excel抓取网页动态数据(怎么把网页数据导入到Excel表格中6.excel表格序号如何)
　　我们经常使用网页数据，但是每次打开网页查询都很麻烦，而且我们需要的数据是实时更新的，那么如何才能达到这个目的呢？Excel可以帮你完美解决。今天教大家如何在Excel中查询网页数据并实时更新。
　　在Excel中查询网页数据并实时更新的步骤：
　　首先打开excel，点击Data，在Get External Data选项卡下，点击From 网站，会弹出New Web Query对话框，如下图：
　　
　　将网页地址复制到地址栏，点击前往打开网页。
　　在打开的网页中，找到要导入的数据，点击黄框箭头选择区域，然后点击右下角的导入。
　　
　　
　　在弹出的导入数据对话框中，单击指定导入位置，将数据导入excel。
　　
　　使用方法：数据导入excel后，如果要更改数据区域，可以右键编辑查询，重新指定区域。
　　
　　将数据导入 Excel 后，在数据区域单击鼠标右键，单击“刷新”即可刷新数据。通过右键单击数据范围属性，可以打开外部数据范围属性对话框，并设置刷新频率，以及是否允许后台刷新，或文件打开时刷新。
　　
　　
　　还有一种简单的方法可以直接复制你需要的网页数据并粘贴到excel中。粘贴完成后，右下角有一个粘贴选项，还有一个可刷新的网页查询。单击它将输入新的网络查询。界面，重复前面的操作即可。
　　
　　Excel文章中查询网页数据并实时更新相关操作：
　　1.如何在Excel中查询网页数据并实时更新
　　2.如何使用excel2013网页查询采集网页数据功能
　　3.如何在Excel中批量更新数据
　　4.如何用Excel中的表格快速查询数据
　　5.如何将网页数据导入Excel表格
　　6.如何自动更新excel表格序列号
　　7.如何在Excel中使用自动数据过滤功能 查看全部

　　excel抓取网页动态数据(Excel数据采集软件(免费下载，像Excel一样极速上手，可灵活自定义的企业管理软件))
　　推荐使用：Excel数据采集软件（免费下载，与Excel一样快，灵活可定制的企业管理软件）
　　前言
　　IBM大中华区总经理胡世忠曾表示：数据构成了智慧地球的三大要素：智能、互联和互联，这三大要素改变了数据的来源、传输和利用，带来了“大数据”信息社会已经发生了变化。
　　由上可知，时代的变迁源于数据的使用。对于企业来说，数据也是企业发展和转型的命脉。在我的工作中，我的前辈们不止一次强调，数据是公司的资产，非常重要。我们要严格数据，经得起时间的考验，对自己的数据负责。这是数据主体的基本要求。
　　数据资源
　　大数据时代，虽然数据很多，但并不是随意获取的，需要通过各种渠道和方式获取。无论从哪个角度看，数据都可以分为内部数据和外部数据。内部数据是企业通过累积运算获得的。我们应该挖掘和采集有价值的数据，形成企业数据资产。内部数据侧重于后期处理和分析。
　　先说一下如何获取外部数据，以及如何通过Excel操作获取外部数据。
　　
　　外部数据采集 方法
　　1、专业网站数据（某行业，某产品）
　　2.通过收费渠道（第三方数据平台等）购买数据
　　3.通过特殊形式引用数据（网站爬虫、统计网站等）。)
　　4.自己积累数据（时间长，跨度长）
　　Excel获取外部数据
　　作为数据分析师，想要进一步成长为数据科学家，精通基础办公软件和SQL查询非常重要。按照以下步骤通过 Excel 获取外部数据。
　　第 1 步：打开新网络查询框。创建一个新的 Excel 工作簿，在打开的工作表中单击“数据”选项卡，然后单击“获取外部数据”组中的“来自 网站”按钮，如下图所示。
　　
　　步骤 2：输入 URL 并选择要导入的表数据。在弹出的“新建网页查询”对话框中的“地址”文本框中，复制粘贴上述网页的网址，然后点击“前往”，找到网站中的表格数据，然后单击表格左上角的箭头 图标变为选中的复选框。下图。最后，点击下方的“导入”按钮。
　　
　　第三步：选择数据放置区域。单击导入后，Excel 将显示导入数据对话框，如下图所示。选择要放置的单元格，然后单击“确定”开始导入。
　　
　　第四步：美化导入的数据。由于导入的数据较大且令人困惑，因此应调整格式以使数据标准化，并应启用冻结窗格功能以便于浏览。下图。
　　
　　OK，以上就是通过Excel操作获取网站上的外部数据。这很简单，但并非 网站 上的所有数据都以表格形式呈现。现在大多数都以 json 格式呈现。Excel 不是灵丹妙药，许多网站 现在花钱来引导数据（如上所述，数据是一种商业资产）。
　　概括
　　我希望我能帮助你解决上述问题。如果您有什么好的意见、建议或不同的意见，希望您可以留言与我们交流讨论。 查看全部

