从网页抓取数据
解密:Python数据分析系列（09）：获取数据
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 103 次浏览 • 2022-09-22 03:09
解密:Python数据分析系列（09）：获取数据
对于元素中的每个元素，您可以这样做：
仅上述功能就可以帮助我们做很多事情。如果您需要做一些更复杂的事情（或者只是出于好奇），请查看文档。
当然，无论数据多么重要，通常都不会被标记。您需要仔细检查源 HTML，通过您选择的逻辑进行推理，并考虑边缘情况以确保数据的正确性。接下来我们看一个例子。
9.3.2 示例：关注国会
一家数据科学公司的政策副总裁担心数据科学行业的潜在监管，并要求您量化国会对该主题的看法。他特别希望您找到所有发布“数据”新闻稿的代表。
在发布时，有一个页面收录所有代表 网站 的链接
如果您“查看源代码”，所有 网站 链接看起来像：
让我们从采集从此页面链接到的所有 URL 开始：
这将返回太多 URL。如果您查看它们，我们会以 或 中间的某种名称开头并以 . 结尾。或者 。/。
这里是使用正则表达式的好地方：
这仍然太多了，因为只有 435 名代表。如果您查看列表，则有很多重复。我们可以使用 set 来克服这些问题：
总会有一些众议院席位空缺，或者可能有一些没有网站 代表。无论如何，这已经足够了。当我们查看这些 网站 时，大多数 网站 都有新闻稿的链接。例如：
请注意，这是一个相对链接，这意味着我们需要记住原创站点。让我们抓住它：
注意
通常，像这样随便爬一个 网站 是不礼貌的。大多数 网站 都会有一个 robots.txt 文件，指示您可以多长时间抓取一次站点（以及您不应该抓取哪些路径），但由于这是国会，我们不需要特别有礼貌的。
如果您滚动查看它们，您会看到很多 /media/press release 和 media center/press release 以及其他各种地址。其中一个 URL 是 /media/press-releases。
请记住，我们的目标是找出哪些国会议员引用了“数据”。“我们将编写一个稍微通用的函数来检查是否在一页新闻稿中提到了任何给定的术语。
如果您访问该 网站 并查看源代码，似乎
标签中有每个新闻稿的片段，所以我们将使用它作为我们的第一次尝试：
让我们为它写一个快速测试：
最后，我们将找到相关的国会议员，并将他们的名字提供给政策副总裁：
当我运行这个时，我得到一个大约 20 次重复的列表。您的结果可能会有所不同。
注意
如果您查看不同的“新闻稿”页面，它们中的大多数都是分页的，每页只有 5 或 10 个新闻稿。这意味着我们只检索到了每位国会议员最近发布的几篇新闻稿。更彻底的解决方案将遍历页面并检索每个新闻稿的全文。
9.4 使用 API
许多 网站 和 Web 服务提供相应的应用程序编程接口 (APIS)，允许您以结构化格式显式请求数据。这样可以省去抓取数据的麻烦！
9.4.1 JSON（和 XML）
因为 HTTP 是一种用于转换文本的协议，所以您通过 Web API 请求的数据需要序列化为字符串格式。通常，此序列化使用 JavaScript Object Notation (JSON)。JavaScript 对象看起来很像 Python 字典，使得字符串表示非常容易解释：
我们可以使用 Python 的 json 模块来解析 JSON。特别是，我们将使用它的加载函数，它将表示 JSON 对象的字符串反序列化为 Python 对象：
有时 API 提供者可能不是那么友好，只给你 XML 格式的响应：
我们也可以使用 BeautifulSoup 从 XML 中获取数据，就像从 HTML 中获取数据一样；有关更多详细信息，请参阅文档。
9.4.2 使用API无需认证
今天的大多数 API 都要求您在使用它们之前进行身份验证。如果我们不想强迫自己遵守这个政策，API 会给出许多其他陈词滥调来阻止我们的浏览。所以，让我们看一下 GitHub 的 API，我们可以用它做一些简单的事情，而无需身份验证：
这里的 repos 是一个 Python 字典列表，其中每个字典代表我 GitHub 帐户中的一个代码存储库。（请随意替换您的用户名以从您的存储库中获取数据。您有一个 GitHub 帐户，对吗？）
我们可以使用它来找出最有可能创建存储库的月份和星期几。唯一的问题是响应中的日期是一个字符串：
Python 本身并没有非常强大的日期解析器，所以我们需要安装一个：
您所需要的可能是 dateutil.parser.parse 函数：
同样的，你可以得到我最近五个仓库的语言：
通常我们不需要在“自己发出请求并解析响应”的低级别使用 API。使用 Python 的好处之一是，有人已经构建了库，可以让您访问几乎所有您感兴趣的 API。这些库可以完成工作，并为您省去查找 API 访问的许多繁琐细节的麻烦. （如果这些库不能很好地完成它们的工作，或者它们依赖于相应 API 的失效版本，那么您将遇到巨大的麻烦。）
尽管如此，有时您仍需要操作自己的 API 访问库（或者，更常见的是，调试其他人没有的库），因此了解一些细节是件好事。
9.4.3 查找 API
如果您需要特定 网站 的数据，请查看其开发人员部分或 API 部分以获取详细信息，然后使用 关键词“python api”在 Web 上搜索相应的库。
有 Yelp API、Instagram API、Spotify API 等库。
如果您想查看具有 Python 包装器的 API 列表，可以在 GitHub (/realpython/list-of-python-api-wrappers) 上找到来自 Real Python 的 API 列表。
如果最后还是找不到自己需要的API，还是可以通过抓取来获取的。这是数据科学家的最后一招。
9.5 示例：使用 Twitter API
Twitter 是一个非常好的数据源。您可以从中获取实时新闻，可以使用它来衡量对当前事件的反应，还可以使用它来查找与特定主题相关的链接。只要您可以访问其数据，您几乎可以使用 Twitter 做任何您能想到的事情。数据可以通过其API获取。
要与 Twitter API 交互，我们需要使用 Twython 库（python -m pip install twython）。Python Twitter 实际上有很多库，但这是我用过的最好的一个。您也可以尝试其他库。
获取凭据
为了使用 Twitter 的 API，首先需要获取一些文档（无论如何，您必须拥有一个 Twitter 帐户，这样您才能成为活跃和友好的 Twitter #datascience 社区的一部分）。
注意
就像我无法控制的所有 网站 指令一样，它们在某个时候会过时，但现在仍然可以工作一段时间。（虽然在我写这本书的时候它们至少改变了一次，但祝你好运！）
以下是步骤：
1. 找到链接/。
2. 如果您还没有注册，请点击“注册”并输入您的 Twitter 用户名和密码。
3.单击应用申请开发者帐户。
4.请求访问以供您自己使用。
5.填写申请表。需要 300 个字（真的）来解释你为什么需要访问数据，所以为了通过审查，你可以告诉他们这本书以及你有多喜欢它。
6.等待不确定的时间。
7.如果您认识在 Twitter 上工作的人，请给他们发电子邮件并询问他们是否可以加快您的申请。否则，请继续等待。
8.批准后，返回应用程序部分并单击创建应用程序。
9.填写所有必填字段（同样，如果描述需要额外的字符，您可以讨论这本书以及如何找到它）。
10.单击创建。
您的应用现在应该有一个“Keys and Tokens”选项卡，其中收录一个“Consumer API Public Key”部分，其中列出了“API Public Key”和“API Key”。“注意这些钥匙；你需要它们。（并且，保守秘密！它们就像密码。）
当心
不要分享它们，不要将它们打印在书籍中，也不要将它们记录在公共 GitHub 存储库中。一种简单的方法是将它们存储在不会签入的 credentials.json 文件中，然后使用 json.loads 检索它们。另一种解决方案是将它们存储在环境变量中并使用 os.environ 检索它们。
使用 Twython
使用 Twitter API 最棘手的部分是身份验证。（事实上，这是使用大量 API 中最棘手的部分。）API 提供者希望确保您有权访问他们的数据并且您不会超出他们的使用限制。他们还想知道谁在访问他们的数据。
身份验证有点痛苦。有一种简单的方法，OAuth 2，当您只想进行简单的搜索时就足够了。还有一种复杂的方式，即 OAuth 1，当您想要执行某个操作（例如 twitter）或（尤其是对我们而言）连接到 twitter 流时，它是必需的。
所以我们坚持使用更复杂的方法，我们将尽可能地自动化。
首先，您需要您的 API 公钥和 API 密钥（有时分别称为消费者公钥和消费者密钥）。我可以从环境变量中获取它，如果需要，您可以随时替换它们：
现在我们可以实例化客户端：
暗示
此时，您可能需要考虑将 ACCESS_TOKEN 和 ACCESS_TOKEN_SECRET 保存在安全的地方，这样下次您就不必经历这个严格的过程。
一旦我们有了一个经过验证的 Twython 实例，我们就可以开始执行搜索：
如果您运行上述程序，您应该会收到一些推文，例如：
这并不是那么有趣，主要是因为 Twitter 搜索 API 只是向您显示了一些最近的结果。当你在做数据科学时，你经常想要很多推文。这就是流 API 有用的地方。它允许您连接到一个很棒的 Twitter“消防水带”。要使用它，您需要使用访问令牌进行身份验证。
为了使用 Twython 访问流 API，我们需要定义一个继承自 TwythonStreamer 并覆盖其 on_success 方法和可能的 on_error 方法的 on_success 方法：
MyStreamer 将连接到 Twitter 流并等待 Twitter 向其发送数据。每次它接收到一些数据（这里，一条推文表示为一个 Python 对象）它都会传递给 on_success 方法，如果推文是英文的，这个方法会将推文附加到推文列表中，在采集到 1000 条推文后文本后将断开与流的连接。
剩下的就是初始化并开始运行：
它将一直运行，直到采集到 1000 条推文（或直到它遇到错误），此时是时候开始分析这些推文了。例如，您可以找到最常见的标签：
每条推文都收录大量数据。您可以自己尝试各种方法，或仔细阅读 Twitter API 文档。
注意
在正式项目中，您可能不想依赖内存列表来存储推文。相反，您可能希望将推文保存在文件或数据库中，以便永久拥有它们。
9.6 扩展学习
• pandas 是数据科学用来处理（尤其是导入）数据的主要库。• Scrapy 是一个强大的库，可用于为跟踪未知链接等任务构建更复杂的网络爬虫。• Kaggle 拥有庞大的数据集。
官方数据:(16)UiBot：智能化软件机器人（以头歌抓取课程数据为例）
文章目录
一、实验平台——UiBot
官网下载链接：
UiBot 是一个机器人流程自动化服务平台。其产品包括三个模块：创造者、工人和指挥官。用户可以记录过程，通过平台一键自动生成机器人。支持可视化编程和专业模式，浏览器、Desktop、SAP等控制抓取和C、Lua、Python、.Net扩展插件和第三方SDK接入，实时监控和调整业务和权限。
UiBot产品主要包括创造者、工作者、指挥官、魔法师四大模块，为机器人的生产、执行、分发、智能提供相应的工具和平台。
Creator 是一款用于构建过程自动化机器人的机器人开发工具。
劳动者是机器人运行工具，用于运行搭建好的机器人。
指挥官是部署和管理多个机器人的控制中心。
Sorcerer 是一个 AI 能力平台，可为机器人提供执行流程自动化所需的各种 AI 能力。
二、项目功能及实现1、项目介绍
机器人的主要目标是自动捕获热门歌曲页面上提交的学生培训。
机器人会打开头曲页面，点击我的头像查看课程，进入“XX课程”。点击进入过期培训计划，我的账号可以查看每个学员的培训过关状态。
为了遍历物品列表，机器人抓取过期页面上的所有物品名称。因为页面太长，无法智能识别抓取，提取的数据也无法直接转成字符串。因此，将所有训练项写入Excel，然后读出，在网络搜索栏中依次搜索，遍历所有训练项。
在培训详情中，所有学生提交的信息都会被抓取并输出到Excel表格中。一般来说，学员应在培训项目结束后按时通关。对于异常提交，如延迟通关、未通关、未开通等，将在Excel中以不同颜色突出显示，并在处理过程中保留各种异常情况的学生。号码。
最后，将统计结果写入 Excel 单元格，以捕获未完成作业的学生组。
最终的Excel效果如图。
2、 项目流程（1）全局变量设置
为了实现流程图中的数据共享，本项目设置了以下流程图变量，即全局变量。它将在运行整个项目时创建和共享。全局变量的设置可以参考报告中的章节。
(2）页面登录和跳转
在这个过程中，机器人主要实现以下步骤
机器人会自动打开浏览器并访问网站。由于已在本地计算机上自动登录，因此无需再次登录。点击我的头像直接进入我的教学内容。
选择“大学计算机基础”
点击课程后，默认进入培训作业页面，查看过期项目。
(3）Excel记录项名称和编号
因为要遍历每个训练项目，以后再爬取数据，所以在这个流程块中，要获取所有的训练名称，这样就可以依次进入对应的训练页面。但是，直接从网页爬取的数据并不是纯字符串。参见解决此问题的解题方法。
自动将所有训练名称保存到训练 details.xlsx。
(4）搜索爬取第i个训练项目
CurProject标识当前遍历的训练项目个数，初始值为0。这部分流程涉及到遍历，在流程块外实现，循环的具体内容在流程块内实现，即进入第i个训练项目爬取学生项目的完成情况。涉及以下步骤：
CurProject 代表当前训练项目的序号。进入本节后+1会从第一个项目开始遍历。
读取training details.xlsx的Sheet1工作表中A&CurProject单元格的数据，即培训项目的名称。比如第一个项目是von Neuy xxxx。
在页面的搜索框中输入项目名称，回车，点击面板进入项目的工作列表
爬取页面数据，由于页面是表格形式，可以快速爬取。设置要翻页的页数。由于每个训练项目都是同一个学生参加，所以要翻页数固定为4。这里可能会出现数据采集不完整的问题，解决问题可以看解决方案。
同时，为了打开页面而不在第一页，可以设置页面滚动条，滑动到页面选择，选择第一页然后爬取数据。添加此操作可以防止页面错误和不完整的数据抓取。
(5）新建工作表，重命名写入，删除无效列
对于不同的训练任务，在Excel中会存储在不同的工作表中，表名就是训练名，所以需要如下步骤。
此时会发现有很多列数据不起作用，所以设置删除这些列。
(6）Excel 亮点和统计数据
由于同学们的投稿分为四种情况：准时清关、迟报清关、未清关、未开关，后三者被视为异常情况，需要记录和统计，使用Late,取消订阅并取消开始录制。
数据写入时，遍历每一行数据，查看每个学生对应的作业状态。根据作业状态（IsSubmit）判断条件。如果是异常状态，会用对应的单元格和文字的颜色高亮，对应变量的值为+1。
最后将每个异常情况的统计值列在工作表J1:K4的位置。
因为要进入下一个循环，所以需要关闭当前标签页（即关闭第i项的提交详情界面）。
(7） 循环执行(4）-(6）
循环条件：CurProject>=TrainNum。其中，CurProject代表当前遍历的项目序号，TrainNum代表训练项目总数。
也就是说，对于每个项目，都会进行一次搜索操作。得到搜索结果后，会自动点击进入训练项目，抓取学员提交的内容。在Excel中新建工作表，命名训练项目名称，写入数据，删除无用数据，异常情况高亮统计，可视化。
(8）关闭页面和表单
遍历完所有训练项后，关闭选项卡和表单，流程结束。
三、 问题解决 1、 全局变量
问题：
在流程图中，每个block都实现了自己的主要功能，但也有一些数据交互和共享功能。如果在每个进程块中输出一些变量并在下一个进程块中接收，那么变量的传输将变得非常繁琐。观看较早的教学视频只会发现这种交付方式。 【参考】
解决方案：
但是新版开发者指南提供了一些全局变量、循环逻辑和流程块的相关操作。 【参考】，然后可以设置全局变量，面板中的操作会给变量附加新的值，方便进程间的数据传递。
2、插件配置
问题：
在项目过程的步骤中，你会发现当Chrome浏览器设置为打开指定链接时，机器人可以打开Chrome，但无法正确跳转到页面。
解决方案：
需要安装Chrome插件，在首页-工具-Chrome扩展中安装，在浏览器设置-扩展中启用扩展。其他浏览器也可以相应地安装扩展。
参考链接：
3、 获取数据后获取纯字符串
问题：
在项目过程的步骤中，希望获取每个训练项目的名称字符串，实现遍历点击。但是你会发现数据抓取的结果是一个列表，每个item的输出也是一个列表。
爬取得到的数据如下图所示。不是纯字符串，不符合预期。
解决方案：
我想到的解决方案是先将数据写入Excel。然后阅读 Excel 内容。此时读取的字符串是纯字符串，不是列表。
4、数据采集不完整
问题：
在项目过程的步骤中抓取数据时，有时会发现数据抓取不完整。保存到 Excel 表格后，如下图所示。
解决方案：
这个问题很可能是页面延迟问题。数据将进入下一步，然后才能加载。解决这个问题的关键是设置延迟。可以通过以下方案解决
增加上一个动作执行后的延迟时间，可设置为800-1000。
插入延迟命令。设置操作完成运行的等待时间。
5、连接器形状
问题：
在绘制流程图的过程中，发现连接线经常比较混乱，无法按照想要的方式连接起来。
解决方案：
按住Ctrl+鼠标左键在连接线上添加点，拖动点使连接线合理。 查看全部
对于元素中的每个元素，您可以这样做：
仅上述功能就可以帮助我们做很多事情。如果您需要做一些更复杂的事情（或者只是出于好奇），请查看文档。
当然，无论数据多么重要，通常都不会被标记。您需要仔细检查源 HTML，通过您选择的逻辑进行推理，并考虑边缘情况以确保数据的正确性。接下来我们看一个例子。
9.3.2 示例：关注国会
一家数据科学公司的政策副总裁担心数据科学行业的潜在监管，并要求您量化国会对该主题的看法。他特别希望您找到所有发布“数据”新闻稿的代表。
在发布时，有一个页面收录所有代表 网站 的链接
如果您“查看源代码”，所有 网站 链接看起来像：
让我们从采集从此页面链接到的所有 URL 开始：
这将返回太多 URL。如果您查看它们，我们会以 或 中间的某种名称开头并以 . 结尾。或者 。/。
这里是使用正则表达式的好地方：
这仍然太多了，因为只有 435 名代表。如果您查看列表，则有很多重复。我们可以使用 set 来克服这些问题：
总会有一些众议院席位空缺，或者可能有一些没有网站 代表。无论如何，这已经足够了。当我们查看这些 网站 时，大多数 网站 都有新闻稿的链接。例如：
请注意，这是一个相对链接，这意味着我们需要记住原创站点。让我们抓住它：
注意
通常，像这样随便爬一个 网站 是不礼貌的。大多数 网站 都会有一个 robots.txt 文件，指示您可以多长时间抓取一次站点（以及您不应该抓取哪些路径），但由于这是国会，我们不需要特别有礼貌的。
如果您滚动查看它们，您会看到很多 /media/press release 和 media center/press release 以及其他各种地址。其中一个 URL 是 /media/press-releases。
请记住，我们的目标是找出哪些国会议员引用了“数据”。“我们将编写一个稍微通用的函数来检查是否在一页新闻稿中提到了任何给定的术语。
如果您访问该 网站 并查看源代码，似乎
标签中有每个新闻稿的片段，所以我们将使用它作为我们的第一次尝试：
让我们为它写一个快速测试：
最后，我们将找到相关的国会议员，并将他们的名字提供给政策副总裁：
当我运行这个时，我得到一个大约 20 次重复的列表。您的结果可能会有所不同。
注意
如果您查看不同的“新闻稿”页面，它们中的大多数都是分页的，每页只有 5 或 10 个新闻稿。这意味着我们只检索到了每位国会议员最近发布的几篇新闻稿。更彻底的解决方案将遍历页面并检索每个新闻稿的全文。
9.4 使用 API
许多 网站 和 Web 服务提供相应的应用程序编程接口 (APIS)，允许您以结构化格式显式请求数据。这样可以省去抓取数据的麻烦！
9.4.1 JSON（和 XML）
因为 HTTP 是一种用于转换文本的协议，所以您通过 Web API 请求的数据需要序列化为字符串格式。通常，此序列化使用 JavaScript Object Notation (JSON)。JavaScript 对象看起来很像 Python 字典，使得字符串表示非常容易解释：
我们可以使用 Python 的 json 模块来解析 JSON。特别是，我们将使用它的加载函数，它将表示 JSON 对象的字符串反序列化为 Python 对象：
有时 API 提供者可能不是那么友好，只给你 XML 格式的响应：
我们也可以使用 BeautifulSoup 从 XML 中获取数据，就像从 HTML 中获取数据一样；有关更多详细信息，请参阅文档。
9.4.2 使用API无需认证
今天的大多数 API 都要求您在使用它们之前进行身份验证。如果我们不想强迫自己遵守这个政策，API 会给出许多其他陈词滥调来阻止我们的浏览。所以，让我们看一下 GitHub 的 API，我们可以用它做一些简单的事情，而无需身份验证：
这里的 repos 是一个 Python 字典列表，其中每个字典代表我 GitHub 帐户中的一个代码存储库。（请随意替换您的用户名以从您的存储库中获取数据。您有一个 GitHub 帐户，对吗？）
我们可以使用它来找出最有可能创建存储库的月份和星期几。唯一的问题是响应中的日期是一个字符串：
Python 本身并没有非常强大的日期解析器，所以我们需要安装一个：
您所需要的可能是 dateutil.parser.parse 函数：
同样的，你可以得到我最近五个仓库的语言：
通常我们不需要在“自己发出请求并解析响应”的低级别使用 API。使用 Python 的好处之一是，有人已经构建了库，可以让您访问几乎所有您感兴趣的 API。这些库可以完成工作，并为您省去查找 API 访问的许多繁琐细节的麻烦. （如果这些库不能很好地完成它们的工作，或者它们依赖于相应 API 的失效版本，那么您将遇到巨大的麻烦。）
尽管如此，有时您仍需要操作自己的 API 访问库（或者，更常见的是，调试其他人没有的库），因此了解一些细节是件好事。
9.4.3 查找 API
如果您需要特定 网站 的数据，请查看其开发人员部分或 API 部分以获取详细信息，然后使用 关键词“python api”在 Web 上搜索相应的库。
有 Yelp API、Instagram API、Spotify API 等库。
如果您想查看具有 Python 包装器的 API 列表，可以在 GitHub (/realpython/list-of-python-api-wrappers) 上找到来自 Real Python 的 API 列表。
如果最后还是找不到自己需要的API，还是可以通过抓取来获取的。这是数据科学家的最后一招。
9.5 示例：使用 Twitter API
Twitter 是一个非常好的数据源。您可以从中获取实时新闻，可以使用它来衡量对当前事件的反应，还可以使用它来查找与特定主题相关的链接。只要您可以访问其数据，您几乎可以使用 Twitter 做任何您能想到的事情。数据可以通过其API获取。
要与 Twitter API 交互，我们需要使用 Twython 库（python -m pip install twython）。Python Twitter 实际上有很多库，但这是我用过的最好的一个。您也可以尝试其他库。
获取凭据
为了使用 Twitter 的 API，首先需要获取一些文档（无论如何，您必须拥有一个 Twitter 帐户，这样您才能成为活跃和友好的 Twitter #datascience 社区的一部分）。
注意
就像我无法控制的所有 网站 指令一样，它们在某个时候会过时，但现在仍然可以工作一段时间。（虽然在我写这本书的时候它们至少改变了一次，但祝你好运！）
以下是步骤：
1. 找到链接/。
2. 如果您还没有注册，请点击“注册”并输入您的 Twitter 用户名和密码。
3.单击应用申请开发者帐户。
4.请求访问以供您自己使用。
5.填写申请表。需要 300 个字（真的）来解释你为什么需要访问数据，所以为了通过审查，你可以告诉他们这本书以及你有多喜欢它。
6.等待不确定的时间。
7.如果您认识在 Twitter 上工作的人，请给他们发电子邮件并询问他们是否可以加快您的申请。否则，请继续等待。
8.批准后，返回应用程序部分并单击创建应用程序。
9.填写所有必填字段（同样，如果描述需要额外的字符，您可以讨论这本书以及如何找到它）。
10.单击创建。
您的应用现在应该有一个“Keys and Tokens”选项卡，其中收录一个“Consumer API Public Key”部分，其中列出了“API Public Key”和“API Key”。“注意这些钥匙；你需要它们。（并且，保守秘密！它们就像密码。）
当心
不要分享它们，不要将它们打印在书籍中，也不要将它们记录在公共 GitHub 存储库中。一种简单的方法是将它们存储在不会签入的 credentials.json 文件中，然后使用 json.loads 检索它们。另一种解决方案是将它们存储在环境变量中并使用 os.environ 检索它们。
使用 Twython
使用 Twitter API 最棘手的部分是身份验证。（事实上，这是使用大量 API 中最棘手的部分。）API 提供者希望确保您有权访问他们的数据并且您不会超出他们的使用限制。他们还想知道谁在访问他们的数据。
身份验证有点痛苦。有一种简单的方法，OAuth 2，当您只想进行简单的搜索时就足够了。还有一种复杂的方式，即 OAuth 1，当您想要执行某个操作（例如 twitter）或（尤其是对我们而言）连接到 twitter 流时，它是必需的。
所以我们坚持使用更复杂的方法，我们将尽可能地自动化。
首先，您需要您的 API 公钥和 API 密钥（有时分别称为消费者公钥和消费者密钥）。我可以从环境变量中获取它，如果需要，您可以随时替换它们：
现在我们可以实例化客户端：
暗示
此时，您可能需要考虑将 ACCESS_TOKEN 和 ACCESS_TOKEN_SECRET 保存在安全的地方，这样下次您就不必经历这个严格的过程。
一旦我们有了一个经过验证的 Twython 实例，我们就可以开始执行搜索：
如果您运行上述程序，您应该会收到一些推文，例如：
这并不是那么有趣，主要是因为 Twitter 搜索 API 只是向您显示了一些最近的结果。当你在做数据科学时，你经常想要很多推文。这就是流 API 有用的地方。它允许您连接到一个很棒的 Twitter“消防水带”。要使用它，您需要使用访问令牌进行身份验证。
为了使用 Twython 访问流 API，我们需要定义一个继承自 TwythonStreamer 并覆盖其 on_success 方法和可能的 on_error 方法的 on_success 方法：
MyStreamer 将连接到 Twitter 流并等待 Twitter 向其发送数据。每次它接收到一些数据（这里，一条推文表示为一个 Python 对象）它都会传递给 on_success 方法，如果推文是英文的，这个方法会将推文附加到推文列表中，在采集到 1000 条推文后文本后将断开与流的连接。
剩下的就是初始化并开始运行：
它将一直运行，直到采集到 1000 条推文（或直到它遇到错误），此时是时候开始分析这些推文了。例如，您可以找到最常见的标签：
每条推文都收录大量数据。您可以自己尝试各种方法，或仔细阅读 Twitter API 文档。
注意
在正式项目中，您可能不想依赖内存列表来存储推文。相反，您可能希望将推文保存在文件或数据库中，以便永久拥有它们。
9.6 扩展学习
• pandas 是数据科学用来处理（尤其是导入）数据的主要库。• Scrapy 是一个强大的库，可用于为跟踪未知链接等任务构建更复杂的网络爬虫。• Kaggle 拥有庞大的数据集。
官方数据:(16)UiBot：智能化软件机器人（以头歌抓取课程数据为例）
文章目录
一、实验平台——UiBot
官网下载链接：
UiBot 是一个机器人流程自动化服务平台。其产品包括三个模块：创造者、工人和指挥官。用户可以记录过程，通过平台一键自动生成机器人。支持可视化编程和专业模式，浏览器、Desktop、SAP等控制抓取和C、Lua、Python、.Net扩展插件和第三方SDK接入，实时监控和调整业务和权限。
UiBot产品主要包括创造者、工作者、指挥官、魔法师四大模块，为机器人的生产、执行、分发、智能提供相应的工具和平台。
Creator 是一款用于构建过程自动化机器人的机器人开发工具。
劳动者是机器人运行工具，用于运行搭建好的机器人。
指挥官是部署和管理多个机器人的控制中心。
Sorcerer 是一个 AI 能力平台，可为机器人提供执行流程自动化所需的各种 AI 能力。
二、项目功能及实现1、项目介绍
机器人的主要目标是自动捕获热门歌曲页面上提交的学生培训。
机器人会打开头曲页面，点击我的头像查看课程，进入“XX课程”。点击进入过期培训计划，我的账号可以查看每个学员的培训过关状态。
为了遍历物品列表，机器人抓取过期页面上的所有物品名称。因为页面太长，无法智能识别抓取，提取的数据也无法直接转成字符串。因此，将所有训练项写入Excel，然后读出，在网络搜索栏中依次搜索，遍历所有训练项。
在培训详情中，所有学生提交的信息都会被抓取并输出到Excel表格中。一般来说，学员应在培训项目结束后按时通关。对于异常提交，如延迟通关、未通关、未开通等，将在Excel中以不同颜色突出显示，并在处理过程中保留各种异常情况的学生。号码。
最后，将统计结果写入 Excel 单元格，以捕获未完成作业的学生组。
最终的Excel效果如图。
2、 项目流程（1）全局变量设置
为了实现流程图中的数据共享，本项目设置了以下流程图变量，即全局变量。它将在运行整个项目时创建和共享。全局变量的设置可以参考报告中的章节。
(2）页面登录和跳转
在这个过程中，机器人主要实现以下步骤
机器人会自动打开浏览器并访问网站。由于已在本地计算机上自动登录，因此无需再次登录。点击我的头像直接进入我的教学内容。
选择“大学计算机基础”
点击课程后，默认进入培训作业页面，查看过期项目。
(3）Excel记录项名称和编号
因为要遍历每个训练项目，以后再爬取数据，所以在这个流程块中，要获取所有的训练名称，这样就可以依次进入对应的训练页面。但是，直接从网页爬取的数据并不是纯字符串。参见解决此问题的解题方法。
自动将所有训练名称保存到训练 details.xlsx。
(4）搜索爬取第i个训练项目
CurProject标识当前遍历的训练项目个数，初始值为0。这部分流程涉及到遍历，在流程块外实现，循环的具体内容在流程块内实现，即进入第i个训练项目爬取学生项目的完成情况。涉及以下步骤：
CurProject 代表当前训练项目的序号。进入本节后+1会从第一个项目开始遍历。
读取training details.xlsx的Sheet1工作表中A&CurProject单元格的数据，即培训项目的名称。比如第一个项目是von Neuy xxxx。
在页面的搜索框中输入项目名称，回车，点击面板进入项目的工作列表
爬取页面数据，由于页面是表格形式，可以快速爬取。设置要翻页的页数。由于每个训练项目都是同一个学生参加，所以要翻页数固定为4。这里可能会出现数据采集不完整的问题，解决问题可以看解决方案。
同时，为了打开页面而不在第一页，可以设置页面滚动条，滑动到页面选择，选择第一页然后爬取数据。添加此操作可以防止页面错误和不完整的数据抓取。
(5）新建工作表，重命名写入，删除无效列
对于不同的训练任务，在Excel中会存储在不同的工作表中，表名就是训练名，所以需要如下步骤。
此时会发现有很多列数据不起作用，所以设置删除这些列。
(6）Excel 亮点和统计数据
由于同学们的投稿分为四种情况：准时清关、迟报清关、未清关、未开关，后三者被视为异常情况，需要记录和统计，使用Late,取消订阅并取消开始录制。
数据写入时，遍历每一行数据，查看每个学生对应的作业状态。根据作业状态（IsSubmit）判断条件。如果是异常状态，会用对应的单元格和文字的颜色高亮，对应变量的值为+1。
最后将每个异常情况的统计值列在工作表J1:K4的位置。
因为要进入下一个循环，所以需要关闭当前标签页（即关闭第i项的提交详情界面）。
(7） 循环执行(4）-(6）
循环条件：CurProject>=TrainNum。其中，CurProject代表当前遍历的项目序号，TrainNum代表训练项目总数。
也就是说，对于每个项目，都会进行一次搜索操作。得到搜索结果后，会自动点击进入训练项目，抓取学员提交的内容。在Excel中新建工作表，命名训练项目名称，写入数据，删除无用数据，异常情况高亮统计，可视化。
(8）关闭页面和表单
遍历完所有训练项后，关闭选项卡和表单，流程结束。
三、 问题解决 1、 全局变量
问题：
在流程图中，每个block都实现了自己的主要功能，但也有一些数据交互和共享功能。如果在每个进程块中输出一些变量并在下一个进程块中接收，那么变量的传输将变得非常繁琐。观看较早的教学视频只会发现这种交付方式。 【参考】
解决方案：
但是新版开发者指南提供了一些全局变量、循环逻辑和流程块的相关操作。 【参考】，然后可以设置全局变量，面板中的操作会给变量附加新的值，方便进程间的数据传递。
2、插件配置
问题：
在项目过程的步骤中，你会发现当Chrome浏览器设置为打开指定链接时，机器人可以打开Chrome，但无法正确跳转到页面。
解决方案：
需要安装Chrome插件，在首页-工具-Chrome扩展中安装，在浏览器设置-扩展中启用扩展。其他浏览器也可以相应地安装扩展。
参考链接：
3、 获取数据后获取纯字符串
问题：
在项目过程的步骤中，希望获取每个训练项目的名称字符串，实现遍历点击。但是你会发现数据抓取的结果是一个列表，每个item的输出也是一个列表。
爬取得到的数据如下图所示。不是纯字符串，不符合预期。
解决方案：
我想到的解决方案是先将数据写入Excel。然后阅读 Excel 内容。此时读取的字符串是纯字符串，不是列表。
4、数据采集不完整
问题：
在项目过程的步骤中抓取数据时，有时会发现数据抓取不完整。保存到 Excel 表格后，如下图所示。
解决方案：
这个问题很可能是页面延迟问题。数据将进入下一步，然后才能加载。解决这个问题的关键是设置延迟。可以通过以下方案解决
增加上一个动作执行后的延迟时间，可设置为800-1000。
插入延迟命令。设置操作完成运行的等待时间。
5、连接器形状
问题：
在绘制流程图的过程中，发现连接线经常比较混乱，无法按照想要的方式连接起来。
解决方案：
按住Ctrl+鼠标左键在连接线上添加点，拖动点使连接线合理。 查看全部
解密:Python数据分析系列（09）：获取数据
对于元素中的每个元素，您可以这样做：
仅上述功能就可以帮助我们做很多事情。如果您需要做一些更复杂的事情（或者只是出于好奇），请查看文档。
当然，无论数据多么重要，通常都不会被标记。您需要仔细检查源 HTML，通过您选择的逻辑进行推理，并考虑边缘情况以确保数据的正确性。接下来我们看一个例子。
9.3.2 示例：关注国会
一家数据科学公司的政策副总裁担心数据科学行业的潜在监管，并要求您量化国会对该主题的看法。他特别希望您找到所有发布“数据”新闻稿的代表。
在发布时，有一个页面收录所有代表 网站 的链接
如果您“查看源代码”，所有 网站 链接看起来像：
让我们从采集从此页面链接到的所有 URL 开始：
这将返回太多 URL。如果您查看它们，我们会以 或 中间的某种名称开头并以 . 结尾。或者 。/。
这里是使用正则表达式的好地方：
这仍然太多了，因为只有 435 名代表。如果您查看列表，则有很多重复。我们可以使用 set 来克服这些问题：
总会有一些众议院席位空缺，或者可能有一些没有网站 代表。无论如何，这已经足够了。当我们查看这些 网站 时，大多数 网站 都有新闻稿的链接。例如：
请注意，这是一个相对链接，这意味着我们需要记住原创站点。让我们抓住它：
注意
通常，像这样随便爬一个 网站 是不礼貌的。大多数 网站 都会有一个 robots.txt 文件，指示您可以多长时间抓取一次站点（以及您不应该抓取哪些路径），但由于这是国会，我们不需要特别有礼貌的。
如果您滚动查看它们，您会看到很多 /media/press release 和 media center/press release 以及其他各种地址。其中一个 URL 是 /media/press-releases。
请记住，我们的目标是找出哪些国会议员引用了“数据”。“我们将编写一个稍微通用的函数来检查是否在一页新闻稿中提到了任何给定的术语。
如果您访问该 网站 并查看源代码，似乎
标签中有每个新闻稿的片段，所以我们将使用它作为我们的第一次尝试：
让我们为它写一个快速测试：
最后，我们将找到相关的国会议员，并将他们的名字提供给政策副总裁：
当我运行这个时，我得到一个大约 20 次重复的列表。您的结果可能会有所不同。
注意
如果您查看不同的“新闻稿”页面，它们中的大多数都是分页的，每页只有 5 或 10 个新闻稿。这意味着我们只检索到了每位国会议员最近发布的几篇新闻稿。更彻底的解决方案将遍历页面并检索每个新闻稿的全文。
9.4 使用 API
许多 网站 和 Web 服务提供相应的应用程序编程接口 (APIS)，允许您以结构化格式显式请求数据。这样可以省去抓取数据的麻烦！
9.4.1 JSON（和 XML）
因为 HTTP 是一种用于转换文本的协议，所以您通过 Web API 请求的数据需要序列化为字符串格式。通常，此序列化使用 JavaScript Object Notation (JSON)。JavaScript 对象看起来很像 Python 字典，使得字符串表示非常容易解释：
我们可以使用 Python 的 json 模块来解析 JSON。特别是，我们将使用它的加载函数，它将表示 JSON 对象的字符串反序列化为 Python 对象：
有时 API 提供者可能不是那么友好，只给你 XML 格式的响应：
我们也可以使用 BeautifulSoup 从 XML 中获取数据，就像从 HTML 中获取数据一样；有关更多详细信息，请参阅文档。
9.4.2 使用API无需认证
今天的大多数 API 都要求您在使用它们之前进行身份验证。如果我们不想强迫自己遵守这个政策，API 会给出许多其他陈词滥调来阻止我们的浏览。所以，让我们看一下 GitHub 的 API，我们可以用它做一些简单的事情，而无需身份验证：
这里的 repos 是一个 Python 字典列表，其中每个字典代表我 GitHub 帐户中的一个代码存储库。（请随意替换您的用户名以从您的存储库中获取数据。您有一个 GitHub 帐户，对吗？）
我们可以使用它来找出最有可能创建存储库的月份和星期几。唯一的问题是响应中的日期是一个字符串：
Python 本身并没有非常强大的日期解析器，所以我们需要安装一个：
您所需要的可能是 dateutil.parser.parse 函数：
同样的，你可以得到我最近五个仓库的语言：
通常我们不需要在“自己发出请求并解析响应”的低级别使用 API。使用 Python 的好处之一是，有人已经构建了库，可以让您访问几乎所有您感兴趣的 API。这些库可以完成工作，并为您省去查找 API 访问的许多繁琐细节的麻烦. （如果这些库不能很好地完成它们的工作，或者它们依赖于相应 API 的失效版本，那么您将遇到巨大的麻烦。）
尽管如此，有时您仍需要操作自己的 API 访问库（或者，更常见的是，调试其他人没有的库），因此了解一些细节是件好事。
9.4.3 查找 API
如果您需要特定 网站 的数据，请查看其开发人员部分或 API 部分以获取详细信息，然后使用 关键词“python api”在 Web 上搜索相应的库。
有 Yelp API、Instagram API、Spotify API 等库。
如果您想查看具有 Python 包装器的 API 列表，可以在 GitHub (/realpython/list-of-python-api-wrappers) 上找到来自 Real Python 的 API 列表。
如果最后还是找不到自己需要的API，还是可以通过抓取来获取的。这是数据科学家的最后一招。
9.5 示例：使用 Twitter API
Twitter 是一个非常好的数据源。您可以从中获取实时新闻，可以使用它来衡量对当前事件的反应，还可以使用它来查找与特定主题相关的链接。只要您可以访问其数据，您几乎可以使用 Twitter 做任何您能想到的事情。数据可以通过其API获取。
要与 Twitter API 交互，我们需要使用 Twython 库（python -m pip install twython）。Python Twitter 实际上有很多库，但这是我用过的最好的一个。您也可以尝试其他库。
获取凭据
为了使用 Twitter 的 API，首先需要获取一些文档（无论如何，您必须拥有一个 Twitter 帐户，这样您才能成为活跃和友好的 Twitter #datascience 社区的一部分）。
注意
就像我无法控制的所有 网站 指令一样，它们在某个时候会过时，但现在仍然可以工作一段时间。（虽然在我写这本书的时候它们至少改变了一次，但祝你好运！）
以下是步骤：
1. 找到链接/。
2. 如果您还没有注册，请点击“注册”并输入您的 Twitter 用户名和密码。
3.单击应用申请开发者帐户。
4.请求访问以供您自己使用。
5.填写申请表。需要 300 个字（真的）来解释你为什么需要访问数据，所以为了通过审查，你可以告诉他们这本书以及你有多喜欢它。
6.等待不确定的时间。
7.如果您认识在 Twitter 上工作的人，请给他们发电子邮件并询问他们是否可以加快您的申请。否则，请继续等待。
8.批准后，返回应用程序部分并单击创建应用程序。
9.填写所有必填字段（同样，如果描述需要额外的字符，您可以讨论这本书以及如何找到它）。
10.单击创建。
您的应用现在应该有一个“Keys and Tokens”选项卡，其中收录一个“Consumer API Public Key”部分，其中列出了“API Public Key”和“API Key”。“注意这些钥匙；你需要它们。（并且，保守秘密！它们就像密码。）
当心
不要分享它们，不要将它们打印在书籍中，也不要将它们记录在公共 GitHub 存储库中。一种简单的方法是将它们存储在不会签入的 credentials.json 文件中，然后使用 json.loads 检索它们。另一种解决方案是将它们存储在环境变量中并使用 os.environ 检索它们。
使用 Twython
使用 Twitter API 最棘手的部分是身份验证。（事实上，这是使用大量 API 中最棘手的部分。）API 提供者希望确保您有权访问他们的数据并且您不会超出他们的使用限制。他们还想知道谁在访问他们的数据。
身份验证有点痛苦。有一种简单的方法，OAuth 2，当您只想进行简单的搜索时就足够了。还有一种复杂的方式，即 OAuth 1，当您想要执行某个操作（例如 twitter）或（尤其是对我们而言）连接到 twitter 流时，它是必需的。
所以我们坚持使用更复杂的方法，我们将尽可能地自动化。
首先，您需要您的 API 公钥和 API 密钥（有时分别称为消费者公钥和消费者密钥）。我可以从环境变量中获取它，如果需要，您可以随时替换它们：
现在我们可以实例化客户端：
暗示
此时，您可能需要考虑将 ACCESS_TOKEN 和 ACCESS_TOKEN_SECRET 保存在安全的地方，这样下次您就不必经历这个严格的过程。
一旦我们有了一个经过验证的 Twython 实例，我们就可以开始执行搜索：
如果您运行上述程序，您应该会收到一些推文，例如：
这并不是那么有趣，主要是因为 Twitter 搜索 API 只是向您显示了一些最近的结果。当你在做数据科学时，你经常想要很多推文。这就是流 API 有用的地方。它允许您连接到一个很棒的 Twitter“消防水带”。要使用它，您需要使用访问令牌进行身份验证。
为了使用 Twython 访问流 API，我们需要定义一个继承自 TwythonStreamer 并覆盖其 on_success 方法和可能的 on_error 方法的 on_success 方法：
MyStreamer 将连接到 Twitter 流并等待 Twitter 向其发送数据。每次它接收到一些数据（这里，一条推文表示为一个 Python 对象）它都会传递给 on_success 方法，如果推文是英文的，这个方法会将推文附加到推文列表中，在采集到 1000 条推文后文本后将断开与流的连接。
剩下的就是初始化并开始运行：
它将一直运行，直到采集到 1000 条推文（或直到它遇到错误），此时是时候开始分析这些推文了。例如，您可以找到最常见的标签：
每条推文都收录大量数据。您可以自己尝试各种方法，或仔细阅读 Twitter API 文档。
注意
在正式项目中，您可能不想依赖内存列表来存储推文。相反，您可能希望将推文保存在文件或数据库中，以便永久拥有它们。
9.6 扩展学习
• pandas 是数据科学用来处理（尤其是导入）数据的主要库。• Scrapy 是一个强大的库，可用于为跟踪未知链接等任务构建更复杂的网络爬虫。• Kaggle 拥有庞大的数据集。
官方数据:(16)UiBot：智能化软件机器人（以头歌抓取课程数据为例）
文章目录
一、实验平台——UiBot
官网下载链接：
UiBot 是一个机器人流程自动化服务平台。其产品包括三个模块：创造者、工人和指挥官。用户可以记录过程，通过平台一键自动生成机器人。支持可视化编程和专业模式，浏览器、Desktop、SAP等控制抓取和C、Lua、Python、.Net扩展插件和第三方SDK接入，实时监控和调整业务和权限。
UiBot产品主要包括创造者、工作者、指挥官、魔法师四大模块，为机器人的生产、执行、分发、智能提供相应的工具和平台。
Creator 是一款用于构建过程自动化机器人的机器人开发工具。
劳动者是机器人运行工具，用于运行搭建好的机器人。
指挥官是部署和管理多个机器人的控制中心。
Sorcerer 是一个 AI 能力平台，可为机器人提供执行流程自动化所需的各种 AI 能力。
二、项目功能及实现1、项目介绍
机器人的主要目标是自动捕获热门歌曲页面上提交的学生培训。
机器人会打开头曲页面，点击我的头像查看课程，进入“XX课程”。点击进入过期培训计划，我的账号可以查看每个学员的培训过关状态。
为了遍历物品列表，机器人抓取过期页面上的所有物品名称。因为页面太长，无法智能识别抓取，提取的数据也无法直接转成字符串。因此，将所有训练项写入Excel，然后读出，在网络搜索栏中依次搜索，遍历所有训练项。
在培训详情中，所有学生提交的信息都会被抓取并输出到Excel表格中。一般来说，学员应在培训项目结束后按时通关。对于异常提交，如延迟通关、未通关、未开通等，将在Excel中以不同颜色突出显示，并在处理过程中保留各种异常情况的学生。号码。
最后，将统计结果写入 Excel 单元格，以捕获未完成作业的学生组。
最终的Excel效果如图。
2、 项目流程（1）全局变量设置
为了实现流程图中的数据共享，本项目设置了以下流程图变量，即全局变量。它将在运行整个项目时创建和共享。全局变量的设置可以参考报告中的章节。
