excel抓取多页网页数据(
用Excel中的数据导入方法，快速将网页数据到Excel)
　　
　　最近朋友LJ在研究P2P公司，看到网贷之家的网贷指标数据，想复制到Excel中方便整理分析。
　　打开网址后发现只能显示20行数据：
　　
　　点击登录查看完整评分，出现注册登录页面：
　　
　　直接复制粘贴，只能复制20行数据，不方便整理。截屏？图片中的数据无法保存到单元格中。
　　无奈之下，一个朋友找到了我，问有没有简单的方法。今天教大家如何使用Excel中的数据导入方法，快速将网页数据抓取到Excel中，并自动更新数据。
　　我相信你已经等不及了。我们以这个页面为例，看看下面的详细步骤。
　　你会学到
　　1 如何使用 Excel 抓取网页数据
　　2 如何让数据自动更新
　　01.
　　抓取数据
　　1、新建一个Excel工作表，点击【数据】选项卡，在【获取外部数据】中选择【来自网站】；
　　
　　2、会出现【新建网页查询】对话框：
　　
　　3、将复制的网贷页面网址粘贴到【地址】栏，点击【导入】；
　　
　　4、在出现的【导入数据】对话框中，选择数据放置位置，这里我们先将单元格A1，OK；
　　
　　5、现在我们可以看到导出的结果了。可以看出，在爬表的同时，也爬取了一些不相关的内容。
　　
　　6、删除不相关的内容，最终得到我们想要的表格数据。
　　
　　02.
　　更新数据
　　为了让数据在以后更新数据时自动更新，我们还可以进行如下设置。
　　1、点击【数据】选项卡下的【全部刷新】，选择【连接属性】；
　　
　　2、在弹出的对话框中勾选【刷新频率】，例如设置为60分钟，即每1小时刷新一次。
　　
　　这样，以后只要更新网站数据，我们的表也可以自动更新~ 查看全部

　　excel抓取多页网页数据(实战演练：通过Python编写一个拉勾网薪资调查的小爬虫)
　　学习Python有一段时间了，对各种理论知识都略知一二。今天进入实战练习：用Python写一个拉狗工资调查的小爬虫。
　　第一步：分析网站的请求流程
　　当我们在拉狗网看招聘信息时，我们搜索Python，或者PHP等职位信息。实际上，我们向服务器发送相应的请求，服务器会动态响应请求并通过浏览器解析出我们需要的内容。呈现在我们面前。
　　
　　可以看出，在我们发送的请求中，FormData中的kd参数代表了向服务器请求关键词获取Python招聘信息。
　　分析复杂的页面请求和响应信息，推荐使用Fiddler，绝对是分析网站的杀手锏。不过对于比较简单的响应请求，可以使用浏览器自带的开发者工具，比如火狐的FireBug等，只要轻轻按F12，所有请求的信息都会详细的展现在你面前。
　　通过分析网站的请求和响应过程可以看出，拉狗网的招聘信息是由XHR动态传递的。
　　
　　我们发现有两个 POST 请求，companyAjax.json 和 positionAjax.json，分别控制当前显示的页面和页面中收录的职位信息。
　　
　　可以看到我们需要的信息收录在positionAjax.json的Content->result中，其中还收录了一些其他的参数信息，包括总页数（totalPageCount）、招聘注册总数（totalCount）和其他相关信息。
　　第 2 步：发送请求以获取页面
　　知道我们想要在哪里获取信息是最重要的。在知道了信息的位置之后，我们需要考虑如何通过 Python 模拟浏览器来获取我们需要的信息。
　　def read_page(url, page_num, keyword): # 模仿浏览器post请求信息，读取返回的页面信息 page_headers = { 'Host': '', 'User-Agent': 'Mozilla/5. 0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) ''Chrome/45.0.2454. 85 Safari/537.36 115Browser/6.0.3', '连接': 'keep-alive'} ifpage_num == 1: boo = 'true'否则: boo = ' false'page_data = parse.urlencode([ #通过页面分析发现浏览器提交的FormData收录以下参数('first', boo), ('pn', page_num), ('kd', keyword ) ] ) req = request.Request(url, headers=page_headers) page = request.urlopen(req,data=page_data.encode('utf-8')).read() page = page.decode('utf-8') returnpage
　　比较关键的步骤之一是如何模仿浏览器的 Post 方法来包装我们自己的请求。
　　请求中收录的参数包括要爬取的网页的 URL 和用于伪装的 headers。urlopen中的data参数包括FormData的三个参数（first、pn、kd）
　　打包完成后，就可以像浏览器一样访问拉狗网，获取页面数据。
　　第 3 步：获取所需内容并获取数据
　　获取到页面信息后，我们就可以开始爬取数据中最重要的一步了：爬取数据。
　　抓取数据的方式有很多，比如正则表达式re，lxml的etree，json，bs4的BeautifulSoup都是python3抓取数据的适用方式。您可以根据实际情况使用其中一种，也可以组合使用。
　　def read_tag(page, tag): page_json = json.loads(page) page_json = page_json['content']['result'] #通过分析获取到的json信息，可以看出返回结果中收录招聘信息, 其中收录很多其他参数 page_result = [num fornum inrange(15)] # 构造一个容量为15的占位符列表构造下一个二维数组 fori inrange(15): page_result[ i ] = [] # 构造一个二维数组 forpage_tag intag: page_result[i].append(page_json[i].get(page_tag)) # 遍历参数，放在同一个列表中 page_result[i][8] = ' ,'.join(page_result[i][8]) returnpage_result # 返回当前页面的job信息
　　第 4 步：将捕获的信息存储在 Excel 中
　　获取到原创数据后，为了进一步的整理和分析，我们将抓取到的数据以结构化、有条理的方式存储在excel中，方便数据可视化。
　　这里我使用了两个不同的框架，旧的 xlwt.Workbook 和 xlsxwriter。
　　def save_excel(fin_result, tag_name, file_name): book = Workbook(encoding='utf-8') tmp = book.add_sheet('sheet') times = len(fin_result)+1fori inrange(times): # i 代表 Line , i+1 代表行头信息 ifi == 0: fortag_name_i intag_name: tmp.write(i, tag_name.index(tag_name_i), tag_name_i) else: fortag_list inrange(len(tag_name)): tmp.write(i , tag_list , str(fin_result[i-1][tag_list])) book.save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\%s.xls'% file_name)
　　第一个是xlwt，不知道为什么，xlwt存储了100多条数据后会不完整，excel文件也会出现“部分内容有问题需要修复”我查了很多遍，一开始以为是数据采集不完整，导致存储问题。经过断点检查，发现数据完整。后来改本地数据处理，也没问题。这就是我当时的感受：
　　
　　到现在还没想通，知道希望的可以告诉我ლ(╹ε╹ლ)
　　def save_excel(fin_result, tag_name, file_name): # 将抓取的招聘信息存储在excel book = xlsxwriter.Workbook(r'C:\Users\Administrator\Desktop\%s.xls'% file_name) # 默认存储在桌面tmp = book.add_worksheet() row_num = len(fin_result) fori inrange(1, row_num): ifi == 1: tag_pos = 'A%s'% i tmp.write_row(tag_pos, tag_name) else: con_pos = 'A%s' % i content = fin_result[i-1] # -1 被表头占用 tmp.write_row(con_pos, content) book.close()
　　这是使用xlsxwriter存储的数据，没有问题，可以正常使用。
　　直到现在，一个抓取拉狗网招聘信息的小爬虫诞生了。
　　附上源代码
　　#！-*-coding:utf-8-*- from urllib import request, parse from bs4 import BeautifulSoup as BS import json import datetime import xlsxwriter starttime = datetime. 约会时间。现在（） url = r'。拉古。com/jobs/positionAjax。json?city=%E5%8C%97%E4%BA%AC'#钩网招聘信息是动态获取的，需要通过post方式提交json信息。默认城市为北京 tag = ['companyName', 'companyShortName', 'positionName', 'education', 'salary', 'financeStage', 'companySize', 'industryField', 'companyLabelList'] #这是标签信息需要抓取的，包括公司名称、学历要求、薪资等。 tag_name = ['公司名称', '公司简称', '职位', '
　　拉古。com', 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) ''Chrome/45.0.2454.85 Safari/537.36 115Browser/6.0.3', 'Connection': 'keep-alive'} ifpage_num == 1: boo = 'true' else: boo = 'false' page_data = parse.urlencode([ #通过页面分析，发现浏览器提交的FormData收录以下内容参数 ('first', boo), ('pn', page_num), ('kd', keyword) ]) req = request.Request(url, headers=page_headers) page = request.urlopen(req, data=page_data. encode('utf-8')).read() page = page.decode('utf-8') return page def read_tag(page, tag): page_json = json.
　　load(page) page_json = page_json['content']['result'] #通过分析获取到的json信息，可以看到返回结果中收录招聘信息，其中还收录很多其他参数 page_result = [num fornum inrange (15)] # 构造一个容量为15的list占位符构造下一个二维数组 fori inrange(15): page_result[i] = [] #构造一个二维数组forpage_tag intag: page_result[i].append(page_json[i].get(page_tag)) # 遍历参数，放在同一个列表中 page_result[i][8] = ','.join(page_result[i][ 8] ) returnpage_result # 返回当前页面的招聘信息 def read_max_page(page): # 获取当前招聘的最大页数 关键词,大于30的会被覆盖，所以最多只能获取30页的招聘信息 page_json = json.loads(page) max_page_num = page_json['content']['totalPageCount'] ifmax_page_num > 30: max_page_num = 30returnmax_page_num def save_excel (fin_result, tag_name, file_name): # 将抓取的招聘信息存储在excel book = xlsxwriter.
　　Workbook(r'C:\Users\Administrator\Desktop\%s.xls'% file_name) # 默认存储在桌面 tmp = book. add_worksheet() row_num = len(fin_result) fori inrange(1, row_num): ifi == 1: tag_pos = 'A%s'% i tmp. write_row(tag_pos, tag_name) else: con_pos = 'A%s'% i content = fin_result[i-1] # -1是因为tmp被表头占用了。write_row(con_pos, content) 书。close() if__name__ == '__main__': print('********************************** 即将被抓到 Take ************************************') keyword = input('请输入语言type :') fin_result = [] # 将每一页的招聘信息聚合成一个最终的招聘信息 max_page_num = read_max_page(read_page(url, 1, keyword)) forpage_num inrange(1, max_page_num): print('
　　extend(page_result) file_name = input('捕获完成，保存输入文件名：') save_excel(fin_result, tag_name, file_name) endtime = datetime. 约会时间。现在（）时间=（结束时间 - 开始时间）。seconds print('总时间: %s s'% time)
　　还有很多功能可以添加，比如通过修改城市参数来查看不同城市的招聘信息等，大家可以自己开发，这只是为了吸引别人，欢迎交流，请注明转载来源~(^_^)/~~ 查看全部