　　excel抓取网页动态数据(【数据获取】爬虫利器Rvest包(JS渲染页面))
　　本文所有内容均基于Windows系统。
　　前言
　　对于R中的静态页面爬取，rvest、RCurl、XML包都可以实现这个功能。这里推荐文哥写的两篇文档，介绍如何爬取静态页面数据。我也是通过这两篇文章文章开始接触R爬虫的。
　　传送门：【数据采集】爬虫工具Rvest包【数据采集】爬虫基础Rcurl和XML包
　　前几天遇到一个问题，需要抓取动态页面（JS渲染的页面）。通过网络采集知识，不断整理，终于初步解决了问题。由于相关的中文资料不多，所以写了这个文章分享给大家。
　　解决爬取动态页面的问题，需要一个比较强大的R包——RSelenium。
　　RSelenium 简介
　　RSelenium 的作用是使用 R 调用 Selenium Server。
　　什么是 Selenium 服务器？
　　Selenium Server 允许您在不同的浏览器上打开 URL，对网页进行操作，并为网页元素爬取独立的 JAVA 程序。
　　因此，我们可以通过 Selenium Server 对网页进行操作，然后对操作后的数据进行爬取，从而对动态页面进行爬取。
　　Selenium 服务器安装
　　下载列表：
　　JAVA JDK 1.8（门户）。Selenium Server 是一个需要 JAVA 环境的 JAVA 程序。Selenium 服务器独立 3.0.1（门户）。Selenium 服务器的 JAVA 文件。铬（门户）。ChromeDriver（需要爬墙门户）（无爬墙门户）。Selenium Server 调用 Chrome 的驱动程序。
　　安装过程：
　　首先，安装 JAVA JDK 1.8。
　　然后，安装 Chrome（最新版本）。
　　之后，将解压后的ChromeDriver.exe（最新版）放到Chrome安装路径下。它必须放在与 chrome.exe 相同的目录中。例如：
　　
　　chrome.exe和chromedriver.exe都在C:\Program Files（x86)\Google\Chrome\Application目录下。（一般Chrome的默认安装路径在这里）
　　最后将这个路径C:\Program Files(x86)\Google\Chrome\Application添加到环境变量PATH的路径中。具体添加过程可以看这里（传送门）。
　　基本配置完成！
　　RSelenium 用法和示例
　　通过示例了解有关使用 RSelenium 的更多信息。
　　目标：从网贷之家数据平台（ ）中抓取各P2P平台最近7天的投资者数量、人均投资金额、平均收益率和交易量。下图中红框的内容。
　　
　　过程：
　　启动 Selenium 服务器。在 selenium-server-standalone-3.0.1.jar 文件所在的位置，使用 shift+鼠标右键选择“Open command line here”。在命令行上运行以下代码以启动 Selenium Server。
　　java -jar selenium-server-standalone-3.0.1.jar
　　运行后，最小化，不要关闭。通过R调用Selenium Server并打开网页，点击页面，选择对应的条件。通过 RSelenium 与 rvest 一起抓取数据。通过逐步解密Rcode来解释该过程。
<p>################调用R包#########################################
library(rvest) # 为了read_html函数
library(RSelenium) # 为了使用JavaScript进行网页抓取
###############连接Server并打开浏览器############################
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　　excel抓取网页动态数据(知晓云云函数导出任务进行管理的流程和流程（一）)
　　在日常工作中，往往需要根据业务需要，对各种格式的数据进行处理和导出。导出后，很多人更喜欢将数据放到excel中进行处理。
　　一般来说，在处理数据导出时，需要对数据进行一些操作。过去，这是通过在单独的服务器上运行脚本来完成的。
　　现在有了知云，你不再需要维护服务器，直接写代码，把所有相关的东西都扔给云功能。本文将介绍通过知云功能将数据表导出为ex​​cel文件的功能，并使用webpack和mincloud将代码打包上传到知云。
　　技术栈：
　　一、项目建设
　　项目文件结构：
　　 export-excel-file
├── index.js
├── package.json
├── src
│ └── index.js
├── webpack.config.js
└── yarn.lock
　　项目搭建与云功能代码打包示例文档基本一致。项目构建完成后，还需要安装以下依赖（两种安装方式任选其一）：
　　// 使用 yarn 安装
yarn add node-xlsx mincloud
// 使用 npm 安装
npm install --save node-xlsx minclou
　　修改部署脚本如下：
　　// package.json
...
"scripts": {
"build": "webpack --mode production",
"predeploy": "npm run build"，
"deploy": "mincloud deploy export-excel-file ../"
},
...
　　最后我们将使用以下两个命令进行部署和测试：
　　npm run deploy // 部署到知晓云
mincloud invoke export-excel-file // 测试已经部署到知晓云上的云函数
　　二、导出数据表到excel文件
　　我们需要准备两张表：
　　order：订单表（新字段：名称，价格）
　　export_task：导出任务记录表（新字段：file_download_link）
　　
　　知云的云函数调用可以是同步的，也可以是异步的。同步调用的最大超时时间为 5 秒，异步调用为 300 秒。
　　假设order order表有100000条数据，由于我们知道单次从云端拉取数据的最大限制是1000条，所以需要批量获取数据，可能需要对数据进行处理稍后，这将花费超过 5 秒，因此对云函数的调用将是异步的。这时就需要export_task导出任务记录表来管理导出任务。
　　export_task 表按如下方式管理导出任务：
　　调用云函数时，在export_task表中创建一条记录A。此时A记录中file_download_link字段的值为空。同时获取记录A的id，将id记录为jobId，查询订单表数据，生成excel文件，上传文件。等待操作，获取文件下载链接后，根据jobId更新第一步创建的记录，将文件下载链接保存在file_download_link字段中，然后在export_task表中获取文件下载链接。
　　通过上面的准备和分析，导出excel文件的操作分为以下4个步骤：
　　order 订单表数据获取 使用获取的数据在云函数环境中创建excel文件 将创建的excel文件上传到知云 将文件下载链接保存到export_task表中file_download_link字段
　　完整代码如下：
　　const fs = require('fs')
const xlsx = require('node-xlsx')
const EXPORT_DATA_CATEGORY_ID = '5c711e3119111409cdabe6f2' // 文件上传分类 id
const TABLE_ID = {
order: 66666, // 订单表
export_task: 66667, // 导出任务记录表
}
const TMP_FILE_NAME = '/tmp/result.xlsx' // 本地临时文件路径，以 /tmp 开头，具体请查看：https://doc.minapp.com/support ... .html (云函数的临时文件存储)
const ROW_NAME = ['name', 'price'] // Excel 文件列名配置
const MAX_CONNECT_LIMIT = 5 // 最大同时请求数
const LIMIT = 1000 // 单次最大拉取数据数
let result = []
/**
* 更新导出记录中的 file_download_link 字段
* @param {*} tableID
* @param {*} recordId
* @param {*} fileLink
*/
function updateExportJobIdRecord(tableID, recordId, fileLink) {
let Schame = new BaaS.TableObject(tableID)
let schame = Schame.getWithoutData(recordId)
schame.set('file_download_link', fileLink)
return schame.update()
}
/**
* 创建数据导出任务
* 设置初始 file_download_link 为空
* 待导出任务执行完毕后将文件下载地址存储到 file_download_link 字段中
* @param {*} tableID
*/
function createExportJobIdRecord(tableID) {
let Schame = new BaaS.TableObject(tableID)
let schame = Schame.create()
return schame.set({file_download_link: ''}).save().then(res => {
return res.data.id
})
}
/**
* 获取总数据条数
* @tableId {*} tableId
*/
function getTotalCount(tableId) {
const Order = new BaaS.TableObject(tableId)
return Order.count()
.then(num => {
console.log('数据总条数:', num)
return num
})
.catch(err => {
console.log('获取数据总条数失败:', err)
throw new Error(err)
})
}
/**
* 分批拉取数据
* @param {*} tableId
* @param {*} offset
* @param {*} limit
*/
function getDataByGroup(tableId, offset = 0, limit = LIMIT) {
let Order = new BaaS.TableObject(tableId)
return Order.limit(limit).offset(offset).find()
.then(res => {
return res.data.objects
})
.catch(err => {
console.log('获取分组数据失败:', err)
throw new Error(err)
})
}
/**
* 创建 Excel 导出文件
* @param {*} sourceData 源数据
*/
function genExportFile(sourceData = []) {
const resultArr = []
const rowArr = []
// 配置列名
rowArr.push(ROW_NAME)
sourceData.forEach(v => {
rowArr.push(
ROW_NAME.map(k => v[k])
)
})
resultArr[0] = {
data: rowArr,
name: 'sheet1', // Excel 工作表名
}
const option = {'!cols': [{wch: 10}, {wch: 20}]} // 自定义列宽度
const buffer = xlsx.build(resultArr, option)
return fs.writeFile(TMP_FILE_NAME, buffer, err => {
if (err) {
console.log('创建 Excel 导出文件失败')
throw new Error(err)
}
})
}
/**
* 上传文件
*/
function uploadFile() {
let MyFile = new BaaS.File()
return MyFile.upload(TMP_FILE_NAME, {category_id: EXPORT_DATA_CATEGORY_ID})
.catch(err => {
console.log('上传文件失败')
throw new Error(err)
})
}
module.exports = async function(event, callback) {
try {
const date = new Date().getTime()
const groupInfoArr = []
const groupInfoSplitArr = []
const [jobId, totalCount] = await Promise.all([createExportJobIdRecord(TABLE_ID.export_task), getTotalCount(TABLE_ID.order)])
const groupSize = Math.ceil(totalCount / LIMIT) || 1
for (let i = 0; i < groupSize; i++) {
groupInfoArr.push({
offset: i * LIMIT,
limit: LIMIT,
})
}
console.log('groupInfoArr:', groupInfoArr)
const length = Math.ceil(groupInfoArr.length / MAX_CONNECT_LIMIT)
for (let i = 0; i < length; i++) {
groupInfoSplitArr.push(groupInfoArr.splice(0, MAX_CONNECT_LIMIT))
}
console.log('groupInfoSplitArr:', groupInfoSplitArr)
const date0 = new Date().getTime()
console.log('处理分组情况耗时:', date0 - date, 'ms')
let num = 0
// 分批获取数据
const getSplitDataList = index => {
return Promise.all(
groupInfoSplitArr[index].map(v => {
return getDataByGroup(TABLE_ID.order, v.offset, v.limit)
})
).then(res => {
++num
result.push(...Array.prototype.concat(...res))
if (num < groupInfoSplitArr.length) {
return getSplitDataList(num)
} else {
return result
}
})
}
Promise.all([getSplitDataList(num)]).then(res => {
const date1 = new Date().getTime()
console.log('结果条数:', result.length)
console.log('分组拉取数据次数:', num)
console.log('拉取数据耗时:', date1 - date0, 'ms')
genExportFile(result)
const date2 = new Date().getTime()
console.log('处理数据耗时:', date2 - date1, 'ms')
uploadFile().then(res => {
const fileLink = res.data.file_link
const date3 = new Date().getTime()
console.log('上传文件耗时:', date3 - date2, 'ms')
console.log('总耗时:', date3 - date, 'ms')
updateExportJobIdRecord(TABLE_ID.export_task, jobId, fileLink)
.then(() => {
const date4 = new Date().getTime()
console.log('保存文件下载地址耗时:', date4 - date3, 'ms')
console.log('总耗时:', date4 - date, 'ms')
callback(null, {
message: '保存文件下载地址成功',
fileLink,
})
})
.catch(err => {
callback(err)
})
}).catch(err => {
console.log('上传文件失败：', err)
throw new Error(err)
})
})
} catch (err)
　　三、部署和测试
　　和 npm 一样，部署前需要登录。配置请参考文档。
　　可以使用以下命令将云功能部署到Know Cloud：
　　npm run deploy
　　执行结果如下：
　　
　　使用以下命令进行测试：
　　mincloud invoke export-excel-file
　　执行结果如下：
　　
　　export_task 表记录：
　　
　　上传到知云的excel文件如下：
　　
　　文件内容：
　　
　　四、参考文档
　　了解云开发文档：
　　节点 xlsx 文档：
　　五、源码
　　仓库地址：
　　六、好处
　　即日起（3月8日）起，前50名报名并通过网页端公测审核的用户，将在正式接入后获得100元的积分。
　　本页面的内容是通过互联网采集和编辑的。所有信息仅供用户参考。本网站没有任何所有权。如果您认为本页内容涉嫌抄袭，请及时联系我们并提供相关证据。5个工作日内联系您。一经核实，本站将立即删除侵权内容。这篇文章的链接： 查看全部

