自动抓取网页数据
通用解决方案:商业化的网页抓取工具，百度开源的抓取文件工具piper-html-api
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 74 次浏览 • 2022-09-21 13:05
通用解决方案:商业化的网页抓取工具，百度开源的抓取文件工具piper-html-api
自动抓取网页数据到自己电脑并分析实现数据可视化，这是一个比较基础但又很有意思的功能。虽然功能算不上庞大，但是功能多存在于一些稍显陈旧的网站里面，比如百度地图、淘宝等。今天介绍一款商业化的网页抓取工具，百度开源的抓取html文件工具piper-html-api。官网地址，对于不习惯使用火狐这种浏览器的人来说，piper-html-api还是比较人性化的，用起来觉得非常清爽，无广告，抓取出来的结果也没有乱七八糟的病毒代码，只提供一些有参数值的请求，例如send、port、offset、today、date等，最多支持10个。
接下来就来演示一下如何使用这个工具，以淘宝网为例子。首先看一下官网给出的抓取过程，抓取过程比较简单，先是获取大概的网页结构，使用piper-html-api抓取md5后生成的数据。然后利用三步来测试一下piper-html-api抓取结果的质量，以下所有抓取结果均使用python语言自带的spider模块抓取，关于如何进行数据爬取后面会教大家，如果有问题可以留言。
数据验证为了验证结果的准确性，可以先使用免费工具来进行一些动态结果验证，网页动态验证会比静态验证时间要长一些，验证机制比较复杂，还是需要稍微学习一下，对于一些基础的知识，这里我用了下图来验证，可以根据指定的数据和python语言提供的date、today等函数获取指定网页的预期日期，也可以指定python语言提供的value、locals、dict等标准库提供的方法获取要爬取网页的关键字、url，piper-html-api提供的动态验证请求为请求search_data.web_date，如下图是请求search_data.web_date返回的结果。
数据验证之后可以用一个简单的代码先来验证一下这些数据是否是存在真实的网站中，piper-html-api会生成一个if文件，把验证结果转换为字符串，如下是网页验证的代码。代码略有复杂，但是验证结果基本是正确的，下面只需要编写爬取的脚本，也就是如何爬取。piper-html-api只是提供一个数据请求，像get，post等请求方式都支持，只要是提供了数据文件的网站都可以抓取，如果网站没有提供数据文件，则要爬取到数据文件才可以进行后续的处理。
下面有一些常用爬虫库，这里就不在这里展示了，直接给出链接。1、爬虫库列表：-cn&list=wj-gptr4i4ypy&freq=%3ffi-fn-h%3i2dp2l&page=list-1&key=%3ndn-3n59179&time=%3ffi-fn-h%3i2dp2l&image=&interval=&sort=if-5&onlygroup=%3duf_fun&sort=if。 查看全部
自动抓取网页数据到自己电脑并分析实现数据可视化，这是一个比较基础但又很有意思的功能。虽然功能算不上庞大，但是功能多存在于一些稍显陈旧的网站里面，比如百度地图、淘宝等。今天介绍一款商业化的网页抓取工具，百度开源的抓取html文件工具piper-html-api。官网地址，对于不习惯使用火狐这种浏览器的人来说，piper-html-api还是比较人性化的，用起来觉得非常清爽，无广告，抓取出来的结果也没有乱七八糟的病毒代码，只提供一些有参数值的请求，例如send、port、offset、today、date等，最多支持10个。
接下来就来演示一下如何使用这个工具，以淘宝网为例子。首先看一下官网给出的抓取过程，抓取过程比较简单，先是获取大概的网页结构，使用piper-html-api抓取md5后生成的数据。然后利用三步来测试一下piper-html-api抓取结果的质量，以下所有抓取结果均使用python语言自带的spider模块抓取，关于如何进行数据爬取后面会教大家，如果有问题可以留言。
数据验证为了验证结果的准确性，可以先使用免费工具来进行一些动态结果验证，网页动态验证会比静态验证时间要长一些，验证机制比较复杂，还是需要稍微学习一下，对于一些基础的知识，这里我用了下图来验证，可以根据指定的数据和python语言提供的date、today等函数获取指定网页的预期日期，也可以指定python语言提供的value、locals、dict等标准库提供的方法获取要爬取网页的关键字、url，piper-html-api提供的动态验证请求为请求search_data.web_date，如下图是请求search_data.web_date返回的结果。
数据验证之后可以用一个简单的代码先来验证一下这些数据是否是存在真实的网站中，piper-html-api会生成一个if文件，把验证结果转换为字符串，如下是网页验证的代码。代码略有复杂，但是验证结果基本是正确的，下面只需要编写爬取的脚本，也就是如何爬取。piper-html-api只是提供一个数据请求，像get，post等请求方式都支持，只要是提供了数据文件的网站都可以抓取，如果网站没有提供数据文件，则要爬取到数据文件才可以进行后续的处理。
下面有一些常用爬虫库，这里就不在这里展示了，直接给出链接。1、爬虫库列表：-cn&list=wj-gptr4i4ypy&freq=%3ffi-fn-h%3i2dp2l&page=list-1&key=%3ndn-3n59179&time=%3ffi-fn-h%3i2dp2l&image=&interval=&sort=if-5&onlygroup=%3duf_fun&sort=if。 查看全部
通用解决方案:商业化的网页抓取工具，百度开源的抓取文件工具piper-html-api
自动抓取网页数据到自己电脑并分析实现数据可视化，这是一个比较基础但又很有意思的功能。虽然功能算不上庞大，但是功能多存在于一些稍显陈旧的网站里面，比如百度地图、淘宝等。今天介绍一款商业化的网页抓取工具，百度开源的抓取html文件工具piper-html-api。官网地址，对于不习惯使用火狐这种浏览器的人来说，piper-html-api还是比较人性化的，用起来觉得非常清爽，无广告，抓取出来的结果也没有乱七八糟的病毒代码，只提供一些有参数值的请求，例如send、port、offset、today、date等，最多支持10个。
接下来就来演示一下如何使用这个工具，以淘宝网为例子。首先看一下官网给出的抓取过程，抓取过程比较简单，先是获取大概的网页结构，使用piper-html-api抓取md5后生成的数据。然后利用三步来测试一下piper-html-api抓取结果的质量，以下所有抓取结果均使用python语言自带的spider模块抓取，关于如何进行数据爬取后面会教大家，如果有问题可以留言。
数据验证为了验证结果的准确性，可以先使用免费工具来进行一些动态结果验证，网页动态验证会比静态验证时间要长一些，验证机制比较复杂，还是需要稍微学习一下，对于一些基础的知识，这里我用了下图来验证，可以根据指定的数据和python语言提供的date、today等函数获取指定网页的预期日期，也可以指定python语言提供的value、locals、dict等标准库提供的方法获取要爬取网页的关键字、url，piper-html-api提供的动态验证请求为请求search_data.web_date，如下图是请求search_data.web_date返回的结果。
数据验证之后可以用一个简单的代码先来验证一下这些数据是否是存在真实的网站中，piper-html-api会生成一个if文件，把验证结果转换为字符串，如下是网页验证的代码。代码略有复杂，但是验证结果基本是正确的，下面只需要编写爬取的脚本，也就是如何爬取。piper-html-api只是提供一个数据请求，像get，post等请求方式都支持，只要是提供了数据文件的网站都可以抓取，如果网站没有提供数据文件，则要爬取到数据文件才可以进行后续的处理。
下面有一些常用爬虫库，这里就不在这里展示了，直接给出链接。1、爬虫库列表：-cn&list=wj-gptr4i4ypy&freq=%3ffi-fn-h%3i2dp2l&page=list-1&key=%3ndn-3n59179&time=%3ffi-fn-h%3i2dp2l&image=&interval=&sort=if-5&onlygroup=%3duf_fun&sort=if。
自动抓取网页数据不知道以前是怎么实现的，现在用我们研发的直线交通规划算法
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 70 次浏览 • 2022-09-08 12:20
自动抓取网页数据不知道以前是怎么实现的，现在用我们研发的直线交通规划算法
自动抓取网页数据不知道以前是怎么实现的，现在用我们研发的直线交通规划算法这个api可以在android手机上实现。直线交通规划算法api可用于规划各种交通出行网络、优化交通流量等。你只需要告诉我起点和终点就可以了。原理和位置追踪差不多。位置追踪也就是能够知道自己周围有哪些道路，那些道路能够达到多少公里，然后根据道路的道路速度（比如每小时多少公里），把三维的位置导出成矢量。你只需要给我起点和终点的位置，我就可以用autocad画出来。
你说的这个应该是交通流量计算和时间调度的网页接口。不是给手机应用开发的。这是为各大交通企业或部门测算每日车流量，然后分配出行时间和票价。目前看来不能用手机app方便实现。
推荐使用graveler，功能很强大，可以详细描述路径，预测出发点，中途点，最终目的地的路径。对于楼主说的app没有研究过。
优步app可以做时间序列分析和搜索，不知道你需要做的是不是类似。基本思路是把大的数据源拆分为小的数据源，然后分组，用sql展示。暂时没想到有什么缺点。
国家发改委可以自己做一套。你现在看到的那些路线图，主要是交通主管部门提出需求，然后配合基于地理位置的协同分析模型来实现的。
如果有需求， 查看全部
自动抓取网页数据不知道以前是怎么实现的，现在用我们研发的直线交通规划算法这个api可以在android手机上实现。直线交通规划算法api可用于规划各种交通出行网络、优化交通流量等。你只需要告诉我起点和终点就可以了。原理和位置追踪差不多。位置追踪也就是能够知道自己周围有哪些道路，那些道路能够达到多少公里，然后根据道路的道路速度（比如每小时多少公里），把三维的位置导出成矢量。你只需要给我起点和终点的位置，我就可以用autocad画出来。
你说的这个应该是交通流量计算和时间调度的网页接口。不是给手机应用开发的。这是为各大交通企业或部门测算每日车流量，然后分配出行时间和票价。目前看来不能用手机app方便实现。
推荐使用graveler，功能很强大，可以详细描述路径，预测出发点，中途点，最终目的地的路径。对于楼主说的app没有研究过。
优步app可以做时间序列分析和搜索，不知道你需要做的是不是类似。基本思路是把大的数据源拆分为小的数据源，然后分组，用sql展示。暂时没想到有什么缺点。
国家发改委可以自己做一套。你现在看到的那些路线图，主要是交通主管部门提出需求，然后配合基于地理位置的协同分析模型来实现的。
如果有需求， 查看全部
自动抓取网页数据不知道以前是怎么实现的，现在用我们研发的直线交通规划算法
自动抓取网页数据不知道以前是怎么实现的，现在用我们研发的直线交通规划算法这个api可以在android手机上实现。直线交通规划算法api可用于规划各种交通出行网络、优化交通流量等。你只需要告诉我起点和终点就可以了。原理和位置追踪差不多。位置追踪也就是能够知道自己周围有哪些道路，那些道路能够达到多少公里，然后根据道路的道路速度（比如每小时多少公里），把三维的位置导出成矢量。你只需要给我起点和终点的位置，我就可以用autocad画出来。
你说的这个应该是交通流量计算和时间调度的网页接口。不是给手机应用开发的。这是为各大交通企业或部门测算每日车流量，然后分配出行时间和票价。目前看来不能用手机app方便实现。
推荐使用graveler，功能很强大，可以详细描述路径，预测出发点，中途点，最终目的地的路径。对于楼主说的app没有研究过。
优步app可以做时间序列分析和搜索，不知道你需要做的是不是类似。基本思路是把大的数据源拆分为小的数据源，然后分组，用sql展示。暂时没想到有什么缺点。
国家发改委可以自己做一套。你现在看到的那些路线图，主要是交通主管部门提出需求，然后配合基于地理位置的协同分析模型来实现的。
如果有需求，
自动抓取网页数据，可抓取html或css格式的数据
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 84 次浏览 • 2022-08-10 18:01
自动抓取网页数据，可抓取html或css格式的数据
自动抓取网页数据，可抓取html或css，也可抓取json格式的数据，支持自定义字段。最主要是自己定义字段可以改变内容。易用性较好。支持https网站。
office自带的是word2013,主要的功能可以实现,不过excel也是不错的,自带模板.
自动抓取知乎用户信息，最新增加群组功能，
qq空间客户端可以看到一次性新增多少条评论，
支持条件格式，
officepowerpoint2013版本以上，后台可以自定义实现按月或按天分析不同的页面的网页链接，你要的分析图形可以直接生成图标。
开源且免费的工具：selenium，
之前用过一个三个月的自动化工具，挺好用的。用着也很方便，可以自己定义自己的封装函数等等，然后很多shell命令就支持了。
不知道，我们以前没用过。虽然我觉得vb是垃圾。但我真觉得既然是二次开发，多学学也没什么不好的。比如写gui程序的都知道用gogogo。不知道的请自行google。
每个人对自动化的定义不同，都有每个人的“自动化”需求，请先搞清楚需求再讨论工具的选择。初学者，
最近这几年比较火的自动化工具就是python这个靠谱的。vb也可以做简单的数据分析，而且不是那么繁琐，但是要想有点技术含量还是相对困难的。 查看全部
自动抓取网页数据，可抓取html或css，也可抓取json格式的数据，支持自定义字段。最主要是自己定义字段可以改变内容。易用性较好。支持https网站。
office自带的是word2013,主要的功能可以实现,不过excel也是不错的,自带模板.
自动抓取知乎用户信息，最新增加群组功能，
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支持条件格式，
officepowerpoint2013版本以上，后台可以自定义实现按月或按天分析不同的页面的网页链接，你要的分析图形可以直接生成图标。
开源且免费的工具：selenium，
之前用过一个三个月的自动化工具，挺好用的。用着也很方便，可以自己定义自己的封装函数等等，然后很多shell命令就支持了。
不知道，我们以前没用过。虽然我觉得vb是垃圾。但我真觉得既然是二次开发，多学学也没什么不好的。比如写gui程序的都知道用gogogo。不知道的请自行google。
每个人对自动化的定义不同，都有每个人的“自动化”需求，请先搞清楚需求再讨论工具的选择。初学者，
最近这几年比较火的自动化工具就是python这个靠谱的。vb也可以做简单的数据分析，而且不是那么繁琐，但是要想有点技术含量还是相对困难的。 查看全部
自动抓取网页数据，可抓取html或css格式的数据
自动抓取网页数据，可抓取html或css，也可抓取json格式的数据，支持自定义字段。最主要是自己定义字段可以改变内容。易用性较好。支持https网站。
office自带的是word2013,主要的功能可以实现,不过excel也是不错的,自带模板.
自动抓取知乎用户信息，最新增加群组功能，
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支持条件格式，
officepowerpoint2013版本以上，后台可以自定义实现按月或按天分析不同的页面的网页链接，你要的分析图形可以直接生成图标。
开源且免费的工具：selenium，
之前用过一个三个月的自动化工具，挺好用的。用着也很方便，可以自己定义自己的封装函数等等，然后很多shell命令就支持了。
不知道，我们以前没用过。虽然我觉得vb是垃圾。但我真觉得既然是二次开发，多学学也没什么不好的。比如写gui程序的都知道用gogogo。不知道的请自行google。
每个人对自动化的定义不同，都有每个人的“自动化”需求，请先搞清楚需求再讨论工具的选择。初学者，
最近这几年比较火的自动化工具就是python这个靠谱的。vb也可以做简单的数据分析，而且不是那么繁琐，但是要想有点技术含量还是相对困难的。
苹果自动抓取网页源代码的应用程序商店.gitlab-github-tpuuris
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 155 次浏览 • 2022-06-26 13:04
苹果自动抓取网页源代码的应用程序商店.gitlab-github-tpuuris
自动抓取网页数据是互联网、手机等信息产业的生命线，互联网一家独大，需要依靠挖掘数据的价值来提升自己的地位，就连苹果公司都不得不低头，改叫“应用程序商店”，而抓取网页源代码则是实现这一点的必要条件。人类都可以使用正则表达式进行抓取，爬虫也一样，只不过需要多一些处理环节，因为爬虫的前提是：你已经会正则表达式，否则你只能拿来让别人帮你写代码。
下面介绍github上最流行的爬虫库。可用于抓取互联网上各种文章，文章定义可能包括：按时间排序；按质量排序；按标题排序；等等。下面列出的代码都是经过gitlab免费提供的，你可以直接复制在本地运行。prehandset.gitlab-github-tpuuris/github_info1.先下载最新版本，下载后双击打开。
2.打开gitlab并执行gitinit。gitadd.3.完成后，将这些项目加入仓库。这些项目分别是：readme.md(文档文件)startfilter.csv(描述列表文件)localtools.csv(库列表文件)languagestore.csv(语言文件)samplefiles.csv(样本文件)emit到该仓库，并完成readme.md4.关于startfilter.csv,csv文件请点击starteditgithub_info.gitlab-github-tpuuris/startfilter1.首先，startfilter.csv文件是未分类列表文件，你可以使用正则表达式\d$来完成分类。
2.通过正则表达式匹配的文件需要名称开头是"\d",例如：\d${你要匹配的内容}.\d${\d}${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}3.文件名要有ansi字符串，例如：\d${urn:illuminate\d}.\d${\d}${\d}${\d}${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d$。 查看全部
自动抓取网页数据是互联网、手机等信息产业的生命线，互联网一家独大，需要依靠挖掘数据的价值来提升自己的地位，就连苹果公司都不得不低头，改叫“应用程序商店”，而抓取网页源代码则是实现这一点的必要条件。人类都可以使用正则表达式进行抓取，爬虫也一样，只不过需要多一些处理环节，因为爬虫的前提是：你已经会正则表达式，否则你只能拿来让别人帮你写代码。
下面介绍github上最流行的爬虫库。可用于抓取互联网上各种文章，文章定义可能包括：按时间排序；按质量排序；按标题排序；等等。下面列出的代码都是经过gitlab免费提供的，你可以直接复制在本地运行。prehandset.gitlab-github-tpuuris/github_info1.先下载最新版本，下载后双击打开。
2.打开gitlab并执行gitinit。gitadd.3.完成后，将这些项目加入仓库。这些项目分别是：readme.md(文档文件)startfilter.csv(描述列表文件)localtools.csv(库列表文件)languagestore.csv(语言文件)samplefiles.csv(样本文件)emit到该仓库，并完成readme.md4.关于startfilter.csv,csv文件请点击starteditgithub_info.gitlab-github-tpuuris/startfilter1.首先，startfilter.csv文件是未分类列表文件，你可以使用正则表达式\d$来完成分类。
2.通过正则表达式匹配的文件需要名称开头是"\d",例如：\d${你要匹配的内容}.\d${\d}${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}3.文件名要有ansi字符串，例如：\d${urn:illuminate\d}.\d${\d}${\d}${\d}${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d$。 查看全部
苹果自动抓取网页源代码的应用程序商店.gitlab-github-tpuuris
自动抓取网页数据是互联网、手机等信息产业的生命线，互联网一家独大，需要依靠挖掘数据的价值来提升自己的地位，就连苹果公司都不得不低头，改叫“应用程序商店”，而抓取网页源代码则是实现这一点的必要条件。人类都可以使用正则表达式进行抓取，爬虫也一样，只不过需要多一些处理环节，因为爬虫的前提是：你已经会正则表达式，否则你只能拿来让别人帮你写代码。
下面介绍github上最流行的爬虫库。可用于抓取互联网上各种文章，文章定义可能包括：按时间排序；按质量排序；按标题排序；等等。下面列出的代码都是经过gitlab免费提供的，你可以直接复制在本地运行。prehandset.gitlab-github-tpuuris/github_info1.先下载最新版本，下载后双击打开。
2.打开gitlab并执行gitinit。gitadd.3.完成后，将这些项目加入仓库。这些项目分别是：readme.md(文档文件)startfilter.csv(描述列表文件)localtools.csv(库列表文件)languagestore.csv(语言文件)samplefiles.csv(样本文件)emit到该仓库，并完成readme.md4.关于startfilter.csv,csv文件请点击starteditgithub_info.gitlab-github-tpuuris/startfilter1.首先，startfilter.csv文件是未分类列表文件，你可以使用正则表达式\d$来完成分类。
2.通过正则表达式匹配的文件需要名称开头是"\d",例如：\d${你要匹配的内容}.\d${\d}${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}3.文件名要有ansi字符串，例如：\d${urn:illuminate\d}.\d${\d}${\d}${\d}${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d$。
RPA实验室 - 航班数据自动抓取
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 110 次浏览 • 2022-06-21 01:13
RPA实验室 - 航班数据自动抓取
有时候，我们必须闭上嘴，放下骄傲，承认是自己错了。这不是认输，而是成长。 -- 今日老鸭粉丝汤
今天有收到我们小伙伴在咱们的提问如何通过UiPath在有起点终点和日期的情况下获取所有相关航班信息的方法。虽然运用到的activity对于刚起步的萌新来说可能有些超纲，但实际实现起来并不算复杂。
作为一个非常不错的学习实验案例，今天的分享就由本人带着大家一起试着玩转一下这个流程。
先来看一下我的解决方案（当然实现的方法可以有千万种，绝对有同学可以做的比我更出色）。
我们将需要查询航班信息的记录按顺序填在一张表的Sheet1上，分别是出发城市、日期和到达城市。
运行我制作好的UiPath流程，UiPath会自动登录到某在线票务网站（可以按实际需要选择网站），依次输入刚才在Sheet1记录的数据，抓取查询得到的所有航班信息。
然后按照行数创建新的sheet，将相关的航班信息填入，得到的结果如下图。
下面我就来为大家介绍一下具体的实现过程，其中可能会用到一些诸如Excel的activity和Data Scraping等之前分享还没有涉及过的功能，不知道的同学们可以趁此机会先做了解。
1. 当然我们必须得在电脑上装上免费的Uipath Studio（），新建一个新的流程，并在一个指定路径下创建一个用来储存我们航班信息的表格。
2. 找到Read Range这个activity，注意是Workbook而不是Excel下的那个Read Range（区别会在之后的分享中具体解释）。
Read Range是用来读取一个表内指定范围的数据的。我们将路径填写到第一栏（记得加“”），填写Sheet的名称。因为这里我们需要读取所有填写的数据，所以范围栏我们就放“”表示读取整表。
再看Read Range的属性设置。AddHeaders要打勾表示同时读取表的列名，输出的话我们创建一个叫DT的数据表（名字可以自取）。
3. 拿到数据后我们就可以去票务网站抓需要的信息了。这里为大家介绍一个非常常用的activity Open Browser。
它的作用是打开浏览器直接进入到我们设置好的网站路径（默认的浏览器是IE）。
同时在这里新建一个整数型变量n，用于我们之后创建存储相关记录航班信息的Sheet名。
4. 读取Sheet1每一行的数据，我们用到的是For Each Row这个activity，逐行读取之前DT数据表（Sheet1数据）。
数据分别用Type into键入到网站对应的项目内，Click“搜索机票”。
5. 可能是在这个流程中操作最复杂的一步。我们要用到Data Scraping（通常用于抓取网页或应用上以类似数据表形式呈现的视图上的信息）。
从第一个元素开始选取，然后会提示选择第二个相近的元素。
这时候UiPath便会智能识别出整列的元素，接下去需要做的就是重复类似刚才的操作，并为每一列加上相应的列名。
将每一列都添加完成后，我们还可以按实际情况选择最大记录条数（默认是100），点击右下Finish完成航班信息表数据抓取。
6. 设置好Data Scraping后会在流程内自动创建一个单独的Sequence，我们需要把它挪到我们的For Each Row内，因为我们是按每条信息去分别获取航班数据的。
这里需要特别注意对于自动生成的Data Scraping内Attach Browser的Selector修改。
可以看到生成的Selector是根据我们做Data Scraping时页面的信息组成的，意味着一旦我们搜索的航班信息不同时该Selector即不可用。
解决方法很简单，参照之前分享的，去掉title（每次搜索都会变化），将htmlwindowname改为uid_*，即把uid后随即生成的数字改成通配符。
至此，该流程大部分开发我们已经攻克。
7. 最后，抓取的航班信息依次用Write Range写入按行号命名的Sheet中。再Click“首页”回到输入起点终点和日期的界面准备下一条信息抓取。
有需要源码的同学请帮忙转发本公众号任意文章到朋友圈截图并在公众号回复，小白会将相关文件一一分享给这些小伙伴，非常感谢大家的支持。
同学们有任何问题或建议都可以通过以下二维码或公众号菜单栏的“论坛”按钮去到我们最新上线的小白修炼营论坛告诉我。当然你也可以直接加入我们小白修炼营的，和小伙伴们随时随地一起聊RPA。
往期
精选
5 Dec 2018
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有时候，我们必须闭上嘴，放下骄傲，承认是自己错了。这不是认输，而是成长。 -- 今日老鸭粉丝汤
今天有收到我们小伙伴在咱们的提问如何通过UiPath在有起点终点和日期的情况下获取所有相关航班信息的方法。虽然运用到的activity对于刚起步的萌新来说可能有些超纲，但实际实现起来并不算复杂。
作为一个非常不错的学习实验案例，今天的分享就由本人带着大家一起试着玩转一下这个流程。
先来看一下我的解决方案（当然实现的方法可以有千万种，绝对有同学可以做的比我更出色）。
我们将需要查询航班信息的记录按顺序填在一张表的Sheet1上，分别是出发城市、日期和到达城市。
运行我制作好的UiPath流程，UiPath会自动登录到某在线票务网站（可以按实际需要选择网站），依次输入刚才在Sheet1记录的数据，抓取查询得到的所有航班信息。
然后按照行数创建新的sheet，将相关的航班信息填入，得到的结果如下图。
下面我就来为大家介绍一下具体的实现过程，其中可能会用到一些诸如Excel的activity和Data Scraping等之前分享还没有涉及过的功能，不知道的同学们可以趁此机会先做了解。
1. 当然我们必须得在电脑上装上免费的Uipath Studio（），新建一个新的流程，并在一个指定路径下创建一个用来储存我们航班信息的表格。
2. 找到Read Range这个activity，注意是Workbook而不是Excel下的那个Read Range（区别会在之后的分享中具体解释）。
Read Range是用来读取一个表内指定范围的数据的。我们将路径填写到第一栏（记得加“”），填写Sheet的名称。因为这里我们需要读取所有填写的数据，所以范围栏我们就放“”表示读取整表。
再看Read Range的属性设置。AddHeaders要打勾表示同时读取表的列名，输出的话我们创建一个叫DT的数据表（名字可以自取）。
3. 拿到数据后我们就可以去票务网站抓需要的信息了。这里为大家介绍一个非常常用的activity Open Browser。
它的作用是打开浏览器直接进入到我们设置好的网站路径（默认的浏览器是IE）。
同时在这里新建一个整数型变量n，用于我们之后创建存储相关记录航班信息的Sheet名。
4. 读取Sheet1每一行的数据，我们用到的是For Each Row这个activity，逐行读取之前DT数据表（Sheet1数据）。
数据分别用Type into键入到网站对应的项目内，Click“搜索机票”。
5. 可能是在这个流程中操作最复杂的一步。我们要用到Data Scraping（通常用于抓取网页或应用上以类似数据表形式呈现的视图上的信息）。
从第一个元素开始选取，然后会提示选择第二个相近的元素。
这时候UiPath便会智能识别出整列的元素，接下去需要做的就是重复类似刚才的操作，并为每一列加上相应的列名。
将每一列都添加完成后，我们还可以按实际情况选择最大记录条数（默认是100），点击右下Finish完成航班信息表数据抓取。
6. 设置好Data Scraping后会在流程内自动创建一个单独的Sequence，我们需要把它挪到我们的For Each Row内，因为我们是按每条信息去分别获取航班数据的。
这里需要特别注意对于自动生成的Data Scraping内Attach Browser的Selector修改。
可以看到生成的Selector是根据我们做Data Scraping时页面的信息组成的，意味着一旦我们搜索的航班信息不同时该Selector即不可用。
解决方法很简单，参照之前分享的，去掉title（每次搜索都会变化），将htmlwindowname改为uid_*，即把uid后随即生成的数字改成通配符。
至此，该流程大部分开发我们已经攻克。
7. 最后，抓取的航班信息依次用Write Range写入按行号命名的Sheet中。再Click“首页”回到输入起点终点和日期的界面准备下一条信息抓取。
有需要源码的同学请帮忙转发本公众号任意文章到朋友圈截图并在公众号回复，小白会将相关文件一一分享给这些小伙伴，非常感谢大家的支持。
同学们有任何问题或建议都可以通过以下二维码或公众号菜单栏的“论坛”按钮去到我们最新上线的小白修炼营论坛告诉我。当然你也可以直接加入我们小白修炼营的，和小伙伴们随时随地一起聊RPA。
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RPA实验室 - 航班数据自动抓取
有时候，我们必须闭上嘴，放下骄傲，承认是自己错了。这不是认输，而是成长。 -- 今日老鸭粉丝汤
今天有收到我们小伙伴在咱们的提问如何通过UiPath在有起点终点和日期的情况下获取所有相关航班信息的方法。虽然运用到的activity对于刚起步的萌新来说可能有些超纲，但实际实现起来并不算复杂。
作为一个非常不错的学习实验案例，今天的分享就由本人带着大家一起试着玩转一下这个流程。
先来看一下我的解决方案（当然实现的方法可以有千万种，绝对有同学可以做的比我更出色）。
我们将需要查询航班信息的记录按顺序填在一张表的Sheet1上，分别是出发城市、日期和到达城市。
运行我制作好的UiPath流程，UiPath会自动登录到某在线票务网站（可以按实际需要选择网站），依次输入刚才在Sheet1记录的数据，抓取查询得到的所有航班信息。
然后按照行数创建新的sheet，将相关的航班信息填入，得到的结果如下图。
下面我就来为大家介绍一下具体的实现过程，其中可能会用到一些诸如Excel的activity和Data Scraping等之前分享还没有涉及过的功能，不知道的同学们可以趁此机会先做了解。
1. 当然我们必须得在电脑上装上免费的Uipath Studio（），新建一个新的流程，并在一个指定路径下创建一个用来储存我们航班信息的表格。
2. 找到Read Range这个activity，注意是Workbook而不是Excel下的那个Read Range（区别会在之后的分享中具体解释）。
Read Range是用来读取一个表内指定范围的数据的。我们将路径填写到第一栏（记得加“”），填写Sheet的名称。因为这里我们需要读取所有填写的数据，所以范围栏我们就放“”表示读取整表。
再看Read Range的属性设置。AddHeaders要打勾表示同时读取表的列名，输出的话我们创建一个叫DT的数据表（名字可以自取）。
3. 拿到数据后我们就可以去票务网站抓需要的信息了。这里为大家介绍一个非常常用的activity Open Browser。
它的作用是打开浏览器直接进入到我们设置好的网站路径（默认的浏览器是IE）。
同时在这里新建一个整数型变量n，用于我们之后创建存储相关记录航班信息的Sheet名。
4. 读取Sheet1每一行的数据，我们用到的是For Each Row这个activity，逐行读取之前DT数据表（Sheet1数据）。
数据分别用Type into键入到网站对应的项目内，Click“搜索机票”。
5. 可能是在这个流程中操作最复杂的一步。我们要用到Data Scraping（通常用于抓取网页或应用上以类似数据表形式呈现的视图上的信息）。
从第一个元素开始选取，然后会提示选择第二个相近的元素。
这时候UiPath便会智能识别出整列的元素，接下去需要做的就是重复类似刚才的操作，并为每一列加上相应的列名。
将每一列都添加完成后，我们还可以按实际情况选择最大记录条数（默认是100），点击右下Finish完成航班信息表数据抓取。
6. 设置好Data Scraping后会在流程内自动创建一个单独的Sequence，我们需要把它挪到我们的For Each Row内，因为我们是按每条信息去分别获取航班数据的。
这里需要特别注意对于自动生成的Data Scraping内Attach Browser的Selector修改。
可以看到生成的Selector是根据我们做Data Scraping时页面的信息组成的，意味着一旦我们搜索的航班信息不同时该Selector即不可用。
解决方法很简单，参照之前分享的，去掉title（每次搜索都会变化），将htmlwindowname改为uid_*，即把uid后随即生成的数字改成通配符。
至此，该流程大部分开发我们已经攻克。
7. 最后，抓取的航班信息依次用Write Range写入按行号命名的Sheet中。再Click“首页”回到输入起点终点和日期的界面准备下一条信息抓取。
有需要源码的同学请帮忙转发本公众号任意文章到朋友圈截图并在公众号回复，小白会将相关文件一一分享给这些小伙伴，非常感谢大家的支持。
同学们有任何问题或建议都可以通过以下二维码或公众号菜单栏的“论坛”按钮去到我们最新上线的小白修炼营论坛告诉我。当然你也可以直接加入我们小白修炼营的，和小伙伴们随时随地一起聊RPA。
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5 Dec 2018
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自动抓取网页数据本质上就是翻页链接里面不放各种参数
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 67 次浏览 • 2022-06-18 03:00
自动抓取网页数据本质上就是翻页链接里面不放各种参数
自动抓取网页数据本质上就是翻页，只是翻页的链接里面不放各种参数。这种数据抓取的方法早已有，webmagic、page-source这些都已经有成熟的封装和使用方法。对于初学者，可以选一个看看。
url分为http和https，对应抓取http和https的数据。很多人没有记住http和https的区别，导致抓取的时候处于混乱状态。
普通的.js文件通过urllib2可以读取html的。因为http协议所限，不能读取js，甚至get或post都不行。但是js做一个dom操作，swiper.js这个写js的可以读取，顺便加点查询，letsum=(location.href+function(param){returnparam.url+'';}).foreach(swiper.js.function(response){response.tostring();});然后就可以交给jquery.js了。
这个你可以看看这篇，不过这个是针对web前端的文章。希望对你有帮助。
请求页面的时候request参数里的url,再结合需要的关键字和页面上的链接，就可以抓取html数据了。
楼上的回答比较复杂，实际上稍微简单点，用个拦截器可以实现。
可以先尝试selenium这个库，
爬虫其实原理很简单的，就是采集。从源头开始采集。浏览器浏览，进入html页面，然后发送到e-mail中。e-mail要发给浏览器。e-mail里要有头部和尾部，所以有body。body里又包含多少内容，就可以抓取出来。这个过程每一步都是抓取。 查看全部
自动抓取网页数据本质上就是翻页，只是翻页的链接里面不放各种参数。这种数据抓取的方法早已有，webmagic、page-source这些都已经有成熟的封装和使用方法。对于初学者，可以选一个看看。
url分为http和https，对应抓取http和https的数据。很多人没有记住http和https的区别，导致抓取的时候处于混乱状态。
普通的.js文件通过urllib2可以读取html的。因为http协议所限，不能读取js，甚至get或post都不行。但是js做一个dom操作，swiper.js这个写js的可以读取，顺便加点查询，letsum=(location.href+function(param){returnparam.url+'';}).foreach(swiper.js.function(response){response.tostring();});然后就可以交给jquery.js了。
这个你可以看看这篇，不过这个是针对web前端的文章。希望对你有帮助。
请求页面的时候request参数里的url,再结合需要的关键字和页面上的链接，就可以抓取html数据了。
楼上的回答比较复杂，实际上稍微简单点，用个拦截器可以实现。
可以先尝试selenium这个库，
爬虫其实原理很简单的，就是采集。从源头开始采集。浏览器浏览，进入html页面，然后发送到e-mail中。e-mail要发给浏览器。e-mail里要有头部和尾部，所以有body。body里又包含多少内容，就可以抓取出来。这个过程每一步都是抓取。 查看全部
自动抓取网页数据本质上就是翻页链接里面不放各种参数
自动抓取网页数据本质上就是翻页，只是翻页的链接里面不放各种参数。这种数据抓取的方法早已有，webmagic、page-source这些都已经有成熟的封装和使用方法。对于初学者，可以选一个看看。
url分为http和https，对应抓取http和https的数据。很多人没有记住http和https的区别，导致抓取的时候处于混乱状态。
普通的.js文件通过urllib2可以读取html的。因为http协议所限，不能读取js，甚至get或post都不行。但是js做一个dom操作，swiper.js这个写js的可以读取，顺便加点查询，letsum=(location.href+function(param){returnparam.url+'';}).foreach(swiper.js.function(response){response.tostring();});然后就可以交给jquery.js了。
这个你可以看看这篇，不过这个是针对web前端的文章。希望对你有帮助。
请求页面的时候request参数里的url,再结合需要的关键字和页面上的链接，就可以抓取html数据了。
楼上的回答比较复杂，实际上稍微简单点，用个拦截器可以实现。
可以先尝试selenium这个库，
爬虫其实原理很简单的，就是采集。从源头开始采集。浏览器浏览，进入html页面，然后发送到e-mail中。e-mail要发给浏览器。e-mail里要有头部和尾部，所以有body。body里又包含多少内容，就可以抓取出来。这个过程每一步都是抓取。
如何用PowerBI批量爬取网页数据？
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 744 次浏览 • 2022-06-18 02:08
如何用PowerBI批量爬取网页数据？
前面介绍PowerBI数据获取的时候，曾举了一个从网页中获取数据的例子，但当时只是爬取了其中一页数据，这篇文章来介绍如何用PowerBI批量采集多个网页的数据。
本文以智联招聘网站为例，采集工作地点在上海的职位发布信息。
下面是详细操作步骤：
（一）分析网址结构
打开智联招聘网站，搜索工作地点在上海的数据，
下拉页面到最下面，找到显示页码的地方，点击前三页，网址分别如下，
可以看出最后一个数字就是页码的ID，是控制分页数据的变量。
（二）使用PowerBI采集第一页的数据
打开PowerBI Desktop，从网页获取数据，从弹出的窗口中选择【高级】，根据上面分析的网址结构，把除了最后一个页码ID的网址输入第一行，页码输入第二行，
从URL预览中可以看出，已经自动把上面两行的网址合并到一起；这里分开输入只是为了后面更清晰的区分页码变量，其实直接输入全网址也是一样可以操作的。
（如果页码变量不是最后一位，而是在中间，应该分三行输入网址）
点击确定后，发现出来很多表，
从这里可以看出，智联招聘网站上每一条招聘信息都是一个表格，不用管它，任意选择一个表格，比如勾选Table0，点击编辑进入Power Query编辑器。
在PQ编辑器中直接删除掉【源】之后的所有步骤，然后展开数据，并把前面没有的几列数据删除。
这样第一页的数据就采集过来了。然后对这一页的数据进行整理，删除掉无用信息，添加字段名，可以看出一页包含60条招聘信息。
这里整理好第一页数据以后，下面进行采集其他页面时，数据结构都会和第一页整理后的数据结构一致，采集的数据可以直接拿来用；这里不整理也没关系，可以等到采集所有网页数据后一起整理。
如果要大批量的抓取网页数据，为了节省时间，对第一页的数据可以先不整理，直接进入下一步。
（三）根据页码参数设置自定义函数
这是最重要的一步。
还是刚才第一页数据的PQ编辑器窗口，打开【高级编辑器】，在let前输入：
(p as number) as table =>
并把let后面第一行的网址中，&后面的"1"改为（这就是第二步使用高级选项分两行输入网址的好处）：
(Number.ToText(p))
更改后【源】的网址变为：
""&(Number.ToText(p)))),
确定以后，刚才第一页数据的查询窗口直接变成了自定义函数的输入参数窗口，Table0表格也变成了函数的样式。为了更直观，把这个函数重命名为Data_Zhaopin.