　　excel抓取多页网页数据(PowerQuery可以用来抓取股票页数，就是要注意几个细节)
　　女神节股市非常不稳定，可以下载数据留作纪念。Power Query 可以用来抓取股票信息，只需要注意几个细节：
　　先找到你需要的数据的网站，证券之星、同花顺、东方财富、新浪财经等。很多网站都有市场中心，提供当天和历史的股市信息信息查询。这个信息是公开的，可以匿名访问下载，但是有个问题，网站会有反爬机制，如果访问太频繁，就会断开连接，或者抓到太多数据一时间，它也会被封锁。断开。
　　接下来就是看看哪些网站可以被抓到，哪些不能被抓？
　　第一类：提供特定网页静态网址的可以被爬取
　　
　　第二种：地址栏只提供主站地址，但可以找到具体页面的URL。
　　
　　张二种url应该是可以爬到的，有些第二类不行，因为下面的Request中收录了网站发出的随机码，没有任何规则是爬不出来的。
　　
　　还有如何延迟抓取，模仿人类速度
　　Power Query 提供了一个 M 函数 Function.InvokeAfter 可以延迟程序的运行。这个函数有两个参数。它前面是一个函数，后面是一个延迟间隔。
　　
　　该函数的用法与其他函数略有不同：
　　
　　在函数中，你需要使用“=>”来翻转它。右下角刷新时会有明显的延迟。
　　
　　在爬取过程中使用这个函数，这样写
　　
　　最后，当页面数量较多时，需要单独爬取
　　我测试了几个网站。爬取信息时，如果页面过多，则会被拒绝。一般来说，30页左右，应该可以接受。也可以根据实际情况自己试一试。
　　
　　这是一个爬取 5 个页面的示例。所有A股股票市场信息超过2700行。如果每页有 20 行，就会有 100 多页。分5次，刮即可。
　　
　　最好将抓取到的信息转移到本地文件中，否则刷新数据会很慢，很容易被网站拒绝访问。上图是我3月8日截取的A股股票信息，导入Power BI的可视化图表。 查看全部

　　excel抓取多页网页数据(每页PowerBIDesktop中用自动播放自动播放自动播放
)
　　喜欢笑话的朋友，可以抓一些笑话保存成TXT格式，放到电子书里闲暇时阅读，上网搜索一下，这个网站不错，干净并且没有广告：
　　
　　网址也简单明了，分析起来也不费力。这个网站的结构是一个多页目录，目录中的链接对应具体的文章，所以爬取工作也分为两步：
　　爬取目录
　　文章的目录是这样排列的，每页10段，共164页：
　　
　　我们抓取以下任何页面：
　　
　　使用CSV或TXT进行爬取，然后简单的过滤提取得到文章的具体URL。然后我们用这个查询创建一个函数，只需添加一个参数页码p：
　　
　　文章抢
　　一篇文章文章是一个页面，对应上一步爬取的url，先抓取一个独立的页面：
　　
　　同样使用文本格式进行爬取，然后过滤提取我们想要的文本，使用这个查询创建文章爬取函数，并添加参数URL：
　　
　　有了这两个步骤的准备，就可以开始最后的爬取了：
　　第一步：创建1-164的列表，转换为表格，设置为文本
　　
　　第二步：以该列的页码为参数，参考目录爬取函数p爬取文章的所有URL：
　　
　　展开爬取的表，获取所有文章 URL：
　　
　　第三步：以网址栏为参数，参考文章抓取功能，抓取段落内容：
　　
　　展开整理得到文字内容：
　　
　　如果你比较懒，不想自己翻页，可以放到Power BI Desktop中，使用自动播放来处理：
　　 查看全部

　　excel抓取多页网页数据(处理页面元素的方法-处理工具)
　　我正在尝试使用vba在excel中将表格的第二页保存在下面代码中的url中，但是我不能使用click属性，你能帮帮我吗？我在互联网上到处搜索，没有结果。谢谢。
　　Sub BrowseSiteTableObjectX()
Dim IE As New SHDocVw.InternetExplorer
Dim Docm As MSHTML.HTMLDocument
Dim HTMLAtab As MSHTML.IHTMLElement
Dim HTMLArow As MSHTML.IHTMLElement
Dim iRow As Long
With IE
.navigate "https://www.nasdaq.com/market- ... ot%3B
Do While .Busy Or .readyState 4
DoEvents
Loop
End With
Set Docm = IE.document
Docm.getElementsByClassName("symbol-screener__pagination")(0).getElementsByClassName("next")(0).Click
Set Docm = IE.document
Set HTMLAtab = Docm.getElementsByClassName("symbol-screener__table")(0)
For Each HTMLArow In HTMLAtab.getElementsByClassName("symbol-screener__row")
iRow = iRow + 1
Cells(iRow, 1) = HTMLArow.getElementsByClassName("symbol-screener__cell symbol-screener__cell--ticker")(0).innerText
Cells(iRow, 2) = HTMLArow.getElementsByClassName("symbol-screener__cell symbol-screener__cell--company")(0).innerText
DoEvents
Next HTMLArow
IE.Quit
Set IE = Nothing
Set Docm = Nothing
End Sub
　　最佳答案
　　为了看看这是否有帮助，在这个 文章 中，我概述了处理页面元素的各种方法。您需要考虑“单击”“下一步”按钮时会发生什么。它可能正在提交表单，运行页面 javascript，
　　看看这些想法是否有帮助。您可能会发现 ExecScript 是最好的，因为 Next 按钮可能会链接回页面上的脚本以加载下一组数据。只需查看您的 Chrome 开发工具，看看会发生什么。
　　祝你好运！
　　关于 html - 使用 vba 抓取多页网页表单，我们在 Stack Overflow 上发现了一个类似的问题： 查看全部

　　excel抓取多页网页数据(
Python3.5和BeautifulSoup.底层数据库是什么意思？(图)
)
　　.
　　我希望有一个 HTML 链接可用于下一次抓取迭代，但没有运气。进一步检查，通过查看网络流量，发现浏览器为 __VIEWSTATE 等发送了一个很长的（散列的？）字符串。可能保护数据库？
　　我正在寻找一种方法来抓取狗的所有页面，或者通过迭代所有页面，或者通过增加页面长度以在第 1 页上显示超过 100 行。底层数据库是 .aspx。
　　我正在使用 Python 3.5 和 BeautifulSoup。
　　当前代码：
<p> import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'http://www.gbgb.org.uk/RaceCard.aspx?dogName=Hardwick%20Serena'
with requests.session() as s:
s.headers['user-agent'] = 'Mozilla/5.0'
r = s.get(url)
soup = BeautifulSoup(r.content, 'html5lib')
target = 'ctl00$ctl00$mainContent$cmscontent$DogRaceCard$btnFilter_input'
data = { tag['name']: tag['value']
for tag in soup.select('input[name^=ctl00]') if tag.get('value')
}
state = { tag['name']: tag['value']
for tag in soup.select('input[name^=__]')
}
data.update(state)
numberpages = int(str(soup.find('div', 'rgWrap rgInfoPart')).split(' ')[-2].split('>')[1].split(' 查看全部