　　excel抓取网页动态数据(本文如下：找到目标网页打开阳光高考网站(图))
　　我们日常使用PowerBI数据获取单个网页数据非常简单，但是批量获取网页数据相对麻烦。这里我们可以使用PowerBI的Power Query组件批量获取多个网页的数据。同样，也可以使用高版本Excel自带的Power Query来获取。
　　本文以阳光高考网站为例，获取2019年全国普通高等学校名单。
　　具体操作步骤如下：
　　(一）找到登陆页面
　　打开阳光高考网站，找到“2019年全国普通高等学校名单”网页。
　　
　　点击打开单个网页查看，如下：
　　
　　(二）分析URL结构
　　这里选择前三个省份网址
　　北京：
　　天津：
　　河北：
　　可以看出只有URL中最后一个数字是变量，这里我们把它当作页面ID
　　(三）采集第一页数据
　　（北京的页面ID从“2”开始）
　　打开PowerBI Desktop，通过“获取数据”中的“Web”选项获取数据，在“Web”界面中选择“基本”选项卡即可。
　　
　　这里我们在基本选项卡中输入目标网址
　　（北京）
　　
　　获取数据源信息如下，这里只有第一个表是我们要的，勾选，然后点击右下角转换数据进行数据处理。
　　
　　入口页面如下：
　　
　　这样我们就简单地采集到第一页数据。然后整理这个页面的数据，删除无用的信息，添加字段名。完成后，后续采集其他页面的数据结构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。
　　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。
　　我们不会在这里处理它。
　　(四）根据页码参数设置自定义功能
　　这是最重要的一步
　　在当前数据的编辑器窗口中，打开【高级编辑器】，输入：
　　（p作为数字）作为表=&gt;
　　并且在链接中，将网页的页码，也就是上面提到的“1、2”等数字修改为“&amp;(Number.ToText(p))&amp;”。
　　
　　改了之后就变成了：
　　
　　点击“完成”，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，表格也变成了函数的样式。自定义函数完成，p是函数的变量，用来控制页码，输入一个数字，比如3，会抓取第三页的数据。
　　
　　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。
　　(五）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。在这里，因为我们要从第 2 页到第 32 页获取数据，所以我们创建一个从 2 到 32 的序列并在空查询中输入：
　　={2..32}
　　回车生成一个从1到100的序列，然后变成表格。
　　
　　然后调用自定义函数
　　
　　单击“确定”开始批量抓取网页。如果采集页数较多，不建议在获取第一个网页后立即进行数据排序，否则可能导致采集时间过长。
　　这里我们展开表格，里面全是31页的数据。
　　
　　那么这里我们看看后续的数据排序和可视化。
　　备注1：如果采集的网页数据不断更新，完成以上步骤后，在PQ中点击刷新，即可随时一键提取网站的实时数据，非常方便。.
　　注2：以上主要使用PowerBI中的Power Query功能，可以在可以使用PQ功能的Excel中进行同样的操作。
　　备注3：需要注意的是，并不是所有的网页数据都可以通过上述方法获得。在使用PowerBI批量捕获某个网站数据之前，先尝试一个采集页面。如果你可以采集 到达，然后使用上面的步骤。如果 采集 不可用，则需要考虑使用 Python 等爬虫处理。
　　本文参考：PowerQuery批量抓取网页实战：分分钟抓取智联招聘数百页作业信息 查看全部

　　excel抓取网页动态数据(excel抓取网页动态数据3种方法实战5步完成)
　　excel抓取网页动态数据3种方法实战5步完成原创|heihu当今互联网上的抓取，不断在有前不断传递出改变、颠覆的数据。从早期的ajax开始，
　　5、css
　　3、新格式解析与字体字形、python技术驱动、高并发流媒体服务等等。这些新技术、新工具，能够深度地解决单个页面的动态数据抓取问题。然而，这样的改变、颠覆会带来数据流量的迅速增长，对于网站服务器来说，也会带来很多问题，必须及时解决，否则可能会导致服务器的分娩与业务失灵。
　　在ajax掀起html页面创意与设计革命的时候，众多网站，
　　5、javascript开发动态数据，避免页面抓取带来的影响：javascriptweb端脚本语言。ajax打开web的本地应用，浏览者可以使用相对于本地应用的ajax接口，与web设备和服务器进行交互。web端javascript脚本语言（webjavascriptfront-endprogramminglanguage）。
　　html5有了html5的新关键字css：基于html的表示、部分有意思的行为、更少的ui元素。而我们网页的动态抓取机制，是基于python的解析与字体渲染机制。所以，本篇文章，带来如何一种解决单个页面（包括静态文件）动态数据抓取问题的方法和实战。对，你没看错，我们先从以往的爬虫抓取爬虫抓取，想一下怎么爬取出来吧？小程序、微信公众号、头条号？不，我们要的是请求，http请求！其实，可以问自己一个问题：python，notjava...，简单的解析xmlhttprequest去请求http成功后返回data。
　　而我们要一个页面地抓取，我们必须要获取到它的html，然后我们才能利用如今流行的正则、python的解析机制将其转换成webdriver能理解的页面，再拿web服务器返回的response去调用api。这中间，有两个问题：请求成功后，那么服务器端返回的response里面的data都是啥，我们就不在监控了，只需要记住它，像url是，下一步，用于web端的解析即可。
　　那么，直接拿html当请求，那么究竟拿到了什么？我们打算抓取一个后面有商品页面的页面，该页面由3个静态文件组成，分别是index.xml/1/2。index.xml用来跳转及网页前端显示，list.xml文件内容为商品信息列表文本，1和2合在一起则为商品列表文本。我们在抓取到index.xml之后，就要拿来请求请求，请求数据，然后利用python的解析机制将数据显示到网页。
　　那么问题来了：我们这个抓取是点对点抓取，我们需要点一下，放进目标page，再点一下，这样发起轮询去请求，那么http请求的头部信息是什么？看下方截图，浏览器提供了很。 查看全部