到这里自定义函数完成，p是该函数的变量，用来控制页码，随便输入一个数字，比如7，将抓取第7页的数据，
输入参数只能一次抓取一个网页，要想批量抓取，还需要下面这一步。
（四）批量调用自定义函数
首先使用空查询建立一个数字序列，如果想抓取前100页的数据，就建立从1到100的序列，在空查询中输入
={1..100}
回车就生成了从1到100的序列，然后转为表格。gif操作图如下：
然后调用自定义函数，
在弹出的窗口中点击【功能查询】下拉框，选择刚才建立的自定义函数Data_Zhaopin,其他都按默认就行，
点击确定，就开始批量抓取网页了，因为100页数据比较多，耗时5分钟左右，这也是我第二步提前数据整理造成的后果，导致抓取比较慢。展开这一个表格，就是这100页的数据，
至此，批量抓取智联招聘100页的信息完成，上面的步骤看起来很多，实际上熟练掌握以后，10分钟左右就可以搞定，最大块的时间还是最后一步进行抓取数据的过程比较耗时。
网页的数据是不断更新的，在操作完以上的步骤之后，在PQ中点击刷新，可以随时一键提取网站实时的数据，一次做好，终生受益！
以上主要使用的是PowerBI中的Power Query功能，在可以使用PQ功能的Excel中也是可以同样操作的。
当然PowerBI并不是专业的爬取工具，如果网页比较复杂或者有防爬机制，还是得用专业的工具，比如R或者Python。在用PowerBI批量抓取某网站数据之前，先尝试着采集一页试试，如果可以采集到，再使用以上的步骤，如果采集不到，就不用再耽误工夫了。
现在就打开PowerBI，尝试着抓取你感兴趣的网站数据吧。
Power Query系列回顾：
THE END
提升技能 开拓视野 查看全部
前面介绍PowerBI数据获取的时候，曾举了一个从网页中获取数据的例子，但当时只是爬取了其中一页数据，这篇文章来介绍如何用PowerBI批量采集多个网页的数据。
本文以智联招聘网站为例，采集工作地点在上海的职位发布信息。
下面是详细操作步骤：
（一）分析网址结构
打开智联招聘网站，搜索工作地点在上海的数据，
下拉页面到最下面，找到显示页码的地方，点击前三页，网址分别如下，
可以看出最后一个数字就是页码的ID，是控制分页数据的变量。
（二）使用PowerBI采集第一页的数据
打开PowerBI Desktop，从网页获取数据，从弹出的窗口中选择【高级】，根据上面分析的网址结构，把除了最后一个页码ID的网址输入第一行，页码输入第二行，
从URL预览中可以看出，已经自动把上面两行的网址合并到一起；这里分开输入只是为了后面更清晰的区分页码变量，其实直接输入全网址也是一样可以操作的。
（如果页码变量不是最后一位，而是在中间，应该分三行输入网址）
点击确定后，发现出来很多表，
从这里可以看出，智联招聘网站上每一条招聘信息都是一个表格，不用管它，任意选择一个表格，比如勾选Table0，点击编辑进入Power Query编辑器。
在PQ编辑器中直接删除掉【源】之后的所有步骤，然后展开数据，并把前面没有的几列数据删除。
这样第一页的数据就采集过来了。然后对这一页的数据进行整理，删除掉无用信息，添加字段名，可以看出一页包含60条招聘信息。
这里整理好第一页数据以后，下面进行采集其他页面时，数据结构都会和第一页整理后的数据结构一致，采集的数据可以直接拿来用；这里不整理也没关系，可以等到采集所有网页数据后一起整理。
如果要大批量的抓取网页数据，为了节省时间，对第一页的数据可以先不整理，直接进入下一步。
（三）根据页码参数设置自定义函数
这是最重要的一步。
还是刚才第一页数据的PQ编辑器窗口，打开【高级编辑器】，在let前输入：
(p as number) as table =>
并把let后面第一行的网址中，&后面的"1"改为（这就是第二步使用高级选项分两行输入网址的好处）：
(Number.ToText(p))
更改后【源】的网址变为：
""&(Number.ToText(p)))),
确定以后，刚才第一页数据的查询窗口直接变成了自定义函数的输入参数窗口，Table0表格也变成了函数的样式。为了更直观，把这个函数重命名为Data_Zhaopin.
到这里自定义函数完成，p是该函数的变量，用来控制页码，随便输入一个数字，比如7，将抓取第7页的数据，
输入参数只能一次抓取一个网页，要想批量抓取，还需要下面这一步。
（四）批量调用自定义函数
首先使用空查询建立一个数字序列，如果想抓取前100页的数据，就建立从1到100的序列，在空查询中输入
={1..100}
回车就生成了从1到100的序列，然后转为表格。gif操作图如下：
然后调用自定义函数，
在弹出的窗口中点击【功能查询】下拉框，选择刚才建立的自定义函数Data_Zhaopin,其他都按默认就行，
点击确定，就开始批量抓取网页了，因为100页数据比较多，耗时5分钟左右，这也是我第二步提前数据整理造成的后果，导致抓取比较慢。展开这一个表格，就是这100页的数据，
至此，批量抓取智联招聘100页的信息完成，上面的步骤看起来很多，实际上熟练掌握以后，10分钟左右就可以搞定，最大块的时间还是最后一步进行抓取数据的过程比较耗时。
网页的数据是不断更新的，在操作完以上的步骤之后，在PQ中点击刷新，可以随时一键提取网站实时的数据，一次做好，终生受益！
以上主要使用的是PowerBI中的Power Query功能，在可以使用PQ功能的Excel中也是可以同样操作的。
当然PowerBI并不是专业的爬取工具，如果网页比较复杂或者有防爬机制，还是得用专业的工具，比如R或者Python。在用PowerBI批量抓取某网站数据之前，先尝试着采集一页试试，如果可以采集到，再使用以上的步骤，如果采集不到，就不用再耽误工夫了。
现在就打开PowerBI，尝试着抓取你感兴趣的网站数据吧。
Power Query系列回顾：
THE END
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如何用PowerBI批量爬取网页数据？
前面介绍PowerBI数据获取的时候，曾举了一个从网页中获取数据的例子，但当时只是爬取了其中一页数据，这篇文章来介绍如何用PowerBI批量采集多个网页的数据。
本文以智联招聘网站为例，采集工作地点在上海的职位发布信息。
下面是详细操作步骤：
（一）分析网址结构
打开智联招聘网站，搜索工作地点在上海的数据，
下拉页面到最下面，找到显示页码的地方，点击前三页，网址分别如下，
可以看出最后一个数字就是页码的ID，是控制分页数据的变量。
（二）使用PowerBI采集第一页的数据
打开PowerBI Desktop，从网页获取数据，从弹出的窗口中选择【高级】，根据上面分析的网址结构，把除了最后一个页码ID的网址输入第一行，页码输入第二行，
从URL预览中可以看出，已经自动把上面两行的网址合并到一起；这里分开输入只是为了后面更清晰的区分页码变量，其实直接输入全网址也是一样可以操作的。
（如果页码变量不是最后一位，而是在中间，应该分三行输入网址）
点击确定后，发现出来很多表，
从这里可以看出，智联招聘网站上每一条招聘信息都是一个表格，不用管它，任意选择一个表格，比如勾选Table0，点击编辑进入Power Query编辑器。
在PQ编辑器中直接删除掉【源】之后的所有步骤，然后展开数据，并把前面没有的几列数据删除。
这样第一页的数据就采集过来了。然后对这一页的数据进行整理，删除掉无用信息，添加字段名，可以看出一页包含60条招聘信息。
这里整理好第一页数据以后，下面进行采集其他页面时，数据结构都会和第一页整理后的数据结构一致，采集的数据可以直接拿来用；这里不整理也没关系，可以等到采集所有网页数据后一起整理。
如果要大批量的抓取网页数据，为了节省时间，对第一页的数据可以先不整理，直接进入下一步。
（三）根据页码参数设置自定义函数
这是最重要的一步。
还是刚才第一页数据的PQ编辑器窗口，打开【高级编辑器】，在let前输入：
(p as number) as table =>
并把let后面第一行的网址中，&后面的"1"改为（这就是第二步使用高级选项分两行输入网址的好处）：
(Number.ToText(p))
更改后【源】的网址变为：
""&(Number.ToText(p)))),
确定以后，刚才第一页数据的查询窗口直接变成了自定义函数的输入参数窗口，Table0表格也变成了函数的样式。为了更直观，把这个函数重命名为Data_Zhaopin.
到这里自定义函数完成，p是该函数的变量，用来控制页码，随便输入一个数字，比如7，将抓取第7页的数据，
输入参数只能一次抓取一个网页，要想批量抓取，还需要下面这一步。
（四）批量调用自定义函数
首先使用空查询建立一个数字序列，如果想抓取前100页的数据，就建立从1到100的序列，在空查询中输入
={1..100}
回车就生成了从1到100的序列，然后转为表格。gif操作图如下：
然后调用自定义函数，
在弹出的窗口中点击【功能查询】下拉框，选择刚才建立的自定义函数Data_Zhaopin,其他都按默认就行，
点击确定，就开始批量抓取网页了，因为100页数据比较多，耗时5分钟左右，这也是我第二步提前数据整理造成的后果，导致抓取比较慢。展开这一个表格，就是这100页的数据，
至此，批量抓取智联招聘100页的信息完成，上面的步骤看起来很多，实际上熟练掌握以后，10分钟左右就可以搞定，最大块的时间还是最后一步进行抓取数据的过程比较耗时。
网页的数据是不断更新的，在操作完以上的步骤之后，在PQ中点击刷新，可以随时一键提取网站实时的数据，一次做好，终生受益！
以上主要使用的是PowerBI中的Power Query功能，在可以使用PQ功能的Excel中也是可以同样操作的。
当然PowerBI并不是专业的爬取工具，如果网页比较复杂或者有防爬机制，还是得用专业的工具，比如R或者Python。在用PowerBI批量抓取某网站数据之前，先尝试着采集一页试试，如果可以采集到，再使用以上的步骤，如果采集不到，就不用再耽误工夫了。
现在就打开PowerBI，尝试着抓取你感兴趣的网站数据吧。
Power Query系列回顾：
THE END
提升技能 开拓视野
数据抓取写入Excel表格
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 120 次浏览 • 2022-06-17 22:55
数据抓取写入Excel表格
数据抓取写入Excel表格
1.操作步骤
1）准备工作
安装浏览器插件
2）选择想要抓取数据的页面 例：
3）抓取数据----->提取数据化结构
点击数据抓取
1.Steps
1）Preparation
Install browser plug-in
2）Select the page you want to capture data. For example:
3）Capture data----->Extract data structure
Click data capture
1作業手順
1)準備作業
ブラウザプラグインをインストールする
2)データをスナップしたいページを選択する例:
3)データをスナップ----->数値化された構造を抽出する
データ・スナップをクリック・
跳转到要抓取数据的网页，点击想要提取数据的列
Jump to the webpage where you want to fetch data, click on the column you want to fetch data
データを取得したいページにジャンプして、データを抽出したい列をクリックする
给数据命名
Name the data
データを名前を付ける
抓取的数据列
Captured Data Columns
スナップしたデータ列
如果想要抓取更多的数据列点击选择元素抓取下一列
If you want to fetch more data columns, click the select element to fetch the next column
より多くのデータ列をスナップしたい場合要素を選択して次の列をスナップする
创建DataTable类型的变量
Create a variable of type DataTable
DataTable型の変数を作成する
4）存入Excel表格中
创建Excel应用程序范围并添加数据表的路径
4）Save in Excel sheet
Create an Excel application scope and add the path to the data table
4)エクセルに入れる
Excelアプリケーションの範囲を作成してデータシートを追加する経路
创建写入范围
Create a write range
入力の範囲を創建
关闭工作簿，自动保存数据
Close the workbook and save the data automatically
ワークブックを閉じて自動的にデータを格納する
完整步骤如下
The complete steps are as follows
完全な手順は以下のように
结果：
Result:
結果：
生成数据表
Generated data table
データテーブルを生じた
文 | 数字力量 RPA
版 | 数字力量 RPA 查看全部
数据抓取写入Excel表格
1.操作步骤
1）准备工作
安装浏览器插件
2）选择想要抓取数据的页面 例：
3）抓取数据----->提取数据化结构
点击数据抓取
1.Steps
1）Preparation
Install browser plug-in
2）Select the page you want to capture data. For example:
3）Capture data----->Extract data structure
Click data capture
1作業手順
1)準備作業
ブラウザプラグインをインストールする
2)データをスナップしたいページを選択する例:
3)データをスナップ----->数値化された構造を抽出する
データ・スナップをクリック・
跳转到要抓取数据的网页，点击想要提取数据的列
Jump to the webpage where you want to fetch data, click on the column you want to fetch data
データを取得したいページにジャンプして、データを抽出したい列をクリックする
给数据命名
Name the data
データを名前を付ける
抓取的数据列
Captured Data Columns
スナップしたデータ列
如果想要抓取更多的数据列点击选择元素抓取下一列
If you want to fetch more data columns, click the select element to fetch the next column
より多くのデータ列をスナップしたい場合要素を選択して次の列をスナップする
创建DataTable类型的变量
Create a variable of type DataTable
DataTable型の変数を作成する
4）存入Excel表格中
创建Excel应用程序范围并添加数据表的路径
4）Save in Excel sheet
Create an Excel application scope and add the path to the data table
4)エクセルに入れる
Excelアプリケーションの範囲を作成してデータシートを追加する経路
创建写入范围
Create a write range
入力の範囲を創建
关闭工作簿，自动保存数据
Close the workbook and save the data automatically
ワークブックを閉じて自動的にデータを格納する
完整步骤如下
The complete steps are as follows
完全な手順は以下のように
结果：
Result:
結果：
生成数据表
Generated data table
データテーブルを生じた
文 | 数字力量 RPA
版 | 数字力量 RPA 查看全部
数据抓取写入Excel表格
数据抓取写入Excel表格
1.操作步骤
1）准备工作
安装浏览器插件
2）选择想要抓取数据的页面 例：
3）抓取数据----->提取数据化结构
点击数据抓取
1.Steps
1）Preparation
Install browser plug-in
2）Select the page you want to capture data. For example:
3）Capture data----->Extract data structure
Click data capture
1作業手順
1)準備作業
ブラウザプラグインをインストールする
2)データをスナップしたいページを選択する例:
3)データをスナップ----->数値化された構造を抽出する
データ・スナップをクリック・
跳转到要抓取数据的网页，点击想要提取数据的列
Jump to the webpage where you want to fetch data, click on the column you want to fetch data
データを取得したいページにジャンプして、データを抽出したい列をクリックする
给数据命名
Name the data
データを名前を付ける
抓取的数据列
Captured Data Columns
スナップしたデータ列
如果想要抓取更多的数据列点击选择元素抓取下一列
If you want to fetch more data columns, click the select element to fetch the next column
より多くのデータ列をスナップしたい場合要素を選択して次の列をスナップする
创建DataTable类型的变量
Create a variable of type DataTable
DataTable型の変数を作成する
4）存入Excel表格中
创建Excel应用程序范围并添加数据表的路径
4）Save in Excel sheet
Create an Excel application scope and add the path to the data table
4)エクセルに入れる
Excelアプリケーションの範囲を作成してデータシートを追加する経路
创建写入范围
Create a write range
入力の範囲を創建
关闭工作簿，自动保存数据
Close the workbook and save the data automatically
ワークブックを閉じて自動的にデータを格納する
完整步骤如下
The complete steps are as follows
完全な手順は以下のように
结果：
Result:
結果：
生成数据表
Generated data table
データテーブルを生じた
文 | 数字力量 RPA
版 | 数字力量 RPA
自动抓取网页数据，算法神马的暂且不说，光从实现角度来说
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 80 次浏览 • 2022-06-15 15:02
自动抓取网页数据，算法神马的暂且不说，光从实现角度来说
自动抓取网页数据，算法神马的暂且不说，光从实现的角度来说，它就是比用php要更快的。然而有一个东西叫解析，它通过词典、规则或者用js的ajax来解析网页，比如我这有一个自动抓取的php，
千万别用php，一定要用前端做，要不连数据读取都成问题。抓取这种东西不是靠框架能解决的，我认为是以浏览器为标准的、各浏览器厂商提供自己的解析规则的网站才能实现抓取功能。mysql那是后端程序的问题。
抓取完用python进行数据可视化,还有去重,虽然有些问题,但是基本能满足日常的需求了
抓取一般都是用php程序来实现。具体来说，如果不在乎性能问题，可以用smarty，当然mysql是最好的。如果想性能稍微好一点，就用laravelmysql的web服务器，smarty就不建议用了。最快，也要用httpd，gorilla，ror。各种文档手册比php的多得多。你要的抓取的字段稍微多一点，那可以优化下sql处理。还有就是，性能可以很快，就没必要过度优化了。
我的博客用的是微信内嵌浏览器的ui组件的自带的功能（具体如下）
简单实现的话可以用alert.js实现爬虫。如果想要抓取比较复杂的页面的话最好还是用php写抓取框架，这样有利于实现一些特定的功能，而且针对复杂页面提供各种selector。比如geegleorg上有关于ajax网页抓取的文章， 查看全部
自动抓取网页数据，算法神马的暂且不说，光从实现的角度来说，它就是比用php要更快的。然而有一个东西叫解析，它通过词典、规则或者用js的ajax来解析网页，比如我这有一个自动抓取的php，
千万别用php，一定要用前端做，要不连数据读取都成问题。抓取这种东西不是靠框架能解决的，我认为是以浏览器为标准的、各浏览器厂商提供自己的解析规则的网站才能实现抓取功能。mysql那是后端程序的问题。
抓取完用python进行数据可视化,还有去重,虽然有些问题,但是基本能满足日常的需求了
抓取一般都是用php程序来实现。具体来说，如果不在乎性能问题，可以用smarty，当然mysql是最好的。如果想性能稍微好一点，就用laravelmysql的web服务器，smarty就不建议用了。最快，也要用httpd，gorilla，ror。各种文档手册比php的多得多。你要的抓取的字段稍微多一点，那可以优化下sql处理。还有就是，性能可以很快，就没必要过度优化了。
我的博客用的是微信内嵌浏览器的ui组件的自带的功能（具体如下）
简单实现的话可以用alert.js实现爬虫。如果想要抓取比较复杂的页面的话最好还是用php写抓取框架，这样有利于实现一些特定的功能，而且针对复杂页面提供各种selector。比如geegleorg上有关于ajax网页抓取的文章， 查看全部
自动抓取网页数据，算法神马的暂且不说，光从实现角度来说
自动抓取网页数据，算法神马的暂且不说，光从实现的角度来说，它就是比用php要更快的。然而有一个东西叫解析，它通过词典、规则或者用js的ajax来解析网页，比如我这有一个自动抓取的php，
千万别用php，一定要用前端做，要不连数据读取都成问题。抓取这种东西不是靠框架能解决的，我认为是以浏览器为标准的、各浏览器厂商提供自己的解析规则的网站才能实现抓取功能。mysql那是后端程序的问题。
抓取完用python进行数据可视化,还有去重,虽然有些问题,但是基本能满足日常的需求了
抓取一般都是用php程序来实现。具体来说，如果不在乎性能问题，可以用smarty，当然mysql是最好的。如果想性能稍微好一点，就用laravelmysql的web服务器，smarty就不建议用了。最快，也要用httpd，gorilla，ror。各种文档手册比php的多得多。你要的抓取的字段稍微多一点，那可以优化下sql处理。还有就是，性能可以很快，就没必要过度优化了。
我的博客用的是微信内嵌浏览器的ui组件的自带的功能（具体如下）
简单实现的话可以用alert.js实现爬虫。如果想要抓取比较复杂的页面的话最好还是用php写抓取框架，这样有利于实现一些特定的功能，而且针对复杂页面提供各种selector。比如geegleorg上有关于ajax网页抓取的文章，
分享一个全自动备份VPS网站数据的脚本
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 74 次浏览 • 2022-06-13 01:27
分享一个全自动备份VPS网站数据的脚本
前几天因为 GigsGigsCloud 香港机房的交换机出了问题，网站宕机了 9 个小时，所以决定将所有有点流量的网站都每天备份了。技术栈是 rsync + crontab，将网站数据备份到另一台 VPS 上。这里分享下这个网站数据全自动每天备份的方法。
一、数据准备
除了自己的建站 VPS 之外，你还需要一台备份数据的备份 VPS，对于这台备份 VPS 的网络要求不是很高，但是根据你网站数据的大小需要考虑备份 VPS 的硬盘容量。
如果没有合适的备份 VPS，可以在 自己找一台合适的，HostDare 和搬瓦工都不错。
二、数据同步设置
两台 VPS 之间的数据传输借助的是 rsync，这里介绍一个传输命令：
rsync -avP data.zip root@104.11.11.11:/root/backup
这条命令的作用是将建站 VPS 上的 data.zip 传输到备份 VPS（IP 为 104.11.11.11）上的/root/backup目录下。
备份思路很清楚：
导出数据库；
压缩网站数据；
将数据库数据和网站数据打包好；
利用 rsync 将打包后的数据传输到备份 VPS 上。
这里分享一个写好的打包与传输脚本，保存为 backup.sh：
DATE=$(date +%Y%m)<br />BLOG_DIR='/home/wwwroot/www.pianyivps.com'<br />BLOG_NAME='www.pianyivps.com'<br />MYSQL_USER='user'<br />MYSQL_PASS='password'<br />DB='db'<br />BACKUP_DIR='/root/backup'<br />BACKUP_IP_DEST='104.11.11.11'<br />BACKUP_DIR_DEST='/root/backup'if [ ! -d ${BACKUP_DIR} ]; then<br /> mkdir ${BACKUP_DIR}fi<br />cd ${BACKUP_DIR}<br /> <br />mysqldump -u$MYSQL_USER -p$MYSQL_PASS ${DB} > ${DB}_${DATE}.sql<br /> <br />echo "SQL size: $(wc -c ${DB}_${DATE}.sql | awk '{print $1}')"<br /> <br />zip -r ${BLOG_NAME}_${DATE}.zip ${BLOG_DIR} > /dev/null<br /> <br />echo "WWW size: $(wc -c ${BLOG_NAME}_${DATE}.zip | awk '{print $1}')"<br /> <br />zip ${BLOG_NAME}_${DATE}_ALL.zip ${BLOG_NAME}_${DATE}.zip ${DB}_${DATE}.sql > /dev/null<br /> <br />rsync -avP ${BLOG_NAME}_${DATE}_ALL.zip root@${BACKUP_IP_DEST}:${BACKUP_DIR_DEST}<br /> <br />rm -rf ${DB}_${DATE}.sql ${BLOG_NAME}_${DATE}.zip ${BLOG_NAME}_${DATE}_ALL.zip<br /> <br />echo ${BLOG_NAME}_${DATE}_DONE
为了防止每次传输数据都需要输入 root 密码，那么可以先配置好 SSH 公钥。
1.在建站 VPS 上生成 SSH 公钥
生成 SSH 公钥的命令如下，一路回车即可，生成的公钥为/root/.ssh/id_rsa.pub：
ssh-keygen
2.将建站 VPS 的 SSH 公钥保存到备份 VPS 上
将刚才的 id_rsa.pub 重命名，例如这里我重命名为 pianyivps.pub，再把文件拷贝到备份 VPS 的 /root/.ssh 下，将改公钥保存到备份 VPS 上：
cat pianyivps.pub >> authorized_keys
之后，再用 rsync 时就不需要输入 root 密码了。
三、定时任务设置
最后的定时任务就是借助 crontab 命令了，例如我希望每天 0:30 备份网站数据：
# 每天0点30分执行/root/backup.sh脚本，执行的日志保存在/root/backup.log中30 0 * * * /root/backup.sh >> /root/backup.log 2>&1
OK，大功告成，数据每日自动备份，高枕无忧。
四、最近便宜的VPS 推荐
最近值得入手的 VPS 莫过于腾讯云新用户秒杀了，国内 VPS 198元/年，香港 VPS 249元/年，但是很值得入手的：
秒杀时间：10:00；13:00；16:00；19:00 （每天4场，每场持续3小时）
秒杀地址：
二维码直达：
另外，阿里云香港轻量应用服务器我昨天做了一个演示站，发现建站速度是真的快，30Mbps 的带宽，月付 24 元，虽然去程 NTT，但是回程 CN2 才是网站速度关键，移动和联通直连速度也很快，对于想免备案建站的朋友可以尝试，演示站地址：
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前几天因为 GigsGigsCloud 香港机房的交换机出了问题，网站宕机了 9 个小时，所以决定将所有有点流量的网站都每天备份了。技术栈是 rsync + crontab，将网站数据备份到另一台 VPS 上。这里分享下这个网站数据全自动每天备份的方法。
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生成 SSH 公钥的命令如下，一路回车即可，生成的公钥为/root/.ssh/id_rsa.pub：
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之后，再用 rsync 时就不需要输入 root 密码了。
三、定时任务设置
最后的定时任务就是借助 crontab 命令了，例如我希望每天 0:30 备份网站数据：
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自动抓取网页数据上传至内网可以是restfulapi也可以抓取
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 77 次浏览 • 2022-05-20 14:02
自动抓取网页数据上传至内网可以是restfulapi也可以抓取
自动抓取网页数据上传至内网可以是restfulapi也可以是对外封装一个小程序这两种方式都不错但是你的网页一定要是https，
还是用http吧
泻药web程序网页抓取都要用到restfulapi吧？给你点想法你可以做到一个拦截器，触发抓取。类似网络控制台，你可以控制你的http服务器。基于http抓取任何你想抓取的网页信息是没问题的。可以参考这个程序来实现:，但是不是你想要的类型的。如果想要做一个生产的，或者知名一点的专门做抓取的网站，建议使用selenium或者webdriver；可以关注下我的专栏：。
firefox插件抓取很不错的
我做了一个网站，服务器在美国，采集源网页地址如下，我只抓取https的地址，
通过http和restfulapi做吗
最新一款springframeworkgo实现网页抓取网页抓取colasoo项目github地址我正在用mac上写这个
我用的抓取包easycrest目前已经可以抓取部分国内电商网站了
有几个框架可以实现电商网站的抓取数据：redismemcachedubboxdebuglyadaptorapache+redis+memcacheddubbo+dubboclientapacheactivemqzookeeper
有专门写的抓取包也可以参考使用
我目前正在搞的过程中，抓数据经验是事无巨细都要抓，在firefox浏览器下面已经封装好了httpheader，可以和module里边的header对应过来，最多几十行就可以抓到数据了，所以将firefox扩展了，可以封装成一个jsextension，这样在封装的firefox下面可以像firefox浏览器一样去抓，就跟搜索引擎一样可以抓数据了。 查看全部
自动抓取网页数据上传至内网可以是restfulapi也可以是对外封装一个小程序这两种方式都不错但是你的网页一定要是https，
还是用http吧
泻药web程序网页抓取都要用到restfulapi吧？给你点想法你可以做到一个拦截器，触发抓取。类似网络控制台，你可以控制你的http服务器。基于http抓取任何你想抓取的网页信息是没问题的。可以参考这个程序来实现:，但是不是你想要的类型的。如果想要做一个生产的，或者知名一点的专门做抓取的网站，建议使用selenium或者webdriver；可以关注下我的专栏：。
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自动抓取网页数据上传至内网可以是restfulapi也可以抓取
自动抓取网页数据上传至内网可以是restfulapi也可以是对外封装一个小程序这两种方式都不错但是你的网页一定要是https，
还是用http吧
泻药web程序网页抓取都要用到restfulapi吧？给你点想法你可以做到一个拦截器，触发抓取。类似网络控制台，你可以控制你的http服务器。基于http抓取任何你想抓取的网页信息是没问题的。可以参考这个程序来实现:，但是不是你想要的类型的。如果想要做一个生产的，或者知名一点的专门做抓取的网站，建议使用selenium或者webdriver；可以关注下我的专栏：。
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我做了一个网站，服务器在美国，采集源网页地址如下，我只抓取https的地址，
通过http和restfulapi做吗
最新一款springframeworkgo实现网页抓取网页抓取colasoo项目github地址我正在用mac上写这个
我用的抓取包easycrest目前已经可以抓取部分国内电商网站了
有几个框架可以实现电商网站的抓取数据：redismemcachedubboxdebuglyadaptorapache+redis+memcacheddubbo+dubboclientapacheactivemqzookeeper
有专门写的抓取包也可以参考使用
我目前正在搞的过程中，抓数据经验是事无巨细都要抓，在firefox浏览器下面已经封装好了httpheader，可以和module里边的header对应过来，最多几十行就可以抓到数据了，所以将firefox扩展了，可以封装成一个jsextension，这样在封装的firefox下面可以像firefox浏览器一样去抓，就跟搜索引擎一样可以抓数据了。
如何自动发每日数据邮件？| 小白学编程
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 105 次浏览 • 2022-05-13 08:11
如何自动发每日数据邮件？| 小白学编程
好像老板总是会有越来越多的需求，而时间总是不够用……
谁都不想晚上回家还要做这种重复工作，得想想办法……那么，就用一个程序爬取数据之后自动发邮件吧！
成果是这样的：什么都不用做，就可以每天12点自动定时发数据汇报邮件了！
你也想试试么？花3分钟学习一下吧！
工具
里面，下载量很容易抓取到。而这次要抓的信息里面，许多 数据项都是 JS 的，无法直接用 BeautifulSoup 直接抓取到，所以我们要使用更强大的库和工具来应对 JS。
首先介绍一下我们今天要用到的工具：
Python想必已经不用我介绍了，这里选用Python3是因为它对中文的支持更加强大；
PhantomJS可以理解成是一个模拟的浏览器，在你输入网址后跟真正的浏览器一样，执行页面上的JS语句生成我们看到的页面；
selenium用来读取PhantomJS解析出来的页面。
安装PhantomJS
PhantomJS的安装十分简单，去官网（）下载回来最新版的PhantomJS，然后随便找个地方解压缩就好了。
解压缩后如图：
打开bin文件夹，我们会看到我们要用的phantomjs.exe文件，请记住这个文件的路径。
好了，PhantomJS安装完毕了。
安装selenium
selenium是Python的一个库，所以它可以通过pip安装，只要在命令行输入：
pip install selenium
就可以完成安装啦！如下图：
第一步：简单的动态网页抓取
首先，我们要抓取报表中的各项数据，包括：云课堂销量、优酷播放量、腾讯播放量、知乎点赞量。
直接上代码（复制的时候注意不要复制上行号哦）：
1 from selenium import webdriver<br />2 import time<br />3 driver = webdriver.PhantomJS(executable_path="C:/phantomjs-2.1.1-windows/bin/phantomjs.exe")<br />4 driver.get("http://study.163.com/course/co ... 6quot;)<br />5 time.sleep(5)<br />6 data = driver.find_element_by_id('j-coursehead').text<br />7 a = data.find('\n')<br />8 b = data[a + 1:].find('\n')<br />9 num = data[a + 1:a + 1 + b]<br />10 driver.quit()<br />11 print('网易云课堂的销量为：',num)
下面我们来逐行讲解每行代码的意思：
第一行：
from selenium import webdriver
导入selenium库中的webdriver
第二行：
import time
导入Python的内建库——time。time主要实现与时间有关的功能。
第三行：
driver = webdriver.PhantomJS(executable_path="C:/phantomjs-2.1.1-windows/bin/phantomjs.exe")
这行的格式是：
变量名 = webdriver.PhantomJS(executable_path="刚才说的phantomjs.exe的地址")
即我们指定调用PhantomJS来解析网页。
第四行：
driver.get("http://study.163.com/course/co ... 6quot;)
这行的格式是：
第三行定义的变量名.get("目标网址")
显然，这行的功能是使用PhantomJS来解析我们指定的网址，这里网址使用网易云课堂上我们爬虫课的网址。
第五行：
time.sleep(5)
这行的格式是：
time.sleep(你希望推迟的秒数)
使用time函数推迟调用线程的运行，可以理解成使程序暂停若干秒。在这里我们使用它的目的是确保上一步网页加载完成。
第六行：
data = driver.find_element_by_id('j-coursehead').text
这一行的格式是：
第三行定义的变量名.查找方法（‘查找的内容’）.text
这一行用于在PhantomJS解析出来的网页上查找我们需要的内容，这里我选用的是find_element_by_class_name()的方法，即通过class的名称来查找元素，而提供的方法还有很多，常见的有：
find_element_by_id()通过ID来查找
find_element_by_css_selector()通过CSS选择器查找
find_element_by_xpath()通过xpath查找
find_element_by_link_text()通过连接文字查找
find_element_by_tag_name()通过tag的名称查找
有了查找方法，那我们如何获取想查找的内容呢？
用IE浏览器打开我们的目标网址，这里使用。
在我们想抓取的内容上（这里用课程销量）点鼠标右键，选“检查元素”，如图：
然后就会出现DOM资源管理器，并且自动定位到我们想抓取的内容所在位置上。
如图：
可以看到，上图的两个箭头处，我们既可以通过第一个箭头位置的ID进行查找，也可以通过第二个箭头处的class名称查找。
第七行、第八行、第九行：
a = data.find('\n')
b = data[a + 1:].find('\n')
num = data[a + 1:a + 1 + b]
这三行用于整理我们抓取到的数据，使用的方法是字符串的分段，在之前的教程中我们已经讲过了。
第十行
driver.quit()
在程序结束后，退出，否则会在后台一直占用系统性能的。
第十一行
程序运行一下，结果为：
（使用的IDE是Pycharm）
显然，我们成功的完成了动态内容的抓取。
刚才的演示是云课堂的销量，其他的数据爬取，比如：优酷播放量、腾讯播放量、知乎点赞量等等也是类似的，就不重复说明了。
第二步：发送邮件
每天晚上12点，把数据自动发邮件汇报，这个也交给程序来自动运行，就不用熬夜刷数据了。
代码如下：
from email.header import Header<br />from email.mime.text import MIMEText<br />from email.utils import parseaddr, formataddr<br />import smtplib<br /><br />def _format_addr(s):
name, addr = parseaddr(s) <br /> return formataddr((Header(name, 'utf-8').encode(), addr))<br />
from_addr = '寄信的邮箱地址'<br />password = '邮箱密码'<br />to_addr = '收信的邮箱'<br />smtp_server = '发信邮箱的stmp服务器地址'<br />msg = MIMEText(要发送的内容, 'plain', 'utf-8')
msg['From'] = _format_addr('发件人 ' % from_addr)
msg['To'] = _format_addr('收件人 ' % to_addr)
msg['Subject'] = Header('邮件标题', 'utf-8').encode()
server = smtplib.SMTP_SSL(smtp_server, smtp端口, timeout=10)
server.set_debuglevel(0)
server.login(from_addr, password)
server.sendmail(from_addr, [to_addr], msg.as_string())
server.quit()
这里应用到了 python 的内建库：email 和 smtplib，通过 email 构建邮件，通过 smtplib 发送邮件。
这段代码只要套用就好，不做详细解释。
重点说一下三个地方：
1、邮箱密码：比如QQ和163邮箱，这里输入的并不是你的邮箱密码，而是“授权码”，在邮箱设置中可以查询到。
2、发信邮箱的smtp服务器：搜索一下很容易找到，一般类似
3、smtp端口：通常为25，但QQ邮箱为465，请根据实际情况修改，也很容易搜索到。
第三步：完整代码
注意：最后发邮件部分的代码，需要根据你自己的信息来填写替换。
from selenium import webdriver<br />import time<br />from email.header import Header<br />from email.mime.text import MIMEText<br />from email.utils import parseaddr, formataddr<br />import smtplib<br />def neteasy_crawler():
driver = webdriver.PhantomJS(executable_path="C:/phantomjs-2.1.1-windows/bin/phantomjs.exe")
driver.get("http://study.163.com/course/co ... 6quot;)
time.sleep(5)
data = driver.find_element_by_id('j-coursehead').text
a = data.find('\n')
b = data[a + 1:].find('\n')
num = data[a + 1:a + 1 + b]
driver.quit() <br /> return ('网易云课堂的销量为：'+str(num))<br />def tencent_crawler():
driver = webdriver.PhantomJS(executable_path="C:/phantomjs-2.1.1-windows/bin/phantomjs.exe")
driver.get("http://v.qq.com/vplus/8bfeadf7 ... 6quot;)
time.sleep(5)
data = driver.find_elements_by_class_name('info_inner')
data_num=[] <br /> for i in data :
j = int(i.text)
data_num.append(j)
num = sum(data_num)
driver.quit() <br /> return ('腾讯视频上的观看量为：'+str(num))<br />def youku_crawler():
driver = webdriver.PhantomJS(executable_path="C:/phantomjs-2.1.1-windows/bin/phantomjs.exe")
driver.get("http://i.youku.com/i/UMTQ0MjEyMTgw")
time.sleep(5)
data = driver.find_element_by_class_name('vnum').get_attribute('title')
num = data
driver.quit() <br /> return ('优酷视频上的观看量为：'+str(num))<br />def zhihu_crawer():
driver = webdriver.PhantomJS(executable_path="C:/phantomjs-2.1.1-windows/bin/phantomjs.exe")
driver.get("https://www.zhihu.com/people/lin-qian-qian")
time.sleep(5)
data = driver.find_element_by_class_name('zm-profile-header-user-agree').text
num = data[:-2]
driver.quit() <br /> return ('知乎上的点赞为：'+str(num))
report_data = neteasy_crawler()+'\n'+tencent_crawler()+'\n'+youku_crawler()+'\n'+zhihu_crawer()<br /> <br />def _format_addr(s):
name, addr = parseaddr(s) <br /> return formataddr((Header(name, 'utf-8').encode(), addr))
from_addr = '******@qq.com'<br />password = '******'<br />to_addr = '******@qq.com'<br />smtp_server = 'smtp.qq.com'<br />msg = MIMEText(report_data, 'plain', 'utf-8')
msg['From'] = _format_addr('员工 ' % from_addr)
msg['To'] = _format_addr('老板 ' % to_addr)
msg['Subject'] = Header('每日汇报', 'utf-8').encode()
server = smtplib.SMTP_SSL(smtp_server, 465, timeout=10)
server.set_debuglevel(0)
server.login(from_addr, password)
server.sendmail(from_addr, [to_addr], msg.as_string())
server.quit()
第四步：自动运行
保存python文件为report.py
windows系统下：
进入命令提示符cmd
Win7及以下：使用at命令
net start schedule 这行命令用来启用Windows的计划任务<br />
at 0:00 /every:Monday,Tuesday,Wednesday,Thursday,Friday,Saturday,Sunday python report.py
（Win8、Win10使用 SCHTASKS 命令）
linux系统下：
修改时区：
sudo cp /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime
设置NTP服务器
sudo ntpdate cn.pool.ntp.org
显示时间，检查是否正确
date
每天 0:00，用Python执行/root/report.py文件。
编辑定时任务：
#crontab -e
0 0 * * * python /opt/aa.py
保存，退出
执行
/etc/init.d/cron restart
重启服务才能使用
到了这里，所有代码就都完成啦！开始享受程序为你工作的感觉吧~
查看全部
好像老板总是会有越来越多的需求，而时间总是不够用……
谁都不想晚上回家还要做这种重复工作，得想想办法……那么，就用一个程序爬取数据之后自动发邮件吧！
成果是这样的：什么都不用做，就可以每天12点自动定时发数据汇报邮件了！
你也想试试么？花3分钟学习一下吧！
工具
里面，下载量很容易抓取到。而这次要抓的信息里面，许多 数据项都是 JS 的，无法直接用 BeautifulSoup 直接抓取到，所以我们要使用更强大的库和工具来应对 JS。
首先介绍一下我们今天要用到的工具：
Python想必已经不用我介绍了，这里选用Python3是因为它对中文的支持更加强大；
PhantomJS可以理解成是一个模拟的浏览器，在你输入网址后跟真正的浏览器一样，执行页面上的JS语句生成我们看到的页面；
selenium用来读取PhantomJS解析出来的页面。
安装PhantomJS
PhantomJS的安装十分简单，去官网（）下载回来最新版的PhantomJS，然后随便找个地方解压缩就好了。
解压缩后如图：
打开bin文件夹，我们会看到我们要用的phantomjs.exe文件，请记住这个文件的路径。
好了，PhantomJS安装完毕了。
安装selenium
selenium是Python的一个库，所以它可以通过pip安装，只要在命令行输入：
pip install selenium
就可以完成安装啦！如下图：
第一步：简单的动态网页抓取
首先，我们要抓取报表中的各项数据，包括：云课堂销量、优酷播放量、腾讯播放量、知乎点赞量。
直接上代码（复制的时候注意不要复制上行号哦）：
1 from selenium import webdriver<br />2 import time<br />3 driver = webdriver.PhantomJS(executable_path="C:/phantomjs-2.1.1-windows/bin/phantomjs.exe")<br />4 driver.get("http://study.163.com/course/co ... 6quot;)<br />5 time.sleep(5)<br />6 data = driver.find_element_by_id('j-coursehead').text<br />7 a = data.find('\n')<br />8 b = data[a + 1:].find('\n')<br />9 num = data[a + 1:a + 1 + b]<br />10 driver.quit()<br />11 print('网易云课堂的销量为：',num)
下面我们来逐行讲解每行代码的意思：
第一行：
from selenium import webdriver
导入selenium库中的webdriver
第二行：
import time
导入Python的内建库——time。time主要实现与时间有关的功能。
第三行：