　　excel抓取多页网页数据(Python学习资料以及群交流解答点击即可加入(组图))
　　效果图
　　不多说，先将效果图保存为excel文件，这里只是简单的将爬取的数据保存到文件中，没有对表格数据进行标准化。因为这涉及到另一个python用来处理表的库，这里就不过多解释了，相关的文章后面会涉及到。
　　PS：如需Python学习资料，可点击下方链接自行获取
　　Python免费学习资料及群交流答案点击加入
　　
　　前言
　　Top250豆瓣电影的爬取比较简单，特别是对于新手来说，使用这个页面作为爬虫的动手实践项目是爬虫的首选，很多爬虫初学者都会选择这个项目作为入门练习。一直以来，我很少用函数式编程来写爬虫代码，总是习惯用简单的一行代码的方式来写。在这个 文章 中，我使用了函数式编程。同时还涉及到使用python将数据写入excel表格，初步了解相关用法。
　　确定着陆页网址
　　通过查看网页的源代码，我们知道网页数据是静态数据，没有任何反爬虫机制，所以说它作为入门级爬虫是一个很好的实践网页。鼠标右击选择查看网页源代码，会弹出页面的原创HTML代码，这时候我们按住CTRL+F调出搜索框，搜索我们的数据在浏览器中查看。
　　
　　搜索其他电影的名字也可以搜索到，所以我们确定该页面是一个静态网页，其目标url就是网址栏中的url，如下图，所以我们确定该页面的url要爬取的页面。
　　
　　爬取过程中导入相关库
　　这个爬取过程涉及requests库，lxml中用于解析页面数据的etree库，以及将内容写入excel文档的xlwt库。如果没有相关库，需要调出命令行，通过 pip install library name 安装。
　　import requests
from lxml import etree
import xlwt
#pip install requests
#pip install lxml
#pip install xlwt
123456
　　获取页面内容
　　通过requests库访问目标网页的数据，保证可以获取到网页内容。
　　# 获取网页资源
def get_page_source(start_url,headers):
response = requests.get(url=start_url,headers = headers)
if response.status_code == 200:
response.encoding = response.apparent_encoding
page_data = response.text
return page_data
else:
return "未连接到页面"
12345678910
　　页面解析
　　获取页面内容后，解析页面内容。这里使用lxml库中的etree进行解析，然后通过xpath语法提取数据。
　　# 提取网页电影信息
def page_content(page_data):
etree_data = etree.HTML(page_data)
selector = etree_data.xpath(&#39;//*[@class="article"]/ol/li/div/div[2]&#39;)
1234
　　数据提取
　　接下来，我们使用 xpath 语法从解析后的页面中提取数据，提取电影名称、评分、评论数以及每部电影的标签或消息。
　　
　　实现代码如下：
　　 for item in selector:
# 电影名称
movie_names = item.xpath(&#39;./div/a/span[1]/text()&#39;)
# print(movie_names)
# 电影评分
movie_scores = item.xpath(&#39;./div[2]/div/span[2]/text()&#39;)
# print(movie_scores)
# 电影评论人数
movie_numbers = item.xpath(&#39;./div[2]/div/span[4]/text()&#39;)
# print(movie_numbers)
# 对电影的描述语
quotes = item.xpath(&#39;./div[2]/p[2]/span/text()&#39;)
# print(quotes)
# 将每一行获取到的信息添加到一个电影的列表中
one_movie_info_list = [movie_names,movie_scores,movie_numbers,quotes]
# 将一个电影的列表添加到大的列表中
movie_info_list.append(one_movie_info_list)
123456789101112131415161718192021
　　编写主函数的函数调用
　　if __name__ == &#39;__main__&#39;:
for page in range(0,10):
url = &#39;https://movie.douban.com/top250?start={}&filter=&#39;.format(str(page*25))
# page += 25
headers = {&#39;user-agent&#39;: &#39;Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.105 Safari/537.36&#39;}
get_page_source(start_url=url,headers=headers)
page_content(get_page_source(start_url=url,headers=headers))
1234567
　　数据存储
　　 #创建工作簿
book = xlwt.Workbook(encoding=&#39;utf-8&#39;)
#创建表单
sheet = book.add_sheet(&#39;豆瓣排行250&#39;)
#填写表头
head = [&#39;排名&#39;,&#39;电影名&#39;,&#39;评分&#39;,&#39;评价人数&#39;,&#39;电影寄语&#39;]
# 写入表头
for h in range(len(head)):
sheet.write(0,h,head[h])
# 排名
for index in range(1,251):
sheet.write(index,0,index)
# 写入相对应的数据
j = 1
for data in movie_info_list:
#从索引为第1行开始写
k = 1
for d in data:
sheet.write(j,k,d)
k += 1
j += 1
#退出工作簿并保存
book.save(&#39;豆瓣电影Top250.xls&#39;)
1234567891011121314151617181920212223
　　完整代码
　　import requests
from lxml import etree
import xlwt
movie_info_list = []
# 获取网页资源
def get_page_source(start_url,headers):
response = requests.get(url=start_url,headers = headers)
if response.status_code == 200:
response.encoding = response.apparent_encoding
page_data = response.text
return page_data
else:
return "未连接到页面"
# 提取网页电影信息
def page_content(page_data):
etree_data = etree.HTML(page_data)
selector = etree_data.xpath(&#39;//*[@class="article"]/ol/li/div/div[2]&#39;)
# print(selector)
for item in selector:
# 电影名称
movie_names = item.xpath(&#39;./div/a/span[1]/text()&#39;)
# print(movie_names)
# 电影评分
movie_scores = item.xpath(&#39;./div[2]/div/span[2]/text()&#39;)
# print(movie_scores)
# 电影评论人数
movie_numbers = item.xpath(&#39;./div[2]/div/span[4]/text()&#39;)
# print(movie_numbers)
# 对电影的描述语
quotes = item.xpath(&#39;./div[2]/p[2]/span/text()&#39;)
# print(quotes)
# 将每一行获取到的信息添加到一个电影的列表中
one_movie_info_list = [movie_names,movie_scores,movie_numbers,quotes]
# 将一个电影的列表添加到大的列表中
movie_info_list.append(one_movie_info_list)
if __name__ == &#39;__main__&#39;:
for page in range(0,10):
url = &#39;https://movie.douban.com/top250?start={}&filter=&#39;.format(str(page*25))
# page += 25
headers = {&#39;user-agent&#39;: &#39;Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.105 Safari/537.36&#39;}
t = get_page_source(start_url=url,headers=headers)
page_content(t)
#创建工作簿
book = xlwt.Workbook(encoding=&#39;utf-8&#39;)
#创建表单
sheet = book.add_sheet(&#39;豆瓣排行250&#39;)
#填写表头
head = [&#39;排名&#39;,&#39;电影名&#39;,&#39;评分&#39;,&#39;评价人数&#39;,&#39;电影寄语&#39;]
# 写入表头
for h in range(len(head)):
sheet.write(0,h,head[h])
# 排名
for index in range(1,251):
sheet.write(index,0,index)
# 写入相对应的数据
j = 1
for data in movie_info_list:
#从索引为第1行开始写
k = 1
for d in data:
sheet.write(j,k,d)
k += 1
j += 1
#退出工作簿并保存
book.save(&#39;豆瓣电影Top250.xls&#39;)
12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667686970717273
　　结语
　　在写作的过程中，难免还有改进的余地。如果有更好的方法，或者有不同的意见，请指出。 查看全部

　　excel抓取多页网页数据(携程旅行网页搜索营销部孙波在《首届百度站长交流会》(组图))
　　用简单的Excel分析网站日志数据，哪些目录比较好爬，哪些IP段蜘蛛爬取等。一个网站要发展得更快更远，离不开每天的数据分析，正如携程网搜索营销部孙波在“首届百度站长交流会”上所说，利用数据模型修改频道后，被收录的网页数量从原来的几十万增加到了5个以上今年万元。由此可见数据分析的重要性。说到日常的网站日志分析，这里我强调需要用到两个工具：Excel和Lightyear Log Analysis Tool。可能还有朋友在分析网站的日志的时候需要用到另外一个工具Web Log Explorer。其实在日志分析&lt; @网站，最需要的工具是 Excel（Excel 07 或 Excel 10）。在这里，我想和大家简单分享一下我的一些经验。网站个体爬取统计：借助光年日志分析工具，得到各搜索引擎的蜘蛛总爬取量、蜘蛛总停留时间、蜘蛛访问量（我只做百度优化，所以我会讲百度蜘蛛爬取情况），如下图1：将上面的数据做成Excel，如下图2：平均停留时间=总停留时间/访问次数，计算公式：=C2/B2输入平均抓取量=总抓取量/访问次数，计算公式：=D2/B2进入单页抓取时间==停留时间*3600/总抓取量计算公式：=D2/C2进入蜘蛛状态码统计：借助Excel，打开日志（最直接的方法就是将日志拖到Excel表格中），然后统计蜘蛛状态码，如下图3所示： 通过“数据”功能下的过滤Excel表格，下面可以统计蜘蛛状态码。具体统计操作如图4所示：点击IP段下拉框，找到文本过滤器，选择自定义过滤器。
　　从图3可以看出，spider的状态码200的特征是HTTP/1.1" 200，以此类推：状态码500就是HTTP/1.1" 500、@ &gt;状态码 404 是 HTTP/1.1" 404、状态码 302 是 HTTP/1.1" 302..... 现在可以过滤掉每个蜘蛛状态码，如下图所示： 如上图5所示，选择收录关系统计百度蜘蛛200状态码的抓取量，以此类推。蜘蛛IP段统计：如上图，可以将状态码替换为IP段，如：HTTP/1.1" 200 改为 202.108.25 1. 33 目录爬取统计：如上图，将状态码替换为对应的目录名即可，如：@k17@ 通过简单的 Excel &gt;日志数据在这里介绍。我不知道您作为 seo 是否通常分析 网站 日志。无论如何，我通常会分析这些东西。需要分析网站的日志。至于分析这些数据，作用是什么，如何通过这些数据发现网站的不足，然后列出调整方案，一步步调整网站的结构，我相信很多人都已经写过了，这里就不多说了。本文由徐宇博博客原创撰写，转载请注明出处 xuyubo./weiboke/62.html 文章来源：北大青鸟5195 @k17@ 通过简单的 Excel &gt;日志数据在这里介绍。我不知道您作为 seo 是否通常分析 网站 日志。无论如何，我通常会分析这些东西。需要分析网站的日志。至于分析这些数据，作用是什么，如何通过这些数据发现网站的不足，然后列出调整方案，一步步调整网站的结构，我相信很多人都已经写过了，这里就不多说了。本文由徐宇博博客原创撰写，转载请注明出处 xuyubo./weiboke/62.html 文章来源：北大青鸟5195 需要分析网站的日志。至于分析这些数据，作用是什么，如何通过这些数据发现网站的不足，然后列出调整方案，一步步调整网站的结构，我相信很多人都已经写过了，这里就不多说了。本文由徐宇博博客原创撰写，转载请注明出处 xuyubo./weiboke/62.html 文章来源：北大青鸟5195 需要分析网站的日志。至于分析这些数据，作用是什么，如何通过这些数据发现网站的不足，然后列出调整方案，一步步调整网站的结构，我相信很多人都已经写过了，这里就不多说了。本文由徐宇博博客原创撰写，转载请注明出处 xuyubo./weiboke/62.html 文章来源：北大青鸟5195 查看全部

　　excel抓取多页网页数据(PowerQuery的强大数据处理功能，从网页抓取数据开始！)
　　PowerBI的强大不仅在于最终生成炫酷的可视化报表，更在于在数据采集的第一步展现其强大的威力。使用 Power Query 强大的数据处理功能，几乎可以从任何来源、任何结构和任何形式使用。获取数据
　　
　　数据采集​​不仅支持微软自己的数据格式，如Excel、SQL Server、Access等，还支持SAP、Oracle、MySQL、DB2等几乎所有类型的数据格式，总有一款适合你;
　　
　　不仅可以在本地获取数据，还可以从网页中抓取数据。选择从网页获取数据，只要在弹出的网址窗口中输入网址，就可以直接抓取网页上的数据。这样我们就可以捕捉到股票涨跌、外汇价格等实时交易数据。现在我们试试例如从中国银行抓取外汇价格信息网站，先输入网址：
　　
　　单击确定后，将出现一个预览窗口。
　　
　　点击编辑进入查询编辑器，
　　
　　外汇数据抓取完成后，剩下的就是数据整理的过程，抓取的信息可以随时刷新更新数据。这只是获取外汇价格的第一页。实际上，也可以捕获多页数据。后面介绍完M功能后我会专门写一篇文章。
　　再也不需要手动从网页复制数据并将其粘贴到表格中。
　　事实上，每个人接触到的数据格式是非常有限的。在熟悉了自己的数据类型并知道如何将它们导入 PowerBI 之后，下一步就是处理数据。这是我们真正需要掌握的核心技能。 查看全部