　　excel抓取网页动态数据(一下用Excel获取疫情数据的简单技能，你知道吗？
)
　　以下内容转载至数据管理微信公众号（部分删减）
　　原文链接：
　　大家好，最近收到一些朋友的消息，说我在做数据分析工作，想关注一下我所在地区的疫情数据。他们问我如何轻松获得疫情数据。本文将为您介绍。使用 Excel 获取流行病数据的简单技巧。
　　先搞清楚疫情数据的来源在哪里？
　　关注疫情数据。官方发布渠道为国家卫健委和省、市卫健委发布的信息。因此，我们应该首先考虑是否可以从卫健委的网站获得数据？
　　比如下图是国家卫健委官网发布的页面：
　　
　　如果要使用工具获取上面页面的数据，需要抓取上面的文字，然后分析文字关键词，提取关键数据，然后整理成结构化数据，才可以使用关于数据分析。同样，如果要获取某省的疫情数据，也可以对省卫健委官网公布的数据进行提取整理。例如，以下是江西省卫健委公布的情况信息：
　　对于大多数人来说，这样整理数据真的很费时费力，技能可能跟不上，但如果我们想自己获取数据，首先我们真的考虑到这一点，毕竟是卫健委的第一手数据。 ，质量也可以保证。但由于技术难度比较大，本文不介绍这种方法。
　　如果我们不具备直接获取官方数据的条件，也可以获取其他人整理的数据，比如腾讯、阿里、新浪、丁香园、网易、百度等，都有对应的疫情数据页面，并且国家、省、市三级数据已经整理好，我们可以想办法从他们的页面中获取你想要的数据。
　　
　　让我们从简单的数据获取方法开始：
　　我们打开腾讯新闻的界面（ ），里面有全国数据、省数据、市数据等，很详细。 （可以看他们的数据来源，也是根据国家卫健委公布的信息写的）
　　
　　
　　网页地址找到了，接下来用什么工具获取呢？
　　工具实际上很灵活，这取决于您熟悉哪一种，Python 可以、VBA 可以或任何其他编程语言。但是我们今天使用的工具非常简单。由Excel的Power Query函数直接实现（Excel 2016及以上版本默认内置该函数）。下面介绍操作步骤：
　　Step1：找到数据的真实地址。刚才我们只是得到了页面的地址，但是这个地址中并没有我们想要的数据。怎么找？
　　这需要您对数据传输有一定的网站知识。感兴趣的朋友可以详细了解百度“Chrome 抓包分析”。我将直接提供我在这里获得的2个地址供您参考：
　　省级数据：湖北
　　城市数据：湖北&city=武汉
　　Step2：使用PQ获取数据。如果你没有看到如下界面，则证明你没有PQ的功能。 （没有这个功能也别着急，文末提供了直接下载数据的方法）
　　PoweQuery 下载链接：
　　
　　点击确定后，进入如下界面，事情就变得简单了，直接手动转换数据即可。
　　
　　
　　PQ的具体操作请参考以下链接：
　　
　　Step3：最后一步是“关闭并上传”到新工作表。
　　 查看全部

　　excel抓取网页动态数据(excel抓取网页动态数据，可以使用excel作为api，随便找个api)
　　excel抓取网页动态数据，可以使用excel作为api，
　　随便找个api，我现在主要写的就是这个。lendingclub的api。为什么用，额，这种网站很容易抓的。但是性能有点低吧。对。
　　googleapi也可以抓，有提供支持的一些站点，rentingclub：declinetotrackmorethanfivemonth，不过是美国的。
　　比较专业的方式：ta="ok"s="000000.1024"en="[ein]0000"y="[ein]0000"
　　有一个微信公众号（小文客服）有抓取网站真实数据的功能，注册时就可以免费申请个人账号，大家可以关注看下，
　　我只想要各大网站的信息，没要求要人。
　　这个有点难，和爬虫技术无关，
　　bat都是excel_home：excelhomesofficeexcel及各类office软件在线安装目录下的excel.excel-forwindowstogetexcelcontentssimulated.htmlgetexcelcontentsnotion
　　facebook微博的api
　　百度搜索中国区域信息接口，有各大网站的可抓取数据。
　　国外的bootstrapinurlrecents：inurlswift,gmail,twitter.zip国内的：只能了。百度轻流是很不错的中国区域信息可抓取产品。 查看全部

　　excel抓取网页动态数据(如何不使用Python去爬取网页表格数据功能？)
　　现在很多朋友都知道Python可以用来爬取数据，但是如果你想从零基础开始学习Python爬虫，还是需要一些时间来学习Python的。但是，如果是为了一些简单的网页表格数据爬取，就没有必要使用Python了。
　　所以今天我将教大家如何在不使用 Python 的情况下抓取网页数据。
　　
　　Excel的通用方法之一就是Excel，Excel表格可以帮你实现简单的网页表格数据爬取功能。
　　首先找到你要爬取的数据表
　　比如今天爬中国天气网的广东天气预报~
　　
　　然后我们从 网站 复制链接，打开 Excel，在菜单栏上找到：Data – From 网站
　　
　　然后将刚才复制的链接粘贴到刚刚打开的链接中：New Web Query
　　
　　点击Go打开网站，在这里预览中找到你要导入的数据表，勾选左上角
　　
　　选择好后点击右下角的导入，将选中的表格数据导入Excel
　　数据导入...
　　
　　接下来就可以在Excel表格中一一看到想要呈现的数据了~
　　
　　也有一些朋友有疑问。这样导出的数据是固定的。如果网页数据更新了，是否需要重新导入？
　　其实不是，Excel还自带数据刷新功能。我们还是在菜单栏中找到：data-refresh all下的link properties
　　
　　在链接属性处，选择刷新条件、刷新频率、时间等，然后Excel会根据你设置的刷新属性自动更新数据~
　　
　　以上就是一个自动抓取刷新数据的Excel表格的完成啦~~
　　当然，使用 Excel 表格爬取数据有利有弊。优点是利用Excel自带的函数来采集和更新数据，简单方便，不涉及编程等繁琐操作。缺点是Excel网页数据抓取只能抓取表格数据，获取其他数据有些困难。
　　
　　所以如果你想获得更多样化的网页数据，不妨学习一下Python，它是目前爬虫中最容易学习的。一波安利~
　　如果还想知道更多实用的小技巧，可以关注一下，下次更新及时通知 W= 查看全部