(2）页面登录和跳转
在这个过程中，机器人主要实现以下步骤
机器人会自动打开浏览器并访问网站。由于已在本地计算机上自动登录，因此无需再次登录。点击我的头像直接进入我的教学内容。
选择“大学计算机基础”
点击课程后，默认进入培训作业页面，查看过期项目。
(3）Excel记录项名称和编号
因为要遍历每个训练项目，以后再爬取数据，所以在这个流程块中，要获取所有的训练名称，这样就可以依次进入对应的训练页面。但是，直接从网页爬取的数据并不是纯字符串。参见解决此问题的解题方法。
自动将所有训练名称保存到训练 details.xlsx。
(4）搜索爬取第i个训练项目
CurProject标识当前遍历的训练项目个数，初始值为0。这部分流程涉及到遍历，在流程块外实现，循环的具体内容在流程块内实现，即进入第i个训练项目爬取学生项目的完成情况。涉及以下步骤：
CurProject 代表当前训练项目的序号。进入本节后+1会从第一个项目开始遍历。
读取training details.xlsx的Sheet1工作表中A&CurProject单元格的数据，即培训项目的名称。比如第一个项目是von Neuy xxxx。
在页面的搜索框中输入项目名称，回车，点击面板进入项目的工作列表
爬取页面数据，由于页面是表格形式，可以快速爬取。设置要翻页的页数。由于每个训练项目都是同一个学生参加，所以要翻页数固定为4。这里可能会出现数据采集不完整的问题，解决问题可以看解决方案。
同时，为了打开页面而不在第一页，可以设置页面滚动条，滑动到页面选择，选择第一页然后爬取数据。添加此操作可以防止页面错误和不完整的数据抓取。
(5）新建工作表，重命名写入，删除无效列
对于不同的训练任务，在Excel中会存储在不同的工作表中，表名就是训练名，所以需要如下步骤。
此时会发现有很多列数据不起作用，所以设置删除这些列。
(6）Excel 亮点和统计数据
由于同学们的投稿分为四种情况：准时清关、迟报清关、未清关、未开关，后三者被视为异常情况，需要记录和统计，使用Late,取消订阅并取消开始录制。
数据写入时，遍历每一行数据，查看每个学生对应的作业状态。根据作业状态（IsSubmit）判断条件。如果是异常状态，会用对应的单元格和文字的颜色高亮，对应变量的值为+1。
最后将每个异常情况的统计值列在工作表J1:K4的位置。
因为要进入下一个循环，所以需要关闭当前标签页（即关闭第i项的提交详情界面）。
(7） 循环执行(4）-(6）
循环条件：CurProject>=TrainNum。其中，CurProject代表当前遍历的项目序号，TrainNum代表训练项目总数。
也就是说，对于每个项目，都会进行一次搜索操作。得到搜索结果后，会自动点击进入训练项目，抓取学员提交的内容。在Excel中新建工作表，命名训练项目名称，写入数据，删除无用数据，异常情况高亮统计，可视化。
(8）关闭页面和表单
遍历完所有训练项后，关闭选项卡和表单，流程结束。
三、 问题解决 1、 全局变量
问题：
在流程图中，每个block都实现了自己的主要功能，但也有一些数据交互和共享功能。如果在每个进程块中输出一些变量并在下一个进程块中接收，那么变量的传输将变得非常繁琐。观看较早的教学视频只会发现这种交付方式。 【参考】
解决方案：
但是新版开发者指南提供了一些全局变量、循环逻辑和流程块的相关操作。 【参考】，然后可以设置全局变量，面板中的操作会给变量附加新的值，方便进程间的数据传递。
2、插件配置
问题：
在项目过程的步骤中，你会发现当Chrome浏览器设置为打开指定链接时，机器人可以打开Chrome，但无法正确跳转到页面。
解决方案：
需要安装Chrome插件，在首页-工具-Chrome扩展中安装，在浏览器设置-扩展中启用扩展。其他浏览器也可以相应地安装扩展。
参考链接：
3、 获取数据后获取纯字符串
问题：
在项目过程的步骤中，希望获取每个训练项目的名称字符串，实现遍历点击。但是你会发现数据抓取的结果是一个列表，每个item的输出也是一个列表。
爬取得到的数据如下图所示。不是纯字符串，不符合预期。
解决方案：
我想到的解决方案是先将数据写入Excel。然后阅读 Excel 内容。此时读取的字符串是纯字符串，不是列表。
4、数据采集不完整
问题：
在项目过程的步骤中抓取数据时，有时会发现数据抓取不完整。保存到 Excel 表格后，如下图所示。
解决方案：
这个问题很可能是页面延迟问题。数据将进入下一步，然后才能加载。解决这个问题的关键是设置延迟。可以通过以下方案解决
增加上一个动作执行后的延迟时间，可设置为800-1000。
插入延迟命令。设置操作完成运行的等待时间。
5、连接器形状
问题：
在绘制流程图的过程中，发现连接线经常比较混乱，无法按照想要的方式连接起来。
解决方案：
按住Ctrl+鼠标左键在连接线上添加点，拖动点使连接线合理。
从网页抓取数据通常需要用到控件..localstorage
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 76 次浏览 • 2022-09-12 21:00
从网页抓取数据通常需要用到控件..localstorage
从网页抓取数据通常需要用到翻页控件.localstorage和html页面html标签的属性，会事先加密，在浏览器上加载完数据，这时候可以用websocket来传输.爬虫的localstorage和cookie用于存储用户数据，这里的用户名和密码存储在本地或者服务器上.浏览器会封装有一些api来读取localstorage或者cookie中的数据，包括session，而对于websocket，必须要使用socket对象，socket是一个函数，它有可能封装着一个或者多个api，无论是用于登录还是post请求，其中封装的api不会反过来用.网页加载完毕后，浏览器会做些事情，因为html不是一个整体，它包含大量的单独标签，所以要使用页面html元素，可以用css标签和javascript.如果html中包含单个dom元素，就必须要通过request与其建立连接，然后才能使用html标签，建立连接过程为:首先登录成功，然后获取到api，然后才能利用这个dom元素建立连接.当然也可以不要建立连接，直接去读取数据也行.浏览器还提供了一个window对象，被设计为和cookie对象相同的功能，但是不同的是window不需要在浏览器上显示，而且它自己也可以运行，可以创建一个window对象，来放置加载的url以及其它.可以利用html元素实现一些抓取功能，如链接栏中的数据，这里要用到urllib.request.session将url加载成json格式，存放在一个window对象里.然后再post请求.当然你如果知道urllib.request.session有一个守护线程来处理，可以省很多麻烦.另外，websocket有一个对象，可以存放着这些http请求的信息.这样可以一目了然的看到请求的所有信息.网页信息这些信息包括站点的页面logo，统计代码的链接，是否被访问过，ip地址，这里ip和ip地址的最长链接最长的链接是204。
除了地址信息，还有页面的url,它对应的是http协议的url.最后就是返回的json对象，这个是javascript对象.那么这些对象可以哪里获取？直接存放到javascript中就可以实现.使用jquerymatch可以实现：获取style属性的值;jquerytext-align-items(param):返回值是canvas对象；返回html中字符串的内容；html对象中会携带标签的绝对路径;标签中会携带标签的值;(这个示例是针对dom元素)详细请看jquerymatch.不是很理解可以直接跳过.cookie值存放到html元素中，javascript操作cookie，就是使用session。
通过post请求服务器来获取，或者是创建websocket来加载文件。javascript的cookie是个名词，并不是一个存储对。 查看全部
从网页抓取数据通常需要用到翻页控件.localstorage和html页面html标签的属性，会事先加密，在浏览器上加载完数据，这时候可以用websocket来传输.爬虫的localstorage和cookie用于存储用户数据，这里的用户名和密码存储在本地或者服务器上.浏览器会封装有一些api来读取localstorage或者cookie中的数据，包括session，而对于websocket，必须要使用socket对象，socket是一个函数，它有可能封装着一个或者多个api，无论是用于登录还是post请求，其中封装的api不会反过来用.网页加载完毕后，浏览器会做些事情，因为html不是一个整体，它包含大量的单独标签，所以要使用页面html元素，可以用css标签和javascript.如果html中包含单个dom元素，就必须要通过request与其建立连接，然后才能使用html标签，建立连接过程为:首先登录成功，然后获取到api，然后才能利用这个dom元素建立连接.当然也可以不要建立连接，直接去读取数据也行.浏览器还提供了一个window对象，被设计为和cookie对象相同的功能，但是不同的是window不需要在浏览器上显示，而且它自己也可以运行，可以创建一个window对象，来放置加载的url以及其它.可以利用html元素实现一些抓取功能，如链接栏中的数据，这里要用到urllib.request.session将url加载成json格式，存放在一个window对象里.然后再post请求.当然你如果知道urllib.request.session有一个守护线程来处理，可以省很多麻烦.另外，websocket有一个对象，可以存放着这些http请求的信息.这样可以一目了然的看到请求的所有信息.网页信息这些信息包括站点的页面logo，统计代码的链接，是否被访问过，ip地址，这里ip和ip地址的最长链接最长的链接是204。
除了地址信息，还有页面的url,它对应的是http协议的url.最后就是返回的json对象，这个是javascript对象.那么这些对象可以哪里获取？直接存放到javascript中就可以实现.使用jquerymatch可以实现：获取style属性的值;jquerytext-align-items(param):返回值是canvas对象；返回html中字符串的内容；html对象中会携带标签的绝对路径;标签中会携带标签的值;(这个示例是针对dom元素)详细请看jquerymatch.不是很理解可以直接跳过.cookie值存放到html元素中，javascript操作cookie，就是使用session。
通过post请求服务器来获取，或者是创建websocket来加载文件。javascript的cookie是个名词，并不是一个存储对。 查看全部
从网页抓取数据通常需要用到控件..localstorage
从网页抓取数据通常需要用到翻页控件.localstorage和html页面html标签的属性，会事先加密，在浏览器上加载完数据，这时候可以用websocket来传输.爬虫的localstorage和cookie用于存储用户数据，这里的用户名和密码存储在本地或者服务器上.浏览器会封装有一些api来读取localstorage或者cookie中的数据，包括session，而对于websocket，必须要使用socket对象，socket是一个函数，它有可能封装着一个或者多个api，无论是用于登录还是post请求，其中封装的api不会反过来用.网页加载完毕后，浏览器会做些事情，因为html不是一个整体，它包含大量的单独标签，所以要使用页面html元素，可以用css标签和javascript.如果html中包含单个dom元素，就必须要通过request与其建立连接，然后才能使用html标签，建立连接过程为:首先登录成功，然后获取到api，然后才能利用这个dom元素建立连接.当然也可以不要建立连接，直接去读取数据也行.浏览器还提供了一个window对象，被设计为和cookie对象相同的功能，但是不同的是window不需要在浏览器上显示，而且它自己也可以运行，可以创建一个window对象，来放置加载的url以及其它.可以利用html元素实现一些抓取功能，如链接栏中的数据，这里要用到urllib.request.session将url加载成json格式，存放在一个window对象里.然后再post请求.当然你如果知道urllib.request.session有一个守护线程来处理，可以省很多麻烦.另外，websocket有一个对象，可以存放着这些http请求的信息.这样可以一目了然的看到请求的所有信息.网页信息这些信息包括站点的页面logo，统计代码的链接，是否被访问过，ip地址，这里ip和ip地址的最长链接最长的链接是204。
除了地址信息，还有页面的url,它对应的是http协议的url.最后就是返回的json对象，这个是javascript对象.那么这些对象可以哪里获取？直接存放到javascript中就可以实现.使用jquerymatch可以实现：获取style属性的值;jquerytext-align-items(param):返回值是canvas对象；返回html中字符串的内容；html对象中会携带标签的绝对路径;标签中会携带标签的值;(这个示例是针对dom元素)详细请看jquerymatch.不是很理解可以直接跳过.cookie值存放到html元素中，javascript操作cookie，就是使用session。
通过post请求服务器来获取，或者是创建websocket来加载文件。javascript的cookie是个名词，并不是一个存储对。
json内容用java编写一个解析器（上图）
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 156 次浏览 • 2022-09-11 18:01
json内容用java编写一个解析器（上图）
从网页抓取数据有一个问题，那就是代码整理和显示兼容性的问题，在抓取数据不能很方便的显示在网页上时，解决办法就是做索引，那这对于已经形成的excel框架，那就没有解决办法了，就只能挂后台或者做专门的mysql数据库抓取，个人不太推荐这种做法，效率低下，可以通过增加相应的后台操作，将excel数据转化为json格式的格式，然后再进行抓取解析工作，这样的话就可以绕过字符串转换，直接抓取json数据进行解析，这里推荐powerbiforexcel,可以将json数据转化为纯文本格式，在读取json数据时只需要传递要读取的数据即可，这就是将json转化为纯文本格式的后台功能，目前最新版的powerbiforexcelv7.1是这样，上图1是excel数据转json格式的代码，传递了一个sql字段，图2是powerbi自带json数据解析的sql语句示例，建议实践抓取数据是json格式，不然会比较麻烦，并且会影响到后续各种处理。
楼上都讲的挺好，我补充下实现思路。web端抓取需要文件路径及你想抓取的数据格式，也可以采用正则表达式匹配文件夹内容，正则表达式自己百度一下，有的用。推荐用下"百度文库bd"这个链接，因为上传后就有匹配条件了，即www查看教程就知道其实百度文库的网址为：，如果是wps点开浏览器输入就是一样的。这里把excel文件存为表格，然后添加扩展名".pdf",即会和excel一样，可以实现文件读取。
把你想要抓取的json内容用java编写一个解析器（比如json.parse(json.stringify(path,path1,path2))）可以实现抓取并存为excel文件,js可以使用web上的scribaction来读取并存为json文件。如果只是小小的抓取数据，可以在excelpro上用"tableau"模块来管理数据，然后让pro来抓取数据。最后推荐下"powerbi源码分享"专栏，有文档分享，还有个人demo以及详细的演示动态。 查看全部
从网页抓取数据有一个问题，那就是代码整理和显示兼容性的问题，在抓取数据不能很方便的显示在网页上时，解决办法就是做索引，那这对于已经形成的excel框架，那就没有解决办法了，就只能挂后台或者做专门的mysql数据库抓取，个人不太推荐这种做法，效率低下，可以通过增加相应的后台操作，将excel数据转化为json格式的格式，然后再进行抓取解析工作，这样的话就可以绕过字符串转换，直接抓取json数据进行解析，这里推荐powerbiforexcel,可以将json数据转化为纯文本格式，在读取json数据时只需要传递要读取的数据即可，这就是将json转化为纯文本格式的后台功能，目前最新版的powerbiforexcelv7.1是这样，上图1是excel数据转json格式的代码，传递了一个sql字段，图2是powerbi自带json数据解析的sql语句示例，建议实践抓取数据是json格式，不然会比较麻烦，并且会影响到后续各种处理。
楼上都讲的挺好，我补充下实现思路。web端抓取需要文件路径及你想抓取的数据格式，也可以采用正则表达式匹配文件夹内容，正则表达式自己百度一下，有的用。推荐用下"百度文库bd"这个链接，因为上传后就有匹配条件了，即www查看教程就知道其实百度文库的网址为：，如果是wps点开浏览器输入就是一样的。这里把excel文件存为表格，然后添加扩展名".pdf",即会和excel一样，可以实现文件读取。
把你想要抓取的json内容用java编写一个解析器（比如json.parse(json.stringify(path,path1,path2))）可以实现抓取并存为excel文件,js可以使用web上的scribaction来读取并存为json文件。如果只是小小的抓取数据，可以在excelpro上用"tableau"模块来管理数据，然后让pro来抓取数据。最后推荐下"powerbi源码分享"专栏，有文档分享，还有个人demo以及详细的演示动态。 查看全部
json内容用java编写一个解析器（上图）
从网页抓取数据有一个问题，那就是代码整理和显示兼容性的问题，在抓取数据不能很方便的显示在网页上时，解决办法就是做索引，那这对于已经形成的excel框架，那就没有解决办法了，就只能挂后台或者做专门的mysql数据库抓取，个人不太推荐这种做法，效率低下，可以通过增加相应的后台操作，将excel数据转化为json格式的格式，然后再进行抓取解析工作，这样的话就可以绕过字符串转换，直接抓取json数据进行解析，这里推荐powerbiforexcel,可以将json数据转化为纯文本格式，在读取json数据时只需要传递要读取的数据即可，这就是将json转化为纯文本格式的后台功能，目前最新版的powerbiforexcelv7.1是这样，上图1是excel数据转json格式的代码，传递了一个sql字段，图2是powerbi自带json数据解析的sql语句示例，建议实践抓取数据是json格式，不然会比较麻烦，并且会影响到后续各种处理。
楼上都讲的挺好，我补充下实现思路。web端抓取需要文件路径及你想抓取的数据格式，也可以采用正则表达式匹配文件夹内容，正则表达式自己百度一下，有的用。推荐用下"百度文库bd"这个链接，因为上传后就有匹配条件了，即www查看教程就知道其实百度文库的网址为：，如果是wps点开浏览器输入就是一样的。这里把excel文件存为表格，然后添加扩展名".pdf",即会和excel一样，可以实现文件读取。
把你想要抓取的json内容用java编写一个解析器（比如json.parse(json.stringify(path,path1,path2))）可以实现抓取并存为excel文件,js可以使用web上的scribaction来读取并存为json文件。如果只是小小的抓取数据，可以在excelpro上用"tableau"模块来管理数据，然后让pro来抓取数据。最后推荐下"powerbi源码分享"专栏，有文档分享，还有个人demo以及详细的演示动态。
从网页抓取数据，看得到这个网站关于那些内容。
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 96 次浏览 • 2022-08-30 20:04
从网页抓取数据，看得到这个网站关于那些内容。
从网页抓取数据，看得到这个网站关于那些内容。但要把这些数据分析出来，也是一个科学问题，离不开机器学习，大数据，高性能计算等等，对于一个个单独网站来说，去预测，远不如用一个全网爬虫来得快，有效。数据要有价值，是否准确，并不是最关键的，重要的是，你爬取到的数据，在什么情况下，能给你带来生意。不可否认，数据分析对未来投资和创业可能带来巨大的帮助，但不可避免的是，用这些数据去做事情，肯定有一定的风险。祝好！。
不可信，因为数据是抓取的，会被数据爬虫带走，不值钱的。当然，如果你有消息源或者资金，倒是值钱的。如果想在网上赚钱，还是要学点其他的，编程什么的。打个比方，你真要把域名卖出去，这个域名值多少钱？能干啥？域名值钱，就是因为在网上想赚钱，域名就值钱。
可信，爬虫的数据抓取原理是有漏洞的，只要有一点数据就有抓取，所以爬虫得到的结果根本经不起推敲，
任何数据都不能代表一个网站，这里是站长大佬，
我感觉可信，刚刚有个朋友让我抓包看人家的信息，我看了之后是一些名字，电话号码，这些都是可以抓的，
不可信，淘宝联盟那边得到的数据有很多是胡编乱造的，上架什么商品，哪些宝贝，有那些关联宝贝，标题如何写的，发货方式发给他的数据等等， 查看全部
从网页抓取数据，看得到这个网站关于那些内容。但要把这些数据分析出来，也是一个科学问题，离不开机器学习，大数据，高性能计算等等，对于一个个单独网站来说，去预测，远不如用一个全网爬虫来得快，有效。数据要有价值，是否准确，并不是最关键的，重要的是，你爬取到的数据，在什么情况下，能给你带来生意。不可否认，数据分析对未来投资和创业可能带来巨大的帮助，但不可避免的是，用这些数据去做事情，肯定有一定的风险。祝好！。
不可信，因为数据是抓取的，会被数据爬虫带走，不值钱的。当然，如果你有消息源或者资金，倒是值钱的。如果想在网上赚钱，还是要学点其他的，编程什么的。打个比方，你真要把域名卖出去，这个域名值多少钱？能干啥？域名值钱，就是因为在网上想赚钱，域名就值钱。
可信，爬虫的数据抓取原理是有漏洞的，只要有一点数据就有抓取，所以爬虫得到的结果根本经不起推敲，
任何数据都不能代表一个网站，这里是站长大佬，
我感觉可信，刚刚有个朋友让我抓包看人家的信息，我看了之后是一些名字，电话号码，这些都是可以抓的，
不可信，淘宝联盟那边得到的数据有很多是胡编乱造的，上架什么商品，哪些宝贝，有那些关联宝贝，标题如何写的，发货方式发给他的数据等等， 查看全部
从网页抓取数据，看得到这个网站关于那些内容。
从网页抓取数据，看得到这个网站关于那些内容。但要把这些数据分析出来，也是一个科学问题，离不开机器学习，大数据，高性能计算等等，对于一个个单独网站来说，去预测，远不如用一个全网爬虫来得快，有效。数据要有价值，是否准确，并不是最关键的，重要的是，你爬取到的数据，在什么情况下，能给你带来生意。不可否认，数据分析对未来投资和创业可能带来巨大的帮助，但不可避免的是，用这些数据去做事情，肯定有一定的风险。祝好！。
不可信，因为数据是抓取的，会被数据爬虫带走，不值钱的。当然，如果你有消息源或者资金，倒是值钱的。如果想在网上赚钱，还是要学点其他的，编程什么的。打个比方，你真要把域名卖出去，这个域名值多少钱？能干啥？域名值钱，就是因为在网上想赚钱，域名就值钱。
可信，爬虫的数据抓取原理是有漏洞的，只要有一点数据就有抓取，所以爬虫得到的结果根本经不起推敲，
任何数据都不能代表一个网站，这里是站长大佬，
我感觉可信，刚刚有个朋友让我抓包看人家的信息，我看了之后是一些名字，电话号码，这些都是可以抓的，
不可信，淘宝联盟那边得到的数据有很多是胡编乱造的，上架什么商品，哪些宝贝，有那些关联宝贝，标题如何写的，发货方式发给他的数据等等，
python 抓取网页数据
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 157 次浏览 • 2022-08-30 16:38
python 抓取网页数据
此文解决如何从不同网页爬取数据的问题及注意事项，重点说明requests库的应用。
在开始之前，要郑重说明一下，不是每一个网页都可以爬取数据哦。有的网页涉及个人隐私或其他敏感信息，是不允许被爬取的，硬爬的话是违法的。
❤️爬虫协议说明
但是一般的网页都是公开可爬取的啦，要注意网站的爬虫协议，查看爬虫协议的方法也很简单：在所要爬取网站的后面加上/robots.txt字样，如果跳转到一个新的网页，上面会标注本网站的哪个部分不能被爬取，然后自己注意不要碰那些敏感内容就好啦！
❤️requests库的一般用法
<p style="margin-left: 8px;margin-right: 8px;">#导入request库<br />import requests<br /><br />#得到目标网页的response<br />r = requests.get('目标网页的url')<br /><br />#确认是否成功获取response,若返回“200”则说明正常获取<br />r.status_code<br /><br />#显示抓取的文本内容<br />r.txt</p>
requests库一般是用于中小型数据的。大型数据用scrapy库。
反爬虫网页的爬取
有一些网页有翻爬虫设置，下面是常见的一种——需要用户代理信息才能进行爬取操作的。
实际操作如下：
在目标网址后输入/robots.txt查询爬虫协议，查看所需信息是否禁止爬取。
在浏览器网址栏输入about:version，可以看到有user agent的信息，这个就是你客户端的用户信息，划重点，这个要考！
你的爬虫程序要伪装成一个客户端，“骗”过目标网页，它才会跟你“说话”，不然就给你拒之门外（status_code不等于200）。
设置header，伪装成客户端。
header = {'User_Agent':'刚刚划重点的内容'}
这里header其实是一个字典，它将会作为参数输入，给你的python程序加上伪装面具。可以理解header是一个伪装面具。
戴上伪装面具：用requests.get('目标网页的url',header = header)方法，这里的header就是第4点的header
这样就可以顺利跟目标网页进行“握手”啦！ 查看全部
此文解决如何从不同网页爬取数据的问题及注意事项，重点说明requests库的应用。
在开始之前，要郑重说明一下，不是每一个网页都可以爬取数据哦。有的网页涉及个人隐私或其他敏感信息，是不允许被爬取的，硬爬的话是违法的。
❤️爬虫协议说明
但是一般的网页都是公开可爬取的啦，要注意网站的爬虫协议，查看爬虫协议的方法也很简单：在所要爬取网站的后面加上/robots.txt字样，如果跳转到一个新的网页，上面会标注本网站的哪个部分不能被爬取，然后自己注意不要碰那些敏感内容就好啦！
❤️requests库的一般用法
<p style="margin-left: 8px;margin-right: 8px;">#导入request库<br />import requests<br /><br />#得到目标网页的response<br />r = requests.get('目标网页的url')<br /><br />#确认是否成功获取response,若返回“200”则说明正常获取<br />r.status_code<br /><br />#显示抓取的文本内容<br />r.txt</p>
requests库一般是用于中小型数据的。大型数据用scrapy库。
反爬虫网页的爬取
有一些网页有翻爬虫设置，下面是常见的一种——需要用户代理信息才能进行爬取操作的。
实际操作如下：
在目标网址后输入/robots.txt查询爬虫协议，查看所需信息是否禁止爬取。
在浏览器网址栏输入about:version，可以看到有user agent的信息，这个就是你客户端的用户信息，划重点，这个要考！
你的爬虫程序要伪装成一个客户端，“骗”过目标网页，它才会跟你“说话”，不然就给你拒之门外（status_code不等于200）。
设置header，伪装成客户端。
header = {'User_Agent':'刚刚划重点的内容'}
这里header其实是一个字典，它将会作为参数输入，给你的python程序加上伪装面具。可以理解header是一个伪装面具。
戴上伪装面具：用requests.get('目标网页的url',header = header)方法，这里的header就是第4点的header
这样就可以顺利跟目标网页进行“握手”啦！ 查看全部
python 抓取网页数据
此文解决如何从不同网页爬取数据的问题及注意事项，重点说明requests库的应用。
在开始之前，要郑重说明一下，不是每一个网页都可以爬取数据哦。有的网页涉及个人隐私或其他敏感信息，是不允许被爬取的，硬爬的话是违法的。
❤️爬虫协议说明
但是一般的网页都是公开可爬取的啦，要注意网站的爬虫协议，查看爬虫协议的方法也很简单：在所要爬取网站的后面加上/robots.txt字样，如果跳转到一个新的网页，上面会标注本网站的哪个部分不能被爬取，然后自己注意不要碰那些敏感内容就好啦！
❤️requests库的一般用法
<p style="margin-left: 8px;margin-right: 8px;">#导入request库<br />import requests<br /><br />#得到目标网页的response<br />r = requests.get('目标网页的url')<br /><br />#确认是否成功获取response,若返回“200”则说明正常获取<br />r.status_code<br /><br />#显示抓取的文本内容<br />r.txt</p>
requests库一般是用于中小型数据的。大型数据用scrapy库。
反爬虫网页的爬取
有一些网页有翻爬虫设置，下面是常见的一种——需要用户代理信息才能进行爬取操作的。
实际操作如下：
在目标网址后输入/robots.txt查询爬虫协议，查看所需信息是否禁止爬取。
在浏览器网址栏输入about:version，可以看到有user agent的信息，这个就是你客户端的用户信息，划重点，这个要考！
你的爬虫程序要伪装成一个客户端，“骗”过目标网页，它才会跟你“说话”，不然就给你拒之门外（status_code不等于200）。
设置header，伪装成客户端。
header = {'User_Agent':'刚刚划重点的内容'}
这里header其实是一个字典，它将会作为参数输入，给你的python程序加上伪装面具。可以理解header是一个伪装面具。
戴上伪装面具：用requests.get('目标网页的url',header = header)方法，这里的header就是第4点的header
这样就可以顺利跟目标网页进行“握手”啦！
RPA网页爬虫之提取A股公司列表数据
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 98 次浏览 • 2022-07-09 20:33
RPA网页爬虫之提取A股公司列表数据
★
需求描述
在《》中，我们介绍了通过RPA实现一键提取某网页内的整个HTML Table的数据至变量或者Excel表格中，对于简单的HTML表数据，我们可以通过这种方式实现。
但是，很多时候，我们只需要提取部分数据，并且需要提取一些隐藏的数据，比如HTML中的链接，如果我们直接通过"Extract HTML Table"是不可以实现提取链接的。
那么有没有什么简单的方式来提取HTML页面中一些类似链接的隐藏信息。
需求描述
对于RPA提取网页数据，我们可以通过"Extract element value"来提取指定HTML元素的属性，包括但不限于链接。
需求实现
Launch mode: Launch new InstanceInitial URL: http://q.10jqka.com.cn/%23refC ... ables produced: Invested
Web browser instance: %Invested%Extract data from: All availableStore data mode: Excel spreadsheetVariables produced: InvestedList
视频讲解与示例文件
★ 查看全部
★
需求描述
在《》中，我们介绍了通过RPA实现一键提取某网页内的整个HTML Table的数据至变量或者Excel表格中，对于简单的HTML表数据，我们可以通过这种方式实现。
但是，很多时候，我们只需要提取部分数据，并且需要提取一些隐藏的数据，比如HTML中的链接，如果我们直接通过"Extract HTML Table"是不可以实现提取链接的。
那么有没有什么简单的方式来提取HTML页面中一些类似链接的隐藏信息。
需求描述
对于RPA提取网页数据，我们可以通过"Extract element value"来提取指定HTML元素的属性，包括但不限于链接。
需求实现
Launch mode: Launch new InstanceInitial URL: http://q.10jqka.com.cn/%23refC ... ables produced: Invested
Web browser instance: %Invested%Extract data from: All availableStore data mode: Excel spreadsheetVariables produced: InvestedList
视频讲解与示例文件
★ 查看全部
RPA网页爬虫之提取A股公司列表数据
★
需求描述
在《》中，我们介绍了通过RPA实现一键提取某网页内的整个HTML Table的数据至变量或者Excel表格中，对于简单的HTML表数据，我们可以通过这种方式实现。
但是，很多时候，我们只需要提取部分数据，并且需要提取一些隐藏的数据，比如HTML中的链接，如果我们直接通过"Extract HTML Table"是不可以实现提取链接的。
那么有没有什么简单的方式来提取HTML页面中一些类似链接的隐藏信息。
需求描述
对于RPA提取网页数据，我们可以通过"Extract element value"来提取指定HTML元素的属性，包括但不限于链接。
需求实现
Launch mode: Launch new InstanceInitial URL: http://q.10jqka.com.cn/%23refC ... ables produced: Invested
Web browser instance: %Invested%Extract data from: All availableStore data mode: Excel spreadsheetVariables produced: InvestedList
视频讲解与示例文件
★
网页抓取数据为excel数据库查询包含元素数量number1-numbern的框架
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 83 次浏览 • 2022-06-28 07:05
网页抓取数据为excel数据库查询包含元素数量number1-numbern的框架
从网页抓取数据为excel数据库，查询包含元素数量number1-numbern的元素和索引值在特定索引条件下的元素总数。从网页抓取部分mybatis的会员信息或信息代码如下：staticvoidsearch(mapmybatison){//requesturirequesturi=newfile("users.https");//usernamekey1=username();key2=age();key3=cookie("https");//pricestringprice=newstring("¥1$1");//计算首注册时间mybatison.saveall(price);//learningmybatison.flushloadinginstancestatement();}。
第一步，登录spring，在你要爬取的jsp页面根据userid查找对应的usereditor，若存在则直接登录spring，usereditor中会有该userid对应的用户id，并给pagecontext对象的源码对应usereditor对象的handler。第二步，在爬取后，调用jsp和usereditor这两个接口。
一般发送post请求，要带上该usereditor对象，如果是post是json格式的，要转换成json。第三步，然后就可以出现搜索结果了。
这个问题，我正在写一个爬虫，关于上面提到的spring,aspectj,jsoup等框架。解决之后希望可以回答下。
在jsoup中可以用resultset：resultsetisfollowed(e);这种方式，至于应用场景，你可以用来伪装，比如用它来提取action之类的，也可以用它来做反爬虫， 查看全部
从网页抓取数据为excel数据库，查询包含元素数量number1-numbern的元素和索引值在特定索引条件下的元素总数。从网页抓取部分mybatis的会员信息或信息代码如下：staticvoidsearch(mapmybatison){//requesturirequesturi=newfile("users.https");//usernamekey1=username();key2=age();key3=cookie("https");//pricestringprice=newstring("¥1$1");//计算首注册时间mybatison.saveall(price);//learningmybatison.flushloadinginstancestatement();}。
第一步，登录spring，在你要爬取的jsp页面根据userid查找对应的usereditor，若存在则直接登录spring，usereditor中会有该userid对应的用户id，并给pagecontext对象的源码对应usereditor对象的handler。第二步，在爬取后，调用jsp和usereditor这两个接口。
一般发送post请求，要带上该usereditor对象，如果是post是json格式的，要转换成json。第三步，然后就可以出现搜索结果了。
这个问题，我正在写一个爬虫，关于上面提到的spring,aspectj,jsoup等框架。解决之后希望可以回答下。
在jsoup中可以用resultset：resultsetisfollowed(e);这种方式，至于应用场景，你可以用来伪装，比如用它来提取action之类的，也可以用它来做反爬虫， 查看全部
网页抓取数据为excel数据库查询包含元素数量number1-numbern的框架
从网页抓取数据为excel数据库，查询包含元素数量number1-numbern的元素和索引值在特定索引条件下的元素总数。从网页抓取部分mybatis的会员信息或信息代码如下：staticvoidsearch(mapmybatison){//requesturirequesturi=newfile("users.https");//usernamekey1=username();key2=age();key3=cookie("https");//pricestringprice=newstring("¥1$1");//计算首注册时间mybatison.saveall(price);//learningmybatison.flushloadinginstancestatement();}。
第一步，登录spring，在你要爬取的jsp页面根据userid查找对应的usereditor，若存在则直接登录spring，usereditor中会有该userid对应的用户id，并给pagecontext对象的源码对应usereditor对象的handler。第二步，在爬取后，调用jsp和usereditor这两个接口。
一般发送post请求，要带上该usereditor对象，如果是post是json格式的，要转换成json。第三步，然后就可以出现搜索结果了。
这个问题，我正在写一个爬虫，关于上面提到的spring,aspectj,jsoup等框架。解决之后希望可以回答下。
在jsoup中可以用resultset：resultsetisfollowed(e);这种方式，至于应用场景，你可以用来伪装，比如用它来提取action之类的，也可以用它来做反爬虫，
如何从网站下载矢量数据并进行提取
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 138 次浏览 • 2022-05-09 19:10
如何从网站下载矢量数据并进行提取
大家好，又到了新的一天，科研路上你我他，霜叶红于二月花。今天为大家推送如何从网站下载并提取矢量数据。研究工作中时常需要最新最全面的矢量数据，所幸一些网站为我们研究提供了数据来源。但不幸的是这些数据并不是你能直接拿走就能用的，需要我们进一步提取与整理。例如我们在全国地理信息资源目录服务系统下载的通常是分幅数据，很难得到一个完整的区域层面图层，这时就要运用到拼接工具。接下来我们以如何从全国地理信息资源目录服务系统下载并整合得到完整的江西省路网图层为例进行操作。
（1）首先打开全国地理信息资源目录服务系统（），找到数据下载栏目窗口并点击进去，找到1:100万全国基础地理数据库界面并点击进去，点击成果查询，即可弹出地图页面，找到定位工具—行政区域，选择江西省并确定。（需要说明的是大家一定要先注册号网站账号，才能免费下载）
查看全部
大家好，又到了新的一天，科研路上你我他，霜叶红于二月花。今天为大家推送如何从网站下载并提取矢量数据。研究工作中时常需要最新最全面的矢量数据，所幸一些网站为我们研究提供了数据来源。但不幸的是这些数据并不是你能直接拿走就能用的，需要我们进一步提取与整理。例如我们在全国地理信息资源目录服务系统下载的通常是分幅数据，很难得到一个完整的区域层面图层，这时就要运用到拼接工具。接下来我们以如何从全国地理信息资源目录服务系统下载并整合得到完整的江西省路网图层为例进行操作。
（1）首先打开全国地理信息资源目录服务系统（），找到数据下载栏目窗口并点击进去，找到1:100万全国基础地理数据库界面并点击进去，点击成果查询，即可弹出地图页面，找到定位工具—行政区域，选择江西省并确定。（需要说明的是大家一定要先注册号网站账号，才能免费下载）
查看全部
如何从网站下载矢量数据并进行提取
大家好，又到了新的一天，科研路上你我他，霜叶红于二月花。今天为大家推送如何从网站下载并提取矢量数据。研究工作中时常需要最新最全面的矢量数据，所幸一些网站为我们研究提供了数据来源。但不幸的是这些数据并不是你能直接拿走就能用的，需要我们进一步提取与整理。例如我们在全国地理信息资源目录服务系统下载的通常是分幅数据，很难得到一个完整的区域层面图层，这时就要运用到拼接工具。接下来我们以如何从全国地理信息资源目录服务系统下载并整合得到完整的江西省路网图层为例进行操作。
（1）首先打开全国地理信息资源目录服务系统（），找到数据下载栏目窗口并点击进去，找到1:100万全国基础地理数据库界面并点击进去，点击成果查询，即可弹出地图页面，找到定位工具—行政区域，选择江西省并确定。（需要说明的是大家一定要先注册号网站账号，才能免费下载）
新建网站如何做优化新站优化(SEO专家分享优化必备技巧)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 85 次浏览 • 2022-05-03 01:43
新建网站如何做优化新站优化(SEO专家分享优化必备技巧)
在如今的时代中，网站对于企业的发展有着越来越重要的作用了，这是因为企业可以利用网站在互联网中进行推广，从而达到宣传企业的目的，这样才会有更多的用户通过网站了解到企业，从而企业也会获得更多的利益。
而企业想要做好网站推广，首先就是需要建设一个网站，然后在对网站进行优化，只有把网站优化好了，才能达到最终的目的。
那么，新站优化，SEO专家必备技巧有哪些呢？接下来，就详细地了解一下吧！
1、域名的选择
在做新站优化的时候，首先就是需要选择一个符合SEO优化的域名。SEO专家在选择域名的时候，不仅需要选择与企业有相关性的域名，同时还要以老域名为主，新域名为辅，这是因为老域名自身拥有一定的权重，这对于新站优化有着很大的帮助。
但需要注意的是，在选择域名的时候，一定要了解域名的历史记录，如果发现历史记录有问题，那就不要选择，如果选择了，反而还会影响到新站优化。
2、服务器选择
有些SEO菜鸟在给网站选择服务器的时候，为了省钱会选择和别的网站共用一个服务器，这样做对于新站优化是不利的。共用的服务器不仅安全性低，稳定性也比较差，如果同一个服务器的网站出现问题，自己的网站就会受到牵连，从而也就会影响到新站优化了。
因此，在SEO专家看来，在选择网站服务器的时候，一定要选择一个独立的服务器，这是因为独立的服务器安全性和稳定性都比较高，这样才有利于新站优化。
3、选择以及布局的关键词
对于新站优化来说，SEO专家必须要具备的能力之一，就是关键词的选择和布局。关键词选择的正确与否，以及关键词布局的是否合理，都会影响到新站优化的最终效果。因此，在选择关键词的时候，一定要深思熟虑，最好选择有一定指数的，有搜索量的关键词，同时还需要把关键词合理的布局在网站的各个页面中，这样才有利于关键词的排名，而优化这样关键词才会获得更多的流量。
4、结构优化
在进行新站优化的时候，一定要对网站整体结构进行优化，而对网站结构优化的目的，就是为了让搜索引擎更好地抓取和收录网站内容。如果网站结构混乱，搜索引擎就不能正常地对网站内容进行爬行，长时间下去，搜索引擎也就不会对网站进行爬行了，这样也就影响到网站的排名了。
5、原创内容
在给新网站添加内容的时候，最好是添加一些原创内容，因为原创内容更能够吸引搜索引擎的关注，更容易被搜索引擎收录，这样才有利于新站优化。但需要注意的是，在给网站添加内容的时候，一定要保证内容的相关性，同时也要保证内容的更新频率，只有这样才有利网站的长期发展。
6、外链
在做新站优化的时候，肯定少不了外链的帮助。在做外链的时候，不仅需要循序渐进地去做，同时还要保证外链的质量，只有高质量的外链才能提升网站权重以及排名。
7、数据分析
在做新站优化的时候，一定要对网站数据进行详细的分析，从数据分析中能够了解到网站优化的实际情况，从而更有针对性的对网站进行优化，从而让网站获得稳定的排名。
总之，想要做好新站优化，就需要按照上述的方法来做，这样才能达到理想的效果。
查看全部
在如今的时代中，网站对于企业的发展有着越来越重要的作用了，这是因为企业可以利用网站在互联网中进行推广，从而达到宣传企业的目的，这样才会有更多的用户通过网站了解到企业，从而企业也会获得更多的利益。
而企业想要做好网站推广，首先就是需要建设一个网站，然后在对网站进行优化，只有把网站优化好了，才能达到最终的目的。
那么，新站优化，SEO专家必备技巧有哪些呢？接下来，就详细地了解一下吧！
1、域名的选择
在做新站优化的时候，首先就是需要选择一个符合SEO优化的域名。SEO专家在选择域名的时候，不仅需要选择与企业有相关性的域名，同时还要以老域名为主，新域名为辅，这是因为老域名自身拥有一定的权重，这对于新站优化有着很大的帮助。
但需要注意的是，在选择域名的时候，一定要了解域名的历史记录，如果发现历史记录有问题，那就不要选择，如果选择了，反而还会影响到新站优化。
2、服务器选择