　　excel抓取多页网页数据(文章目录3.提取信息进行excel本地保存总结(组图))
　　文章目录
　　3.提取信息并保存在本地的excel中
　　总结
　　前言
　　本案例是爬取51job网站的job信息。如果有任何错误，请纠正我。转载请注明出处。
　　本次抓取网址：点此
　　温馨提示：以下为本文正文内容文章，以下案例供参考
　　一、模块使用
　　1.这次一共使用了四个模块
　　1import openpyxl
2import bs4
3import requests as r
4from selenium import webdriver
5
6
　　下面会列出具体模块的详细使用，有需要的可以自行了解：
　　详情页URL获取模块：selenium
　　HTML标签处理模块：bs4.beautifulsoup
　　Python详解——请求模块
　　openpyxl处理excel表格详解
　　二、数据抓取及url列表建立1.获取所有网页详情页面链接
　　这里使用 selenium 模块是因为可以获取动态加载页面的数据，比如 js 渲染后的代码，下拉轮获取的数据，框内的一些隐藏元素等。
　　调用selenium模块需要下载浏览器驱动：谷歌浏览器驱动下载地址，下载解压后放到python根目录下。注意：浏览器版本必须与驱动版本一致，否则无效。
　　如果还有安装不了selenium模块的朋友，请看这篇文章：selenium安装
　　1）：首先观察我们要爬取的页面，定位到页面需要爬取的位置，我们发现他的父标签是“div”和“class="j_joblist”，
　　而详情页的链接在父标签下的div标签下的a标签中（这里有点绕，结合图片理解）
　　可以看出，我们首先要定位a标签，从中提取“href”标签中的地址，并将地址放入urllists列表中。第一步完成！
　　
　　代码如下（示例）：
　　1h = {"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:88.0) Gecko/20100101 Firefox/88.0"} # 伪造浏览器信息，第二步会用到。
2def get_joburllist(): # 定义函数get_joburllist
3
4 urllists = [ ] # 一个列表变量，用于接收所有网页详情页链接
5 chrome_driver = r&#x27;C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python36\chromedriver.exe&#x27; #chromedriver的文件位置，r代表原始路径
6 wd = webdriver.Chrome(executable_path = chrome_driver) #创建浏览器，这里用谷歌浏览器，后接驱动器地址
7 wd.implicitly_wait(2) # 智能等待一个元素被发现，或一个命令完成。如果超出了设置时间的则抛出异常。
8 #访问51job网站
9 for i in range(1,34): # 这里两个参数，（1，34），1代表当前页，34代表总页数，可自行修改
10 wd.get("https://search.51job.com/list/010000,000000,0000,00,9,99,%E7%BD%91%E7%BB%9C%E5%AE%89%E5%85%A8,2,i.html") # 访问链接内的地址，i为第i页
11
12 joblists = wd.find_elements_by_xpath(&#x27;//div[@class="j_joblist"]/div/a&#x27;) # 查找所有div下class属性为"j_joblist"的子节点为div的子节点为a的标签
13 for urllist in joblists: # 循环获取所有详情页的href链接
14 href_list = urllist.get_attribute("href") # 获取href属性的内容
15 urllists.append(href_list)
16 wd.quit() # 关闭浏览器
17 #print(urllists)
18 return urllists
19
20
21
　　至此，网页详情页的链接就放在了urllists列表中。我们可以继续下一步
　　2.获取详情页的html源码，过滤我们需要的信息
　　思路：由于我们在第一步中已经获取到了各个详情页的url，我们可以使用requests返回html源码，使用浏览器查看，逐个找到需要信息的标签过滤掉，最后找到我们需要的文本信息，放入列表返回。
　　代码如下（示例）：
　　1f get_html(url): # 这里的url指的是第一步获取的详情页的url
2 response = r.get(url,headers = h) # 伪造请求头信息
3 response.encoding = "gbk" # 更改编码为gbk
4 return response.text # 返回html源码
5
6def get_textinfo(html): # 进行源码筛选
7 jobname = [] # 以下为定义模块信息 ， 工作名称
8 jobmoney = [] # 工资
9 comname = [] # 公司名称
10 jobjy = [] # 工作经验
11 jobyh = [] # 岗位福利
12 jobneed = [] # 岗位职责
13 cominfo = [] # 公司信息
14
15 soup = bs4.BeautifulSoup(html,"html.parser") # 两个参数，第一个参数为html源码，第二个参数为解析html文件，返回结果给soup
16 # Beautiful Soup将复杂HTML文档转换成一个复杂的树形结构,每个节点都是Python对象
17
18# 这里要做一下说明，因为获取到的详情页中，有一部分并没有按照规定模板来进行显示，
19# 而是直接跳转到公司官网，所以进行筛选时会报错，这里用if来做一个简单判断，
20# 如果获取的html源码中并不是按照规定模板来显示的，我们将pass掉这个信息
21
22 jn = soup.find("div",class_="cn")
23 strjn = str(jn) # 将类型转换为str，方便查找
24 jnfind = strjn.find("h1") # 查找“h1”字符，并将查找结果给jhfind
25 if jnfind == -1: # 如果返回结果为 -1 代表没有h1标签 （find没有找到时会返回-1）
26 #print ("no")
27 joblist = ["查看此招聘信息请点击链接："] # 则返回空表
28
29 else: # 否则代表该源码符合规定模板，正常进行筛选
30 #print(jn.h1.text)
31 jobname.append(jn.h1.text) # 添加h1标签文本信息
32
33 jm = soup.find("div",class_="cn")
34 jobmoney.append(jm.strong.text) # 添加strong标签文本信息
35
36 cn = soup.find("a",class_="catn")
37 comname.append(cn.text) # 添加公司名称
38
39 jj = soup.find("p",class_="msg ltype")
40 jobjy.append(jj.text.replace("\xa0\xa0|\xa0\xa0"," ")) 添加工作经验文本信息，并将\xa0替换成空字符串，方便查看
41
42 jy = soup.findAll("span",class_="sp4") # 福利信息这里有点特殊，每个福利都是独立的，我们需要将他放在一个字符串里，并添加到福利信息列表。
43 jystr = "" # 建立空字符串
44 for i in jy: # 从jy（jy代表找到的所有符合条件的标签）中逐个调用并添加到jystr中，以空格隔开。
45 jystr += i.text + " "
46 jobyh.append(jystr) # 将完成的字符串添加到列表中
47
48 jn = soup.find("div",class_="bmsg job_msg inbox")
49 jnstr = ""
50 for i in jn.findAll("p"): # 跟上一个同理，findAll所有&#x27;p&#x27;标签 并放到一个空字符串中
51 jnstr += i.text + " "
52 jobneed.append(jnstr)
53
54 ci = soup.find("div",class_="tmsg inbox")
55 cominfo.append(ci.text) # 添加公司信息
56
57 joblist = jobname + jobmoney + comname + jobjy + jobyh + jobneed + cominfo # 将独立的列表信息合并到一起，成为一个大的列表。
58 return joblist
59
60
61
　　3.提取信息并保存在本地的excel中
　　思路：终于到了最后一步，这里也是调用整个代码执行的大致步骤。可以说上面写的函数都是在这里依次调用的。这次我们主要使用openpyxl来保存和调用前面两步。功能配合，代码废话不多说。
　　1
2def save_info():
3 wb = openpyxl.Workbook() # 获取工作簿 就是一个excle层面的对象，在获取工作簿的同时已经创建了一个默认的工作表
4 ws = wb.active # 获取当前工作表
5 titlelist = ["岗位名称","岗位薪资","公司名称","工作经验","岗位诱惑","岗位职责","公司信息","岗位网址"] # 先创建一个title，方便我们Excel表的查看。
6 ws.append(titlelist) # 添加titlelist到Excel表中
7 joburllist = get_joburllist() # 先调用第一步，获得所有详情页的url列表，并保存到"joburllist"中
8 for i in joburllist:
9 html = get_html(i) # 依次取出每一个详情页的url，并获取这个岗位的源码
10 jobinfolist = get_textinfo(html) # 对每个岗位扣取文字信息,并返回一个列表
11 jobinfolist.append(i) # 添加岗位网址信息
12 ws.append(jobinfolist) # 将扣取得文字信息，写入到excel的内存空间
13 wb.save("51jobplusmax.xlsx") # 保存
14
15if __name__ == "__main__": # 直接执行(F5)
16 save_info() # 执行save_info() 函数
17
18 # 这些是测试信息
19 #urllists = get_joburllist()
20 #html = get_html(urllists)
21 #get_textinfo(html)
22 #print(urllists)
23
24
　　在这里直接运行，我们可以爬取所有网络安全位置的信息。今天查询的时候一共1600多条，爬了1个小时（慢批）。
　　1.Excel结果展示
　　
　　总结
　　这个案例，从学习新模块到实际应用，花了很长时间，找到了很多资料。我把它放在下面供大家学习和参考，希望能节省你的时间。
　　这是我的第一个爬虫案例分享。如果有任何错误，请纠正我。如果我能帮助你，那将是我的荣幸。
　　参考文章：
　　51job爬虫案例
　　硒笔记 1
　　硒 - 祖传爬行动物武器
　　selenium get_attribute 的几种用途
　　Selenium python中的等待方式
　　python中bs4.BeautifulSoup的基本用法
　　python脚本中selenium启动浏览器报错os.path.basename(self.path), self.start_error_message) mon.excep
　　openpyxl的详细使用 查看全部