driver = webdriver.PhantomJS(executable_path="C:/phantomjs-2.1.1-windows/bin/phantomjs.exe")
这行的格式是：
变量名 = webdriver.PhantomJS(executable_path="刚才说的phantomjs.exe的地址")
即我们指定调用PhantomJS来解析网页。
第四行：
driver.get("http://study.163.com/course/co ... 6quot;)
这行的格式是：
第三行定义的变量名.get("目标网址")
显然，这行的功能是使用PhantomJS来解析我们指定的网址，这里网址使用网易云课堂上我们爬虫课的网址。
第五行：
time.sleep(5)
这行的格式是：
time.sleep(你希望推迟的秒数)
使用time函数推迟调用线程的运行，可以理解成使程序暂停若干秒。在这里我们使用它的目的是确保上一步网页加载完成。
第六行：
data = driver.find_element_by_id('j-coursehead').text
这一行的格式是：
第三行定义的变量名.查找方法（‘查找的内容’）.text
这一行用于在PhantomJS解析出来的网页上查找我们需要的内容，这里我选用的是find_element_by_class_name()的方法，即通过class的名称来查找元素，而提供的方法还有很多，常见的有：
find_element_by_id()通过ID来查找
find_element_by_css_selector()通过CSS选择器查找
find_element_by_xpath()通过xpath查找
find_element_by_link_text()通过连接文字查找
find_element_by_tag_name()通过tag的名称查找
有了查找方法，那我们如何获取想查找的内容呢？
用IE浏览器打开我们的目标网址，这里使用。
在我们想抓取的内容上（这里用课程销量）点鼠标右键，选“检查元素”，如图：
然后就会出现DOM资源管理器，并且自动定位到我们想抓取的内容所在位置上。
如图：
可以看到，上图的两个箭头处，我们既可以通过第一个箭头位置的ID进行查找，也可以通过第二个箭头处的class名称查找。
第七行、第八行、第九行：
a = data.find('\n')
b = data[a + 1:].find('\n')
num = data[a + 1:a + 1 + b]
这三行用于整理我们抓取到的数据，使用的方法是字符串的分段，在之前的教程中我们已经讲过了。
第十行
driver.quit()
在程序结束后，退出，否则会在后台一直占用系统性能的。
第十一行
程序运行一下，结果为：
（使用的IDE是Pycharm）
显然，我们成功的完成了动态内容的抓取。
刚才的演示是云课堂的销量，其他的数据爬取，比如：优酷播放量、腾讯播放量、知乎点赞量等等也是类似的，就不重复说明了。
第二步：发送邮件
每天晚上12点，把数据自动发邮件汇报，这个也交给程序来自动运行，就不用熬夜刷数据了。
代码如下：
from email.header import Header<br />from email.mime.text import MIMEText<br />from email.utils import parseaddr, formataddr<br />import smtplib<br /><br />def _format_addr(s):
name, addr = parseaddr(s) <br /> return formataddr((Header(name, 'utf-8').encode(), addr))<br />
from_addr = '寄信的邮箱地址'<br />password = '邮箱密码'<br />to_addr = '收信的邮箱'<br />smtp_server = '发信邮箱的stmp服务器地址'<br />msg = MIMEText(要发送的内容, 'plain', 'utf-8')
msg['From'] = _format_addr('发件人 ' % from_addr)
msg['To'] = _format_addr('收件人 ' % to_addr)
msg['Subject'] = Header('邮件标题', 'utf-8').encode()
server = smtplib.SMTP_SSL(smtp_server, smtp端口, timeout=10)
server.set_debuglevel(0)
server.login(from_addr, password)
server.sendmail(from_addr, [to_addr], msg.as_string())
server.quit()
这里应用到了 python 的内建库：email 和 smtplib，通过 email 构建邮件，通过 smtplib 发送邮件。
这段代码只要套用就好，不做详细解释。
重点说一下三个地方：
1、邮箱密码：比如QQ和163邮箱，这里输入的并不是你的邮箱密码，而是“授权码”，在邮箱设置中可以查询到。
2、发信邮箱的smtp服务器：搜索一下很容易找到，一般类似
3、smtp端口：通常为25，但QQ邮箱为465，请根据实际情况修改，也很容易搜索到。
第三步：完整代码
注意：最后发邮件部分的代码，需要根据你自己的信息来填写替换。
from selenium import webdriver<br />import time<br />from email.header import Header<br />from email.mime.text import MIMEText<br />from email.utils import parseaddr, formataddr<br />import smtplib<br />def neteasy_crawler():
driver = webdriver.PhantomJS(executable_path="C:/phantomjs-2.1.1-windows/bin/phantomjs.exe")
driver.get("http://study.163.com/course/co ... 6quot;)
time.sleep(5)
data = driver.find_element_by_id('j-coursehead').text
a = data.find('\n')
b = data[a + 1:].find('\n')
num = data[a + 1:a + 1 + b]
driver.quit() <br /> return ('网易云课堂的销量为：'+str(num))<br />def tencent_crawler():
driver = webdriver.PhantomJS(executable_path="C:/phantomjs-2.1.1-windows/bin/phantomjs.exe")
driver.get("http://v.qq.com/vplus/8bfeadf7 ... 6quot;)
time.sleep(5)
data = driver.find_elements_by_class_name('info_inner')
data_num=[] <br /> for i in data :
j = int(i.text)
data_num.append(j)
num = sum(data_num)
driver.quit() <br /> return ('腾讯视频上的观看量为：'+str(num))<br />def youku_crawler():
driver = webdriver.PhantomJS(executable_path="C:/phantomjs-2.1.1-windows/bin/phantomjs.exe")
driver.get("http://i.youku.com/i/UMTQ0MjEyMTgw")
time.sleep(5)
data = driver.find_element_by_class_name('vnum').get_attribute('title')
num = data
driver.quit() <br /> return ('优酷视频上的观看量为：'+str(num))<br />def zhihu_crawer():
driver = webdriver.PhantomJS(executable_path="C:/phantomjs-2.1.1-windows/bin/phantomjs.exe")
driver.get("https://www.zhihu.com/people/lin-qian-qian")
time.sleep(5)
data = driver.find_element_by_class_name('zm-profile-header-user-agree').text
num = data[:-2]
driver.quit() <br /> return ('知乎上的点赞为：'+str(num))
report_data = neteasy_crawler()+'\n'+tencent_crawler()+'\n'+youku_crawler()+'\n'+zhihu_crawer()<br /> <br />def _format_addr(s):
name, addr = parseaddr(s) <br /> return formataddr((Header(name, 'utf-8').encode(), addr))
from_addr = '******@qq.com'<br />password = '******'<br />to_addr = '******@qq.com'<br />smtp_server = 'smtp.qq.com'<br />msg = MIMEText(report_data, 'plain', 'utf-8')
msg['From'] = _format_addr('员工 ' % from_addr)
msg['To'] = _format_addr('老板 ' % to_addr)
msg['Subject'] = Header('每日汇报', 'utf-8').encode()
server = smtplib.SMTP_SSL(smtp_server, 465, timeout=10)
server.set_debuglevel(0)
server.login(from_addr, password)
server.sendmail(from_addr, [to_addr], msg.as_string())
server.quit()
第四步：自动运行
保存python文件为report.py
windows系统下：
进入命令提示符cmd
Win7及以下：使用at命令
net start schedule 这行命令用来启用Windows的计划任务<br />
at 0:00 /every:Monday,Tuesday,Wednesday,Thursday,Friday,Saturday,Sunday python report.py
（Win8、Win10使用 SCHTASKS 命令）
linux系统下：
修改时区：
sudo cp /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime
设置NTP服务器
sudo ntpdate cn.pool.ntp.org
显示时间，检查是否正确
date
每天 0:00，用Python执行/root/report.py文件。
编辑定时任务：
#crontab -e
0 0 * * * python /opt/aa.py
保存，退出
执行
/etc/init.d/cron restart
重启服务才能使用
到了这里，所有代码就都完成啦！开始享受程序为你工作的感觉吧~
查看全部
如何自动发每日数据邮件？| 小白学编程
好像老板总是会有越来越多的需求，而时间总是不够用……
谁都不想晚上回家还要做这种重复工作，得想想办法……那么，就用一个程序爬取数据之后自动发邮件吧！
成果是这样的：什么都不用做，就可以每天12点自动定时发数据汇报邮件了！
你也想试试么？花3分钟学习一下吧！
工具
里面，下载量很容易抓取到。而这次要抓的信息里面，许多 数据项都是 JS 的，无法直接用 BeautifulSoup 直接抓取到，所以我们要使用更强大的库和工具来应对 JS。
首先介绍一下我们今天要用到的工具：
Python想必已经不用我介绍了，这里选用Python3是因为它对中文的支持更加强大；
PhantomJS可以理解成是一个模拟的浏览器，在你输入网址后跟真正的浏览器一样，执行页面上的JS语句生成我们看到的页面；
selenium用来读取PhantomJS解析出来的页面。
安装PhantomJS
PhantomJS的安装十分简单，去官网（）下载回来最新版的PhantomJS，然后随便找个地方解压缩就好了。
解压缩后如图：
打开bin文件夹，我们会看到我们要用的phantomjs.exe文件，请记住这个文件的路径。
好了，PhantomJS安装完毕了。
安装selenium
selenium是Python的一个库，所以它可以通过pip安装，只要在命令行输入：
pip install selenium
就可以完成安装啦！如下图：
第一步：简单的动态网页抓取
首先，我们要抓取报表中的各项数据，包括：云课堂销量、优酷播放量、腾讯播放量、知乎点赞量。
直接上代码（复制的时候注意不要复制上行号哦）：
1 from selenium import webdriver<br />2 import time<br />3 driver = webdriver.PhantomJS(executable_path="C:/phantomjs-2.1.1-windows/bin/phantomjs.exe")<br />4 driver.get("http://study.163.com/course/co ... 6quot;)<br />5 time.sleep(5)<br />6 data = driver.find_element_by_id('j-coursehead').text<br />7 a = data.find('\n')<br />8 b = data[a + 1:].find('\n')<br />9 num = data[a + 1:a + 1 + b]<br />10 driver.quit()<br />11 print('网易云课堂的销量为：',num)
下面我们来逐行讲解每行代码的意思：
第一行：
from selenium import webdriver
导入selenium库中的webdriver
第二行：
import time
导入Python的内建库——time。time主要实现与时间有关的功能。
第三行：
driver = webdriver.PhantomJS(executable_path="C:/phantomjs-2.1.1-windows/bin/phantomjs.exe")
这行的格式是：
变量名 = webdriver.PhantomJS(executable_path="刚才说的phantomjs.exe的地址")
即我们指定调用PhantomJS来解析网页。
第四行：
driver.get("http://study.163.com/course/co ... 6quot;)
这行的格式是：
第三行定义的变量名.get("目标网址")
显然，这行的功能是使用PhantomJS来解析我们指定的网址，这里网址使用网易云课堂上我们爬虫课的网址。
第五行：
time.sleep(5)
这行的格式是：
time.sleep(你希望推迟的秒数)
使用time函数推迟调用线程的运行，可以理解成使程序暂停若干秒。在这里我们使用它的目的是确保上一步网页加载完成。
第六行：
data = driver.find_element_by_id('j-coursehead').text
这一行的格式是：
第三行定义的变量名.查找方法（‘查找的内容’）.text
这一行用于在PhantomJS解析出来的网页上查找我们需要的内容，这里我选用的是find_element_by_class_name()的方法，即通过class的名称来查找元素，而提供的方法还有很多，常见的有：
find_element_by_id()通过ID来查找
find_element_by_css_selector()通过CSS选择器查找
find_element_by_xpath()通过xpath查找
find_element_by_link_text()通过连接文字查找
find_element_by_tag_name()通过tag的名称查找
有了查找方法，那我们如何获取想查找的内容呢？
用IE浏览器打开我们的目标网址，这里使用。
在我们想抓取的内容上（这里用课程销量）点鼠标右键，选“检查元素”，如图：
然后就会出现DOM资源管理器，并且自动定位到我们想抓取的内容所在位置上。
如图：
可以看到，上图的两个箭头处，我们既可以通过第一个箭头位置的ID进行查找，也可以通过第二个箭头处的class名称查找。
第七行、第八行、第九行：
a = data.find('\n')
b = data[a + 1:].find('\n')
num = data[a + 1:a + 1 + b]
这三行用于整理我们抓取到的数据，使用的方法是字符串的分段，在之前的教程中我们已经讲过了。
第十行
driver.quit()
在程序结束后，退出，否则会在后台一直占用系统性能的。
第十一行
程序运行一下，结果为：
（使用的IDE是Pycharm）
显然，我们成功的完成了动态内容的抓取。
刚才的演示是云课堂的销量，其他的数据爬取，比如：优酷播放量、腾讯播放量、知乎点赞量等等也是类似的，就不重复说明了。
第二步：发送邮件
每天晚上12点，把数据自动发邮件汇报，这个也交给程序来自动运行，就不用熬夜刷数据了。
代码如下：
from email.header import Header<br />from email.mime.text import MIMEText<br />from email.utils import parseaddr, formataddr<br />import smtplib<br /><br />def _format_addr(s):
name, addr = parseaddr(s) <br /> return formataddr((Header(name, 'utf-8').encode(), addr))<br />
from_addr = '寄信的邮箱地址'<br />password = '邮箱密码'<br />to_addr = '收信的邮箱'<br />smtp_server = '发信邮箱的stmp服务器地址'<br />msg = MIMEText(要发送的内容, 'plain', 'utf-8')
msg['From'] = _format_addr('发件人 ' % from_addr)
msg['To'] = _format_addr('收件人 ' % to_addr)
msg['Subject'] = Header('邮件标题', 'utf-8').encode()
server = smtplib.SMTP_SSL(smtp_server, smtp端口, timeout=10)
server.set_debuglevel(0)
server.login(from_addr, password)
server.sendmail(from_addr, [to_addr], msg.as_string())
server.quit()
这里应用到了 python 的内建库：email 和 smtplib，通过 email 构建邮件，通过 smtplib 发送邮件。
这段代码只要套用就好，不做详细解释。
重点说一下三个地方：
1、邮箱密码：比如QQ和163邮箱，这里输入的并不是你的邮箱密码，而是“授权码”，在邮箱设置中可以查询到。
2、发信邮箱的smtp服务器：搜索一下很容易找到，一般类似
3、smtp端口：通常为25，但QQ邮箱为465，请根据实际情况修改，也很容易搜索到。
第三步：完整代码
注意：最后发邮件部分的代码，需要根据你自己的信息来填写替换。
from selenium import webdriver<br />import time<br />from email.header import Header<br />from email.mime.text import MIMEText<br />from email.utils import parseaddr, formataddr<br />import smtplib<br />def neteasy_crawler():
driver = webdriver.PhantomJS(executable_path="C:/phantomjs-2.1.1-windows/bin/phantomjs.exe")
driver.get("http://study.163.com/course/co ... 6quot;)
time.sleep(5)
data = driver.find_element_by_id('j-coursehead').text
a = data.find('\n')
b = data[a + 1:].find('\n')
num = data[a + 1:a + 1 + b]
driver.quit() <br /> return ('网易云课堂的销量为：'+str(num))<br />def tencent_crawler():
driver = webdriver.PhantomJS(executable_path="C:/phantomjs-2.1.1-windows/bin/phantomjs.exe")
driver.get("http://v.qq.com/vplus/8bfeadf7 ... 6quot;)
time.sleep(5)
data = driver.find_elements_by_class_name('info_inner')
data_num=[] <br /> for i in data :
j = int(i.text)
data_num.append(j)
num = sum(data_num)
driver.quit() <br /> return ('腾讯视频上的观看量为：'+str(num))<br />def youku_crawler():
driver = webdriver.PhantomJS(executable_path="C:/phantomjs-2.1.1-windows/bin/phantomjs.exe")
driver.get("http://i.youku.com/i/UMTQ0MjEyMTgw";)
time.sleep(5)
data = driver.find_element_by_class_name('vnum').get_attribute('title')
num = data
driver.quit() <br /> return ('优酷视频上的观看量为：'+str(num))<br />def zhihu_crawer():
driver = webdriver.PhantomJS(executable_path="C:/phantomjs-2.1.1-windows/bin/phantomjs.exe")
driver.get("https://www.zhihu.com/people/lin-qian-qian";)
time.sleep(5)
data = driver.find_element_by_class_name('zm-profile-header-user-agree').text
num = data[:-2]
driver.quit() <br /> return ('知乎上的点赞为：'+str(num))
report_data = neteasy_crawler()+'\n'+tencent_crawler()+'\n'+youku_crawler()+'\n'+zhihu_crawer()<br /> <br />def _format_addr(s):
name, addr = parseaddr(s) <br /> return formataddr((Header(name, 'utf-8').encode(), addr))
from_addr = '******@qq.com'<br />password = '******'<br />to_addr = '******@qq.com'<br />smtp_server = 'smtp.qq.com'<br />msg = MIMEText(report_data, 'plain', 'utf-8')
msg['From'] = _format_addr('员工 ' % from_addr)
msg['To'] = _format_addr('老板 ' % to_addr)
msg['Subject'] = Header('每日汇报', 'utf-8').encode()
server = smtplib.SMTP_SSL(smtp_server, 465, timeout=10)
server.set_debuglevel(0)
server.login(from_addr, password)
server.sendmail(from_addr, [to_addr], msg.as_string())
server.quit()
第四步：自动运行
保存python文件为report.py
windows系统下：
进入命令提示符cmd
Win7及以下：使用at命令
net start schedule 这行命令用来启用Windows的计划任务<br />
at 0:00 /every:Monday,Tuesday,Wednesday,Thursday,Friday,Saturday,Sunday python report.py
（Win8、Win10使用 SCHTASKS 命令）
linux系统下：
修改时区：
sudo cp /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime
设置NTP服务器
sudo ntpdate cn.pool.ntp.org
显示时间，检查是否正确
date
每天 0:00，用Python执行/root/report.py文件。
编辑定时任务：
#crontab -e
0 0 * * * python /opt/aa.py
保存，退出
执行
/etc/init.d/cron restart
重启服务才能使用
到了这里，所有代码就都完成啦！开始享受程序为你工作的感觉吧~
python自动代码需要哪些常用知识、一些重要技巧和知识点
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 69 次浏览 • 2022-05-13 08:01
python自动代码需要哪些常用知识、一些重要技巧和知识点
自动抓取网页数据自动高亮标注文字自动生成gif动图搜索邮箱、存储文件等手工输入数据这些功能就像vba代码一样，熟练使用者是可以写出高效且易于理解的自动化代码的，但是对于刚入门的人或者刚刚接触python数据分析和python数据挖掘的小白来说，如果不能了解在python中使用自动化代码需要的知识和技巧，也是缺乏相应的实践经验的。
下面的视频讲解了python自动代码需要哪些常用知识、一些重要技巧和知识点，还有如何构建一个机器学习的爬虫和模型。自动化代码网页抓取主要是指用python向一个网页抓取内容数据。这要求网页加载速度较快，抓取的数据量不能太大，同时尽量避免数据全部存在java、r等复杂程序中（太耗时）。拿flask爬虫举例，我们打开一个网页，然后点击flask的newlogin，然后会看到很多窗口处于运行状态，这就是flask完成了对网页的爬取，我们只需要这一个窗口运行就可以很方便地访问网页数据了。
这里列举了一些常用的小工具、函数和导入。如果你对爬虫、机器学习有兴趣，可以在本文下方留言，共同进步。自动抓取网页数据。
从事数据分析工作中如何快速有效进行数据分析：第一步：零基础学习python数据分析基础python非常适合初学者快速掌握数据分析基础知识，当然对于更加专业的数据分析师也非常适用。目前python已经逐渐得到了广泛运用和认可，用于数据的抓取收集和分析上。而python分析数据的第一步就是：爬虫获取数据。
python爬虫工具常用包括：优采云爬虫爬虫主要分为两步：第一步：收集网页信息，即网页数据，这个过程需要爬虫程序完成爬取数据的交互。第二步：爬取数据，根据采集数据分析的不同工作需求，分为关系型数据库爬虫和非关系型数据库爬虫，这里以非关系型数据库的mysql数据库为例。第二步：构建爬虫模型（数据分析数据分析是对数据分析师的一个具体岗位，数据分析师对业务有着不同的要求，而企业招聘的岗位基本上都是更加注重业务上的分析工作，更加看重数据分析能力。
数据分析是统计学和数据库基础课程的综合运用。数据分析过程中主要对数据库语言、数据库操作库以及python的数据分析包进行使用）。第三步：用python数据分析模型或者简单的数据抓取工具进行分析。不会使用python进行数据分析首先应该学习基础的python语言。最基础的python的语言知识和数据结构是最需要学习的。
并不是说一定要会用python爬虫抓取网页数据和建立数据库的基础数据库以及其他模块，数据爬取主要是就为和业务或者其他相关方面的交流或对数据的分析。1。 查看全部
自动抓取网页数据自动高亮标注文字自动生成gif动图搜索邮箱、存储文件等手工输入数据这些功能就像vba代码一样，熟练使用者是可以写出高效且易于理解的自动化代码的，但是对于刚入门的人或者刚刚接触python数据分析和python数据挖掘的小白来说，如果不能了解在python中使用自动化代码需要的知识和技巧，也是缺乏相应的实践经验的。
下面的视频讲解了python自动代码需要哪些常用知识、一些重要技巧和知识点，还有如何构建一个机器学习的爬虫和模型。自动化代码网页抓取主要是指用python向一个网页抓取内容数据。这要求网页加载速度较快，抓取的数据量不能太大，同时尽量避免数据全部存在java、r等复杂程序中（太耗时）。拿flask爬虫举例，我们打开一个网页，然后点击flask的newlogin，然后会看到很多窗口处于运行状态，这就是flask完成了对网页的爬取，我们只需要这一个窗口运行就可以很方便地访问网页数据了。
这里列举了一些常用的小工具、函数和导入。如果你对爬虫、机器学习有兴趣，可以在本文下方留言，共同进步。自动抓取网页数据。
从事数据分析工作中如何快速有效进行数据分析：第一步：零基础学习python数据分析基础python非常适合初学者快速掌握数据分析基础知识，当然对于更加专业的数据分析师也非常适用。目前python已经逐渐得到了广泛运用和认可，用于数据的抓取收集和分析上。而python分析数据的第一步就是：爬虫获取数据。
python爬虫工具常用包括：优采云爬虫爬虫主要分为两步：第一步：收集网页信息，即网页数据，这个过程需要爬虫程序完成爬取数据的交互。第二步：爬取数据，根据采集数据分析的不同工作需求，分为关系型数据库爬虫和非关系型数据库爬虫，这里以非关系型数据库的mysql数据库为例。第二步：构建爬虫模型（数据分析数据分析是对数据分析师的一个具体岗位，数据分析师对业务有着不同的要求，而企业招聘的岗位基本上都是更加注重业务上的分析工作，更加看重数据分析能力。
数据分析是统计学和数据库基础课程的综合运用。数据分析过程中主要对数据库语言、数据库操作库以及python的数据分析包进行使用）。第三步：用python数据分析模型或者简单的数据抓取工具进行分析。不会使用python进行数据分析首先应该学习基础的python语言。最基础的python的语言知识和数据结构是最需要学习的。
并不是说一定要会用python爬虫抓取网页数据和建立数据库的基础数据库以及其他模块，数据爬取主要是就为和业务或者其他相关方面的交流或对数据的分析。1。 查看全部
python自动代码需要哪些常用知识、一些重要技巧和知识点
自动抓取网页数据自动高亮标注文字自动生成gif动图搜索邮箱、存储文件等手工输入数据这些功能就像vba代码一样，熟练使用者是可以写出高效且易于理解的自动化代码的，但是对于刚入门的人或者刚刚接触python数据分析和python数据挖掘的小白来说，如果不能了解在python中使用自动化代码需要的知识和技巧，也是缺乏相应的实践经验的。
下面的视频讲解了python自动代码需要哪些常用知识、一些重要技巧和知识点，还有如何构建一个机器学习的爬虫和模型。自动化代码网页抓取主要是指用python向一个网页抓取内容数据。这要求网页加载速度较快，抓取的数据量不能太大，同时尽量避免数据全部存在java、r等复杂程序中（太耗时）。拿flask爬虫举例，我们打开一个网页，然后点击flask的newlogin，然后会看到很多窗口处于运行状态，这就是flask完成了对网页的爬取，我们只需要这一个窗口运行就可以很方便地访问网页数据了。
这里列举了一些常用的小工具、函数和导入。如果你对爬虫、机器学习有兴趣，可以在本文下方留言，共同进步。自动抓取网页数据。
从事数据分析工作中如何快速有效进行数据分析：第一步：零基础学习python数据分析基础python非常适合初学者快速掌握数据分析基础知识，当然对于更加专业的数据分析师也非常适用。目前python已经逐渐得到了广泛运用和认可，用于数据的抓取收集和分析上。而python分析数据的第一步就是：爬虫获取数据。
python爬虫工具常用包括：优采云爬虫爬虫主要分为两步：第一步：收集网页信息，即网页数据，这个过程需要爬虫程序完成爬取数据的交互。第二步：爬取数据，根据采集数据分析的不同工作需求，分为关系型数据库爬虫和非关系型数据库爬虫，这里以非关系型数据库的mysql数据库为例。第二步：构建爬虫模型（数据分析数据分析是对数据分析师的一个具体岗位，数据分析师对业务有着不同的要求，而企业招聘的岗位基本上都是更加注重业务上的分析工作，更加看重数据分析能力。
数据分析是统计学和数据库基础课程的综合运用。数据分析过程中主要对数据库语言、数据库操作库以及python的数据分析包进行使用）。第三步：用python数据分析模型或者简单的数据抓取工具进行分析。不会使用python进行数据分析首先应该学习基础的python语言。最基础的python的语言知识和数据结构是最需要学习的。
并不是说一定要会用python爬虫抓取网页数据和建立数据库的基础数据库以及其他模块，数据爬取主要是就为和业务或者其他相关方面的交流或对数据的分析。1。
通过什么样的方式入门数据分析，如何去开始？
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 79 次浏览 • 2022-05-13 07:01
通过什么样的方式入门数据分析，如何去开始？
自动抓取网页数据，一键存入excel。一些想学习web开发和爬虫的朋友，想要接触数据，想要学习数据分析，到底该怎么入门，学习哪些技能，如何去开始，工作中又要用到什么技能，本文就是一篇教程。首先，我们来说明一下通过工具学习数据分析，肯定是要学一些工具。那么到底是通过哪个工具入门？知乎上曾经有一个话题，大意是“通过什么样的方式入门数据分析”，问题的总体答案，是你去学python，学r语言，学php，学java。
没错，不管我们怎么说，都离不开这个入门的学习过程。那么是不是要学好python语言、r语言语言、java语言或php语言的学生，才可以通过工具来学习数据分析？无论如何，作为web开发者，现在已经进入21世纪，web开发已经成为很多热门岗位的必备技能，而如果想要高薪，首先就是要掌握数据分析技能。在这里，我想直接提供我的学习路线，至于路线是否正确，最终的学习效果，以及实践是最终决定因素，在这个阶段只有经历过的人才知道。
学习数据分析的步骤，我将其分为六步：一、明确想要学习的方向：方向决定一切，在制定学习路线的时候要想清楚，自己将来是想当web开发还是爬虫开发还是数据分析。每一种不同的方向，对应的岗位和技能的侧重点有所区别。比如爬虫开发中，django/flask框架就是比较好的选择，在公司内部一般也要经常使用前端框架，jquery，bootstrap等。
如果是想要学习数据分析岗位的学生，可以根据数据分析岗位的所需技能，通过知乎里的数据分析行业是怎么工作的，及相关岗位的招聘要求，通过以下链接作为入门的学习路线。数据分析行业是怎么工作的？通过制定好自己的学习路线，才能方便后续的学习过程。你知道爬虫工程师需要掌握的前端知识是什么吗？你知道前端分为哪几个方向吗？所以说，选择正确的学习方向很重要，每个人都要根据自己的情况，制定出符合自己能力的学习路线。
根据链接的路线，你可以看到我给出的学习路线，其中没有以下需要掌握的编程语言。关于这个，后续我会发文，分享给大家。你是否有机会通过学习爬虫开发接触数据分析工作？二、搜集数据源：主要采用爬虫，是一种入门比较容易的方式，而且可以训练数据采集的感觉。前几天我参加了一个公司的项目，需要对爬虫抓取的日志做分析，去分析用户的每日浏览轨迹。
用户访问日志后端怎么处理呢？初次采集下来后，是要对原始的日志进行清洗、压缩，因为原始的日志只有很少量的关键字，要进行去重处理。关于清洗、压缩文件，我有给出一个具体的路径参考。网络抓取日志清洗压缩文件对于自己。 查看全部
自动抓取网页数据，一键存入excel。一些想学习web开发和爬虫的朋友，想要接触数据，想要学习数据分析，到底该怎么入门，学习哪些技能，如何去开始，工作中又要用到什么技能，本文就是一篇教程。首先，我们来说明一下通过工具学习数据分析，肯定是要学一些工具。那么到底是通过哪个工具入门？知乎上曾经有一个话题，大意是“通过什么样的方式入门数据分析”，问题的总体答案，是你去学python，学r语言，学php，学java。
没错，不管我们怎么说，都离不开这个入门的学习过程。那么是不是要学好python语言、r语言语言、java语言或php语言的学生，才可以通过工具来学习数据分析？无论如何，作为web开发者，现在已经进入21世纪，web开发已经成为很多热门岗位的必备技能，而如果想要高薪，首先就是要掌握数据分析技能。在这里，我想直接提供我的学习路线，至于路线是否正确，最终的学习效果，以及实践是最终决定因素，在这个阶段只有经历过的人才知道。
学习数据分析的步骤，我将其分为六步：一、明确想要学习的方向：方向决定一切，在制定学习路线的时候要想清楚，自己将来是想当web开发还是爬虫开发还是数据分析。每一种不同的方向，对应的岗位和技能的侧重点有所区别。比如爬虫开发中，django/flask框架就是比较好的选择，在公司内部一般也要经常使用前端框架，jquery，bootstrap等。
如果是想要学习数据分析岗位的学生，可以根据数据分析岗位的所需技能，通过知乎里的数据分析行业是怎么工作的，及相关岗位的招聘要求，通过以下链接作为入门的学习路线。数据分析行业是怎么工作的？通过制定好自己的学习路线，才能方便后续的学习过程。你知道爬虫工程师需要掌握的前端知识是什么吗？你知道前端分为哪几个方向吗？所以说，选择正确的学习方向很重要，每个人都要根据自己的情况，制定出符合自己能力的学习路线。
根据链接的路线，你可以看到我给出的学习路线，其中没有以下需要掌握的编程语言。关于这个，后续我会发文，分享给大家。你是否有机会通过学习爬虫开发接触数据分析工作？二、搜集数据源：主要采用爬虫，是一种入门比较容易的方式，而且可以训练数据采集的感觉。前几天我参加了一个公司的项目，需要对爬虫抓取的日志做分析，去分析用户的每日浏览轨迹。
用户访问日志后端怎么处理呢？初次采集下来后，是要对原始的日志进行清洗、压缩，因为原始的日志只有很少量的关键字，要进行去重处理。关于清洗、压缩文件，我有给出一个具体的路径参考。网络抓取日志清洗压缩文件对于自己。 查看全部
通过什么样的方式入门数据分析，如何去开始？
自动抓取网页数据，一键存入excel。一些想学习web开发和爬虫的朋友，想要接触数据，想要学习数据分析，到底该怎么入门，学习哪些技能，如何去开始，工作中又要用到什么技能，本文就是一篇教程。首先，我们来说明一下通过工具学习数据分析，肯定是要学一些工具。那么到底是通过哪个工具入门？知乎上曾经有一个话题，大意是“通过什么样的方式入门数据分析”，问题的总体答案，是你去学python，学r语言，学php，学java。
没错，不管我们怎么说，都离不开这个入门的学习过程。那么是不是要学好python语言、r语言语言、java语言或php语言的学生，才可以通过工具来学习数据分析？无论如何，作为web开发者，现在已经进入21世纪，web开发已经成为很多热门岗位的必备技能，而如果想要高薪，首先就是要掌握数据分析技能。在这里，我想直接提供我的学习路线，至于路线是否正确，最终的学习效果，以及实践是最终决定因素，在这个阶段只有经历过的人才知道。
学习数据分析的步骤，我将其分为六步：一、明确想要学习的方向：方向决定一切，在制定学习路线的时候要想清楚，自己将来是想当web开发还是爬虫开发还是数据分析。每一种不同的方向，对应的岗位和技能的侧重点有所区别。比如爬虫开发中，django/flask框架就是比较好的选择，在公司内部一般也要经常使用前端框架，jquery，bootstrap等。
如果是想要学习数据分析岗位的学生，可以根据数据分析岗位的所需技能，通过知乎里的数据分析行业是怎么工作的，及相关岗位的招聘要求，通过以下链接作为入门的学习路线。数据分析行业是怎么工作的？通过制定好自己的学习路线，才能方便后续的学习过程。你知道爬虫工程师需要掌握的前端知识是什么吗？你知道前端分为哪几个方向吗？所以说，选择正确的学习方向很重要，每个人都要根据自己的情况，制定出符合自己能力的学习路线。
根据链接的路线，你可以看到我给出的学习路线，其中没有以下需要掌握的编程语言。关于这个，后续我会发文，分享给大家。你是否有机会通过学习爬虫开发接触数据分析工作？二、搜集数据源：主要采用爬虫，是一种入门比较容易的方式，而且可以训练数据采集的感觉。前几天我参加了一个公司的项目，需要对爬虫抓取的日志做分析，去分析用户的每日浏览轨迹。
用户访问日志后端怎么处理呢？初次采集下来后，是要对原始的日志进行清洗、压缩，因为原始的日志只有很少量的关键字，要进行去重处理。关于清洗、压缩文件，我有给出一个具体的路径参考。网络抓取日志清洗压缩文件对于自己。
Python抓取网页数据的终极办法
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 84 次浏览 • 2022-05-08 01:24
Python抓取网页数据的终极办法
翻译丨sugarain
@ageitgey/quick-tip-the-easiest-way-to-grab-data-out-of-a-web-page-in-python-7153cecfca58
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)<br />
推荐↓↓↓
长
按
关
注
【】都在这里！
涵盖：程序员大咖、源码共读、程序员共读、数据结构与算法、黑客技术和网络安全、大数据科技、编程前端、Java、Python、Web编程开发、Android、iOS开发、Linux、数据库研发、幽默程序员等。
万水千山总是情，点个 “好看” 行不行 查看全部
翻译丨sugarain
@ageitgey/quick-tip-the-easiest-way-to-grab-data-out-of-a-web-page-in-python-7153cecfca58
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)<br />
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【】都在这里！
涵盖：程序员大咖、源码共读、程序员共读、数据结构与算法、黑客技术和网络安全、大数据科技、编程前端、Java、Python、Web编程开发、Android、iOS开发、Linux、数据库研发、幽默程序员等。
万水千山总是情，点个 “好看” 行不行 查看全部
Python抓取网页数据的终极办法
翻译丨sugarain
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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)<br />
推荐↓↓↓
长
按
关
注
【】都在这里！
涵盖：程序员大咖、源码共读、程序员共读、数据结构与算法、黑客技术和网络安全、大数据科技、编程前端、Java、Python、Web编程开发、Android、iOS开发、Linux、数据库研发、幽默程序员等。
万水千山总是情，点个 “好看” 行不行
如何为你的机器学习项目抓取网页数据？
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 79 次浏览 • 2022-05-04 06:23
如何为你的机器学习项目抓取网页数据？
作者 | Tobi Olabode译者 | Sambodhi策划 | 凌敏
前不久，我在 LearnML 子论坛上看到一篇帖子。楼主在这篇帖子中提到，他需要为自己的机器学习项目抓取网页数据。很多人在回帖中给出了自己的方法，主要是学习如何使用 BeautifulSoup 和 Selenium。
我曾在一些数据科学项目中使用过 BeautifulSoup 和 Selenium。在本文中，我将告诉你如何用一些有用的数据抓取一个网页，并将其转换成 pandas 数据结构（DataFrame）。
为什么要将其转换成数据结构呢？这是因为大部分机器学习库都能处理 pandas 数据结构，并且只需少量修改就可对你的模型进行编辑。
首先，我们要在维基百科上找到一个表来转换成数据结构。我抓取的这张表，展示的是维基百科上浏览量最大的运动员数据。
其中一项大量的工作就是，通过浏览 HTML 树来得到我们需要的表。
通过 request 和 regex 库，我们开始使用 BeautifulSoup。
from bs4 import BeautifulSoup<br />import requests<br />import re<br />import pandas as pd<br />
下面，我们将从网页中提取 HTML 代码：
<p>website_url = requests.get('https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Multiyear_ranking_of_most_viewed_pages').text<br />soup = BeautifulSoup(website_url, 'lxml')<br />print(soup.prettify())<br /></a><br /><br /><br /><br />Disclaimers<br /><br /><br /><br /><br />Contact Wikipedia<br /><br /><br /><br /> 查看全部
作者 | Tobi Olabode译者 | Sambodhi策划 | 凌敏
前不久，我在 LearnML 子论坛上看到一篇帖子。楼主在这篇帖子中提到，他需要为自己的机器学习项目抓取网页数据。很多人在回帖中给出了自己的方法，主要是学习如何使用 BeautifulSoup 和 Selenium。
我曾在一些数据科学项目中使用过 BeautifulSoup 和 Selenium。在本文中，我将告诉你如何用一些有用的数据抓取一个网页，并将其转换成 pandas 数据结构（DataFrame）。
为什么要将其转换成数据结构呢？这是因为大部分机器学习库都能处理 pandas 数据结构，并且只需少量修改就可对你的模型进行编辑。
首先，我们要在维基百科上找到一个表来转换成数据结构。我抓取的这张表，展示的是维基百科上浏览量最大的运动员数据。
其中一项大量的工作就是，通过浏览 HTML 树来得到我们需要的表。
通过 request 和 regex 库，我们开始使用 BeautifulSoup。
from bs4 import BeautifulSoup<br />import requests<br />import re<br />import pandas as pd<br />
下面，我们将从网页中提取 HTML 代码：
<p>website_url = requests.get('https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Multiyear_ranking_of_most_viewed_pages').text<br />soup = BeautifulSoup(website_url, 'lxml')<br />print(soup.prettify())<br /></a><br /><br /><br /><br />Disclaimers<br /><br /><br /><br /><br />Contact Wikipedia<br /><br /><br /><br /> 查看全部
如何为你的机器学习项目抓取网页数据？
作者 | Tobi Olabode译者 | Sambodhi策划 | 凌敏
前不久，我在 LearnML 子论坛上看到一篇帖子。楼主在这篇帖子中提到，他需要为自己的机器学习项目抓取网页数据。很多人在回帖中给出了自己的方法，主要是学习如何使用 BeautifulSoup 和 Selenium。
我曾在一些数据科学项目中使用过 BeautifulSoup 和 Selenium。在本文中，我将告诉你如何用一些有用的数据抓取一个网页，并将其转换成 pandas 数据结构（DataFrame）。
为什么要将其转换成数据结构呢？这是因为大部分机器学习库都能处理 pandas 数据结构，并且只需少量修改就可对你的模型进行编辑。
首先，我们要在维基百科上找到一个表来转换成数据结构。我抓取的这张表，展示的是维基百科上浏览量最大的运动员数据。
其中一项大量的工作就是，通过浏览 HTML 树来得到我们需要的表。
通过 request 和 regex 库，我们开始使用 BeautifulSoup。
from bs4 import BeautifulSoup<br />import requests<br />import re<br />import pandas as pd<br />
下面，我们将从网页中提取 HTML 代码：
<p>website_url = requests.get('https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Multiyear_ranking_of_most_viewed_pages').text<br />soup = BeautifulSoup(website_url, 'lxml')<br />print(soup.prettify())<br /></a><br /><br /><br /><br />Disclaimers<br /><br /><br /><br /><br />Contact Wikipedia<br /><br /><br /><br />
网抓很难吗？学这个技巧，让网页数据抓取智能化自动化完成~！
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 98 次浏览 • 2022-05-04 06:22
网抓很难吗？学这个技巧，让网页数据抓取智能化自动化完成~！
NO.821-工具决定命运
作者：看见星光微博：EXCELers / 知识星球：Excel
HI，大家好，我是星光。
前段时间给大家分享了一段VBA代码，抓取当当网图书数据的，链接如下：
VBA这家伙最大的特点就是傻白甜；代码臃肿啰嗦，没啥技巧，是为傻；但确实又能解决很多实际问题，所以又很甜——打个响指，那么有没有不写代码，又能抓取网页数据的方法呢？
当然是——有的。
走，去隔壁PBID见见新世面去。
PBID是Power BI DeskTop的简称，俗称Power BI桌面版。不过它不是Office软件自带的，需要另外单独下载。
安装该软件后打开，在【主页】选项卡下，依次点击【获取数据】→【从Web】。
输入网址：
网址看不全可以左右拖动...