有些SEO菜鸟在给网站选择服务器的时候，为了省钱会选择和别的网站共用一个服务器，这样做对于新站优化是不利的。共用的服务器不仅安全性低，稳定性也比较差，如果同一个服务器的网站出现问题，自己的网站就会受到牵连，从而也就会影响到新站优化了。
因此，在SEO专家看来，在选择网站服务器的时候，一定要选择一个独立的服务器，这是因为独立的服务器安全性和稳定性都比较高，这样才有利于新站优化。
3、选择以及布局的关键词
对于新站优化来说，SEO专家必须要具备的能力之一，就是关键词的选择和布局。关键词选择的正确与否，以及关键词布局的是否合理，都会影响到新站优化的最终效果。因此，在选择关键词的时候，一定要深思熟虑，最好选择有一定指数的，有搜索量的关键词，同时还需要把关键词合理的布局在网站的各个页面中，这样才有利于关键词的排名，而优化这样关键词才会获得更多的流量。
4、结构优化
在进行新站优化的时候，一定要对网站整体结构进行优化，而对网站结构优化的目的，就是为了让搜索引擎更好地抓取和收录网站内容。如果网站结构混乱，搜索引擎就不能正常地对网站内容进行爬行，长时间下去，搜索引擎也就不会对网站进行爬行了，这样也就影响到网站的排名了。
5、原创内容
在给新网站添加内容的时候，最好是添加一些原创内容，因为原创内容更能够吸引搜索引擎的关注，更容易被搜索引擎收录，这样才有利于新站优化。但需要注意的是，在给网站添加内容的时候，一定要保证内容的相关性，同时也要保证内容的更新频率，只有这样才有利网站的长期发展。
6、外链
在做新站优化的时候，肯定少不了外链的帮助。在做外链的时候，不仅需要循序渐进地去做，同时还要保证外链的质量，只有高质量的外链才能提升网站权重以及排名。
7、数据分析
在做新站优化的时候，一定要对网站数据进行详细的分析，从数据分析中能够了解到网站优化的实际情况，从而更有针对性的对网站进行优化，从而让网站获得稳定的排名。
总之，想要做好新站优化，就需要按照上述的方法来做，这样才能达到理想的效果。
查看全部
新建网站如何做优化新站优化(SEO专家分享优化必备技巧)
在如今的时代中，网站对于企业的发展有着越来越重要的作用了，这是因为企业可以利用网站在互联网中进行推广，从而达到宣传企业的目的，这样才会有更多的用户通过网站了解到企业，从而企业也会获得更多的利益。
而企业想要做好网站推广，首先就是需要建设一个网站，然后在对网站进行优化，只有把网站优化好了，才能达到最终的目的。
那么，新站优化，SEO专家必备技巧有哪些呢？接下来，就详细地了解一下吧！
1、域名的选择
在做新站优化的时候，首先就是需要选择一个符合SEO优化的域名。SEO专家在选择域名的时候，不仅需要选择与企业有相关性的域名，同时还要以老域名为主，新域名为辅，这是因为老域名自身拥有一定的权重，这对于新站优化有着很大的帮助。
但需要注意的是，在选择域名的时候，一定要了解域名的历史记录，如果发现历史记录有问题，那就不要选择，如果选择了，反而还会影响到新站优化。
2、服务器选择
有些SEO菜鸟在给网站选择服务器的时候，为了省钱会选择和别的网站共用一个服务器，这样做对于新站优化是不利的。共用的服务器不仅安全性低，稳定性也比较差，如果同一个服务器的网站出现问题，自己的网站就会受到牵连，从而也就会影响到新站优化了。
因此，在SEO专家看来，在选择网站服务器的时候，一定要选择一个独立的服务器，这是因为独立的服务器安全性和稳定性都比较高，这样才有利于新站优化。
3、选择以及布局的关键词
对于新站优化来说，SEO专家必须要具备的能力之一，就是关键词的选择和布局。关键词选择的正确与否，以及关键词布局的是否合理，都会影响到新站优化的最终效果。因此，在选择关键词的时候，一定要深思熟虑，最好选择有一定指数的，有搜索量的关键词，同时还需要把关键词合理的布局在网站的各个页面中，这样才有利于关键词的排名，而优化这样关键词才会获得更多的流量。
4、结构优化
在进行新站优化的时候，一定要对网站整体结构进行优化，而对网站结构优化的目的，就是为了让搜索引擎更好地抓取和收录网站内容。如果网站结构混乱，搜索引擎就不能正常地对网站内容进行爬行，长时间下去，搜索引擎也就不会对网站进行爬行了，这样也就影响到网站的排名了。
5、原创内容
在给新网站添加内容的时候，最好是添加一些原创内容，因为原创内容更能够吸引搜索引擎的关注，更容易被搜索引擎收录，这样才有利于新站优化。但需要注意的是，在给网站添加内容的时候，一定要保证内容的相关性，同时也要保证内容的更新频率，只有这样才有利网站的长期发展。
6、外链
在做新站优化的时候，肯定少不了外链的帮助。在做外链的时候，不仅需要循序渐进地去做，同时还要保证外链的质量，只有高质量的外链才能提升网站权重以及排名。
7、数据分析
在做新站优化的时候，一定要对网站数据进行详细的分析，从数据分析中能够了解到网站优化的实际情况，从而更有针对性的对网站进行优化，从而让网站获得稳定的排名。
总之，想要做好新站优化，就需要按照上述的方法来做，这样才能达到理想的效果。
从网页抓取数据 学完Python后，都能干点什么？
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 67 次浏览 • 2022-05-02 07:21
从网页抓取数据 学完Python后，都能干点什么？
Python是一种全栈的开发语言，你如果能学好Python，前端，后端，测试，大数据分析，爬虫等这些工作你都能胜任。
当下Python有多火我不再赘述，Python有哪些作用呢？
相比其他静态编程语言，如java，c#，C++，python抓取网页文档的接口更简洁；相比其他动态脚本语言，如perl，shell，python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API。
此外，抓取网页有时候需要模拟浏览器的行为，很多网站对于生硬的爬虫抓取都是封杀的。在python里都有非常优秀的第三方包帮你搞定，如Requests，mechanize。
抓取的网页通常需要处理，比如过滤html标签，提取文本等。python的beautifulsoap提供了简洁的文档处理功能，能用极短的代码完成大部分文档的处理。
其实以上功能很多语言和工具都能做，但是用python能够干得最快，最干净。
就目前Python发展而言，Python主要有以下五大主要应用：
接下来和大家一一聊聊学完python之后可以从事哪些方面的工作：
Python Web开发工程师：我们都知道Web网站开发一直都是所有互联网公司开发的重点之一，我们离不开互联网，离不开Web技术，利用Python的Web框架可以迅速开发Web应用。
Python爬虫开发工程师：在当前信息大爆炸时代，大量的信息都通过Web来展示，为了获取这些数据，网络爬虫工程师就应运而生，除了日常的抓取数据和解析数据的需求，还能够突破普通网站常见的反爬虫机制，以及更深层次的爬虫采集算法的编写。
Python大数据工程师：在大数据时代，数据是公司的核心资产，从杂乱无章的数据中提取有价值的信息或者规律，成为了数据分析师的首要任务，而Python的工具链为这项繁重的工作提供了极高的效率支持。
Python人工智能工程师：人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国，当前人工智能发展进入新阶段。
Python拥有强大的脚本处理功能，它在操作Linux系统方面具有先天的优势，许多云平台、运维监控管理工具都是使用Python开发的，Python自动化运维让运维工程师的工作量减少效率提高！
当然也不是说让所有人都去追逐新技术，什么流行学什么。工作或者学习之余，学些热门技术，可以让自己保持敏锐度和竞争力，因为说不好什么时候这些热门技术就成了你的饭碗。 查看全部
Python是一种全栈的开发语言，你如果能学好Python，前端，后端，测试，大数据分析，爬虫等这些工作你都能胜任。
当下Python有多火我不再赘述，Python有哪些作用呢？
相比其他静态编程语言，如java，c#，C++，python抓取网页文档的接口更简洁；相比其他动态脚本语言，如perl，shell，python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API。
此外，抓取网页有时候需要模拟浏览器的行为，很多网站对于生硬的爬虫抓取都是封杀的。在python里都有非常优秀的第三方包帮你搞定，如Requests，mechanize。
抓取的网页通常需要处理，比如过滤html标签，提取文本等。python的beautifulsoap提供了简洁的文档处理功能，能用极短的代码完成大部分文档的处理。
其实以上功能很多语言和工具都能做，但是用python能够干得最快，最干净。
就目前Python发展而言，Python主要有以下五大主要应用：
接下来和大家一一聊聊学完python之后可以从事哪些方面的工作：
Python Web开发工程师：我们都知道Web网站开发一直都是所有互联网公司开发的重点之一，我们离不开互联网，离不开Web技术，利用Python的Web框架可以迅速开发Web应用。
Python爬虫开发工程师：在当前信息大爆炸时代，大量的信息都通过Web来展示，为了获取这些数据，网络爬虫工程师就应运而生，除了日常的抓取数据和解析数据的需求，还能够突破普通网站常见的反爬虫机制，以及更深层次的爬虫采集算法的编写。
Python大数据工程师：在大数据时代，数据是公司的核心资产，从杂乱无章的数据中提取有价值的信息或者规律，成为了数据分析师的首要任务，而Python的工具链为这项繁重的工作提供了极高的效率支持。
Python人工智能工程师：人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国，当前人工智能发展进入新阶段。
Python拥有强大的脚本处理功能，它在操作Linux系统方面具有先天的优势，许多云平台、运维监控管理工具都是使用Python开发的，Python自动化运维让运维工程师的工作量减少效率提高！
当然也不是说让所有人都去追逐新技术，什么流行学什么。工作或者学习之余，学些热门技术，可以让自己保持敏锐度和竞争力，因为说不好什么时候这些热门技术就成了你的饭碗。 查看全部
从网页抓取数据 学完Python后，都能干点什么？
Python是一种全栈的开发语言，你如果能学好Python，前端，后端，测试，大数据分析，爬虫等这些工作你都能胜任。
当下Python有多火我不再赘述，Python有哪些作用呢？
相比其他静态编程语言，如java，c#，C++，python抓取网页文档的接口更简洁；相比其他动态脚本语言，如perl，shell，python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API。
此外，抓取网页有时候需要模拟浏览器的行为，很多网站对于生硬的爬虫抓取都是封杀的。在python里都有非常优秀的第三方包帮你搞定，如Requests，mechanize。
抓取的网页通常需要处理，比如过滤html标签，提取文本等。python的beautifulsoap提供了简洁的文档处理功能，能用极短的代码完成大部分文档的处理。
其实以上功能很多语言和工具都能做，但是用python能够干得最快，最干净。
就目前Python发展而言，Python主要有以下五大主要应用：
接下来和大家一一聊聊学完python之后可以从事哪些方面的工作：
Python Web开发工程师：我们都知道Web网站开发一直都是所有互联网公司开发的重点之一，我们离不开互联网，离不开Web技术，利用Python的Web框架可以迅速开发Web应用。
Python爬虫开发工程师：在当前信息大爆炸时代，大量的信息都通过Web来展示，为了获取这些数据，网络爬虫工程师就应运而生，除了日常的抓取数据和解析数据的需求，还能够突破普通网站常见的反爬虫机制，以及更深层次的爬虫采集算法的编写。
Python大数据工程师：在大数据时代，数据是公司的核心资产，从杂乱无章的数据中提取有价值的信息或者规律，成为了数据分析师的首要任务，而Python的工具链为这项繁重的工作提供了极高的效率支持。
Python人工智能工程师：人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国，当前人工智能发展进入新阶段。
Python拥有强大的脚本处理功能，它在操作Linux系统方面具有先天的优势，许多云平台、运维监控管理工具都是使用Python开发的，Python自动化运维让运维工程师的工作量减少效率提高！
当然也不是说让所有人都去追逐新技术，什么流行学什么。工作或者学习之余，学些热门技术，可以让自己保持敏锐度和竞争力，因为说不好什么时候这些热门技术就成了你的饭碗。
从网页抓取数据(主流采集框架中的采集数据是你需要的吗？)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 122 次浏览 • 2022-04-19 05:04
从网页抓取数据(主流采集框架中的采集数据是你需要的吗？)
从网页抓取数据，浏览器负责解析渲染，iframe负责页面跳转，爬虫负责抓取数据，后台还要处理页面的html代码，我觉得做个服务就可以了，和爬虫没关系，也和采集数据没关系，只要能让网页提交的时候告诉你要采集的数据，
io多路复用一定是你需要的，感兴趣我可以写一篇关于这方面的博客。
感觉现在主流的采集框架中，包括requests、xml2、scrapy，es，python都可以做基于web的采集。xml2+cgi可以完成服务器端采集，requests+json可以完成客户端采集，后面两者可以集成在scrapy框架中。其中scrapy相对来说更加优雅，也可以说是python中，最轻量级的采集框架。
目前市面上绝大多数采集框架都支持web相关功能。采集框架的话对于采集方式的多样性有一定限制。后面capk+es的轮子，可以用上scrapy和json2。有一点要注意的是，
还可以搭一个持续集成的框架呀。scrapyflaskjava可以用。甚至对于爬虫来说，requests+node.js也是可以和python3一样的持续集成，asseut和pil应该也都是可以gitfetch的。这个就看个人喜好了。
做的话，可以搭scrapy+python3的脚本，不过比较复杂，需要比较细致的服务器配置， 查看全部
从网页抓取数据，浏览器负责解析渲染，iframe负责页面跳转，爬虫负责抓取数据，后台还要处理页面的html代码，我觉得做个服务就可以了，和爬虫没关系，也和采集数据没关系，只要能让网页提交的时候告诉你要采集的数据，
io多路复用一定是你需要的，感兴趣我可以写一篇关于这方面的博客。
感觉现在主流的采集框架中，包括requests、xml2、scrapy，es，python都可以做基于web的采集。xml2+cgi可以完成服务器端采集，requests+json可以完成客户端采集，后面两者可以集成在scrapy框架中。其中scrapy相对来说更加优雅，也可以说是python中，最轻量级的采集框架。
目前市面上绝大多数采集框架都支持web相关功能。采集框架的话对于采集方式的多样性有一定限制。后面capk+es的轮子，可以用上scrapy和json2。有一点要注意的是，
还可以搭一个持续集成的框架呀。scrapyflaskjava可以用。甚至对于爬虫来说，requests+node.js也是可以和python3一样的持续集成，asseut和pil应该也都是可以gitfetch的。这个就看个人喜好了。
做的话，可以搭scrapy+python3的脚本，不过比较复杂，需要比较细致的服务器配置， 查看全部
从网页抓取数据(主流采集框架中的采集数据是你需要的吗？)
从网页抓取数据，浏览器负责解析渲染，iframe负责页面跳转，爬虫负责抓取数据，后台还要处理页面的html代码，我觉得做个服务就可以了，和爬虫没关系，也和采集数据没关系，只要能让网页提交的时候告诉你要采集的数据，
io多路复用一定是你需要的，感兴趣我可以写一篇关于这方面的博客。
感觉现在主流的采集框架中，包括requests、xml2、scrapy，es，python都可以做基于web的采集。xml2+cgi可以完成服务器端采集，requests+json可以完成客户端采集，后面两者可以集成在scrapy框架中。其中scrapy相对来说更加优雅，也可以说是python中，最轻量级的采集框架。
目前市面上绝大多数采集框架都支持web相关功能。采集框架的话对于采集方式的多样性有一定限制。后面capk+es的轮子，可以用上scrapy和json2。有一点要注意的是，
还可以搭一个持续集成的框架呀。scrapyflaskjava可以用。甚至对于爬虫来说，requests+node.js也是可以和python3一样的持续集成，asseut和pil应该也都是可以gitfetch的。这个就看个人喜好了。
做的话，可以搭scrapy+python3的脚本，不过比较复杂，需要比较细致的服务器配置，
从网页抓取数据(爬虫实战入门级教学(数据爬取-gt)(组图))
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 361 次浏览 • 2022-04-19 03:01
从网页抓取数据(爬虫实战入门级教学(数据爬取-gt)(组图))
爬虫实战入门教学（数据爬取->数据分析->数据存储）
每天写题好累，来个简单舒适的爬虫学习，小测试（仅供学习交流，有不足之处请指正）
文章比较详细，啰嗦，适合没有接触过爬虫的新手。需要源码的可以直接跳转到文章
的末尾
完整的源代码在文章结尾
目标主角：两步之路官网（仅供学习交流）
爬取旅游轨迹页面数据，以湖北武汉东湖数据为例，按时间顺序，爬取2010-2022年的旅游轨迹数据，并将爬取的页面数据保存到xlsx文件中，是知名的excel文件，搜索步骤如下图，地区：湖北-武汉，搜索轨迹：东湖，按时间顺序排列。
爬取的数据如下图所示，包括出行方式、标题、出行距离、作者姓名、出行时间、起点和终点（还有一条数据：下级页面的URL ，稍后会显示）
步骤一、研究网页
本次测试使用谷歌浏览器，进入开发者工具，找到网络，选择XHR，这个网页只有4条数据，所以一一搜索，直到网页出现在预览中，如下图
然后打开header，如下图，虽然我们访问的是初始URL，
但实际上，下图显示的真实网址正是我们所需要的。
但是如果我们直接复制访问真实的URL，结果如下，405错误
有什么问题？其实返回的真实URL只是原创网页的一部分，如下图，你在预览中看到的页面只是搜索结果。然后我们知道根据我们搜索的内容返回了真实的 URL。
既然我们知道真正的 URL 是我们搜索的结果，那么我们究竟搜索了什么？打开load，如下图是我们搜索到的
再研究一下我们的初始URL，如下图，我把它分成了4个block，分别对应上图中的key（东湖的汉字要加密），areaId（15728，代表武汉），pageNumber（1，代表搜索到的数据中的第一页），sortType（2，代表按时间排序），看来我们的初始URL收录了到达真实URL的key。
二、访问网页（写蜘蛛）
爬虫代码如下（相关依赖不展示，自己引导打包），因为我们要爬取的数据是通过搜索得到的，我们只需要通过POST请求发送搜索数据（数据） ，而访问的URL就是上面提到的真实的URL，但是我们把它按时间顺序放入URL中，也可以放在数据中。
# -*- coding = utf-8 -*-
# @Time : 2022/4/16 22:47
# @Author : 从小白出发
# @File : test.py
# @Software : PyCharm
# 真实URL
url = 'https://www.2bulu.com/track/tr ... 39%3B
# 请求头，可以自行百度一下，有很多，也可在开发者工具中复制
head = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '
'Chrome/100.0.4896.88 Safari/537.36', }
# i 代表 pageNumber,从第1页到524页
for i in range(1, 525):
#设置定时3秒访问一次,防止被封ip，实测并不需要,该网页没有针对访问频率的反爬
time.sleep(3)
# 这里就是上文中提到的 荷载 ,即搜索数据
data = {'key': '东湖', 'pageNumber': i, 'areaId': '15728', 'parentId': '15727'}
#发送post请求
resp = requests.post(url=url, headers=head, data=data, timeout=1)
#服务端返回状态码200代表正常
if resp.status_code == 200:
#打印网页结果
print(resp.text)
如下图，我们只展示部分打印结果
三、网页源码分析
如下图，就是我们爬到的网页的代码。我没有展开它，因为太多了，所以我们需要进一步提取所需的数据。
我们以起点和终点为例，分析如何通过xpath获取数据
如下图，点击中上部分的小图标，然后在网页中点击我们需要的数据即可快速找到其源代码（tip）
然后在源码中右键复制xpath /html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div/div[1]/ul/li[2]
但是真正的URL返回的不是整个网页，而是搜索结果。 xpath不需要从头开始，而是从div开始，即/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div/div[1] 这一段xpath不是需要
直接来自/div[1]/ul/li[2]，我们的搜索结果每页有10条，所以xpath是/div[1 to 10]/ul/li[2]
p>
具体数据提取见下节，代码部分（注解）
四、数据提取（写xpath）
我们想通了如何获取xpath，开始提取数据
<p> # 因为每一页仅展示10条数据 因此我们从1到10,j代表每一条
for j in range(1, 11):
# 遍历j并放到div中
# 提取下一级链接, a是超链接, @href可以获取到url
semi_link = h.xpath('//div[' + str(j) + ']//a/@href')
link = 'https://www.2bulu.com' + semi_link[0]
# 提取出行方式, text()可以获取文本内容
way = h.xpath('//div[' + str(j) + ']//p/span[1]/text()')
# 去除数据头和尾部的空格(\t\n)
way = way[0].strip()
# 提取标题
title = h.xpath('//div[' + str(j) + ']//p[1]/text()')
title = title[1].strip()
# 提取出行距离
distance = h.xpath('//div[' + str(j) + ']//li[1]/span[1]/text()')
distance = distance[0].strip()
# 去除数据中间的空格(\t\n)
distance = re.sub('\t', '', distance)
distance = re.sub('\n', '', distance)
# 提取作者名称
author = h.xpath('//div[' + str(j) + ']//li[1]/span[3]/a/text()')
author = author[0].strip()
# 提取起点和终点
travel = h.xpath('//div[' + str(j) + ']//li[2]/text()')
travel = travel[0].strip()
travel = re.sub('\t', '', travel)
travel = re.sub('\n', '', travel)
# 提取出行时间
tim = h.xpath('//div[' + str(j) + ']//li[1]/span[3]/text()')
# 该网页中有的用户名存在特殊字符,比如包含' 查看全部
爬虫实战入门教学（数据爬取->数据分析->数据存储）
每天写题好累，来个简单舒适的爬虫学习，小测试（仅供学习交流，有不足之处请指正）
文章比较详细，啰嗦，适合没有接触过爬虫的新手。需要源码的可以直接跳转到文章
的末尾
完整的源代码在文章结尾
目标主角：两步之路官网（仅供学习交流）
爬取旅游轨迹页面数据，以湖北武汉东湖数据为例，按时间顺序，爬取2010-2022年的旅游轨迹数据，并将爬取的页面数据保存到xlsx文件中，是知名的excel文件，搜索步骤如下图，地区：湖北-武汉，搜索轨迹：东湖，按时间顺序排列。
爬取的数据如下图所示，包括出行方式、标题、出行距离、作者姓名、出行时间、起点和终点（还有一条数据：下级页面的URL ，稍后会显示）
步骤一、研究网页
本次测试使用谷歌浏览器，进入开发者工具，找到网络，选择XHR，这个网页只有4条数据，所以一一搜索，直到网页出现在预览中，如下图
然后打开header，如下图，虽然我们访问的是初始URL，
但实际上，下图显示的真实网址正是我们所需要的。
但是如果我们直接复制访问真实的URL，结果如下，405错误
有什么问题？其实返回的真实URL只是原创网页的一部分，如下图，你在预览中看到的页面只是搜索结果。然后我们知道根据我们搜索的内容返回了真实的 URL。
既然我们知道真正的 URL 是我们搜索的结果，那么我们究竟搜索了什么？打开load，如下图是我们搜索到的
再研究一下我们的初始URL，如下图，我把它分成了4个block，分别对应上图中的key（东湖的汉字要加密），areaId（15728，代表武汉），pageNumber（1，代表搜索到的数据中的第一页），sortType（2，代表按时间排序），看来我们的初始URL收录了到达真实URL的key。
二、访问网页（写蜘蛛）
爬虫代码如下（相关依赖不展示，自己引导打包），因为我们要爬取的数据是通过搜索得到的，我们只需要通过POST请求发送搜索数据（数据） ，而访问的URL就是上面提到的真实的URL，但是我们把它按时间顺序放入URL中，也可以放在数据中。
# -*- coding = utf-8 -*-
# @Time : 2022/4/16 22:47
# @Author : 从小白出发
# @File : test.py
# @Software : PyCharm
# 真实URL
url = 'https://www.2bulu.com/track/tr ... 39%3B
# 请求头，可以自行百度一下，有很多，也可在开发者工具中复制
head = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '
'Chrome/100.0.4896.88 Safari/537.36', }
# i 代表 pageNumber,从第1页到524页
for i in range(1, 525):
#设置定时3秒访问一次,防止被封ip，实测并不需要,该网页没有针对访问频率的反爬
time.sleep(3)
# 这里就是上文中提到的 荷载 ,即搜索数据
data = {'key': '东湖', 'pageNumber': i, 'areaId': '15728', 'parentId': '15727'}
#发送post请求
resp = requests.post(url=url, headers=head, data=data, timeout=1)
#服务端返回状态码200代表正常
if resp.status_code == 200:
#打印网页结果
print(resp.text)
如下图，我们只展示部分打印结果
三、网页源码分析
如下图，就是我们爬到的网页的代码。我没有展开它，因为太多了，所以我们需要进一步提取所需的数据。
我们以起点和终点为例，分析如何通过xpath获取数据
如下图，点击中上部分的小图标，然后在网页中点击我们需要的数据即可快速找到其源代码（tip）
然后在源码中右键复制xpath /html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div/div[1]/ul/li[2]
但是真正的URL返回的不是整个网页，而是搜索结果。 xpath不需要从头开始，而是从div开始，即/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div/div[1] 这一段xpath不是需要
直接来自/div[1]/ul/li[2]，我们的搜索结果每页有10条，所以xpath是/div[1 to 10]/ul/li[2]
p>
具体数据提取见下节，代码部分（注解）
四、数据提取（写xpath）
我们想通了如何获取xpath，开始提取数据
<p> # 因为每一页仅展示10条数据 因此我们从1到10,j代表每一条
for j in range(1, 11):
# 遍历j并放到div中
# 提取下一级链接, a是超链接, @href可以获取到url
semi_link = h.xpath('//div[' + str(j) + ']//a/@href')
link = 'https://www.2bulu.com' + semi_link[0]
# 提取出行方式, text()可以获取文本内容
way = h.xpath('//div[' + str(j) + ']//p/span[1]/text()')
# 去除数据头和尾部的空格(\t\n)
way = way[0].strip()
# 提取标题
title = h.xpath('//div[' + str(j) + ']//p[1]/text()')
title = title[1].strip()
# 提取出行距离
distance = h.xpath('//div[' + str(j) + ']//li[1]/span[1]/text()')
distance = distance[0].strip()
# 去除数据中间的空格(\t\n)
distance = re.sub('\t', '', distance)
distance = re.sub('\n', '', distance)
# 提取作者名称
author = h.xpath('//div[' + str(j) + ']//li[1]/span[3]/a/text()')
author = author[0].strip()
# 提取起点和终点
travel = h.xpath('//div[' + str(j) + ']//li[2]/text()')
travel = travel[0].strip()
travel = re.sub('\t', '', travel)
travel = re.sub('\n', '', travel)
# 提取出行时间
tim = h.xpath('//div[' + str(j) + ']//li[1]/span[3]/text()')
# 该网页中有的用户名存在特殊字符,比如包含' 查看全部
从网页抓取数据(爬虫实战入门级教学(数据爬取-gt)(组图))
爬虫实战入门教学（数据爬取->数据分析->数据存储）
每天写题好累，来个简单舒适的爬虫学习，小测试（仅供学习交流，有不足之处请指正）
文章比较详细，啰嗦，适合没有接触过爬虫的新手。需要源码的可以直接跳转到文章
的末尾
完整的源代码在文章结尾
目标主角：两步之路官网（仅供学习交流）
爬取旅游轨迹页面数据，以湖北武汉东湖数据为例，按时间顺序，爬取2010-2022年的旅游轨迹数据，并将爬取的页面数据保存到xlsx文件中，是知名的excel文件，搜索步骤如下图，地区：湖北-武汉，搜索轨迹：东湖，按时间顺序排列。
爬取的数据如下图所示，包括出行方式、标题、出行距离、作者姓名、出行时间、起点和终点（还有一条数据：下级页面的URL ，稍后会显示）
步骤一、研究网页
本次测试使用谷歌浏览器，进入开发者工具，找到网络，选择XHR，这个网页只有4条数据，所以一一搜索，直到网页出现在预览中，如下图
然后打开header，如下图，虽然我们访问的是初始URL，
但实际上，下图显示的真实网址正是我们所需要的。
但是如果我们直接复制访问真实的URL，结果如下，405错误
有什么问题？其实返回的真实URL只是原创网页的一部分，如下图，你在预览中看到的页面只是搜索结果。然后我们知道根据我们搜索的内容返回了真实的 URL。
既然我们知道真正的 URL 是我们搜索的结果，那么我们究竟搜索了什么？打开load，如下图是我们搜索到的
再研究一下我们的初始URL，如下图，我把它分成了4个block，分别对应上图中的key（东湖的汉字要加密），areaId（15728，代表武汉），pageNumber（1，代表搜索到的数据中的第一页），sortType（2，代表按时间排序），看来我们的初始URL收录了到达真实URL的key。
二、访问网页（写蜘蛛）
爬虫代码如下（相关依赖不展示，自己引导打包），因为我们要爬取的数据是通过搜索得到的，我们只需要通过POST请求发送搜索数据（数据） ，而访问的URL就是上面提到的真实的URL，但是我们把它按时间顺序放入URL中，也可以放在数据中。
# -*- coding = utf-8 -*-
# @Time : 2022/4/16 22:47
# @Author : 从小白出发
# @File : test.py
# @Software : PyCharm
# 真实URL
url = 'https://www.2bulu.com/track/tr ... 39%3B
# 请求头，可以自行百度一下，有很多，也可在开发者工具中复制
head = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '
'Chrome/100.0.4896.88 Safari/537.36', }
# i 代表 pageNumber,从第1页到524页
for i in range(1, 525):
#设置定时3秒访问一次,防止被封ip，实测并不需要,该网页没有针对访问频率的反爬
time.sleep(3)
# 这里就是上文中提到的 荷载 ,即搜索数据
data = {'key': '东湖', 'pageNumber': i, 'areaId': '15728', 'parentId': '15727'}
#发送post请求
resp = requests.post(url=url, headers=head, data=data, timeout=1)
#服务端返回状态码200代表正常
if resp.status_code == 200:
#打印网页结果
print(resp.text)
如下图，我们只展示部分打印结果
三、网页源码分析
如下图，就是我们爬到的网页的代码。我没有展开它，因为太多了，所以我们需要进一步提取所需的数据。
我们以起点和终点为例，分析如何通过xpath获取数据
如下图，点击中上部分的小图标，然后在网页中点击我们需要的数据即可快速找到其源代码（tip）
然后在源码中右键复制xpath /html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div/div[1]/ul/li[2]
但是真正的URL返回的不是整个网页，而是搜索结果。 xpath不需要从头开始，而是从div开始，即/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div/div[1] 这一段xpath不是需要
直接来自/div[1]/ul/li[2]，我们的搜索结果每页有10条，所以xpath是/div[1 to 10]/ul/li[2]
p>
具体数据提取见下节，代码部分（注解）
四、数据提取（写xpath）
我们想通了如何获取xpath，开始提取数据
<p> # 因为每一页仅展示10条数据 因此我们从1到10,j代表每一条
for j in range(1, 11):
# 遍历j并放到div中
# 提取下一级链接, a是超链接, @href可以获取到url
semi_link = h.xpath('//div[' + str(j) + ']//a/@href')
link = 'https://www.2bulu.com' + semi_link[0]
# 提取出行方式, text()可以获取文本内容
way = h.xpath('//div[' + str(j) + ']//p/span[1]/text()')
# 去除数据头和尾部的空格(\t\n)
way = way[0].strip()
# 提取标题
title = h.xpath('//div[' + str(j) + ']//p[1]/text()')
title = title[1].strip()
# 提取出行距离
distance = h.xpath('//div[' + str(j) + ']//li[1]/span[1]/text()')
distance = distance[0].strip()
# 去除数据中间的空格(\t\n)
distance = re.sub('\t', '', distance)
distance = re.sub('\n', '', distance)
# 提取作者名称
author = h.xpath('//div[' + str(j) + ']//li[1]/span[3]/a/text()')
author = author[0].strip()
# 提取起点和终点
travel = h.xpath('//div[' + str(j) + ']//li[2]/text()')
travel = travel[0].strip()
travel = re.sub('\t', '', travel)
travel = re.sub('\n', '', travel)
# 提取出行时间
tim = h.xpath('//div[' + str(j) + ']//li[1]/span[3]/text()')
# 该网页中有的用户名存在特殊字符,比如包含'
从网页抓取数据(Scrapy编写简单爬虫：你在读源码的过程中发生了什么)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 93 次浏览 • 2022-04-19 02:30
从网页抓取数据(Scrapy编写简单爬虫：你在读源码的过程中发生了什么)
1 Scrapy 简介
使用 Scrapy 的版本是 2.5.0
用 Scrapy 开发爬虫非常简单。下面是一个 Scrapy 的例子来说明如何编写一个简单的爬虫：
import scrapy
class IfengSpider(scrapy.Spider):
name = 'ifeng'
allowed_domains = ['ifeng.com']
start_urls = ['https://ifeng.com/']
def parse(self, response, **kwargs):
requests = response.follow_all(xpath='//ul[@id="nav"]/li/a/@href')
print(list(requests))
for row in response.xpath('//ul[@id="nav"]/li/a/@href').extract():
yield {
"url": row,
}
pass
简单来说，编写和运行爬虫只需要以下步骤：
使用scrapy startproject命令创建爬虫模板，或者根据模板编写爬虫代码定义爬虫类，继承scrapy.Spider，然后重写parse方法。在parse方法中编写网页解析逻辑，使用scrapy runpider在爬取路径上运行爬虫。
可以看出，使用Scrapy写几行代码，就可以采集到一个网站页面的数据，非常方便。
但是幕后发生了什么？Scrapy 究竟是如何帮助我们工作的？
2 架构
要了解 Scrapy 是如何工作的，首先让我们看一下 Scrapy 的架构图，从宏观的角度来看它是如何工作的：
从架构图中可以看出，Scrapy主要包括以下五个模块：
如果仔细观察，可以看到还有两个模块：
了解了这些核心模块之后，我们再来看看使用Scrapy时内部的采集流程是如何流动的，也就是各个模块是如何交互协作完成整个爬取任务的。
3 核心模块协同
可以看出，Scrapy的架构图比较清晰，各个模块相互配合完成爬取任务。
看了它的源码后，整理了一张比较详细的核心模块交互图，里面展示了比较多的模块相关细节，可以参考：
4 核心类图
简单解释一下这个核心类图：
在阅读源码的过程中，可以重点关注这些核心属性和方法。
结合官方的架构图和我总结的核心模块交互图和核心类图可以看出，Scrapy涉及的组件主要有以下几个。
我们先对Scrapy的整个架构有个初步的了解。在下面的文章中，我将对上述类和方法进行更详细的源码解释。 查看全部
1 Scrapy 简介
使用 Scrapy 的版本是 2.5.0
用 Scrapy 开发爬虫非常简单。下面是一个 Scrapy 的例子来说明如何编写一个简单的爬虫：
import scrapy
class IfengSpider(scrapy.Spider):
name = 'ifeng'
allowed_domains = ['ifeng.com']
start_urls = ['https://ifeng.com/']
def parse(self, response, **kwargs):
requests = response.follow_all(xpath='//ul[@id="nav"]/li/a/@href')
print(list(requests))
for row in response.xpath('//ul[@id="nav"]/li/a/@href').extract():
yield {
"url": row,
}
pass
简单来说，编写和运行爬虫只需要以下步骤：
使用scrapy startproject命令创建爬虫模板，或者根据模板编写爬虫代码定义爬虫类，继承scrapy.Spider，然后重写parse方法。在parse方法中编写网页解析逻辑，使用scrapy runpider在爬取路径上运行爬虫。
可以看出，使用Scrapy写几行代码，就可以采集到一个网站页面的数据，非常方便。
但是幕后发生了什么？Scrapy 究竟是如何帮助我们工作的？
2 架构
要了解 Scrapy 是如何工作的，首先让我们看一下 Scrapy 的架构图，从宏观的角度来看它是如何工作的：
从架构图中可以看出，Scrapy主要包括以下五个模块：
如果仔细观察，可以看到还有两个模块：
了解了这些核心模块之后，我们再来看看使用Scrapy时内部的采集流程是如何流动的，也就是各个模块是如何交互协作完成整个爬取任务的。
3 核心模块协同
可以看出，Scrapy的架构图比较清晰，各个模块相互配合完成爬取任务。
看了它的源码后，整理了一张比较详细的核心模块交互图，里面展示了比较多的模块相关细节，可以参考：
4 核心类图
简单解释一下这个核心类图：
在阅读源码的过程中，可以重点关注这些核心属性和方法。
结合官方的架构图和我总结的核心模块交互图和核心类图可以看出，Scrapy涉及的组件主要有以下几个。
我们先对Scrapy的整个架构有个初步的了解。在下面的文章中，我将对上述类和方法进行更详细的源码解释。 查看全部
从网页抓取数据(Scrapy编写简单爬虫：你在读源码的过程中发生了什么)
1 Scrapy 简介
使用 Scrapy 的版本是 2.5.0
用 Scrapy 开发爬虫非常简单。下面是一个 Scrapy 的例子来说明如何编写一个简单的爬虫：
import scrapy
class IfengSpider(scrapy.Spider):
name = 'ifeng'
allowed_domains = ['ifeng.com']
start_urls = ['https://ifeng.com/']
def parse(self, response, **kwargs):
requests = response.follow_all(xpath='//ul[@id="nav"]/li/a/@href')
print(list(requests))
for row in response.xpath('//ul[@id="nav"]/li/a/@href').extract():
yield {
"url": row,
}
pass
简单来说，编写和运行爬虫只需要以下步骤：
使用scrapy startproject命令创建爬虫模板，或者根据模板编写爬虫代码定义爬虫类，继承scrapy.Spider，然后重写parse方法。在parse方法中编写网页解析逻辑，使用scrapy runpider在爬取路径上运行爬虫。
可以看出，使用Scrapy写几行代码，就可以采集到一个网站页面的数据，非常方便。
但是幕后发生了什么？Scrapy 究竟是如何帮助我们工作的？
2 架构
要了解 Scrapy 是如何工作的，首先让我们看一下 Scrapy 的架构图，从宏观的角度来看它是如何工作的：
从架构图中可以看出，Scrapy主要包括以下五个模块：
如果仔细观察，可以看到还有两个模块：
了解了这些核心模块之后，我们再来看看使用Scrapy时内部的采集流程是如何流动的，也就是各个模块是如何交互协作完成整个爬取任务的。
3 核心模块协同
可以看出，Scrapy的架构图比较清晰，各个模块相互配合完成爬取任务。
看了它的源码后，整理了一张比较详细的核心模块交互图，里面展示了比较多的模块相关细节，可以参考：
4 核心类图
简单解释一下这个核心类图：
在阅读源码的过程中，可以重点关注这些核心属性和方法。
结合官方的架构图和我总结的核心模块交互图和核心类图可以看出，Scrapy涉及的组件主要有以下几个。
我们先对Scrapy的整个架构有个初步的了解。在下面的文章中，我将对上述类和方法进行更详细的源码解释。
从网页抓取数据(如何有效地提取网络爬虫、监视竞争对手、获取销售线索 )
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 97 次浏览 • 2022-04-19 02:26
从网页抓取数据(如何有效地提取网络爬虫、监视竞争对手、获取销售线索
)
互联网已经成为海量信息的载体；互联网是目前分析市场趋势、监控竞争对手或获取销售线索的最佳场所，而数据采集 和分析能力已成为推动业务决策的关键技能。
如何有效地提取和利用这些信息成为了一个巨大的挑战，而网络爬虫是一种很好的自动化采集数据的通用手段。本文将介绍爬虫的种类、爬虫的爬取策略，以及爬虫深度学习所需的网络基础知识。
01 什么是爬行动物
网络爬虫（也称为网络蜘蛛、网络机器人，在 FOAF 社区中，更常见的是网络追逐者）是根据某些规则自动从万维网上爬取信息的程序或脚本。其他不太常用的名称是 ant、autoindex、emulator 或 worm。
Web 爬虫通过从 Internet 上的 网站 服务器上爬取内容来工作。它是用计算机语言编写的程序或脚本，自动从互联网上获取信息或数据，扫描并抓取每个所需页面上的某些信息，直到处理完所有可以正常打开的页面。