　　excel抓取多页网页数据(
Excel中的Powerquery可以同样操作(一)(组图))
　　
　　前面介绍PowerBI数据获取的时候，我举了一个从网页获取数据的例子，但是当时只爬取了一页数据。本文章将介绍如何使用PowerBI批量处理采集更多网页数据。（Excel中的Power查询也可以）
　　本文以智联招聘网站为例，采集上海招聘信息。
　　以下是详细步骤：
　　(一)分析URL结构
　　打开智联招聘网站，搜索上海工作地点的资料，
　　
　　将页面拉到最底部，找到显示页码的地方，点击前三页，网址如下，%e4%b8%8a%e6%b5%b7&amp;sm=0&amp;sg=fe782ca83bfa4b018d27de559d0a5db0&amp;p=1
　　%e4%b8%8a%e6%b5%b7&amp;sm=0&amp;sg=fe782ca83bfa4b018d27de559d0a5db0&amp;p=2
　　%e4%b8%8a%e6%b5%b7&amp;sm=0&amp;sg=fe782ca83bfa4b018d27de559d0a5db0&amp;p=3
　　可以看出，最后一个数字是页码的ID，是一个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，在弹窗中选择【高级】，根据上面分析的URL结构，第一行输入除最后一页ID外的URL，第二行输入页码.
　　
　　从 URL 预览可以看出，上面两行的 URL 已经自动合并在一起了；这里的单独输入只是为了以后更清楚地区分页码变量，其实直接输入完整的URL也是可以的。
　　（如果页码变量不是最后一位，而是在中间，则网址要分三行输入）
　　点击OK后，发现很多表，
　　
　　从中可以看出智联招聘网站上的每个招聘信息都是一个表，不用管它，随便选一个表，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[source]后面的所有步骤，然后展开数据，删除前面几列的数据。
　　
　　这样第一页采集的数据就来了。然后整理这个页面的数据，删除无用的信息，添加字段名。可以看到，一页有60条招聘信息。
　　在这里完成第一页的数据后，当你转到采集的其他页面时，数据结构将与第一页完成后的数据结构相同，采集的数据可以直接使用；没关系，你可以等到采集所有网页数据都排序在一起。
　　如果要大量抓取网页数据，为了节省时间，可以不用对第一页的数据进行排序，直接进行下一步。
　　(三)根据页码参数设置自定义功能
　　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前面输入：(p as number) as table =&gt;
　　
　　并在let to后第一行的URL中将&amp;后面的“1”改成（这是第二步使用高级选项分两行输入URL的好处）：(Number.ToText(p))
　　修改后，[Source]的URL变为：“;sm=0&amp;sg=fe782ca83bfa4b018d27de559d0a5db0&amp;p="&amp;(Number.ToText(p)))),
　　确认后，刚才第一页数据的查询窗口变成了自定义函数的输入参数窗口，Table0表也变成了函数的样式。为了更直观，将此函数重命名为Data_Zhaopin。
　　至此，自定义功能完成。p是函数的变量，用来控制页码。输入一个数字，比如7，就会抓取到第7页的数据。
　　
　　输入参数一次只能抓取一个网页。批量爬取需要执行以下步骤。
　　(四)批量调用自定义函数
　　首先，使用一个空查询来创建一个数字序列。如果要获取前 100 页数据，请创建一个从 1 到 100 的序列并输入空查询。
　　={1..100}
　　回车生成一个从1到100的序列，然后变成表格。gif操作图如下：
　　
　　然后调用自定义函数，
　　
　　在弹出的窗口中，点击【函数查询】下拉框，选择刚刚创建的自定义函数Data_Zhaopin。
　　
　　单击“确定”开始批量抓取网页。因为100页数据比较多，大概需要5分钟。这也是我提前进行第二步数据排序的结果，导致爬取慢。展开这张表，就是这100页的数据，
　　
　　至此，已经完成了100页智联招聘信息的批量抓取。上面的步骤似乎很多。其实掌握之后，10分钟左右就可以搞定。最大的时间块仍然是最后一步。捕获数据的过程非常耗时。
　　网页上的数据不断更新。完成以上步骤后，在PQ中点击刷新，即可随时一键提取网站实时数据。做一次，受益终生！
　　以上主要使用了PowerBI中的Power Query功能，在能使用PQ功能的Excel中也可以进行同样的操作。
　　当然，PowerBI 不是专业的爬虫工具。如果网页比较复杂或者有反爬机制，还是得使用专业的工具，比如R或者Python。在使用PowerBI批量捕获某个网站数据之前，先尝试采集一个页面，如果可以采集获取，再使用上面的步骤，如果采集不行的时候你来了，你不需要再浪费时间了。
　　立即打开 PowerBI 或 Excel 并尝试获取您感兴趣的 网站 数据。 查看全部

　　excel抓取多页网页数据(实战演练：通过Python编写一个拉勾网薪资调查的小爬虫)
　　学习Python有一段时间了，对各种理论知识都略知一二。今天进入实战练习：用Python写一个拉狗工资调查的小爬虫。
　　第一步：分析网站的请求流程
　　当我们在拉狗网看招聘信息时，我们搜索Python，或者PHP等职位信息。实际上，我们向服务器发送相应的请求，服务器会动态响应请求并通过浏览器解析出我们需要的内容。呈现在我们面前。
　　
　　可以看出，在我们发送的请求中，FormData中的kd参数代表了向服务器请求关键词获取Python招聘信息。
　　分析复杂的页面请求和响应信息，推荐使用Fiddler，绝对是分析网站的杀手锏。不过对于比较简单的响应请求，可以使用浏览器自带的开发者工具，比如火狐的FireBug等，只要轻轻按F12，所有请求的信息都会详细的展现在你面前。
　　通过分析网站的请求和响应过程可以看出，拉狗网的招聘信息是由XHR动态传递的。
　　
　　我们发现有两个 POST 请求，companyAjax.json 和 positionAjax.json，分别控制当前显示的页面和页面中收录的职位信息。
　　
　　可以看到我们需要的信息收录在positionAjax.json的Content-&gt;result中，其中还收录了一些其他的参数信息，包括总页数（totalPageCount）、招聘注册总数（totalCount）和其他相关信息。
　　第 2 步：发送请求以获取页面
　　知道我们想要获取的信息在哪里是最重要的。在知道了信息的位置之后，我们需要考虑如何通过 Python 模拟浏览器来获取我们需要的信息。
　　def read_page(url, page_num, keyword): # 模仿浏览器post请求信息，读取返回的页面信息
　　page_headers = {
　　'主机': '#39;,
　　'用户代理': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko)'
　　'Chrome/45.0.2454.85 Safari/537.36 115Browser/6.0.3',
　　'连接'：'保持活动状态'
　　}
　　如果 page_num == 1：
　　嘘 = '真'
　　别的：
　　嘘 = '假'
　　page_data = parse.urlencode([ # 通过页面分析发现浏览器提交的FormData收录以下参数
　　（“第一”，嘘），
　　('pn', page_num),
　　（'kd'，关键字）
　　])
　　req = request.Request(url, headers=page_headers)
　　page = request.urlopen(req, data=page_data.encode('utf-8')).read()
　　page = page.decode('utf-8')
　　返回页面
　　关键步骤是如何模仿浏览器的 Post 方法来包装我们自己的请求。
　　请求中收录的参数包括要爬取的网页的 URL 和用于伪装的 headers。urlopen中的data参数包括FormData的三个参数（first、pn、kd）
　　打包完成后，就可以像浏览器一样访问拉狗网，获取页面数据。
　　第 3 步：获取所需内容并获取数据
　　获取到页面信息后，我们就可以开始爬取数据中最重要的一步了：爬取数据。
　　抓取数据的方式有很多，比如正则表达式re，lxml的etree，json，bs4的BeautifulSoup都是python3抓取数据的适用方式。您可以根据实际情况使用其中一种，也可以组合使用。
　　def read_tag（页面，标签）：
　　page_json = json.loads(页面)
　　page_json = page_json['内容']['结果']
　　# 通过分析获取到的json信息可以看出，返回的结果中收录了招聘信息，其中收录了很多其他的参数
　　page_result = [num for num in range(15)] # 构造一个占位符列表，容量为15，构造下一个二维数组
　　对于我在范围内（15):
　　page_result[i] = [] # 构造一个二维数组
　　对于标签中的 page_tag：
　　page_result[i].append(page_json[i].get(page_tag)) # 遍历参数，放在同一个列表中
　　page_result[i][8] = ','.join(page_result[i][8])
　　return page_result # 返回当前页面的job信息
　　第四步：将采集到的信息存入excel
　　获取原创数据后，为了进一步的整理和分析，我们将抓取到的数据以结构化、有条理的方式存储在excel中，方便数据可视化。
　　这里我使用了两个不同的框架，旧的 xlwt.Workbook 和 xlsxwriter。
　　def save_excel(fin_result, tag_name, file_name):
　　书=工作簿（编码='utf-8'）
　　tmp = book.add_sheet('sheet')
　　次 = len(fin_result)+1
　　for i in range(times): # i代表行，i+1代表行头信息
　　如果我 == 0：
　　对于 tag_name 中的 tag_name_i：
　　tmp.write(i, tag_name.index(tag_name_i), tag_name_i)
　　别的：
　　对于范围内的 tag_list（len（tag_name））：
　　tmp.write(i, tag_list, str(fin_result[i-1][tag_list]))
　　book.save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\%s.xls' % file_name)
　　第一个是xlwt，不知道为什么，xlwt存储了100多条数据后，存储不全，excel文件也会出现“部分内容错误，需要修复”我查了很多次，一开始我以为是数据采集不完整，导致存储问题。经过断点检查，发现数据完整。后来改本地数据处理，也没问题。这就是我当时的感受：
　　
　　到现在还没想通，知道希望的可以告诉我ლ(╹ε╹ლ)
　　def save_excel(fin_result, tag_name, file_name): # 将抓取到的招聘信息存入excel
　　book = xlsxwriter.Workbook(r'C:\Users\Administrator\Desktop\%s.xls' % file_name) # 默认存放在桌面
　　tmp = book.add_worksheet()
　　row_num = len(fin_result)
　　对于范围内的 i（1，row_num）：
　　如果我 == 1：
　　tag_pos = 'A%s' % i
　　tmp.write_row(tag_pos, tag_name)
　　别的：
　　con_pos = 'A%s' % i
　　content = fin_result[i-1] # -1被表头占用
　　tmp.write_row（con_pos，内容）
　　book.close()
　　这是使用xlsxwriter存储的数据，没有问题，可以正常使用。
　　直到现在，一个抓取拉狗网招聘信息的小爬虫诞生了。
　　附上源代码
　　#！-*-编码：utf-8 -*-
　　从 urllib 导入请求，解析
　　从 bs4 导入 BeautifulSoup 作为 BS
　　导入json
　　导入日期时间
　　导入 xlsxwriter
　　开始时间 = datetime.datetime.now()
　　网址 = r'%E5%8C%97%E4%BA%AC'
　　# 拉狗网的招聘信息是动态获取的，所以需要通过post方式提交json信息。默认城市为北京
　　tag = ['companyName', 'companyShortName', 'positionName', 'education', 'salary', 'financeStage', 'companySize',
　　'industryField', 'companyLabelList'] # 这是需要抓取的标签信息，包括公司名称、学历要求、工资等。
　　tag_name = ['公司名称', '公司简称', '职称', '学历', '薪资', '公司资质', '公司规模', '类别', '公司介绍']
　　def read_page(url, page_num, keyword): # 模仿浏览器post请求信息，读取返回的页面信息
　　page_headers = {
　　'主机': '#39;,
　　'用户代理': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko)'
　　'Chrome/45.0.2454.85 Safari/537.36 115Browser/6.0.3',
　　'连接'：'保持活动状态'
　　}
　　如果 page_num == 1：
　　嘘 = '真'
　　别的：
　　嘘 = '假'
　　page_data = parse.urlencode([ # 通过页面分析发现浏览器提交的FormData收录以下参数
　　（“第一”，嘘），
　　('pn', page_num),
　　（'kd'，关键字）
　　])
　　req = request.Request(url, headers=page_headers)
　　page = request.urlopen(req, data=page_data.encode('utf-8')).read()
　　page = page.decode('utf-8')
　　返回页面
　　def read_tag（页面，标签）：
　　page_json = json.loads(页面)
　　page_json = page_json['content']['result'] # 通过分析获取到的json信息，我们可以看到返回的结果中收录了招聘信息，其中收录了很多其他的参数
　　page_result = [num for num in range(15)] #构造一个容量为15的list占位符构造下一个二维数组
　　对于我在范围内（15):
　　page_result[i] = [] # 构造一个二维数组
　　对于标签中的 page_tag：
　　page_result[i].append(page_json[i].get(page_tag)) # 遍历参数，放在同一个列表中
　　page_result[i][8] = ','.join(page_result[i][8])
　　return page_result # 返回当前页面的job信息
　　def read_max_page(page): # 获取当前招聘的最大页数关键词，大于30的会被覆盖，所以最多只能抓取30页的招聘信息
　　page_json = json.loads(页面)
　　max_page_num = page_json['content']['totalPageCount']
　　如果 max_page_num &gt; 30：
　　max_page_num = 30
　　返回 max_page_num
　　def save_excel(fin_result, tag_name, file_name): # 将抓取到的招聘信息存入excel
　　book = xlsxwriter.Workbook(r'C:\Users\Administrator\Desktop\%s.xls' % file_name) # 默认存放在桌面
　　tmp = book.add_worksheet()
　　row_num = len(fin_result)
　　对于范围内的 i（1，row_num）：
　　如果我 == 1：
　　tag_pos = 'A%s' % i
　　tmp.write_row(tag_pos, tag_name)
　　别的：
　　con_pos = 'A%s' % i
　　content = fin_result[i-1] # -1被表头占用
　　tmp.write_row（con_pos，内容）
　　book.close()
　　如果 __name__ == '__main__'：
　　print('************************************抓取来了******** * ************************')
　　keyword = input('请输入您要搜索的语言类型：')
　　fin_result = [] # 将每一页的招聘信息汇总成最终的招聘信息
　　max_page_num = read_max_page(read_page(url, 1, 关键字))
　　对于范围内的 page_num（1，max_page_num）：
　　print('********************************下载页面 %s********** * ***********************' % page_num)
　　page = read_page(url, page_num, 关键字)
　　page_result = read_tag（页面，标签）
　　fin_result.extend(page_result)
　　file_name = input('爬取完成，保存输入文件名：')
　　save_excel(fin_result, tag_name, file_name)
　　结束时间 = datetime.datetime.now()
　　时间 = (结束时间 - 开始时间). 秒
　　print('总时间: %s s' % time)
　　还有很多功能可以添加，比如通过修改城市参数来查看不同城市的招聘信息等，大家可以自己开发。这只是为了吸引别人。欢迎交流。
　　本文标题：Python制作爬虫并将爬取结果保存到excel 查看全部