http://search.dangdang.com/%3F ... input
这个是当当网搜索关键字"excel home"的网址，可以获取关于EH论坛系列图书的数据。
在【导航器】窗格右侧的【建议的表】选项中，选择【表1】，再单击【转换数据】即可获取图书的名称、折扣价、原价、评论数量、折扣等数据。
摊手，就这么简单。
正所谓尚未佩妥剑，转眼便……胜了！
……
以为这事就这么完了？
当然不。
这属于比较愣的用法，更强大更有趣的在后面。
我换个例子，获取豆瓣电影TOP250的数据。
还是在【主页】选项卡下依次点击【获取数据】→【从Web】，输入网址：
网址看不全可以左右拖动...
https://movie.douban.com/top250
点击【确定】按钮后，来到【导航器】界面。此时不选择表1，选择【使用示例添加表】。
然后会看到以下界面▼
图片的上半身是网页数据预览。下半身是张表格。
好了，打个响指，下面是见证大力出奇迹的时刻——嗯，广告之后马上胡来。
在下方表格列输入所需要的数据，系统就会根据该数据智能提取相关类似结果……比如序号、名称、评分、网址等。
动画演示如下▼
你看这家伙是不是特像Excel里智能填充Ctrl+E？
给出一到多个栗子，它就能还你一片宁静的天空。
最后点击【确定】按钮，将数据转换到Power Query编辑器继续整理或者直接加载到数据模型中即可。
……
不过需要说明的是，系统是自动抓取第一页的数据，一共25条信息，而豆瓣电影TOP250一共有10页。如果你需要抓取10页的数据，可以将系统自动生成的一页式代码封装成自定义函数，再外套一条M函数的循环语句。
参考代码如下▼
代码看不全可以左右拖动...
let fx=(i as number)=> let 源 = Web.BrowserContents("https://movie.douban.com/top250?start=" & Text.From(i)) in Html.Table(源, {{"序号", "EM"}, {"名称", ".title:nth-child(1)"}, {"评分", ".rating_num"}, {"评价", "SPAN:nth-child(3) + *"}}, [RowSelector=".grid-16-8 LI"]), 结果 =Table.Combine(List.Transform({0..10},each fx(_*25)))in 结果
相比于VBA烦琐臃肿的上百行代码，这代码简直不要太苗条，绝对是从贾玲跃过了陈妍希直达李若彤的飞越式发展……~
……
没了，今天给大家分享的内容就这样，只看不练假把式，你也动手试一下吧。
需要系统学习Excel，却找不到优质教程？学习Excel的过程中遇到疑难问题，却找不到人及时解答？扫码加入我的知识星球付费社群，和2000+学员共同精进Excel！技巧、函数、透视表、图表、VBA、PQ、SQL想学什么你就学什么…… 查看全部
NO.821-工具决定命运
作者：看见星光微博：EXCELers / 知识星球：Excel
HI，大家好，我是星光。
前段时间给大家分享了一段VBA代码，抓取当当网图书数据的，链接如下：
VBA这家伙最大的特点就是傻白甜；代码臃肿啰嗦，没啥技巧，是为傻；但确实又能解决很多实际问题，所以又很甜——打个响指，那么有没有不写代码，又能抓取网页数据的方法呢？
当然是——有的。
走，去隔壁PBID见见新世面去。
PBID是Power BI DeskTop的简称，俗称Power BI桌面版。不过它不是Office软件自带的，需要另外单独下载。
安装该软件后打开，在【主页】选项卡下，依次点击【获取数据】→【从Web】。
输入网址：
网址看不全可以左右拖动...
http://search.dangdang.com/%3F ... input
这个是当当网搜索关键字"excel home"的网址，可以获取关于EH论坛系列图书的数据。
在【导航器】窗格右侧的【建议的表】选项中，选择【表1】，再单击【转换数据】即可获取图书的名称、折扣价、原价、评论数量、折扣等数据。
摊手，就这么简单。
正所谓尚未佩妥剑，转眼便……胜了！
……
以为这事就这么完了？
当然不。
这属于比较愣的用法，更强大更有趣的在后面。
我换个例子，获取豆瓣电影TOP250的数据。
还是在【主页】选项卡下依次点击【获取数据】→【从Web】，输入网址：
网址看不全可以左右拖动...
https://movie.douban.com/top250
点击【确定】按钮后，来到【导航器】界面。此时不选择表1，选择【使用示例添加表】。
然后会看到以下界面▼
图片的上半身是网页数据预览。下半身是张表格。
好了，打个响指，下面是见证大力出奇迹的时刻——嗯，广告之后马上胡来。
在下方表格列输入所需要的数据，系统就会根据该数据智能提取相关类似结果……比如序号、名称、评分、网址等。
动画演示如下▼
你看这家伙是不是特像Excel里智能填充Ctrl+E？
给出一到多个栗子，它就能还你一片宁静的天空。
最后点击【确定】按钮，将数据转换到Power Query编辑器继续整理或者直接加载到数据模型中即可。
……
不过需要说明的是，系统是自动抓取第一页的数据，一共25条信息，而豆瓣电影TOP250一共有10页。如果你需要抓取10页的数据，可以将系统自动生成的一页式代码封装成自定义函数，再外套一条M函数的循环语句。
参考代码如下▼
代码看不全可以左右拖动...
let fx=(i as number)=> let 源 = Web.BrowserContents("https://movie.douban.com/top250?start=" & Text.From(i)) in Html.Table(源, {{"序号", "EM"}, {"名称", ".title:nth-child(1)"}, {"评分", ".rating_num"}, {"评价", "SPAN:nth-child(3) + *"}}, [RowSelector=".grid-16-8 LI"]), 结果 =Table.Combine(List.Transform({0..10},each fx(_*25)))in 结果
相比于VBA烦琐臃肿的上百行代码，这代码简直不要太苗条，绝对是从贾玲跃过了陈妍希直达李若彤的飞越式发展……~
……
没了，今天给大家分享的内容就这样，只看不练假把式，你也动手试一下吧。
需要系统学习Excel，却找不到优质教程？学习Excel的过程中遇到疑难问题，却找不到人及时解答？扫码加入我的知识星球付费社群，和2000+学员共同精进Excel！技巧、函数、透视表、图表、VBA、PQ、SQL想学什么你就学什么…… 查看全部
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前段时间给大家分享了一段VBA代码，抓取当当网图书数据的，链接如下：
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网址看不全可以左右拖动...
http://search.dangdang.com/%3F ... input
这个是当当网搜索关键字"excel home"的网址，可以获取关于EH论坛系列图书的数据。
在【导航器】窗格右侧的【建议的表】选项中，选择【表1】，再单击【转换数据】即可获取图书的名称、折扣价、原价、评论数量、折扣等数据。
摊手，就这么简单。
正所谓尚未佩妥剑，转眼便……胜了！
……
以为这事就这么完了？
当然不。
这属于比较愣的用法，更强大更有趣的在后面。
我换个例子，获取豆瓣电影TOP250的数据。
还是在【主页】选项卡下依次点击【获取数据】→【从Web】，输入网址：
网址看不全可以左右拖动...
https://movie.douban.com/top250
点击【确定】按钮后，来到【导航器】界面。此时不选择表1，选择【使用示例添加表】。
然后会看到以下界面▼
图片的上半身是网页数据预览。下半身是张表格。
好了，打个响指，下面是见证大力出奇迹的时刻——嗯，广告之后马上胡来。
在下方表格列输入所需要的数据，系统就会根据该数据智能提取相关类似结果……比如序号、名称、评分、网址等。
动画演示如下▼
你看这家伙是不是特像Excel里智能填充Ctrl+E？
给出一到多个栗子，它就能还你一片宁静的天空。
最后点击【确定】按钮，将数据转换到Power Query编辑器继续整理或者直接加载到数据模型中即可。
……
不过需要说明的是，系统是自动抓取第一页的数据，一共25条信息，而豆瓣电影TOP250一共有10页。如果你需要抓取10页的数据，可以将系统自动生成的一页式代码封装成自定义函数，再外套一条M函数的循环语句。
参考代码如下▼
代码看不全可以左右拖动...
let fx=(i as number)=> let 源 = Web.BrowserContents("https://movie.douban.com/top250?start=" & Text.From(i)) in Html.Table(源, {{"序号", "EM"}, {"名称", ".title:nth-child(1)"}, {"评分", ".rating_num"}, {"评价", "SPAN:nth-child(3) + *"}}, [RowSelector=".grid-16-8 LI"]), 结果 =Table.Combine(List.Transform({0..10},each fx(_*25)))in 结果
相比于VBA烦琐臃肿的上百行代码，这代码简直不要太苗条，绝对是从贾玲跃过了陈妍希直达李若彤的飞越式发展……~
……
没了，今天给大家分享的内容就这样，只看不练假把式，你也动手试一下吧。
需要系统学习Excel，却找不到优质教程？学习Excel的过程中遇到疑难问题，却找不到人及时解答？扫码加入我的知识星球付费社群，和2000+学员共同精进Excel！技巧、函数、透视表、图表、VBA、PQ、SQL想学什么你就学什么……
小课堂：如何用Excel抓取网页数据
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 395 次浏览 • 2022-05-04 06:20
小课堂：如何用Excel抓取网页数据
今日目标：
学习用Excel抓取网页数据
昨天，有个女学员提问：
大致意思是这样的：
1- 女，文科生，大三没什么课
2- 感觉Python是潮流，不学就落伍了
3- 想学Python，从哪里开始？
很明显，朋友圈的里的python广告看多了。
想学习数据爬取，何用python？用Excel就可以了。
Excel从2016以后的版本，就内置了强大的数据处理神器Power Query，可以直接在Excel里，实现数据爬取。
今天给大家介绍两种方法：
第1种方法，是方法1。
第2种方法，是方法2。
怎么样？厉害吧？
方法1
两种方法的区别，主要看网页的结构。
如果网页中的数据，使用的是table标签，那么直接导入web网页就可以了。
比如，我们经常在豆瓣上，看即将上映的电影列表，这个就是一个table标签的网页。
网页的地址是：
使用Excel抓取数据的步骤是这样的。
操作步骤1- Excel导入web数据
在「数据」选项卡中，点击「自其它源」「自网站」。
2- 粘贴web网址
在弹出的对话框中，粘贴上面的网址，点击「确定」
3- 加载表格数据
这个时候，你会看到的就是Power Query的界面啦。
在窗口左侧的列表中，选择table0，右侧就可以看到Power Query自动识别出来的表格数据了。
4- 加载数据到Excel
点击「加载」，就可以把网页数据抓取到表格中去了。
使用Power Query的好处是，如果网页中的数据更新了，在导入结果上，右键「刷新」就可以同步数据。
注意
这里说的是网页中包含table标签的数据。
什么意思呢？就是网页中的数据，本来就是一个表格结构，这个方法和你直接复制网页数据，粘贴到表格里，是一样的意思。
对于那些非table标签的网页数据，这个方法不好使。
怎么识别一个网页是不是table标签呢？很简单，选择任意一个数据，然后在网页中点击右键，选择「检查」。
然后你会看到网页的源代码，你不需要懂，只要看到当前高亮的代码中，包含以下任意的标签，就表示网页用了table标签，可以用这个方法。
<br /><br />
如果没有的话，那就继续看方法2。
方法2
使用table标签保存数据，已经是非常古老的网页技术了。现在的网页大都使用div、span等格式更丰富、更灵活的标签，来呈现数据。
这种网页就不好直接导入了。
比如我常看的「知乎」，他们的网页里一个table都没有。
用方法1导入到Power query里，左侧没有table数据，就不好抓取了。
那怎么办呢？
这个时候就要直接抓取数据包了。
本质上，网页中的数据都会包打包成一个数据包，发送个网页后，网页再读取数据包进行渲染。
这个数据包常用的格式是JSON，那么我们只要把JSON数据包抓取下来，也可以实现网页数据抓取。
不管他，干就完事儿了。
「下方高能预警」，如果你看不懂，可以直接跳过看方法3。
操作步骤
我们以知乎搜索Excel问题为例。
1- 识别数据包
首先，在页面中点击右键，选择「检查」。
然后，右侧会出现网页调试窗口，然后点击「network」「xhr」，在这里面可以看到所有的数据传输记录。
尝试着在知乎中搜索「Excel」，就可以看到数据的传输了。
向下滚动页面，当右侧列表汇总看到了「search_v3?t=」时，抓住它，这个就是我们需要的数据包。
2- 复制数据包链接
然后在这个数据包上，点击右键选择「copy link address」复制数据包的链接。
3- 导入json数据
接下来就进入到了Excel操作界面，在「数据」选项卡中，点击「自其它源」「自网站」，粘贴数据包的链接。
点击确定后，就进入到了Power Query的界面。
数据包的结构，像是我们的「文件夹」一样，数据按照类别分别保存在不同的「子文件夹」中。
打开数据包「文件夹」的方式，就是在数据上，点击右键选择「深化」。
在数据上依次点击「深化」就可以找到我们的数据了。
4- 批量读取数据
最后，再写几个简单的函数，把「子文件」数据批量的读取出来。
在「主页」选项卡中，点击「高级编辑器」打开函数编辑窗口。
编写几个简单的函数，我们就完成了数据的抓取。
最终抓取的数据如下：
高级玩法
当然，如果你比较熟悉Power Query的话，可以在上面的基础上，再加入参数，可以根据表格中的「搜索词」，实时的搜索知乎文章，一键刷新统计结果。
方法3
专业的事情交给专业的工具来做。
Power Query是专业的数据整理插件，不是数据爬取软件，所以方法2，你看着可能会有些吃力。
在爬虫这个领域，还是要用专业软件，比如「优采云采集器」。点击几下按钮，就可以轻松完成数据抓取。。
操作步骤
打开「优采云采集器」，在「网址」栏中粘贴入知乎的搜索网址，如：
然后点击「智能采集」，接着优采云采集器会自动识别网页中的数据，等待识别完成。
识别完成后，点击「开始采集」，数据就开始爬取了。
爬取完成后，在弹出的对话框里，点击「导出」，数据就自动以表格的形式保存下来了。
总结
专业的事情，交给专业的工具来做。
1- 简单的表格类网页，使用Power Query抓取，举手之劳。
2- 复杂的网页，使用爬虫软件，也是点点按钮的事情。 查看全部
今日目标：
学习用Excel抓取网页数据
昨天，有个女学员提问：
大致意思是这样的：
1- 女，文科生，大三没什么课
2- 感觉Python是潮流，不学就落伍了
3- 想学Python，从哪里开始？
很明显，朋友圈的里的python广告看多了。
想学习数据爬取，何用python？用Excel就可以了。
Excel从2016以后的版本，就内置了强大的数据处理神器Power Query，可以直接在Excel里，实现数据爬取。
今天给大家介绍两种方法：
第1种方法，是方法1。
第2种方法，是方法2。
怎么样？厉害吧？
方法1
两种方法的区别，主要看网页的结构。
如果网页中的数据，使用的是table标签，那么直接导入web网页就可以了。
比如，我们经常在豆瓣上，看即将上映的电影列表，这个就是一个table标签的网页。
网页的地址是：
使用Excel抓取数据的步骤是这样的。
操作步骤1- Excel导入web数据
在「数据」选项卡中，点击「自其它源」「自网站」。
2- 粘贴web网址
在弹出的对话框中，粘贴上面的网址，点击「确定」
3- 加载表格数据
这个时候，你会看到的就是Power Query的界面啦。
在窗口左侧的列表中，选择table0，右侧就可以看到Power Query自动识别出来的表格数据了。
4- 加载数据到Excel
点击「加载」，就可以把网页数据抓取到表格中去了。
使用Power Query的好处是，如果网页中的数据更新了，在导入结果上，右键「刷新」就可以同步数据。
注意
这里说的是网页中包含table标签的数据。
什么意思呢？就是网页中的数据，本来就是一个表格结构，这个方法和你直接复制网页数据，粘贴到表格里，是一样的意思。
对于那些非table标签的网页数据，这个方法不好使。
怎么识别一个网页是不是table标签呢？很简单，选择任意一个数据，然后在网页中点击右键，选择「检查」。
然后你会看到网页的源代码，你不需要懂，只要看到当前高亮的代码中，包含以下任意的标签，就表示网页用了table标签，可以用这个方法。
<br /><br />
如果没有的话，那就继续看方法2。
方法2
使用table标签保存数据，已经是非常古老的网页技术了。现在的网页大都使用div、span等格式更丰富、更灵活的标签，来呈现数据。
这种网页就不好直接导入了。
比如我常看的「知乎」，他们的网页里一个table都没有。
用方法1导入到Power query里，左侧没有table数据，就不好抓取了。
那怎么办呢？
这个时候就要直接抓取数据包了。
本质上，网页中的数据都会包打包成一个数据包，发送个网页后，网页再读取数据包进行渲染。
这个数据包常用的格式是JSON，那么我们只要把JSON数据包抓取下来，也可以实现网页数据抓取。
不管他，干就完事儿了。
「下方高能预警」，如果你看不懂，可以直接跳过看方法3。
操作步骤
我们以知乎搜索Excel问题为例。
1- 识别数据包
首先，在页面中点击右键，选择「检查」。
然后，右侧会出现网页调试窗口，然后点击「network」「xhr」，在这里面可以看到所有的数据传输记录。
尝试着在知乎中搜索「Excel」，就可以看到数据的传输了。
向下滚动页面，当右侧列表汇总看到了「search_v3?t=」时，抓住它，这个就是我们需要的数据包。
2- 复制数据包链接
然后在这个数据包上，点击右键选择「copy link address」复制数据包的链接。
3- 导入json数据
接下来就进入到了Excel操作界面，在「数据」选项卡中，点击「自其它源」「自网站」，粘贴数据包的链接。
点击确定后，就进入到了Power Query的界面。
数据包的结构，像是我们的「文件夹」一样，数据按照类别分别保存在不同的「子文件夹」中。
打开数据包「文件夹」的方式，就是在数据上，点击右键选择「深化」。
在数据上依次点击「深化」就可以找到我们的数据了。
4- 批量读取数据
最后，再写几个简单的函数，把「子文件」数据批量的读取出来。
在「主页」选项卡中，点击「高级编辑器」打开函数编辑窗口。
编写几个简单的函数，我们就完成了数据的抓取。
最终抓取的数据如下：
高级玩法
当然，如果你比较熟悉Power Query的话，可以在上面的基础上，再加入参数，可以根据表格中的「搜索词」，实时的搜索知乎文章，一键刷新统计结果。
方法3
专业的事情交给专业的工具来做。
Power Query是专业的数据整理插件，不是数据爬取软件，所以方法2，你看着可能会有些吃力。
在爬虫这个领域，还是要用专业软件，比如「优采云采集器」。点击几下按钮，就可以轻松完成数据抓取。。
操作步骤
打开「优采云采集器」，在「网址」栏中粘贴入知乎的搜索网址，如：
然后点击「智能采集」，接着优采云采集器会自动识别网页中的数据，等待识别完成。
识别完成后，点击「开始采集」，数据就开始爬取了。
爬取完成后，在弹出的对话框里，点击「导出」，数据就自动以表格的形式保存下来了。
总结
专业的事情，交给专业的工具来做。
1- 简单的表格类网页，使用Power Query抓取，举手之劳。
2- 复杂的网页，使用爬虫软件，也是点点按钮的事情。 查看全部
小课堂：如何用Excel抓取网页数据
今日目标：
学习用Excel抓取网页数据
昨天，有个女学员提问：
大致意思是这样的：
1- 女，文科生，大三没什么课
2- 感觉Python是潮流，不学就落伍了
3- 想学Python，从哪里开始？
很明显，朋友圈的里的python广告看多了。
想学习数据爬取，何用python？用Excel就可以了。
Excel从2016以后的版本，就内置了强大的数据处理神器Power Query，可以直接在Excel里，实现数据爬取。
今天给大家介绍两种方法：
第1种方法，是方法1。
第2种方法，是方法2。
怎么样？厉害吧？
方法1
两种方法的区别，主要看网页的结构。
如果网页中的数据，使用的是table标签，那么直接导入web网页就可以了。
比如，我们经常在豆瓣上，看即将上映的电影列表，这个就是一个table标签的网页。
网页的地址是：
使用Excel抓取数据的步骤是这样的。
操作步骤1- Excel导入web数据
在「数据」选项卡中，点击「自其它源」「自网站」。
2- 粘贴web网址
在弹出的对话框中，粘贴上面的网址，点击「确定」
3- 加载表格数据
这个时候，你会看到的就是Power Query的界面啦。
在窗口左侧的列表中，选择table0，右侧就可以看到Power Query自动识别出来的表格数据了。
4- 加载数据到Excel
点击「加载」，就可以把网页数据抓取到表格中去了。
使用Power Query的好处是，如果网页中的数据更新了，在导入结果上，右键「刷新」就可以同步数据。
注意
这里说的是网页中包含table标签的数据。
什么意思呢？就是网页中的数据，本来就是一个表格结构，这个方法和你直接复制网页数据，粘贴到表格里，是一样的意思。
对于那些非table标签的网页数据，这个方法不好使。
怎么识别一个网页是不是table标签呢？很简单，选择任意一个数据，然后在网页中点击右键，选择「检查」。
然后你会看到网页的源代码，你不需要懂，只要看到当前高亮的代码中，包含以下任意的标签，就表示网页用了table标签，可以用这个方法。
<br /><br />
如果没有的话，那就继续看方法2。
方法2
使用table标签保存数据，已经是非常古老的网页技术了。现在的网页大都使用div、span等格式更丰富、更灵活的标签，来呈现数据。
这种网页就不好直接导入了。
比如我常看的「知乎」，他们的网页里一个table都没有。
用方法1导入到Power query里，左侧没有table数据，就不好抓取了。
那怎么办呢？
这个时候就要直接抓取数据包了。
本质上，网页中的数据都会包打包成一个数据包，发送个网页后，网页再读取数据包进行渲染。
这个数据包常用的格式是JSON，那么我们只要把JSON数据包抓取下来，也可以实现网页数据抓取。
不管他，干就完事儿了。
「下方高能预警」，如果你看不懂，可以直接跳过看方法3。
操作步骤
我们以知乎搜索Excel问题为例。
1- 识别数据包
首先，在页面中点击右键，选择「检查」。
然后，右侧会出现网页调试窗口，然后点击「network」「xhr」，在这里面可以看到所有的数据传输记录。
尝试着在知乎中搜索「Excel」，就可以看到数据的传输了。
向下滚动页面，当右侧列表汇总看到了「search_v3?t=」时，抓住它，这个就是我们需要的数据包。
2- 复制数据包链接
然后在这个数据包上，点击右键选择「copy link address」复制数据包的链接。
3- 导入json数据
接下来就进入到了Excel操作界面，在「数据」选项卡中，点击「自其它源」「自网站」，粘贴数据包的链接。
点击确定后，就进入到了Power Query的界面。
数据包的结构，像是我们的「文件夹」一样，数据按照类别分别保存在不同的「子文件夹」中。
打开数据包「文件夹」的方式，就是在数据上，点击右键选择「深化」。
在数据上依次点击「深化」就可以找到我们的数据了。
4- 批量读取数据
最后，再写几个简单的函数，把「子文件」数据批量的读取出来。
在「主页」选项卡中，点击「高级编辑器」打开函数编辑窗口。
编写几个简单的函数，我们就完成了数据的抓取。
最终抓取的数据如下：
高级玩法
当然，如果你比较熟悉Power Query的话，可以在上面的基础上，再加入参数，可以根据表格中的「搜索词」，实时的搜索知乎文章，一键刷新统计结果。
方法3
专业的事情交给专业的工具来做。
Power Query是专业的数据整理插件，不是数据爬取软件，所以方法2，你看着可能会有些吃力。
在爬虫这个领域，还是要用专业软件，比如「优采云采集器」。点击几下按钮，就可以轻松完成数据抓取。。
操作步骤
打开「优采云采集器」，在「网址」栏中粘贴入知乎的搜索网址，如：
然后点击「智能采集」，接着优采云采集器会自动识别网页中的数据，等待识别完成。
识别完成后，点击「开始采集」，数据就开始爬取了。
爬取完成后，在弹出的对话框里，点击「导出」，数据就自动以表格的形式保存下来了。
总结
专业的事情，交给专业的工具来做。
1- 简单的表格类网页，使用Power Query抓取，举手之劳。
2- 复杂的网页，使用爬虫软件，也是点点按钮的事情。
ExcelVBA做的辅助工具网页数据抓取工具，让你抓取数据无忧
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 97 次浏览 • 2022-05-04 06:19
ExcelVBA做的辅助工具网页数据抓取工具，让你抓取数据无忧
大家好，有好多小伙伴私信我，说VBA能不能抓取网页的数据并进行处理，答案是肯定的。现在有这样一份用VBA做的网页数据抓取工具，我们一起来看看吧！
Step-01 这个表格打开以后，我们看到的是有4个选项卡，我们依次点击蓝色字体即可跳转相关页面，我们看看动画的操作吧！
Step-02 我们一起看看第一功能吧！全景表自动生成工具，或许有的同学不知道这个的原理和数据处理方式什么样的，但是你看到结果就会发现其实网页抓取数据如此简单。程序执行完成以后的结果如下所示：
动画的操作如下，请记住，此数据的抓取需要连接网络哦！我们可以在蓝色区域修改代码，这个是支持修改的。可支持持续生产图表分析工具，当然这个数据是实时的。
Step-03 数据收集工具，注意是提供资产负债表、利润表、现金流量表的100多项财务数据，提供年度和季度数据；一起看看动画的操作吧！如下所示：
Step-04 本福特测试, 本工具可以根据新浪或网易提供的上市公司财务报表数据，自动计算公司各报告期的财务数字的首字分布，并计算和标准本福特分布的相关系数，供参考。动画如下：这个的代码和期数，数据来源都可以更改的。
Step-05 自选数据实时进行抓取和更新，我们可以看到如下所示，我们需要手动在A列输入代码，C列输入持有数量，D列输入单价，然后点击刷新按钮即可更新数据。
操作动画如下所示：
怎么样，小伙伴们，有没发现其实vba也可以实现网页的数据抓取工作的？有需要源代码的可以私信我“Tool”，谢谢支持！
如果有不明白的或者不懂的可以在下方留言，我们会一一解答的。
我是Excel教案，关注我持续分享更多的Excel技巧！
我是Excel教案，关注我持续分享更多的Excel技巧！ 查看全部
大家好，有好多小伙伴私信我，说VBA能不能抓取网页的数据并进行处理，答案是肯定的。现在有这样一份用VBA做的网页数据抓取工具，我们一起来看看吧！
Step-01 这个表格打开以后，我们看到的是有4个选项卡，我们依次点击蓝色字体即可跳转相关页面，我们看看动画的操作吧！
Step-02 我们一起看看第一功能吧！全景表自动生成工具，或许有的同学不知道这个的原理和数据处理方式什么样的，但是你看到结果就会发现其实网页抓取数据如此简单。程序执行完成以后的结果如下所示：
动画的操作如下，请记住，此数据的抓取需要连接网络哦！我们可以在蓝色区域修改代码，这个是支持修改的。可支持持续生产图表分析工具，当然这个数据是实时的。
Step-03 数据收集工具，注意是提供资产负债表、利润表、现金流量表的100多项财务数据，提供年度和季度数据；一起看看动画的操作吧！如下所示：
Step-04 本福特测试, 本工具可以根据新浪或网易提供的上市公司财务报表数据，自动计算公司各报告期的财务数字的首字分布，并计算和标准本福特分布的相关系数，供参考。动画如下：这个的代码和期数，数据来源都可以更改的。
Step-05 自选数据实时进行抓取和更新，我们可以看到如下所示，我们需要手动在A列输入代码，C列输入持有数量，D列输入单价，然后点击刷新按钮即可更新数据。
操作动画如下所示：
怎么样，小伙伴们，有没发现其实vba也可以实现网页的数据抓取工作的？有需要源代码的可以私信我“Tool”，谢谢支持！
如果有不明白的或者不懂的可以在下方留言，我们会一一解答的。
我是Excel教案，关注我持续分享更多的Excel技巧！
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ExcelVBA做的辅助工具网页数据抓取工具，让你抓取数据无忧
大家好，有好多小伙伴私信我，说VBA能不能抓取网页的数据并进行处理，答案是肯定的。现在有这样一份用VBA做的网页数据抓取工具，我们一起来看看吧！
Step-01 这个表格打开以后，我们看到的是有4个选项卡，我们依次点击蓝色字体即可跳转相关页面，我们看看动画的操作吧！
Step-02 我们一起看看第一功能吧！全景表自动生成工具，或许有的同学不知道这个的原理和数据处理方式什么样的，但是你看到结果就会发现其实网页抓取数据如此简单。程序执行完成以后的结果如下所示：
动画的操作如下，请记住，此数据的抓取需要连接网络哦！我们可以在蓝色区域修改代码，这个是支持修改的。可支持持续生产图表分析工具，当然这个数据是实时的。
Step-03 数据收集工具，注意是提供资产负债表、利润表、现金流量表的100多项财务数据，提供年度和季度数据；一起看看动画的操作吧！如下所示：
Step-04 本福特测试, 本工具可以根据新浪或网易提供的上市公司财务报表数据，自动计算公司各报告期的财务数字的首字分布，并计算和标准本福特分布的相关系数，供参考。动画如下：这个的代码和期数，数据来源都可以更改的。
Step-05 自选数据实时进行抓取和更新，我们可以看到如下所示，我们需要手动在A列输入代码，C列输入持有数量，D列输入单价，然后点击刷新按钮即可更新数据。
操作动画如下所示：
怎么样，小伙伴们，有没发现其实vba也可以实现网页的数据抓取工作的？有需要源代码的可以私信我“Tool”，谢谢支持！
如果有不明白的或者不懂的可以在下方留言，我们会一一解答的。
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最新网络爬虫代理IP解决方案
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 80 次浏览 • 2022-05-03 09:50
最新网络爬虫代理IP解决方案
在了解携趣代理如何通过爬虫解决代理IP方案之前，先来了解网络爬虫吧！网络爬虫是一个自动提取网页的程序，是搜索引擎的重要组成部分。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列，直到满足系统的一定停止条件。
网络信息技术异常发达的时代，爬虫代理IP已越来越为人们所熟知并以不负众望的姿态走进千家万户的网上冲浪者们身上。而且爬虫工作者已然成为互联网数据公司炙手可热的关键性职位。在当前爬虫行业，作为网络代理IP解决方案领域的佼佼者，携趣代理推出的爬虫代理IP解决方案将为众多的爬虫工作者们解决更多难题。
利用爬虫丰富的数据库，来提取自己所需要的信息，并且在第一次搜索以后将用户所搜寻的资料进行优化整合、储存。当用户再一次搜寻的时候，爬虫代理可以快速将经过优化的信息展现给用户。
作为国内爬虫代理服务的领先团队，携趣代理意在为用户提供优质、快速的爬虫代理IP解决方案。以帮助用户在使用携趣代理时，可以快速查询到自己需要的信息。
选择携趣代理爬虫代理服务的原因：分布式高质量代理IP变成了爬虫业的刚需，通过接入携趣代理平台，直接进行多线程操作，既省去了多余的服务器与人工成本，同时工作效率也大大提升。能够做到省钱、高效的工作，才是正确的工作策略!赶快加入我们吧！ 查看全部
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最新网络爬虫代理IP解决方案
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通用解决方案:商业化的网页抓取工具，百度开源的抓取文件工具piper-html-api
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 74 次浏览 • 2022-09-21 13:05
通用解决方案:商业化的网页抓取工具，百度开源的抓取文件工具piper-html-api
自动抓取网页数据到自己电脑并分析实现数据可视化，这是一个比较基础但又很有意思的功能。虽然功能算不上庞大，但是功能多存在于一些稍显陈旧的网站里面，比如百度地图、淘宝等。今天介绍一款商业化的网页抓取工具，百度开源的抓取html文件工具piper-html-api。官网地址，对于不习惯使用火狐这种浏览器的人来说，piper-html-api还是比较人性化的，用起来觉得非常清爽，无广告，抓取出来的结果也没有乱七八糟的病毒代码，只提供一些有参数值的请求，例如send、port、offset、today、date等，最多支持10个。
接下来就来演示一下如何使用这个工具，以淘宝网为例子。首先看一下官网给出的抓取过程，抓取过程比较简单，先是获取大概的网页结构，使用piper-html-api抓取md5后生成的数据。然后利用三步来测试一下piper-html-api抓取结果的质量，以下所有抓取结果均使用python语言自带的spider模块抓取，关于如何进行数据爬取后面会教大家，如果有问题可以留言。
数据验证为了验证结果的准确性，可以先使用免费工具来进行一些动态结果验证，网页动态验证会比静态验证时间要长一些，验证机制比较复杂，还是需要稍微学习一下，对于一些基础的知识，这里我用了下图来验证，可以根据指定的数据和python语言提供的date、today等函数获取指定网页的预期日期，也可以指定python语言提供的value、locals、dict等标准库提供的方法获取要爬取网页的关键字、url，piper-html-api提供的动态验证请求为请求search_data.web_date，如下图是请求search_data.web_date返回的结果。
数据验证之后可以用一个简单的代码先来验证一下这些数据是否是存在真实的网站中，piper-html-api会生成一个if文件，把验证结果转换为字符串，如下是网页验证的代码。代码略有复杂，但是验证结果基本是正确的，下面只需要编写爬取的脚本，也就是如何爬取。piper-html-api只是提供一个数据请求，像get，post等请求方式都支持，只要是提供了数据文件的网站都可以抓取，如果网站没有提供数据文件，则要爬取到数据文件才可以进行后续的处理。
下面有一些常用爬虫库，这里就不在这里展示了，直接给出链接。1、爬虫库列表：-cn&list=wj-gptr4i4ypy&freq=%3ffi-fn-h%3i2dp2l&page=list-1&key=%3ndn-3n59179&time=%3ffi-fn-h%3i2dp2l&image=&interval=&sort=if-5&onlygroup=%3duf_fun&sort=if。 查看全部
自动抓取网页数据到自己电脑并分析实现数据可视化，这是一个比较基础但又很有意思的功能。虽然功能算不上庞大，但是功能多存在于一些稍显陈旧的网站里面，比如百度地图、淘宝等。今天介绍一款商业化的网页抓取工具，百度开源的抓取html文件工具piper-html-api。官网地址，对于不习惯使用火狐这种浏览器的人来说，piper-html-api还是比较人性化的，用起来觉得非常清爽，无广告，抓取出来的结果也没有乱七八糟的病毒代码，只提供一些有参数值的请求，例如send、port、offset、today、date等，最多支持10个。
接下来就来演示一下如何使用这个工具，以淘宝网为例子。首先看一下官网给出的抓取过程，抓取过程比较简单，先是获取大概的网页结构，使用piper-html-api抓取md5后生成的数据。然后利用三步来测试一下piper-html-api抓取结果的质量，以下所有抓取结果均使用python语言自带的spider模块抓取，关于如何进行数据爬取后面会教大家，如果有问题可以留言。
数据验证为了验证结果的准确性，可以先使用免费工具来进行一些动态结果验证，网页动态验证会比静态验证时间要长一些，验证机制比较复杂，还是需要稍微学习一下，对于一些基础的知识，这里我用了下图来验证，可以根据指定的数据和python语言提供的date、today等函数获取指定网页的预期日期，也可以指定python语言提供的value、locals、dict等标准库提供的方法获取要爬取网页的关键字、url，piper-html-api提供的动态验证请求为请求search_data.web_date，如下图是请求search_data.web_date返回的结果。
数据验证之后可以用一个简单的代码先来验证一下这些数据是否是存在真实的网站中，piper-html-api会生成一个if文件，把验证结果转换为字符串，如下是网页验证的代码。代码略有复杂，但是验证结果基本是正确的，下面只需要编写爬取的脚本，也就是如何爬取。piper-html-api只是提供一个数据请求，像get，post等请求方式都支持，只要是提供了数据文件的网站都可以抓取，如果网站没有提供数据文件，则要爬取到数据文件才可以进行后续的处理。
下面有一些常用爬虫库，这里就不在这里展示了，直接给出链接。1、爬虫库列表：-cn&list=wj-gptr4i4ypy&freq=%3ffi-fn-h%3i2dp2l&page=list-1&key=%3ndn-3n59179&time=%3ffi-fn-h%3i2dp2l&image=&interval=&sort=if-5&onlygroup=%3duf_fun&sort=if。 查看全部
