取多个页面；
　　每次要打开网页，怎么不打开网页进行爬取；
　　给工作中的其他同事使用，需要自己写个图形界面，打包成exe分享；
　　编写图形界面并完成打包后，如何隐藏后台命令行的提示；
　　有些信息在后台的html代码中根本没有，怎么爬取；
　　还有很多问题。. . 如果你只对爬虫知识感兴趣，就看上面。如果你真的想进一步应用它，请注意后续更新。
　　简单的正则表达式会先更新，不会太快。. . 查看全部