　　excel抓取多页网页数据(WebScraper怎么对付这种类型的网页？豆瓣电影TOP排行榜)
　　这是简易数据分析系列文章的第12期。
　　在之前的文章文章中，我们介绍了Web Scraper处理各种页面翻转的解决方案，比如修改网页链接加载数据、点击“更多按钮”加载数据、下拉加载数据自动。今天我们讲一种比较常见的翻页方式——pager。
　　我本来想解释什么是寻呼机，但是我发现浏览一堆定义很麻烦。大家上网已经不是第一年了，看图就知道了。我找到了一个功能齐全的例子，它支持数字页码调整，上一页到下一页和指定页数跳转。
　　
　　今天我们将学习 Web Scraper 如何处理这种类型的翻页。
　　其实在本教程的第一个例子中，我们就抢到了豆瓣电影TOP排行榜。这个豆瓣电影列表使用寻呼机来划分数据：
　　
　　但是当时我们是在找网页链接定期爬取，并没有使用pager来爬取。因为当一个网页的链接有规律的变化时，控制链接参数爬取是成本最低的；如果可以翻页，但是链接的变化不规律，就得去pager了一会儿。
　　说这些理论有点无聊，我们举个不规则翻页链接的例子。
　　8月2日是蔡徐坤的生日。为了庆祝，微博上的粉丝给了坤坤300W的转发。微博的转发恰好是被寻呼机分割的，所以我们来分析一下微博的转发。信息页面，了解如何使用 Web Scraper 抓取此类数据。
　　
　　这条微博的直接链接是：
　　看了这么多他的视频，为了表达我们的感激之情，我们可以点进点出给坤坤加个阅读。
　　首先我们看第1页转发的链接，长这样：
　　第二页看起来像这样，注意有一个额外的#_rnd36 参数：
　　第三页参数为#_rnd39
　　第 4 页参数是#_rnd76：
　　多看几个链接，会发现这个转发页面的URL没有规则，只能通过pager加载数据。让我们开始我们的实践教学课程。
　　1.创建站点地图
　　我们首先创建一个SiteMap，这次命名为cxk，起始链接是。
　　
　　2.为容器创建一个选择器
　　因为我们要点击pager，所以我们选择外层容器的类型为Element Click。具体参数说明见下图。我们之前在《简单数据分析08》中详细讲解过，这里就不多说了。
　　
　　容器的预览如下图所示：
　　
　　寻呼机选择过程如下图所示：
　　
　　3.创建子选择器
　　这些子选择器比较简单，类型都是文本选择器。我们选择了三种类型的内容：评论用户名、评论内容和评论时间。
　　
　　4.捕获数据
　　可以根据Sitemap cxk-&gt;Scrape的操作路径抓取数据。
　　5.一些问题
　　如果你看了我上面的教程，马上爬数据，你可能遇到的第一个问题就是，300w的数据，我需要一直爬下去吗？
　　听起来很不现实。毕竟Web Scraper针对的数据量比较少，上万的数据算太多了。不管数据有多大，都要考虑爬取时间是否过长，数据如何存储，如何处理。网站的反爬系统（比如突然弹出一个验证码，这个Web Scraper无能为力）。
　　考虑到这个问题，如果你看过之前关于自动控制抓取次数的教程，你可能会想到使用：nth-​​of-type(-n+N) 来控制N条数据的抓取。如果你尝试一下，你会发现这个方法根本行不通。
　　失败的原因其实涉及到对网页的一点了解。如果您有兴趣，可以阅读下面的说明。不感兴趣的可以直接看最后的结论。
　　就像我之前介绍的更多加载网页和下拉加载网页一样，它们新加载的数据是附加到当前页面的。你不断向下滚动，数据不断加载，网页的滚动条会越来越短。表示所有数据都在同一页面上。
　　当我们使用：nth-​​of-type (-n+N) 来控制加载次数的时候，其实就相当于在这个网页上设置了一个计数器。当数据已经累积到我们想要的数量时，它就会停止爬取。
　　但是对于使用分页器的网页，每翻一页就相当于刷新当前网页，这样每次都会设置一个计数器。
　　比如你要抓1000条数据，但是第一页只有20条数据，抓到最后一条，还有980条数据。对于一条数据，还有980，一翻页计数器就清零，又变成1000了……所以这种控制数的方法是无效的。
　　所以结论是，如果一个pager类的网页想要提前结束爬取，唯一的办法就是断网。当然，如果您有更好的解决方案，可以在评论中回复我，我们可以互相讨论。
　　6.总结
　　Pager 是一种非常常见的网页分页方法。我们可以通过 Web Scraper 中的 Element click 处理此类网页，并通过断开网络来结束爬取。 查看全部