通用解决方案:商业化的网页抓取工具，百度开源的抓取文件工具piper-html-api
自动抓取网页数据到自己电脑并分析实现数据可视化，这是一个比较基础但又很有意思的功能。虽然功能算不上庞大，但是功能多存在于一些稍显陈旧的网站里面，比如百度地图、淘宝等。今天介绍一款商业化的网页抓取工具，百度开源的抓取html文件工具piper-html-api。官网地址，对于不习惯使用火狐这种浏览器的人来说，piper-html-api还是比较人性化的，用起来觉得非常清爽，无广告，抓取出来的结果也没有乱七八糟的病毒代码，只提供一些有参数值的请求，例如send、port、offset、today、date等，最多支持10个。
接下来就来演示一下如何使用这个工具，以淘宝网为例子。首先看一下官网给出的抓取过程，抓取过程比较简单，先是获取大概的网页结构，使用piper-html-api抓取md5后生成的数据。然后利用三步来测试一下piper-html-api抓取结果的质量，以下所有抓取结果均使用python语言自带的spider模块抓取，关于如何进行数据爬取后面会教大家，如果有问题可以留言。
数据验证为了验证结果的准确性，可以先使用免费工具来进行一些动态结果验证，网页动态验证会比静态验证时间要长一些，验证机制比较复杂，还是需要稍微学习一下，对于一些基础的知识，这里我用了下图来验证，可以根据指定的数据和python语言提供的date、today等函数获取指定网页的预期日期，也可以指定python语言提供的value、locals、dict等标准库提供的方法获取要爬取网页的关键字、url，piper-html-api提供的动态验证请求为请求search_data.web_date，如下图是请求search_data.web_date返回的结果。
数据验证之后可以用一个简单的代码先来验证一下这些数据是否是存在真实的网站中，piper-html-api会生成一个if文件，把验证结果转换为字符串，如下是网页验证的代码。代码略有复杂，但是验证结果基本是正确的，下面只需要编写爬取的脚本，也就是如何爬取。piper-html-api只是提供一个数据请求，像get，post等请求方式都支持，只要是提供了数据文件的网站都可以抓取，如果网站没有提供数据文件，则要爬取到数据文件才可以进行后续的处理。
下面有一些常用爬虫库，这里就不在这里展示了，直接给出链接。1、爬虫库列表：-cn&list=wj-gptr4i4ypy&freq=%3ffi-fn-h%3i2dp2l&page=list-1&key=%3ndn-3n59179&time=%3ffi-fn-h%3i2dp2l&image=&interval=&sort=if-5&onlygroup=%3duf_fun&sort=if。
自动抓取网页数据不知道以前是怎么实现的，现在用我们研发的直线交通规划算法
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 70 次浏览 • 2022-09-08 12:20
自动抓取网页数据不知道以前是怎么实现的，现在用我们研发的直线交通规划算法
自动抓取网页数据不知道以前是怎么实现的，现在用我们研发的直线交通规划算法这个api可以在android手机上实现。直线交通规划算法api可用于规划各种交通出行网络、优化交通流量等。你只需要告诉我起点和终点就可以了。原理和位置追踪差不多。位置追踪也就是能够知道自己周围有哪些道路，那些道路能够达到多少公里，然后根据道路的道路速度（比如每小时多少公里），把三维的位置导出成矢量。你只需要给我起点和终点的位置，我就可以用autocad画出来。
你说的这个应该是交通流量计算和时间调度的网页接口。不是给手机应用开发的。这是为各大交通企业或部门测算每日车流量，然后分配出行时间和票价。目前看来不能用手机app方便实现。
推荐使用graveler，功能很强大，可以详细描述路径，预测出发点，中途点，最终目的地的路径。对于楼主说的app没有研究过。
优步app可以做时间序列分析和搜索，不知道你需要做的是不是类似。基本思路是把大的数据源拆分为小的数据源，然后分组，用sql展示。暂时没想到有什么缺点。
国家发改委可以自己做一套。你现在看到的那些路线图，主要是交通主管部门提出需求，然后配合基于地理位置的协同分析模型来实现的。
如果有需求， 查看全部
自动抓取网页数据不知道以前是怎么实现的，现在用我们研发的直线交通规划算法这个api可以在android手机上实现。直线交通规划算法api可用于规划各种交通出行网络、优化交通流量等。你只需要告诉我起点和终点就可以了。原理和位置追踪差不多。位置追踪也就是能够知道自己周围有哪些道路，那些道路能够达到多少公里，然后根据道路的道路速度（比如每小时多少公里），把三维的位置导出成矢量。你只需要给我起点和终点的位置，我就可以用autocad画出来。
你说的这个应该是交通流量计算和时间调度的网页接口。不是给手机应用开发的。这是为各大交通企业或部门测算每日车流量，然后分配出行时间和票价。目前看来不能用手机app方便实现。
推荐使用graveler，功能很强大，可以详细描述路径，预测出发点，中途点，最终目的地的路径。对于楼主说的app没有研究过。
优步app可以做时间序列分析和搜索，不知道你需要做的是不是类似。基本思路是把大的数据源拆分为小的数据源，然后分组，用sql展示。暂时没想到有什么缺点。
国家发改委可以自己做一套。你现在看到的那些路线图，主要是交通主管部门提出需求，然后配合基于地理位置的协同分析模型来实现的。
如果有需求， 查看全部
自动抓取网页数据不知道以前是怎么实现的，现在用我们研发的直线交通规划算法
自动抓取网页数据不知道以前是怎么实现的，现在用我们研发的直线交通规划算法这个api可以在android手机上实现。直线交通规划算法api可用于规划各种交通出行网络、优化交通流量等。你只需要告诉我起点和终点就可以了。原理和位置追踪差不多。位置追踪也就是能够知道自己周围有哪些道路，那些道路能够达到多少公里，然后根据道路的道路速度（比如每小时多少公里），把三维的位置导出成矢量。你只需要给我起点和终点的位置，我就可以用autocad画出来。
你说的这个应该是交通流量计算和时间调度的网页接口。不是给手机应用开发的。这是为各大交通企业或部门测算每日车流量，然后分配出行时间和票价。目前看来不能用手机app方便实现。
推荐使用graveler，功能很强大，可以详细描述路径，预测出发点，中途点，最终目的地的路径。对于楼主说的app没有研究过。
优步app可以做时间序列分析和搜索，不知道你需要做的是不是类似。基本思路是把大的数据源拆分为小的数据源，然后分组，用sql展示。暂时没想到有什么缺点。
国家发改委可以自己做一套。你现在看到的那些路线图，主要是交通主管部门提出需求，然后配合基于地理位置的协同分析模型来实现的。
如果有需求，
自动抓取网页数据，可抓取html或css格式的数据
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 84 次浏览 • 2022-08-10 18:01
自动抓取网页数据，可抓取html或css格式的数据
自动抓取网页数据，可抓取html或css，也可抓取json格式的数据，支持自定义字段。最主要是自己定义字段可以改变内容。易用性较好。支持https网站。
office自带的是word2013,主要的功能可以实现,不过excel也是不错的,自带模板.
自动抓取知乎用户信息，最新增加群组功能，
qq空间客户端可以看到一次性新增多少条评论，
支持条件格式，
officepowerpoint2013版本以上，后台可以自定义实现按月或按天分析不同的页面的网页链接，你要的分析图形可以直接生成图标。
开源且免费的工具：selenium，
之前用过一个三个月的自动化工具，挺好用的。用着也很方便，可以自己定义自己的封装函数等等，然后很多shell命令就支持了。
不知道，我们以前没用过。虽然我觉得vb是垃圾。但我真觉得既然是二次开发，多学学也没什么不好的。比如写gui程序的都知道用gogogo。不知道的请自行google。
每个人对自动化的定义不同，都有每个人的“自动化”需求，请先搞清楚需求再讨论工具的选择。初学者，
最近这几年比较火的自动化工具就是python这个靠谱的。vb也可以做简单的数据分析，而且不是那么繁琐，但是要想有点技术含量还是相对困难的。 查看全部
自动抓取网页数据，可抓取html或css，也可抓取json格式的数据，支持自定义字段。最主要是自己定义字段可以改变内容。易用性较好。支持https网站。
office自带的是word2013,主要的功能可以实现,不过excel也是不错的,自带模板.
自动抓取知乎用户信息，最新增加群组功能，
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支持条件格式，
officepowerpoint2013版本以上，后台可以自定义实现按月或按天分析不同的页面的网页链接，你要的分析图形可以直接生成图标。
开源且免费的工具：selenium，
之前用过一个三个月的自动化工具，挺好用的。用着也很方便，可以自己定义自己的封装函数等等，然后很多shell命令就支持了。
不知道，我们以前没用过。虽然我觉得vb是垃圾。但我真觉得既然是二次开发，多学学也没什么不好的。比如写gui程序的都知道用gogogo。不知道的请自行google。
每个人对自动化的定义不同，都有每个人的“自动化”需求，请先搞清楚需求再讨论工具的选择。初学者，
最近这几年比较火的自动化工具就是python这个靠谱的。vb也可以做简单的数据分析，而且不是那么繁琐，但是要想有点技术含量还是相对困难的。 查看全部
自动抓取网页数据，可抓取html或css格式的数据
自动抓取网页数据，可抓取html或css，也可抓取json格式的数据，支持自定义字段。最主要是自己定义字段可以改变内容。易用性较好。支持https网站。
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自动抓取知乎用户信息，最新增加群组功能，
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支持条件格式，
officepowerpoint2013版本以上，后台可以自定义实现按月或按天分析不同的页面的网页链接，你要的分析图形可以直接生成图标。
开源且免费的工具：selenium，
之前用过一个三个月的自动化工具，挺好用的。用着也很方便，可以自己定义自己的封装函数等等，然后很多shell命令就支持了。
不知道，我们以前没用过。虽然我觉得vb是垃圾。但我真觉得既然是二次开发，多学学也没什么不好的。比如写gui程序的都知道用gogogo。不知道的请自行google。
每个人对自动化的定义不同，都有每个人的“自动化”需求，请先搞清楚需求再讨论工具的选择。初学者，
最近这几年比较火的自动化工具就是python这个靠谱的。vb也可以做简单的数据分析，而且不是那么繁琐，但是要想有点技术含量还是相对困难的。
苹果自动抓取网页源代码的应用程序商店.gitlab-github-tpuuris
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 155 次浏览 • 2022-06-26 13:04
苹果自动抓取网页源代码的应用程序商店.gitlab-github-tpuuris
自动抓取网页数据是互联网、手机等信息产业的生命线，互联网一家独大，需要依靠挖掘数据的价值来提升自己的地位，就连苹果公司都不得不低头，改叫“应用程序商店”，而抓取网页源代码则是实现这一点的必要条件。人类都可以使用正则表达式进行抓取，爬虫也一样，只不过需要多一些处理环节，因为爬虫的前提是：你已经会正则表达式，否则你只能拿来让别人帮你写代码。
下面介绍github上最流行的爬虫库。可用于抓取互联网上各种文章，文章定义可能包括：按时间排序；按质量排序；按标题排序；等等。下面列出的代码都是经过gitlab免费提供的，你可以直接复制在本地运行。prehandset.gitlab-github-tpuuris/github_info1.先下载最新版本，下载后双击打开。
2.打开gitlab并执行gitinit。gitadd.3.完成后，将这些项目加入仓库。这些项目分别是：readme.md(文档文件)startfilter.csv(描述列表文件)localtools.csv(库列表文件)languagestore.csv(语言文件)samplefiles.csv(样本文件)emit到该仓库，并完成readme.md4.关于startfilter.csv,csv文件请点击starteditgithub_info.gitlab-github-tpuuris/startfilter1.首先，startfilter.csv文件是未分类列表文件，你可以使用正则表达式\d$来完成分类。
2.通过正则表达式匹配的文件需要名称开头是"\d",例如：\d${你要匹配的内容}.\d${\d}${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}3.文件名要有ansi字符串，例如：\d${urn:illuminate\d}.\d${\d}${\d}${\d}${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d$。 查看全部
自动抓取网页数据是互联网、手机等信息产业的生命线，互联网一家独大，需要依靠挖掘数据的价值来提升自己的地位，就连苹果公司都不得不低头，改叫“应用程序商店”，而抓取网页源代码则是实现这一点的必要条件。人类都可以使用正则表达式进行抓取，爬虫也一样，只不过需要多一些处理环节，因为爬虫的前提是：你已经会正则表达式，否则你只能拿来让别人帮你写代码。
下面介绍github上最流行的爬虫库。可用于抓取互联网上各种文章，文章定义可能包括：按时间排序；按质量排序；按标题排序；等等。下面列出的代码都是经过gitlab免费提供的，你可以直接复制在本地运行。prehandset.gitlab-github-tpuuris/github_info1.先下载最新版本，下载后双击打开。
2.打开gitlab并执行gitinit。gitadd.3.完成后，将这些项目加入仓库。这些项目分别是：readme.md(文档文件)startfilter.csv(描述列表文件)localtools.csv(库列表文件)languagestore.csv(语言文件)samplefiles.csv(样本文件)emit到该仓库，并完成readme.md4.关于startfilter.csv,csv文件请点击starteditgithub_info.gitlab-github-tpuuris/startfilter1.首先，startfilter.csv文件是未分类列表文件，你可以使用正则表达式\d$来完成分类。
2.通过正则表达式匹配的文件需要名称开头是"\d",例如：\d${你要匹配的内容}.\d${\d}${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}3.文件名要有ansi字符串，例如：\d${urn:illuminate\d}.\d${\d}${\d}${\d}${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d$。 查看全部
苹果自动抓取网页源代码的应用程序商店.gitlab-github-tpuuris
自动抓取网页数据是互联网、手机等信息产业的生命线，互联网一家独大，需要依靠挖掘数据的价值来提升自己的地位，就连苹果公司都不得不低头，改叫“应用程序商店”，而抓取网页源代码则是实现这一点的必要条件。人类都可以使用正则表达式进行抓取，爬虫也一样，只不过需要多一些处理环节，因为爬虫的前提是：你已经会正则表达式，否则你只能拿来让别人帮你写代码。
下面介绍github上最流行的爬虫库。可用于抓取互联网上各种文章，文章定义可能包括：按时间排序；按质量排序；按标题排序；等等。下面列出的代码都是经过gitlab免费提供的，你可以直接复制在本地运行。prehandset.gitlab-github-tpuuris/github_info1.先下载最新版本，下载后双击打开。
2.打开gitlab并执行gitinit。gitadd.3.完成后，将这些项目加入仓库。这些项目分别是：readme.md(文档文件)startfilter.csv(描述列表文件)localtools.csv(库列表文件)languagestore.csv(语言文件)samplefiles.csv(样本文件)emit到该仓库，并完成readme.md4.关于startfilter.csv,csv文件请点击starteditgithub_info.gitlab-github-tpuuris/startfilter1.首先，startfilter.csv文件是未分类列表文件，你可以使用正则表达式\d$来完成分类。
2.通过正则表达式匹配的文件需要名称开头是"\d",例如：\d${你要匹配的内容}.\d${\d}${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}3.文件名要有ansi字符串，例如：\d${urn:illuminate\d}.\d${\d}${\d}${\d}${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d${\d}\d$。
RPA实验室 - 航班数据自动抓取
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 110 次浏览 • 2022-06-21 01:13
RPA实验室 - 航班数据自动抓取
有时候，我们必须闭上嘴，放下骄傲，承认是自己错了。这不是认输，而是成长。 -- 今日老鸭粉丝汤
今天有收到我们小伙伴在咱们的提问如何通过UiPath在有起点终点和日期的情况下获取所有相关航班信息的方法。虽然运用到的activity对于刚起步的萌新来说可能有些超纲，但实际实现起来并不算复杂。
作为一个非常不错的学习实验案例，今天的分享就由本人带着大家一起试着玩转一下这个流程。
先来看一下我的解决方案（当然实现的方法可以有千万种，绝对有同学可以做的比我更出色）。
我们将需要查询航班信息的记录按顺序填在一张表的Sheet1上，分别是出发城市、日期和到达城市。
运行我制作好的UiPath流程，UiPath会自动登录到某在线票务网站（可以按实际需要选择网站），依次输入刚才在Sheet1记录的数据，抓取查询得到的所有航班信息。
然后按照行数创建新的sheet，将相关的航班信息填入，得到的结果如下图。
下面我就来为大家介绍一下具体的实现过程，其中可能会用到一些诸如Excel的activity和Data Scraping等之前分享还没有涉及过的功能，不知道的同学们可以趁此机会先做了解。
1. 当然我们必须得在电脑上装上免费的Uipath Studio（），新建一个新的流程，并在一个指定路径下创建一个用来储存我们航班信息的表格。
2. 找到Read Range这个activity，注意是Workbook而不是Excel下的那个Read Range（区别会在之后的分享中具体解释）。
Read Range是用来读取一个表内指定范围的数据的。我们将路径填写到第一栏（记得加“”），填写Sheet的名称。因为这里我们需要读取所有填写的数据，所以范围栏我们就放“”表示读取整表。
再看Read Range的属性设置。AddHeaders要打勾表示同时读取表的列名，输出的话我们创建一个叫DT的数据表（名字可以自取）。
3. 拿到数据后我们就可以去票务网站抓需要的信息了。这里为大家介绍一个非常常用的activity Open Browser。
它的作用是打开浏览器直接进入到我们设置好的网站路径（默认的浏览器是IE）。
同时在这里新建一个整数型变量n，用于我们之后创建存储相关记录航班信息的Sheet名。
4. 读取Sheet1每一行的数据，我们用到的是For Each Row这个activity，逐行读取之前DT数据表（Sheet1数据）。
数据分别用Type into键入到网站对应的项目内，Click“搜索机票”。
5. 可能是在这个流程中操作最复杂的一步。我们要用到Data Scraping（通常用于抓取网页或应用上以类似数据表形式呈现的视图上的信息）。
从第一个元素开始选取，然后会提示选择第二个相近的元素。
这时候UiPath便会智能识别出整列的元素，接下去需要做的就是重复类似刚才的操作，并为每一列加上相应的列名。
将每一列都添加完成后，我们还可以按实际情况选择最大记录条数（默认是100），点击右下Finish完成航班信息表数据抓取。
6. 设置好Data Scraping后会在流程内自动创建一个单独的Sequence，我们需要把它挪到我们的For Each Row内，因为我们是按每条信息去分别获取航班数据的。
这里需要特别注意对于自动生成的Data Scraping内Attach Browser的Selector修改。
可以看到生成的Selector是根据我们做Data Scraping时页面的信息组成的，意味着一旦我们搜索的航班信息不同时该Selector即不可用。
解决方法很简单，参照之前分享的，去掉title（每次搜索都会变化），将htmlwindowname改为uid_*，即把uid后随即生成的数字改成通配符。
至此，该流程大部分开发我们已经攻克。
7. 最后，抓取的航班信息依次用Write Range写入按行号命名的Sheet中。再Click“首页”回到输入起点终点和日期的界面准备下一条信息抓取。
有需要源码的同学请帮忙转发本公众号任意文章到朋友圈截图并在公众号回复，小白会将相关文件一一分享给这些小伙伴，非常感谢大家的支持。
同学们有任何问题或建议都可以通过以下二维码或公众号菜单栏的“论坛”按钮去到我们最新上线的小白修炼营论坛告诉我。当然你也可以直接加入我们小白修炼营的，和小伙伴们随时随地一起聊RPA。
往期
精选
5 Dec 2018
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有时候，我们必须闭上嘴，放下骄傲，承认是自己错了。这不是认输，而是成长。 -- 今日老鸭粉丝汤
今天有收到我们小伙伴在咱们的提问如何通过UiPath在有起点终点和日期的情况下获取所有相关航班信息的方法。虽然运用到的activity对于刚起步的萌新来说可能有些超纲，但实际实现起来并不算复杂。
作为一个非常不错的学习实验案例，今天的分享就由本人带着大家一起试着玩转一下这个流程。
先来看一下我的解决方案（当然实现的方法可以有千万种，绝对有同学可以做的比我更出色）。
我们将需要查询航班信息的记录按顺序填在一张表的Sheet1上，分别是出发城市、日期和到达城市。
运行我制作好的UiPath流程，UiPath会自动登录到某在线票务网站（可以按实际需要选择网站），依次输入刚才在Sheet1记录的数据，抓取查询得到的所有航班信息。
然后按照行数创建新的sheet，将相关的航班信息填入，得到的结果如下图。
下面我就来为大家介绍一下具体的实现过程，其中可能会用到一些诸如Excel的activity和Data Scraping等之前分享还没有涉及过的功能，不知道的同学们可以趁此机会先做了解。
1. 当然我们必须得在电脑上装上免费的Uipath Studio（），新建一个新的流程，并在一个指定路径下创建一个用来储存我们航班信息的表格。
2. 找到Read Range这个activity，注意是Workbook而不是Excel下的那个Read Range（区别会在之后的分享中具体解释）。
Read Range是用来读取一个表内指定范围的数据的。我们将路径填写到第一栏（记得加“”），填写Sheet的名称。因为这里我们需要读取所有填写的数据，所以范围栏我们就放“”表示读取整表。
再看Read Range的属性设置。AddHeaders要打勾表示同时读取表的列名，输出的话我们创建一个叫DT的数据表（名字可以自取）。
3. 拿到数据后我们就可以去票务网站抓需要的信息了。这里为大家介绍一个非常常用的activity Open Browser。
它的作用是打开浏览器直接进入到我们设置好的网站路径（默认的浏览器是IE）。
同时在这里新建一个整数型变量n，用于我们之后创建存储相关记录航班信息的Sheet名。
4. 读取Sheet1每一行的数据，我们用到的是For Each Row这个activity，逐行读取之前DT数据表（Sheet1数据）。
数据分别用Type into键入到网站对应的项目内，Click“搜索机票”。
5. 可能是在这个流程中操作最复杂的一步。我们要用到Data Scraping（通常用于抓取网页或应用上以类似数据表形式呈现的视图上的信息）。
从第一个元素开始选取，然后会提示选择第二个相近的元素。
这时候UiPath便会智能识别出整列的元素，接下去需要做的就是重复类似刚才的操作，并为每一列加上相应的列名。
将每一列都添加完成后，我们还可以按实际情况选择最大记录条数（默认是100），点击右下Finish完成航班信息表数据抓取。
6. 设置好Data Scraping后会在流程内自动创建一个单独的Sequence，我们需要把它挪到我们的For Each Row内，因为我们是按每条信息去分别获取航班数据的。
这里需要特别注意对于自动生成的Data Scraping内Attach Browser的Selector修改。
可以看到生成的Selector是根据我们做Data Scraping时页面的信息组成的，意味着一旦我们搜索的航班信息不同时该Selector即不可用。
解决方法很简单，参照之前分享的，去掉title（每次搜索都会变化），将htmlwindowname改为uid_*，即把uid后随即生成的数字改成通配符。
至此，该流程大部分开发我们已经攻克。
7. 最后，抓取的航班信息依次用Write Range写入按行号命名的Sheet中。再Click“首页”回到输入起点终点和日期的界面准备下一条信息抓取。
有需要源码的同学请帮忙转发本公众号任意文章到朋友圈截图并在公众号回复，小白会将相关文件一一分享给这些小伙伴，非常感谢大家的支持。
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RPA实验室 - 航班数据自动抓取
有时候，我们必须闭上嘴，放下骄傲，承认是自己错了。这不是认输，而是成长。 -- 今日老鸭粉丝汤
今天有收到我们小伙伴在咱们的提问如何通过UiPath在有起点终点和日期的情况下获取所有相关航班信息的方法。虽然运用到的activity对于刚起步的萌新来说可能有些超纲，但实际实现起来并不算复杂。
作为一个非常不错的学习实验案例，今天的分享就由本人带着大家一起试着玩转一下这个流程。
先来看一下我的解决方案（当然实现的方法可以有千万种，绝对有同学可以做的比我更出色）。
我们将需要查询航班信息的记录按顺序填在一张表的Sheet1上，分别是出发城市、日期和到达城市。
运行我制作好的UiPath流程，UiPath会自动登录到某在线票务网站（可以按实际需要选择网站），依次输入刚才在Sheet1记录的数据，抓取查询得到的所有航班信息。
然后按照行数创建新的sheet，将相关的航班信息填入，得到的结果如下图。
下面我就来为大家介绍一下具体的实现过程，其中可能会用到一些诸如Excel的activity和Data Scraping等之前分享还没有涉及过的功能，不知道的同学们可以趁此机会先做了解。
1. 当然我们必须得在电脑上装上免费的Uipath Studio（），新建一个新的流程，并在一个指定路径下创建一个用来储存我们航班信息的表格。
2. 找到Read Range这个activity，注意是Workbook而不是Excel下的那个Read Range（区别会在之后的分享中具体解释）。
Read Range是用来读取一个表内指定范围的数据的。我们将路径填写到第一栏（记得加“”），填写Sheet的名称。因为这里我们需要读取所有填写的数据，所以范围栏我们就放“”表示读取整表。
再看Read Range的属性设置。AddHeaders要打勾表示同时读取表的列名，输出的话我们创建一个叫DT的数据表（名字可以自取）。
3. 拿到数据后我们就可以去票务网站抓需要的信息了。这里为大家介绍一个非常常用的activity Open Browser。
它的作用是打开浏览器直接进入到我们设置好的网站路径（默认的浏览器是IE）。
同时在这里新建一个整数型变量n，用于我们之后创建存储相关记录航班信息的Sheet名。
4. 读取Sheet1每一行的数据，我们用到的是For Each Row这个activity，逐行读取之前DT数据表（Sheet1数据）。
数据分别用Type into键入到网站对应的项目内，Click“搜索机票”。
5. 可能是在这个流程中操作最复杂的一步。我们要用到Data Scraping（通常用于抓取网页或应用上以类似数据表形式呈现的视图上的信息）。
从第一个元素开始选取，然后会提示选择第二个相近的元素。
这时候UiPath便会智能识别出整列的元素，接下去需要做的就是重复类似刚才的操作，并为每一列加上相应的列名。
将每一列都添加完成后，我们还可以按实际情况选择最大记录条数（默认是100），点击右下Finish完成航班信息表数据抓取。
6. 设置好Data Scraping后会在流程内自动创建一个单独的Sequence，我们需要把它挪到我们的For Each Row内，因为我们是按每条信息去分别获取航班数据的。
这里需要特别注意对于自动生成的Data Scraping内Attach Browser的Selector修改。
可以看到生成的Selector是根据我们做Data Scraping时页面的信息组成的，意味着一旦我们搜索的航班信息不同时该Selector即不可用。
解决方法很简单，参照之前分享的，去掉title（每次搜索都会变化），将htmlwindowname改为uid_*，即把uid后随即生成的数字改成通配符。
至此，该流程大部分开发我们已经攻克。
7. 最后，抓取的航班信息依次用Write Range写入按行号命名的Sheet中。再Click“首页”回到输入起点终点和日期的界面准备下一条信息抓取。
有需要源码的同学请帮忙转发本公众号任意文章到朋友圈截图并在公众号回复，小白会将相关文件一一分享给这些小伙伴，非常感谢大家的支持。
同学们有任何问题或建议都可以通过以下二维码或公众号菜单栏的“论坛”按钮去到我们最新上线的小白修炼营论坛告诉我。当然你也可以直接加入我们小白修炼营的，和小伙伴们随时随地一起聊RPA。
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自动抓取网页数据本质上就是翻页链接里面不放各种参数
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 67 次浏览 • 2022-06-18 03:00
自动抓取网页数据本质上就是翻页链接里面不放各种参数
自动抓取网页数据本质上就是翻页，只是翻页的链接里面不放各种参数。这种数据抓取的方法早已有，webmagic、page-source这些都已经有成熟的封装和使用方法。对于初学者，可以选一个看看。
url分为http和https，对应抓取http和https的数据。很多人没有记住http和https的区别，导致抓取的时候处于混乱状态。
普通的.js文件通过urllib2可以读取html的。因为http协议所限，不能读取js，甚至get或post都不行。但是js做一个dom操作，swiper.js这个写js的可以读取，顺便加点查询，letsum=(location.href+function(param){returnparam.url+'';}).foreach(swiper.js.function(response){response.tostring();});然后就可以交给jquery.js了。
这个你可以看看这篇，不过这个是针对web前端的文章。希望对你有帮助。
请求页面的时候request参数里的url,再结合需要的关键字和页面上的链接，就可以抓取html数据了。
楼上的回答比较复杂，实际上稍微简单点，用个拦截器可以实现。
可以先尝试selenium这个库，
爬虫其实原理很简单的，就是采集。从源头开始采集。浏览器浏览，进入html页面，然后发送到e-mail中。e-mail要发给浏览器。e-mail里要有头部和尾部，所以有body。body里又包含多少内容，就可以抓取出来。这个过程每一步都是抓取。 查看全部
自动抓取网页数据本质上就是翻页，只是翻页的链接里面不放各种参数。这种数据抓取的方法早已有，webmagic、page-source这些都已经有成熟的封装和使用方法。对于初学者，可以选一个看看。
url分为http和https，对应抓取http和https的数据。很多人没有记住http和https的区别，导致抓取的时候处于混乱状态。
普通的.js文件通过urllib2可以读取html的。因为http协议所限，不能读取js，甚至get或post都不行。但是js做一个dom操作，swiper.js这个写js的可以读取，顺便加点查询，letsum=(location.href+function(param){returnparam.url+'';}).foreach(swiper.js.function(response){response.tostring();});然后就可以交给jquery.js了。
这个你可以看看这篇，不过这个是针对web前端的文章。希望对你有帮助。
请求页面的时候request参数里的url,再结合需要的关键字和页面上的链接，就可以抓取html数据了。
楼上的回答比较复杂，实际上稍微简单点，用个拦截器可以实现。
可以先尝试selenium这个库，
爬虫其实原理很简单的，就是采集。从源头开始采集。浏览器浏览，进入html页面，然后发送到e-mail中。e-mail要发给浏览器。e-mail里要有头部和尾部，所以有body。body里又包含多少内容，就可以抓取出来。这个过程每一步都是抓取。 查看全部
自动抓取网页数据本质上就是翻页链接里面不放各种参数
自动抓取网页数据本质上就是翻页，只是翻页的链接里面不放各种参数。这种数据抓取的方法早已有，webmagic、page-source这些都已经有成熟的封装和使用方法。对于初学者，可以选一个看看。
url分为http和https，对应抓取http和https的数据。很多人没有记住http和https的区别，导致抓取的时候处于混乱状态。
普通的.js文件通过urllib2可以读取html的。因为http协议所限，不能读取js，甚至get或post都不行。但是js做一个dom操作，swiper.js这个写js的可以读取，顺便加点查询，letsum=(location.href+function(param){returnparam.url+'';}).foreach(swiper.js.function(response){response.tostring();});然后就可以交给jquery.js了。
这个你可以看看这篇，不过这个是针对web前端的文章。希望对你有帮助。
请求页面的时候request参数里的url,再结合需要的关键字和页面上的链接，就可以抓取html数据了。
楼上的回答比较复杂，实际上稍微简单点，用个拦截器可以实现。
可以先尝试selenium这个库，
爬虫其实原理很简单的，就是采集。从源头开始采集。浏览器浏览，进入html页面，然后发送到e-mail中。e-mail要发给浏览器。e-mail里要有头部和尾部，所以有body。body里又包含多少内容，就可以抓取出来。这个过程每一步都是抓取。
如何用PowerBI批量爬取网页数据？
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 744 次浏览 • 2022-06-18 02:08
如何用PowerBI批量爬取网页数据？
前面介绍PowerBI数据获取的时候，曾举了一个从网页中获取数据的例子，但当时只是爬取了其中一页数据，这篇文章来介绍如何用PowerBI批量采集多个网页的数据。
本文以智联招聘网站为例，采集工作地点在上海的职位发布信息。
下面是详细操作步骤：
（一）分析网址结构
打开智联招聘网站，搜索工作地点在上海的数据，
下拉页面到最下面，找到显示页码的地方，点击前三页，网址分别如下，
可以看出最后一个数字就是页码的ID，是控制分页数据的变量。
（二）使用PowerBI采集第一页的数据
打开PowerBI Desktop，从网页获取数据，从弹出的窗口中选择【高级】，根据上面分析的网址结构，把除了最后一个页码ID的网址输入第一行，页码输入第二行，
从URL预览中可以看出，已经自动把上面两行的网址合并到一起；这里分开输入只是为了后面更清晰的区分页码变量，其实直接输入全网址也是一样可以操作的。
（如果页码变量不是最后一位，而是在中间，应该分三行输入网址）
点击确定后，发现出来很多表，
从这里可以看出，智联招聘网站上每一条招聘信息都是一个表格，不用管它，任意选择一个表格，比如勾选Table0，点击编辑进入Power Query编辑器。
在PQ编辑器中直接删除掉【源】之后的所有步骤，然后展开数据，并把前面没有的几列数据删除。
这样第一页的数据就采集过来了。然后对这一页的数据进行整理，删除掉无用信息，添加字段名，可以看出一页包含60条招聘信息。
这里整理好第一页数据以后，下面进行采集其他页面时，数据结构都会和第一页整理后的数据结构一致，采集的数据可以直接拿来用；这里不整理也没关系，可以等到采集所有网页数据后一起整理。
如果要大批量的抓取网页数据，为了节省时间，对第一页的数据可以先不整理，直接进入下一步。
（三）根据页码参数设置自定义函数
这是最重要的一步。
还是刚才第一页数据的PQ编辑器窗口，打开【高级编辑器】，在let前输入：
(p as number) as table =>
并把let后面第一行的网址中，&后面的"1"改为（这就是第二步使用高级选项分两行输入网址的好处）：
(Number.ToText(p))
更改后【源】的网址变为：
""&(Number.ToText(p)))),
确定以后，刚才第一页数据的查询窗口直接变成了自定义函数的输入参数窗口，Table0表格也变成了函数的样式。为了更直观，把这个函数重命名为Data_Zhaopin.