作为搜索引擎的重要组成部分，爬虫的主要功能是抓取网页数据（如图2-1所示）。目前市面上流行的采集器软件都是利用网络爬虫的原理或功能。
▲图 2-1 网络爬虫象形图
02 爬行动物的意义
如今，大数据时代已经到来，网络爬虫技术已经成为这个时代不可或缺的一部分。企业需要数据来分析用户行为、自身产品的不足、竞争对手的信息。所有这一切的首要条件是数据。采集。
网络爬虫的价值其实就是数据的价值。在互联网社会，数据是无价的。一切都是数据。谁拥有大量有用的数据，谁就有决策的主动权。网络爬虫的应用领域很多，比如搜索引擎、数据采集、广告过滤、大数据分析等。
1）抓取各大电商公司的产品销售信息和用户评价网站进行分析，如图2-2所示。
▲图2-2 电商产品销售信息网站
2）分析大众点评、美团等餐饮品类网站用户的消费、评价及发展趋势，如图2-3所示。
▲图2-3 餐饮用户消费信息网站
3）分析各城市中学区住房占比，学区房价格比普通二手房高多少，如图2-4所示。
▲图2-4 学区住房比例与价格对比
以上数据是由ForeSpider数据采集软件爬下来的。有兴趣的读者可以尝试自己爬一些数据。
03 爬虫的原理
我们通常将网络爬虫的组件分为初始链接库、网络爬取模块、网页处理模块、网页分析模块、DNS模块、待爬取链接队列、网页库等。网络爬虫的各个模块可以组成一个循环系统，从而不断的分析和抓取。
爬虫的工作原理可以简单地解释为首先找到目标信息网络，然后是页面爬取模块，然后是页面分析模块，最后是数据存储模块。具体细节如图2-5所示。
▲图2-5 爬虫示意图
爬虫工作的基本流程：
首先，选择互联网中的一部分网页，将这些网页的链接地址作为种子URL；将这些种子URL放入待爬取URL队列中，爬虫依次从待爬取URL队列中读取；通过 DNS 解析 URL；将链接地址转换为网站服务器对应的IP地址；网页下载器通过网站服务器下载网页；下载的网页为网页文档的形式；提取网页文档中的URL；filter 删除已抓取的网址；继续对没有被爬取的URL进行爬取，直到待爬取的URL队列为空。04 爬虫技术的种类
专注网络爬虫是一种“面向特定主题需求”的爬虫程序，而通用网络爬虫是搜索引擎爬虫系统（百度、谷歌、雅虎等）的重要组成部分，主要目的是在网站上下载网页互联网到本地，形成互联网内容的镜像备份。
增量爬取是指对某个站点的数据进行爬取。当网站的新数据或站点数据发生变化时，会自动捕获新增或变化的数据。
网页按存在方式可分为表层网页（surface Web）和深层网页（deep Web，又称隐形网页或隐藏网页）。
更详细的爬虫技术类型解释请点击4类爬虫技术解释。
本文摘自《Python网络爬虫技术与实践》，经出版社授权发布。
查看全部
)
互联网已经成为海量信息的载体；互联网是目前分析市场趋势、监控竞争对手或获取销售线索的最佳场所，而数据采集 和分析能力已成为推动业务决策的关键技能。
如何有效地提取和利用这些信息成为了一个巨大的挑战，而网络爬虫是一种很好的自动化采集数据的通用手段。本文将介绍爬虫的种类、爬虫的爬取策略，以及爬虫深度学习所需的网络基础知识。
01 什么是爬行动物
网络爬虫（也称为网络蜘蛛、网络机器人，在 FOAF 社区中，更常见的是网络追逐者）是根据某些规则自动从万维网上爬取信息的程序或脚本。其他不太常用的名称是 ant、autoindex、emulator 或 worm。
Web 爬虫通过从 Internet 上的 网站 服务器上爬取内容来工作。它是用计算机语言编写的程序或脚本，自动从互联网上获取信息或数据，扫描并抓取每个所需页面上的某些信息，直到处理完所有可以正常打开的页面。
作为搜索引擎的重要组成部分，爬虫的主要功能是抓取网页数据（如图2-1所示）。目前市面上流行的采集器软件都是利用网络爬虫的原理或功能。
▲图 2-1 网络爬虫象形图
02 爬行动物的意义
如今，大数据时代已经到来，网络爬虫技术已经成为这个时代不可或缺的一部分。企业需要数据来分析用户行为、自身产品的不足、竞争对手的信息。所有这一切的首要条件是数据。采集。
网络爬虫的价值其实就是数据的价值。在互联网社会，数据是无价的。一切都是数据。谁拥有大量有用的数据，谁就有决策的主动权。网络爬虫的应用领域很多，比如搜索引擎、数据采集、广告过滤、大数据分析等。
1）抓取各大电商公司的产品销售信息和用户评价网站进行分析，如图2-2所示。
▲图2-2 电商产品销售信息网站
2）分析大众点评、美团等餐饮品类网站用户的消费、评价及发展趋势，如图2-3所示。
▲图2-3 餐饮用户消费信息网站
3）分析各城市中学区住房占比，学区房价格比普通二手房高多少，如图2-4所示。
▲图2-4 学区住房比例与价格对比
以上数据是由ForeSpider数据采集软件爬下来的。有兴趣的读者可以尝试自己爬一些数据。
03 爬虫的原理
我们通常将网络爬虫的组件分为初始链接库、网络爬取模块、网页处理模块、网页分析模块、DNS模块、待爬取链接队列、网页库等。网络爬虫的各个模块可以组成一个循环系统，从而不断的分析和抓取。
爬虫的工作原理可以简单地解释为首先找到目标信息网络，然后是页面爬取模块，然后是页面分析模块，最后是数据存储模块。具体细节如图2-5所示。
▲图2-5 爬虫示意图
爬虫工作的基本流程：
首先，选择互联网中的一部分网页，将这些网页的链接地址作为种子URL；将这些种子URL放入待爬取URL队列中，爬虫依次从待爬取URL队列中读取；通过 DNS 解析 URL；将链接地址转换为网站服务器对应的IP地址；网页下载器通过网站服务器下载网页；下载的网页为网页文档的形式；提取网页文档中的URL；filter 删除已抓取的网址；继续对没有被爬取的URL进行爬取，直到待爬取的URL队列为空。04 爬虫技术的种类
专注网络爬虫是一种“面向特定主题需求”的爬虫程序，而通用网络爬虫是搜索引擎爬虫系统（百度、谷歌、雅虎等）的重要组成部分，主要目的是在网站上下载网页互联网到本地，形成互联网内容的镜像备份。
增量爬取是指对某个站点的数据进行爬取。当网站的新数据或站点数据发生变化时，会自动捕获新增或变化的数据。
网页按存在方式可分为表层网页（surface Web）和深层网页（deep Web，又称隐形网页或隐藏网页）。
更详细的爬虫技术类型解释请点击4类爬虫技术解释。
本文摘自《Python网络爬虫技术与实践》，经出版社授权发布。
查看全部
从网页抓取数据(如何有效地提取网络爬虫、监视竞争对手、获取销售线索
)
互联网已经成为海量信息的载体；互联网是目前分析市场趋势、监控竞争对手或获取销售线索的最佳场所，而数据采集 和分析能力已成为推动业务决策的关键技能。
如何有效地提取和利用这些信息成为了一个巨大的挑战，而网络爬虫是一种很好的自动化采集数据的通用手段。本文将介绍爬虫的种类、爬虫的爬取策略，以及爬虫深度学习所需的网络基础知识。
01 什么是爬行动物
网络爬虫（也称为网络蜘蛛、网络机器人，在 FOAF 社区中，更常见的是网络追逐者）是根据某些规则自动从万维网上爬取信息的程序或脚本。其他不太常用的名称是 ant、autoindex、emulator 或 worm。
Web 爬虫通过从 Internet 上的 网站 服务器上爬取内容来工作。它是用计算机语言编写的程序或脚本，自动从互联网上获取信息或数据，扫描并抓取每个所需页面上的某些信息，直到处理完所有可以正常打开的页面。
作为搜索引擎的重要组成部分，爬虫的主要功能是抓取网页数据（如图2-1所示）。目前市面上流行的采集器软件都是利用网络爬虫的原理或功能。
▲图 2-1 网络爬虫象形图
02 爬行动物的意义
如今，大数据时代已经到来，网络爬虫技术已经成为这个时代不可或缺的一部分。企业需要数据来分析用户行为、自身产品的不足、竞争对手的信息。所有这一切的首要条件是数据。采集。
网络爬虫的价值其实就是数据的价值。在互联网社会，数据是无价的。一切都是数据。谁拥有大量有用的数据，谁就有决策的主动权。网络爬虫的应用领域很多，比如搜索引擎、数据采集、广告过滤、大数据分析等。
1）抓取各大电商公司的产品销售信息和用户评价网站进行分析，如图2-2所示。
▲图2-2 电商产品销售信息网站
2）分析大众点评、美团等餐饮品类网站用户的消费、评价及发展趋势，如图2-3所示。
▲图2-3 餐饮用户消费信息网站
3）分析各城市中学区住房占比，学区房价格比普通二手房高多少，如图2-4所示。
▲图2-4 学区住房比例与价格对比
以上数据是由ForeSpider数据采集软件爬下来的。有兴趣的读者可以尝试自己爬一些数据。
03 爬虫的原理
我们通常将网络爬虫的组件分为初始链接库、网络爬取模块、网页处理模块、网页分析模块、DNS模块、待爬取链接队列、网页库等。网络爬虫的各个模块可以组成一个循环系统，从而不断的分析和抓取。
爬虫的工作原理可以简单地解释为首先找到目标信息网络，然后是页面爬取模块，然后是页面分析模块，最后是数据存储模块。具体细节如图2-5所示。
▲图2-5 爬虫示意图
爬虫工作的基本流程：
首先，选择互联网中的一部分网页，将这些网页的链接地址作为种子URL；将这些种子URL放入待爬取URL队列中，爬虫依次从待爬取URL队列中读取；通过 DNS 解析 URL；将链接地址转换为网站服务器对应的IP地址；网页下载器通过网站服务器下载网页；下载的网页为网页文档的形式；提取网页文档中的URL；filter 删除已抓取的网址；继续对没有被爬取的URL进行爬取，直到待爬取的URL队列为空。04 爬虫技术的种类
专注网络爬虫是一种“面向特定主题需求”的爬虫程序，而通用网络爬虫是搜索引擎爬虫系统（百度、谷歌、雅虎等）的重要组成部分，主要目的是在网站上下载网页互联网到本地，形成互联网内容的镜像备份。
增量爬取是指对某个站点的数据进行爬取。当网站的新数据或站点数据发生变化时，会自动捕获新增或变化的数据。
网页按存在方式可分为表层网页（surface Web）和深层网页（deep Web，又称隐形网页或隐藏网页）。
更详细的爬虫技术类型解释请点击4类爬虫技术解释。
本文摘自《Python网络爬虫技术与实践》，经出版社授权发布。
从网页抓取数据( 从中提取数据的PowerBIDesktop收集页面上的示例用)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 235 次浏览 • 2022-04-12 07:08
从网页抓取数据(
从中提取数据的PowerBIDesktop收集页面上的示例用)
通过提供示例获取网页数据
谢谢。
本文内容
从网页中提取数据允许用户轻松地从网页中提取数据并将该数据导入 Power BI Desktop。通常，提取有序表比较容易，但是网页上的数据不在有序表中。即使数据是结构化且一致的，从此类页面获取数据也可能很困难。
有一个解决方案。使用“按示例从 Web 获取数据”功能，您可以通过在连接器对话框中提供一个或多个示例，实质上显示要从中提取数据的 Power BI Desktop。Power BI Desktop 在与示例匹配的页面上采集其他数据。使用此解决方案，可以从网页中提取所有类型的数据，包括在表格中找到的数据和其他非表格数据。
图表中的价格仅为示例。
通过示例使用 Fetch data from the web
从“开始”功能区菜单中选择“获取数据”。在出现的对话框中，从左侧窗格的类别中选择其他，然后选择 Web。选择连接以继续。
在来自 Web 中，输入要从中提取数据的网页的 URL。在本文中，我们将使用 Microsoft Store 网页并演示此连接器的工作原理。
如果您想按照说明进行操作，可以使用本文中使用的 Microsoft Store URL：
https://www.microsoft.com/stor ... ssics
当您选择 OK 时，您将被带到 Navigator 对话框，该对话框显示来自网页的任何自动检测到的表。在下面显示的情况下，没有找到表。选择“添加带有示例的表格”以提供示例。
“使用示例添加表格”提供了一个交互式窗口，您可以在其中预览网页内容。输入要提取的数据的样本值。
在此示例中，我们将提取页面上每个游戏的“名称”和“价格”。我们可以通过从每一列的页面中指定一些示例来做到这一点。输入示例时，Power Query 使用智能数据提取算法来提取与示例条目的模式匹配的数据。
注意
推荐值仅包括长度小于或等于 128 个字符的值。
当您对从网页中提取的数据感到满意时，选择“确定”进入 Power Query 编辑器。您可以应用更多转换或重塑数据，例如将此数据与源中的其他数据合并。
在这里，您可以在创建 Power BI Desktop 报表时创建视觉对象或使用 Web 数据。
下一步
你可以使用 Power BI Desktop 连接到各种数据。有关数据源的更多信息，请参阅以下资源： 查看全部
从中提取数据的PowerBIDesktop收集页面上的示例用)
通过提供示例获取网页数据
谢谢。
本文内容
从网页中提取数据允许用户轻松地从网页中提取数据并将该数据导入 Power BI Desktop。通常，提取有序表比较容易，但是网页上的数据不在有序表中。即使数据是结构化且一致的，从此类页面获取数据也可能很困难。
有一个解决方案。使用“按示例从 Web 获取数据”功能，您可以通过在连接器对话框中提供一个或多个示例，实质上显示要从中提取数据的 Power BI Desktop。Power BI Desktop 在与示例匹配的页面上采集其他数据。使用此解决方案，可以从网页中提取所有类型的数据，包括在表格中找到的数据和其他非表格数据。
图表中的价格仅为示例。
通过示例使用 Fetch data from the web
从“开始”功能区菜单中选择“获取数据”。在出现的对话框中，从左侧窗格的类别中选择其他，然后选择 Web。选择连接以继续。
在来自 Web 中，输入要从中提取数据的网页的 URL。在本文中，我们将使用 Microsoft Store 网页并演示此连接器的工作原理。
如果您想按照说明进行操作，可以使用本文中使用的 Microsoft Store URL：
https://www.microsoft.com/stor ... ssics
当您选择 OK 时，您将被带到 Navigator 对话框，该对话框显示来自网页的任何自动检测到的表。在下面显示的情况下，没有找到表。选择“添加带有示例的表格”以提供示例。
“使用示例添加表格”提供了一个交互式窗口，您可以在其中预览网页内容。输入要提取的数据的样本值。
在此示例中，我们将提取页面上每个游戏的“名称”和“价格”。我们可以通过从每一列的页面中指定一些示例来做到这一点。输入示例时，Power Query 使用智能数据提取算法来提取与示例条目的模式匹配的数据。
注意
推荐值仅包括长度小于或等于 128 个字符的值。
当您对从网页中提取的数据感到满意时，选择“确定”进入 Power Query 编辑器。您可以应用更多转换或重塑数据，例如将此数据与源中的其他数据合并。
在这里，您可以在创建 Power BI Desktop 报表时创建视觉对象或使用 Web 数据。
下一步
你可以使用 Power BI Desktop 连接到各种数据。有关数据源的更多信息，请参阅以下资源： 查看全部
从网页抓取数据(
从中提取数据的PowerBIDesktop收集页面上的示例用)
通过提供示例获取网页数据
谢谢。
本文内容
从网页中提取数据允许用户轻松地从网页中提取数据并将该数据导入 Power BI Desktop。通常，提取有序表比较容易，但是网页上的数据不在有序表中。即使数据是结构化且一致的，从此类页面获取数据也可能很困难。
有一个解决方案。使用“按示例从 Web 获取数据”功能，您可以通过在连接器对话框中提供一个或多个示例，实质上显示要从中提取数据的 Power BI Desktop。Power BI Desktop 在与示例匹配的页面上采集其他数据。使用此解决方案，可以从网页中提取所有类型的数据，包括在表格中找到的数据和其他非表格数据。
图表中的价格仅为示例。
通过示例使用 Fetch data from the web
从“开始”功能区菜单中选择“获取数据”。在出现的对话框中，从左侧窗格的类别中选择其他，然后选择 Web。选择连接以继续。
在来自 Web 中，输入要从中提取数据的网页的 URL。在本文中，我们将使用 Microsoft Store 网页并演示此连接器的工作原理。
如果您想按照说明进行操作，可以使用本文中使用的 Microsoft Store URL：
https://www.microsoft.com/stor ... ssics
当您选择 OK 时，您将被带到 Navigator 对话框，该对话框显示来自网页的任何自动检测到的表。在下面显示的情况下，没有找到表。选择“添加带有示例的表格”以提供示例。
“使用示例添加表格”提供了一个交互式窗口，您可以在其中预览网页内容。输入要提取的数据的样本值。
在此示例中，我们将提取页面上每个游戏的“名称”和“价格”。我们可以通过从每一列的页面中指定一些示例来做到这一点。输入示例时，Power Query 使用智能数据提取算法来提取与示例条目的模式匹配的数据。
注意
推荐值仅包括长度小于或等于 128 个字符的值。
当您对从网页中提取的数据感到满意时，选择“确定”进入 Power Query 编辑器。您可以应用更多转换或重塑数据，例如将此数据与源中的其他数据合并。
在这里，您可以在创建 Power BI Desktop 报表时创建视觉对象或使用 Web 数据。
下一步
你可以使用 Power BI Desktop 连接到各种数据。有关数据源的更多信息，请参阅以下资源：
从网页抓取数据(大型网站收集所需的数据收集过程(图))
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 91 次浏览 • 2022-04-10 03:04
从网页抓取数据(大型网站收集所需的数据收集过程(图))
网页数据提取工具、网上数据抓取工具及方法张世龙 03-01 08:5844 浏览量
“网络数据采集”，又称网络数据采集、网络数据采集等，从我们平时在浏览器中看到的网页中提取需要的数据信息，提取CSV、JSON、XML、ACCESS、MSSQL、MYSQL、当然，这里的数据提取过程是通过计算机软件技术实现的，而不是通过人工复制粘贴。因此，现在可以从大型 网站 中采集所需的数据。
下面以当当网的数据采集流程为例，详细描述网页数据采集的基本流程。
首先，分析目标 网站 的网页结构以确定是否以及如何为该 网站 采集数据。
当当是一个综合性的网站。我们以书籍的数据为例。我查了一下，找到了图书信息的目录页面。图书信息由分层目录组成。如下图所示，照片左侧是图书信息的分级目录。
许多网站出于数据保护的原因限制了显示的数据量。比如数据最多显示不超过100页的数据，比如100页。这样，您选择的目录级别越高，您获得的数据就越少。所以，为了得到尽可能多的数据，为了得到更多的数据，你必须进入更低的类别，也就是更小的分类级别。
单击 1 级目录可访问 2 级图书目录，如下图所示。
同样，您可以依次单击每个类的目录，最后访问底层目录。这显示了可以在此目录下显示的所有数据项的列表。这称为最底部的列表页面。如下所示。
当然，这个列表页也有可能被分成多个页面，在采集数据的时候，必须遍历每个页面的数据项。可以通过指向每个数据项的链接访问最终数据页面。这称为详细信息页面。下图：
至此，获取详细数据的路径已经明确。然后可以通过分析详细信息页面上的有用数据项并根据需要创建数据采集程序来捕获感兴趣的数据。
以下是作者在采集当当网图书数据网页数据时编写的部分程序代码。
以下是作者采集的图书信息样本数据。
至此，完成了完整的网络数据检索过程。
详细分析和数据检索见：
3358:9081/html/D8 ACF 20 B-342 f-4806-8d cc-5 e 6a 8d 00881 d.html？ly=csdn
本文转载自网络，仅供学习交流。内容版权归原作者所有。例如，对于相关作品、版权等问题，请联系删除处理。
特别提示：本文为技术交流之用，请勿将相关技术用于非法用途。否则，一切后果将由您自担风险。如果您觉得我们侵犯了您的合法权益，请联系我们处理。
API接口获取数据，前端网页数据提取工具中如何获取后端数据，excel自动抓取网页数据 查看全部
网页数据提取工具、网上数据抓取工具及方法张世龙 03-01 08:5844 浏览量
“网络数据采集”，又称网络数据采集、网络数据采集等，从我们平时在浏览器中看到的网页中提取需要的数据信息，提取CSV、JSON、XML、ACCESS、MSSQL、MYSQL、当然，这里的数据提取过程是通过计算机软件技术实现的，而不是通过人工复制粘贴。因此，现在可以从大型 网站 中采集所需的数据。
下面以当当网的数据采集流程为例，详细描述网页数据采集的基本流程。
首先，分析目标 网站 的网页结构以确定是否以及如何为该 网站 采集数据。
当当是一个综合性的网站。我们以书籍的数据为例。我查了一下，找到了图书信息的目录页面。图书信息由分层目录组成。如下图所示，照片左侧是图书信息的分级目录。
许多网站出于数据保护的原因限制了显示的数据量。比如数据最多显示不超过100页的数据，比如100页。这样，您选择的目录级别越高，您获得的数据就越少。所以，为了得到尽可能多的数据，为了得到更多的数据，你必须进入更低的类别，也就是更小的分类级别。
单击 1 级目录可访问 2 级图书目录，如下图所示。
同样，您可以依次单击每个类的目录，最后访问底层目录。这显示了可以在此目录下显示的所有数据项的列表。这称为最底部的列表页面。如下所示。
当然，这个列表页也有可能被分成多个页面，在采集数据的时候，必须遍历每个页面的数据项。可以通过指向每个数据项的链接访问最终数据页面。这称为详细信息页面。下图：
至此，获取详细数据的路径已经明确。然后可以通过分析详细信息页面上的有用数据项并根据需要创建数据采集程序来捕获感兴趣的数据。
以下是作者在采集当当网图书数据网页数据时编写的部分程序代码。
以下是作者采集的图书信息样本数据。
至此，完成了完整的网络数据检索过程。
详细分析和数据检索见：
3358:9081/html/D8 ACF 20 B-342 f-4806-8d cc-5 e 6a 8d 00881 d.html？ly=csdn
本文转载自网络，仅供学习交流。内容版权归原作者所有。例如，对于相关作品、版权等问题，请联系删除处理。
特别提示：本文为技术交流之用，请勿将相关技术用于非法用途。否则，一切后果将由您自担风险。如果您觉得我们侵犯了您的合法权益，请联系我们处理。
API接口获取数据，前端网页数据提取工具中如何获取后端数据，excel自动抓取网页数据 查看全部
从网页抓取数据(大型网站收集所需的数据收集过程(图))
网页数据提取工具、网上数据抓取工具及方法张世龙 03-01 08:5844 浏览量
“网络数据采集”，又称网络数据采集、网络数据采集等，从我们平时在浏览器中看到的网页中提取需要的数据信息，提取CSV、JSON、XML、ACCESS、MSSQL、MYSQL、当然，这里的数据提取过程是通过计算机软件技术实现的，而不是通过人工复制粘贴。因此，现在可以从大型 网站 中采集所需的数据。
下面以当当网的数据采集流程为例，详细描述网页数据采集的基本流程。
首先，分析目标 网站 的网页结构以确定是否以及如何为该 网站 采集数据。
当当是一个综合性的网站。我们以书籍的数据为例。我查了一下，找到了图书信息的目录页面。图书信息由分层目录组成。如下图所示，照片左侧是图书信息的分级目录。
许多网站出于数据保护的原因限制了显示的数据量。比如数据最多显示不超过100页的数据，比如100页。这样，您选择的目录级别越高，您获得的数据就越少。所以，为了得到尽可能多的数据，为了得到更多的数据，你必须进入更低的类别，也就是更小的分类级别。
单击 1 级目录可访问 2 级图书目录，如下图所示。
同样，您可以依次单击每个类的目录，最后访问底层目录。这显示了可以在此目录下显示的所有数据项的列表。这称为最底部的列表页面。如下所示。
当然，这个列表页也有可能被分成多个页面，在采集数据的时候，必须遍历每个页面的数据项。可以通过指向每个数据项的链接访问最终数据页面。这称为详细信息页面。下图：
至此，获取详细数据的路径已经明确。然后可以通过分析详细信息页面上的有用数据项并根据需要创建数据采集程序来捕获感兴趣的数据。
以下是作者在采集当当网图书数据网页数据时编写的部分程序代码。
以下是作者采集的图书信息样本数据。
至此，完成了完整的网络数据检索过程。
详细分析和数据检索见：
3358:9081/html/D8 ACF 20 B-342 f-4806-8d cc-5 e 6a 8d 00881 d.html？ly=csdn
本文转载自网络，仅供学习交流。内容版权归原作者所有。例如，对于相关作品、版权等问题，请联系删除处理。
特别提示：本文为技术交流之用，请勿将相关技术用于非法用途。否则，一切后果将由您自担风险。如果您觉得我们侵犯了您的合法权益，请联系我们处理。
API接口获取数据，前端网页数据提取工具中如何获取后端数据，excel自动抓取网页数据
从网页抓取数据(当需要和HTTP内容打交道的时候，都离不开Requests库 )
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 104 次浏览 • 2022-04-08 17:33
从网页抓取数据(当需要和HTTP内容打交道的时候，都离不开Requests库
)
在处理 HTTP 内容时，Requests 无疑是最好的标准库。当我们要爬取 HTML 页面或连接 API 时，就离不开 Requests 库。此外，它有很好的文档。
4.编写命令行工具：点击
在将简单的 Python 脚本作为命令行工具编写时，Click 是我最喜欢的库。它的 API 非常直观，并且在实现中经过深思熟虑，我们只需要记住一些模式。它的文档也很出色，这使得学习其高级功能变得更加容易。
5.命名：Python Slugify
命名是出了名的困难。Python Slugify 是一个非常有用的库，用于将标题或描述转换为具有属性的唯一标识符。如果您正在开发一个 Web 项目并且想要使用对 SEO 友好的链接，那么 Python Slugify 可以轻松实现。
6.处理插件：Pluggy
Pluggy 库相对较新，但如果您想将插件系统添加到现有应用程序，使用 Pluggy 是最好和最简单的方法。如果您使用过 pytest，那么您实际上已经使用过 Pluggy，即使您还不知道它。
7.将 CSV 文件转换为 API：DataSette
DataSette 是一个了不起的工具，它可以轻松地将 CSV 文件转换为功能齐全的只读 REST JSON API，同时不要将它与 Dataset 库混淆。Datasette 具有许多功能，包括创建图表和地理（用于创建交互式地图），并且易于通过容器或第三方 Web 主机进行部署。
8. 处理环境变量等：Envparse
如果您不想在源代码中存储 API 密钥、数据库凭据或其他敏感信息，则需要解析环境变量，而 envparse 是最佳选择。Envparse 可以处理环境变量、ENV 文件、变量类型，甚至是预处理和后处理（例如，您要确保变量名称始终为大写或小写）。
有没有不在此列表中的爱好项目的最喜欢的 Python 库？随时在评论中与我们分享和学习。
为了帮助正在学习Python编程的小伙伴们提高学习水平，我们在这里为大家准备了丰富的学习大礼包。
查看全部
)
在处理 HTTP 内容时，Requests 无疑是最好的标准库。当我们要爬取 HTML 页面或连接 API 时，就离不开 Requests 库。此外，它有很好的文档。
4.编写命令行工具：点击
在将简单的 Python 脚本作为命令行工具编写时，Click 是我最喜欢的库。它的 API 非常直观，并且在实现中经过深思熟虑，我们只需要记住一些模式。它的文档也很出色，这使得学习其高级功能变得更加容易。
5.命名：Python Slugify
命名是出了名的困难。Python Slugify 是一个非常有用的库，用于将标题或描述转换为具有属性的唯一标识符。如果您正在开发一个 Web 项目并且想要使用对 SEO 友好的链接，那么 Python Slugify 可以轻松实现。
6.处理插件：Pluggy
Pluggy 库相对较新，但如果您想将插件系统添加到现有应用程序，使用 Pluggy 是最好和最简单的方法。如果您使用过 pytest，那么您实际上已经使用过 Pluggy，即使您还不知道它。
7.将 CSV 文件转换为 API：DataSette
DataSette 是一个了不起的工具，它可以轻松地将 CSV 文件转换为功能齐全的只读 REST JSON API，同时不要将它与 Dataset 库混淆。Datasette 具有许多功能，包括创建图表和地理（用于创建交互式地图），并且易于通过容器或第三方 Web 主机进行部署。
8. 处理环境变量等：Envparse
如果您不想在源代码中存储 API 密钥、数据库凭据或其他敏感信息，则需要解析环境变量，而 envparse 是最佳选择。Envparse 可以处理环境变量、ENV 文件、变量类型，甚至是预处理和后处理（例如，您要确保变量名称始终为大写或小写）。
有没有不在此列表中的爱好项目的最喜欢的 Python 库？随时在评论中与我们分享和学习。
为了帮助正在学习Python编程的小伙伴们提高学习水平，我们在这里为大家准备了丰富的学习大礼包。
查看全部
从网页抓取数据(当需要和HTTP内容打交道的时候，都离不开Requests库
)
在处理 HTTP 内容时，Requests 无疑是最好的标准库。当我们要爬取 HTML 页面或连接 API 时，就离不开 Requests 库。此外，它有很好的文档。
4.编写命令行工具：点击
在将简单的 Python 脚本作为命令行工具编写时，Click 是我最喜欢的库。它的 API 非常直观，并且在实现中经过深思熟虑，我们只需要记住一些模式。它的文档也很出色，这使得学习其高级功能变得更加容易。
5.命名：Python Slugify
命名是出了名的困难。Python Slugify 是一个非常有用的库，用于将标题或描述转换为具有属性的唯一标识符。如果您正在开发一个 Web 项目并且想要使用对 SEO 友好的链接，那么 Python Slugify 可以轻松实现。
6.处理插件：Pluggy
Pluggy 库相对较新，但如果您想将插件系统添加到现有应用程序，使用 Pluggy 是最好和最简单的方法。如果您使用过 pytest，那么您实际上已经使用过 Pluggy，即使您还不知道它。
7.将 CSV 文件转换为 API：DataSette
DataSette 是一个了不起的工具，它可以轻松地将 CSV 文件转换为功能齐全的只读 REST JSON API，同时不要将它与 Dataset 库混淆。Datasette 具有许多功能，包括创建图表和地理（用于创建交互式地图），并且易于通过容器或第三方 Web 主机进行部署。
8. 处理环境变量等：Envparse
如果您不想在源代码中存储 API 密钥、数据库凭据或其他敏感信息，则需要解析环境变量，而 envparse 是最佳选择。Envparse 可以处理环境变量、ENV 文件、变量类型，甚至是预处理和后处理（例如，您要确保变量名称始终为大写或小写）。
有没有不在此列表中的爱好项目的最喜欢的 Python 库？随时在评论中与我们分享和学习。
为了帮助正在学习Python编程的小伙伴们提高学习水平，我们在这里为大家准备了丰富的学习大礼包。
从网页抓取数据(HowtoWebScrapewithPythonin4Minutes翻译|M.Y.Li校对|就2)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 75 次浏览 • 2022-04-08 00:05
从网页抓取数据(HowtoWebScrapewithPythonin4Minutes翻译|M.Y.Li校对|就2)
本文为AI研究院整理的技术博客，原标题：
如何在 4 分钟内使用 Python 进行网页抓取
翻译 | MY Li 校对 | 按 2 排序 | 菠萝女孩
图片来自
网页抓取是一种自动访问网站并提取大量信息的技术，可以节省大量时间和精力。在本文中，我们将使用一个简单的示例来说明如何从纽约 MTA 自动下载数百个文件。对于希望学习如何进行网络抓取的初学者来说，这是一个很好的练习。网页抓取可能有点复杂，因此本教程将逐步对其进行分解。
纽约 MTA 数据
我们将从这个 网站 下载有关纽约公共交通地铁站闸机的数据：
这些旋转门的数据从 2010 年 5 月至今每周汇总一次，因此 网站 上有数百个 .txt 文件。以下是一些数据片段，每个日期都是指向可供下载的 .txt 文件的链接。
手动右键单击每个链接并保存到本地会很费力，幸运的是我们有网络抓取！
关于网络抓取的重要说明：
1. 仔细阅读网站 条款和条件，了解如何合法使用这些数据。大多数网站禁止您将数据用于商业目的。
2. 确保您没有下载数据太快，因为这可能会导致 网站 崩溃并且您可能无法访问网络。
检查 网站
我们需要做的第一件事是弄清楚如何从多级 HTML 标记中找到我们想要下载的文件的链接。简而言之，网站 页面有很多代码，我们想找到收录我们需要的数据的相关代码片段。如果您不熟悉 HTML 标记，请参阅 W3schools 教程。对于成功的网络抓取，了解 HTML 的基础知识很重要。
右键单击网页，然后单击“检查”，您可以查看该站点的原创代码。
单击“检查”后，您应该会看到此控制台弹出。
安慰
请注意，控制台左上角有一个箭头符号。
如果单击此箭头，然后单击 网站 本身的区域，控制台将突出显示该特定项目的代码。我单击了 2018 年 9 月 22 日星期六的第一个数据文件，控制台突出显示了该特定文件的链接。
2018 年 9 月 22 日星期六
请注意，所有 .txt 文件都在
在上一行的标记内。随着您进行更多的网络抓取，您会发现
用于超链接。
现在我们已经确定了链接的位置，让我们开始编程吧！
Python代码
我们首先导入以下库。
进口请求
导入urllib.request
进口时间
frombs4import 美汤
接下来，我们将 url 设置为目标 网站 并使用我们的请求库来访问该站点。
网址='
响应=请求.get(url)
如果访问成功，您应该看到以下输出：
接下来，我们使用html嵌套数据结构。如果您有兴趣了解有关此库的更多信息，请查看 BeautifulSoup 文档。
汤= BeautifulSoup（response.text，“html.parser”）
我们使用 .findAll 方法来定位我们所有的
标记。
汤.findAll('a')
这段代码为我们找到了所有
标记的代码片段。我们感兴趣的信息从第 36 行开始。并不是所有的链接都是我们想要的，但大多数都是，所以我们可以很容易地从第 36 行分离出来。下面是当我们输入上述代码时 BeautifulSoup 返回给我们的一些信息。
所有标记的子集
接下来，让我们提取我们想要的实际链接。首先测试第一个链接。
one_a_tag=soup.findAll('a')[36]
链接=one_a_tag['href']
此代码将 'data/nyct/turnstile/turnstile_le_180922.txt 保存到我们的变量链接中。下载数据的完整 url 实际上是“”，这是我通过点击 网站 上的第一个数据文件进行测试发现的。我们可以使用 urllib.request 库将此文件路径下载到我们的计算机。我们为 request.urlretrieve 提供了两个参数：文件 url 和文件名。对于我的文件，我将它们命名为“turnstile_le_180922.txt”、“t”、“turnstile_180901”等。
download_url= '#x27;+ 链接
urllib.request.urlretrieve(download_url,'./'+link[link.find('/turnstile_')+1:])
最后但同样重要的是，我们应该收录以下代码行，以便我们可以暂停代码一秒钟，这样我们就不会向 网站 发送垃圾请求，这有助于我们避免被标记为垃圾邮件发送者。
时间.sleep(1)
现在我们已经了解了如何下载文件，让我们尝试使用 网站 获取旋转栅门数据的完整代码集。
# 导入库
进口请求
导入urllib.request
进口时间
frombs4import 美汤
# 设置你想抓取的 URL
网址='#x27;
# 连接到网址
响应 = requests.get(url)
# 解析 HTML 并保存到 BeautifulSoup 对象¶
汤 = BeautifulSoup(response.text,"html.parser")
# 要下载整个数据集，让我们对所有 a 标签进行 for 循环
foriinrange(36,len(soup.findAll('a'))+1):#'a' 标签用于链接
one_a_tag = soup.findAll('a')[i]
链接 = one_a_tag['href']
download_url = '#x27;+ 链接
urllib.request.urlretrieve(download_url,'./'+link[link.find('/turnstile_')+1:])
time.sleep(1)#暂停代码一秒
你可以在我的 Github 上找到我的 Jupyter 笔记。感谢阅读，如果你喜欢这个 文章，请尽可能多地点击 Clap 按钮。
快乐的网络抓取！ 查看全部
本文为AI研究院整理的技术博客，原标题：
如何在 4 分钟内使用 Python 进行网页抓取
翻译 | MY Li 校对 | 按 2 排序 | 菠萝女孩
图片来自
网页抓取是一种自动访问网站并提取大量信息的技术，可以节省大量时间和精力。在本文中，我们将使用一个简单的示例来说明如何从纽约 MTA 自动下载数百个文件。对于希望学习如何进行网络抓取的初学者来说，这是一个很好的练习。网页抓取可能有点复杂，因此本教程将逐步对其进行分解。
纽约 MTA 数据
我们将从这个 网站 下载有关纽约公共交通地铁站闸机的数据：
这些旋转门的数据从 2010 年 5 月至今每周汇总一次，因此 网站 上有数百个 .txt 文件。以下是一些数据片段，每个日期都是指向可供下载的 .txt 文件的链接。
手动右键单击每个链接并保存到本地会很费力，幸运的是我们有网络抓取！
关于网络抓取的重要说明：
1. 仔细阅读网站 条款和条件，了解如何合法使用这些数据。大多数网站禁止您将数据用于商业目的。
2. 确保您没有下载数据太快，因为这可能会导致 网站 崩溃并且您可能无法访问网络。
检查 网站
我们需要做的第一件事是弄清楚如何从多级 HTML 标记中找到我们想要下载的文件的链接。简而言之，网站 页面有很多代码，我们想找到收录我们需要的数据的相关代码片段。如果您不熟悉 HTML 标记，请参阅 W3schools 教程。对于成功的网络抓取，了解 HTML 的基础知识很重要。
右键单击网页，然后单击“检查”，您可以查看该站点的原创代码。
单击“检查”后，您应该会看到此控制台弹出。
安慰
请注意，控制台左上角有一个箭头符号。
如果单击此箭头，然后单击 网站 本身的区域，控制台将突出显示该特定项目的代码。我单击了 2018 年 9 月 22 日星期六的第一个数据文件，控制台突出显示了该特定文件的链接。
2018 年 9 月 22 日星期六
请注意，所有 .txt 文件都在
在上一行的标记内。随着您进行更多的网络抓取，您会发现
用于超链接。
现在我们已经确定了链接的位置，让我们开始编程吧！
Python代码
我们首先导入以下库。
进口请求
导入urllib.request
进口时间
frombs4import 美汤
接下来，我们将 url 设置为目标 网站 并使用我们的请求库来访问该站点。
网址='
响应=请求.get(url)
如果访问成功，您应该看到以下输出：
接下来，我们使用html嵌套数据结构。如果您有兴趣了解有关此库的更多信息，请查看 BeautifulSoup 文档。
汤= BeautifulSoup（response.text，“html.parser”）
我们使用 .findAll 方法来定位我们所有的
标记。
汤.findAll('a')
这段代码为我们找到了所有
标记的代码片段。我们感兴趣的信息从第 36 行开始。并不是所有的链接都是我们想要的，但大多数都是，所以我们可以很容易地从第 36 行分离出来。下面是当我们输入上述代码时 BeautifulSoup 返回给我们的一些信息。
所有标记的子集
接下来，让我们提取我们想要的实际链接。首先测试第一个链接。
one_a_tag=soup.findAll('a')[36]
链接=one_a_tag['href']
此代码将 'data/nyct/turnstile/turnstile_le_180922.txt 保存到我们的变量链接中。下载数据的完整 url 实际上是“”，这是我通过点击 网站 上的第一个数据文件进行测试发现的。我们可以使用 urllib.request 库将此文件路径下载到我们的计算机。我们为 request.urlretrieve 提供了两个参数：文件 url 和文件名。对于我的文件，我将它们命名为“turnstile_le_180922.txt”、“t”、“turnstile_180901”等。
download_url= '#x27;+ 链接
urllib.request.urlretrieve(download_url,'./'+link[link.find('/turnstile_')+1:])
最后但同样重要的是，我们应该收录以下代码行，以便我们可以暂停代码一秒钟，这样我们就不会向 网站 发送垃圾请求，这有助于我们避免被标记为垃圾邮件发送者。
时间.sleep(1)
现在我们已经了解了如何下载文件，让我们尝试使用 网站 获取旋转栅门数据的完整代码集。
# 导入库
进口请求
导入urllib.request
进口时间
frombs4import 美汤
# 设置你想抓取的 URL
网址='#x27;
# 连接到网址
响应 = requests.get(url)
# 解析 HTML 并保存到 BeautifulSoup 对象¶
汤 = BeautifulSoup(response.text,"html.parser")
# 要下载整个数据集，让我们对所有 a 标签进行 for 循环
foriinrange(36,len(soup.findAll('a'))+1):#'a' 标签用于链接
one_a_tag = soup.findAll('a')[i]
链接 = one_a_tag['href']
download_url = '#x27;+ 链接
urllib.request.urlretrieve(download_url,'./'+link[link.find('/turnstile_')+1:])
time.sleep(1)#暂停代码一秒
你可以在我的 Github 上找到我的 Jupyter 笔记。感谢阅读，如果你喜欢这个 文章，请尽可能多地点击 Clap 按钮。
快乐的网络抓取！ 查看全部
从网页抓取数据(HowtoWebScrapewithPythonin4Minutes翻译|M.Y.Li校对|就2)
本文为AI研究院整理的技术博客，原标题：
如何在 4 分钟内使用 Python 进行网页抓取
翻译 | MY Li 校对 | 按 2 排序 | 菠萝女孩
图片来自
网页抓取是一种自动访问网站并提取大量信息的技术，可以节省大量时间和精力。在本文中，我们将使用一个简单的示例来说明如何从纽约 MTA 自动下载数百个文件。对于希望学习如何进行网络抓取的初学者来说，这是一个很好的练习。网页抓取可能有点复杂，因此本教程将逐步对其进行分解。
纽约 MTA 数据
我们将从这个 网站 下载有关纽约公共交通地铁站闸机的数据：
这些旋转门的数据从 2010 年 5 月至今每周汇总一次，因此 网站 上有数百个 .txt 文件。以下是一些数据片段，每个日期都是指向可供下载的 .txt 文件的链接。
手动右键单击每个链接并保存到本地会很费力，幸运的是我们有网络抓取！
关于网络抓取的重要说明：
1. 仔细阅读网站 条款和条件，了解如何合法使用这些数据。大多数网站禁止您将数据用于商业目的。
2. 确保您没有下载数据太快，因为这可能会导致 网站 崩溃并且您可能无法访问网络。
检查 网站
我们需要做的第一件事是弄清楚如何从多级 HTML 标记中找到我们想要下载的文件的链接。简而言之，网站 页面有很多代码，我们想找到收录我们需要的数据的相关代码片段。如果您不熟悉 HTML 标记，请参阅 W3schools 教程。对于成功的网络抓取，了解 HTML 的基础知识很重要。
右键单击网页，然后单击“检查”，您可以查看该站点的原创代码。
单击“检查”后，您应该会看到此控制台弹出。
安慰
请注意，控制台左上角有一个箭头符号。
如果单击此箭头，然后单击 网站 本身的区域，控制台将突出显示该特定项目的代码。我单击了 2018 年 9 月 22 日星期六的第一个数据文件，控制台突出显示了该特定文件的链接。
2018 年 9 月 22 日星期六
请注意，所有 .txt 文件都在
在上一行的标记内。随着您进行更多的网络抓取，您会发现
用于超链接。
现在我们已经确定了链接的位置，让我们开始编程吧！
Python代码
我们首先导入以下库。
进口请求
导入urllib.request
进口时间
frombs4import 美汤
接下来，我们将 url 设置为目标 网站 并使用我们的请求库来访问该站点。
网址='
响应=请求.get(url)
如果访问成功，您应该看到以下输出：
接下来，我们使用html嵌套数据结构。如果您有兴趣了解有关此库的更多信息，请查看 BeautifulSoup 文档。
汤= BeautifulSoup（response.text，“html.parser”）
我们使用 .findAll 方法来定位我们所有的
标记。
汤.findAll('a')
这段代码为我们找到了所有
标记的代码片段。我们感兴趣的信息从第 36 行开始。并不是所有的链接都是我们想要的，但大多数都是，所以我们可以很容易地从第 36 行分离出来。下面是当我们输入上述代码时 BeautifulSoup 返回给我们的一些信息。
所有标记的子集
接下来，让我们提取我们想要的实际链接。首先测试第一个链接。
one_a_tag=soup.findAll('a')[36]
链接=one_a_tag['href']
此代码将 'data/nyct/turnstile/turnstile_le_180922.txt 保存到我们的变量链接中。下载数据的完整 url 实际上是“”，这是我通过点击 网站 上的第一个数据文件进行测试发现的。我们可以使用 urllib.request 库将此文件路径下载到我们的计算机。我们为 request.urlretrieve 提供了两个参数：文件 url 和文件名。对于我的文件，我将它们命名为“turnstile_le_180922.txt”、“t”、“turnstile_180901”等。
download_url= '#x27;+ 链接
urllib.request.urlretrieve(download_url,'./'+link[link.find('/turnstile_')+1:])
最后但同样重要的是，我们应该收录以下代码行，以便我们可以暂停代码一秒钟，这样我们就不会向 网站 发送垃圾请求，这有助于我们避免被标记为垃圾邮件发送者。
时间.sleep(1)