　　excel抓取多页网页数据(共有5800家网贷平台暴雷问题平台数据测试(组图)
)
　　网贷平台经常出现雷雨天气。截至2019年12月，共有5800家网贷平台出现问题，其中一半以上失联，只有5.84%的平台有警方介入。
　　
　　今天我们要做一个问题平台的数据采集测试。有很多网站提供在线贷款数据查询服务：
　　
　　这个网站的数据不错，图表也很漂亮。下图是问题平台的数据表：
　　
　　默认页面提供前 20 条数据。点击下方的load more会添加20条数据，其实就是一个查询按钮。然后我们开始Power Query网页爬取的步骤。
　　网站分析
　　F12打开谷歌浏览器的检查页面，按CTRL+R重新加载，点击加载更多，会出现新的一行查询：
　　
　　通过预览可以看到对应的JSON数据，我们来加载更多数据：
　　
　　页码页面从2变为3，共5800个平台，将有290个页面。
　　我们看一下网址：
　　
　　这应该是一个带有查询页码的真实 URL。至此，我们的网站分析基本结束。
　　试着抓
　　试抓流程是为了验证我们的网站分析流程是否正确。在分析过程中，我们注意到网站的数据传输方式是POST。首先，不管是POST还是GET，我们直接用整个字符串抓取URL试试看：
　　
　　貌似不能直接取，也不存在表。
　　别着急，我们来看看web视图的内容：
　　
　　看起来是乱码，但是仔细观察数据的结构，貌似是标准的json结构，应该是我们需要的数据，其实是url编码的数据。让我们尝试用 JSON 解析这些数据：
　　
　　果然。展开数据：
　　
　　这是我们需要的数据，试验捕获过程已经结束。
　　定义函数
　　根据试捕查询流程创建函数：
　　
　　添加页码参数p，因为页码是一个数值，我们使用一个Text.From函数将数值转换为文本并用&amp;连接：
　　
　　这样就定义了单页数据抓取功能。
　　抓
　　有了函数抓取，很简单，使用 List.Transfrom 函数遍历抓取：
　　
　　一共抓取290行，然后展开数据：
　　
　　通过4个步骤，我们捕获了问题平台的所有数据。
　　然后您可以使用捕获的数据进行自己的可视化：
　　 查看全部

　　excel抓取多页网页数据(excel5.0新增的concat函数是如何使用的？excel基础教程4.5课)
　　excel抓取多页网页数据：示例1（自动读取12年的信息，没有进行加密处理，使用文本函数cnt()，可以让11年的数据被自动读取）：示例2（对12年数据进行进一步的数据处理处理，读取第三年的数据）：技巧使用excelsumifs函数对不重复的数据求和，实现12年的总和：技巧使用excelconcat函数，把11年的合并起来，形成12年的合并数据，这样就可以读取13年的数据了：技巧下面就让我们详细的学习一下excel5.0新增的concat函数是如何使用的！concat函数是在concatenate的基础上改进的产物，语法为concatenate(sumifs,diffdirector,optional)。
　　在实际使用中，将concat函数中用diffdirector来计算对应列的结果进行拼接，然后再用optional类型的demapi函数来判断是否进行合并。同时，需要注意，该函数一般应用于单元格中数值项的合并，如公式中的a2是a3的1倍，则demapi的结果就是a2，可见，要理解concat函数，需要搞清楚word中的一些公式，让excel工作起来更加高效！我将分4期为大家讲解excel5.0新增的concat函数。欢迎点击“excel基础视频教程”专栏关注我！学习更多实用excel技能！。
　　+1系列：excel分析——价格趋势图解、列联表合并与条件格式、图表选型4.2系列：如何用正则表达式匹配含有价格的商品？：excel基础教程4.5课excel图表选型：excel报表设计3.5节 查看全部

　　excel抓取多页网页数据(安装excel抓取多页网页数据的方法可以参考以下步骤)
　　excel抓取多页网页数据的方法可以参考以下步骤：在excel中运行任意python脚本第一步：找到网站的url地址，可以在搜索引擎上搜索url地址，也可以在浏览器的地址栏搜索；第二步：用迅雷把该网页下载下来，可以先单击pdf，然后用迅雷打开；第三步：拷贝该url地址，然后一直拖动可以看到多个img链接；第四步：将其中的img链接拷贝至迅雷的主界面，直接右键点击；第五步：转换链接地址如下图所示：第六步：使用微软的ie浏览器的扩展程序把所需要的url地址转换成pdf文件；第七步：然后找到该pdf文件的路径，然后从迅雷里将其下载下来，可以直接把地址复制，也可以从迅雷里打开；第八步：直接用百度搜索excel的文件格式中已经有对应的代码，直接拷贝到代码编辑器中；第九步：双击整个下载文件第十步：这样就能把该页的所有网页图片上传到excel中，然后可以用excel打开。
　　对于目前国内的普通老百姓来说，微信公众号就是一种网页文章制作工具，能够像使用ppt一样输出。至于制作什么样的文章，全由自己的创意，也看个人爱好。
　　安装ppt.pptx
　　你该知道提问题不要瞎问，很多问题都不是钱能解决的。看名字就是推广网址或文章。
　　中文版lxml
　　python挺好用，网页抓取，html解析，flask框架，数据库， 查看全部

　　excel抓取多页网页数据(用Excel进行数据汇总，再平常不过的需求单表汇总)
　　使用Excel进行数据汇总，最常见的需求
　　单表汇总：最常用的操作应该是小计、数据透视表等。这是最理想的方式，所有数据都在一个工作表中，便于汇总。但理想很丰富，现实却很骨感。这种方法在工作中很少见，多表汇总是我们不得不面对的需要。
　　多表汇总：无论是在本工作簿内还是跨工作簿，也可以解决多个合并计算数据区。以这种方式创建的数据透视表的一个明显缺点是只有一个行字段，并且只能是数据源左侧的第一列。如果仅针对一个角度进行聚合，这也是一种解决方案。不过N张工作表的数据全部整合为一张，只能统计一个视角，有些遗憾。
　　当然可以在数据源中设置一个辅助列，将一个单元格中的多列信息连接起来作为一个行字段，但归根结底只有一个行字段，起不到改变行字段的作用统计的角度，能治标不治本。
　　
　　图：没有多少信息只是一个行字段
　　SQL join 语句：这当然是多表汇总的杀手锏。无论工作表是否跨工作簿，以这种方式创建的数据透视表都与单表数据透视一样简单。随意切换统计视角并生成各种报告似乎很完美。
　　让我们举个例子。五个销售部门分为五个工作簿，每个工作簿按月填写销售明细，需要多角度汇总。这个要求不应过分。无论是OLEDB还是Microsoft Query，写一条SQL连接语句都能完美解决。
　　不过写了这么多句子↓
　　
　　图：SQL连接语句
　　已经可以看到 5 个工作簿中只有 15 个工作表，如果是一年的数据呢？也就是60个工作表，也就是说有60条SQL连接语句。
　　如果用电量查询来完成呢？一个公式就够了
　　事实上，power query 是一个数据采集工具，微软已经有一两年没有将它内置到 Excel 中了。在刚才的例子中，别说5个工作簿和15个工作表，十倍的数据相加就是一个公式。将强大的查询称为 SQL 连接语句的终结者并不为过。
　　我用的版本是office365订阅版，Excel内置电源查询，名字有点长，姑且称之为PQ。如果你的 Excel 没有 PQ 怎么办？
　　我们先来体会一下PQ的威力。文章 最后附上PQ的安装方法。当然，要不要安装PQ，你说了算。
　　文末有本章演示数据和结果获取方法
　　免责声明：本章提供的数据为虚构数据，并非真实数据
　　
　　图：5个工作簿20个子表汇总
　　首先介绍一下要聚合的数据
　　这是5个销售部门的销售数据，位于5个工作簿中，每个工作簿的工作表按月记录。销售部成立时间不同，有的记录是3个月，有的记录是4个月，有的记录是6个月。现在需要从月份、各销售部门、销售区域、产品名称等不同角度对5个销售部门进行汇总。
　　
　　图：演示数据
　　面对这样的数据和这样的要求，你怎么看？是的，数据透视表，它不是快速转换统计观点的强项吗！
　　快速将所有子表整合到一张工作表中，并与数据同步更新子表。我们已经到了这一点。是否使用小计或数据透视表取决于您？
　　想想就兴奋！
　　让我们开始吧！
　　创建摘要工作簿
　　创建一个新的 Excel 文档并将其命名为“摘要”。
　　
　　图：新建 Excel 文档
　　打开“摘要”工作簿并添加一个文件夹。
　　操作路径：数据→获取数据→从文件→从文件夹→浏览到“E:\销售数据记录”→确定。
　　
　　图：添加文件夹
　　在弹出的对话框中确认文件夹中的所有工作簿都已加载完毕后，点击“转换数据”。
　　
　　图：加载的工作簿
　　这是自动打开的电源查询编辑器，并在“名称”列中进行过滤，只勾选少数销售部门。
　　
　　图：取消勾选不需要汇总的工作簿
　　可以看到数据有 N 列。事实上，我们真正需要的只是前两列。其他列显示文件创建时间、加载时间和后缀名等信息，删除它们。
　　操作路径：Ctrl键选中前两列→删除列→删除其他列。
　　
　　图：删除不需要的列
　　添加自定义列，输入公式，整个操作只需要输入这个公式。
　　操作路径：添加列→自定义列→输入公式：=Excel.Workbook([Content])→确定
　　
　　图：添加自定义列
　　展开“数据”，因为段名称自动显示为“Custom.Data”。
　　操作路径：点击自定义旁边的按钮→只选择数据→确保单选为“展开”→确定
　　
　　图：展开Data后，字段名称为“Custom.Data”
　　展开 Custom.Data
　　操作路径：点击自定义.Data旁边的按钮展开→单选展开→全选列→确定
　　
　　图：展开 Custom.Data
　　数据合并成功，但是中间一行有N个子表字段。这些无用的行会影响我们的摘要。有多少子表就有多少无用的行。下一步就是解决这个问题。
　　图：中间一行有多余的字段
　　隐藏多余的行
　　操作路径：修改自定义列的字段名→过滤任意列→取消勾选不需要的内容
　　
　　图：隐藏多余的行
　　好的，数据干净了，上传到Excel。
　　操作路径：首页→关闭上传
　　
　　图：关闭并上传
　　我们来看看Excel中的情况。5个销售部门的数据全部整合，日期截止到6月份。估计这张表叫“总表”。
　　
　　图：所有数据整合
　　刚才说了，分表的更新是同步到总表的，我们试试加个工作表吧。刚才最大的一个月是六月。通过筛选，我们发现这个数据属于第二销售部。现在，例如，第二销售部门添加了 7 月份的数据。
　　
　　图：销售部2新增工作表
　　关闭销售的第二个工作簿，然后到总表刷新。通过过滤，7月份的数据已经同步到汇总表中。如果你使用 SQL 连接，你必须添加另一行语句来更新，但现在，我们要做的就是刷新它。
　　
　　图：刷新后同步到主表
　　如果你使用这个整合的数据制作多个透视图，并在子表更新的时候全部刷新，所有的图表都会显示最新的结果。
　　
　　图：刷新所有数据
　　好吧，我刚才说了，我们已经到了这个阶段，怎么操作就看我们的心情了，我就用数据透视表。整个过程只写了一个公式，你说PQ要上天了。
　　
　　图：摘要演示
　　如何安装 PQ
　　好的，你决定安装 PQ 了吗？如下图，在今日头条搜索“powerquery安装”。
　　安装过程不用多说，在互联网时代，一切都是那么简单。
　　
　　图：今日头条搜索安装方法
　　如果您对数据透视图感兴趣，请不要害怕查看我的专栏，它只讨论数据透视图。
　　与列一样，必须为每个实例提供演示数据。私信“jbt3”获取本章demo数据及成果。 查看全部