到这里自定义函数完成，p是该函数的变量，用来控制页码，随便输入一个数字，比如7，将抓取第7页的数据，
输入参数只能一次抓取一个网页，要想批量抓取，还需要下面这一步。
（四）批量调用自定义函数
首先使用空查询建立一个数字序列，如果想抓取前100页的数据，就建立从1到100的序列，在空查询中输入
={1..100}
回车就生成了从1到100的序列，然后转为表格。gif操作图如下：
然后调用自定义函数，
在弹出的窗口中点击【功能查询】下拉框，选择刚才建立的自定义函数Data_Zhaopin,其他都按默认就行，
点击确定，就开始批量抓取网页了，因为100页数据比较多，耗时5分钟左右，这也是我第二步提前数据整理造成的后果，导致抓取比较慢。展开这一个表格，就是这100页的数据，
至此，批量抓取智联招聘100页的信息完成，上面的步骤看起来很多，实际上熟练掌握以后，10分钟左右就可以搞定，最大块的时间还是最后一步进行抓取数据的过程比较耗时。
网页的数据是不断更新的，在操作完以上的步骤之后，在PQ中点击刷新，可以随时一键提取网站实时的数据，一次做好，终生受益！
以上主要使用的是PowerBI中的Power Query功能，在可以使用PQ功能的Excel中也是可以同样操作的。
当然PowerBI并不是专业的爬取工具，如果网页比较复杂或者有防爬机制，还是得用专业的工具，比如R或者Python。在用PowerBI批量抓取某网站数据之前，先尝试着采集一页试试，如果可以采集到，再使用以上的步骤，如果采集不到，就不用再耽误工夫了。
现在就打开PowerBI，尝试着抓取你感兴趣的网站数据吧。
Power Query系列回顾：
THE END
提升技能 开拓视野 查看全部
前面介绍PowerBI数据获取的时候，曾举了一个从网页中获取数据的例子，但当时只是爬取了其中一页数据，这篇文章来介绍如何用PowerBI批量采集多个网页的数据。
本文以智联招聘网站为例，采集工作地点在上海的职位发布信息。
下面是详细操作步骤：
（一）分析网址结构
打开智联招聘网站，搜索工作地点在上海的数据，
下拉页面到最下面，找到显示页码的地方，点击前三页，网址分别如下，
可以看出最后一个数字就是页码的ID，是控制分页数据的变量。
（二）使用PowerBI采集第一页的数据
打开PowerBI Desktop，从网页获取数据，从弹出的窗口中选择【高级】，根据上面分析的网址结构，把除了最后一个页码ID的网址输入第一行，页码输入第二行，
从URL预览中可以看出，已经自动把上面两行的网址合并到一起；这里分开输入只是为了后面更清晰的区分页码变量，其实直接输入全网址也是一样可以操作的。
（如果页码变量不是最后一位，而是在中间，应该分三行输入网址）
点击确定后，发现出来很多表，
从这里可以看出，智联招聘网站上每一条招聘信息都是一个表格，不用管它，任意选择一个表格，比如勾选Table0，点击编辑进入Power Query编辑器。
在PQ编辑器中直接删除掉【源】之后的所有步骤，然后展开数据，并把前面没有的几列数据删除。
这样第一页的数据就采集过来了。然后对这一页的数据进行整理，删除掉无用信息，添加字段名，可以看出一页包含60条招聘信息。
这里整理好第一页数据以后，下面进行采集其他页面时，数据结构都会和第一页整理后的数据结构一致，采集的数据可以直接拿来用；这里不整理也没关系，可以等到采集所有网页数据后一起整理。
如果要大批量的抓取网页数据，为了节省时间，对第一页的数据可以先不整理，直接进入下一步。
（三）根据页码参数设置自定义函数
这是最重要的一步。
还是刚才第一页数据的PQ编辑器窗口，打开【高级编辑器】，在let前输入：
(p as number) as table =>
并把let后面第一行的网址中，&后面的"1"改为（这就是第二步使用高级选项分两行输入网址的好处）：
(Number.ToText(p))
更改后【源】的网址变为：
""&(Number.ToText(p)))),
确定以后，刚才第一页数据的查询窗口直接变成了自定义函数的输入参数窗口，Table0表格也变成了函数的样式。为了更直观，把这个函数重命名为Data_Zhaopin.
到这里自定义函数完成，p是该函数的变量，用来控制页码，随便输入一个数字，比如7，将抓取第7页的数据，
输入参数只能一次抓取一个网页，要想批量抓取，还需要下面这一步。
（四）批量调用自定义函数
首先使用空查询建立一个数字序列，如果想抓取前100页的数据，就建立从1到100的序列，在空查询中输入
={1..100}
回车就生成了从1到100的序列，然后转为表格。gif操作图如下：
然后调用自定义函数，
在弹出的窗口中点击【功能查询】下拉框，选择刚才建立的自定义函数Data_Zhaopin,其他都按默认就行，
点击确定，就开始批量抓取网页了，因为100页数据比较多，耗时5分钟左右，这也是我第二步提前数据整理造成的后果，导致抓取比较慢。展开这一个表格，就是这100页的数据，
至此，批量抓取智联招聘100页的信息完成，上面的步骤看起来很多，实际上熟练掌握以后，10分钟左右就可以搞定，最大块的时间还是最后一步进行抓取数据的过程比较耗时。
网页的数据是不断更新的，在操作完以上的步骤之后，在PQ中点击刷新，可以随时一键提取网站实时的数据，一次做好，终生受益！
以上主要使用的是PowerBI中的Power Query功能，在可以使用PQ功能的Excel中也是可以同样操作的。
当然PowerBI并不是专业的爬取工具，如果网页比较复杂或者有防爬机制，还是得用专业的工具，比如R或者Python。在用PowerBI批量抓取某网站数据之前，先尝试着采集一页试试，如果可以采集到，再使用以上的步骤，如果采集不到，就不用再耽误工夫了。
现在就打开PowerBI，尝试着抓取你感兴趣的网站数据吧。
Power Query系列回顾：
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如何用PowerBI批量爬取网页数据？
前面介绍PowerBI数据获取的时候，曾举了一个从网页中获取数据的例子，但当时只是爬取了其中一页数据，这篇文章来介绍如何用PowerBI批量采集多个网页的数据。
本文以智联招聘网站为例，采集工作地点在上海的职位发布信息。
下面是详细操作步骤：
（一）分析网址结构
打开智联招聘网站，搜索工作地点在上海的数据，
下拉页面到最下面，找到显示页码的地方，点击前三页，网址分别如下，
可以看出最后一个数字就是页码的ID，是控制分页数据的变量。
（二）使用PowerBI采集第一页的数据
打开PowerBI Desktop，从网页获取数据，从弹出的窗口中选择【高级】，根据上面分析的网址结构，把除了最后一个页码ID的网址输入第一行，页码输入第二行，
从URL预览中可以看出，已经自动把上面两行的网址合并到一起；这里分开输入只是为了后面更清晰的区分页码变量，其实直接输入全网址也是一样可以操作的。
（如果页码变量不是最后一位，而是在中间，应该分三行输入网址）
点击确定后，发现出来很多表，
从这里可以看出，智联招聘网站上每一条招聘信息都是一个表格，不用管它，任意选择一个表格，比如勾选Table0，点击编辑进入Power Query编辑器。
在PQ编辑器中直接删除掉【源】之后的所有步骤，然后展开数据，并把前面没有的几列数据删除。
这样第一页的数据就采集过来了。然后对这一页的数据进行整理，删除掉无用信息，添加字段名，可以看出一页包含60条招聘信息。
这里整理好第一页数据以后，下面进行采集其他页面时，数据结构都会和第一页整理后的数据结构一致，采集的数据可以直接拿来用；这里不整理也没关系，可以等到采集所有网页数据后一起整理。
如果要大批量的抓取网页数据，为了节省时间，对第一页的数据可以先不整理，直接进入下一步。
（三）根据页码参数设置自定义函数
这是最重要的一步。
还是刚才第一页数据的PQ编辑器窗口，打开【高级编辑器】，在let前输入：
(p as number) as table =>
并把let后面第一行的网址中，&后面的"1"改为（这就是第二步使用高级选项分两行输入网址的好处）：
(Number.ToText(p))
更改后【源】的网址变为：
""&(Number.ToText(p)))),
确定以后，刚才第一页数据的查询窗口直接变成了自定义函数的输入参数窗口，Table0表格也变成了函数的样式。为了更直观，把这个函数重命名为Data_Zhaopin.
到这里自定义函数完成，p是该函数的变量，用来控制页码，随便输入一个数字，比如7，将抓取第7页的数据，
输入参数只能一次抓取一个网页，要想批量抓取，还需要下面这一步。
（四）批量调用自定义函数
首先使用空查询建立一个数字序列，如果想抓取前100页的数据，就建立从1到100的序列，在空查询中输入
={1..100}
回车就生成了从1到100的序列，然后转为表格。gif操作图如下：
然后调用自定义函数，
在弹出的窗口中点击【功能查询】下拉框，选择刚才建立的自定义函数Data_Zhaopin,其他都按默认就行，
点击确定，就开始批量抓取网页了，因为100页数据比较多，耗时5分钟左右，这也是我第二步提前数据整理造成的后果，导致抓取比较慢。展开这一个表格，就是这100页的数据，
至此，批量抓取智联招聘100页的信息完成，上面的步骤看起来很多，实际上熟练掌握以后，10分钟左右就可以搞定，最大块的时间还是最后一步进行抓取数据的过程比较耗时。
网页的数据是不断更新的，在操作完以上的步骤之后，在PQ中点击刷新，可以随时一键提取网站实时的数据，一次做好，终生受益！
以上主要使用的是PowerBI中的Power Query功能，在可以使用PQ功能的Excel中也是可以同样操作的。
当然PowerBI并不是专业的爬取工具，如果网页比较复杂或者有防爬机制，还是得用专业的工具，比如R或者Python。在用PowerBI批量抓取某网站数据之前，先尝试着采集一页试试，如果可以采集到，再使用以上的步骤，如果采集不到，就不用再耽误工夫了。
现在就打开PowerBI，尝试着抓取你感兴趣的网站数据吧。
Power Query系列回顾：
THE END
提升技能 开拓视野
数据抓取写入Excel表格
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 120 次浏览 • 2022-06-17 22:55
数据抓取写入Excel表格
数据抓取写入Excel表格
1.操作步骤
1）准备工作
安装浏览器插件
2）选择想要抓取数据的页面 例：
3）抓取数据----->提取数据化结构
点击数据抓取
1.Steps
1）Preparation
Install browser plug-in
2）Select the page you want to capture data. For example:
3）Capture data----->Extract data structure
Click data capture
1作業手順
1)準備作業
ブラウザプラグインをインストールする
2)データをスナップしたいページを選択する例:
3)データをスナップ----->数値化された構造を抽出する
データ・スナップをクリック・
跳转到要抓取数据的网页，点击想要提取数据的列
Jump to the webpage where you want to fetch data, click on the column you want to fetch data
データを取得したいページにジャンプして、データを抽出したい列をクリックする
给数据命名
Name the data
データを名前を付ける
抓取的数据列
Captured Data Columns
スナップしたデータ列
如果想要抓取更多的数据列点击选择元素抓取下一列
If you want to fetch more data columns, click the select element to fetch the next column
より多くのデータ列をスナップしたい場合要素を選択して次の列をスナップする
创建DataTable类型的变量
Create a variable of type DataTable
DataTable型の変数を作成する
4）存入Excel表格中
创建Excel应用程序范围并添加数据表的路径
4）Save in Excel sheet
Create an Excel application scope and add the path to the data table
4)エクセルに入れる
Excelアプリケーションの範囲を作成してデータシートを追加する経路
创建写入范围
Create a write range
入力の範囲を創建
关闭工作簿，自动保存数据
Close the workbook and save the data automatically
ワークブックを閉じて自動的にデータを格納する
完整步骤如下
The complete steps are as follows
完全な手順は以下のように
结果：
Result:
結果：
生成数据表
Generated data table
データテーブルを生じた
文 | 数字力量 RPA
版 | 数字力量 RPA 查看全部
数据抓取写入Excel表格
1.操作步骤
1）准备工作
安装浏览器插件
2）选择想要抓取数据的页面 例：
3）抓取数据----->提取数据化结构
点击数据抓取
1.Steps
1）Preparation
Install browser plug-in
2）Select the page you want to capture data. For example:
3）Capture data----->Extract data structure
Click data capture
1作業手順
1)準備作業
ブラウザプラグインをインストールする
2)データをスナップしたいページを選択する例:
3)データをスナップ----->数値化された構造を抽出する
データ・スナップをクリック・
跳转到要抓取数据的网页，点击想要提取数据的列
Jump to the webpage where you want to fetch data, click on the column you want to fetch data
データを取得したいページにジャンプして、データを抽出したい列をクリックする
给数据命名
Name the data
データを名前を付ける
抓取的数据列
Captured Data Columns
スナップしたデータ列
如果想要抓取更多的数据列点击选择元素抓取下一列
If you want to fetch more data columns, click the select element to fetch the next column
より多くのデータ列をスナップしたい場合要素を選択して次の列をスナップする
创建DataTable类型的变量
Create a variable of type DataTable
DataTable型の変数を作成する
4）存入Excel表格中
创建Excel应用程序范围并添加数据表的路径
4）Save in Excel sheet
Create an Excel application scope and add the path to the data table
4)エクセルに入れる
Excelアプリケーションの範囲を作成してデータシートを追加する経路
创建写入范围
Create a write range
入力の範囲を創建
关闭工作簿，自动保存数据
Close the workbook and save the data automatically
ワークブックを閉じて自動的にデータを格納する
完整步骤如下
The complete steps are as follows
完全な手順は以下のように
结果：
Result:
結果：
生成数据表
Generated data table
データテーブルを生じた
文 | 数字力量 RPA
版 | 数字力量 RPA 查看全部
数据抓取写入Excel表格
数据抓取写入Excel表格
1.操作步骤
1）准备工作
安装浏览器插件
2）选择想要抓取数据的页面 例：
3）抓取数据----->提取数据化结构
点击数据抓取
1.Steps
1）Preparation
Install browser plug-in
2）Select the page you want to capture data. For example:
3）Capture data----->Extract data structure
Click data capture
1作業手順
1)準備作業
ブラウザプラグインをインストールする
2)データをスナップしたいページを選択する例:
3)データをスナップ----->数値化された構造を抽出する
データ・スナップをクリック・
跳转到要抓取数据的网页，点击想要提取数据的列
Jump to the webpage where you want to fetch data, click on the column you want to fetch data
データを取得したいページにジャンプして、データを抽出したい列をクリックする
给数据命名
Name the data
データを名前を付ける
抓取的数据列
Captured Data Columns
スナップしたデータ列
如果想要抓取更多的数据列点击选择元素抓取下一列
If you want to fetch more data columns, click the select element to fetch the next column
より多くのデータ列をスナップしたい場合要素を選択して次の列をスナップする
创建DataTable类型的变量
Create a variable of type DataTable
DataTable型の変数を作成する
4）存入Excel表格中
创建Excel应用程序范围并添加数据表的路径
4）Save in Excel sheet
Create an Excel application scope and add the path to the data table
4)エクセルに入れる
Excelアプリケーションの範囲を作成してデータシートを追加する経路
创建写入范围
Create a write range
入力の範囲を創建
关闭工作簿，自动保存数据
Close the workbook and save the data automatically
ワークブックを閉じて自動的にデータを格納する
完整步骤如下
The complete steps are as follows
完全な手順は以下のように
结果：
Result:
結果：
生成数据表
Generated data table
データテーブルを生じた
文 | 数字力量 RPA
版 | 数字力量 RPA
自动抓取网页数据，算法神马的暂且不说，光从实现角度来说
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 80 次浏览 • 2022-06-15 15:02
自动抓取网页数据，算法神马的暂且不说，光从实现角度来说
自动抓取网页数据，算法神马的暂且不说，光从实现的角度来说，它就是比用php要更快的。然而有一个东西叫解析，它通过词典、规则或者用js的ajax来解析网页，比如我这有一个自动抓取的php，
千万别用php，一定要用前端做，要不连数据读取都成问题。抓取这种东西不是靠框架能解决的，我认为是以浏览器为标准的、各浏览器厂商提供自己的解析规则的网站才能实现抓取功能。mysql那是后端程序的问题。
抓取完用python进行数据可视化,还有去重,虽然有些问题,但是基本能满足日常的需求了
抓取一般都是用php程序来实现。具体来说，如果不在乎性能问题，可以用smarty，当然mysql是最好的。如果想性能稍微好一点，就用laravelmysql的web服务器，smarty就不建议用了。最快，也要用httpd，gorilla，ror。各种文档手册比php的多得多。你要的抓取的字段稍微多一点，那可以优化下sql处理。还有就是，性能可以很快，就没必要过度优化了。
我的博客用的是微信内嵌浏览器的ui组件的自带的功能（具体如下）
简单实现的话可以用alert.js实现爬虫。如果想要抓取比较复杂的页面的话最好还是用php写抓取框架，这样有利于实现一些特定的功能，而且针对复杂页面提供各种selector。比如geegleorg上有关于ajax网页抓取的文章， 查看全部
自动抓取网页数据，算法神马的暂且不说，光从实现的角度来说，它就是比用php要更快的。然而有一个东西叫解析，它通过词典、规则或者用js的ajax来解析网页，比如我这有一个自动抓取的php，
千万别用php，一定要用前端做，要不连数据读取都成问题。抓取这种东西不是靠框架能解决的，我认为是以浏览器为标准的、各浏览器厂商提供自己的解析规则的网站才能实现抓取功能。mysql那是后端程序的问题。
抓取完用python进行数据可视化,还有去重,虽然有些问题,但是基本能满足日常的需求了
抓取一般都是用php程序来实现。具体来说，如果不在乎性能问题，可以用smarty，当然mysql是最好的。如果想性能稍微好一点，就用laravelmysql的web服务器，smarty就不建议用了。最快，也要用httpd，gorilla，ror。各种文档手册比php的多得多。你要的抓取的字段稍微多一点，那可以优化下sql处理。还有就是，性能可以很快，就没必要过度优化了。
我的博客用的是微信内嵌浏览器的ui组件的自带的功能（具体如下）
简单实现的话可以用alert.js实现爬虫。如果想要抓取比较复杂的页面的话最好还是用php写抓取框架，这样有利于实现一些特定的功能，而且针对复杂页面提供各种selector。比如geegleorg上有关于ajax网页抓取的文章， 查看全部
自动抓取网页数据，算法神马的暂且不说，光从实现角度来说
自动抓取网页数据，算法神马的暂且不说，光从实现的角度来说，它就是比用php要更快的。然而有一个东西叫解析，它通过词典、规则或者用js的ajax来解析网页，比如我这有一个自动抓取的php，
千万别用php，一定要用前端做，要不连数据读取都成问题。抓取这种东西不是靠框架能解决的，我认为是以浏览器为标准的、各浏览器厂商提供自己的解析规则的网站才能实现抓取功能。mysql那是后端程序的问题。
抓取完用python进行数据可视化,还有去重,虽然有些问题,但是基本能满足日常的需求了
抓取一般都是用php程序来实现。具体来说，如果不在乎性能问题，可以用smarty，当然mysql是最好的。如果想性能稍微好一点，就用laravelmysql的web服务器，smarty就不建议用了。最快，也要用httpd，gorilla，ror。各种文档手册比php的多得多。你要的抓取的字段稍微多一点，那可以优化下sql处理。还有就是，性能可以很快，就没必要过度优化了。
我的博客用的是微信内嵌浏览器的ui组件的自带的功能（具体如下）
简单实现的话可以用alert.js实现爬虫。如果想要抓取比较复杂的页面的话最好还是用php写抓取框架，这样有利于实现一些特定的功能，而且针对复杂页面提供各种selector。比如geegleorg上有关于ajax网页抓取的文章，
分享一个全自动备份VPS网站数据的脚本
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 74 次浏览 • 2022-06-13 01:27
分享一个全自动备份VPS网站数据的脚本
前几天因为 GigsGigsCloud 香港机房的交换机出了问题，网站宕机了 9 个小时，所以决定将所有有点流量的网站都每天备份了。技术栈是 rsync + crontab，将网站数据备份到另一台 VPS 上。这里分享下这个网站数据全自动每天备份的方法。
一、数据准备
除了自己的建站 VPS 之外，你还需要一台备份数据的备份 VPS，对于这台备份 VPS 的网络要求不是很高，但是根据你网站数据的大小需要考虑备份 VPS 的硬盘容量。
如果没有合适的备份 VPS，可以在 自己找一台合适的，HostDare 和搬瓦工都不错。
二、数据同步设置
两台 VPS 之间的数据传输借助的是 rsync，这里介绍一个传输命令：
rsync -avP data.zip root@104.11.11.11:/root/backup
这条命令的作用是将建站 VPS 上的 data.zip 传输到备份 VPS（IP 为 104.11.11.11）上的/root/backup目录下。
备份思路很清楚：
导出数据库；
压缩网站数据；
将数据库数据和网站数据打包好；
利用 rsync 将打包后的数据传输到备份 VPS 上。
这里分享一个写好的打包与传输脚本，保存为 backup.sh：
DATE=$(date +%Y%m)<br />BLOG_DIR='/home/wwwroot/www.pianyivps.com'<br />BLOG_NAME='www.pianyivps.com'<br />MYSQL_USER='user'<br />MYSQL_PASS='password'<br />DB='db'<br />BACKUP_DIR='/root/backup'<br />BACKUP_IP_DEST='104.11.11.11'<br />BACKUP_DIR_DEST='/root/backup'if [ ! -d ${BACKUP_DIR} ]; then<br /> mkdir ${BACKUP_DIR}fi<br />cd ${BACKUP_DIR}<br /> <br />mysqldump -u$MYSQL_USER -p$MYSQL_PASS ${DB} > ${DB}_${DATE}.sql<br /> <br />echo "SQL size: $(wc -c ${DB}_${DATE}.sql | awk '{print $1}')"<br /> <br />zip -r ${BLOG_NAME}_${DATE}.zip ${BLOG_DIR} > /dev/null<br /> <br />echo "WWW size: $(wc -c ${BLOG_NAME}_${DATE}.zip | awk '{print $1}')"<br /> <br />zip ${BLOG_NAME}_${DATE}_ALL.zip ${BLOG_NAME}_${DATE}.zip ${DB}_${DATE}.sql > /dev/null<br /> <br />rsync -avP ${BLOG_NAME}_${DATE}_ALL.zip root@${BACKUP_IP_DEST}:${BACKUP_DIR_DEST}<br /> <br />rm -rf ${DB}_${DATE}.sql ${BLOG_NAME}_${DATE}.zip ${BLOG_NAME}_${DATE}_ALL.zip<br /> <br />echo ${BLOG_NAME}_${DATE}_DONE
为了防止每次传输数据都需要输入 root 密码，那么可以先配置好 SSH 公钥。
1.在建站 VPS 上生成 SSH 公钥
生成 SSH 公钥的命令如下，一路回车即可，生成的公钥为/root/.ssh/id_rsa.pub：
ssh-keygen
2.将建站 VPS 的 SSH 公钥保存到备份 VPS 上
将刚才的 id_rsa.pub 重命名，例如这里我重命名为 pianyivps.pub，再把文件拷贝到备份 VPS 的 /root/.ssh 下，将改公钥保存到备份 VPS 上：
cat pianyivps.pub >> authorized_keys
之后，再用 rsync 时就不需要输入 root 密码了。
三、定时任务设置
最后的定时任务就是借助 crontab 命令了，例如我希望每天 0:30 备份网站数据：
# 每天0点30分执行/root/backup.sh脚本，执行的日志保存在/root/backup.log中30 0 * * * /root/backup.sh >> /root/backup.log 2>&1
OK，大功告成，数据每日自动备份，高枕无忧。
四、最近便宜的VPS 推荐
最近值得入手的 VPS 莫过于腾讯云新用户秒杀了，国内 VPS 198元/年，香港 VPS 249元/年，但是很值得入手的：
秒杀时间：10:00；13:00；16:00；19:00 （每天4场，每场持续3小时）
秒杀地址：
二维码直达：
另外，阿里云香港轻量应用服务器我昨天做了一个演示站，发现建站速度是真的快，30Mbps 的带宽，月付 24 元，虽然去程 NTT，但是回程 CN2 才是网站速度关键，移动和联通直连速度也很快，对于想免备案建站的朋友可以尝试，演示站地址：
flyzy小站
VPS测评与优惠，域名教程与优惠，玩机教程，技术分享，欢迎关注
VPS交流群：950159617VPS优惠通知群（禁言）：707910851原文地址： 查看全部
前几天因为 GigsGigsCloud 香港机房的交换机出了问题，网站宕机了 9 个小时，所以决定将所有有点流量的网站都每天备份了。技术栈是 rsync + crontab，将网站数据备份到另一台 VPS 上。这里分享下这个网站数据全自动每天备份的方法。
一、数据准备
除了自己的建站 VPS 之外，你还需要一台备份数据的备份 VPS，对于这台备份 VPS 的网络要求不是很高，但是根据你网站数据的大小需要考虑备份 VPS 的硬盘容量。
如果没有合适的备份 VPS，可以在 自己找一台合适的，HostDare 和搬瓦工都不错。
二、数据同步设置
两台 VPS 之间的数据传输借助的是 rsync，这里介绍一个传输命令：
rsync -avP data.zip root@104.11.11.11:/root/backup
这条命令的作用是将建站 VPS 上的 data.zip 传输到备份 VPS（IP 为 104.11.11.11）上的/root/backup目录下。
备份思路很清楚：
导出数据库；
压缩网站数据；
将数据库数据和网站数据打包好；
利用 rsync 将打包后的数据传输到备份 VPS 上。
这里分享一个写好的打包与传输脚本，保存为 backup.sh：
DATE=$(date +%Y%m)<br />BLOG_DIR='/home/wwwroot/www.pianyivps.com'<br />BLOG_NAME='www.pianyivps.com'<br />MYSQL_USER='user'<br />MYSQL_PASS='password'<br />DB='db'<br />BACKUP_DIR='/root/backup'<br />BACKUP_IP_DEST='104.11.11.11'<br />BACKUP_DIR_DEST='/root/backup'if [ ! -d ${BACKUP_DIR} ]; then<br /> mkdir ${BACKUP_DIR}fi<br />cd ${BACKUP_DIR}<br /> <br />mysqldump -u$MYSQL_USER -p$MYSQL_PASS ${DB} > ${DB}_${DATE}.sql<br /> <br />echo "SQL size: $(wc -c ${DB}_${DATE}.sql | awk '{print $1}')"<br /> <br />zip -r ${BLOG_NAME}_${DATE}.zip ${BLOG_DIR} > /dev/null<br /> <br />echo "WWW size: $(wc -c ${BLOG_NAME}_${DATE}.zip | awk '{print $1}')"<br /> <br />zip ${BLOG_NAME}_${DATE}_ALL.zip ${BLOG_NAME}_${DATE}.zip ${DB}_${DATE}.sql > /dev/null<br /> <br />rsync -avP ${BLOG_NAME}_${DATE}_ALL.zip root@${BACKUP_IP_DEST}:${BACKUP_DIR_DEST}<br /> <br />rm -rf ${DB}_${DATE}.sql ${BLOG_NAME}_${DATE}.zip ${BLOG_NAME}_${DATE}_ALL.zip<br /> <br />echo ${BLOG_NAME}_${DATE}_DONE
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1.在建站 VPS 上生成 SSH 公钥
生成 SSH 公钥的命令如下，一路回车即可，生成的公钥为/root/.ssh/id_rsa.pub：
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将刚才的 id_rsa.pub 重命名，例如这里我重命名为 pianyivps.pub，再把文件拷贝到备份 VPS 的 /root/.ssh 下，将改公钥保存到备份 VPS 上：
cat pianyivps.pub >> authorized_keys
之后，再用 rsync 时就不需要输入 root 密码了。
三、定时任务设置
最后的定时任务就是借助 crontab 命令了，例如我希望每天 0:30 备份网站数据：
# 每天0点30分执行/root/backup.sh脚本，执行的日志保存在/root/backup.log中30 0 * * * /root/backup.sh >> /root/backup.log 2>&1
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这条命令的作用是将建站 VPS 上的 data.zip 传输到备份 VPS（IP 为 104.11.11.11）上的/root/backup目录下。
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导出数据库；
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将数据库数据和网站数据打包好；
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自动抓取网页数据上传至内网可以是restfulapi也可以抓取
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 77 次浏览 • 2022-05-20 14:02
自动抓取网页数据上传至内网可以是restfulapi也可以抓取
自动抓取网页数据上传至内网可以是restfulapi也可以是对外封装一个小程序这两种方式都不错但是你的网页一定要是https，
还是用http吧
泻药web程序网页抓取都要用到restfulapi吧？给你点想法你可以做到一个拦截器，触发抓取。类似网络控制台，你可以控制你的http服务器。基于http抓取任何你想抓取的网页信息是没问题的。可以参考这个程序来实现:，但是不是你想要的类型的。如果想要做一个生产的，或者知名一点的专门做抓取的网站，建议使用selenium或者webdriver；可以关注下我的专栏：。
firefox插件抓取很不错的
我做了一个网站，服务器在美国，采集源网页地址如下，我只抓取https的地址，
通过http和restfulapi做吗
最新一款springframeworkgo实现网页抓取网页抓取colasoo项目github地址我正在用mac上写这个
我用的抓取包easycrest目前已经可以抓取部分国内电商网站了
有几个框架可以实现电商网站的抓取数据：redismemcachedubboxdebuglyadaptorapache+redis+memcacheddubbo+dubboclientapacheactivemqzookeeper
有专门写的抓取包也可以参考使用
我目前正在搞的过程中，抓数据经验是事无巨细都要抓，在firefox浏览器下面已经封装好了httpheader，可以和module里边的header对应过来，最多几十行就可以抓到数据了，所以将firefox扩展了，可以封装成一个jsextension，这样在封装的firefox下面可以像firefox浏览器一样去抓，就跟搜索引擎一样可以抓数据了。 查看全部
自动抓取网页数据上传至内网可以是restfulapi也可以是对外封装一个小程序这两种方式都不错但是你的网页一定要是https，
还是用http吧
泻药web程序网页抓取都要用到restfulapi吧？给你点想法你可以做到一个拦截器，触发抓取。类似网络控制台，你可以控制你的http服务器。基于http抓取任何你想抓取的网页信息是没问题的。可以参考这个程序来实现:，但是不是你想要的类型的。如果想要做一个生产的，或者知名一点的专门做抓取的网站，建议使用selenium或者webdriver；可以关注下我的专栏：。
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我做了一个网站，服务器在美国，采集源网页地址如下，我只抓取https的地址，
通过http和restfulapi做吗
最新一款springframeworkgo实现网页抓取网页抓取colasoo项目github地址我正在用mac上写这个
我用的抓取包easycrest目前已经可以抓取部分国内电商网站了
有几个框架可以实现电商网站的抓取数据：redismemcachedubboxdebuglyadaptorapache+redis+memcacheddubbo+dubboclientapacheactivemqzookeeper
有专门写的抓取包也可以参考使用
我目前正在搞的过程中，抓数据经验是事无巨细都要抓，在firefox浏览器下面已经封装好了httpheader，可以和module里边的header对应过来，最多几十行就可以抓到数据了，所以将firefox扩展了，可以封装成一个jsextension，这样在封装的firefox下面可以像firefox浏览器一样去抓，就跟搜索引擎一样可以抓数据了。 查看全部
自动抓取网页数据上传至内网可以是restfulapi也可以抓取
自动抓取网页数据上传至内网可以是restfulapi也可以是对外封装一个小程序这两种方式都不错但是你的网页一定要是https，
还是用http吧
泻药web程序网页抓取都要用到restfulapi吧？给你点想法你可以做到一个拦截器，触发抓取。类似网络控制台，你可以控制你的http服务器。基于http抓取任何你想抓取的网页信息是没问题的。可以参考这个程序来实现:，但是不是你想要的类型的。如果想要做一个生产的，或者知名一点的专门做抓取的网站，建议使用selenium或者webdriver；可以关注下我的专栏：。
firefox插件抓取很不错的
我做了一个网站，服务器在美国，采集源网页地址如下，我只抓取https的地址，
通过http和restfulapi做吗
最新一款springframeworkgo实现网页抓取网页抓取colasoo项目github地址我正在用mac上写这个
我用的抓取包easycrest目前已经可以抓取部分国内电商网站了
有几个框架可以实现电商网站的抓取数据：redismemcachedubboxdebuglyadaptorapache+redis+memcacheddubbo+dubboclientapacheactivemqzookeeper
有专门写的抓取包也可以参考使用
我目前正在搞的过程中，抓数据经验是事无巨细都要抓，在firefox浏览器下面已经封装好了httpheader，可以和module里边的header对应过来，最多几十行就可以抓到数据了，所以将firefox扩展了，可以封装成一个jsextension，这样在封装的firefox下面可以像firefox浏览器一样去抓，就跟搜索引擎一样可以抓数据了。
如何自动发每日数据邮件？| 小白学编程
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 105 次浏览 • 2022-05-13 08:11
如何自动发每日数据邮件？| 小白学编程
好像老板总是会有越来越多的需求，而时间总是不够用……
谁都不想晚上回家还要做这种重复工作，得想想办法……那么，就用一个程序爬取数据之后自动发邮件吧！
成果是这样的：什么都不用做，就可以每天12点自动定时发数据汇报邮件了！
你也想试试么？花3分钟学习一下吧！
工具
里面，下载量很容易抓取到。而这次要抓的信息里面，许多 数据项都是 JS 的，无法直接用 BeautifulSoup 直接抓取到，所以我们要使用更强大的库和工具来应对 JS。
首先介绍一下我们今天要用到的工具：
Python想必已经不用我介绍了，这里选用Python3是因为它对中文的支持更加强大；
PhantomJS可以理解成是一个模拟的浏览器，在你输入网址后跟真正的浏览器一样，执行页面上的JS语句生成我们看到的页面；
selenium用来读取PhantomJS解析出来的页面。
安装PhantomJS
PhantomJS的安装十分简单，去官网（）下载回来最新版的PhantomJS，然后随便找个地方解压缩就好了。
解压缩后如图：
打开bin文件夹，我们会看到我们要用的phantomjs.exe文件，请记住这个文件的路径。
好了，PhantomJS安装完毕了。
安装selenium
selenium是Python的一个库，所以它可以通过pip安装，只要在命令行输入：
pip install selenium
就可以完成安装啦！如下图：
第一步：简单的动态网页抓取
首先，我们要抓取报表中的各项数据，包括：云课堂销量、优酷播放量、腾讯播放量、知乎点赞量。
直接上代码（复制的时候注意不要复制上行号哦）：
1 from selenium import webdriver<br />2 import time<br />3 driver = webdriver.PhantomJS(executable_path="C:/phantomjs-2.1.1-windows/bin/phantomjs.exe")<br />4 driver.get("http://study.163.com/course/co ... 6quot;)<br />5 time.sleep(5)<br />6 data = driver.find_element_by_id('j-coursehead').text<br />7 a = data.find('\n')<br />8 b = data[a + 1:].find('\n')<br />9 num = data[a + 1:a + 1 + b]<br />10 driver.quit()<br />11 print('网易云课堂的销量为：',num)
下面我们来逐行讲解每行代码的意思：
第一行：
from selenium import webdriver
导入selenium库中的webdriver
第二行：
import time
导入Python的内建库——time。time主要实现与时间有关的功能。
第三行：
driver = webdriver.PhantomJS(executable_path="C:/phantomjs-2.1.1-windows/bin/phantomjs.exe")
这行的格式是：
变量名 = webdriver.PhantomJS(executable_path="刚才说的phantomjs.exe的地址")
即我们指定调用PhantomJS来解析网页。
第四行：
driver.get("http://study.163.com/course/co ... 6quot;)
这行的格式是：
第三行定义的变量名.get("目标网址")
显然，这行的功能是使用PhantomJS来解析我们指定的网址，这里网址使用网易云课堂上我们爬虫课的网址。
第五行：
time.sleep(5)
这行的格式是：
time.sleep(你希望推迟的秒数)
使用time函数推迟调用线程的运行，可以理解成使程序暂停若干秒。在这里我们使用它的目的是确保上一步网页加载完成。
第六行：
data = driver.find_element_by_id('j-coursehead').text
这一行的格式是：
第三行定义的变量名.查找方法（‘查找的内容’）.text
这一行用于在PhantomJS解析出来的网页上查找我们需要的内容，这里我选用的是find_element_by_class_name()的方法，即通过class的名称来查找元素，而提供的方法还有很多，常见的有：
find_element_by_id()通过ID来查找
find_element_by_css_selector()通过CSS选择器查找