现在我们已经了解了如何下载文件，让我们尝试使用 网站 获取旋转栅门数据的完整代码集。
# 导入库
进口请求
导入urllib.request
进口时间
frombs4import 美汤
# 设置你想抓取的 URL
网址='#x27;
# 连接到网址
响应 = requests.get(url)
# 解析 HTML 并保存到 BeautifulSoup 对象¶
汤 = BeautifulSoup(response.text,"html.parser")
# 要下载整个数据集，让我们对所有 a 标签进行 for 循环
foriinrange(36,len(soup.findAll('a'))+1):#'a' 标签用于链接
one_a_tag = soup.findAll('a')[i]
链接 = one_a_tag['href']
download_url = '#x27;+ 链接
urllib.request.urlretrieve(download_url,'./'+link[link.find('/turnstile_')+1:])
time.sleep(1)#暂停代码一秒
你可以在我的 Github 上找到我的 Jupyter 笔记。感谢阅读，如果你喜欢这个 文章，请尽可能多地点击 Clap 按钮。
快乐的网络抓取！
从网页抓取数据(学到知识的人都要记得反思总结，一直有道理)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 78 次浏览 • 2022-04-07 14:03
从网页抓取数据(学到知识的人都要记得反思总结，一直有道理)
从网页抓取数据用python？no!no!no!很多老板喜欢用开源代码开发项目，现在都不问开源了，大家都是在开源代码的基础上修修补补，而且软件测试相比开发迭代会更慢，所以除非团队内已经人手到位，不然是赶不上企业增长速度的。想要发现过时的工具，或者需要淘汰的产品，可以考虑用代码来生成界面...生成界面的类库也有很多，pyinstaller能用的起来的往往价格也比较高，itpub做的“it三个月效率提升”比较合算，作者从13年到现在一直在更新新东西，最近用起来比较方便，找个水印，放个链接，变量路径清楚了。
效果图：如果只有一个人维护一个多人的团队还是可以把效果做出来的，毕竟比较有代表性，如果搞一堆一堆群，每个人的代码都一样，在以后维护时会比较麻烦，不过pyinstaller那么多，说不定测试好久测出来一个你需要的，但是却找不到其他人的...当然也可以考虑使用powerquery快速生成表格，支持表格转数据透视表。
但是个人建议pq工具，因为pq能存储很多人的经验，快速快捷实用，这些也会是后面的扩展部分的基础。学到知识的人都要记得反思总结，这个是一直有道理的，希望能帮到你。如果我写的文章有帮到你，欢迎关注本人知乎或者微信公众号：测试人生，我后续会分享更多资料给大家。 查看全部
从网页抓取数据用python？no!no!no!很多老板喜欢用开源代码开发项目，现在都不问开源了，大家都是在开源代码的基础上修修补补，而且软件测试相比开发迭代会更慢，所以除非团队内已经人手到位，不然是赶不上企业增长速度的。想要发现过时的工具，或者需要淘汰的产品，可以考虑用代码来生成界面...生成界面的类库也有很多，pyinstaller能用的起来的往往价格也比较高，itpub做的“it三个月效率提升”比较合算，作者从13年到现在一直在更新新东西，最近用起来比较方便，找个水印，放个链接，变量路径清楚了。
效果图：如果只有一个人维护一个多人的团队还是可以把效果做出来的，毕竟比较有代表性，如果搞一堆一堆群，每个人的代码都一样，在以后维护时会比较麻烦，不过pyinstaller那么多，说不定测试好久测出来一个你需要的，但是却找不到其他人的...当然也可以考虑使用powerquery快速生成表格，支持表格转数据透视表。
但是个人建议pq工具，因为pq能存储很多人的经验，快速快捷实用，这些也会是后面的扩展部分的基础。学到知识的人都要记得反思总结，这个是一直有道理的，希望能帮到你。如果我写的文章有帮到你，欢迎关注本人知乎或者微信公众号：测试人生，我后续会分享更多资料给大家。 查看全部
从网页抓取数据(学到知识的人都要记得反思总结，一直有道理)
从网页抓取数据用python？no!no!no!很多老板喜欢用开源代码开发项目，现在都不问开源了，大家都是在开源代码的基础上修修补补，而且软件测试相比开发迭代会更慢，所以除非团队内已经人手到位，不然是赶不上企业增长速度的。想要发现过时的工具，或者需要淘汰的产品，可以考虑用代码来生成界面...生成界面的类库也有很多，pyinstaller能用的起来的往往价格也比较高，itpub做的“it三个月效率提升”比较合算，作者从13年到现在一直在更新新东西，最近用起来比较方便，找个水印，放个链接，变量路径清楚了。
效果图：如果只有一个人维护一个多人的团队还是可以把效果做出来的，毕竟比较有代表性，如果搞一堆一堆群，每个人的代码都一样，在以后维护时会比较麻烦，不过pyinstaller那么多，说不定测试好久测出来一个你需要的，但是却找不到其他人的...当然也可以考虑使用powerquery快速生成表格，支持表格转数据透视表。
但是个人建议pq工具，因为pq能存储很多人的经验，快速快捷实用，这些也会是后面的扩展部分的基础。学到知识的人都要记得反思总结，这个是一直有道理的，希望能帮到你。如果我写的文章有帮到你，欢迎关注本人知乎或者微信公众号：测试人生，我后续会分享更多资料给大家。
从网页抓取数据(大数据初学者了解并动手实现自己的网络爬虫(图))
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 64 次浏览 • 2022-04-06 16:16
从网页抓取数据(大数据初学者了解并动手实现自己的网络爬虫(图))
网络爬虫是从互联网打开数据采集的重要手段。本例使用Python的相关模块开发一个简单的爬虫。实现从一本书网站中自动下载感兴趣的图书信息的功能。实现的主要功能包括单页图书信息下载、图书信息提取、多页图书信息下载。本案例适合大数据初学者了解和实现自己的网络爬虫。
1、任务描述和数据来源
从当当搜索页面，根据关键词进行搜索，使用Python编写爬虫，自动爬取搜索结果中书籍的书名、出版商、价格、作者、书籍介绍等信息。
当当网搜索页面：
2、单页图书资料下载2.1网页下载
Python中的requests库可以自动帮助我们构造一个请求对象，用于向服务器请求资源，并返回一个响应对象，用于服务器资源。如果只需要返回 HTML 页面的内容，可以直接调用响应的 text 属性。在下面的代码中，我们首先导入 requests 库，定义当当搜索页面的 URL，并将 search关键词 设置为“机器学习”。然后使用 requests.get 方法获取网页内容。最后，打印并显示网页的前 1000 个字符。
import requests #1. 导入requests 库
test_url = 'http://search.dangdang.com/?key='+ '机器学习' #2. 设置网页的URL地址
content_page = requests.get(test_url).text #3. 执行页面请求，返回页面内容
print(content_page[:1000]) #4.将页面的前1000个字符打印显示出来
2.2本书内容分析
让我们开始解析页面并分析源代码。这里我使用Chrome浏览器直接打开URL机器学习。然后选择任何书籍信息，右键单击“检查”按钮。不难发现，搜索结果中每本书的信息都是页面上的一个标签，如下图所示：
点击第一个标签，发现下面还有几个
标签，分类为“名称”、“详细信息”、“价格”等。这些标签存储了产品的标题、详细信息、价格等信息。
我们以书名信息的提取为例进行详细说明。点击li标签下class属性为name的p标签，我们发现书名信息存储在一个name属性值为“itemlist-title”的标签的title属性中，如下图：
我们可以使用 xpath 将上述定位信息直接描述为 //li/p/a[@name="itemlist-title"]/@title 。接下来我们使用 lxml 模块从页面中提取书名信息。请参考xpath的使用。
page = etree.HTML(content_page) #将页面字符串解析成树结构
book_name = page.xpath('//li/p/a[@name="itemlist-title"]/@title') #用xpath提取出书名信息。
book_name[:10] #打印提取出的前10个书名信息
同理，我们可以提取图书的出版信息（作者、出版商、出版时间等）、当前价格、星级、评论数等。这些信息对应的xpath路径如下表所示。
信息项
xpath 路径
书名
//li/p/a[@name="itemlist-title"]/@title
出版信息
//li/p[@class="search_book_author"]
时价
//li/p[@class="price"]/span[@class="search_now_price"]/text()
星星
//li/p[@class="search_star_line"]/span[@class="search_star_black"]/span/@style 查看全部
网络爬虫是从互联网打开数据采集的重要手段。本例使用Python的相关模块开发一个简单的爬虫。实现从一本书网站中自动下载感兴趣的图书信息的功能。实现的主要功能包括单页图书信息下载、图书信息提取、多页图书信息下载。本案例适合大数据初学者了解和实现自己的网络爬虫。
1、任务描述和数据来源
从当当搜索页面，根据关键词进行搜索，使用Python编写爬虫，自动爬取搜索结果中书籍的书名、出版商、价格、作者、书籍介绍等信息。
当当网搜索页面：
2、单页图书资料下载2.1网页下载
Python中的requests库可以自动帮助我们构造一个请求对象，用于向服务器请求资源，并返回一个响应对象，用于服务器资源。如果只需要返回 HTML 页面的内容，可以直接调用响应的 text 属性。在下面的代码中，我们首先导入 requests 库，定义当当搜索页面的 URL，并将 search关键词 设置为“机器学习”。然后使用 requests.get 方法获取网页内容。最后，打印并显示网页的前 1000 个字符。
import requests #1. 导入requests 库
test_url = 'http://search.dangdang.com/?key='+ '机器学习' #2. 设置网页的URL地址
content_page = requests.get(test_url).text #3. 执行页面请求，返回页面内容
print(content_page[:1000]) #4.将页面的前1000个字符打印显示出来
2.2本书内容分析
让我们开始解析页面并分析源代码。这里我使用Chrome浏览器直接打开URL机器学习。然后选择任何书籍信息，右键单击“检查”按钮。不难发现，搜索结果中每本书的信息都是页面上的一个标签，如下图所示：
点击第一个标签，发现下面还有几个
标签，分类为“名称”、“详细信息”、“价格”等。这些标签存储了产品的标题、详细信息、价格等信息。
我们以书名信息的提取为例进行详细说明。点击li标签下class属性为name的p标签，我们发现书名信息存储在一个name属性值为“itemlist-title”的标签的title属性中，如下图：
我们可以使用 xpath 将上述定位信息直接描述为 //li/p/a[@name="itemlist-title"]/@title 。接下来我们使用 lxml 模块从页面中提取书名信息。请参考xpath的使用。
page = etree.HTML(content_page) #将页面字符串解析成树结构
book_name = page.xpath('//li/p/a[@name="itemlist-title"]/@title') #用xpath提取出书名信息。
book_name[:10] #打印提取出的前10个书名信息
同理，我们可以提取图书的出版信息（作者、出版商、出版时间等）、当前价格、星级、评论数等。这些信息对应的xpath路径如下表所示。
信息项
xpath 路径
书名
//li/p/a[@name="itemlist-title"]/@title
出版信息
//li/p[@class="search_book_author"]
时价
//li/p[@class="price"]/span[@class="search_now_price"]/text()
星星
//li/p[@class="search_star_line"]/span[@class="search_star_black"]/span/@style 查看全部
从网页抓取数据(大数据初学者了解并动手实现自己的网络爬虫(图))
网络爬虫是从互联网打开数据采集的重要手段。本例使用Python的相关模块开发一个简单的爬虫。实现从一本书网站中自动下载感兴趣的图书信息的功能。实现的主要功能包括单页图书信息下载、图书信息提取、多页图书信息下载。本案例适合大数据初学者了解和实现自己的网络爬虫。
1、任务描述和数据来源
从当当搜索页面，根据关键词进行搜索，使用Python编写爬虫，自动爬取搜索结果中书籍的书名、出版商、价格、作者、书籍介绍等信息。
当当网搜索页面：
2、单页图书资料下载2.1网页下载
Python中的requests库可以自动帮助我们构造一个请求对象，用于向服务器请求资源，并返回一个响应对象，用于服务器资源。如果只需要返回 HTML 页面的内容，可以直接调用响应的 text 属性。在下面的代码中，我们首先导入 requests 库，定义当当搜索页面的 URL，并将 search关键词 设置为“机器学习”。然后使用 requests.get 方法获取网页内容。最后，打印并显示网页的前 1000 个字符。
import requests #1. 导入requests 库
test_url = 'http://search.dangdang.com/?key='+ '机器学习' #2. 设置网页的URL地址
content_page = requests.get(test_url).text #3. 执行页面请求，返回页面内容
print(content_page[:1000]) #4.将页面的前1000个字符打印显示出来
2.2本书内容分析
让我们开始解析页面并分析源代码。这里我使用Chrome浏览器直接打开URL机器学习。然后选择任何书籍信息，右键单击“检查”按钮。不难发现，搜索结果中每本书的信息都是页面上的一个标签，如下图所示：
点击第一个标签，发现下面还有几个
标签，分类为“名称”、“详细信息”、“价格”等。这些标签存储了产品的标题、详细信息、价格等信息。
我们以书名信息的提取为例进行详细说明。点击li标签下class属性为name的p标签，我们发现书名信息存储在一个name属性值为“itemlist-title”的标签的title属性中，如下图：
我们可以使用 xpath 将上述定位信息直接描述为 //li/p/a[@name="itemlist-title"]/@title 。接下来我们使用 lxml 模块从页面中提取书名信息。请参考xpath的使用。
page = etree.HTML(content_page) #将页面字符串解析成树结构
book_name = page.xpath('//li/p/a[@name="itemlist-title"]/@title') #用xpath提取出书名信息。
book_name[:10] #打印提取出的前10个书名信息
同理，我们可以提取图书的出版信息（作者、出版商、出版时间等）、当前价格、星级、评论数等。这些信息对应的xpath路径如下表所示。
信息项
xpath 路径
书名
//li/p/a[@name="itemlist-title"]/@title
出版信息
//li/p[@class="search_book_author"]
时价
//li/p[@class="price"]/span[@class="search_now_price"]/text()
星星
//li/p[@class="search_star_line"]/span[@class="search_star_black"]/span/@style
解密:Python数据分析系列（09）：获取数据
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 103 次浏览 • 2022-09-22 03:09
解密:Python数据分析系列（09）：获取数据
对于元素中的每个元素，您可以这样做：
仅上述功能就可以帮助我们做很多事情。如果您需要做一些更复杂的事情（或者只是出于好奇），请查看文档。
当然，无论数据多么重要，通常都不会被标记。您需要仔细检查源 HTML，通过您选择的逻辑进行推理，并考虑边缘情况以确保数据的正确性。接下来我们看一个例子。
9.3.2 示例：关注国会
一家数据科学公司的政策副总裁担心数据科学行业的潜在监管，并要求您量化国会对该主题的看法。他特别希望您找到所有发布“数据”新闻稿的代表。
在发布时，有一个页面收录所有代表 网站 的链接
如果您“查看源代码”，所有 网站 链接看起来像：
让我们从采集从此页面链接到的所有 URL 开始：
这将返回太多 URL。如果您查看它们，我们会以 或 中间的某种名称开头并以 . 结尾。或者 。/。
这里是使用正则表达式的好地方：
这仍然太多了，因为只有 435 名代表。如果您查看列表，则有很多重复。我们可以使用 set 来克服这些问题：
总会有一些众议院席位空缺，或者可能有一些没有网站 代表。无论如何，这已经足够了。当我们查看这些 网站 时，大多数 网站 都有新闻稿的链接。例如：
请注意，这是一个相对链接，这意味着我们需要记住原创站点。让我们抓住它：
注意
通常，像这样随便爬一个 网站 是不礼貌的。大多数 网站 都会有一个 robots.txt 文件，指示您可以多长时间抓取一次站点（以及您不应该抓取哪些路径），但由于这是国会，我们不需要特别有礼貌的。
如果您滚动查看它们，您会看到很多 /media/press release 和 media center/press release 以及其他各种地址。其中一个 URL 是 /media/press-releases。
请记住，我们的目标是找出哪些国会议员引用了“数据”。“我们将编写一个稍微通用的函数来检查是否在一页新闻稿中提到了任何给定的术语。
如果您访问该 网站 并查看源代码，似乎
标签中有每个新闻稿的片段，所以我们将使用它作为我们的第一次尝试：
让我们为它写一个快速测试：
最后，我们将找到相关的国会议员，并将他们的名字提供给政策副总裁：
当我运行这个时，我得到一个大约 20 次重复的列表。您的结果可能会有所不同。
注意
如果您查看不同的“新闻稿”页面，它们中的大多数都是分页的，每页只有 5 或 10 个新闻稿。这意味着我们只检索到了每位国会议员最近发布的几篇新闻稿。更彻底的解决方案将遍历页面并检索每个新闻稿的全文。
9.4 使用 API
许多 网站 和 Web 服务提供相应的应用程序编程接口 (APIS)，允许您以结构化格式显式请求数据。这样可以省去抓取数据的麻烦！
9.4.1 JSON（和 XML）
因为 HTTP 是一种用于转换文本的协议，所以您通过 Web API 请求的数据需要序列化为字符串格式。通常，此序列化使用 JavaScript Object Notation (JSON)。JavaScript 对象看起来很像 Python 字典，使得字符串表示非常容易解释：
我们可以使用 Python 的 json 模块来解析 JSON。特别是，我们将使用它的加载函数，它将表示 JSON 对象的字符串反序列化为 Python 对象：
有时 API 提供者可能不是那么友好，只给你 XML 格式的响应：
我们也可以使用 BeautifulSoup 从 XML 中获取数据，就像从 HTML 中获取数据一样；有关更多详细信息，请参阅文档。
9.4.2 使用API无需认证
今天的大多数 API 都要求您在使用它们之前进行身份验证。如果我们不想强迫自己遵守这个政策，API 会给出许多其他陈词滥调来阻止我们的浏览。所以，让我们看一下 GitHub 的 API，我们可以用它做一些简单的事情，而无需身份验证：
这里的 repos 是一个 Python 字典列表，其中每个字典代表我 GitHub 帐户中的一个代码存储库。（请随意替换您的用户名以从您的存储库中获取数据。您有一个 GitHub 帐户，对吗？）
我们可以使用它来找出最有可能创建存储库的月份和星期几。唯一的问题是响应中的日期是一个字符串：
Python 本身并没有非常强大的日期解析器，所以我们需要安装一个：
您所需要的可能是 dateutil.parser.parse 函数：
同样的，你可以得到我最近五个仓库的语言：
通常我们不需要在“自己发出请求并解析响应”的低级别使用 API。使用 Python 的好处之一是，有人已经构建了库，可以让您访问几乎所有您感兴趣的 API。这些库可以完成工作，并为您省去查找 API 访问的许多繁琐细节的麻烦. （如果这些库不能很好地完成它们的工作，或者它们依赖于相应 API 的失效版本，那么您将遇到巨大的麻烦。）
尽管如此，有时您仍需要操作自己的 API 访问库（或者，更常见的是，调试其他人没有的库），因此了解一些细节是件好事。
9.4.3 查找 API
如果您需要特定 网站 的数据，请查看其开发人员部分或 API 部分以获取详细信息，然后使用 关键词“python api”在 Web 上搜索相应的库。
有 Yelp API、Instagram API、Spotify API 等库。
如果您想查看具有 Python 包装器的 API 列表，可以在 GitHub (/realpython/list-of-python-api-wrappers) 上找到来自 Real Python 的 API 列表。
如果最后还是找不到自己需要的API，还是可以通过抓取来获取的。这是数据科学家的最后一招。
9.5 示例：使用 Twitter API
Twitter 是一个非常好的数据源。您可以从中获取实时新闻，可以使用它来衡量对当前事件的反应，还可以使用它来查找与特定主题相关的链接。只要您可以访问其数据，您几乎可以使用 Twitter 做任何您能想到的事情。数据可以通过其API获取。
要与 Twitter API 交互，我们需要使用 Twython 库（python -m pip install twython）。Python Twitter 实际上有很多库，但这是我用过的最好的一个。您也可以尝试其他库。
获取凭据
为了使用 Twitter 的 API，首先需要获取一些文档（无论如何，您必须拥有一个 Twitter 帐户，这样您才能成为活跃和友好的 Twitter #datascience 社区的一部分）。
注意
就像我无法控制的所有 网站 指令一样，它们在某个时候会过时，但现在仍然可以工作一段时间。（虽然在我写这本书的时候它们至少改变了一次，但祝你好运！）
以下是步骤：
1. 找到链接/。
2. 如果您还没有注册，请点击“注册”并输入您的 Twitter 用户名和密码。
3.单击应用申请开发者帐户。
4.请求访问以供您自己使用。
5.填写申请表。需要 300 个字（真的）来解释你为什么需要访问数据，所以为了通过审查，你可以告诉他们这本书以及你有多喜欢它。
6.等待不确定的时间。
7.如果您认识在 Twitter 上工作的人，请给他们发电子邮件并询问他们是否可以加快您的申请。否则，请继续等待。
8.批准后，返回应用程序部分并单击创建应用程序。
9.填写所有必填字段（同样，如果描述需要额外的字符，您可以讨论这本书以及如何找到它）。
10.单击创建。
您的应用现在应该有一个“Keys and Tokens”选项卡，其中收录一个“Consumer API Public Key”部分，其中列出了“API Public Key”和“API Key”。“注意这些钥匙；你需要它们。（并且，保守秘密！它们就像密码。）
当心
不要分享它们，不要将它们打印在书籍中，也不要将它们记录在公共 GitHub 存储库中。一种简单的方法是将它们存储在不会签入的 credentials.json 文件中，然后使用 json.loads 检索它们。另一种解决方案是将它们存储在环境变量中并使用 os.environ 检索它们。
使用 Twython
使用 Twitter API 最棘手的部分是身份验证。（事实上，这是使用大量 API 中最棘手的部分。）API 提供者希望确保您有权访问他们的数据并且您不会超出他们的使用限制。他们还想知道谁在访问他们的数据。
身份验证有点痛苦。有一种简单的方法，OAuth 2，当您只想进行简单的搜索时就足够了。还有一种复杂的方式，即 OAuth 1，当您想要执行某个操作（例如 twitter）或（尤其是对我们而言）连接到 twitter 流时，它是必需的。
所以我们坚持使用更复杂的方法，我们将尽可能地自动化。
首先，您需要您的 API 公钥和 API 密钥（有时分别称为消费者公钥和消费者密钥）。我可以从环境变量中获取它，如果需要，您可以随时替换它们：
现在我们可以实例化客户端：
暗示
此时，您可能需要考虑将 ACCESS_TOKEN 和 ACCESS_TOKEN_SECRET 保存在安全的地方，这样下次您就不必经历这个严格的过程。
一旦我们有了一个经过验证的 Twython 实例，我们就可以开始执行搜索：
如果您运行上述程序，您应该会收到一些推文，例如：
这并不是那么有趣，主要是因为 Twitter 搜索 API 只是向您显示了一些最近的结果。当你在做数据科学时，你经常想要很多推文。这就是流 API 有用的地方。它允许您连接到一个很棒的 Twitter“消防水带”。要使用它，您需要使用访问令牌进行身份验证。
为了使用 Twython 访问流 API，我们需要定义一个继承自 TwythonStreamer 并覆盖其 on_success 方法和可能的 on_error 方法的 on_success 方法：
MyStreamer 将连接到 Twitter 流并等待 Twitter 向其发送数据。每次它接收到一些数据（这里，一条推文表示为一个 Python 对象）它都会传递给 on_success 方法，如果推文是英文的，这个方法会将推文附加到推文列表中，在采集到 1000 条推文后文本后将断开与流的连接。
剩下的就是初始化并开始运行：
它将一直运行，直到采集到 1000 条推文（或直到它遇到错误），此时是时候开始分析这些推文了。例如，您可以找到最常见的标签：
每条推文都收录大量数据。您可以自己尝试各种方法，或仔细阅读 Twitter API 文档。
注意
在正式项目中，您可能不想依赖内存列表来存储推文。相反，您可能希望将推文保存在文件或数据库中，以便永久拥有它们。
9.6 扩展学习
• pandas 是数据科学用来处理（尤其是导入）数据的主要库。• Scrapy 是一个强大的库，可用于为跟踪未知链接等任务构建更复杂的网络爬虫。• Kaggle 拥有庞大的数据集。
官方数据:(16)UiBot：智能化软件机器人（以头歌抓取课程数据为例）
文章目录
一、实验平台——UiBot
官网下载链接：
UiBot 是一个机器人流程自动化服务平台。其产品包括三个模块：创造者、工人和指挥官。用户可以记录过程，通过平台一键自动生成机器人。支持可视化编程和专业模式，浏览器、Desktop、SAP等控制抓取和C、Lua、Python、.Net扩展插件和第三方SDK接入，实时监控和调整业务和权限。
UiBot产品主要包括创造者、工作者、指挥官、魔法师四大模块，为机器人的生产、执行、分发、智能提供相应的工具和平台。
Creator 是一款用于构建过程自动化机器人的机器人开发工具。
劳动者是机器人运行工具，用于运行搭建好的机器人。
指挥官是部署和管理多个机器人的控制中心。
Sorcerer 是一个 AI 能力平台，可为机器人提供执行流程自动化所需的各种 AI 能力。
二、项目功能及实现1、项目介绍
机器人的主要目标是自动捕获热门歌曲页面上提交的学生培训。
机器人会打开头曲页面，点击我的头像查看课程，进入“XX课程”。点击进入过期培训计划，我的账号可以查看每个学员的培训过关状态。
为了遍历物品列表，机器人抓取过期页面上的所有物品名称。因为页面太长，无法智能识别抓取，提取的数据也无法直接转成字符串。因此，将所有训练项写入Excel，然后读出，在网络搜索栏中依次搜索，遍历所有训练项。
在培训详情中，所有学生提交的信息都会被抓取并输出到Excel表格中。一般来说，学员应在培训项目结束后按时通关。对于异常提交，如延迟通关、未通关、未开通等，将在Excel中以不同颜色突出显示，并在处理过程中保留各种异常情况的学生。号码。
最后，将统计结果写入 Excel 单元格，以捕获未完成作业的学生组。
最终的Excel效果如图。
2、 项目流程（1）全局变量设置
为了实现流程图中的数据共享，本项目设置了以下流程图变量，即全局变量。它将在运行整个项目时创建和共享。全局变量的设置可以参考报告中的章节。
(2）页面登录和跳转
在这个过程中，机器人主要实现以下步骤
机器人会自动打开浏览器并访问网站。由于已在本地计算机上自动登录，因此无需再次登录。点击我的头像直接进入我的教学内容。
选择“大学计算机基础”
点击课程后，默认进入培训作业页面，查看过期项目。
(3）Excel记录项名称和编号
因为要遍历每个训练项目，以后再爬取数据，所以在这个流程块中，要获取所有的训练名称，这样就可以依次进入对应的训练页面。但是，直接从网页爬取的数据并不是纯字符串。参见解决此问题的解题方法。
自动将所有训练名称保存到训练 details.xlsx。
(4）搜索爬取第i个训练项目
CurProject标识当前遍历的训练项目个数，初始值为0。这部分流程涉及到遍历，在流程块外实现，循环的具体内容在流程块内实现，即进入第i个训练项目爬取学生项目的完成情况。涉及以下步骤：
CurProject 代表当前训练项目的序号。进入本节后+1会从第一个项目开始遍历。
读取training details.xlsx的Sheet1工作表中A&CurProject单元格的数据，即培训项目的名称。比如第一个项目是von Neuy xxxx。
在页面的搜索框中输入项目名称，回车，点击面板进入项目的工作列表
爬取页面数据，由于页面是表格形式，可以快速爬取。设置要翻页的页数。由于每个训练项目都是同一个学生参加，所以要翻页数固定为4。这里可能会出现数据采集不完整的问题，解决问题可以看解决方案。
同时，为了打开页面而不在第一页，可以设置页面滚动条，滑动到页面选择，选择第一页然后爬取数据。添加此操作可以防止页面错误和不完整的数据抓取。
(5）新建工作表，重命名写入，删除无效列
对于不同的训练任务，在Excel中会存储在不同的工作表中，表名就是训练名，所以需要如下步骤。
此时会发现有很多列数据不起作用，所以设置删除这些列。
(6）Excel 亮点和统计数据
由于同学们的投稿分为四种情况：准时清关、迟报清关、未清关、未开关，后三者被视为异常情况，需要记录和统计，使用Late,取消订阅并取消开始录制。
数据写入时，遍历每一行数据，查看每个学生对应的作业状态。根据作业状态（IsSubmit）判断条件。如果是异常状态，会用对应的单元格和文字的颜色高亮，对应变量的值为+1。
最后将每个异常情况的统计值列在工作表J1:K4的位置。
因为要进入下一个循环，所以需要关闭当前标签页（即关闭第i项的提交详情界面）。
(7） 循环执行(4）-(6）
循环条件：CurProject>=TrainNum。其中，CurProject代表当前遍历的项目序号，TrainNum代表训练项目总数。
也就是说，对于每个项目，都会进行一次搜索操作。得到搜索结果后，会自动点击进入训练项目，抓取学员提交的内容。在Excel中新建工作表，命名训练项目名称，写入数据，删除无用数据，异常情况高亮统计，可视化。
(8）关闭页面和表单
遍历完所有训练项后，关闭选项卡和表单，流程结束。
三、 问题解决 1、 全局变量
问题：
在流程图中，每个block都实现了自己的主要功能，但也有一些数据交互和共享功能。如果在每个进程块中输出一些变量并在下一个进程块中接收，那么变量的传输将变得非常繁琐。观看较早的教学视频只会发现这种交付方式。 【参考】
解决方案：
但是新版开发者指南提供了一些全局变量、循环逻辑和流程块的相关操作。 【参考】，然后可以设置全局变量，面板中的操作会给变量附加新的值，方便进程间的数据传递。
2、插件配置
问题：
在项目过程的步骤中，你会发现当Chrome浏览器设置为打开指定链接时，机器人可以打开Chrome，但无法正确跳转到页面。
解决方案：
需要安装Chrome插件，在首页-工具-Chrome扩展中安装，在浏览器设置-扩展中启用扩展。其他浏览器也可以相应地安装扩展。
参考链接：
3、 获取数据后获取纯字符串
问题：
在项目过程的步骤中，希望获取每个训练项目的名称字符串，实现遍历点击。但是你会发现数据抓取的结果是一个列表，每个item的输出也是一个列表。
爬取得到的数据如下图所示。不是纯字符串，不符合预期。
解决方案：
我想到的解决方案是先将数据写入Excel。然后阅读 Excel 内容。此时读取的字符串是纯字符串，不是列表。
4、数据采集不完整
问题：
在项目过程的步骤中抓取数据时，有时会发现数据抓取不完整。保存到 Excel 表格后，如下图所示。
解决方案：
这个问题很可能是页面延迟问题。数据将进入下一步，然后才能加载。解决这个问题的关键是设置延迟。可以通过以下方案解决
增加上一个动作执行后的延迟时间，可设置为800-1000。
插入延迟命令。设置操作完成运行的等待时间。
5、连接器形状
问题：
在绘制流程图的过程中，发现连接线经常比较混乱，无法按照想要的方式连接起来。
解决方案：
按住Ctrl+鼠标左键在连接线上添加点，拖动点使连接线合理。 查看全部
对于元素中的每个元素，您可以这样做：
仅上述功能就可以帮助我们做很多事情。如果您需要做一些更复杂的事情（或者只是出于好奇），请查看文档。
当然，无论数据多么重要，通常都不会被标记。您需要仔细检查源 HTML，通过您选择的逻辑进行推理，并考虑边缘情况以确保数据的正确性。接下来我们看一个例子。
9.3.2 示例：关注国会
一家数据科学公司的政策副总裁担心数据科学行业的潜在监管，并要求您量化国会对该主题的看法。他特别希望您找到所有发布“数据”新闻稿的代表。
在发布时，有一个页面收录所有代表 网站 的链接
如果您“查看源代码”，所有 网站 链接看起来像：
让我们从采集从此页面链接到的所有 URL 开始：
这将返回太多 URL。如果您查看它们，我们会以 或 中间的某种名称开头并以 . 结尾。或者 。/。
这里是使用正则表达式的好地方：
这仍然太多了，因为只有 435 名代表。如果您查看列表，则有很多重复。我们可以使用 set 来克服这些问题：
总会有一些众议院席位空缺，或者可能有一些没有网站 代表。无论如何，这已经足够了。当我们查看这些 网站 时，大多数 网站 都有新闻稿的链接。例如：
请注意，这是一个相对链接，这意味着我们需要记住原创站点。让我们抓住它：
注意
通常，像这样随便爬一个 网站 是不礼貌的。大多数 网站 都会有一个 robots.txt 文件，指示您可以多长时间抓取一次站点（以及您不应该抓取哪些路径），但由于这是国会，我们不需要特别有礼貌的。
如果您滚动查看它们，您会看到很多 /media/press release 和 media center/press release 以及其他各种地址。其中一个 URL 是 /media/press-releases。
请记住，我们的目标是找出哪些国会议员引用了“数据”。“我们将编写一个稍微通用的函数来检查是否在一页新闻稿中提到了任何给定的术语。
如果您访问该 网站 并查看源代码，似乎
标签中有每个新闻稿的片段，所以我们将使用它作为我们的第一次尝试：
让我们为它写一个快速测试：
最后，我们将找到相关的国会议员，并将他们的名字提供给政策副总裁：
当我运行这个时，我得到一个大约 20 次重复的列表。您的结果可能会有所不同。
注意
如果您查看不同的“新闻稿”页面，它们中的大多数都是分页的，每页只有 5 或 10 个新闻稿。这意味着我们只检索到了每位国会议员最近发布的几篇新闻稿。更彻底的解决方案将遍历页面并检索每个新闻稿的全文。
9.4 使用 API
许多 网站 和 Web 服务提供相应的应用程序编程接口 (APIS)，允许您以结构化格式显式请求数据。这样可以省去抓取数据的麻烦！
9.4.1 JSON（和 XML）
因为 HTTP 是一种用于转换文本的协议，所以您通过 Web API 请求的数据需要序列化为字符串格式。通常，此序列化使用 JavaScript Object Notation (JSON)。JavaScript 对象看起来很像 Python 字典，使得字符串表示非常容易解释：
我们可以使用 Python 的 json 模块来解析 JSON。特别是，我们将使用它的加载函数，它将表示 JSON 对象的字符串反序列化为 Python 对象：
有时 API 提供者可能不是那么友好，只给你 XML 格式的响应：
我们也可以使用 BeautifulSoup 从 XML 中获取数据，就像从 HTML 中获取数据一样；有关更多详细信息，请参阅文档。
9.4.2 使用API无需认证
今天的大多数 API 都要求您在使用它们之前进行身份验证。如果我们不想强迫自己遵守这个政策，API 会给出许多其他陈词滥调来阻止我们的浏览。所以，让我们看一下 GitHub 的 API，我们可以用它做一些简单的事情，而无需身份验证：
这里的 repos 是一个 Python 字典列表，其中每个字典代表我 GitHub 帐户中的一个代码存储库。（请随意替换您的用户名以从您的存储库中获取数据。您有一个 GitHub 帐户，对吗？）
我们可以使用它来找出最有可能创建存储库的月份和星期几。唯一的问题是响应中的日期是一个字符串：
Python 本身并没有非常强大的日期解析器，所以我们需要安装一个：
您所需要的可能是 dateutil.parser.parse 函数：
同样的，你可以得到我最近五个仓库的语言：
通常我们不需要在“自己发出请求并解析响应”的低级别使用 API。使用 Python 的好处之一是，有人已经构建了库，可以让您访问几乎所有您感兴趣的 API。这些库可以完成工作，并为您省去查找 API 访问的许多繁琐细节的麻烦. （如果这些库不能很好地完成它们的工作，或者它们依赖于相应 API 的失效版本，那么您将遇到巨大的麻烦。）
尽管如此，有时您仍需要操作自己的 API 访问库（或者，更常见的是，调试其他人没有的库），因此了解一些细节是件好事。
9.4.3 查找 API
如果您需要特定 网站 的数据，请查看其开发人员部分或 API 部分以获取详细信息，然后使用 关键词“python api”在 Web 上搜索相应的库。
有 Yelp API、Instagram API、Spotify API 等库。
如果您想查看具有 Python 包装器的 API 列表，可以在 GitHub (/realpython/list-of-python-api-wrappers) 上找到来自 Real Python 的 API 列表。
如果最后还是找不到自己需要的API，还是可以通过抓取来获取的。这是数据科学家的最后一招。
9.5 示例：使用 Twitter API
Twitter 是一个非常好的数据源。您可以从中获取实时新闻，可以使用它来衡量对当前事件的反应，还可以使用它来查找与特定主题相关的链接。只要您可以访问其数据，您几乎可以使用 Twitter 做任何您能想到的事情。数据可以通过其API获取。
要与 Twitter API 交互，我们需要使用 Twython 库（python -m pip install twython）。Python Twitter 实际上有很多库，但这是我用过的最好的一个。您也可以尝试其他库。
获取凭据
为了使用 Twitter 的 API，首先需要获取一些文档（无论如何，您必须拥有一个 Twitter 帐户，这样您才能成为活跃和友好的 Twitter #datascience 社区的一部分）。
注意
就像我无法控制的所有 网站 指令一样，它们在某个时候会过时，但现在仍然可以工作一段时间。（虽然在我写这本书的时候它们至少改变了一次，但祝你好运！）
以下是步骤：
1. 找到链接/。
2. 如果您还没有注册，请点击“注册”并输入您的 Twitter 用户名和密码。
3.单击应用申请开发者帐户。
4.请求访问以供您自己使用。
5.填写申请表。需要 300 个字（真的）来解释你为什么需要访问数据，所以为了通过审查，你可以告诉他们这本书以及你有多喜欢它。
6.等待不确定的时间。
7.如果您认识在 Twitter 上工作的人，请给他们发电子邮件并询问他们是否可以加快您的申请。否则，请继续等待。
8.批准后，返回应用程序部分并单击创建应用程序。
9.填写所有必填字段（同样，如果描述需要额外的字符，您可以讨论这本书以及如何找到它）。
10.单击创建。
您的应用现在应该有一个“Keys and Tokens”选项卡，其中收录一个“Consumer API Public Key”部分，其中列出了“API Public Key”和“API Key”。“注意这些钥匙；你需要它们。（并且，保守秘密！它们就像密码。）
当心
不要分享它们，不要将它们打印在书籍中，也不要将它们记录在公共 GitHub 存储库中。一种简单的方法是将它们存储在不会签入的 credentials.json 文件中，然后使用 json.loads 检索它们。另一种解决方案是将它们存储在环境变量中并使用 os.environ 检索它们。
使用 Twython
使用 Twitter API 最棘手的部分是身份验证。（事实上，这是使用大量 API 中最棘手的部分。）API 提供者希望确保您有权访问他们的数据并且您不会超出他们的使用限制。他们还想知道谁在访问他们的数据。
身份验证有点痛苦。有一种简单的方法，OAuth 2，当您只想进行简单的搜索时就足够了。还有一种复杂的方式，即 OAuth 1，当您想要执行某个操作（例如 twitter）或（尤其是对我们而言）连接到 twitter 流时，它是必需的。
所以我们坚持使用更复杂的方法，我们将尽可能地自动化。
首先，您需要您的 API 公钥和 API 密钥（有时分别称为消费者公钥和消费者密钥）。我可以从环境变量中获取它，如果需要，您可以随时替换它们：
现在我们可以实例化客户端：
暗示
此时，您可能需要考虑将 ACCESS_TOKEN 和 ACCESS_TOKEN_SECRET 保存在安全的地方，这样下次您就不必经历这个严格的过程。
一旦我们有了一个经过验证的 Twython 实例，我们就可以开始执行搜索：
如果您运行上述程序，您应该会收到一些推文，例如：
这并不是那么有趣，主要是因为 Twitter 搜索 API 只是向您显示了一些最近的结果。当你在做数据科学时，你经常想要很多推文。这就是流 API 有用的地方。它允许您连接到一个很棒的 Twitter“消防水带”。要使用它，您需要使用访问令牌进行身份验证。
为了使用 Twython 访问流 API，我们需要定义一个继承自 TwythonStreamer 并覆盖其 on_success 方法和可能的 on_error 方法的 on_success 方法：
MyStreamer 将连接到 Twitter 流并等待 Twitter 向其发送数据。每次它接收到一些数据（这里，一条推文表示为一个 Python 对象）它都会传递给 on_success 方法，如果推文是英文的，这个方法会将推文附加到推文列表中，在采集到 1000 条推文后文本后将断开与流的连接。
剩下的就是初始化并开始运行：
它将一直运行，直到采集到 1000 条推文（或直到它遇到错误），此时是时候开始分析这些推文了。例如，您可以找到最常见的标签：
每条推文都收录大量数据。您可以自己尝试各种方法，或仔细阅读 Twitter API 文档。
注意
在正式项目中，您可能不想依赖内存列表来存储推文。相反，您可能希望将推文保存在文件或数据库中，以便永久拥有它们。
9.6 扩展学习
• pandas 是数据科学用来处理（尤其是导入）数据的主要库。• Scrapy 是一个强大的库，可用于为跟踪未知链接等任务构建更复杂的网络爬虫。• Kaggle 拥有庞大的数据集。
官方数据:(16)UiBot：智能化软件机器人（以头歌抓取课程数据为例）
文章目录
一、实验平台——UiBot
官网下载链接：
UiBot 是一个机器人流程自动化服务平台。其产品包括三个模块：创造者、工人和指挥官。用户可以记录过程，通过平台一键自动生成机器人。支持可视化编程和专业模式，浏览器、Desktop、SAP等控制抓取和C、Lua、Python、.Net扩展插件和第三方SDK接入，实时监控和调整业务和权限。
UiBot产品主要包括创造者、工作者、指挥官、魔法师四大模块，为机器人的生产、执行、分发、智能提供相应的工具和平台。
Creator 是一款用于构建过程自动化机器人的机器人开发工具。
劳动者是机器人运行工具，用于运行搭建好的机器人。
指挥官是部署和管理多个机器人的控制中心。
Sorcerer 是一个 AI 能力平台，可为机器人提供执行流程自动化所需的各种 AI 能力。
二、项目功能及实现1、项目介绍
机器人的主要目标是自动捕获热门歌曲页面上提交的学生培训。
机器人会打开头曲页面，点击我的头像查看课程，进入“XX课程”。点击进入过期培训计划，我的账号可以查看每个学员的培训过关状态。
为了遍历物品列表，机器人抓取过期页面上的所有物品名称。因为页面太长，无法智能识别抓取，提取的数据也无法直接转成字符串。因此，将所有训练项写入Excel，然后读出，在网络搜索栏中依次搜索，遍历所有训练项。
在培训详情中，所有学生提交的信息都会被抓取并输出到Excel表格中。一般来说，学员应在培训项目结束后按时通关。对于异常提交，如延迟通关、未通关、未开通等，将在Excel中以不同颜色突出显示，并在处理过程中保留各种异常情况的学生。号码。
最后，将统计结果写入 Excel 单元格，以捕获未完成作业的学生组。
最终的Excel效果如图。
2、 项目流程（1）全局变量设置
为了实现流程图中的数据共享，本项目设置了以下流程图变量，即全局变量。它将在运行整个项目时创建和共享。全局变量的设置可以参考报告中的章节。
(2）页面登录和跳转
在这个过程中，机器人主要实现以下步骤
机器人会自动打开浏览器并访问网站。由于已在本地计算机上自动登录，因此无需再次登录。点击我的头像直接进入我的教学内容。
选择“大学计算机基础”
点击课程后，默认进入培训作业页面，查看过期项目。
(3）Excel记录项名称和编号
因为要遍历每个训练项目，以后再爬取数据，所以在这个流程块中，要获取所有的训练名称，这样就可以依次进入对应的训练页面。但是，直接从网页爬取的数据并不是纯字符串。参见解决此问题的解题方法。
自动将所有训练名称保存到训练 details.xlsx。
(4）搜索爬取第i个训练项目
CurProject标识当前遍历的训练项目个数，初始值为0。这部分流程涉及到遍历，在流程块外实现，循环的具体内容在流程块内实现，即进入第i个训练项目爬取学生项目的完成情况。涉及以下步骤：