　　excel抓取网页动态数据(精通多维数组（dataarray）：链表中的动态数据进场)
　　excel抓取网页动态数据。简单易学，面试一百回，总有一次要问到某个数据的数据抓取方法。抓包过程比较考验学习者细节抓取能力，如果抓取的网页不好，则会大大降低网页的可读性，比如指定不好会被当网页源代码来读取等等。再就是很难正确识别业务逻辑、文本类型与日期类型的转换，成功获取不了实际内容；excel显然更可读一些，它的一些公式和专业术语也能让你轻松处理实际问题。
　　学习精通多维数组（dataarray），比如listwitharrayasdata，深入学习sql语言，
　　多维数组实用篇（更新中）
　　一）链表中的动态数据进场介绍下数组和矩阵基本概念，和动态数组相似，但数组操作的矩阵具有更多的array函数实现，另外，其实你应该关注数组操作后对数组本身的增删改查，而不是常规函数去取数。这就造成原数组增删变动时不用动态数组函数即可完成。
　　二）数组的点积这里有一个将动态数组做点积的好方法，可以应用到矩阵上，合并所有数组。这里为了处理动态数组的点积，就采用pairindexbyname这个方法，然后在动态数组类型外，作一个destination用来表示要处理的动态数组行号列号，实际比较简单就不详细写。
　　三）数组的交并差同样是处理动态数组的点积问题，交并差这个方法可以应用到线性代数中，而且在计算机视觉中也被广泛应用，实际也就是两数组拼积之后，再乘以总列数进行拼接。但从上面数组点积的代码来看，由于点积是往里面进行的，其实只有一行，这其实可以用条件判断的方法来算，具体算法见下面这个算法，来自mitfluentcs60.讲述的stackoverflow平台内容javasolution可以算出其实际效果。（。
　　四）数组的乘积在进行乘积运算时，一定要对矩阵进行变换，这里按矩阵进行变换，之后再计算。注意下一些具体的算法。比如两个下标不同的列，那么要用jordanarray自定义的一种traverse方法，同时注意对动态数组的处理，是先求每个元素取值的范围，然后再对计算方式进行变换。具体算法请参考下面这个solution进行实践，就不详细写了。（。
　　五）计算两个动态数组的秩两个动态数组：一个3*2的数组，一个3*1的数组，用一个线性算法求出大小，然后进行乘积乘积运算，先计算大小，再乘积乘积算法：基本上原数组大小先乘积再求大小也就行了。这里用求平方和做例子。另外，你只需要求出三个不同的array列中不同的顺序号，再返回其，返回结果的顺序顺序与求大小的顺序保持一致。
　　不管什么数组，都可以用这个算法实现，但一定要写出计算方法。具体请参考下面这个代码，返回值保持变量不变。（。 查看全部

　　excel抓取网页动态数据(头条中抗击肺炎每天更新数据，我们可以拿到这些数据自己做图表
)
　　今日头条抗击肺炎的数据每天都在更新，图表也很漂亮，但是我们想拿到这些数据，自己做图表。
　　
　　我们可以找到抗击肺炎的网址，用谷歌浏览器打开：
　　
　　all 对应同一个进程查询的相关数据。可以使用相应的 URL 直接捕获此数据。我们不会在这里谈论它。找了半天，没有对应的预览。该数据直接通过脚本查询。让我们看一下控制台中的信息：
　　我们注意到这部分返回的是疫情图对应的数据：
　　
　　这部分数据直接复制或保存为位记录，Power Query无法识别。需要用copy命令备份，在控制台写：
　　复制（临时1)
　　返回：
　　不明确的
　　表示数据拷贝成功
　　
　　然后我们直接在Power Query中创建一个空查询，直接粘贴
　　
　　分析中使用JSON格式：
　　
　　该数据集包括三类：
　　省级数据
　　各省今日数据
　　
　　城市分布数据
　　
　　该省的时间序列数据
　　
　　国家数据
　　就是这个时间序列数据：
　　
　　世界数据
　　对应以下海外情况：
　　
　　我们可以根据这个数据集进行自己的可视化：
　　在 Power BI 中，我们可以标记每个地级市的确诊病例、治愈病例和死亡病例数：
　　
　　我们还可以根据时间序列数据进行趋势预测：
　　 查看全部

　　excel抓取网页动态数据(腾讯员工一样：为什么会变成这个样子阿！（上）)
　　友情提示：文末有福利和精彩视频~
　　你最近最关心什么？一定是疫情，不能出门真的很不舒服，不是吗？
　　我的心和腾讯员工一样：
　　
　　为什么会变成这样！不吃野味会死吗？（这里没有省略数字......）
　　但是生活还要继续，我们能做的就是不要添乱，保护好自己。
　　为了让大家更好地了解疫情，我用数据可视化来分析国内的疫情。
　　根据国家卫健委公布的数据，我们可以看到，重灾区依然是整个湖北省，浙江、广东也因为人流量大而成为重点地区。
　　
　　一、数据从何而来？
　　网站 的数据会定期更新。可能上午看到的数据下午会更新，差别很大。但是通过Excel汇总数据时，效率不高，很难做到完全同步。
　　
　　因此，我正在考虑使用 Python 来捕获包并将其封装成 .exe 文件。点击自动下载数据，并以csv格式进行结构化存储，方便大家使用。
　　
　　该工具每次运行都会抓取并更新《腾讯新闻》疫情实时直播的数据网站，并存储在你电脑的D盘（C盘往往需要更高的读写权限） .
　　下载的csv文件格式如下：
　　
　　
　　事实上，这些数据对于企业、个人，对于我们了解疫情的变化和发展趋势都是非常有用的。而且我看到网上有很多人会从不同维度分析问题，作为基础数据也会有所帮助。
　　二、什么分析？
　　如前所述，使用Excel等工具进行数据分析的最大缺点是数据无法同步，需要手动录入，熟悉数据行业的人应该都知道Excel遇到大数据会卡顿。
　　其实分析工具更多的价值在于在分析过程中辅助数据的处理，可以直观的展示结论，最终解决问题。如果能避免在函数方面写公式和代码，而且易于使用和使用，那就更好了。
　　Python 和 Matplotlib 都可以进行可视化分析，但是需要一定的代码库，而且大部分不会编程的人还是占了大多数。所以我想到了BI，或者商业智能。
　　这里我用的是FineBI，一个企业级的数据分析工具，可视化和前端分析操作比较丰富，可以直观的进行数据钻取、数据切片、数据轮换等多维分析操作；同时内置ETL，实时数据分析，同时可以快速处理大数据，业务人员再也不用等待IT分析数据了！
　　FineBI 完成的数据可视化：
　　
　　
　　在这里，帆软还特别推出了疫情追踪APP版，让企业及时了解每一位员工的身体变化： 查看全部