find_element_by_xpath()通过xpath查找
find_element_by_link_text()通过连接文字查找
find_element_by_tag_name()通过tag的名称查找
有了查找方法，那我们如何获取想查找的内容呢？
用IE浏览器打开我们的目标网址，这里使用。
在我们想抓取的内容上（这里用课程销量）点鼠标右键，选“检查元素”，如图：
然后就会出现DOM资源管理器，并且自动定位到我们想抓取的内容所在位置上。
如图：
可以看到，上图的两个箭头处，我们既可以通过第一个箭头位置的ID进行查找，也可以通过第二个箭头处的class名称查找。
第七行、第八行、第九行：
a = data.find('\n')
b = data[a + 1:].find('\n')
num = data[a + 1:a + 1 + b]
这三行用于整理我们抓取到的数据，使用的方法是字符串的分段，在之前的教程中我们已经讲过了。
第十行
driver.quit()
在程序结束后，退出，否则会在后台一直占用系统性能的。
第十一行
程序运行一下，结果为：
（使用的IDE是Pycharm）
显然，我们成功的完成了动态内容的抓取。
刚才的演示是云课堂的销量，其他的数据爬取，比如：优酷播放量、腾讯播放量、知乎点赞量等等也是类似的，就不重复说明了。
第二步：发送邮件
每天晚上12点，把数据自动发邮件汇报，这个也交给程序来自动运行，就不用熬夜刷数据了。
代码如下：
from email.header import Header<br />from email.mime.text import MIMEText<br />from email.utils import parseaddr, formataddr<br />import smtplib<br /><br />def _format_addr(s):
name, addr = parseaddr(s) <br /> return formataddr((Header(name, 'utf-8').encode(), addr))<br />
from_addr = '寄信的邮箱地址'<br />password = '邮箱密码'<br />to_addr = '收信的邮箱'<br />smtp_server = '发信邮箱的stmp服务器地址'<br />msg = MIMEText(要发送的内容, 'plain', 'utf-8')
msg['From'] = _format_addr('发件人 ' % from_addr)
msg['To'] = _format_addr('收件人 ' % to_addr)
msg['Subject'] = Header('邮件标题', 'utf-8').encode()
server = smtplib.SMTP_SSL(smtp_server, smtp端口, timeout=10)
server.set_debuglevel(0)
server.login(from_addr, password)
server.sendmail(from_addr, [to_addr], msg.as_string())
server.quit()
这里应用到了 python 的内建库：email 和 smtplib，通过 email 构建邮件，通过 smtplib 发送邮件。
这段代码只要套用就好，不做详细解释。
重点说一下三个地方：
1、邮箱密码：比如QQ和163邮箱，这里输入的并不是你的邮箱密码，而是“授权码”，在邮箱设置中可以查询到。
2、发信邮箱的smtp服务器：搜索一下很容易找到，一般类似
3、smtp端口：通常为25，但QQ邮箱为465，请根据实际情况修改，也很容易搜索到。
第三步：完整代码
注意：最后发邮件部分的代码，需要根据你自己的信息来填写替换。
from selenium import webdriver<br />import time<br />from email.header import Header<br />from email.mime.text import MIMEText<br />from email.utils import parseaddr, formataddr<br />import smtplib<br />def neteasy_crawler():
driver = webdriver.PhantomJS(executable_path="C:/phantomjs-2.1.1-windows/bin/phantomjs.exe")
driver.get("http://study.163.com/course/co ... 6quot;)
time.sleep(5)
data = driver.find_element_by_id('j-coursehead').text
a = data.find('\n')
b = data[a + 1:].find('\n')
num = data[a + 1:a + 1 + b]
driver.quit() <br /> return ('网易云课堂的销量为：'+str(num))<br />def tencent_crawler():
driver = webdriver.PhantomJS(executable_path="C:/phantomjs-2.1.1-windows/bin/phantomjs.exe")
driver.get("http://v.qq.com/vplus/8bfeadf7 ... 6quot;)
time.sleep(5)
data = driver.find_elements_by_class_name('info_inner')
data_num=[] <br /> for i in data :
j = int(i.text)
data_num.append(j)
num = sum(data_num)
driver.quit() <br /> return ('腾讯视频上的观看量为：'+str(num))<br />def youku_crawler():
driver = webdriver.PhantomJS(executable_path="C:/phantomjs-2.1.1-windows/bin/phantomjs.exe")
driver.get("http://i.youku.com/i/UMTQ0MjEyMTgw")
time.sleep(5)
data = driver.find_element_by_class_name('vnum').get_attribute('title')
num = data
driver.quit() <br /> return ('优酷视频上的观看量为：'+str(num))<br />def zhihu_crawer():
driver = webdriver.PhantomJS(executable_path="C:/phantomjs-2.1.1-windows/bin/phantomjs.exe")
driver.get("https://www.zhihu.com/people/lin-qian-qian")
time.sleep(5)
data = driver.find_element_by_class_name('zm-profile-header-user-agree').text
num = data[:-2]
driver.quit() <br /> return ('知乎上的点赞为：'+str(num))
report_data = neteasy_crawler()+'\n'+tencent_crawler()+'\n'+youku_crawler()+'\n'+zhihu_crawer()<br /> <br />def _format_addr(s):
name, addr = parseaddr(s) <br /> return formataddr((Header(name, 'utf-8').encode(), addr))
from_addr = '******@qq.com'<br />password = '******'<br />to_addr = '******@qq.com'<br />smtp_server = 'smtp.qq.com'<br />msg = MIMEText(report_data, 'plain', 'utf-8')
msg['From'] = _format_addr('员工 ' % from_addr)
msg['To'] = _format_addr('老板 ' % to_addr)
msg['Subject'] = Header('每日汇报', 'utf-8').encode()
server = smtplib.SMTP_SSL(smtp_server, 465, timeout=10)
server.set_debuglevel(0)
server.login(from_addr, password)
server.sendmail(from_addr, [to_addr], msg.as_string())
server.quit()
第四步：自动运行
保存python文件为report.py
windows系统下：
进入命令提示符cmd
Win7及以下：使用at命令
net start schedule 这行命令用来启用Windows的计划任务<br />
at 0:00 /every:Monday,Tuesday,Wednesday,Thursday,Friday,Saturday,Sunday python report.py
（Win8、Win10使用 SCHTASKS 命令）
linux系统下：
修改时区：
sudo cp /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime
设置NTP服务器
sudo ntpdate cn.pool.ntp.org
显示时间，检查是否正确
date
每天 0:00，用Python执行/root/report.py文件。
编辑定时任务：
#crontab -e
0 0 * * * python /opt/aa.py
保存，退出
执行
/etc/init.d/cron restart
重启服务才能使用
到了这里，所有代码就都完成啦！开始享受程序为你工作的感觉吧~
查看全部
好像老板总是会有越来越多的需求，而时间总是不够用……
谁都不想晚上回家还要做这种重复工作，得想想办法……那么，就用一个程序爬取数据之后自动发邮件吧！
成果是这样的：什么都不用做，就可以每天12点自动定时发数据汇报邮件了！
你也想试试么？花3分钟学习一下吧！
工具
里面，下载量很容易抓取到。而这次要抓的信息里面，许多 数据项都是 JS 的，无法直接用 BeautifulSoup 直接抓取到，所以我们要使用更强大的库和工具来应对 JS。
首先介绍一下我们今天要用到的工具：
Python想必已经不用我介绍了，这里选用Python3是因为它对中文的支持更加强大；
PhantomJS可以理解成是一个模拟的浏览器，在你输入网址后跟真正的浏览器一样，执行页面上的JS语句生成我们看到的页面；
selenium用来读取PhantomJS解析出来的页面。
安装PhantomJS
PhantomJS的安装十分简单，去官网（）下载回来最新版的PhantomJS，然后随便找个地方解压缩就好了。
解压缩后如图：
打开bin文件夹，我们会看到我们要用的phantomjs.exe文件，请记住这个文件的路径。
好了，PhantomJS安装完毕了。
安装selenium
selenium是Python的一个库，所以它可以通过pip安装，只要在命令行输入：
pip install selenium
就可以完成安装啦！如下图：
第一步：简单的动态网页抓取
首先，我们要抓取报表中的各项数据，包括：云课堂销量、优酷播放量、腾讯播放量、知乎点赞量。
直接上代码（复制的时候注意不要复制上行号哦）：
1 from selenium import webdriver<br />2 import time<br />3 driver = webdriver.PhantomJS(executable_path="C:/phantomjs-2.1.1-windows/bin/phantomjs.exe")<br />4 driver.get("http://study.163.com/course/co ... 6quot;)<br />5 time.sleep(5)<br />6 data = driver.find_element_by_id('j-coursehead').text<br />7 a = data.find('\n')<br />8 b = data[a + 1:].find('\n')<br />9 num = data[a + 1:a + 1 + b]<br />10 driver.quit()<br />11 print('网易云课堂的销量为：',num)
下面我们来逐行讲解每行代码的意思：
第一行：
from selenium import webdriver
导入selenium库中的webdriver
第二行：
import time
导入Python的内建库——time。time主要实现与时间有关的功能。
第三行：
driver = webdriver.PhantomJS(executable_path="C:/phantomjs-2.1.1-windows/bin/phantomjs.exe")
这行的格式是：
变量名 = webdriver.PhantomJS(executable_path="刚才说的phantomjs.exe的地址")
即我们指定调用PhantomJS来解析网页。
第四行：
driver.get("http://study.163.com/course/co ... 6quot;)
这行的格式是：
第三行定义的变量名.get("目标网址")
显然，这行的功能是使用PhantomJS来解析我们指定的网址，这里网址使用网易云课堂上我们爬虫课的网址。
第五行：
time.sleep(5)
这行的格式是：
time.sleep(你希望推迟的秒数)
使用time函数推迟调用线程的运行，可以理解成使程序暂停若干秒。在这里我们使用它的目的是确保上一步网页加载完成。
第六行：
data = driver.find_element_by_id('j-coursehead').text
这一行的格式是：
第三行定义的变量名.查找方法（‘查找的内容’）.text
这一行用于在PhantomJS解析出来的网页上查找我们需要的内容，这里我选用的是find_element_by_class_name()的方法，即通过class的名称来查找元素，而提供的方法还有很多，常见的有：
find_element_by_id()通过ID来查找
find_element_by_css_selector()通过CSS选择器查找
find_element_by_xpath()通过xpath查找
find_element_by_link_text()通过连接文字查找
find_element_by_tag_name()通过tag的名称查找
有了查找方法，那我们如何获取想查找的内容呢？
用IE浏览器打开我们的目标网址，这里使用。
在我们想抓取的内容上（这里用课程销量）点鼠标右键，选“检查元素”，如图：
然后就会出现DOM资源管理器，并且自动定位到我们想抓取的内容所在位置上。
如图：
可以看到，上图的两个箭头处，我们既可以通过第一个箭头位置的ID进行查找，也可以通过第二个箭头处的class名称查找。
第七行、第八行、第九行：
a = data.find('\n')
b = data[a + 1:].find('\n')
num = data[a + 1:a + 1 + b]
这三行用于整理我们抓取到的数据，使用的方法是字符串的分段，在之前的教程中我们已经讲过了。
第十行
driver.quit()
在程序结束后，退出，否则会在后台一直占用系统性能的。
第十一行
程序运行一下，结果为：
（使用的IDE是Pycharm）
显然，我们成功的完成了动态内容的抓取。
刚才的演示是云课堂的销量，其他的数据爬取，比如：优酷播放量、腾讯播放量、知乎点赞量等等也是类似的，就不重复说明了。
第二步：发送邮件
每天晚上12点，把数据自动发邮件汇报，这个也交给程序来自动运行，就不用熬夜刷数据了。
代码如下：
from email.header import Header<br />from email.mime.text import MIMEText<br />from email.utils import parseaddr, formataddr<br />import smtplib<br /><br />def _format_addr(s):
name, addr = parseaddr(s) <br /> return formataddr((Header(name, 'utf-8').encode(), addr))<br />
from_addr = '寄信的邮箱地址'<br />password = '邮箱密码'<br />to_addr = '收信的邮箱'<br />smtp_server = '发信邮箱的stmp服务器地址'<br />msg = MIMEText(要发送的内容, 'plain', 'utf-8')
msg['From'] = _format_addr('发件人 ' % from_addr)
msg['To'] = _format_addr('收件人 ' % to_addr)
msg['Subject'] = Header('邮件标题', 'utf-8').encode()
server = smtplib.SMTP_SSL(smtp_server, smtp端口, timeout=10)
server.set_debuglevel(0)
server.login(from_addr, password)
server.sendmail(from_addr, [to_addr], msg.as_string())
server.quit()
这里应用到了 python 的内建库：email 和 smtplib，通过 email 构建邮件，通过 smtplib 发送邮件。
这段代码只要套用就好，不做详细解释。
重点说一下三个地方：
1、邮箱密码：比如QQ和163邮箱，这里输入的并不是你的邮箱密码，而是“授权码”，在邮箱设置中可以查询到。
2、发信邮箱的smtp服务器：搜索一下很容易找到，一般类似
3、smtp端口：通常为25，但QQ邮箱为465，请根据实际情况修改，也很容易搜索到。
第三步：完整代码
注意：最后发邮件部分的代码，需要根据你自己的信息来填写替换。
from selenium import webdriver<br />import time<br />from email.header import Header<br />from email.mime.text import MIMEText<br />from email.utils import parseaddr, formataddr<br />import smtplib<br />def neteasy_crawler():
driver = webdriver.PhantomJS(executable_path="C:/phantomjs-2.1.1-windows/bin/phantomjs.exe")
driver.get("http://study.163.com/course/co ... 6quot;)
time.sleep(5)
data = driver.find_element_by_id('j-coursehead').text
a = data.find('\n')
b = data[a + 1:].find('\n')
num = data[a + 1:a + 1 + b]
driver.quit() <br /> return ('网易云课堂的销量为：'+str(num))<br />def tencent_crawler():
driver = webdriver.PhantomJS(executable_path="C:/phantomjs-2.1.1-windows/bin/phantomjs.exe")
driver.get("http://v.qq.com/vplus/8bfeadf7 ... 6quot;)
time.sleep(5)
data = driver.find_elements_by_class_name('info_inner')
data_num=[] <br /> for i in data :
j = int(i.text)
data_num.append(j)
num = sum(data_num)
driver.quit() <br /> return ('腾讯视频上的观看量为：'+str(num))<br />def youku_crawler():
driver = webdriver.PhantomJS(executable_path="C:/phantomjs-2.1.1-windows/bin/phantomjs.exe")
driver.get("http://i.youku.com/i/UMTQ0MjEyMTgw")
time.sleep(5)
data = driver.find_element_by_class_name('vnum').get_attribute('title')
num = data
driver.quit() <br /> return ('优酷视频上的观看量为：'+str(num))<br />def zhihu_crawer():
driver = webdriver.PhantomJS(executable_path="C:/phantomjs-2.1.1-windows/bin/phantomjs.exe")
driver.get("https://www.zhihu.com/people/lin-qian-qian")
time.sleep(5)
data = driver.find_element_by_class_name('zm-profile-header-user-agree').text
num = data[:-2]
driver.quit() <br /> return ('知乎上的点赞为：'+str(num))
report_data = neteasy_crawler()+'\n'+tencent_crawler()+'\n'+youku_crawler()+'\n'+zhihu_crawer()<br /> <br />def _format_addr(s):
name, addr = parseaddr(s) <br /> return formataddr((Header(name, 'utf-8').encode(), addr))
from_addr = '******@qq.com'<br />password = '******'<br />to_addr = '******@qq.com'<br />smtp_server = 'smtp.qq.com'<br />msg = MIMEText(report_data, 'plain', 'utf-8')
msg['From'] = _format_addr('员工 ' % from_addr)
msg['To'] = _format_addr('老板 ' % to_addr)
msg['Subject'] = Header('每日汇报', 'utf-8').encode()
server = smtplib.SMTP_SSL(smtp_server, 465, timeout=10)
server.set_debuglevel(0)
server.login(from_addr, password)
server.sendmail(from_addr, [to_addr], msg.as_string())
server.quit()
第四步：自动运行
保存python文件为report.py
windows系统下：
进入命令提示符cmd
Win7及以下：使用at命令
net start schedule 这行命令用来启用Windows的计划任务<br />
at 0:00 /every:Monday,Tuesday,Wednesday,Thursday,Friday,Saturday,Sunday python report.py
（Win8、Win10使用 SCHTASKS 命令）
linux系统下：
修改时区：
sudo cp /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime
设置NTP服务器
sudo ntpdate cn.pool.ntp.org
显示时间，检查是否正确
date
每天 0:00，用Python执行/root/report.py文件。
编辑定时任务：
#crontab -e
0 0 * * * python /opt/aa.py
保存，退出
执行
/etc/init.d/cron restart
重启服务才能使用
到了这里，所有代码就都完成啦！开始享受程序为你工作的感觉吧~
查看全部
如何自动发每日数据邮件？| 小白学编程
好像老板总是会有越来越多的需求，而时间总是不够用……
谁都不想晚上回家还要做这种重复工作，得想想办法……那么，就用一个程序爬取数据之后自动发邮件吧！
成果是这样的：什么都不用做，就可以每天12点自动定时发数据汇报邮件了！
你也想试试么？花3分钟学习一下吧！
工具
里面，下载量很容易抓取到。而这次要抓的信息里面，许多 数据项都是 JS 的，无法直接用 BeautifulSoup 直接抓取到，所以我们要使用更强大的库和工具来应对 JS。
首先介绍一下我们今天要用到的工具：
Python想必已经不用我介绍了，这里选用Python3是因为它对中文的支持更加强大；
PhantomJS可以理解成是一个模拟的浏览器，在你输入网址后跟真正的浏览器一样，执行页面上的JS语句生成我们看到的页面；
selenium用来读取PhantomJS解析出来的页面。
安装PhantomJS
PhantomJS的安装十分简单，去官网（）下载回来最新版的PhantomJS，然后随便找个地方解压缩就好了。
解压缩后如图：
打开bin文件夹，我们会看到我们要用的phantomjs.exe文件，请记住这个文件的路径。
好了，PhantomJS安装完毕了。
安装selenium
selenium是Python的一个库，所以它可以通过pip安装，只要在命令行输入：
pip install selenium
就可以完成安装啦！如下图：
第一步：简单的动态网页抓取
首先，我们要抓取报表中的各项数据，包括：云课堂销量、优酷播放量、腾讯播放量、知乎点赞量。
直接上代码（复制的时候注意不要复制上行号哦）：
1 from selenium import webdriver<br />2 import time<br />3 driver = webdriver.PhantomJS(executable_path="C:/phantomjs-2.1.1-windows/bin/phantomjs.exe")<br />4 driver.get("http://study.163.com/course/co ... 6quot;)<br />5 time.sleep(5)<br />6 data = driver.find_element_by_id('j-coursehead').text<br />7 a = data.find('\n')<br />8 b = data[a + 1:].find('\n')<br />9 num = data[a + 1:a + 1 + b]<br />10 driver.quit()<br />11 print('网易云课堂的销量为：',num)
下面我们来逐行讲解每行代码的意思：
第一行：
from selenium import webdriver
导入selenium库中的webdriver
第二行：
import time
导入Python的内建库——time。time主要实现与时间有关的功能。
第三行：
driver = webdriver.PhantomJS(executable_path="C:/phantomjs-2.1.1-windows/bin/phantomjs.exe")
这行的格式是：
变量名 = webdriver.PhantomJS(executable_path="刚才说的phantomjs.exe的地址")
即我们指定调用PhantomJS来解析网页。
第四行：
driver.get("http://study.163.com/course/co ... 6quot;)
这行的格式是：
第三行定义的变量名.get("目标网址")
显然，这行的功能是使用PhantomJS来解析我们指定的网址，这里网址使用网易云课堂上我们爬虫课的网址。
第五行：
time.sleep(5)
这行的格式是：
time.sleep(你希望推迟的秒数)
使用time函数推迟调用线程的运行，可以理解成使程序暂停若干秒。在这里我们使用它的目的是确保上一步网页加载完成。
第六行：
data = driver.find_element_by_id('j-coursehead').text
这一行的格式是：
第三行定义的变量名.查找方法（‘查找的内容’）.text
这一行用于在PhantomJS解析出来的网页上查找我们需要的内容，这里我选用的是find_element_by_class_name()的方法，即通过class的名称来查找元素，而提供的方法还有很多，常见的有：
find_element_by_id()通过ID来查找
find_element_by_css_selector()通过CSS选择器查找
find_element_by_xpath()通过xpath查找
find_element_by_link_text()通过连接文字查找
find_element_by_tag_name()通过tag的名称查找
有了查找方法，那我们如何获取想查找的内容呢？
用IE浏览器打开我们的目标网址，这里使用。
在我们想抓取的内容上（这里用课程销量）点鼠标右键，选“检查元素”，如图：
然后就会出现DOM资源管理器，并且自动定位到我们想抓取的内容所在位置上。
如图：
可以看到，上图的两个箭头处，我们既可以通过第一个箭头位置的ID进行查找，也可以通过第二个箭头处的class名称查找。
第七行、第八行、第九行：
a = data.find('\n')
b = data[a + 1:].find('\n')
num = data[a + 1:a + 1 + b]
这三行用于整理我们抓取到的数据，使用的方法是字符串的分段，在之前的教程中我们已经讲过了。
第十行
driver.quit()
在程序结束后，退出，否则会在后台一直占用系统性能的。
第十一行
程序运行一下，结果为：
（使用的IDE是Pycharm）
显然，我们成功的完成了动态内容的抓取。
刚才的演示是云课堂的销量，其他的数据爬取，比如：优酷播放量、腾讯播放量、知乎点赞量等等也是类似的，就不重复说明了。
第二步：发送邮件
每天晚上12点，把数据自动发邮件汇报，这个也交给程序来自动运行，就不用熬夜刷数据了。
代码如下：
from email.header import Header<br />from email.mime.text import MIMEText<br />from email.utils import parseaddr, formataddr<br />import smtplib<br /><br />def _format_addr(s):
name, addr = parseaddr(s) <br /> return formataddr((Header(name, 'utf-8').encode(), addr))<br />
from_addr = '寄信的邮箱地址'<br />password = '邮箱密码'<br />to_addr = '收信的邮箱'<br />smtp_server = '发信邮箱的stmp服务器地址'<br />msg = MIMEText(要发送的内容, 'plain', 'utf-8')
msg['From'] = _format_addr('发件人 ' % from_addr)
msg['To'] = _format_addr('收件人 ' % to_addr)
msg['Subject'] = Header('邮件标题', 'utf-8').encode()
server = smtplib.SMTP_SSL(smtp_server, smtp端口, timeout=10)
server.set_debuglevel(0)
server.login(from_addr, password)
server.sendmail(from_addr, [to_addr], msg.as_string())
server.quit()
这里应用到了 python 的内建库：email 和 smtplib，通过 email 构建邮件，通过 smtplib 发送邮件。
这段代码只要套用就好，不做详细解释。
重点说一下三个地方：
1、邮箱密码：比如QQ和163邮箱，这里输入的并不是你的邮箱密码，而是“授权码”，在邮箱设置中可以查询到。
2、发信邮箱的smtp服务器：搜索一下很容易找到，一般类似
3、smtp端口：通常为25，但QQ邮箱为465，请根据实际情况修改，也很容易搜索到。
第三步：完整代码
注意：最后发邮件部分的代码，需要根据你自己的信息来填写替换。
from selenium import webdriver<br />import time<br />from email.header import Header<br />from email.mime.text import MIMEText<br />from email.utils import parseaddr, formataddr<br />import smtplib<br />def neteasy_crawler():
driver = webdriver.PhantomJS(executable_path="C:/phantomjs-2.1.1-windows/bin/phantomjs.exe")
driver.get("http://study.163.com/course/co ... 6quot;)
time.sleep(5)
data = driver.find_element_by_id('j-coursehead').text
a = data.find('\n')
b = data[a + 1:].find('\n')
num = data[a + 1:a + 1 + b]
driver.quit() <br /> return ('网易云课堂的销量为：'+str(num))<br />def tencent_crawler():
driver = webdriver.PhantomJS(executable_path="C:/phantomjs-2.1.1-windows/bin/phantomjs.exe")
driver.get("http://v.qq.com/vplus/8bfeadf7 ... 6quot;)
time.sleep(5)
data = driver.find_elements_by_class_name('info_inner')
data_num=[] <br /> for i in data :
j = int(i.text)
data_num.append(j)
num = sum(data_num)
driver.quit() <br /> return ('腾讯视频上的观看量为：'+str(num))<br />def youku_crawler():
driver = webdriver.PhantomJS(executable_path="C:/phantomjs-2.1.1-windows/bin/phantomjs.exe")
driver.get("http://i.youku.com/i/UMTQ0MjEyMTgw";)
time.sleep(5)
data = driver.find_element_by_class_name('vnum').get_attribute('title')
num = data
driver.quit() <br /> return ('优酷视频上的观看量为：'+str(num))<br />def zhihu_crawer():
driver = webdriver.PhantomJS(executable_path="C:/phantomjs-2.1.1-windows/bin/phantomjs.exe")
driver.get("https://www.zhihu.com/people/lin-qian-qian";)
time.sleep(5)
data = driver.find_element_by_class_name('zm-profile-header-user-agree').text
num = data[:-2]
driver.quit() <br /> return ('知乎上的点赞为：'+str(num))
report_data = neteasy_crawler()+'\n'+tencent_crawler()+'\n'+youku_crawler()+'\n'+zhihu_crawer()<br /> <br />def _format_addr(s):
name, addr = parseaddr(s) <br /> return formataddr((Header(name, 'utf-8').encode(), addr))
from_addr = '******@qq.com'<br />password = '******'<br />to_addr = '******@qq.com'<br />smtp_server = 'smtp.qq.com'<br />msg = MIMEText(report_data, 'plain', 'utf-8')
msg['From'] = _format_addr('员工 ' % from_addr)
msg['To'] = _format_addr('老板 ' % to_addr)
msg['Subject'] = Header('每日汇报', 'utf-8').encode()
server = smtplib.SMTP_SSL(smtp_server, 465, timeout=10)
server.set_debuglevel(0)
server.login(from_addr, password)
server.sendmail(from_addr, [to_addr], msg.as_string())
server.quit()
第四步：自动运行
保存python文件为report.py
windows系统下：
进入命令提示符cmd
Win7及以下：使用at命令
net start schedule 这行命令用来启用Windows的计划任务<br />
at 0:00 /every:Monday,Tuesday,Wednesday,Thursday,Friday,Saturday,Sunday python report.py
（Win8、Win10使用 SCHTASKS 命令）
linux系统下：
修改时区：
sudo cp /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime
设置NTP服务器
sudo ntpdate cn.pool.ntp.org
显示时间，检查是否正确
date
每天 0:00，用Python执行/root/report.py文件。
编辑定时任务：
#crontab -e
0 0 * * * python /opt/aa.py
保存，退出
执行
/etc/init.d/cron restart
重启服务才能使用
到了这里，所有代码就都完成啦！开始享受程序为你工作的感觉吧~
python自动代码需要哪些常用知识、一些重要技巧和知识点
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 69 次浏览 • 2022-05-13 08:01
python自动代码需要哪些常用知识、一些重要技巧和知识点
自动抓取网页数据自动高亮标注文字自动生成gif动图搜索邮箱、存储文件等手工输入数据这些功能就像vba代码一样，熟练使用者是可以写出高效且易于理解的自动化代码的，但是对于刚入门的人或者刚刚接触python数据分析和python数据挖掘的小白来说，如果不能了解在python中使用自动化代码需要的知识和技巧，也是缺乏相应的实践经验的。
下面的视频讲解了python自动代码需要哪些常用知识、一些重要技巧和知识点，还有如何构建一个机器学习的爬虫和模型。自动化代码网页抓取主要是指用python向一个网页抓取内容数据。这要求网页加载速度较快，抓取的数据量不能太大，同时尽量避免数据全部存在java、r等复杂程序中（太耗时）。拿flask爬虫举例，我们打开一个网页，然后点击flask的newlogin，然后会看到很多窗口处于运行状态，这就是flask完成了对网页的爬取，我们只需要这一个窗口运行就可以很方便地访问网页数据了。
这里列举了一些常用的小工具、函数和导入。如果你对爬虫、机器学习有兴趣，可以在本文下方留言，共同进步。自动抓取网页数据。
从事数据分析工作中如何快速有效进行数据分析：第一步：零基础学习python数据分析基础python非常适合初学者快速掌握数据分析基础知识，当然对于更加专业的数据分析师也非常适用。目前python已经逐渐得到了广泛运用和认可，用于数据的抓取收集和分析上。而python分析数据的第一步就是：爬虫获取数据。
python爬虫工具常用包括：优采云爬虫爬虫主要分为两步：第一步：收集网页信息，即网页数据，这个过程需要爬虫程序完成爬取数据的交互。第二步：爬取数据，根据采集数据分析的不同工作需求，分为关系型数据库爬虫和非关系型数据库爬虫，这里以非关系型数据库的mysql数据库为例。第二步：构建爬虫模型（数据分析数据分析是对数据分析师的一个具体岗位，数据分析师对业务有着不同的要求，而企业招聘的岗位基本上都是更加注重业务上的分析工作，更加看重数据分析能力。
数据分析是统计学和数据库基础课程的综合运用。数据分析过程中主要对数据库语言、数据库操作库以及python的数据分析包进行使用）。第三步：用python数据分析模型或者简单的数据抓取工具进行分析。不会使用python进行数据分析首先应该学习基础的python语言。最基础的python的语言知识和数据结构是最需要学习的。
并不是说一定要会用python爬虫抓取网页数据和建立数据库的基础数据库以及其他模块，数据爬取主要是就为和业务或者其他相关方面的交流或对数据的分析。1。 查看全部
自动抓取网页数据自动高亮标注文字自动生成gif动图搜索邮箱、存储文件等手工输入数据这些功能就像vba代码一样，熟练使用者是可以写出高效且易于理解的自动化代码的，但是对于刚入门的人或者刚刚接触python数据分析和python数据挖掘的小白来说，如果不能了解在python中使用自动化代码需要的知识和技巧，也是缺乏相应的实践经验的。
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这里列举了一些常用的小工具、函数和导入。如果你对爬虫、机器学习有兴趣，可以在本文下方留言，共同进步。自动抓取网页数据。
从事数据分析工作中如何快速有效进行数据分析：第一步：零基础学习python数据分析基础python非常适合初学者快速掌握数据分析基础知识，当然对于更加专业的数据分析师也非常适用。目前python已经逐渐得到了广泛运用和认可，用于数据的抓取收集和分析上。而python分析数据的第一步就是：爬虫获取数据。
python爬虫工具常用包括：优采云爬虫爬虫主要分为两步：第一步：收集网页信息，即网页数据，这个过程需要爬虫程序完成爬取数据的交互。第二步：爬取数据，根据采集数据分析的不同工作需求，分为关系型数据库爬虫和非关系型数据库爬虫，这里以非关系型数据库的mysql数据库为例。第二步：构建爬虫模型（数据分析数据分析是对数据分析师的一个具体岗位，数据分析师对业务有着不同的要求，而企业招聘的岗位基本上都是更加注重业务上的分析工作，更加看重数据分析能力。