　　excel抓取多页网页数据(为什么说Excel就好比老人机呢？（附数据透视分析工具）)
　　在大数据分析时代，涌现了大量的大数据分析软件。即便如此，如果有人问今天最常用的数据透视分析工具是什么，我想 Excel 应该是每个人的最佳选择。
　　但其实我想说的是，用现在的手机做个比喻，Excel就像一台老式电脑。当大家都在使用新一代的“智能手机”——Smartbi 的时候，你还在用老式的电脑，所以相比之下，就像被吊死在街上一样。
　　为什么说 Excel 就像一台旧电脑？
　　1、Excel数据分析处理能力低，几十万条数据半天转不了。
　　2、Excel 上手容易，精通难。一旦你想做更深入的操作，你会发现操作非常复杂和繁琐。
　　3、Excel美化图表比较难，即使可以美化，生成的图表也不够​​漂亮。
　　那为什么说Smartbi是新一代的“智能手机”呢？
　　Smartbi是一款面向Excel用户的自助数据分析工具，将Excel和BI有机结合，让业务人员轻松掌握。目前是国内知名的BI产品。用它来做数据透视分析可以带来很大的效率提升，因为和Tableau等国外BI工具相比，国产Smartbi非常符合中国的数据分析思维。
　　易学易用：无需学习新的BI产品，用Excel即可完成BI分析，学习成本极低。
　　功能强大：充分保留Excel数据处理和数据分析能力，结合自助BI丰富的数据准备、数据共享、企业级安全管控。
　　资源复用：大量Excel模板可复用，企业资源得到充分利用。
　　效率提升：前线作战单位可随时获取Excel最新数据分析，告别重复衍生。
　　这种自助式BI经常被用作大数据前端展示和大数据分析案例报告制作的工具，甚至作为数据透视分析工具有点矫枉过正。Smartbi可以打通各种数据源，其丰富的数据连接能力可以抓取各种数据源的数据进行分析。除了支持oracle、sqlserver、mysql等常用的关系型数据库，各种主流大型数据库、非关系型数据库、多维数据库、本地文件如：excel、txt、csv。此外，它还支持带有自定义编写接口的java数据源。从数据连接能力来看，smartbi与企业数据平台的连接能力更强，并且还在各个版本的发布中不断更新。
　　Smartbi 透视分析功能和亮点
　　通过 Smartbi，这些任务得到了极大的简化。借助“类Excel数据透视表”设计，多维分析不再需要建立模型，可以结合维度、汇总计算、切片、钻取、洞察数据。不仅如此，任何字段都可以直接作为输出字段或过滤条件，方便查询和探索数据。
　　
　　广告FRM认证相当于硕士学位，是金融风险管理的全球标准。^^ 立即接受挑战并报名参加 2022 年 5 月的 FRM 考试。
　　大数据量处理，解决用户excel分析和操作痛点：
　　数据量过大：底层宽表超过1亿，无法加载到Excel中分析；
　　PC端计算慢：Excel文件计算公式复杂，打开前端Excel需要20分钟；
　　Smartbi大数据分析解决方案
　　数据准备：通过透视分析+SmartbiMPP初步汇总数据，1亿行à30万行；
　　报表计算：支持个人Excel端计算，也支持服务器（集群）计算；
　　定时报表：后台自动统计报表，导出为Excel文件，无需公式；
　　
　　广告数据中台——集数据采集、分析、开发于一体，以快速响应和“数据中台”的方法和技术，为用户提供更加灵活、高效、低成本的数据处理^^
　　复用模板分析，解决用户excel分析操作痛点：
　　商务人士手上有大量基于 Excel 的分析模板，想重复使用
　　计算处理逻辑复杂，其他分析工具根本做不到
　　Smartbi大数据分析解决方案
　　模板和数据分离；
　　复用模板，动态更新数据；
　　通过网络链接安全共享
　　
　　广告积累了12年的市场调研经验/技术/数据，根据企业需求提供专业高效的线上线下调研解决方案。^^800万+自有样本数据库，100多个网络联盟...
　　分析结果，一链发布，解决用户excel分析和操作痛点：
　　报表存在于Excel文件中，大部分用户通过电子邮件或即时通讯软件共享Excel文件，文件满天飞，难以管理；
　　对于权限系统的管控来说，分发的便利性还不够好。
　　Smartbi大数据分析解决方案
　　将编制好的报表发布到服务器进行浏览和管理，或者通过Web链接分享发布的报表，实现数据的实时更新；
　　您可以在分享前在报表中设置资源权限、数据权限、权限，让不同的用户看到不同的资源。
　　
　　广告数据图表制作 Top，零编码，网页数据图表制作拖放式设计，5分钟报表制作，一站式数据分析。^^ 数据图制作效果，让老大站起来……
　　显然，在当前的信息时代，借助Smartbi这些大数据分析工具，企业可以加速整合企业数据分析的趋势。市场认可的软件其实有很多，选择要根据实际情况。一般情况下，建议选择市面上比较主流的产品，比较容易取得好的效果。目前，Smartbi在口碑上是领先的企业数据分析BI软件市场。 查看全部

　　excel抓取多页网页数据(excel抓取多页网页数据，再分表操作的办法)
　　excel抓取多页网页数据，可以使用excel批量导入格式，生成数据表，再分表操作的办法。
　　1)修改excel数据表的名称。选中excel工作簿名称，按快捷键f5打开资源管理器，然后单击excel文件夹下的access文件夹，会看到excel工作簿，单击即可。单击第一个工作表，选择数据透视表，根据需要点击添加表。
　　2)新建透视表的标题格式随便选一个。新建透视表后，按下组合键ctrl+鼠标滚轮，透视表层次显示，这是左右两个窗口显示，中间的透视表是空的。之后点击组合键ctrl+e，制定连接属性，即可显示透视表中的表格。
　　3)写在第二行。点击下表中的第二行，ctrl+鼠标滚轮调整，直到看到下图所示单元格格式数据，即可。也可以设置单元格格式字体颜色，例如将数字字体设置为黄色，这样就更有动感。
　　4)设置截止时间，单击确定即可。
　　5)选中透视表中的所有工作表。右键单击选择编辑数据源。将数据源中的每一列数据拖到行字段，并指定所选数据的自定义格式（默认情况下是居中对齐），便可完成。
　　6)设置数据的升序和降序，如果需要重复采用多个列，只需要设置几个就可以了。操作步骤同第3步。保存数据透视表至文件夹，即可根据需要下载excel文件。希望我的教程能够帮助到您，如果有什么问题可以留言。 查看全部

　　excel抓取多页网页数据(excel抓取多页网页数据，excel在文本数据之间进行数据关联)
　　excel抓取多页网页数据，excel在文本数据之间进行数据关联（文本转化为数字形式）vlookup函数根据关联对象获取指定行/列的值lookup函数根据选定值到指定值的一系列值lookup函数既可以和excellookup函数一起使用也可以单独使用，可以查询多个信息，返回多个值。当excel的字符串没有包含文本字符的时候，excel将全部返回，字符串不包含文本字符的时候，返回所有文本字符。
　　动图演示示例1：选择某段数据---使用excel函数公式解析：选择某段数据并返回指定字符串或者文本的数据，字符串必须是文本，字符串不可以是数字。选择两列数据，此时如果字符串是不可见字符，将全部返回。示例2：选择多列数据---使用excel函数公式解析：选择多列数据，此时如果字符串是不可见字符，将全部返回。
　　示例3：选择多列数据---使用excel函数公式解析：选择多列数据，此时如果字符串是不可见字符，将全部返回。excel2016表格操作技巧来源：excel精英培训附：16g资料包，初级会计、cpa、会计做账、excel技巧应有尽有，传送门放在评论里。
　　刚好最近工作中遇到了这个需求，把我觉得最常用的一些网站列举一下。
　　一、站酷站酷在网上做一次搜索、在线查看前几名大师作品都可以直接获得作品列表地址。
　　1、站酷首页-站酷(zcool)
　　2、站酷(zcool)
　　3、站酷cc-站酷旗下品牌专业人士交流平台-站酷(zcool)
　　二、youdie闲鱼直接注册账号、参与他人闲置以赚取闲置佣金即可得到作品列表地址，最多可添加二十条。
　　1、闲鱼-个人卖家发布闲置物品
　　2、闲鱼-个人卖家发布闲置物品
　　3、闲鱼大讲堂-个人卖家发布闲置
　　4、闲鱼大讲堂
　　4、闲鱼x其他闲鱼大讲堂、闲鱼大讲堂上面几个站酷、闲鱼上经常有大佬发一些自己搞定制，原创等教程，你多翻翻绝对可以得到答案；有些教程列表里有附上原始报价，你可以看看有没有自己的接受范围，直接下单买就可以了。
　　动手查看教程地址：《youdie智能手绘班》-时间就是金钱《youdie智能手绘班》
　　三、联盟联盟是阿里巴巴旗下的b2c转卖平台，每年发布的链接加起来超过3000亿次，你可以选择优质商品直接在联盟上卖出，有利于拉动店铺流量。
　　四、返利疯狂买东西后，平台会将你的中转链接发给推广者（网个人用户），推广者会将佣金自动分给中转链接收集者（返利平台），你可以将你的中转链接直接分享给你的朋友以及你的同事同学，你们便可以共同分享利益。动手查看教程地址：：、微信返利网微信返利网目前有免费测试版， 查看全部