CurProject 代表当前训练项目的序号。进入本节后+1会从第一个项目开始遍历。
读取training details.xlsx的Sheet1工作表中A&CurProject单元格的数据，即培训项目的名称。比如第一个项目是von Neuy xxxx。
在页面的搜索框中输入项目名称，回车，点击面板进入项目的工作列表
爬取页面数据，由于页面是表格形式，可以快速爬取。设置要翻页的页数。由于每个训练项目都是同一个学生参加，所以要翻页数固定为4。这里可能会出现数据采集不完整的问题，解决问题可以看解决方案。
同时，为了打开页面而不在第一页，可以设置页面滚动条，滑动到页面选择，选择第一页然后爬取数据。添加此操作可以防止页面错误和不完整的数据抓取。
(5）新建工作表，重命名写入，删除无效列
对于不同的训练任务，在Excel中会存储在不同的工作表中，表名就是训练名，所以需要如下步骤。
此时会发现有很多列数据不起作用，所以设置删除这些列。
(6）Excel 亮点和统计数据
由于同学们的投稿分为四种情况：准时清关、迟报清关、未清关、未开关，后三者被视为异常情况，需要记录和统计，使用Late,取消订阅并取消开始录制。
数据写入时，遍历每一行数据，查看每个学生对应的作业状态。根据作业状态（IsSubmit）判断条件。如果是异常状态，会用对应的单元格和文字的颜色高亮，对应变量的值为+1。
最后将每个异常情况的统计值列在工作表J1:K4的位置。
因为要进入下一个循环，所以需要关闭当前标签页（即关闭第i项的提交详情界面）。
(7） 循环执行(4）-(6）
循环条件：CurProject>=TrainNum。其中，CurProject代表当前遍历的项目序号，TrainNum代表训练项目总数。
也就是说，对于每个项目，都会进行一次搜索操作。得到搜索结果后，会自动点击进入训练项目，抓取学员提交的内容。在Excel中新建工作表，命名训练项目名称，写入数据，删除无用数据，异常情况高亮统计，可视化。
(8）关闭页面和表单
遍历完所有训练项后，关闭选项卡和表单，流程结束。
三、 问题解决 1、 全局变量
问题：
在流程图中，每个block都实现了自己的主要功能，但也有一些数据交互和共享功能。如果在每个进程块中输出一些变量并在下一个进程块中接收，那么变量的传输将变得非常繁琐。观看较早的教学视频只会发现这种交付方式。 【参考】
解决方案：
但是新版开发者指南提供了一些全局变量、循环逻辑和流程块的相关操作。 【参考】，然后可以设置全局变量，面板中的操作会给变量附加新的值，方便进程间的数据传递。
2、插件配置
问题：
在项目过程的步骤中，你会发现当Chrome浏览器设置为打开指定链接时，机器人可以打开Chrome，但无法正确跳转到页面。
解决方案：
需要安装Chrome插件，在首页-工具-Chrome扩展中安装，在浏览器设置-扩展中启用扩展。其他浏览器也可以相应地安装扩展。
参考链接：
3、 获取数据后获取纯字符串
问题：
在项目过程的步骤中，希望获取每个训练项目的名称字符串，实现遍历点击。但是你会发现数据抓取的结果是一个列表，每个item的输出也是一个列表。
爬取得到的数据如下图所示。不是纯字符串，不符合预期。
解决方案：
我想到的解决方案是先将数据写入Excel。然后阅读 Excel 内容。此时读取的字符串是纯字符串，不是列表。
4、数据采集不完整
问题：
在项目过程的步骤中抓取数据时，有时会发现数据抓取不完整。保存到 Excel 表格后，如下图所示。
解决方案：
这个问题很可能是页面延迟问题。数据将进入下一步，然后才能加载。解决这个问题的关键是设置延迟。可以通过以下方案解决
增加上一个动作执行后的延迟时间，可设置为800-1000。
插入延迟命令。设置操作完成运行的等待时间。
5、连接器形状
问题：
在绘制流程图的过程中，发现连接线经常比较混乱，无法按照想要的方式连接起来。
解决方案：
按住Ctrl+鼠标左键在连接线上添加点，拖动点使连接线合理。 查看全部
解密:Python数据分析系列（09）：获取数据
对于元素中的每个元素，您可以这样做：
仅上述功能就可以帮助我们做很多事情。如果您需要做一些更复杂的事情（或者只是出于好奇），请查看文档。
当然，无论数据多么重要，通常都不会被标记。您需要仔细检查源 HTML，通过您选择的逻辑进行推理，并考虑边缘情况以确保数据的正确性。接下来我们看一个例子。
9.3.2 示例：关注国会
一家数据科学公司的政策副总裁担心数据科学行业的潜在监管，并要求您量化国会对该主题的看法。他特别希望您找到所有发布“数据”新闻稿的代表。
在发布时，有一个页面收录所有代表 网站 的链接
如果您“查看源代码”，所有 网站 链接看起来像：
让我们从采集从此页面链接到的所有 URL 开始：
这将返回太多 URL。如果您查看它们，我们会以 或 中间的某种名称开头并以 . 结尾。或者 。/。
这里是使用正则表达式的好地方：
这仍然太多了，因为只有 435 名代表。如果您查看列表，则有很多重复。我们可以使用 set 来克服这些问题：
总会有一些众议院席位空缺，或者可能有一些没有网站 代表。无论如何，这已经足够了。当我们查看这些 网站 时，大多数 网站 都有新闻稿的链接。例如：
请注意，这是一个相对链接，这意味着我们需要记住原创站点。让我们抓住它：
注意
通常，像这样随便爬一个 网站 是不礼貌的。大多数 网站 都会有一个 robots.txt 文件，指示您可以多长时间抓取一次站点（以及您不应该抓取哪些路径），但由于这是国会，我们不需要特别有礼貌的。
如果您滚动查看它们，您会看到很多 /media/press release 和 media center/press release 以及其他各种地址。其中一个 URL 是 /media/press-releases。
请记住，我们的目标是找出哪些国会议员引用了“数据”。“我们将编写一个稍微通用的函数来检查是否在一页新闻稿中提到了任何给定的术语。
如果您访问该 网站 并查看源代码，似乎
标签中有每个新闻稿的片段，所以我们将使用它作为我们的第一次尝试：
让我们为它写一个快速测试：
最后，我们将找到相关的国会议员，并将他们的名字提供给政策副总裁：
当我运行这个时，我得到一个大约 20 次重复的列表。您的结果可能会有所不同。
注意
如果您查看不同的“新闻稿”页面，它们中的大多数都是分页的，每页只有 5 或 10 个新闻稿。这意味着我们只检索到了每位国会议员最近发布的几篇新闻稿。更彻底的解决方案将遍历页面并检索每个新闻稿的全文。
9.4 使用 API
许多 网站 和 Web 服务提供相应的应用程序编程接口 (APIS)，允许您以结构化格式显式请求数据。这样可以省去抓取数据的麻烦！
9.4.1 JSON（和 XML）
因为 HTTP 是一种用于转换文本的协议，所以您通过 Web API 请求的数据需要序列化为字符串格式。通常，此序列化使用 JavaScript Object Notation (JSON)。JavaScript 对象看起来很像 Python 字典，使得字符串表示非常容易解释：
我们可以使用 Python 的 json 模块来解析 JSON。特别是，我们将使用它的加载函数，它将表示 JSON 对象的字符串反序列化为 Python 对象：
有时 API 提供者可能不是那么友好，只给你 XML 格式的响应：
我们也可以使用 BeautifulSoup 从 XML 中获取数据，就像从 HTML 中获取数据一样；有关更多详细信息，请参阅文档。
9.4.2 使用API无需认证
今天的大多数 API 都要求您在使用它们之前进行身份验证。如果我们不想强迫自己遵守这个政策，API 会给出许多其他陈词滥调来阻止我们的浏览。所以，让我们看一下 GitHub 的 API，我们可以用它做一些简单的事情，而无需身份验证：
这里的 repos 是一个 Python 字典列表，其中每个字典代表我 GitHub 帐户中的一个代码存储库。（请随意替换您的用户名以从您的存储库中获取数据。您有一个 GitHub 帐户，对吗？）
我们可以使用它来找出最有可能创建存储库的月份和星期几。唯一的问题是响应中的日期是一个字符串：
Python 本身并没有非常强大的日期解析器，所以我们需要安装一个：
您所需要的可能是 dateutil.parser.parse 函数：
同样的，你可以得到我最近五个仓库的语言：
通常我们不需要在“自己发出请求并解析响应”的低级别使用 API。使用 Python 的好处之一是，有人已经构建了库，可以让您访问几乎所有您感兴趣的 API。这些库可以完成工作，并为您省去查找 API 访问的许多繁琐细节的麻烦. （如果这些库不能很好地完成它们的工作，或者它们依赖于相应 API 的失效版本，那么您将遇到巨大的麻烦。）
尽管如此，有时您仍需要操作自己的 API 访问库（或者，更常见的是，调试其他人没有的库），因此了解一些细节是件好事。
9.4.3 查找 API
如果您需要特定 网站 的数据，请查看其开发人员部分或 API 部分以获取详细信息，然后使用 关键词“python api”在 Web 上搜索相应的库。
有 Yelp API、Instagram API、Spotify API 等库。
如果您想查看具有 Python 包装器的 API 列表，可以在 GitHub (/realpython/list-of-python-api-wrappers) 上找到来自 Real Python 的 API 列表。
如果最后还是找不到自己需要的API，还是可以通过抓取来获取的。这是数据科学家的最后一招。
9.5 示例：使用 Twitter API
Twitter 是一个非常好的数据源。您可以从中获取实时新闻，可以使用它来衡量对当前事件的反应，还可以使用它来查找与特定主题相关的链接。只要您可以访问其数据，您几乎可以使用 Twitter 做任何您能想到的事情。数据可以通过其API获取。
要与 Twitter API 交互，我们需要使用 Twython 库（python -m pip install twython）。Python Twitter 实际上有很多库，但这是我用过的最好的一个。您也可以尝试其他库。
获取凭据
为了使用 Twitter 的 API，首先需要获取一些文档（无论如何，您必须拥有一个 Twitter 帐户，这样您才能成为活跃和友好的 Twitter #datascience 社区的一部分）。
注意
就像我无法控制的所有 网站 指令一样，它们在某个时候会过时，但现在仍然可以工作一段时间。（虽然在我写这本书的时候它们至少改变了一次，但祝你好运！）
以下是步骤：
1. 找到链接/。
2. 如果您还没有注册，请点击“注册”并输入您的 Twitter 用户名和密码。
3.单击应用申请开发者帐户。
4.请求访问以供您自己使用。
5.填写申请表。需要 300 个字（真的）来解释你为什么需要访问数据，所以为了通过审查，你可以告诉他们这本书以及你有多喜欢它。
6.等待不确定的时间。
7.如果您认识在 Twitter 上工作的人，请给他们发电子邮件并询问他们是否可以加快您的申请。否则，请继续等待。
8.批准后，返回应用程序部分并单击创建应用程序。
9.填写所有必填字段（同样，如果描述需要额外的字符，您可以讨论这本书以及如何找到它）。
10.单击创建。
您的应用现在应该有一个“Keys and Tokens”选项卡，其中收录一个“Consumer API Public Key”部分，其中列出了“API Public Key”和“API Key”。“注意这些钥匙；你需要它们。（并且，保守秘密！它们就像密码。）
当心
不要分享它们，不要将它们打印在书籍中，也不要将它们记录在公共 GitHub 存储库中。一种简单的方法是将它们存储在不会签入的 credentials.json 文件中，然后使用 json.loads 检索它们。另一种解决方案是将它们存储在环境变量中并使用 os.environ 检索它们。
使用 Twython
使用 Twitter API 最棘手的部分是身份验证。（事实上，这是使用大量 API 中最棘手的部分。）API 提供者希望确保您有权访问他们的数据并且您不会超出他们的使用限制。他们还想知道谁在访问他们的数据。
身份验证有点痛苦。有一种简单的方法，OAuth 2，当您只想进行简单的搜索时就足够了。还有一种复杂的方式，即 OAuth 1，当您想要执行某个操作（例如 twitter）或（尤其是对我们而言）连接到 twitter 流时，它是必需的。
所以我们坚持使用更复杂的方法，我们将尽可能地自动化。
首先，您需要您的 API 公钥和 API 密钥（有时分别称为消费者公钥和消费者密钥）。我可以从环境变量中获取它，如果需要，您可以随时替换它们：
现在我们可以实例化客户端：
暗示
此时，您可能需要考虑将 ACCESS_TOKEN 和 ACCESS_TOKEN_SECRET 保存在安全的地方，这样下次您就不必经历这个严格的过程。
一旦我们有了一个经过验证的 Twython 实例，我们就可以开始执行搜索：
如果您运行上述程序，您应该会收到一些推文，例如：
这并不是那么有趣，主要是因为 Twitter 搜索 API 只是向您显示了一些最近的结果。当你在做数据科学时，你经常想要很多推文。这就是流 API 有用的地方。它允许您连接到一个很棒的 Twitter“消防水带”。要使用它，您需要使用访问令牌进行身份验证。
为了使用 Twython 访问流 API，我们需要定义一个继承自 TwythonStreamer 并覆盖其 on_success 方法和可能的 on_error 方法的 on_success 方法：
MyStreamer 将连接到 Twitter 流并等待 Twitter 向其发送数据。每次它接收到一些数据（这里，一条推文表示为一个 Python 对象）它都会传递给 on_success 方法，如果推文是英文的，这个方法会将推文附加到推文列表中，在采集到 1000 条推文后文本后将断开与流的连接。
剩下的就是初始化并开始运行：
它将一直运行，直到采集到 1000 条推文（或直到它遇到错误），此时是时候开始分析这些推文了。例如，您可以找到最常见的标签：
每条推文都收录大量数据。您可以自己尝试各种方法，或仔细阅读 Twitter API 文档。
注意
在正式项目中，您可能不想依赖内存列表来存储推文。相反，您可能希望将推文保存在文件或数据库中，以便永久拥有它们。
9.6 扩展学习
• pandas 是数据科学用来处理（尤其是导入）数据的主要库。• Scrapy 是一个强大的库，可用于为跟踪未知链接等任务构建更复杂的网络爬虫。• Kaggle 拥有庞大的数据集。
官方数据:(16)UiBot：智能化软件机器人（以头歌抓取课程数据为例）
文章目录
一、实验平台——UiBot
官网下载链接：
UiBot 是一个机器人流程自动化服务平台。其产品包括三个模块：创造者、工人和指挥官。用户可以记录过程，通过平台一键自动生成机器人。支持可视化编程和专业模式，浏览器、Desktop、SAP等控制抓取和C、Lua、Python、.Net扩展插件和第三方SDK接入，实时监控和调整业务和权限。
UiBot产品主要包括创造者、工作者、指挥官、魔法师四大模块，为机器人的生产、执行、分发、智能提供相应的工具和平台。
Creator 是一款用于构建过程自动化机器人的机器人开发工具。
劳动者是机器人运行工具，用于运行搭建好的机器人。
指挥官是部署和管理多个机器人的控制中心。
Sorcerer 是一个 AI 能力平台，可为机器人提供执行流程自动化所需的各种 AI 能力。
二、项目功能及实现1、项目介绍
机器人的主要目标是自动捕获热门歌曲页面上提交的学生培训。
机器人会打开头曲页面，点击我的头像查看课程，进入“XX课程”。点击进入过期培训计划，我的账号可以查看每个学员的培训过关状态。
为了遍历物品列表，机器人抓取过期页面上的所有物品名称。因为页面太长，无法智能识别抓取，提取的数据也无法直接转成字符串。因此，将所有训练项写入Excel，然后读出，在网络搜索栏中依次搜索，遍历所有训练项。
在培训详情中，所有学生提交的信息都会被抓取并输出到Excel表格中。一般来说，学员应在培训项目结束后按时通关。对于异常提交，如延迟通关、未通关、未开通等，将在Excel中以不同颜色突出显示，并在处理过程中保留各种异常情况的学生。号码。
最后，将统计结果写入 Excel 单元格，以捕获未完成作业的学生组。
最终的Excel效果如图。
2、 项目流程（1）全局变量设置
为了实现流程图中的数据共享，本项目设置了以下流程图变量，即全局变量。它将在运行整个项目时创建和共享。全局变量的设置可以参考报告中的章节。
(2）页面登录和跳转
在这个过程中，机器人主要实现以下步骤
机器人会自动打开浏览器并访问网站。由于已在本地计算机上自动登录，因此无需再次登录。点击我的头像直接进入我的教学内容。
选择“大学计算机基础”
点击课程后，默认进入培训作业页面，查看过期项目。
(3）Excel记录项名称和编号
因为要遍历每个训练项目，以后再爬取数据，所以在这个流程块中，要获取所有的训练名称，这样就可以依次进入对应的训练页面。但是，直接从网页爬取的数据并不是纯字符串。参见解决此问题的解题方法。
自动将所有训练名称保存到训练 details.xlsx。
(4）搜索爬取第i个训练项目
CurProject标识当前遍历的训练项目个数，初始值为0。这部分流程涉及到遍历，在流程块外实现，循环的具体内容在流程块内实现，即进入第i个训练项目爬取学生项目的完成情况。涉及以下步骤：
CurProject 代表当前训练项目的序号。进入本节后+1会从第一个项目开始遍历。
读取training details.xlsx的Sheet1工作表中A&CurProject单元格的数据，即培训项目的名称。比如第一个项目是von Neuy xxxx。
在页面的搜索框中输入项目名称，回车，点击面板进入项目的工作列表
爬取页面数据，由于页面是表格形式，可以快速爬取。设置要翻页的页数。由于每个训练项目都是同一个学生参加，所以要翻页数固定为4。这里可能会出现数据采集不完整的问题，解决问题可以看解决方案。
同时，为了打开页面而不在第一页，可以设置页面滚动条，滑动到页面选择，选择第一页然后爬取数据。添加此操作可以防止页面错误和不完整的数据抓取。
(5）新建工作表，重命名写入，删除无效列
对于不同的训练任务，在Excel中会存储在不同的工作表中，表名就是训练名，所以需要如下步骤。
此时会发现有很多列数据不起作用，所以设置删除这些列。
(6）Excel 亮点和统计数据
由于同学们的投稿分为四种情况：准时清关、迟报清关、未清关、未开关，后三者被视为异常情况，需要记录和统计，使用Late,取消订阅并取消开始录制。
数据写入时，遍历每一行数据，查看每个学生对应的作业状态。根据作业状态（IsSubmit）判断条件。如果是异常状态，会用对应的单元格和文字的颜色高亮，对应变量的值为+1。
最后将每个异常情况的统计值列在工作表J1:K4的位置。
因为要进入下一个循环，所以需要关闭当前标签页（即关闭第i项的提交详情界面）。
(7） 循环执行(4）-(6）
循环条件：CurProject>=TrainNum。其中，CurProject代表当前遍历的项目序号，TrainNum代表训练项目总数。
也就是说，对于每个项目，都会进行一次搜索操作。得到搜索结果后，会自动点击进入训练项目，抓取学员提交的内容。在Excel中新建工作表，命名训练项目名称，写入数据，删除无用数据，异常情况高亮统计，可视化。
(8）关闭页面和表单
遍历完所有训练项后，关闭选项卡和表单，流程结束。
三、 问题解决 1、 全局变量
问题：
在流程图中，每个block都实现了自己的主要功能，但也有一些数据交互和共享功能。如果在每个进程块中输出一些变量并在下一个进程块中接收，那么变量的传输将变得非常繁琐。观看较早的教学视频只会发现这种交付方式。 【参考】
解决方案：
但是新版开发者指南提供了一些全局变量、循环逻辑和流程块的相关操作。 【参考】，然后可以设置全局变量，面板中的操作会给变量附加新的值，方便进程间的数据传递。
2、插件配置
问题：
在项目过程的步骤中，你会发现当Chrome浏览器设置为打开指定链接时，机器人可以打开Chrome，但无法正确跳转到页面。
解决方案：
需要安装Chrome插件，在首页-工具-Chrome扩展中安装，在浏览器设置-扩展中启用扩展。其他浏览器也可以相应地安装扩展。
参考链接：
3、 获取数据后获取纯字符串
问题：
在项目过程的步骤中，希望获取每个训练项目的名称字符串，实现遍历点击。但是你会发现数据抓取的结果是一个列表，每个item的输出也是一个列表。
爬取得到的数据如下图所示。不是纯字符串，不符合预期。
解决方案：
我想到的解决方案是先将数据写入Excel。然后阅读 Excel 内容。此时读取的字符串是纯字符串，不是列表。
4、数据采集不完整
问题：
在项目过程的步骤中抓取数据时，有时会发现数据抓取不完整。保存到 Excel 表格后，如下图所示。
解决方案：
这个问题很可能是页面延迟问题。数据将进入下一步，然后才能加载。解决这个问题的关键是设置延迟。可以通过以下方案解决
增加上一个动作执行后的延迟时间，可设置为800-1000。
插入延迟命令。设置操作完成运行的等待时间。
5、连接器形状
问题：
在绘制流程图的过程中，发现连接线经常比较混乱，无法按照想要的方式连接起来。
解决方案：
按住Ctrl+鼠标左键在连接线上添加点，拖动点使连接线合理。
从网页抓取数据通常需要用到控件..localstorage
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 76 次浏览 • 2022-09-12 21:00
从网页抓取数据通常需要用到控件..localstorage
从网页抓取数据通常需要用到翻页控件.localstorage和html页面html标签的属性，会事先加密，在浏览器上加载完数据，这时候可以用websocket来传输.爬虫的localstorage和cookie用于存储用户数据，这里的用户名和密码存储在本地或者服务器上.浏览器会封装有一些api来读取localstorage或者cookie中的数据，包括session，而对于websocket，必须要使用socket对象，socket是一个函数，它有可能封装着一个或者多个api，无论是用于登录还是post请求，其中封装的api不会反过来用.网页加载完毕后，浏览器会做些事情，因为html不是一个整体，它包含大量的单独标签，所以要使用页面html元素，可以用css标签和javascript.如果html中包含单个dom元素，就必须要通过request与其建立连接，然后才能使用html标签，建立连接过程为:首先登录成功，然后获取到api，然后才能利用这个dom元素建立连接.当然也可以不要建立连接，直接去读取数据也行.浏览器还提供了一个window对象，被设计为和cookie对象相同的功能，但是不同的是window不需要在浏览器上显示，而且它自己也可以运行，可以创建一个window对象，来放置加载的url以及其它.可以利用html元素实现一些抓取功能，如链接栏中的数据，这里要用到urllib.request.session将url加载成json格式，存放在一个window对象里.然后再post请求.当然你如果知道urllib.request.session有一个守护线程来处理，可以省很多麻烦.另外，websocket有一个对象，可以存放着这些http请求的信息.这样可以一目了然的看到请求的所有信息.网页信息这些信息包括站点的页面logo，统计代码的链接，是否被访问过，ip地址，这里ip和ip地址的最长链接最长的链接是204。
除了地址信息，还有页面的url,它对应的是http协议的url.最后就是返回的json对象，这个是javascript对象.那么这些对象可以哪里获取？直接存放到javascript中就可以实现.使用jquerymatch可以实现：获取style属性的值;jquerytext-align-items(param):返回值是canvas对象；返回html中字符串的内容；html对象中会携带标签的绝对路径;标签中会携带标签的值;(这个示例是针对dom元素)详细请看jquerymatch.不是很理解可以直接跳过.cookie值存放到html元素中，javascript操作cookie，就是使用session。
通过post请求服务器来获取，或者是创建websocket来加载文件。javascript的cookie是个名词，并不是一个存储对。 查看全部
从网页抓取数据通常需要用到翻页控件.localstorage和html页面html标签的属性，会事先加密，在浏览器上加载完数据，这时候可以用websocket来传输.爬虫的localstorage和cookie用于存储用户数据，这里的用户名和密码存储在本地或者服务器上.浏览器会封装有一些api来读取localstorage或者cookie中的数据，包括session，而对于websocket，必须要使用socket对象，socket是一个函数，它有可能封装着一个或者多个api，无论是用于登录还是post请求，其中封装的api不会反过来用.网页加载完毕后，浏览器会做些事情，因为html不是一个整体，它包含大量的单独标签，所以要使用页面html元素，可以用css标签和javascript.如果html中包含单个dom元素，就必须要通过request与其建立连接，然后才能使用html标签，建立连接过程为:首先登录成功，然后获取到api，然后才能利用这个dom元素建立连接.当然也可以不要建立连接，直接去读取数据也行.浏览器还提供了一个window对象，被设计为和cookie对象相同的功能，但是不同的是window不需要在浏览器上显示，而且它自己也可以运行，可以创建一个window对象，来放置加载的url以及其它.可以利用html元素实现一些抓取功能，如链接栏中的数据，这里要用到urllib.request.session将url加载成json格式，存放在一个window对象里.然后再post请求.当然你如果知道urllib.request.session有一个守护线程来处理，可以省很多麻烦.另外，websocket有一个对象，可以存放着这些http请求的信息.这样可以一目了然的看到请求的所有信息.网页信息这些信息包括站点的页面logo，统计代码的链接，是否被访问过，ip地址，这里ip和ip地址的最长链接最长的链接是204。
除了地址信息，还有页面的url,它对应的是http协议的url.最后就是返回的json对象，这个是javascript对象.那么这些对象可以哪里获取？直接存放到javascript中就可以实现.使用jquerymatch可以实现：获取style属性的值;jquerytext-align-items(param):返回值是canvas对象；返回html中字符串的内容；html对象中会携带标签的绝对路径;标签中会携带标签的值;(这个示例是针对dom元素)详细请看jquerymatch.不是很理解可以直接跳过.cookie值存放到html元素中，javascript操作cookie，就是使用session。
通过post请求服务器来获取，或者是创建websocket来加载文件。javascript的cookie是个名词，并不是一个存储对。 查看全部
从网页抓取数据通常需要用到控件..localstorage
从网页抓取数据通常需要用到翻页控件.localstorage和html页面html标签的属性，会事先加密，在浏览器上加载完数据，这时候可以用websocket来传输.爬虫的localstorage和cookie用于存储用户数据，这里的用户名和密码存储在本地或者服务器上.浏览器会封装有一些api来读取localstorage或者cookie中的数据，包括session，而对于websocket，必须要使用socket对象，socket是一个函数，它有可能封装着一个或者多个api，无论是用于登录还是post请求，其中封装的api不会反过来用.网页加载完毕后，浏览器会做些事情，因为html不是一个整体，它包含大量的单独标签，所以要使用页面html元素，可以用css标签和javascript.如果html中包含单个dom元素，就必须要通过request与其建立连接，然后才能使用html标签，建立连接过程为:首先登录成功，然后获取到api，然后才能利用这个dom元素建立连接.当然也可以不要建立连接，直接去读取数据也行.浏览器还提供了一个window对象，被设计为和cookie对象相同的功能，但是不同的是window不需要在浏览器上显示，而且它自己也可以运行，可以创建一个window对象，来放置加载的url以及其它.可以利用html元素实现一些抓取功能，如链接栏中的数据，这里要用到urllib.request.session将url加载成json格式，存放在一个window对象里.然后再post请求.当然你如果知道urllib.request.session有一个守护线程来处理，可以省很多麻烦.另外，websocket有一个对象，可以存放着这些http请求的信息.这样可以一目了然的看到请求的所有信息.网页信息这些信息包括站点的页面logo，统计代码的链接，是否被访问过，ip地址，这里ip和ip地址的最长链接最长的链接是204。
除了地址信息，还有页面的url,它对应的是http协议的url.最后就是返回的json对象，这个是javascript对象.那么这些对象可以哪里获取？直接存放到javascript中就可以实现.使用jquerymatch可以实现：获取style属性的值;jquerytext-align-items(param):返回值是canvas对象；返回html中字符串的内容；html对象中会携带标签的绝对路径;标签中会携带标签的值;(这个示例是针对dom元素)详细请看jquerymatch.不是很理解可以直接跳过.cookie值存放到html元素中，javascript操作cookie，就是使用session。
通过post请求服务器来获取，或者是创建websocket来加载文件。javascript的cookie是个名词，并不是一个存储对。
json内容用java编写一个解析器（上图）
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 156 次浏览 • 2022-09-11 18:01
json内容用java编写一个解析器（上图）
从网页抓取数据有一个问题，那就是代码整理和显示兼容性的问题，在抓取数据不能很方便的显示在网页上时，解决办法就是做索引，那这对于已经形成的excel框架，那就没有解决办法了，就只能挂后台或者做专门的mysql数据库抓取，个人不太推荐这种做法，效率低下，可以通过增加相应的后台操作，将excel数据转化为json格式的格式，然后再进行抓取解析工作，这样的话就可以绕过字符串转换，直接抓取json数据进行解析，这里推荐powerbiforexcel,可以将json数据转化为纯文本格式，在读取json数据时只需要传递要读取的数据即可，这就是将json转化为纯文本格式的后台功能，目前最新版的powerbiforexcelv7.1是这样，上图1是excel数据转json格式的代码，传递了一个sql字段，图2是powerbi自带json数据解析的sql语句示例，建议实践抓取数据是json格式，不然会比较麻烦，并且会影响到后续各种处理。
楼上都讲的挺好，我补充下实现思路。web端抓取需要文件路径及你想抓取的数据格式，也可以采用正则表达式匹配文件夹内容，正则表达式自己百度一下，有的用。推荐用下"百度文库bd"这个链接，因为上传后就有匹配条件了，即www查看教程就知道其实百度文库的网址为：，如果是wps点开浏览器输入就是一样的。这里把excel文件存为表格，然后添加扩展名".pdf",即会和excel一样，可以实现文件读取。
把你想要抓取的json内容用java编写一个解析器（比如json.parse(json.stringify(path,path1,path2))）可以实现抓取并存为excel文件,js可以使用web上的scribaction来读取并存为json文件。如果只是小小的抓取数据，可以在excelpro上用"tableau"模块来管理数据，然后让pro来抓取数据。最后推荐下"powerbi源码分享"专栏，有文档分享，还有个人demo以及详细的演示动态。 查看全部
从网页抓取数据有一个问题，那就是代码整理和显示兼容性的问题，在抓取数据不能很方便的显示在网页上时，解决办法就是做索引，那这对于已经形成的excel框架，那就没有解决办法了，就只能挂后台或者做专门的mysql数据库抓取，个人不太推荐这种做法，效率低下，可以通过增加相应的后台操作，将excel数据转化为json格式的格式，然后再进行抓取解析工作，这样的话就可以绕过字符串转换，直接抓取json数据进行解析，这里推荐powerbiforexcel,可以将json数据转化为纯文本格式，在读取json数据时只需要传递要读取的数据即可，这就是将json转化为纯文本格式的后台功能，目前最新版的powerbiforexcelv7.1是这样，上图1是excel数据转json格式的代码，传递了一个sql字段，图2是powerbi自带json数据解析的sql语句示例，建议实践抓取数据是json格式，不然会比较麻烦，并且会影响到后续各种处理。
楼上都讲的挺好，我补充下实现思路。web端抓取需要文件路径及你想抓取的数据格式，也可以采用正则表达式匹配文件夹内容，正则表达式自己百度一下，有的用。推荐用下"百度文库bd"这个链接，因为上传后就有匹配条件了，即www查看教程就知道其实百度文库的网址为：，如果是wps点开浏览器输入就是一样的。这里把excel文件存为表格，然后添加扩展名".pdf",即会和excel一样，可以实现文件读取。
把你想要抓取的json内容用java编写一个解析器（比如json.parse(json.stringify(path,path1,path2))）可以实现抓取并存为excel文件,js可以使用web上的scribaction来读取并存为json文件。如果只是小小的抓取数据，可以在excelpro上用"tableau"模块来管理数据，然后让pro来抓取数据。最后推荐下"powerbi源码分享"专栏，有文档分享，还有个人demo以及详细的演示动态。 查看全部
json内容用java编写一个解析器（上图）
从网页抓取数据有一个问题，那就是代码整理和显示兼容性的问题，在抓取数据不能很方便的显示在网页上时，解决办法就是做索引，那这对于已经形成的excel框架，那就没有解决办法了，就只能挂后台或者做专门的mysql数据库抓取，个人不太推荐这种做法，效率低下，可以通过增加相应的后台操作，将excel数据转化为json格式的格式，然后再进行抓取解析工作，这样的话就可以绕过字符串转换，直接抓取json数据进行解析，这里推荐powerbiforexcel,可以将json数据转化为纯文本格式，在读取json数据时只需要传递要读取的数据即可，这就是将json转化为纯文本格式的后台功能，目前最新版的powerbiforexcelv7.1是这样，上图1是excel数据转json格式的代码，传递了一个sql字段，图2是powerbi自带json数据解析的sql语句示例，建议实践抓取数据是json格式，不然会比较麻烦，并且会影响到后续各种处理。
楼上都讲的挺好，我补充下实现思路。web端抓取需要文件路径及你想抓取的数据格式，也可以采用正则表达式匹配文件夹内容，正则表达式自己百度一下，有的用。推荐用下"百度文库bd"这个链接，因为上传后就有匹配条件了，即www查看教程就知道其实百度文库的网址为：，如果是wps点开浏览器输入就是一样的。这里把excel文件存为表格，然后添加扩展名".pdf",即会和excel一样，可以实现文件读取。
把你想要抓取的json内容用java编写一个解析器（比如json.parse(json.stringify(path,path1,path2))）可以实现抓取并存为excel文件,js可以使用web上的scribaction来读取并存为json文件。如果只是小小的抓取数据，可以在excelpro上用"tableau"模块来管理数据，然后让pro来抓取数据。最后推荐下"powerbi源码分享"专栏，有文档分享，还有个人demo以及详细的演示动态。
从网页抓取数据，看得到这个网站关于那些内容。
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 96 次浏览 • 2022-08-30 20:04
从网页抓取数据，看得到这个网站关于那些内容。
从网页抓取数据，看得到这个网站关于那些内容。但要把这些数据分析出来，也是一个科学问题，离不开机器学习，大数据，高性能计算等等，对于一个个单独网站来说，去预测，远不如用一个全网爬虫来得快，有效。数据要有价值，是否准确，并不是最关键的，重要的是，你爬取到的数据，在什么情况下，能给你带来生意。不可否认，数据分析对未来投资和创业可能带来巨大的帮助，但不可避免的是，用这些数据去做事情，肯定有一定的风险。祝好！。
不可信，因为数据是抓取的，会被数据爬虫带走，不值钱的。当然，如果你有消息源或者资金，倒是值钱的。如果想在网上赚钱，还是要学点其他的，编程什么的。打个比方，你真要把域名卖出去，这个域名值多少钱？能干啥？域名值钱，就是因为在网上想赚钱，域名就值钱。
可信，爬虫的数据抓取原理是有漏洞的，只要有一点数据就有抓取，所以爬虫得到的结果根本经不起推敲，
任何数据都不能代表一个网站，这里是站长大佬，
我感觉可信，刚刚有个朋友让我抓包看人家的信息，我看了之后是一些名字，电话号码，这些都是可以抓的，
不可信，淘宝联盟那边得到的数据有很多是胡编乱造的，上架什么商品，哪些宝贝，有那些关联宝贝，标题如何写的，发货方式发给他的数据等等， 查看全部
从网页抓取数据，看得到这个网站关于那些内容。但要把这些数据分析出来，也是一个科学问题，离不开机器学习，大数据，高性能计算等等，对于一个个单独网站来说，去预测，远不如用一个全网爬虫来得快，有效。数据要有价值，是否准确，并不是最关键的，重要的是，你爬取到的数据，在什么情况下，能给你带来生意。不可否认，数据分析对未来投资和创业可能带来巨大的帮助，但不可避免的是，用这些数据去做事情，肯定有一定的风险。祝好！。
不可信，因为数据是抓取的，会被数据爬虫带走，不值钱的。当然，如果你有消息源或者资金，倒是值钱的。如果想在网上赚钱，还是要学点其他的，编程什么的。打个比方，你真要把域名卖出去，这个域名值多少钱？能干啥？域名值钱，就是因为在网上想赚钱，域名就值钱。
可信，爬虫的数据抓取原理是有漏洞的，只要有一点数据就有抓取，所以爬虫得到的结果根本经不起推敲，
任何数据都不能代表一个网站，这里是站长大佬，
我感觉可信，刚刚有个朋友让我抓包看人家的信息，我看了之后是一些名字，电话号码，这些都是可以抓的，
不可信，淘宝联盟那边得到的数据有很多是胡编乱造的，上架什么商品，哪些宝贝，有那些关联宝贝，标题如何写的，发货方式发给他的数据等等， 查看全部
从网页抓取数据，看得到这个网站关于那些内容。
从网页抓取数据，看得到这个网站关于那些内容。但要把这些数据分析出来，也是一个科学问题，离不开机器学习，大数据，高性能计算等等，对于一个个单独网站来说，去预测，远不如用一个全网爬虫来得快，有效。数据要有价值，是否准确，并不是最关键的，重要的是，你爬取到的数据，在什么情况下，能给你带来生意。不可否认，数据分析对未来投资和创业可能带来巨大的帮助，但不可避免的是，用这些数据去做事情，肯定有一定的风险。祝好！。
不可信，因为数据是抓取的，会被数据爬虫带走，不值钱的。当然，如果你有消息源或者资金，倒是值钱的。如果想在网上赚钱，还是要学点其他的，编程什么的。打个比方，你真要把域名卖出去，这个域名值多少钱？能干啥？域名值钱，就是因为在网上想赚钱，域名就值钱。
可信，爬虫的数据抓取原理是有漏洞的，只要有一点数据就有抓取，所以爬虫得到的结果根本经不起推敲，
任何数据都不能代表一个网站，这里是站长大佬，
我感觉可信，刚刚有个朋友让我抓包看人家的信息，我看了之后是一些名字，电话号码，这些都是可以抓的，
不可信，淘宝联盟那边得到的数据有很多是胡编乱造的，上架什么商品，哪些宝贝，有那些关联宝贝，标题如何写的，发货方式发给他的数据等等，
python 抓取网页数据
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 157 次浏览 • 2022-08-30 16:38
python 抓取网页数据
此文解决如何从不同网页爬取数据的问题及注意事项，重点说明requests库的应用。
在开始之前，要郑重说明一下，不是每一个网页都可以爬取数据哦。有的网页涉及个人隐私或其他敏感信息，是不允许被爬取的，硬爬的话是违法的。
❤️爬虫协议说明
但是一般的网页都是公开可爬取的啦，要注意网站的爬虫协议，查看爬虫协议的方法也很简单：在所要爬取网站的后面加上/robots.txt字样，如果跳转到一个新的网页，上面会标注本网站的哪个部分不能被爬取，然后自己注意不要碰那些敏感内容就好啦！
❤️requests库的一般用法
<p style="margin-left: 8px;margin-right: 8px;">#导入request库<br />import requests<br /><br />#得到目标网页的response<br />r = requests.get('目标网页的url')<br /><br />#确认是否成功获取response,若返回“200”则说明正常获取<br />r.status_code<br /><br />#显示抓取的文本内容<br />r.txt</p>
requests库一般是用于中小型数据的。大型数据用scrapy库。
反爬虫网页的爬取
有一些网页有翻爬虫设置，下面是常见的一种——需要用户代理信息才能进行爬取操作的。
实际操作如下：
在目标网址后输入/robots.txt查询爬虫协议，查看所需信息是否禁止爬取。
在浏览器网址栏输入about:version，可以看到有user agent的信息，这个就是你客户端的用户信息，划重点，这个要考！
你的爬虫程序要伪装成一个客户端，“骗”过目标网页，它才会跟你“说话”，不然就给你拒之门外（status_code不等于200）。
设置header，伪装成客户端。
header = {'User_Agent':'刚刚划重点的内容'}
这里header其实是一个字典，它将会作为参数输入，给你的python程序加上伪装面具。可以理解header是一个伪装面具。
戴上伪装面具：用requests.get('目标网页的url',header = header)方法，这里的header就是第4点的header
这样就可以顺利跟目标网页进行“握手”啦！ 查看全部
此文解决如何从不同网页爬取数据的问题及注意事项，重点说明requests库的应用。
在开始之前，要郑重说明一下，不是每一个网页都可以爬取数据哦。有的网页涉及个人隐私或其他敏感信息，是不允许被爬取的，硬爬的话是违法的。
❤️爬虫协议说明
但是一般的网页都是公开可爬取的啦，要注意网站的爬虫协议，查看爬虫协议的方法也很简单：在所要爬取网站的后面加上/robots.txt字样，如果跳转到一个新的网页，上面会标注本网站的哪个部分不能被爬取，然后自己注意不要碰那些敏感内容就好啦！
❤️requests库的一般用法
<p style="margin-left: 8px;margin-right: 8px;">#导入request库<br />import requests<br /><br />#得到目标网页的response<br />r = requests.get('目标网页的url')<br /><br />#确认是否成功获取response,若返回“200”则说明正常获取<br />r.status_code<br /><br />#显示抓取的文本内容<br />r.txt</p>
requests库一般是用于中小型数据的。大型数据用scrapy库。
反爬虫网页的爬取
有一些网页有翻爬虫设置，下面是常见的一种——需要用户代理信息才能进行爬取操作的。
实际操作如下：
在目标网址后输入/robots.txt查询爬虫协议，查看所需信息是否禁止爬取。
在浏览器网址栏输入about:version，可以看到有user agent的信息，这个就是你客户端的用户信息，划重点，这个要考！
你的爬虫程序要伪装成一个客户端，“骗”过目标网页，它才会跟你“说话”，不然就给你拒之门外（status_code不等于200）。
设置header，伪装成客户端。
header = {'User_Agent':'刚刚划重点的内容'}
这里header其实是一个字典，它将会作为参数输入，给你的python程序加上伪装面具。可以理解header是一个伪装面具。
戴上伪装面具：用requests.get('目标网页的url',header = header)方法，这里的header就是第4点的header
这样就可以顺利跟目标网页进行“握手”啦！ 查看全部
python 抓取网页数据
此文解决如何从不同网页爬取数据的问题及注意事项，重点说明requests库的应用。
在开始之前，要郑重说明一下，不是每一个网页都可以爬取数据哦。有的网页涉及个人隐私或其他敏感信息，是不允许被爬取的，硬爬的话是违法的。
❤️爬虫协议说明
但是一般的网页都是公开可爬取的啦，要注意网站的爬虫协议，查看爬虫协议的方法也很简单：在所要爬取网站的后面加上/robots.txt字样，如果跳转到一个新的网页，上面会标注本网站的哪个部分不能被爬取，然后自己注意不要碰那些敏感内容就好啦！
❤️requests库的一般用法
<p style="margin-left: 8px;margin-right: 8px;">#导入request库<br />import requests<br /><br />#得到目标网页的response<br />r = requests.get('目标网页的url')<br /><br />#确认是否成功获取response,若返回“200”则说明正常获取<br />r.status_code<br /><br />#显示抓取的文本内容<br />r.txt</p>
requests库一般是用于中小型数据的。大型数据用scrapy库。
反爬虫网页的爬取
有一些网页有翻爬虫设置，下面是常见的一种——需要用户代理信息才能进行爬取操作的。
实际操作如下：
在目标网址后输入/robots.txt查询爬虫协议，查看所需信息是否禁止爬取。
在浏览器网址栏输入about:version，可以看到有user agent的信息，这个就是你客户端的用户信息，划重点，这个要考！
你的爬虫程序要伪装成一个客户端，“骗”过目标网页，它才会跟你“说话”，不然就给你拒之门外（status_code不等于200）。
设置header，伪装成客户端。
header = {'User_Agent':'刚刚划重点的内容'}
这里header其实是一个字典，它将会作为参数输入，给你的python程序加上伪装面具。可以理解header是一个伪装面具。
戴上伪装面具：用requests.get('目标网页的url',header = header)方法，这里的header就是第4点的header
这样就可以顺利跟目标网页进行“握手”啦！
RPA网页爬虫之提取A股公司列表数据
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 98 次浏览 • 2022-07-09 20:33