　　excel抓取网页动态数据(
Stock代码爬取代码的基本思路是什么意思?(一))
　　
　　实例描述
　　通过编写爬虫，爬取指定日期期间所有上市公司的股票数据，根据股票代码保存到对应的Execl文件中。
　　本案例主要分为两步： 1）了解什么是上市公司；2）根据每家上市公司的股票数量爬取数据。两部分代码相对独立，可以做成两个代码文件。一个文件用于爬取 Stock 代码，另一个文件用于爬取 Stock 内容。
　　爬取股票代码
　　爬取股票代码的基本思路是：
　　1）在网站上分析网页的源代码，找到目标代码。
　　2）使用正则表达式在整个网页中搜索目标代码以提取请求的信息。
　　定位目标网站
　　使用 Chrome 浏览器访问链接以查看所有股票代码；
　　
　　打开调试窗口查看网页代码
　　保持当前浏览器窗口为活动页面，按F12键显示网页源代码调试窗口，点击调试窗口的Element按钮，可以看到该页面的HTML代码。
　　
　　在网页源代码中找到目标元素
　　网页的源代码根据 HTML 的语法规则自动折叠。可以通过用光标单击 HTML 代码中的任意位置来展开它。当你移动到一个元素时，你会看到右侧网页上对应的元素会发生变化，呈现选中状态。
　　
　　分析目标源代码找出规律
　　上图左侧显示的内容与右侧代码的对应关系。左侧显示的每个 Stock 代码对应的源代码格式是固定的。
　　下图所示的源代码内容就是要查找的目标代码。“.html”前面的“股票代码”就是需要爬取的内容。
　　
　　编写代码爬取股票代码
　　编写代码实现urlTolist函数，并在该函数中实现主要的爬取功能；
　　1）使用urllib.request模块中的urlopen函数访问目标链接；
　　2）通过urlopen返回值的read方法获取网页的全部内容；
　　3）使用re模块下编译韩文风格做正则表达式的计算模板，模板字符串为之前分析的网页的目标代码；
　　4）调用堆返回对象的findall方法对网页的html代码进行正则表达式计算。得到的返回值code就是最终爬取的内容。
　　
　　运行上述代码的结果如下；
　　
　　抓取库存内容
　　通过访问网易提供的服务接口，您可以获得股票内容。只需按照它提供的请求格式，传入股票代码和要查看的时间段，就可以得到股票的具体数据。
　　编写代码以抓取批量内容
　　代码实现方面，仍然使用 urllib.request 模块进行网络请求，会调用 urllib.request 模块下的 urlretrieve 函数将返回的数据保存在 Excl 表中。
　　
　　代码中设置的时间段为8个月以上，即20180101到20180831.保存的结果放在D盘的all_stock_data路径下。为保证save操作的正常进行，请确保all_stock_data文件夹存在于D盘。（如果没有，请先创建一个）
　　显示运行代码的结果
　　
　　代码运行后，可以在D盘的all_stock_data文件夹中找到生成的股票数据文件。
　　
　　刮库存数据的情况结束了。
　　其他刮取物品的技术
　　爬虫是Python语言中应用广泛的项目方向，涉及的知识很多。限于篇幅，提供简单的例子。还有多线程并发爬取、动态网页爬取、跨域处理、子链搜索、自动登录提权爬取、反爬取处理等多种技术。 查看全部

　　excel抓取网页动态数据(2016年上海事业单位医疗招聘考试真题及答案（二）)
　　源内容
　　4003,23,16,51;25,56,46,52,13,61,73,49,10,4,60,17,19,58,69,21,16,11,7,23
　　:4002,23,13,21;44,19,31,48,11,29,70,9,74,62,42,40,32,8,35,2,7,16,10, 59
　　:4001,23,09,51;19,21,74,27,4,53,14,58,75,17,72,33,73,54,8,49,79,36,30, 78
　　:4000,23,06,20;36,42,21,60,9,45,79,49,75,37,80,23,38,67,58,1,68,48,27, 61
　　:3999,23,02,50;76,20,67,30,58,13,5,1,51,75,78,59,52,4,68,44,40,8,66, 73
　　:3998,22,59,19;20,74,72,52,18,68,11,66,12,40,13,5,31,69,21,75,58,59,9, 32
　　:3997,22,55,52;43,​​5,61,78,23,1,20,45,2,24,7,56,57,63,36,76,46,28,30, 69
　　:3996,22,52,20;25,57,65,40,47,41,54,15,48,78,52,62,71,23,45,64,74,22,8, 11
　　:3995,22,48,50;9,66,54,68,56,25,29,7,15,16,19,50,3,13,12,11,24,63,70, 17
　　:3994,22,45,20;70,30,26,72,28,4,47,54,25,32,39,12,63,2,77,71,14,15,37, 64
　　:3993,22,41,52;74,35,69,19,7,34,36,78,31,44,10,63,6,13,33,77,4,14,75, 61
　　:3992,22,38,22;3,20,54,15,33,48,78,75,36,14,16,59,8,69,9,12,71,24,40, 50
　　:3991,22,34,51;53,2,79,9,37,17,50,3,43,14,64,42,56,1,59,73,27,28,26, 7
　　:3990,22,31,21;57,73,32,45,30,20,5,55,71,56,52,58,63,78,34,42,68,33,61, 22
　　:3989,22,27,51;25,47,74,26,78,5,49,11,38,70,24,30,18,63,4,27,12,10,33, 57：">
　　网页显示内容
　　
　　在数字源代码中可以找到，不过是把数字从小到大重新排列，应​​该有办法获取。
　　估计会用到2个拆分
　　拆分（“：”）
　　splt(",")
　　再次使用大函数(拆分得到的数组, 20）, large(拆分得到的数组, 19）...large(拆分得到的数组, 1）'这个在函数中很简单，但是在VB中好像很复杂，我还没看懂
　　不过VB还是挺复杂的，慢慢改吧。
　　做了一个半成品VB，发现实现实时更新相当复杂；我暂时只能得到一页；
　　
　　123.zip(33.96 KB，下载：86)
　　2013-4-29 01:48上传
　　点击文件名下载附件
　　有人帮忙修改代码，继续做 查看全部

　　excel抓取网页动态数据(
【知识点】JavaScript.js和Map将使用原生方法)
　　使用 JavaScript 在 HTML 表格中动态显示 JSON 数据
　　在几秒钟内从任何 JSON 数据制作动态表格，··· 将 JSON 数据转换为 HTML 表格·· th, td, p, input {· font:14px Verdana;要获取数据，请使表格可排序或可编辑，并在项目中收录 tabulator.css 和 tabulator.js 文件。回调应返回要在单元格中显示的 HTML。在 JavaScript 中使用 JSON 数据动态创建 HTML 表格 标签：JavaScript、HTML、JSON、表格、数组 这里 Mudassar Ahmed Khan 解释了如何在运行时使用 JavaScript 在 HTML 中创建动态表格。列、行和单元格将使用 JavaScript 在表格中动态创建。我不熟悉 linq.js，所以我使用原生数组方法 Array#reduce() 和 Map 对象来创建唯一区域。常量 $table 。
　　使用 JavaScript 中的 JSON 数据动态创建 HTML 表格，如果您需要从外部 API 获取数据，请使表格可排序或可编辑，并在项目中收录 tabulator.css 和 tabulator.js 文件。回调应返回要在单元格中显示的 HTML。标签：JavaScript、HTML、JSON、表格、数组 这里 Mudassar Ahmed Khan 解释了如何在运行时使用 JavaScript 在 HTML 中创建动态表格。列、行和单元格将使用 JavaScript 在表格中动态创建。 .使用javascript动态代码在html表格中显示json数据，我对linq.js不熟悉，所以我使用原生数组方法Array#reduce()和Map对象来创建唯一区域。 const $table 在这里，Mudassar Ahmed Khan 解释了如何使用 JavaScript 在 HTML 表中填充（显示）JSON 数据。 HTML 表格将被动态创建。
　　使用 javascript 在 html 表格中动态显示 json 数据 代码、标签：JavaScript、HTML、JSON、表格、数组 这里 Mudassar Ahmed Khan 解释了如何在运行时使用 JavaScript 在 HTML 中创建动态表格。列、行和单元格将使用 JavaScript 在表格中动态创建。我不熟悉 linq.js，所以我使用原生数组方法 Array#reduce() 和 Map 对象来创建唯一区域。常量 $table 。如何使用 jQuery 将 JSON 数据动态转换为 HTML 表格，Mudassar Ahmed Khan 在这里解释了如何使用 JavaScript 在 HTML 表格中填充（显示）JSON 数据。 HTML 表将动态创建 为了能够在我们的 HTML 文件中显示这些数据，我们首先需要使用 JavaScript 获取数据。我们将使用 fetch API 来获取这些数据。我们使用 fetch API 的方式如下： fetch (url).then (function (response) { // JSON 数据会到这里}).catch (function (err) { // 如果发生错误，你会catch这里}) ;.
　　如何使用 jQuery 将 JSON 数据动态转换为 HTML 表格，我对 linq.js 不熟悉，所以我使用原生数组方法 Array#reduce() 和 Map 对象来创建唯一区域。 const $table 在这里，Mudassar Ahmed Khan 解释了如何使用 JavaScript 在 HTML 表中填充（显示）JSON 数据。 HTML 表格将动态创建。要使用 JavaScript 在 HTML 表中填充（显示）JSON 数据，为了能够在我们的 HTML 文件中显示此数据，我们首先需要使用 JavaScript 获取数据。我们将使用 fetch API 来获取这些数据。我们使用 fetch API 的方式如下： fetch (url).then (function (response) { // JSON 数据会到这里}).catch (function (err) { // 如果发生错误，你会catch这里}） ;使用 Grepper Chrome 扩展程序可以立即从您的 google 搜索结果中获取代码示例，例如“使用 javascript 在 html 表中动态显示 json 数据”。 .
　　使用 JavaScript 在 HTML 表格中填充（显示）JSON 数据，Mudassar Ahmed Khan 在这里解释了如何使用 JavaScript 在 HTML 表格中填充（显示）JSON 数据。 HTML 表将动态创建 为了能够在我们的 HTML 文件中显示这些数据，我们首先需要使用 JavaScript 获取数据。我们将使用 fetch API 来获取这些数据。我们使用 fetch API 的方式如下： fetch (url).then (function (response) { // JSON 数据会到这里}).catch (function (err) { // 如果发生错误，你会catch这里}） ; 使用 Javascript 从 JSON 创建动态表 – Himanshu，使用 Grepper Chrome 扩展程序立即从您的 Google 搜索结果中获取代码示例，例如“使用 javascript 在 html 表中动态显示 json 数据”。从任何 JSON 数据在几秒钟内制作动态表。可以使用标准 HTML 表格上的制表符编辑表格中的数据。要将数据存储在表中，请使用 getData 。
　　如何在 HTML 中显示来自 API 的 JSON 数据
　　访问并打印特定的 JSON 值，此代码是 Using Jquery。我建议你了解更多关于 ajax 的知识。编辑：我已经更新了我的答案以适应你的情况。在我的演示中，我查询当前记录的数据并将 JSON 格式的结果转换为字符串并直接显示为文本。 （用于检索的 Web API 将返回 JSON 格式的数据）只需使用 AJAX 请求调用 Web API 并在客户端 API 之前添加父语法。 （因为 Web 资源作为 iframe 元素嵌入到记录表单中）。如何在 html 中显示 Json API 数据？这是一个没有 jQuery 的工作示例 // 当数据准备好时回调运行 function reqListener() { // 将 JSON 文本解析为一个对象，这样我们就可以获得一个属性 var data = JSON.parse(this.responseText ) ; // 将值附加到 DOM。现在让我们从数组中获取一个值。文档类型 html> 。版权所有。蜀ICP备2021025969号 查看全部