数据分析是统计学和数据库基础课程的综合运用。数据分析过程中主要对数据库语言、数据库操作库以及python的数据分析包进行使用）。第三步：用python数据分析模型或者简单的数据抓取工具进行分析。不会使用python进行数据分析首先应该学习基础的python语言。最基础的python的语言知识和数据结构是最需要学习的。
并不是说一定要会用python爬虫抓取网页数据和建立数据库的基础数据库以及其他模块，数据爬取主要是就为和业务或者其他相关方面的交流或对数据的分析。1。 查看全部
python自动代码需要哪些常用知识、一些重要技巧和知识点
自动抓取网页数据自动高亮标注文字自动生成gif动图搜索邮箱、存储文件等手工输入数据这些功能就像vba代码一样，熟练使用者是可以写出高效且易于理解的自动化代码的，但是对于刚入门的人或者刚刚接触python数据分析和python数据挖掘的小白来说，如果不能了解在python中使用自动化代码需要的知识和技巧，也是缺乏相应的实践经验的。
下面的视频讲解了python自动代码需要哪些常用知识、一些重要技巧和知识点，还有如何构建一个机器学习的爬虫和模型。自动化代码网页抓取主要是指用python向一个网页抓取内容数据。这要求网页加载速度较快，抓取的数据量不能太大，同时尽量避免数据全部存在java、r等复杂程序中（太耗时）。拿flask爬虫举例，我们打开一个网页，然后点击flask的newlogin，然后会看到很多窗口处于运行状态，这就是flask完成了对网页的爬取，我们只需要这一个窗口运行就可以很方便地访问网页数据了。
这里列举了一些常用的小工具、函数和导入。如果你对爬虫、机器学习有兴趣，可以在本文下方留言，共同进步。自动抓取网页数据。
从事数据分析工作中如何快速有效进行数据分析：第一步：零基础学习python数据分析基础python非常适合初学者快速掌握数据分析基础知识，当然对于更加专业的数据分析师也非常适用。目前python已经逐渐得到了广泛运用和认可，用于数据的抓取收集和分析上。而python分析数据的第一步就是：爬虫获取数据。
python爬虫工具常用包括：优采云爬虫爬虫主要分为两步：第一步：收集网页信息，即网页数据，这个过程需要爬虫程序完成爬取数据的交互。第二步：爬取数据，根据采集数据分析的不同工作需求，分为关系型数据库爬虫和非关系型数据库爬虫，这里以非关系型数据库的mysql数据库为例。第二步：构建爬虫模型（数据分析数据分析是对数据分析师的一个具体岗位，数据分析师对业务有着不同的要求，而企业招聘的岗位基本上都是更加注重业务上的分析工作，更加看重数据分析能力。
数据分析是统计学和数据库基础课程的综合运用。数据分析过程中主要对数据库语言、数据库操作库以及python的数据分析包进行使用）。第三步：用python数据分析模型或者简单的数据抓取工具进行分析。不会使用python进行数据分析首先应该学习基础的python语言。最基础的python的语言知识和数据结构是最需要学习的。
并不是说一定要会用python爬虫抓取网页数据和建立数据库的基础数据库以及其他模块，数据爬取主要是就为和业务或者其他相关方面的交流或对数据的分析。1。
通过什么样的方式入门数据分析，如何去开始？
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 79 次浏览 • 2022-05-13 07:01
通过什么样的方式入门数据分析，如何去开始？
自动抓取网页数据，一键存入excel。一些想学习web开发和爬虫的朋友，想要接触数据，想要学习数据分析，到底该怎么入门，学习哪些技能，如何去开始，工作中又要用到什么技能，本文就是一篇教程。首先，我们来说明一下通过工具学习数据分析，肯定是要学一些工具。那么到底是通过哪个工具入门？知乎上曾经有一个话题，大意是“通过什么样的方式入门数据分析”，问题的总体答案，是你去学python，学r语言，学php，学java。
没错，不管我们怎么说，都离不开这个入门的学习过程。那么是不是要学好python语言、r语言语言、java语言或php语言的学生，才可以通过工具来学习数据分析？无论如何，作为web开发者，现在已经进入21世纪，web开发已经成为很多热门岗位的必备技能，而如果想要高薪，首先就是要掌握数据分析技能。在这里，我想直接提供我的学习路线，至于路线是否正确，最终的学习效果，以及实践是最终决定因素，在这个阶段只有经历过的人才知道。
学习数据分析的步骤，我将其分为六步：一、明确想要学习的方向：方向决定一切，在制定学习路线的时候要想清楚，自己将来是想当web开发还是爬虫开发还是数据分析。每一种不同的方向，对应的岗位和技能的侧重点有所区别。比如爬虫开发中，django/flask框架就是比较好的选择，在公司内部一般也要经常使用前端框架，jquery，bootstrap等。
如果是想要学习数据分析岗位的学生，可以根据数据分析岗位的所需技能，通过知乎里的数据分析行业是怎么工作的，及相关岗位的招聘要求，通过以下链接作为入门的学习路线。数据分析行业是怎么工作的？通过制定好自己的学习路线，才能方便后续的学习过程。你知道爬虫工程师需要掌握的前端知识是什么吗？你知道前端分为哪几个方向吗？所以说，选择正确的学习方向很重要，每个人都要根据自己的情况，制定出符合自己能力的学习路线。
根据链接的路线，你可以看到我给出的学习路线，其中没有以下需要掌握的编程语言。关于这个，后续我会发文，分享给大家。你是否有机会通过学习爬虫开发接触数据分析工作？二、搜集数据源：主要采用爬虫，是一种入门比较容易的方式，而且可以训练数据采集的感觉。前几天我参加了一个公司的项目，需要对爬虫抓取的日志做分析，去分析用户的每日浏览轨迹。
用户访问日志后端怎么处理呢？初次采集下来后，是要对原始的日志进行清洗、压缩，因为原始的日志只有很少量的关键字，要进行去重处理。关于清洗、压缩文件，我有给出一个具体的路径参考。网络抓取日志清洗压缩文件对于自己。 查看全部
自动抓取网页数据，一键存入excel。一些想学习web开发和爬虫的朋友，想要接触数据，想要学习数据分析，到底该怎么入门，学习哪些技能，如何去开始，工作中又要用到什么技能，本文就是一篇教程。首先，我们来说明一下通过工具学习数据分析，肯定是要学一些工具。那么到底是通过哪个工具入门？知乎上曾经有一个话题，大意是“通过什么样的方式入门数据分析”，问题的总体答案，是你去学python，学r语言，学php，学java。
没错，不管我们怎么说，都离不开这个入门的学习过程。那么是不是要学好python语言、r语言语言、java语言或php语言的学生，才可以通过工具来学习数据分析？无论如何，作为web开发者，现在已经进入21世纪，web开发已经成为很多热门岗位的必备技能，而如果想要高薪，首先就是要掌握数据分析技能。在这里，我想直接提供我的学习路线，至于路线是否正确，最终的学习效果，以及实践是最终决定因素，在这个阶段只有经历过的人才知道。
学习数据分析的步骤，我将其分为六步：一、明确想要学习的方向：方向决定一切，在制定学习路线的时候要想清楚，自己将来是想当web开发还是爬虫开发还是数据分析。每一种不同的方向，对应的岗位和技能的侧重点有所区别。比如爬虫开发中，django/flask框架就是比较好的选择，在公司内部一般也要经常使用前端框架，jquery，bootstrap等。
如果是想要学习数据分析岗位的学生，可以根据数据分析岗位的所需技能，通过知乎里的数据分析行业是怎么工作的，及相关岗位的招聘要求，通过以下链接作为入门的学习路线。数据分析行业是怎么工作的？通过制定好自己的学习路线，才能方便后续的学习过程。你知道爬虫工程师需要掌握的前端知识是什么吗？你知道前端分为哪几个方向吗？所以说，选择正确的学习方向很重要，每个人都要根据自己的情况，制定出符合自己能力的学习路线。
根据链接的路线，你可以看到我给出的学习路线，其中没有以下需要掌握的编程语言。关于这个，后续我会发文，分享给大家。你是否有机会通过学习爬虫开发接触数据分析工作？二、搜集数据源：主要采用爬虫，是一种入门比较容易的方式，而且可以训练数据采集的感觉。前几天我参加了一个公司的项目，需要对爬虫抓取的日志做分析，去分析用户的每日浏览轨迹。
用户访问日志后端怎么处理呢？初次采集下来后，是要对原始的日志进行清洗、压缩，因为原始的日志只有很少量的关键字，要进行去重处理。关于清洗、压缩文件，我有给出一个具体的路径参考。网络抓取日志清洗压缩文件对于自己。 查看全部
通过什么样的方式入门数据分析，如何去开始？
自动抓取网页数据，一键存入excel。一些想学习web开发和爬虫的朋友，想要接触数据，想要学习数据分析，到底该怎么入门，学习哪些技能，如何去开始，工作中又要用到什么技能，本文就是一篇教程。首先，我们来说明一下通过工具学习数据分析，肯定是要学一些工具。那么到底是通过哪个工具入门？知乎上曾经有一个话题，大意是“通过什么样的方式入门数据分析”，问题的总体答案，是你去学python，学r语言，学php，学java。
没错，不管我们怎么说，都离不开这个入门的学习过程。那么是不是要学好python语言、r语言语言、java语言或php语言的学生，才可以通过工具来学习数据分析？无论如何，作为web开发者，现在已经进入21世纪，web开发已经成为很多热门岗位的必备技能，而如果想要高薪，首先就是要掌握数据分析技能。在这里，我想直接提供我的学习路线，至于路线是否正确，最终的学习效果，以及实践是最终决定因素，在这个阶段只有经历过的人才知道。
学习数据分析的步骤，我将其分为六步：一、明确想要学习的方向：方向决定一切，在制定学习路线的时候要想清楚，自己将来是想当web开发还是爬虫开发还是数据分析。每一种不同的方向，对应的岗位和技能的侧重点有所区别。比如爬虫开发中，django/flask框架就是比较好的选择，在公司内部一般也要经常使用前端框架，jquery，bootstrap等。
如果是想要学习数据分析岗位的学生，可以根据数据分析岗位的所需技能，通过知乎里的数据分析行业是怎么工作的，及相关岗位的招聘要求，通过以下链接作为入门的学习路线。数据分析行业是怎么工作的？通过制定好自己的学习路线，才能方便后续的学习过程。你知道爬虫工程师需要掌握的前端知识是什么吗？你知道前端分为哪几个方向吗？所以说，选择正确的学习方向很重要，每个人都要根据自己的情况，制定出符合自己能力的学习路线。
根据链接的路线，你可以看到我给出的学习路线，其中没有以下需要掌握的编程语言。关于这个，后续我会发文，分享给大家。你是否有机会通过学习爬虫开发接触数据分析工作？二、搜集数据源：主要采用爬虫，是一种入门比较容易的方式，而且可以训练数据采集的感觉。前几天我参加了一个公司的项目，需要对爬虫抓取的日志做分析，去分析用户的每日浏览轨迹。
用户访问日志后端怎么处理呢？初次采集下来后，是要对原始的日志进行清洗、压缩，因为原始的日志只有很少量的关键字，要进行去重处理。关于清洗、压缩文件，我有给出一个具体的路径参考。网络抓取日志清洗压缩文件对于自己。
Python抓取网页数据的终极办法
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 84 次浏览 • 2022-05-08 01:24
Python抓取网页数据的终极办法
翻译丨sugarain
@ageitgey/quick-tip-the-easiest-way-to-grab-data-out-of-a-web-page-in-python-7153cecfca58
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)<br />
推荐↓↓↓
长
按
关
注
【】都在这里！
涵盖：程序员大咖、源码共读、程序员共读、数据结构与算法、黑客技术和网络安全、大数据科技、编程前端、Java、Python、Web编程开发、Android、iOS开发、Linux、数据库研发、幽默程序员等。
万水千山总是情，点个 “好看” 行不行 查看全部
翻译丨sugarain
@ageitgey/quick-tip-the-easiest-way-to-grab-data-out-of-a-web-page-in-python-7153cecfca58
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)<br />
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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)<br />
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万水千山总是情，点个 “好看” 行不行
如何为你的机器学习项目抓取网页数据？
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 79 次浏览 • 2022-05-04 06:23
如何为你的机器学习项目抓取网页数据？
作者 | Tobi Olabode译者 | Sambodhi策划 | 凌敏
前不久，我在 LearnML 子论坛上看到一篇帖子。楼主在这篇帖子中提到，他需要为自己的机器学习项目抓取网页数据。很多人在回帖中给出了自己的方法，主要是学习如何使用 BeautifulSoup 和 Selenium。
我曾在一些数据科学项目中使用过 BeautifulSoup 和 Selenium。在本文中，我将告诉你如何用一些有用的数据抓取一个网页，并将其转换成 pandas 数据结构（DataFrame）。
为什么要将其转换成数据结构呢？这是因为大部分机器学习库都能处理 pandas 数据结构，并且只需少量修改就可对你的模型进行编辑。
首先，我们要在维基百科上找到一个表来转换成数据结构。我抓取的这张表，展示的是维基百科上浏览量最大的运动员数据。
其中一项大量的工作就是，通过浏览 HTML 树来得到我们需要的表。
通过 request 和 regex 库，我们开始使用 BeautifulSoup。
from bs4 import BeautifulSoup<br />import requests<br />import re<br />import pandas as pd<br />
下面，我们将从网页中提取 HTML 代码：
<p>website_url = requests.get('https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Multiyear_ranking_of_most_viewed_pages').text<br />soup = BeautifulSoup(website_url, 'lxml')<br />print(soup.prettify())<br /></a><br /><br /><br /><br />Disclaimers<br /><br /><br /><br /><br />Contact Wikipedia<br /><br /><br /><br /> 查看全部
作者 | Tobi Olabode译者 | Sambodhi策划 | 凌敏
前不久，我在 LearnML 子论坛上看到一篇帖子。楼主在这篇帖子中提到，他需要为自己的机器学习项目抓取网页数据。很多人在回帖中给出了自己的方法，主要是学习如何使用 BeautifulSoup 和 Selenium。
我曾在一些数据科学项目中使用过 BeautifulSoup 和 Selenium。在本文中，我将告诉你如何用一些有用的数据抓取一个网页，并将其转换成 pandas 数据结构（DataFrame）。
为什么要将其转换成数据结构呢？这是因为大部分机器学习库都能处理 pandas 数据结构，并且只需少量修改就可对你的模型进行编辑。
首先，我们要在维基百科上找到一个表来转换成数据结构。我抓取的这张表，展示的是维基百科上浏览量最大的运动员数据。
其中一项大量的工作就是，通过浏览 HTML 树来得到我们需要的表。
通过 request 和 regex 库，我们开始使用 BeautifulSoup。
from bs4 import BeautifulSoup<br />import requests<br />import re<br />import pandas as pd<br />
下面，我们将从网页中提取 HTML 代码：
<p>website_url = requests.get('https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Multiyear_ranking_of_most_viewed_pages').text<br />soup = BeautifulSoup(website_url, 'lxml')<br />print(soup.prettify())<br /></a><br /><br /><br /><br />Disclaimers<br /><br /><br /><br /><br />Contact Wikipedia<br /><br /><br /><br /> 查看全部
如何为你的机器学习项目抓取网页数据？
作者 | Tobi Olabode译者 | Sambodhi策划 | 凌敏
前不久，我在 LearnML 子论坛上看到一篇帖子。楼主在这篇帖子中提到，他需要为自己的机器学习项目抓取网页数据。很多人在回帖中给出了自己的方法，主要是学习如何使用 BeautifulSoup 和 Selenium。
我曾在一些数据科学项目中使用过 BeautifulSoup 和 Selenium。在本文中，我将告诉你如何用一些有用的数据抓取一个网页，并将其转换成 pandas 数据结构（DataFrame）。
为什么要将其转换成数据结构呢？这是因为大部分机器学习库都能处理 pandas 数据结构，并且只需少量修改就可对你的模型进行编辑。
首先，我们要在维基百科上找到一个表来转换成数据结构。我抓取的这张表，展示的是维基百科上浏览量最大的运动员数据。
其中一项大量的工作就是，通过浏览 HTML 树来得到我们需要的表。
通过 request 和 regex 库，我们开始使用 BeautifulSoup。
from bs4 import BeautifulSoup<br />import requests<br />import re<br />import pandas as pd<br />
下面，我们将从网页中提取 HTML 代码：
<p>website_url = requests.get('https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Multiyear_ranking_of_most_viewed_pages').text<br />soup = BeautifulSoup(website_url, 'lxml')<br />print(soup.prettify())<br /></a><br /><br /><br /><br />Disclaimers<br /><br /><br /><br /><br />Contact Wikipedia<br /><br /><br /><br />
网抓很难吗？学这个技巧，让网页数据抓取智能化自动化完成~！
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 98 次浏览 • 2022-05-04 06:22
网抓很难吗？学这个技巧，让网页数据抓取智能化自动化完成~！
NO.821-工具决定命运
作者：看见星光微博：EXCELers / 知识星球：Excel
HI，大家好，我是星光。
前段时间给大家分享了一段VBA代码，抓取当当网图书数据的，链接如下：
VBA这家伙最大的特点就是傻白甜；代码臃肿啰嗦，没啥技巧，是为傻；但确实又能解决很多实际问题，所以又很甜——打个响指，那么有没有不写代码，又能抓取网页数据的方法呢？
当然是——有的。
走，去隔壁PBID见见新世面去。
PBID是Power BI DeskTop的简称，俗称Power BI桌面版。不过它不是Office软件自带的，需要另外单独下载。
安装该软件后打开，在【主页】选项卡下，依次点击【获取数据】→【从Web】。
输入网址：
网址看不全可以左右拖动...
http://search.dangdang.com/%3F ... input
这个是当当网搜索关键字"excel home"的网址，可以获取关于EH论坛系列图书的数据。
在【导航器】窗格右侧的【建议的表】选项中，选择【表1】，再单击【转换数据】即可获取图书的名称、折扣价、原价、评论数量、折扣等数据。
摊手，就这么简单。
正所谓尚未佩妥剑，转眼便……胜了！
……
以为这事就这么完了？
当然不。
这属于比较愣的用法，更强大更有趣的在后面。
我换个例子，获取豆瓣电影TOP250的数据。
还是在【主页】选项卡下依次点击【获取数据】→【从Web】，输入网址：
网址看不全可以左右拖动...
https://movie.douban.com/top250
点击【确定】按钮后，来到【导航器】界面。此时不选择表1，选择【使用示例添加表】。
然后会看到以下界面▼
图片的上半身是网页数据预览。下半身是张表格。
好了，打个响指，下面是见证大力出奇迹的时刻——嗯，广告之后马上胡来。
在下方表格列输入所需要的数据，系统就会根据该数据智能提取相关类似结果……比如序号、名称、评分、网址等。
动画演示如下▼
你看这家伙是不是特像Excel里智能填充Ctrl+E？
给出一到多个栗子，它就能还你一片宁静的天空。
最后点击【确定】按钮，将数据转换到Power Query编辑器继续整理或者直接加载到数据模型中即可。
……
不过需要说明的是，系统是自动抓取第一页的数据，一共25条信息，而豆瓣电影TOP250一共有10页。如果你需要抓取10页的数据，可以将系统自动生成的一页式代码封装成自定义函数，再外套一条M函数的循环语句。
参考代码如下▼
代码看不全可以左右拖动...
let fx=(i as number)=> let 源 = Web.BrowserContents("https://movie.douban.com/top250?start=" & Text.From(i)) in Html.Table(源, {{"序号", "EM"}, {"名称", ".title:nth-child(1)"}, {"评分", ".rating_num"}, {"评价", "SPAN:nth-child(3) + *"}}, [RowSelector=".grid-16-8 LI"]), 结果 =Table.Combine(List.Transform({0..10},each fx(_*25)))in 结果
相比于VBA烦琐臃肿的上百行代码，这代码简直不要太苗条，绝对是从贾玲跃过了陈妍希直达李若彤的飞越式发展……~
……
没了，今天给大家分享的内容就这样，只看不练假把式，你也动手试一下吧。
需要系统学习Excel，却找不到优质教程？学习Excel的过程中遇到疑难问题，却找不到人及时解答？扫码加入我的知识星球付费社群，和2000+学员共同精进Excel！技巧、函数、透视表、图表、VBA、PQ、SQL想学什么你就学什么…… 查看全部
NO.821-工具决定命运
作者：看见星光微博：EXCELers / 知识星球：Excel
HI，大家好，我是星光。
前段时间给大家分享了一段VBA代码，抓取当当网图书数据的，链接如下：
VBA这家伙最大的特点就是傻白甜；代码臃肿啰嗦，没啥技巧，是为傻；但确实又能解决很多实际问题，所以又很甜——打个响指，那么有没有不写代码，又能抓取网页数据的方法呢？
当然是——有的。
走，去隔壁PBID见见新世面去。
PBID是Power BI DeskTop的简称，俗称Power BI桌面版。不过它不是Office软件自带的，需要另外单独下载。
安装该软件后打开，在【主页】选项卡下，依次点击【获取数据】→【从Web】。
输入网址：
网址看不全可以左右拖动...
http://search.dangdang.com/%3F ... input
这个是当当网搜索关键字"excel home"的网址，可以获取关于EH论坛系列图书的数据。
在【导航器】窗格右侧的【建议的表】选项中，选择【表1】，再单击【转换数据】即可获取图书的名称、折扣价、原价、评论数量、折扣等数据。
摊手，就这么简单。
正所谓尚未佩妥剑，转眼便……胜了！
……
以为这事就这么完了？
当然不。
这属于比较愣的用法，更强大更有趣的在后面。
我换个例子，获取豆瓣电影TOP250的数据。
还是在【主页】选项卡下依次点击【获取数据】→【从Web】，输入网址：
网址看不全可以左右拖动...
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点击【确定】按钮后，来到【导航器】界面。此时不选择表1，选择【使用示例添加表】。
然后会看到以下界面▼
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最后点击【确定】按钮，将数据转换到Power Query编辑器继续整理或者直接加载到数据模型中即可。
……
不过需要说明的是，系统是自动抓取第一页的数据，一共25条信息，而豆瓣电影TOP250一共有10页。如果你需要抓取10页的数据，可以将系统自动生成的一页式代码封装成自定义函数，再外套一条M函数的循环语句。
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相比于VBA烦琐臃肿的上百行代码，这代码简直不要太苗条，绝对是从贾玲跃过了陈妍希直达李若彤的飞越式发展……~
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你看这家伙是不是特像Excel里智能填充Ctrl+E？
给出一到多个栗子，它就能还你一片宁静的天空。
最后点击【确定】按钮，将数据转换到Power Query编辑器继续整理或者直接加载到数据模型中即可。
……
不过需要说明的是，系统是自动抓取第一页的数据，一共25条信息，而豆瓣电影TOP250一共有10页。如果你需要抓取10页的数据，可以将系统自动生成的一页式代码封装成自定义函数，再外套一条M函数的循环语句。
参考代码如下▼
代码看不全可以左右拖动...
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相比于VBA烦琐臃肿的上百行代码，这代码简直不要太苗条，绝对是从贾玲跃过了陈妍希直达李若彤的飞越式发展……~
……
没了，今天给大家分享的内容就这样，只看不练假把式，你也动手试一下吧。
需要系统学习Excel，却找不到优质教程？学习Excel的过程中遇到疑难问题，却找不到人及时解答？扫码加入我的知识星球付费社群，和2000+学员共同精进Excel！技巧、函数、透视表、图表、VBA、PQ、SQL想学什么你就学什么……
小课堂：如何用Excel抓取网页数据
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 395 次浏览 • 2022-05-04 06:20
小课堂：如何用Excel抓取网页数据
今日目标：
学习用Excel抓取网页数据
昨天，有个女学员提问：
大致意思是这样的：
1- 女，文科生，大三没什么课
2- 感觉Python是潮流，不学就落伍了
3- 想学Python，从哪里开始？
很明显，朋友圈的里的python广告看多了。
想学习数据爬取，何用python？用Excel就可以了。
Excel从2016以后的版本，就内置了强大的数据处理神器Power Query，可以直接在Excel里，实现数据爬取。
今天给大家介绍两种方法：
第1种方法，是方法1。
第2种方法，是方法2。
怎么样？厉害吧？
方法1
两种方法的区别，主要看网页的结构。
如果网页中的数据，使用的是table标签，那么直接导入web网页就可以了。
比如，我们经常在豆瓣上，看即将上映的电影列表，这个就是一个table标签的网页。
网页的地址是：
使用Excel抓取数据的步骤是这样的。
操作步骤1- Excel导入web数据
在「数据」选项卡中，点击「自其它源」「自网站」。
2- 粘贴web网址
在弹出的对话框中，粘贴上面的网址，点击「确定」
3- 加载表格数据
这个时候，你会看到的就是Power Query的界面啦。
在窗口左侧的列表中，选择table0，右侧就可以看到Power Query自动识别出来的表格数据了。
4- 加载数据到Excel
点击「加载」，就可以把网页数据抓取到表格中去了。
使用Power Query的好处是，如果网页中的数据更新了，在导入结果上，右键「刷新」就可以同步数据。
注意
这里说的是网页中包含table标签的数据。
什么意思呢？就是网页中的数据，本来就是一个表格结构，这个方法和你直接复制网页数据，粘贴到表格里，是一样的意思。
对于那些非table标签的网页数据，这个方法不好使。
怎么识别一个网页是不是table标签呢？很简单，选择任意一个数据，然后在网页中点击右键，选择「检查」。
然后你会看到网页的源代码，你不需要懂，只要看到当前高亮的代码中，包含以下任意的标签，就表示网页用了table标签，可以用这个方法。
<br /><br />
如果没有的话，那就继续看方法2。
方法2
使用table标签保存数据，已经是非常古老的网页技术了。现在的网页大都使用div、span等格式更丰富、更灵活的标签，来呈现数据。
这种网页就不好直接导入了。
比如我常看的「知乎」，他们的网页里一个table都没有。
用方法1导入到Power query里，左侧没有table数据，就不好抓取了。
那怎么办呢？
这个时候就要直接抓取数据包了。
本质上，网页中的数据都会包打包成一个数据包，发送个网页后，网页再读取数据包进行渲染。
这个数据包常用的格式是JSON，那么我们只要把JSON数据包抓取下来，也可以实现网页数据抓取。
不管他，干就完事儿了。
「下方高能预警」，如果你看不懂，可以直接跳过看方法3。
操作步骤
我们以知乎搜索Excel问题为例。
1- 识别数据包
首先，在页面中点击右键，选择「检查」。
然后，右侧会出现网页调试窗口，然后点击「network」「xhr」，在这里面可以看到所有的数据传输记录。
尝试着在知乎中搜索「Excel」，就可以看到数据的传输了。
向下滚动页面，当右侧列表汇总看到了「search_v3?t=」时，抓住它，这个就是我们需要的数据包。
2- 复制数据包链接
然后在这个数据包上，点击右键选择「copy link address」复制数据包的链接。
3- 导入json数据
接下来就进入到了Excel操作界面，在「数据」选项卡中，点击「自其它源」「自网站」，粘贴数据包的链接。
点击确定后，就进入到了Power Query的界面。
数据包的结构，像是我们的「文件夹」一样，数据按照类别分别保存在不同的「子文件夹」中。
打开数据包「文件夹」的方式，就是在数据上，点击右键选择「深化」。
在数据上依次点击「深化」就可以找到我们的数据了。
4- 批量读取数据
最后，再写几个简单的函数，把「子文件」数据批量的读取出来。
在「主页」选项卡中，点击「高级编辑器」打开函数编辑窗口。
编写几个简单的函数，我们就完成了数据的抓取。
最终抓取的数据如下：
高级玩法
当然，如果你比较熟悉Power Query的话，可以在上面的基础上，再加入参数，可以根据表格中的「搜索词」，实时的搜索知乎文章，一键刷新统计结果。
方法3
专业的事情交给专业的工具来做。
Power Query是专业的数据整理插件，不是数据爬取软件，所以方法2，你看着可能会有些吃力。
在爬虫这个领域，还是要用专业软件，比如「优采云采集器」。点击几下按钮，就可以轻松完成数据抓取。。
操作步骤
打开「优采云采集器」，在「网址」栏中粘贴入知乎的搜索网址，如：
然后点击「智能采集」，接着优采云采集器会自动识别网页中的数据，等待识别完成。
识别完成后，点击「开始采集」，数据就开始爬取了。
爬取完成后，在弹出的对话框里，点击「导出」，数据就自动以表格的形式保存下来了。
总结
专业的事情，交给专业的工具来做。
1- 简单的表格类网页，使用Power Query抓取，举手之劳。
2- 复杂的网页，使用爬虫软件，也是点点按钮的事情。 查看全部
今日目标：
学习用Excel抓取网页数据
昨天，有个女学员提问：
大致意思是这样的：
1- 女，文科生，大三没什么课
2- 感觉Python是潮流，不学就落伍了
3- 想学Python，从哪里开始？
很明显，朋友圈的里的python广告看多了。
想学习数据爬取，何用python？用Excel就可以了。
Excel从2016以后的版本，就内置了强大的数据处理神器Power Query，可以直接在Excel里，实现数据爬取。
今天给大家介绍两种方法：
第1种方法，是方法1。
第2种方法，是方法2。
怎么样？厉害吧？
方法1
两种方法的区别，主要看网页的结构。
如果网页中的数据，使用的是table标签，那么直接导入web网页就可以了。
比如，我们经常在豆瓣上，看即将上映的电影列表，这个就是一个table标签的网页。
网页的地址是：
使用Excel抓取数据的步骤是这样的。
操作步骤1- Excel导入web数据
在「数据」选项卡中，点击「自其它源」「自网站」。
2- 粘贴web网址
在弹出的对话框中，粘贴上面的网址，点击「确定」
3- 加载表格数据
这个时候，你会看到的就是Power Query的界面啦。
在窗口左侧的列表中，选择table0，右侧就可以看到Power Query自动识别出来的表格数据了。
4- 加载数据到Excel
点击「加载」，就可以把网页数据抓取到表格中去了。
使用Power Query的好处是，如果网页中的数据更新了，在导入结果上，右键「刷新」就可以同步数据。
注意
这里说的是网页中包含table标签的数据。
什么意思呢？就是网页中的数据，本来就是一个表格结构，这个方法和你直接复制网页数据，粘贴到表格里，是一样的意思。
对于那些非table标签的网页数据，这个方法不好使。
怎么识别一个网页是不是table标签呢？很简单，选择任意一个数据，然后在网页中点击右键，选择「检查」。
然后你会看到网页的源代码，你不需要懂，只要看到当前高亮的代码中，包含以下任意的标签，就表示网页用了table标签，可以用这个方法。
<br /><br />
如果没有的话，那就继续看方法2。
方法2
使用table标签保存数据，已经是非常古老的网页技术了。现在的网页大都使用div、span等格式更丰富、更灵活的标签，来呈现数据。
这种网页就不好直接导入了。
比如我常看的「知乎」，他们的网页里一个table都没有。
用方法1导入到Power query里，左侧没有table数据，就不好抓取了。
那怎么办呢？
这个时候就要直接抓取数据包了。
本质上，网页中的数据都会包打包成一个数据包，发送个网页后，网页再读取数据包进行渲染。
这个数据包常用的格式是JSON，那么我们只要把JSON数据包抓取下来，也可以实现网页数据抓取。
不管他，干就完事儿了。
「下方高能预警」，如果你看不懂，可以直接跳过看方法3。
操作步骤
我们以知乎搜索Excel问题为例。
1- 识别数据包
首先，在页面中点击右键，选择「检查」。
然后，右侧会出现网页调试窗口，然后点击「network」「xhr」，在这里面可以看到所有的数据传输记录。
尝试着在知乎中搜索「Excel」，就可以看到数据的传输了。
向下滚动页面，当右侧列表汇总看到了「search_v3?t=」时，抓住它，这个就是我们需要的数据包。
2- 复制数据包链接
然后在这个数据包上，点击右键选择「copy link address」复制数据包的链接。
3- 导入json数据
接下来就进入到了Excel操作界面，在「数据」选项卡中，点击「自其它源」「自网站」，粘贴数据包的链接。
点击确定后，就进入到了Power Query的界面。
数据包的结构，像是我们的「文件夹」一样，数据按照类别分别保存在不同的「子文件夹」中。
打开数据包「文件夹」的方式，就是在数据上，点击右键选择「深化」。
在数据上依次点击「深化」就可以找到我们的数据了。
4- 批量读取数据
最后，再写几个简单的函数，把「子文件」数据批量的读取出来。
在「主页」选项卡中，点击「高级编辑器」打开函数编辑窗口。
编写几个简单的函数，我们就完成了数据的抓取。
最终抓取的数据如下：
高级玩法
当然，如果你比较熟悉Power Query的话，可以在上面的基础上，再加入参数，可以根据表格中的「搜索词」，实时的搜索知乎文章，一键刷新统计结果。
方法3
专业的事情交给专业的工具来做。
Power Query是专业的数据整理插件，不是数据爬取软件，所以方法2，你看着可能会有些吃力。
在爬虫这个领域，还是要用专业软件，比如「优采云采集器」。点击几下按钮，就可以轻松完成数据抓取。。
操作步骤
打开「优采云采集器」，在「网址」栏中粘贴入知乎的搜索网址，如：
然后点击「智能采集」，接着优采云采集器会自动识别网页中的数据，等待识别完成。
识别完成后，点击「开始采集」，数据就开始爬取了。
爬取完成后，在弹出的对话框里，点击「导出」，数据就自动以表格的形式保存下来了。
总结
专业的事情，交给专业的工具来做。
1- 简单的表格类网页，使用Power Query抓取，举手之劳。
2- 复杂的网页，使用爬虫软件，也是点点按钮的事情。 查看全部
小课堂：如何用Excel抓取网页数据
今日目标：
学习用Excel抓取网页数据
昨天，有个女学员提问：
大致意思是这样的：
1- 女，文科生，大三没什么课
2- 感觉Python是潮流，不学就落伍了
3- 想学Python，从哪里开始？
很明显，朋友圈的里的python广告看多了。
想学习数据爬取，何用python？用Excel就可以了。
Excel从2016以后的版本，就内置了强大的数据处理神器Power Query，可以直接在Excel里，实现数据爬取。
今天给大家介绍两种方法：
第1种方法，是方法1。
第2种方法，是方法2。
怎么样？厉害吧？
方法1
两种方法的区别，主要看网页的结构。
如果网页中的数据，使用的是table标签，那么直接导入web网页就可以了。
比如，我们经常在豆瓣上，看即将上映的电影列表，这个就是一个table标签的网页。
网页的地址是：
使用Excel抓取数据的步骤是这样的。
操作步骤1- Excel导入web数据
在「数据」选项卡中，点击「自其它源」「自网站」。
2- 粘贴web网址
在弹出的对话框中，粘贴上面的网址，点击「确定」
3- 加载表格数据
这个时候，你会看到的就是Power Query的界面啦。
在窗口左侧的列表中，选择table0，右侧就可以看到Power Query自动识别出来的表格数据了。
4- 加载数据到Excel
点击「加载」，就可以把网页数据抓取到表格中去了。
使用Power Query的好处是，如果网页中的数据更新了，在导入结果上，右键「刷新」就可以同步数据。
注意
这里说的是网页中包含table标签的数据。
什么意思呢？就是网页中的数据，本来就是一个表格结构，这个方法和你直接复制网页数据，粘贴到表格里，是一样的意思。
对于那些非table标签的网页数据，这个方法不好使。
怎么识别一个网页是不是table标签呢？很简单，选择任意一个数据，然后在网页中点击右键，选择「检查」。
然后你会看到网页的源代码，你不需要懂，只要看到当前高亮的代码中，包含以下任意的标签，就表示网页用了table标签，可以用这个方法。
<br /><br />
如果没有的话，那就继续看方法2。
方法2
使用table标签保存数据，已经是非常古老的网页技术了。现在的网页大都使用div、span等格式更丰富、更灵活的标签，来呈现数据。
这种网页就不好直接导入了。
比如我常看的「知乎」，他们的网页里一个table都没有。
用方法1导入到Power query里，左侧没有table数据，就不好抓取了。
那怎么办呢？
这个时候就要直接抓取数据包了。
本质上，网页中的数据都会包打包成一个数据包，发送个网页后，网页再读取数据包进行渲染。
这个数据包常用的格式是JSON，那么我们只要把JSON数据包抓取下来，也可以实现网页数据抓取。
不管他，干就完事儿了。
「下方高能预警」，如果你看不懂，可以直接跳过看方法3。
操作步骤
我们以知乎搜索Excel问题为例。
1- 识别数据包
首先，在页面中点击右键，选择「检查」。
然后，右侧会出现网页调试窗口，然后点击「network」「xhr」，在这里面可以看到所有的数据传输记录。
尝试着在知乎中搜索「Excel」，就可以看到数据的传输了。
向下滚动页面，当右侧列表汇总看到了「search_v3?t=」时，抓住它，这个就是我们需要的数据包。
2- 复制数据包链接
然后在这个数据包上，点击右键选择「copy link address」复制数据包的链接。
3- 导入json数据
接下来就进入到了Excel操作界面，在「数据」选项卡中，点击「自其它源」「自网站」，粘贴数据包的链接。
点击确定后，就进入到了Power Query的界面。
数据包的结构，像是我们的「文件夹」一样，数据按照类别分别保存在不同的「子文件夹」中。
打开数据包「文件夹」的方式，就是在数据上，点击右键选择「深化」。
在数据上依次点击「深化」就可以找到我们的数据了。
4- 批量读取数据
最后，再写几个简单的函数，把「子文件」数据批量的读取出来。
在「主页」选项卡中，点击「高级编辑器」打开函数编辑窗口。
编写几个简单的函数，我们就完成了数据的抓取。
最终抓取的数据如下：
高级玩法
当然，如果你比较熟悉Power Query的话，可以在上面的基础上，再加入参数，可以根据表格中的「搜索词」，实时的搜索知乎文章，一键刷新统计结果。
方法3
专业的事情交给专业的工具来做。
Power Query是专业的数据整理插件，不是数据爬取软件，所以方法2，你看着可能会有些吃力。
在爬虫这个领域，还是要用专业软件，比如「优采云采集器」。点击几下按钮，就可以轻松完成数据抓取。。
操作步骤
打开「优采云采集器」，在「网址」栏中粘贴入知乎的搜索网址，如：
然后点击「智能采集」，接着优采云采集器会自动识别网页中的数据，等待识别完成。
识别完成后，点击「开始采集」，数据就开始爬取了。
爬取完成后，在弹出的对话框里，点击「导出」，数据就自动以表格的形式保存下来了。
总结
专业的事情，交给专业的工具来做。
1- 简单的表格类网页，使用Power Query抓取，举手之劳。
2- 复杂的网页，使用爬虫软件，也是点点按钮的事情。
ExcelVBA做的辅助工具网页数据抓取工具，让你抓取数据无忧
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 97 次浏览 • 2022-05-04 06:19
ExcelVBA做的辅助工具网页数据抓取工具，让你抓取数据无忧
大家好，有好多小伙伴私信我，说VBA能不能抓取网页的数据并进行处理，答案是肯定的。现在有这样一份用VBA做的网页数据抓取工具，我们一起来看看吧！
Step-01 这个表格打开以后，我们看到的是有4个选项卡，我们依次点击蓝色字体即可跳转相关页面，我们看看动画的操作吧！
Step-02 我们一起看看第一功能吧！全景表自动生成工具，或许有的同学不知道这个的原理和数据处理方式什么样的，但是你看到结果就会发现其实网页抓取数据如此简单。程序执行完成以后的结果如下所示：
动画的操作如下，请记住，此数据的抓取需要连接网络哦！我们可以在蓝色区域修改代码，这个是支持修改的。可支持持续生产图表分析工具，当然这个数据是实时的。
Step-03 数据收集工具，注意是提供资产负债表、利润表、现金流量表的100多项财务数据，提供年度和季度数据；一起看看动画的操作吧！如下所示：
Step-04 本福特测试, 本工具可以根据新浪或网易提供的上市公司财务报表数据，自动计算公司各报告期的财务数字的首字分布，并计算和标准本福特分布的相关系数，供参考。动画如下：这个的代码和期数，数据来源都可以更改的。
Step-05 自选数据实时进行抓取和更新，我们可以看到如下所示，我们需要手动在A列输入代码，C列输入持有数量，D列输入单价，然后点击刷新按钮即可更新数据。
操作动画如下所示：
怎么样，小伙伴们，有没发现其实vba也可以实现网页的数据抓取工作的？有需要源代码的可以私信我“Tool”，谢谢支持！
如果有不明白的或者不懂的可以在下方留言，我们会一一解答的。
我是Excel教案，关注我持续分享更多的Excel技巧！
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最新网络爬虫代理IP解决方案
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 80 次浏览 • 2022-05-03 09:50
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