RPA网页爬虫之提取A股公司列表数据
★
需求描述
在《》中，我们介绍了通过RPA实现一键提取某网页内的整个HTML Table的数据至变量或者Excel表格中，对于简单的HTML表数据，我们可以通过这种方式实现。
但是，很多时候，我们只需要提取部分数据，并且需要提取一些隐藏的数据，比如HTML中的链接，如果我们直接通过"Extract HTML Table"是不可以实现提取链接的。
那么有没有什么简单的方式来提取HTML页面中一些类似链接的隐藏信息。
需求描述
对于RPA提取网页数据，我们可以通过"Extract element value"来提取指定HTML元素的属性，包括但不限于链接。
需求实现
Launch mode: Launch new InstanceInitial URL: http://q.10jqka.com.cn/%23refC ... ables produced: Invested
Web browser instance: %Invested%Extract data from: All availableStore data mode: Excel spreadsheetVariables produced: InvestedList
视频讲解与示例文件
★ 查看全部
★
需求描述
在《》中，我们介绍了通过RPA实现一键提取某网页内的整个HTML Table的数据至变量或者Excel表格中，对于简单的HTML表数据，我们可以通过这种方式实现。
但是，很多时候，我们只需要提取部分数据，并且需要提取一些隐藏的数据，比如HTML中的链接，如果我们直接通过"Extract HTML Table"是不可以实现提取链接的。
那么有没有什么简单的方式来提取HTML页面中一些类似链接的隐藏信息。
需求描述
对于RPA提取网页数据，我们可以通过"Extract element value"来提取指定HTML元素的属性，包括但不限于链接。
需求实现
Launch mode: Launch new InstanceInitial URL: http://q.10jqka.com.cn/%23refC ... ables produced: Invested
Web browser instance: %Invested%Extract data from: All availableStore data mode: Excel spreadsheetVariables produced: InvestedList
视频讲解与示例文件
★ 查看全部
RPA网页爬虫之提取A股公司列表数据
★
需求描述
在《》中，我们介绍了通过RPA实现一键提取某网页内的整个HTML Table的数据至变量或者Excel表格中，对于简单的HTML表数据，我们可以通过这种方式实现。
但是，很多时候，我们只需要提取部分数据，并且需要提取一些隐藏的数据，比如HTML中的链接，如果我们直接通过"Extract HTML Table"是不可以实现提取链接的。
那么有没有什么简单的方式来提取HTML页面中一些类似链接的隐藏信息。
需求描述
对于RPA提取网页数据，我们可以通过"Extract element value"来提取指定HTML元素的属性，包括但不限于链接。
需求实现
Launch mode: Launch new InstanceInitial URL: http://q.10jqka.com.cn/%23refC ... ables produced: Invested
Web browser instance: %Invested%Extract data from: All availableStore data mode: Excel spreadsheetVariables produced: InvestedList
视频讲解与示例文件
★
网页抓取数据为excel数据库查询包含元素数量number1-numbern的框架
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 83 次浏览 • 2022-06-28 07:05
网页抓取数据为excel数据库查询包含元素数量number1-numbern的框架
从网页抓取数据为excel数据库，查询包含元素数量number1-numbern的元素和索引值在特定索引条件下的元素总数。从网页抓取部分mybatis的会员信息或信息代码如下：staticvoidsearch(mapmybatison){//requesturirequesturi=newfile("users.https");//usernamekey1=username();key2=age();key3=cookie("https");//pricestringprice=newstring("¥1$1");//计算首注册时间mybatison.saveall(price);//learningmybatison.flushloadinginstancestatement();}。
第一步，登录spring，在你要爬取的jsp页面根据userid查找对应的usereditor，若存在则直接登录spring，usereditor中会有该userid对应的用户id，并给pagecontext对象的源码对应usereditor对象的handler。第二步，在爬取后，调用jsp和usereditor这两个接口。
一般发送post请求，要带上该usereditor对象，如果是post是json格式的，要转换成json。第三步，然后就可以出现搜索结果了。
这个问题，我正在写一个爬虫，关于上面提到的spring,aspectj,jsoup等框架。解决之后希望可以回答下。
在jsoup中可以用resultset：resultsetisfollowed(e);这种方式，至于应用场景，你可以用来伪装，比如用它来提取action之类的，也可以用它来做反爬虫， 查看全部
从网页抓取数据为excel数据库，查询包含元素数量number1-numbern的元素和索引值在特定索引条件下的元素总数。从网页抓取部分mybatis的会员信息或信息代码如下：staticvoidsearch(mapmybatison){//requesturirequesturi=newfile("users.https");//usernamekey1=username();key2=age();key3=cookie("https");//pricestringprice=newstring("¥1$1");//计算首注册时间mybatison.saveall(price);//learningmybatison.flushloadinginstancestatement();}。
第一步，登录spring，在你要爬取的jsp页面根据userid查找对应的usereditor，若存在则直接登录spring，usereditor中会有该userid对应的用户id，并给pagecontext对象的源码对应usereditor对象的handler。第二步，在爬取后，调用jsp和usereditor这两个接口。
一般发送post请求，要带上该usereditor对象，如果是post是json格式的，要转换成json。第三步，然后就可以出现搜索结果了。
这个问题，我正在写一个爬虫，关于上面提到的spring,aspectj,jsoup等框架。解决之后希望可以回答下。
在jsoup中可以用resultset：resultsetisfollowed(e);这种方式，至于应用场景，你可以用来伪装，比如用它来提取action之类的，也可以用它来做反爬虫， 查看全部
网页抓取数据为excel数据库查询包含元素数量number1-numbern的框架
从网页抓取数据为excel数据库，查询包含元素数量number1-numbern的元素和索引值在特定索引条件下的元素总数。从网页抓取部分mybatis的会员信息或信息代码如下：staticvoidsearch(mapmybatison){//requesturirequesturi=newfile("users.https");//usernamekey1=username();key2=age();key3=cookie("https");//pricestringprice=newstring("¥1$1");//计算首注册时间mybatison.saveall(price);//learningmybatison.flushloadinginstancestatement();}。
第一步，登录spring，在你要爬取的jsp页面根据userid查找对应的usereditor，若存在则直接登录spring，usereditor中会有该userid对应的用户id，并给pagecontext对象的源码对应usereditor对象的handler。第二步，在爬取后，调用jsp和usereditor这两个接口。
一般发送post请求，要带上该usereditor对象，如果是post是json格式的，要转换成json。第三步，然后就可以出现搜索结果了。
这个问题，我正在写一个爬虫，关于上面提到的spring,aspectj,jsoup等框架。解决之后希望可以回答下。
在jsoup中可以用resultset：resultsetisfollowed(e);这种方式，至于应用场景，你可以用来伪装，比如用它来提取action之类的，也可以用它来做反爬虫，
如何从网站下载矢量数据并进行提取
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 138 次浏览 • 2022-05-09 19:10
如何从网站下载矢量数据并进行提取
大家好，又到了新的一天，科研路上你我他，霜叶红于二月花。今天为大家推送如何从网站下载并提取矢量数据。研究工作中时常需要最新最全面的矢量数据，所幸一些网站为我们研究提供了数据来源。但不幸的是这些数据并不是你能直接拿走就能用的，需要我们进一步提取与整理。例如我们在全国地理信息资源目录服务系统下载的通常是分幅数据，很难得到一个完整的区域层面图层，这时就要运用到拼接工具。接下来我们以如何从全国地理信息资源目录服务系统下载并整合得到完整的江西省路网图层为例进行操作。
（1）首先打开全国地理信息资源目录服务系统（），找到数据下载栏目窗口并点击进去，找到1:100万全国基础地理数据库界面并点击进去，点击成果查询，即可弹出地图页面，找到定位工具—行政区域，选择江西省并确定。（需要说明的是大家一定要先注册号网站账号，才能免费下载）
查看全部
大家好，又到了新的一天，科研路上你我他，霜叶红于二月花。今天为大家推送如何从网站下载并提取矢量数据。研究工作中时常需要最新最全面的矢量数据，所幸一些网站为我们研究提供了数据来源。但不幸的是这些数据并不是你能直接拿走就能用的，需要我们进一步提取与整理。例如我们在全国地理信息资源目录服务系统下载的通常是分幅数据，很难得到一个完整的区域层面图层，这时就要运用到拼接工具。接下来我们以如何从全国地理信息资源目录服务系统下载并整合得到完整的江西省路网图层为例进行操作。
（1）首先打开全国地理信息资源目录服务系统（），找到数据下载栏目窗口并点击进去，找到1:100万全国基础地理数据库界面并点击进去，点击成果查询，即可弹出地图页面，找到定位工具—行政区域，选择江西省并确定。（需要说明的是大家一定要先注册号网站账号，才能免费下载）
查看全部
如何从网站下载矢量数据并进行提取
大家好，又到了新的一天，科研路上你我他，霜叶红于二月花。今天为大家推送如何从网站下载并提取矢量数据。研究工作中时常需要最新最全面的矢量数据，所幸一些网站为我们研究提供了数据来源。但不幸的是这些数据并不是你能直接拿走就能用的，需要我们进一步提取与整理。例如我们在全国地理信息资源目录服务系统下载的通常是分幅数据，很难得到一个完整的区域层面图层，这时就要运用到拼接工具。接下来我们以如何从全国地理信息资源目录服务系统下载并整合得到完整的江西省路网图层为例进行操作。
（1）首先打开全国地理信息资源目录服务系统（），找到数据下载栏目窗口并点击进去，找到1:100万全国基础地理数据库界面并点击进去，点击成果查询，即可弹出地图页面，找到定位工具—行政区域，选择江西省并确定。（需要说明的是大家一定要先注册号网站账号，才能免费下载）
新建网站如何做优化新站优化(SEO专家分享优化必备技巧)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 85 次浏览 • 2022-05-03 01:43
新建网站如何做优化新站优化(SEO专家分享优化必备技巧)
在如今的时代中，网站对于企业的发展有着越来越重要的作用了，这是因为企业可以利用网站在互联网中进行推广，从而达到宣传企业的目的，这样才会有更多的用户通过网站了解到企业，从而企业也会获得更多的利益。
而企业想要做好网站推广，首先就是需要建设一个网站，然后在对网站进行优化，只有把网站优化好了，才能达到最终的目的。
那么，新站优化，SEO专家必备技巧有哪些呢？接下来，就详细地了解一下吧！
1、域名的选择
在做新站优化的时候，首先就是需要选择一个符合SEO优化的域名。SEO专家在选择域名的时候，不仅需要选择与企业有相关性的域名，同时还要以老域名为主，新域名为辅，这是因为老域名自身拥有一定的权重，这对于新站优化有着很大的帮助。
但需要注意的是，在选择域名的时候，一定要了解域名的历史记录，如果发现历史记录有问题，那就不要选择，如果选择了，反而还会影响到新站优化。
2、服务器选择
有些SEO菜鸟在给网站选择服务器的时候，为了省钱会选择和别的网站共用一个服务器，这样做对于新站优化是不利的。共用的服务器不仅安全性低，稳定性也比较差，如果同一个服务器的网站出现问题，自己的网站就会受到牵连，从而也就会影响到新站优化了。
因此，在SEO专家看来，在选择网站服务器的时候，一定要选择一个独立的服务器，这是因为独立的服务器安全性和稳定性都比较高，这样才有利于新站优化。
3、选择以及布局的关键词
对于新站优化来说，SEO专家必须要具备的能力之一，就是关键词的选择和布局。关键词选择的正确与否，以及关键词布局的是否合理，都会影响到新站优化的最终效果。因此，在选择关键词的时候，一定要深思熟虑，最好选择有一定指数的，有搜索量的关键词，同时还需要把关键词合理的布局在网站的各个页面中，这样才有利于关键词的排名，而优化这样关键词才会获得更多的流量。
4、结构优化
在进行新站优化的时候，一定要对网站整体结构进行优化，而对网站结构优化的目的，就是为了让搜索引擎更好地抓取和收录网站内容。如果网站结构混乱，搜索引擎就不能正常地对网站内容进行爬行，长时间下去，搜索引擎也就不会对网站进行爬行了，这样也就影响到网站的排名了。
5、原创内容
在给新网站添加内容的时候，最好是添加一些原创内容，因为原创内容更能够吸引搜索引擎的关注，更容易被搜索引擎收录，这样才有利于新站优化。但需要注意的是，在给网站添加内容的时候，一定要保证内容的相关性，同时也要保证内容的更新频率，只有这样才有利网站的长期发展。
6、外链
在做新站优化的时候，肯定少不了外链的帮助。在做外链的时候，不仅需要循序渐进地去做，同时还要保证外链的质量，只有高质量的外链才能提升网站权重以及排名。
7、数据分析
在做新站优化的时候，一定要对网站数据进行详细的分析，从数据分析中能够了解到网站优化的实际情况，从而更有针对性的对网站进行优化，从而让网站获得稳定的排名。
总之，想要做好新站优化，就需要按照上述的方法来做，这样才能达到理想的效果。
查看全部
在如今的时代中，网站对于企业的发展有着越来越重要的作用了，这是因为企业可以利用网站在互联网中进行推广，从而达到宣传企业的目的，这样才会有更多的用户通过网站了解到企业，从而企业也会获得更多的利益。
而企业想要做好网站推广，首先就是需要建设一个网站，然后在对网站进行优化，只有把网站优化好了，才能达到最终的目的。
那么，新站优化，SEO专家必备技巧有哪些呢？接下来，就详细地了解一下吧！
1、域名的选择
在做新站优化的时候，首先就是需要选择一个符合SEO优化的域名。SEO专家在选择域名的时候，不仅需要选择与企业有相关性的域名，同时还要以老域名为主，新域名为辅，这是因为老域名自身拥有一定的权重，这对于新站优化有着很大的帮助。
但需要注意的是，在选择域名的时候，一定要了解域名的历史记录，如果发现历史记录有问题，那就不要选择，如果选择了，反而还会影响到新站优化。
2、服务器选择
有些SEO菜鸟在给网站选择服务器的时候，为了省钱会选择和别的网站共用一个服务器，这样做对于新站优化是不利的。共用的服务器不仅安全性低，稳定性也比较差，如果同一个服务器的网站出现问题，自己的网站就会受到牵连，从而也就会影响到新站优化了。
因此，在SEO专家看来，在选择网站服务器的时候，一定要选择一个独立的服务器，这是因为独立的服务器安全性和稳定性都比较高，这样才有利于新站优化。
3、选择以及布局的关键词
对于新站优化来说，SEO专家必须要具备的能力之一，就是关键词的选择和布局。关键词选择的正确与否，以及关键词布局的是否合理，都会影响到新站优化的最终效果。因此，在选择关键词的时候，一定要深思熟虑，最好选择有一定指数的，有搜索量的关键词，同时还需要把关键词合理的布局在网站的各个页面中，这样才有利于关键词的排名，而优化这样关键词才会获得更多的流量。
4、结构优化
在进行新站优化的时候，一定要对网站整体结构进行优化，而对网站结构优化的目的，就是为了让搜索引擎更好地抓取和收录网站内容。如果网站结构混乱，搜索引擎就不能正常地对网站内容进行爬行，长时间下去，搜索引擎也就不会对网站进行爬行了，这样也就影响到网站的排名了。
5、原创内容
在给新网站添加内容的时候，最好是添加一些原创内容，因为原创内容更能够吸引搜索引擎的关注，更容易被搜索引擎收录，这样才有利于新站优化。但需要注意的是，在给网站添加内容的时候，一定要保证内容的相关性，同时也要保证内容的更新频率，只有这样才有利网站的长期发展。
6、外链
在做新站优化的时候，肯定少不了外链的帮助。在做外链的时候，不仅需要循序渐进地去做，同时还要保证外链的质量，只有高质量的外链才能提升网站权重以及排名。
7、数据分析
在做新站优化的时候，一定要对网站数据进行详细的分析，从数据分析中能够了解到网站优化的实际情况，从而更有针对性的对网站进行优化，从而让网站获得稳定的排名。
总之，想要做好新站优化，就需要按照上述的方法来做，这样才能达到理想的效果。
查看全部
新建网站如何做优化新站优化(SEO专家分享优化必备技巧)
在如今的时代中，网站对于企业的发展有着越来越重要的作用了，这是因为企业可以利用网站在互联网中进行推广，从而达到宣传企业的目的，这样才会有更多的用户通过网站了解到企业，从而企业也会获得更多的利益。
而企业想要做好网站推广，首先就是需要建设一个网站，然后在对网站进行优化，只有把网站优化好了，才能达到最终的目的。
那么，新站优化，SEO专家必备技巧有哪些呢？接下来，就详细地了解一下吧！
1、域名的选择
在做新站优化的时候，首先就是需要选择一个符合SEO优化的域名。SEO专家在选择域名的时候，不仅需要选择与企业有相关性的域名，同时还要以老域名为主，新域名为辅，这是因为老域名自身拥有一定的权重，这对于新站优化有着很大的帮助。
但需要注意的是，在选择域名的时候，一定要了解域名的历史记录，如果发现历史记录有问题，那就不要选择，如果选择了，反而还会影响到新站优化。
2、服务器选择
有些SEO菜鸟在给网站选择服务器的时候，为了省钱会选择和别的网站共用一个服务器，这样做对于新站优化是不利的。共用的服务器不仅安全性低，稳定性也比较差，如果同一个服务器的网站出现问题，自己的网站就会受到牵连，从而也就会影响到新站优化了。
因此，在SEO专家看来，在选择网站服务器的时候，一定要选择一个独立的服务器，这是因为独立的服务器安全性和稳定性都比较高，这样才有利于新站优化。
3、选择以及布局的关键词
对于新站优化来说，SEO专家必须要具备的能力之一，就是关键词的选择和布局。关键词选择的正确与否，以及关键词布局的是否合理，都会影响到新站优化的最终效果。因此，在选择关键词的时候，一定要深思熟虑，最好选择有一定指数的，有搜索量的关键词，同时还需要把关键词合理的布局在网站的各个页面中，这样才有利于关键词的排名，而优化这样关键词才会获得更多的流量。
4、结构优化
在进行新站优化的时候，一定要对网站整体结构进行优化，而对网站结构优化的目的，就是为了让搜索引擎更好地抓取和收录网站内容。如果网站结构混乱，搜索引擎就不能正常地对网站内容进行爬行，长时间下去，搜索引擎也就不会对网站进行爬行了，这样也就影响到网站的排名了。
5、原创内容
在给新网站添加内容的时候，最好是添加一些原创内容，因为原创内容更能够吸引搜索引擎的关注，更容易被搜索引擎收录，这样才有利于新站优化。但需要注意的是，在给网站添加内容的时候，一定要保证内容的相关性，同时也要保证内容的更新频率，只有这样才有利网站的长期发展。
6、外链
在做新站优化的时候，肯定少不了外链的帮助。在做外链的时候，不仅需要循序渐进地去做，同时还要保证外链的质量，只有高质量的外链才能提升网站权重以及排名。
7、数据分析
在做新站优化的时候，一定要对网站数据进行详细的分析，从数据分析中能够了解到网站优化的实际情况，从而更有针对性的对网站进行优化，从而让网站获得稳定的排名。
总之，想要做好新站优化，就需要按照上述的方法来做，这样才能达到理想的效果。
从网页抓取数据 学完Python后，都能干点什么？
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 67 次浏览 • 2022-05-02 07:21
从网页抓取数据 学完Python后，都能干点什么？
Python是一种全栈的开发语言，你如果能学好Python，前端，后端，测试，大数据分析，爬虫等这些工作你都能胜任。
当下Python有多火我不再赘述，Python有哪些作用呢？
相比其他静态编程语言，如java，c#，C++，python抓取网页文档的接口更简洁；相比其他动态脚本语言，如perl，shell，python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API。
此外，抓取网页有时候需要模拟浏览器的行为，很多网站对于生硬的爬虫抓取都是封杀的。在python里都有非常优秀的第三方包帮你搞定，如Requests，mechanize。
抓取的网页通常需要处理，比如过滤html标签，提取文本等。python的beautifulsoap提供了简洁的文档处理功能，能用极短的代码完成大部分文档的处理。
其实以上功能很多语言和工具都能做，但是用python能够干得最快，最干净。
就目前Python发展而言，Python主要有以下五大主要应用：
接下来和大家一一聊聊学完python之后可以从事哪些方面的工作：
Python Web开发工程师：我们都知道Web网站开发一直都是所有互联网公司开发的重点之一，我们离不开互联网，离不开Web技术，利用Python的Web框架可以迅速开发Web应用。
Python爬虫开发工程师：在当前信息大爆炸时代，大量的信息都通过Web来展示，为了获取这些数据，网络爬虫工程师就应运而生，除了日常的抓取数据和解析数据的需求，还能够突破普通网站常见的反爬虫机制，以及更深层次的爬虫采集算法的编写。
Python大数据工程师：在大数据时代，数据是公司的核心资产，从杂乱无章的数据中提取有价值的信息或者规律，成为了数据分析师的首要任务，而Python的工具链为这项繁重的工作提供了极高的效率支持。
Python人工智能工程师：人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国，当前人工智能发展进入新阶段。
Python拥有强大的脚本处理功能，它在操作Linux系统方面具有先天的优势，许多云平台、运维监控管理工具都是使用Python开发的，Python自动化运维让运维工程师的工作量减少效率提高！
当然也不是说让所有人都去追逐新技术，什么流行学什么。工作或者学习之余，学些热门技术，可以让自己保持敏锐度和竞争力，因为说不好什么时候这些热门技术就成了你的饭碗。 查看全部
Python是一种全栈的开发语言，你如果能学好Python，前端，后端，测试，大数据分析，爬虫等这些工作你都能胜任。
当下Python有多火我不再赘述，Python有哪些作用呢？
相比其他静态编程语言，如java，c#，C++，python抓取网页文档的接口更简洁；相比其他动态脚本语言，如perl，shell，python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API。
此外，抓取网页有时候需要模拟浏览器的行为，很多网站对于生硬的爬虫抓取都是封杀的。在python里都有非常优秀的第三方包帮你搞定，如Requests，mechanize。
抓取的网页通常需要处理，比如过滤html标签，提取文本等。python的beautifulsoap提供了简洁的文档处理功能，能用极短的代码完成大部分文档的处理。
其实以上功能很多语言和工具都能做，但是用python能够干得最快，最干净。
就目前Python发展而言，Python主要有以下五大主要应用：
接下来和大家一一聊聊学完python之后可以从事哪些方面的工作：
Python Web开发工程师：我们都知道Web网站开发一直都是所有互联网公司开发的重点之一，我们离不开互联网，离不开Web技术，利用Python的Web框架可以迅速开发Web应用。
Python爬虫开发工程师：在当前信息大爆炸时代，大量的信息都通过Web来展示，为了获取这些数据，网络爬虫工程师就应运而生，除了日常的抓取数据和解析数据的需求，还能够突破普通网站常见的反爬虫机制，以及更深层次的爬虫采集算法的编写。
Python大数据工程师：在大数据时代，数据是公司的核心资产，从杂乱无章的数据中提取有价值的信息或者规律，成为了数据分析师的首要任务，而Python的工具链为这项繁重的工作提供了极高的效率支持。
Python人工智能工程师：人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国，当前人工智能发展进入新阶段。
Python拥有强大的脚本处理功能，它在操作Linux系统方面具有先天的优势，许多云平台、运维监控管理工具都是使用Python开发的，Python自动化运维让运维工程师的工作量减少效率提高！
当然也不是说让所有人都去追逐新技术，什么流行学什么。工作或者学习之余，学些热门技术，可以让自己保持敏锐度和竞争力，因为说不好什么时候这些热门技术就成了你的饭碗。 查看全部
从网页抓取数据 学完Python后，都能干点什么？
Python是一种全栈的开发语言，你如果能学好Python，前端，后端，测试，大数据分析，爬虫等这些工作你都能胜任。
当下Python有多火我不再赘述，Python有哪些作用呢？
相比其他静态编程语言，如java，c#，C++，python抓取网页文档的接口更简洁；相比其他动态脚本语言，如perl，shell，python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API。
此外，抓取网页有时候需要模拟浏览器的行为，很多网站对于生硬的爬虫抓取都是封杀的。在python里都有非常优秀的第三方包帮你搞定，如Requests，mechanize。
抓取的网页通常需要处理，比如过滤html标签，提取文本等。python的beautifulsoap提供了简洁的文档处理功能，能用极短的代码完成大部分文档的处理。
其实以上功能很多语言和工具都能做，但是用python能够干得最快，最干净。
就目前Python发展而言，Python主要有以下五大主要应用：
接下来和大家一一聊聊学完python之后可以从事哪些方面的工作：
Python Web开发工程师：我们都知道Web网站开发一直都是所有互联网公司开发的重点之一，我们离不开互联网，离不开Web技术，利用Python的Web框架可以迅速开发Web应用。
Python爬虫开发工程师：在当前信息大爆炸时代，大量的信息都通过Web来展示，为了获取这些数据，网络爬虫工程师就应运而生，除了日常的抓取数据和解析数据的需求，还能够突破普通网站常见的反爬虫机制，以及更深层次的爬虫采集算法的编写。
Python大数据工程师：在大数据时代，数据是公司的核心资产，从杂乱无章的数据中提取有价值的信息或者规律，成为了数据分析师的首要任务，而Python的工具链为这项繁重的工作提供了极高的效率支持。
Python人工智能工程师：人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国，当前人工智能发展进入新阶段。
Python拥有强大的脚本处理功能，它在操作Linux系统方面具有先天的优势，许多云平台、运维监控管理工具都是使用Python开发的，Python自动化运维让运维工程师的工作量减少效率提高！
当然也不是说让所有人都去追逐新技术，什么流行学什么。工作或者学习之余，学些热门技术，可以让自己保持敏锐度和竞争力，因为说不好什么时候这些热门技术就成了你的饭碗。
从网页抓取数据(主流采集框架中的采集数据是你需要的吗？)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 122 次浏览 • 2022-04-19 05:04
从网页抓取数据(主流采集框架中的采集数据是你需要的吗？)
从网页抓取数据，浏览器负责解析渲染，iframe负责页面跳转，爬虫负责抓取数据，后台还要处理页面的html代码，我觉得做个服务就可以了，和爬虫没关系，也和采集数据没关系，只要能让网页提交的时候告诉你要采集的数据，
io多路复用一定是你需要的，感兴趣我可以写一篇关于这方面的博客。
感觉现在主流的采集框架中，包括requests、xml2、scrapy，es，python都可以做基于web的采集。xml2+cgi可以完成服务器端采集，requests+json可以完成客户端采集，后面两者可以集成在scrapy框架中。其中scrapy相对来说更加优雅，也可以说是python中，最轻量级的采集框架。
目前市面上绝大多数采集框架都支持web相关功能。采集框架的话对于采集方式的多样性有一定限制。后面capk+es的轮子，可以用上scrapy和json2。有一点要注意的是，
还可以搭一个持续集成的框架呀。scrapyflaskjava可以用。甚至对于爬虫来说，requests+node.js也是可以和python3一样的持续集成，asseut和pil应该也都是可以gitfetch的。这个就看个人喜好了。
做的话，可以搭scrapy+python3的脚本，不过比较复杂，需要比较细致的服务器配置， 查看全部
从网页抓取数据，浏览器负责解析渲染，iframe负责页面跳转，爬虫负责抓取数据，后台还要处理页面的html代码，我觉得做个服务就可以了，和爬虫没关系，也和采集数据没关系，只要能让网页提交的时候告诉你要采集的数据，
io多路复用一定是你需要的，感兴趣我可以写一篇关于这方面的博客。
感觉现在主流的采集框架中，包括requests、xml2、scrapy，es，python都可以做基于web的采集。xml2+cgi可以完成服务器端采集，requests+json可以完成客户端采集，后面两者可以集成在scrapy框架中。其中scrapy相对来说更加优雅，也可以说是python中，最轻量级的采集框架。
目前市面上绝大多数采集框架都支持web相关功能。采集框架的话对于采集方式的多样性有一定限制。后面capk+es的轮子，可以用上scrapy和json2。有一点要注意的是，
还可以搭一个持续集成的框架呀。scrapyflaskjava可以用。甚至对于爬虫来说，requests+node.js也是可以和python3一样的持续集成，asseut和pil应该也都是可以gitfetch的。这个就看个人喜好了。
做的话，可以搭scrapy+python3的脚本，不过比较复杂，需要比较细致的服务器配置， 查看全部
从网页抓取数据(主流采集框架中的采集数据是你需要的吗？)
从网页抓取数据，浏览器负责解析渲染，iframe负责页面跳转，爬虫负责抓取数据，后台还要处理页面的html代码，我觉得做个服务就可以了，和爬虫没关系，也和采集数据没关系，只要能让网页提交的时候告诉你要采集的数据，
io多路复用一定是你需要的，感兴趣我可以写一篇关于这方面的博客。
感觉现在主流的采集框架中，包括requests、xml2、scrapy，es，python都可以做基于web的采集。xml2+cgi可以完成服务器端采集，requests+json可以完成客户端采集，后面两者可以集成在scrapy框架中。其中scrapy相对来说更加优雅，也可以说是python中，最轻量级的采集框架。
目前市面上绝大多数采集框架都支持web相关功能。采集框架的话对于采集方式的多样性有一定限制。后面capk+es的轮子，可以用上scrapy和json2。有一点要注意的是，
还可以搭一个持续集成的框架呀。scrapyflaskjava可以用。甚至对于爬虫来说，requests+node.js也是可以和python3一样的持续集成，asseut和pil应该也都是可以gitfetch的。这个就看个人喜好了。
做的话，可以搭scrapy+python3的脚本，不过比较复杂，需要比较细致的服务器配置，
从网页抓取数据(爬虫实战入门级教学(数据爬取-gt)(组图))
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 361 次浏览 • 2022-04-19 03:01
从网页抓取数据(爬虫实战入门级教学(数据爬取-gt)(组图))
爬虫实战入门教学（数据爬取->数据分析->数据存储）
每天写题好累，来个简单舒适的爬虫学习，小测试（仅供学习交流，有不足之处请指正）
文章比较详细，啰嗦，适合没有接触过爬虫的新手。需要源码的可以直接跳转到文章
的末尾
完整的源代码在文章结尾
目标主角：两步之路官网（仅供学习交流）
爬取旅游轨迹页面数据，以湖北武汉东湖数据为例，按时间顺序，爬取2010-2022年的旅游轨迹数据，并将爬取的页面数据保存到xlsx文件中，是知名的excel文件，搜索步骤如下图，地区：湖北-武汉，搜索轨迹：东湖，按时间顺序排列。
爬取的数据如下图所示，包括出行方式、标题、出行距离、作者姓名、出行时间、起点和终点（还有一条数据：下级页面的URL ，稍后会显示）
步骤一、研究网页
本次测试使用谷歌浏览器，进入开发者工具，找到网络，选择XHR，这个网页只有4条数据，所以一一搜索，直到网页出现在预览中，如下图
然后打开header，如下图，虽然我们访问的是初始URL，
但实际上，下图显示的真实网址正是我们所需要的。
但是如果我们直接复制访问真实的URL，结果如下，405错误
有什么问题？其实返回的真实URL只是原创网页的一部分，如下图，你在预览中看到的页面只是搜索结果。然后我们知道根据我们搜索的内容返回了真实的 URL。
既然我们知道真正的 URL 是我们搜索的结果，那么我们究竟搜索了什么？打开load，如下图是我们搜索到的
再研究一下我们的初始URL，如下图，我把它分成了4个block，分别对应上图中的key（东湖的汉字要加密），areaId（15728，代表武汉），pageNumber（1，代表搜索到的数据中的第一页），sortType（2，代表按时间排序），看来我们的初始URL收录了到达真实URL的key。
二、访问网页（写蜘蛛）
爬虫代码如下（相关依赖不展示，自己引导打包），因为我们要爬取的数据是通过搜索得到的，我们只需要通过POST请求发送搜索数据（数据） ，而访问的URL就是上面提到的真实的URL，但是我们把它按时间顺序放入URL中，也可以放在数据中。
# -*- coding = utf-8 -*-
# @Time : 2022/4/16 22:47
# @Author : 从小白出发
# @File : test.py
# @Software : PyCharm
# 真实URL
url = 'https://www.2bulu.com/track/tr ... 39%3B
# 请求头，可以自行百度一下，有很多，也可在开发者工具中复制
head = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '
'Chrome/100.0.4896.88 Safari/537.36', }
# i 代表 pageNumber,从第1页到524页
for i in range(1, 525):
#设置定时3秒访问一次,防止被封ip，实测并不需要,该网页没有针对访问频率的反爬
time.sleep(3)
# 这里就是上文中提到的 荷载 ,即搜索数据
data = {'key': '东湖', 'pageNumber': i, 'areaId': '15728', 'parentId': '15727'}
#发送post请求
resp = requests.post(url=url, headers=head, data=data, timeout=1)
#服务端返回状态码200代表正常
if resp.status_code == 200:
#打印网页结果
print(resp.text)
如下图，我们只展示部分打印结果
三、网页源码分析
如下图，就是我们爬到的网页的代码。我没有展开它，因为太多了，所以我们需要进一步提取所需的数据。
我们以起点和终点为例，分析如何通过xpath获取数据
如下图，点击中上部分的小图标，然后在网页中点击我们需要的数据即可快速找到其源代码（tip）
然后在源码中右键复制xpath /html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div/div[1]/ul/li[2]
但是真正的URL返回的不是整个网页，而是搜索结果。 xpath不需要从头开始，而是从div开始，即/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div/div[1] 这一段xpath不是需要
直接来自/div[1]/ul/li[2]，我们的搜索结果每页有10条，所以xpath是/div[1 to 10]/ul/li[2]
p>
具体数据提取见下节，代码部分（注解）
四、数据提取（写xpath）
我们想通了如何获取xpath，开始提取数据
<p> # 因为每一页仅展示10条数据 因此我们从1到10,j代表每一条
for j in range(1, 11):
# 遍历j并放到div中
# 提取下一级链接, a是超链接, @href可以获取到url
semi_link = h.xpath('//div[' + str(j) + ']//a/@href')
link = 'https://www.2bulu.com' + semi_link[0]
# 提取出行方式, text()可以获取文本内容
way = h.xpath('//div[' + str(j) + ']//p/span[1]/text()')
# 去除数据头和尾部的空格(\t\n)
way = way[0].strip()
# 提取标题
title = h.xpath('//div[' + str(j) + ']//p[1]/text()')
title = title[1].strip()
# 提取出行距离
distance = h.xpath('//div[' + str(j) + ']//li[1]/span[1]/text()')
distance = distance[0].strip()
# 去除数据中间的空格(\t\n)
distance = re.sub('\t', '', distance)
distance = re.sub('\n', '', distance)
# 提取作者名称
author = h.xpath('//div[' + str(j) + ']//li[1]/span[3]/a/text()')
author = author[0].strip()
# 提取起点和终点
travel = h.xpath('//div[' + str(j) + ']//li[2]/text()')
travel = travel[0].strip()
travel = re.sub('\t', '', travel)
travel = re.sub('\n', '', travel)
# 提取出行时间
tim = h.xpath('//div[' + str(j) + ']//li[1]/span[3]/text()')
# 该网页中有的用户名存在特殊字符,比如包含' 查看全部
爬虫实战入门教学（数据爬取->数据分析->数据存储）
每天写题好累，来个简单舒适的爬虫学习，小测试（仅供学习交流，有不足之处请指正）
文章比较详细，啰嗦，适合没有接触过爬虫的新手。需要源码的可以直接跳转到文章
的末尾
完整的源代码在文章结尾
目标主角：两步之路官网（仅供学习交流）
爬取旅游轨迹页面数据，以湖北武汉东湖数据为例，按时间顺序，爬取2010-2022年的旅游轨迹数据，并将爬取的页面数据保存到xlsx文件中，是知名的excel文件，搜索步骤如下图，地区：湖北-武汉，搜索轨迹：东湖，按时间顺序排列。
爬取的数据如下图所示，包括出行方式、标题、出行距离、作者姓名、出行时间、起点和终点（还有一条数据：下级页面的URL ，稍后会显示）
步骤一、研究网页
本次测试使用谷歌浏览器，进入开发者工具，找到网络，选择XHR，这个网页只有4条数据，所以一一搜索，直到网页出现在预览中，如下图
然后打开header，如下图，虽然我们访问的是初始URL，
但实际上，下图显示的真实网址正是我们所需要的。
但是如果我们直接复制访问真实的URL，结果如下，405错误
有什么问题？其实返回的真实URL只是原创网页的一部分，如下图，你在预览中看到的页面只是搜索结果。然后我们知道根据我们搜索的内容返回了真实的 URL。
既然我们知道真正的 URL 是我们搜索的结果，那么我们究竟搜索了什么？打开load，如下图是我们搜索到的
再研究一下我们的初始URL，如下图，我把它分成了4个block，分别对应上图中的key（东湖的汉字要加密），areaId（15728，代表武汉），pageNumber（1，代表搜索到的数据中的第一页），sortType（2，代表按时间排序），看来我们的初始URL收录了到达真实URL的key。
二、访问网页（写蜘蛛）
爬虫代码如下（相关依赖不展示，自己引导打包），因为我们要爬取的数据是通过搜索得到的，我们只需要通过POST请求发送搜索数据（数据） ，而访问的URL就是上面提到的真实的URL，但是我们把它按时间顺序放入URL中，也可以放在数据中。
# -*- coding = utf-8 -*-
# @Time : 2022/4/16 22:47
# @Author : 从小白出发
# @File : test.py
# @Software : PyCharm
# 真实URL
url = 'https://www.2bulu.com/track/tr ... 39%3B
# 请求头，可以自行百度一下，有很多，也可在开发者工具中复制
head = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '
'Chrome/100.0.4896.88 Safari/537.36', }
# i 代表 pageNumber,从第1页到524页
for i in range(1, 525):
#设置定时3秒访问一次,防止被封ip，实测并不需要,该网页没有针对访问频率的反爬
time.sleep(3)
# 这里就是上文中提到的 荷载 ,即搜索数据
data = {'key': '东湖', 'pageNumber': i, 'areaId': '15728', 'parentId': '15727'}
#发送post请求
resp = requests.post(url=url, headers=head, data=data, timeout=1)
#服务端返回状态码200代表正常
if resp.status_code == 200:
#打印网页结果
print(resp.text)
如下图，我们只展示部分打印结果
三、网页源码分析
如下图，就是我们爬到的网页的代码。我没有展开它，因为太多了，所以我们需要进一步提取所需的数据。
我们以起点和终点为例，分析如何通过xpath获取数据
如下图，点击中上部分的小图标，然后在网页中点击我们需要的数据即可快速找到其源代码（tip）
然后在源码中右键复制xpath /html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div/div[1]/ul/li[2]
但是真正的URL返回的不是整个网页，而是搜索结果。 xpath不需要从头开始，而是从div开始，即/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div/div[1] 这一段xpath不是需要
直接来自/div[1]/ul/li[2]，我们的搜索结果每页有10条，所以xpath是/div[1 to 10]/ul/li[2]
p>
具体数据提取见下节，代码部分（注解）
四、数据提取（写xpath）
我们想通了如何获取xpath，开始提取数据
<p> # 因为每一页仅展示10条数据 因此我们从1到10,j代表每一条
for j in range(1, 11):
# 遍历j并放到div中
# 提取下一级链接, a是超链接, @href可以获取到url
semi_link = h.xpath('//div[' + str(j) + ']//a/@href')
link = 'https://www.2bulu.com' + semi_link[0]
# 提取出行方式, text()可以获取文本内容
way = h.xpath('//div[' + str(j) + ']//p/span[1]/text()')
# 去除数据头和尾部的空格(\t\n)
way = way[0].strip()
# 提取标题
title = h.xpath('//div[' + str(j) + ']//p[1]/text()')
title = title[1].strip()
# 提取出行距离
distance = h.xpath('//div[' + str(j) + ']//li[1]/span[1]/text()')
distance = distance[0].strip()
# 去除数据中间的空格(\t\n)
distance = re.sub('\t', '', distance)
distance = re.sub('\n', '', distance)
# 提取作者名称
author = h.xpath('//div[' + str(j) + ']//li[1]/span[3]/a/text()')
author = author[0].strip()
# 提取起点和终点
travel = h.xpath('//div[' + str(j) + ']//li[2]/text()')
travel = travel[0].strip()
travel = re.sub('\t', '', travel)
travel = re.sub('\n', '', travel)