　　excel抓取网页动态数据(能否制作一个随网站自动同步的Excel表呢？答案是这样的)
　　有时我们需要从网站中获取一些数据，传统的做法是直接复制粘贴到Excel中。但是，由于页面结构不同，并非所有副本都可以使用。有时即使成功了，得到的数据也是“死数据”。以后一旦有更新，就必须不断重复上述操作。我可以制作与 网站 自动同步的 Excel 工作表吗？答案是肯定的，这就是 Excel 中的 Power Query 功能。
　　以下页面为中国地震台网官方页面（ ）。每当发生地震时，都会在此处自动更新。由于我们要抓取它，所以我们需要先打开页面。
　　
　　▲首先打开要爬取的网页
　　打开Excel，点击“数据”→“获取数据”→“从其他来源”，将要爬取的URL粘贴进去。此时Power Query会自动分析网页，然后在check中显示分析结果盒子。以本文为例，Power Query分析两组表，点击找到我们需要的，然后点击“转换数据”。片刻之后，Power Query 将自动完成导入。
　　
　　▲创建查询确定抓取范围
　　导入完成后，可以通过Power Query进行数据清理。所谓“清理”，就是一个预先筛选的过程，在这里我们可以选择我们需要的记录，或者对不需要的列进行删除和排序。右键负责删除数据列，面板中的“保留行”用于过滤你需要的记录。清理完成后，点击左上角的“关闭并上传”，上传Excel。
　　
　　▲数据“预清洗”
　　数据上传到 Excel 后，格式化过程可以继续。这里的处理主要包括修改表格样式、文字大小、背景颜色、对齐方式、行高列宽、添加标题等。通俗地说就是一些美化操作，最后我们得到了下表。
　　
　　▲美化餐桌
　　目前表基础已经完成，但是像复制粘贴一样，此时得到的仍然只是一堆“死数据”。要使表格自动更新，需要点击“查询工具”→“编辑”→“属性”，勾选“刷新频率”和“打开文件时刷新数据”。处理完成后，可以自动同步表。
　　
　　▲设置内容自动同步
　　注意：默认情况下，数据刷新会导致列宽发生变化。这时候可以点击“表格工具”→“外部表格数据”→“属性”，取消“调整列宽”前面的复选框来解决这个问题。
　　
　　▲防止更新时表格格式被破坏
　　这种技术非常实用，尤其是在做一些动态报表的时候，可以大大减少人工提取的麻烦。嗯，这就是本期想和大家分享的一个小技巧，是不是很有用！ 查看全部

　　excel抓取网页动态数据(excel抓取网页动态数据的方法很多，excel可以实现发陌陌、聊天记录等等)
　　excel抓取网页动态数据的方法很多，excel可以实现发qq、链接；excel可以实现发微信文章、网页论坛帖子；excel可以实现发陌陌、聊天记录等等。这些我也都用过，用处并不大。后来我意识到，我为什么做这件事呢？完成这件事可以解决哪些问题？？我怎么去处理？？我们讲一个公式，叫spider=spidera（用于采集数据的网站，用于添加我们抓取的网站的post等等）；目前有5个网站可以用这个方法。
　　spidera：地址：;url=spidera；这个网站是一个旅游网站，他的wap/html网页内容如下：可以看到他的wap站点根本没有引入javascript代码，我们可以看到所有内容都是通过html的编码来解析的，通过添加spidera后，我们可以在抓取的页面上添加我们采集的网址，比如：;url=;url=spidera。
　　spidera地址可以在excelsheet1里查看，如下图：返回结果如下图：上面返回了所有的链接，这个数据结构如下：有多个attribute，我们可以根据我们的需求，获取不同的attribute：type:一种为人工分词，一种为自动分词；tmply:一种为图片，一种为视频，我们可以直接进行下载；tradename:一种是位置信息，一种是内容信息，我们可以抓取源数据；from:和qq，是可以直接进行抓取的，baidu/google/搜狗是需要识别出网址地址才能抓取；还有一个中文分词（就是根据词根）可以抓取patch；我们还可以自定义分词和获取标注：获取标注：请求标注网站：;url=spidera；服务器会返回patch格式的send信息：tinly格式：表格格式url+sign函数sendfunctiononlyattr(src){tinly=start(src,sourcename,callback);tinly.seturlswith("/");if(isnull(sourcename,sign)){sourcename=sign;}else{sourcename="";}}tinly.seturlswith("");tinly.seturlswith("/");tinly.seturlswith("");}第一个参数为src（url），最后一个参数为sign函数。
　　返回结果如下：返回结果是源数据和一些第三方数据我们之前用python，我们可以通过发javascript来获取sign函数（sethtmlstring和sethtmlstringstream），实现第三方图片抓取；后来我们发现，并不满足我们的需求，现在我们要做的是，要抓取源数据的同时也要抓取数据，我这边只是提供一个思路，根据我们的需求，我们想要抓取多少页面，我们可以分几个步骤来完成。
　　上面代码执行一下，会跳出下面信息：①sign：源数据信息；②data：数据信息；这里有一个提示，上面的data信息：数据应该是两个文件的总和；③{name。 查看全部

　　excel抓取网页动态数据(苦于没有数据支撑？？？数据？？)
　　作为新时代的产物，如果你还不了解爬虫，你可能已经出局了。
　　爬虫（也称为网络蜘蛛或网络机器人）是一种程序或脚本，它根据一定的规则自动爬取万维网上的信息。
　　soga，但产品为什么要懂爬虫呢？爬虫抓取数据。所以：
　　如果您想做出决定但没有数据支持怎么办？
　　如果你想拆指标却又没有数据支撑？
　　如果您正在分析竞争产品但没有数据支持？
　　如果您想...但没有数据支持？
　　在营销中包括搜索引擎优化和潜在客户；竞争产品分析中的竞争产品动态和相关反馈；个人生活中的专家点评，公司岗位也有使用爬虫的地方。
　　所以，爬行动物，走吧。
　　接下来，我们5分钟抢B站弹幕：
　　首先，想要做好工作，首先要磨砺自己的工具，先安装Chrome浏览器，然后调用控制台（Win快捷键Fn+F12）
　　温馨提示，通过将网页和控制台变成如图所示的上下分屏，体验会更好。
　　
　　上下分屏.png
　　接下来我们在B站注册，随机打开一个链接，
　　假设我们听一首歌，
　　然后，如图，右键Network-》xml-》，在新页面中打开。
　　
　　获取链接steps.png
　　如图，那么我们就可以得到所有的弹幕，然后复制链接。
　　
　　所有弹幕.png
　　打开Excel2013，Data-From网站-粘贴地址-Go-Check-Import：
　　
　　Excel 操作1.png
　　在这方面，我们捕捉到了华丽的数据。
　　但是，数据有点乱，我们就处理一下吧。
　　
　　初步数据.png
　　这里我们使用Excel的列功能，选择逗号作为分隔符，
　　
　　专栏.png
　　最终效果如图，
　　
　　最终效果.png
　　如果你想问这些字段是什么意思，咳咳，说几句话，
　　K列，116.342代表时间（秒）；
　　L栏，1代表弹幕类型（1​​-选框，4-下，5-悬停）；
　　M列和N列代表字体和颜色；
　　&nbsp;
　　数据是宝贵的资产，亟待挖掘。 查看全部

　　excel抓取网页动态数据(PowerBIDesktopDesktop主题模板下载的耐心解析)
　　新界面已在最近更新的 Power BI Desktop 中启用，在选项中勾选重启会打开新界面：
　　
　　我们来看看新界面是什么样子的：
　　
　　图标排列与原来相比有很大变化。我觉得最大的变化是视图中的主题可以预览，有点像办公室里的主题。
　　
　　过去，Power BI Desktop 最受诟病的是这些主题的配色，没有 Tableau 看起来很漂亮。其实Power BI Desktop也提供了主题模板供下载，但是这个网站国内访问有点难，这里我是可以访问的，但是速度慢，看起来不太正常：
　　
　　如何刷新是这样的。本网站提供了100多个主题模板，点击单个主题打开，勾选即可看到模板文件的下载地址：
　　
　　在页面上可以看到无法下载，网站被禁用。
　　我们可以点击检查中的这个链接直接下载JSON到本地。如果看好其中一个题目，可以像这样单独下载。如果要全部下载，一个一个比较麻烦，所以我们使用Power Query查找所有下载链接，然后使用下载工具一次性下载。
　　第 1 步：网站分析
　　这个 网站 非常慢，所以请耐心等待。第一步是找到每个主题的地址。我们需要逐页搜索，每页12页，一共120页，如果最后一页也是12页。
　　
　　打开这个页面后，可以直接用文本解析找到12个连接。
　　然后我们必须在单独的主题页面上找到下载地址。图片刚刚发了，没有问题。
　　第 2 步：尝试捕获
　　试抓主题地址：直接从web，改成从文本中，过滤掉链接地址：
　　
　　试抓主题文件地址：同样使用文本格式过滤掉文件地址：
　　
　　很容易找到。
　　第三步：定义抓取功能
　　主题地址抓取功能：参数为页码
　　
　　文件地址抓取功能：参数为主题url
　　
　　第 4 步：抓住
　　话题地址抓取：这一步很顺利，展开得到想要的话题地址列表
　　文件地址爬取：也爬出来了，但是有8个错误
　　
　　有些错的地方单独检查，有些没有文件地址，我们就忽略了。一共113行正确的文件地址是108行，我们可以抓取108个主题。
　　让我们将此表复制并粘贴到 Excel 中：
　　
　　打开迅雷并新建一个下载任务：将这些地址粘贴到迅雷中：
　　
　　每个文件都不大，一会儿就下载下来：
　　
　　如何使用这些主题，让我们回到 Power BI Desktop：
　　浏览主题，然后选择文件，您就完成了
　　
　　这是刚刚导入的主题：
　　
　　Power BI Desktop 的主题每次都要重新添加。不能像内置主题一样随时使用，有点不方便。 查看全部

　　excel抓取网页动态数据(
小编来一起如何用python来抓取页面中的数据？
)
　　浅谈如何使用python抓取网页中的动态数据
　　更新时间：2020-08-17 11:08:10 作者：saintlas
　　本篇文章主要介绍如何使用python抓取网页中的动态数据。文章中对示例代码进行了非常详细的介绍。对大家的学习或工作有一定的参考和学习价值。需要的小伙伴一起来和小编一起学习吧
　　我们经常发现网页中的很多数据并不是用 HTML 编写的，而是通过 js 动态加载的。因此，引入了动态数据的概念。这里的动态数据是指网页中通过Javascript动态生成的页面内容。它是在页面加载到浏览器后动态生成的，但之前没有。
　　在编写爬虫爬取网页数据的时候，经常会遇到这种需要动态加载数据的HTML网页。如果还是直接从网页爬取，就无法获取任何数据。
　　今天就简单讲一下如何使用python爬取页面中JS动态加载的数据。
　　给定一个网页：豆瓣电影排行榜，里面的所有电影信息都是动态加载的。我们无法直接从页面获取有关每部电影的信息。
　　如下图所示，我们在 HTML 中找不到对应的电影信息。
　　
　　
　　在Chrome浏览器中，点击F12打开网络中的XHR，我们抓取对应的js文件进行解析。如下所示：
　　
　　在豆瓣页面上拖拽，让页面加载更多的电影信息，方便我们抓取对应的消息。
　　我们可以看到它使用了 AJAX 异步请求。AJAX 可以通过在后台与服务器交换少量数据来异步更新网页。因此，可以在不重新加载整个网页的情况下更新网页的一部分，从而实现数据的动态加载。
　　
　　我们可以看到，通过 GET，我们得到的响应中收录了对应的电影相关信息，并以 JSON 格式保存在一起。
　　
　　查看RequestURL信息，我们可以看到action参数后面有两个参数“start”和“limit”，很明显的意思是：“从某个位置返回的电影数量”。
　　如果想快速获取相关电影信息，可以直接将网址复制到地址栏，修改自己需要的start和limit参数值，抓取对应的结果。
　　但这看起来很不自动化，网站的其他很多RequestURL也没有那么直接，所以我们会使用python进行进一步的操作来获取返回的消息信息。
　　#coding:utf-8
import urllib
import requests
post_param = {'action':'','start':'0','limit':'1'}
return_data = requests.get("https://movie.douban.com/j/cha ... ot%3B,data =post_param, verify = False)
print return_data.text 查看全部