# 提取出行时间
tim = h.xpath('//div[' + str(j) + ']//li[1]/span[3]/text()')
# 该网页中有的用户名存在特殊字符,比如包含' 查看全部
从网页抓取数据(爬虫实战入门级教学(数据爬取-gt)(组图))
爬虫实战入门教学（数据爬取->数据分析->数据存储）
每天写题好累，来个简单舒适的爬虫学习，小测试（仅供学习交流，有不足之处请指正）
文章比较详细，啰嗦，适合没有接触过爬虫的新手。需要源码的可以直接跳转到文章
的末尾
完整的源代码在文章结尾
目标主角：两步之路官网（仅供学习交流）
爬取旅游轨迹页面数据，以湖北武汉东湖数据为例，按时间顺序，爬取2010-2022年的旅游轨迹数据，并将爬取的页面数据保存到xlsx文件中，是知名的excel文件，搜索步骤如下图，地区：湖北-武汉，搜索轨迹：东湖，按时间顺序排列。
爬取的数据如下图所示，包括出行方式、标题、出行距离、作者姓名、出行时间、起点和终点（还有一条数据：下级页面的URL ，稍后会显示）
步骤一、研究网页
本次测试使用谷歌浏览器，进入开发者工具，找到网络，选择XHR，这个网页只有4条数据，所以一一搜索，直到网页出现在预览中，如下图
然后打开header，如下图，虽然我们访问的是初始URL，
但实际上，下图显示的真实网址正是我们所需要的。
但是如果我们直接复制访问真实的URL，结果如下，405错误
有什么问题？其实返回的真实URL只是原创网页的一部分，如下图，你在预览中看到的页面只是搜索结果。然后我们知道根据我们搜索的内容返回了真实的 URL。
既然我们知道真正的 URL 是我们搜索的结果，那么我们究竟搜索了什么？打开load，如下图是我们搜索到的
再研究一下我们的初始URL，如下图，我把它分成了4个block，分别对应上图中的key（东湖的汉字要加密），areaId（15728，代表武汉），pageNumber（1，代表搜索到的数据中的第一页），sortType（2，代表按时间排序），看来我们的初始URL收录了到达真实URL的key。
二、访问网页（写蜘蛛）
爬虫代码如下（相关依赖不展示，自己引导打包），因为我们要爬取的数据是通过搜索得到的，我们只需要通过POST请求发送搜索数据（数据） ，而访问的URL就是上面提到的真实的URL，但是我们把它按时间顺序放入URL中，也可以放在数据中。
# -*- coding = utf-8 -*-
# @Time : 2022/4/16 22:47
# @Author : 从小白出发
# @File : test.py
# @Software : PyCharm
# 真实URL
url = 'https://www.2bulu.com/track/tr ... 39%3B
# 请求头，可以自行百度一下，有很多，也可在开发者工具中复制
head = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '
'Chrome/100.0.4896.88 Safari/537.36', }
# i 代表 pageNumber,从第1页到524页
for i in range(1, 525):
#设置定时3秒访问一次,防止被封ip，实测并不需要,该网页没有针对访问频率的反爬
time.sleep(3)
# 这里就是上文中提到的 荷载 ,即搜索数据
data = {'key': '东湖', 'pageNumber': i, 'areaId': '15728', 'parentId': '15727'}
#发送post请求
resp = requests.post(url=url, headers=head, data=data, timeout=1)
#服务端返回状态码200代表正常
if resp.status_code == 200:
#打印网页结果
print(resp.text)
如下图，我们只展示部分打印结果
三、网页源码分析
如下图，就是我们爬到的网页的代码。我没有展开它，因为太多了，所以我们需要进一步提取所需的数据。
我们以起点和终点为例，分析如何通过xpath获取数据
如下图，点击中上部分的小图标，然后在网页中点击我们需要的数据即可快速找到其源代码（tip）
然后在源码中右键复制xpath /html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div/div[1]/ul/li[2]
但是真正的URL返回的不是整个网页，而是搜索结果。 xpath不需要从头开始，而是从div开始，即/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div/div[1] 这一段xpath不是需要
直接来自/div[1]/ul/li[2]，我们的搜索结果每页有10条，所以xpath是/div[1 to 10]/ul/li[2]
p>
具体数据提取见下节，代码部分（注解）
四、数据提取（写xpath）
我们想通了如何获取xpath，开始提取数据
<p> # 因为每一页仅展示10条数据 因此我们从1到10,j代表每一条
for j in range(1, 11):
# 遍历j并放到div中
# 提取下一级链接, a是超链接, @href可以获取到url
semi_link = h.xpath('//div[' + str(j) + ']//a/@href')
link = 'https://www.2bulu.com' + semi_link[0]
# 提取出行方式, text()可以获取文本内容
way = h.xpath('//div[' + str(j) + ']//p/span[1]/text()')
# 去除数据头和尾部的空格(\t\n)
way = way[0].strip()
# 提取标题
title = h.xpath('//div[' + str(j) + ']//p[1]/text()')
title = title[1].strip()
# 提取出行距离
distance = h.xpath('//div[' + str(j) + ']//li[1]/span[1]/text()')
distance = distance[0].strip()
# 去除数据中间的空格(\t\n)
distance = re.sub('\t', '', distance)
distance = re.sub('\n', '', distance)
# 提取作者名称
author = h.xpath('//div[' + str(j) + ']//li[1]/span[3]/a/text()')
author = author[0].strip()
# 提取起点和终点
travel = h.xpath('//div[' + str(j) + ']//li[2]/text()')
travel = travel[0].strip()
travel = re.sub('\t', '', travel)
travel = re.sub('\n', '', travel)
# 提取出行时间
tim = h.xpath('//div[' + str(j) + ']//li[1]/span[3]/text()')
# 该网页中有的用户名存在特殊字符,比如包含'
从网页抓取数据(Scrapy编写简单爬虫：你在读源码的过程中发生了什么)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 93 次浏览 • 2022-04-19 02:30
从网页抓取数据(Scrapy编写简单爬虫：你在读源码的过程中发生了什么)
1 Scrapy 简介
使用 Scrapy 的版本是 2.5.0
用 Scrapy 开发爬虫非常简单。下面是一个 Scrapy 的例子来说明如何编写一个简单的爬虫：
import scrapy
class IfengSpider(scrapy.Spider):
name = 'ifeng'
allowed_domains = ['ifeng.com']
start_urls = ['https://ifeng.com/']
def parse(self, response, **kwargs):
requests = response.follow_all(xpath='//ul[@id="nav"]/li/a/@href')
print(list(requests))
for row in response.xpath('//ul[@id="nav"]/li/a/@href').extract():
yield {
"url": row,
}
pass
简单来说，编写和运行爬虫只需要以下步骤：
使用scrapy startproject命令创建爬虫模板，或者根据模板编写爬虫代码定义爬虫类，继承scrapy.Spider，然后重写parse方法。在parse方法中编写网页解析逻辑，使用scrapy runpider在爬取路径上运行爬虫。
可以看出，使用Scrapy写几行代码，就可以采集到一个网站页面的数据，非常方便。
但是幕后发生了什么？Scrapy 究竟是如何帮助我们工作的？
2 架构
要了解 Scrapy 是如何工作的，首先让我们看一下 Scrapy 的架构图，从宏观的角度来看它是如何工作的：
从架构图中可以看出，Scrapy主要包括以下五个模块：
如果仔细观察，可以看到还有两个模块：
了解了这些核心模块之后，我们再来看看使用Scrapy时内部的采集流程是如何流动的，也就是各个模块是如何交互协作完成整个爬取任务的。
3 核心模块协同
可以看出，Scrapy的架构图比较清晰，各个模块相互配合完成爬取任务。
看了它的源码后，整理了一张比较详细的核心模块交互图，里面展示了比较多的模块相关细节，可以参考：
4 核心类图
简单解释一下这个核心类图：
在阅读源码的过程中，可以重点关注这些核心属性和方法。
结合官方的架构图和我总结的核心模块交互图和核心类图可以看出，Scrapy涉及的组件主要有以下几个。
我们先对Scrapy的整个架构有个初步的了解。在下面的文章中，我将对上述类和方法进行更详细的源码解释。 查看全部
1 Scrapy 简介
使用 Scrapy 的版本是 2.5.0
用 Scrapy 开发爬虫非常简单。下面是一个 Scrapy 的例子来说明如何编写一个简单的爬虫：
import scrapy
class IfengSpider(scrapy.Spider):
name = 'ifeng'
allowed_domains = ['ifeng.com']
start_urls = ['https://ifeng.com/']
def parse(self, response, **kwargs):
requests = response.follow_all(xpath='//ul[@id="nav"]/li/a/@href')
print(list(requests))
for row in response.xpath('//ul[@id="nav"]/li/a/@href').extract():
yield {
"url": row,
}
pass
简单来说，编写和运行爬虫只需要以下步骤：
使用scrapy startproject命令创建爬虫模板，或者根据模板编写爬虫代码定义爬虫类，继承scrapy.Spider，然后重写parse方法。在parse方法中编写网页解析逻辑，使用scrapy runpider在爬取路径上运行爬虫。
可以看出，使用Scrapy写几行代码，就可以采集到一个网站页面的数据，非常方便。
但是幕后发生了什么？Scrapy 究竟是如何帮助我们工作的？
2 架构
要了解 Scrapy 是如何工作的，首先让我们看一下 Scrapy 的架构图，从宏观的角度来看它是如何工作的：
从架构图中可以看出，Scrapy主要包括以下五个模块：
如果仔细观察，可以看到还有两个模块：
了解了这些核心模块之后，我们再来看看使用Scrapy时内部的采集流程是如何流动的，也就是各个模块是如何交互协作完成整个爬取任务的。
3 核心模块协同
可以看出，Scrapy的架构图比较清晰，各个模块相互配合完成爬取任务。
看了它的源码后，整理了一张比较详细的核心模块交互图，里面展示了比较多的模块相关细节，可以参考：
4 核心类图
简单解释一下这个核心类图：
在阅读源码的过程中，可以重点关注这些核心属性和方法。
结合官方的架构图和我总结的核心模块交互图和核心类图可以看出，Scrapy涉及的组件主要有以下几个。
我们先对Scrapy的整个架构有个初步的了解。在下面的文章中，我将对上述类和方法进行更详细的源码解释。 查看全部
从网页抓取数据(Scrapy编写简单爬虫：你在读源码的过程中发生了什么)
1 Scrapy 简介
使用 Scrapy 的版本是 2.5.0
用 Scrapy 开发爬虫非常简单。下面是一个 Scrapy 的例子来说明如何编写一个简单的爬虫：
import scrapy
class IfengSpider(scrapy.Spider):
name = 'ifeng'
allowed_domains = ['ifeng.com']
start_urls = ['https://ifeng.com/']
def parse(self, response, **kwargs):
requests = response.follow_all(xpath='//ul[@id="nav"]/li/a/@href')
print(list(requests))
for row in response.xpath('//ul[@id="nav"]/li/a/@href').extract():
yield {
"url": row,
}
pass
简单来说，编写和运行爬虫只需要以下步骤：
使用scrapy startproject命令创建爬虫模板，或者根据模板编写爬虫代码定义爬虫类，继承scrapy.Spider，然后重写parse方法。在parse方法中编写网页解析逻辑，使用scrapy runpider在爬取路径上运行爬虫。
可以看出，使用Scrapy写几行代码，就可以采集到一个网站页面的数据，非常方便。
但是幕后发生了什么？Scrapy 究竟是如何帮助我们工作的？
2 架构
要了解 Scrapy 是如何工作的，首先让我们看一下 Scrapy 的架构图，从宏观的角度来看它是如何工作的：
从架构图中可以看出，Scrapy主要包括以下五个模块：
如果仔细观察，可以看到还有两个模块：
了解了这些核心模块之后，我们再来看看使用Scrapy时内部的采集流程是如何流动的，也就是各个模块是如何交互协作完成整个爬取任务的。
3 核心模块协同
可以看出，Scrapy的架构图比较清晰，各个模块相互配合完成爬取任务。
看了它的源码后，整理了一张比较详细的核心模块交互图，里面展示了比较多的模块相关细节，可以参考：
4 核心类图
简单解释一下这个核心类图：
在阅读源码的过程中，可以重点关注这些核心属性和方法。
结合官方的架构图和我总结的核心模块交互图和核心类图可以看出，Scrapy涉及的组件主要有以下几个。
我们先对Scrapy的整个架构有个初步的了解。在下面的文章中，我将对上述类和方法进行更详细的源码解释。
从网页抓取数据(如何有效地提取网络爬虫、监视竞争对手、获取销售线索 )
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 97 次浏览 • 2022-04-19 02:26
从网页抓取数据(如何有效地提取网络爬虫、监视竞争对手、获取销售线索
)
互联网已经成为海量信息的载体；互联网是目前分析市场趋势、监控竞争对手或获取销售线索的最佳场所，而数据采集 和分析能力已成为推动业务决策的关键技能。
如何有效地提取和利用这些信息成为了一个巨大的挑战，而网络爬虫是一种很好的自动化采集数据的通用手段。本文将介绍爬虫的种类、爬虫的爬取策略，以及爬虫深度学习所需的网络基础知识。
01 什么是爬行动物
网络爬虫（也称为网络蜘蛛、网络机器人，在 FOAF 社区中，更常见的是网络追逐者）是根据某些规则自动从万维网上爬取信息的程序或脚本。其他不太常用的名称是 ant、autoindex、emulator 或 worm。
Web 爬虫通过从 Internet 上的 网站 服务器上爬取内容来工作。它是用计算机语言编写的程序或脚本，自动从互联网上获取信息或数据，扫描并抓取每个所需页面上的某些信息，直到处理完所有可以正常打开的页面。
作为搜索引擎的重要组成部分，爬虫的主要功能是抓取网页数据（如图2-1所示）。目前市面上流行的采集器软件都是利用网络爬虫的原理或功能。
▲图 2-1 网络爬虫象形图
02 爬行动物的意义
如今，大数据时代已经到来，网络爬虫技术已经成为这个时代不可或缺的一部分。企业需要数据来分析用户行为、自身产品的不足、竞争对手的信息。所有这一切的首要条件是数据。采集。
网络爬虫的价值其实就是数据的价值。在互联网社会，数据是无价的。一切都是数据。谁拥有大量有用的数据，谁就有决策的主动权。网络爬虫的应用领域很多，比如搜索引擎、数据采集、广告过滤、大数据分析等。
1）抓取各大电商公司的产品销售信息和用户评价网站进行分析，如图2-2所示。
▲图2-2 电商产品销售信息网站
2）分析大众点评、美团等餐饮品类网站用户的消费、评价及发展趋势，如图2-3所示。
▲图2-3 餐饮用户消费信息网站
3）分析各城市中学区住房占比，学区房价格比普通二手房高多少，如图2-4所示。
▲图2-4 学区住房比例与价格对比
以上数据是由ForeSpider数据采集软件爬下来的。有兴趣的读者可以尝试自己爬一些数据。
03 爬虫的原理
我们通常将网络爬虫的组件分为初始链接库、网络爬取模块、网页处理模块、网页分析模块、DNS模块、待爬取链接队列、网页库等。网络爬虫的各个模块可以组成一个循环系统，从而不断的分析和抓取。
爬虫的工作原理可以简单地解释为首先找到目标信息网络，然后是页面爬取模块，然后是页面分析模块，最后是数据存储模块。具体细节如图2-5所示。
▲图2-5 爬虫示意图
爬虫工作的基本流程：
首先，选择互联网中的一部分网页，将这些网页的链接地址作为种子URL；将这些种子URL放入待爬取URL队列中，爬虫依次从待爬取URL队列中读取；通过 DNS 解析 URL；将链接地址转换为网站服务器对应的IP地址；网页下载器通过网站服务器下载网页；下载的网页为网页文档的形式；提取网页文档中的URL；filter 删除已抓取的网址；继续对没有被爬取的URL进行爬取，直到待爬取的URL队列为空。04 爬虫技术的种类
专注网络爬虫是一种“面向特定主题需求”的爬虫程序，而通用网络爬虫是搜索引擎爬虫系统（百度、谷歌、雅虎等）的重要组成部分，主要目的是在网站上下载网页互联网到本地，形成互联网内容的镜像备份。
增量爬取是指对某个站点的数据进行爬取。当网站的新数据或站点数据发生变化时，会自动捕获新增或变化的数据。
网页按存在方式可分为表层网页（surface Web）和深层网页（deep Web，又称隐形网页或隐藏网页）。
更详细的爬虫技术类型解释请点击4类爬虫技术解释。
本文摘自《Python网络爬虫技术与实践》，经出版社授权发布。
查看全部
)
互联网已经成为海量信息的载体；互联网是目前分析市场趋势、监控竞争对手或获取销售线索的最佳场所，而数据采集 和分析能力已成为推动业务决策的关键技能。
如何有效地提取和利用这些信息成为了一个巨大的挑战，而网络爬虫是一种很好的自动化采集数据的通用手段。本文将介绍爬虫的种类、爬虫的爬取策略，以及爬虫深度学习所需的网络基础知识。
01 什么是爬行动物
网络爬虫（也称为网络蜘蛛、网络机器人，在 FOAF 社区中，更常见的是网络追逐者）是根据某些规则自动从万维网上爬取信息的程序或脚本。其他不太常用的名称是 ant、autoindex、emulator 或 worm。
Web 爬虫通过从 Internet 上的 网站 服务器上爬取内容来工作。它是用计算机语言编写的程序或脚本，自动从互联网上获取信息或数据，扫描并抓取每个所需页面上的某些信息，直到处理完所有可以正常打开的页面。
作为搜索引擎的重要组成部分，爬虫的主要功能是抓取网页数据（如图2-1所示）。目前市面上流行的采集器软件都是利用网络爬虫的原理或功能。
▲图 2-1 网络爬虫象形图
02 爬行动物的意义
如今，大数据时代已经到来，网络爬虫技术已经成为这个时代不可或缺的一部分。企业需要数据来分析用户行为、自身产品的不足、竞争对手的信息。所有这一切的首要条件是数据。采集。
网络爬虫的价值其实就是数据的价值。在互联网社会，数据是无价的。一切都是数据。谁拥有大量有用的数据，谁就有决策的主动权。网络爬虫的应用领域很多，比如搜索引擎、数据采集、广告过滤、大数据分析等。
1）抓取各大电商公司的产品销售信息和用户评价网站进行分析，如图2-2所示。
▲图2-2 电商产品销售信息网站
2）分析大众点评、美团等餐饮品类网站用户的消费、评价及发展趋势，如图2-3所示。
▲图2-3 餐饮用户消费信息网站
3）分析各城市中学区住房占比，学区房价格比普通二手房高多少，如图2-4所示。
▲图2-4 学区住房比例与价格对比
以上数据是由ForeSpider数据采集软件爬下来的。有兴趣的读者可以尝试自己爬一些数据。
03 爬虫的原理
我们通常将网络爬虫的组件分为初始链接库、网络爬取模块、网页处理模块、网页分析模块、DNS模块、待爬取链接队列、网页库等。网络爬虫的各个模块可以组成一个循环系统，从而不断的分析和抓取。
爬虫的工作原理可以简单地解释为首先找到目标信息网络，然后是页面爬取模块，然后是页面分析模块，最后是数据存储模块。具体细节如图2-5所示。
▲图2-5 爬虫示意图
爬虫工作的基本流程：
首先，选择互联网中的一部分网页，将这些网页的链接地址作为种子URL；将这些种子URL放入待爬取URL队列中，爬虫依次从待爬取URL队列中读取；通过 DNS 解析 URL；将链接地址转换为网站服务器对应的IP地址；网页下载器通过网站服务器下载网页；下载的网页为网页文档的形式；提取网页文档中的URL；filter 删除已抓取的网址；继续对没有被爬取的URL进行爬取，直到待爬取的URL队列为空。04 爬虫技术的种类
专注网络爬虫是一种“面向特定主题需求”的爬虫程序，而通用网络爬虫是搜索引擎爬虫系统（百度、谷歌、雅虎等）的重要组成部分，主要目的是在网站上下载网页互联网到本地，形成互联网内容的镜像备份。
增量爬取是指对某个站点的数据进行爬取。当网站的新数据或站点数据发生变化时，会自动捕获新增或变化的数据。
网页按存在方式可分为表层网页（surface Web）和深层网页（deep Web，又称隐形网页或隐藏网页）。
更详细的爬虫技术类型解释请点击4类爬虫技术解释。
本文摘自《Python网络爬虫技术与实践》，经出版社授权发布。
查看全部
从网页抓取数据(如何有效地提取网络爬虫、监视竞争对手、获取销售线索
)
互联网已经成为海量信息的载体；互联网是目前分析市场趋势、监控竞争对手或获取销售线索的最佳场所，而数据采集 和分析能力已成为推动业务决策的关键技能。
如何有效地提取和利用这些信息成为了一个巨大的挑战，而网络爬虫是一种很好的自动化采集数据的通用手段。本文将介绍爬虫的种类、爬虫的爬取策略，以及爬虫深度学习所需的网络基础知识。
01 什么是爬行动物
网络爬虫（也称为网络蜘蛛、网络机器人，在 FOAF 社区中，更常见的是网络追逐者）是根据某些规则自动从万维网上爬取信息的程序或脚本。其他不太常用的名称是 ant、autoindex、emulator 或 worm。
Web 爬虫通过从 Internet 上的 网站 服务器上爬取内容来工作。它是用计算机语言编写的程序或脚本，自动从互联网上获取信息或数据，扫描并抓取每个所需页面上的某些信息，直到处理完所有可以正常打开的页面。
作为搜索引擎的重要组成部分，爬虫的主要功能是抓取网页数据（如图2-1所示）。目前市面上流行的采集器软件都是利用网络爬虫的原理或功能。
▲图 2-1 网络爬虫象形图
02 爬行动物的意义
如今，大数据时代已经到来，网络爬虫技术已经成为这个时代不可或缺的一部分。企业需要数据来分析用户行为、自身产品的不足、竞争对手的信息。所有这一切的首要条件是数据。采集。
网络爬虫的价值其实就是数据的价值。在互联网社会，数据是无价的。一切都是数据。谁拥有大量有用的数据，谁就有决策的主动权。网络爬虫的应用领域很多，比如搜索引擎、数据采集、广告过滤、大数据分析等。
1）抓取各大电商公司的产品销售信息和用户评价网站进行分析，如图2-2所示。
▲图2-2 电商产品销售信息网站
2）分析大众点评、美团等餐饮品类网站用户的消费、评价及发展趋势，如图2-3所示。
▲图2-3 餐饮用户消费信息网站
3）分析各城市中学区住房占比，学区房价格比普通二手房高多少，如图2-4所示。
▲图2-4 学区住房比例与价格对比
以上数据是由ForeSpider数据采集软件爬下来的。有兴趣的读者可以尝试自己爬一些数据。
03 爬虫的原理
我们通常将网络爬虫的组件分为初始链接库、网络爬取模块、网页处理模块、网页分析模块、DNS模块、待爬取链接队列、网页库等。网络爬虫的各个模块可以组成一个循环系统，从而不断的分析和抓取。
爬虫的工作原理可以简单地解释为首先找到目标信息网络，然后是页面爬取模块，然后是页面分析模块，最后是数据存储模块。具体细节如图2-5所示。
▲图2-5 爬虫示意图
爬虫工作的基本流程：
首先，选择互联网中的一部分网页，将这些网页的链接地址作为种子URL；将这些种子URL放入待爬取URL队列中，爬虫依次从待爬取URL队列中读取；通过 DNS 解析 URL；将链接地址转换为网站服务器对应的IP地址；网页下载器通过网站服务器下载网页；下载的网页为网页文档的形式；提取网页文档中的URL；filter 删除已抓取的网址；继续对没有被爬取的URL进行爬取，直到待爬取的URL队列为空。04 爬虫技术的种类
专注网络爬虫是一种“面向特定主题需求”的爬虫程序，而通用网络爬虫是搜索引擎爬虫系统（百度、谷歌、雅虎等）的重要组成部分，主要目的是在网站上下载网页互联网到本地，形成互联网内容的镜像备份。
增量爬取是指对某个站点的数据进行爬取。当网站的新数据或站点数据发生变化时，会自动捕获新增或变化的数据。
网页按存在方式可分为表层网页（surface Web）和深层网页（deep Web，又称隐形网页或隐藏网页）。
更详细的爬虫技术类型解释请点击4类爬虫技术解释。
本文摘自《Python网络爬虫技术与实践》，经出版社授权发布。
从网页抓取数据( 从中提取数据的PowerBIDesktop收集页面上的示例用)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 235 次浏览 • 2022-04-12 07:08
从网页抓取数据(
从中提取数据的PowerBIDesktop收集页面上的示例用)
通过提供示例获取网页数据
谢谢。
本文内容
从网页中提取数据允许用户轻松地从网页中提取数据并将该数据导入 Power BI Desktop。通常，提取有序表比较容易，但是网页上的数据不在有序表中。即使数据是结构化且一致的，从此类页面获取数据也可能很困难。
有一个解决方案。使用“按示例从 Web 获取数据”功能，您可以通过在连接器对话框中提供一个或多个示例，实质上显示要从中提取数据的 Power BI Desktop。Power BI Desktop 在与示例匹配的页面上采集其他数据。使用此解决方案，可以从网页中提取所有类型的数据，包括在表格中找到的数据和其他非表格数据。
图表中的价格仅为示例。
通过示例使用 Fetch data from the web
从“开始”功能区菜单中选择“获取数据”。在出现的对话框中，从左侧窗格的类别中选择其他，然后选择 Web。选择连接以继续。
在来自 Web 中，输入要从中提取数据的网页的 URL。在本文中，我们将使用 Microsoft Store 网页并演示此连接器的工作原理。
如果您想按照说明进行操作，可以使用本文中使用的 Microsoft Store URL：
https://www.microsoft.com/stor ... ssics
当您选择 OK 时，您将被带到 Navigator 对话框，该对话框显示来自网页的任何自动检测到的表。在下面显示的情况下，没有找到表。选择“添加带有示例的表格”以提供示例。
“使用示例添加表格”提供了一个交互式窗口，您可以在其中预览网页内容。输入要提取的数据的样本值。
在此示例中，我们将提取页面上每个游戏的“名称”和“价格”。我们可以通过从每一列的页面中指定一些示例来做到这一点。输入示例时，Power Query 使用智能数据提取算法来提取与示例条目的模式匹配的数据。
注意
推荐值仅包括长度小于或等于 128 个字符的值。
当您对从网页中提取的数据感到满意时，选择“确定”进入 Power Query 编辑器。您可以应用更多转换或重塑数据，例如将此数据与源中的其他数据合并。
在这里，您可以在创建 Power BI Desktop 报表时创建视觉对象或使用 Web 数据。
下一步
你可以使用 Power BI Desktop 连接到各种数据。有关数据源的更多信息，请参阅以下资源： 查看全部
从中提取数据的PowerBIDesktop收集页面上的示例用)
通过提供示例获取网页数据
谢谢。
本文内容
从网页中提取数据允许用户轻松地从网页中提取数据并将该数据导入 Power BI Desktop。通常，提取有序表比较容易，但是网页上的数据不在有序表中。即使数据是结构化且一致的，从此类页面获取数据也可能很困难。
有一个解决方案。使用“按示例从 Web 获取数据”功能，您可以通过在连接器对话框中提供一个或多个示例，实质上显示要从中提取数据的 Power BI Desktop。Power BI Desktop 在与示例匹配的页面上采集其他数据。使用此解决方案，可以从网页中提取所有类型的数据，包括在表格中找到的数据和其他非表格数据。
图表中的价格仅为示例。
通过示例使用 Fetch data from the web
从“开始”功能区菜单中选择“获取数据”。在出现的对话框中，从左侧窗格的类别中选择其他，然后选择 Web。选择连接以继续。
在来自 Web 中，输入要从中提取数据的网页的 URL。在本文中，我们将使用 Microsoft Store 网页并演示此连接器的工作原理。
如果您想按照说明进行操作，可以使用本文中使用的 Microsoft Store URL：
https://www.microsoft.com/stor ... ssics
当您选择 OK 时，您将被带到 Navigator 对话框，该对话框显示来自网页的任何自动检测到的表。在下面显示的情况下，没有找到表。选择“添加带有示例的表格”以提供示例。
“使用示例添加表格”提供了一个交互式窗口，您可以在其中预览网页内容。输入要提取的数据的样本值。
在此示例中，我们将提取页面上每个游戏的“名称”和“价格”。我们可以通过从每一列的页面中指定一些示例来做到这一点。输入示例时，Power Query 使用智能数据提取算法来提取与示例条目的模式匹配的数据。
注意
推荐值仅包括长度小于或等于 128 个字符的值。
当您对从网页中提取的数据感到满意时，选择“确定”进入 Power Query 编辑器。您可以应用更多转换或重塑数据，例如将此数据与源中的其他数据合并。
在这里，您可以在创建 Power BI Desktop 报表时创建视觉对象或使用 Web 数据。
下一步
你可以使用 Power BI Desktop 连接到各种数据。有关数据源的更多信息，请参阅以下资源： 查看全部
从网页抓取数据(
从中提取数据的PowerBIDesktop收集页面上的示例用)
通过提供示例获取网页数据
谢谢。
本文内容
从网页中提取数据允许用户轻松地从网页中提取数据并将该数据导入 Power BI Desktop。通常，提取有序表比较容易，但是网页上的数据不在有序表中。即使数据是结构化且一致的，从此类页面获取数据也可能很困难。
有一个解决方案。使用“按示例从 Web 获取数据”功能，您可以通过在连接器对话框中提供一个或多个示例，实质上显示要从中提取数据的 Power BI Desktop。Power BI Desktop 在与示例匹配的页面上采集其他数据。使用此解决方案，可以从网页中提取所有类型的数据，包括在表格中找到的数据和其他非表格数据。
图表中的价格仅为示例。
通过示例使用 Fetch data from the web
从“开始”功能区菜单中选择“获取数据”。在出现的对话框中，从左侧窗格的类别中选择其他，然后选择 Web。选择连接以继续。
在来自 Web 中，输入要从中提取数据的网页的 URL。在本文中，我们将使用 Microsoft Store 网页并演示此连接器的工作原理。
如果您想按照说明进行操作，可以使用本文中使用的 Microsoft Store URL：
https://www.microsoft.com/stor ... ssics
当您选择 OK 时，您将被带到 Navigator 对话框，该对话框显示来自网页的任何自动检测到的表。在下面显示的情况下，没有找到表。选择“添加带有示例的表格”以提供示例。
“使用示例添加表格”提供了一个交互式窗口，您可以在其中预览网页内容。输入要提取的数据的样本值。
在此示例中，我们将提取页面上每个游戏的“名称”和“价格”。我们可以通过从每一列的页面中指定一些示例来做到这一点。输入示例时，Power Query 使用智能数据提取算法来提取与示例条目的模式匹配的数据。
注意
推荐值仅包括长度小于或等于 128 个字符的值。
当您对从网页中提取的数据感到满意时，选择“确定”进入 Power Query 编辑器。您可以应用更多转换或重塑数据，例如将此数据与源中的其他数据合并。
在这里，您可以在创建 Power BI Desktop 报表时创建视觉对象或使用 Web 数据。
下一步
你可以使用 Power BI Desktop 连接到各种数据。有关数据源的更多信息，请参阅以下资源：
从网页抓取数据(大型网站收集所需的数据收集过程(图))
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 91 次浏览 • 2022-04-10 03:04
从网页抓取数据(大型网站收集所需的数据收集过程(图))
网页数据提取工具、网上数据抓取工具及方法张世龙 03-01 08:5844 浏览量
“网络数据采集”，又称网络数据采集、网络数据采集等，从我们平时在浏览器中看到的网页中提取需要的数据信息，提取CSV、JSON、XML、ACCESS、MSSQL、MYSQL、当然，这里的数据提取过程是通过计算机软件技术实现的，而不是通过人工复制粘贴。因此，现在可以从大型 网站 中采集所需的数据。
下面以当当网的数据采集流程为例，详细描述网页数据采集的基本流程。
首先，分析目标 网站 的网页结构以确定是否以及如何为该 网站 采集数据。
当当是一个综合性的网站。我们以书籍的数据为例。我查了一下，找到了图书信息的目录页面。图书信息由分层目录组成。如下图所示，照片左侧是图书信息的分级目录。
许多网站出于数据保护的原因限制了显示的数据量。比如数据最多显示不超过100页的数据，比如100页。这样，您选择的目录级别越高，您获得的数据就越少。所以，为了得到尽可能多的数据，为了得到更多的数据，你必须进入更低的类别，也就是更小的分类级别。
单击 1 级目录可访问 2 级图书目录，如下图所示。
同样，您可以依次单击每个类的目录，最后访问底层目录。这显示了可以在此目录下显示的所有数据项的列表。这称为最底部的列表页面。如下所示。
当然，这个列表页也有可能被分成多个页面，在采集数据的时候，必须遍历每个页面的数据项。可以通过指向每个数据项的链接访问最终数据页面。这称为详细信息页面。下图：
至此，获取详细数据的路径已经明确。然后可以通过分析详细信息页面上的有用数据项并根据需要创建数据采集程序来捕获感兴趣的数据。
以下是作者在采集当当网图书数据网页数据时编写的部分程序代码。
以下是作者采集的图书信息样本数据。
至此，完成了完整的网络数据检索过程。
详细分析和数据检索见：
3358:9081/html/D8 ACF 20 B-342 f-4806-8d cc-5 e 6a 8d 00881 d.html？ly=csdn
本文转载自网络，仅供学习交流。内容版权归原作者所有。例如，对于相关作品、版权等问题，请联系删除处理。
特别提示：本文为技术交流之用，请勿将相关技术用于非法用途。否则，一切后果将由您自担风险。如果您觉得我们侵犯了您的合法权益，请联系我们处理。
API接口获取数据，前端网页数据提取工具中如何获取后端数据，excel自动抓取网页数据 查看全部
网页数据提取工具、网上数据抓取工具及方法张世龙 03-01 08:5844 浏览量
“网络数据采集”，又称网络数据采集、网络数据采集等，从我们平时在浏览器中看到的网页中提取需要的数据信息，提取CSV、JSON、XML、ACCESS、MSSQL、MYSQL、当然，这里的数据提取过程是通过计算机软件技术实现的，而不是通过人工复制粘贴。因此，现在可以从大型 网站 中采集所需的数据。
下面以当当网的数据采集流程为例，详细描述网页数据采集的基本流程。
首先，分析目标 网站 的网页结构以确定是否以及如何为该 网站 采集数据。
当当是一个综合性的网站。我们以书籍的数据为例。我查了一下，找到了图书信息的目录页面。图书信息由分层目录组成。如下图所示，照片左侧是图书信息的分级目录。
许多网站出于数据保护的原因限制了显示的数据量。比如数据最多显示不超过100页的数据，比如100页。这样，您选择的目录级别越高，您获得的数据就越少。所以，为了得到尽可能多的数据，为了得到更多的数据，你必须进入更低的类别，也就是更小的分类级别。
单击 1 级目录可访问 2 级图书目录，如下图所示。
同样，您可以依次单击每个类的目录，最后访问底层目录。这显示了可以在此目录下显示的所有数据项的列表。这称为最底部的列表页面。如下所示。
当然，这个列表页也有可能被分成多个页面，在采集数据的时候，必须遍历每个页面的数据项。可以通过指向每个数据项的链接访问最终数据页面。这称为详细信息页面。下图：
至此，获取详细数据的路径已经明确。然后可以通过分析详细信息页面上的有用数据项并根据需要创建数据采集程序来捕获感兴趣的数据。
以下是作者在采集当当网图书数据网页数据时编写的部分程序代码。
以下是作者采集的图书信息样本数据。
至此，完成了完整的网络数据检索过程。
详细分析和数据检索见：
3358:9081/html/D8 ACF 20 B-342 f-4806-8d cc-5 e 6a 8d 00881 d.html？ly=csdn
本文转载自网络，仅供学习交流。内容版权归原作者所有。例如，对于相关作品、版权等问题，请联系删除处理。
特别提示：本文为技术交流之用，请勿将相关技术用于非法用途。否则，一切后果将由您自担风险。如果您觉得我们侵犯了您的合法权益，请联系我们处理。
API接口获取数据，前端网页数据提取工具中如何获取后端数据，excel自动抓取网页数据 查看全部
从网页抓取数据(大型网站收集所需的数据收集过程(图))
网页数据提取工具、网上数据抓取工具及方法张世龙 03-01 08:5844 浏览量
“网络数据采集”，又称网络数据采集、网络数据采集等，从我们平时在浏览器中看到的网页中提取需要的数据信息，提取CSV、JSON、XML、ACCESS、MSSQL、MYSQL、当然，这里的数据提取过程是通过计算机软件技术实现的，而不是通过人工复制粘贴。因此，现在可以从大型 网站 中采集所需的数据。
下面以当当网的数据采集流程为例，详细描述网页数据采集的基本流程。
首先，分析目标 网站 的网页结构以确定是否以及如何为该 网站 采集数据。
当当是一个综合性的网站。我们以书籍的数据为例。我查了一下，找到了图书信息的目录页面。图书信息由分层目录组成。如下图所示，照片左侧是图书信息的分级目录。
许多网站出于数据保护的原因限制了显示的数据量。比如数据最多显示不超过100页的数据，比如100页。这样，您选择的目录级别越高，您获得的数据就越少。所以，为了得到尽可能多的数据，为了得到更多的数据，你必须进入更低的类别，也就是更小的分类级别。
单击 1 级目录可访问 2 级图书目录，如下图所示。
同样，您可以依次单击每个类的目录，最后访问底层目录。这显示了可以在此目录下显示的所有数据项的列表。这称为最底部的列表页面。如下所示。
当然，这个列表页也有可能被分成多个页面，在采集数据的时候，必须遍历每个页面的数据项。可以通过指向每个数据项的链接访问最终数据页面。这称为详细信息页面。下图：
至此，获取详细数据的路径已经明确。然后可以通过分析详细信息页面上的有用数据项并根据需要创建数据采集程序来捕获感兴趣的数据。
以下是作者在采集当当网图书数据网页数据时编写的部分程序代码。
以下是作者采集的图书信息样本数据。
至此，完成了完整的网络数据检索过程。
详细分析和数据检索见：
3358:9081/html/D8 ACF 20 B-342 f-4806-8d cc-5 e 6a 8d 00881 d.html？ly=csdn
本文转载自网络，仅供学习交流。内容版权归原作者所有。例如，对于相关作品、版权等问题，请联系删除处理。
特别提示：本文为技术交流之用，请勿将相关技术用于非法用途。否则，一切后果将由您自担风险。如果您觉得我们侵犯了您的合法权益，请联系我们处理。
API接口获取数据，前端网页数据提取工具中如何获取后端数据，excel自动抓取网页数据
从网页抓取数据(当需要和HTTP内容打交道的时候，都离不开Requests库 )
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 104 次浏览 • 2022-04-08 17:33
从网页抓取数据(当需要和HTTP内容打交道的时候，都离不开Requests库
)
在处理 HTTP 内容时，Requests 无疑是最好的标准库。当我们要爬取 HTML 页面或连接 API 时，就离不开 Requests 库。此外，它有很好的文档。
4.编写命令行工具：点击
在将简单的 Python 脚本作为命令行工具编写时，Click 是我最喜欢的库。它的 API 非常直观，并且在实现中经过深思熟虑，我们只需要记住一些模式。它的文档也很出色，这使得学习其高级功能变得更加容易。
5.命名：Python Slugify
命名是出了名的困难。Python Slugify 是一个非常有用的库，用于将标题或描述转换为具有属性的唯一标识符。如果您正在开发一个 Web 项目并且想要使用对 SEO 友好的链接，那么 Python Slugify 可以轻松实现。
6.处理插件：Pluggy
Pluggy 库相对较新，但如果您想将插件系统添加到现有应用程序，使用 Pluggy 是最好和最简单的方法。如果您使用过 pytest，那么您实际上已经使用过 Pluggy，即使您还不知道它。
7.将 CSV 文件转换为 API：DataSette
DataSette 是一个了不起的工具，它可以轻松地将 CSV 文件转换为功能齐全的只读 REST JSON API，同时不要将它与 Dataset 库混淆。Datasette 具有许多功能，包括创建图表和地理（用于创建交互式地图），并且易于通过容器或第三方 Web 主机进行部署。
8. 处理环境变量等：Envparse
如果您不想在源代码中存储 API 密钥、数据库凭据或其他敏感信息，则需要解析环境变量，而 envparse 是最佳选择。Envparse 可以处理环境变量、ENV 文件、变量类型，甚至是预处理和后处理（例如，您要确保变量名称始终为大写或小写）。
有没有不在此列表中的爱好项目的最喜欢的 Python 库？随时在评论中与我们分享和学习。
为了帮助正在学习Python编程的小伙伴们提高学习水平，我们在这里为大家准备了丰富的学习大礼包。
查看全部
)
在处理 HTTP 内容时，Requests 无疑是最好的标准库。当我们要爬取 HTML 页面或连接 API 时，就离不开 Requests 库。此外，它有很好的文档。
4.编写命令行工具：点击
在将简单的 Python 脚本作为命令行工具编写时，Click 是我最喜欢的库。它的 API 非常直观，并且在实现中经过深思熟虑，我们只需要记住一些模式。它的文档也很出色，这使得学习其高级功能变得更加容易。
5.命名：Python Slugify
命名是出了名的困难。Python Slugify 是一个非常有用的库，用于将标题或描述转换为具有属性的唯一标识符。如果您正在开发一个 Web 项目并且想要使用对 SEO 友好的链接，那么 Python Slugify 可以轻松实现。
6.处理插件：Pluggy
Pluggy 库相对较新，但如果您想将插件系统添加到现有应用程序，使用 Pluggy 是最好和最简单的方法。如果您使用过 pytest，那么您实际上已经使用过 Pluggy，即使您还不知道它。
7.将 CSV 文件转换为 API：DataSette
DataSette 是一个了不起的工具，它可以轻松地将 CSV 文件转换为功能齐全的只读 REST JSON API，同时不要将它与 Dataset 库混淆。Datasette 具有许多功能，包括创建图表和地理（用于创建交互式地图），并且易于通过容器或第三方 Web 主机进行部署。
8. 处理环境变量等：Envparse
如果您不想在源代码中存储 API 密钥、数据库凭据或其他敏感信息，则需要解析环境变量，而 envparse 是最佳选择。Envparse 可以处理环境变量、ENV 文件、变量类型，甚至是预处理和后处理（例如，您要确保变量名称始终为大写或小写）。
有没有不在此列表中的爱好项目的最喜欢的 Python 库？随时在评论中与我们分享和学习。
为了帮助正在学习Python编程的小伙伴们提高学习水平，我们在这里为大家准备了丰富的学习大礼包。
查看全部
从网页抓取数据(当需要和HTTP内容打交道的时候，都离不开Requests库
)
在处理 HTTP 内容时，Requests 无疑是最好的标准库。当我们要爬取 HTML 页面或连接 API 时，就离不开 Requests 库。此外，它有很好的文档。
4.编写命令行工具：点击
在将简单的 Python 脚本作为命令行工具编写时，Click 是我最喜欢的库。它的 API 非常直观，并且在实现中经过深思熟虑，我们只需要记住一些模式。它的文档也很出色，这使得学习其高级功能变得更加容易。
5.命名：Python Slugify
命名是出了名的困难。Python Slugify 是一个非常有用的库，用于将标题或描述转换为具有属性的唯一标识符。如果您正在开发一个 Web 项目并且想要使用对 SEO 友好的链接，那么 Python Slugify 可以轻松实现。
6.处理插件：Pluggy
Pluggy 库相对较新，但如果您想将插件系统添加到现有应用程序，使用 Pluggy 是最好和最简单的方法。如果您使用过 pytest，那么您实际上已经使用过 Pluggy，即使您还不知道它。
7.将 CSV 文件转换为 API：DataSette
DataSette 是一个了不起的工具，它可以轻松地将 CSV 文件转换为功能齐全的只读 REST JSON API，同时不要将它与 Dataset 库混淆。Datasette 具有许多功能，包括创建图表和地理（用于创建交互式地图），并且易于通过容器或第三方 Web 主机进行部署。
8. 处理环境变量等：Envparse
如果您不想在源代码中存储 API 密钥、数据库凭据或其他敏感信息，则需要解析环境变量，而 envparse 是最佳选择。Envparse 可以处理环境变量、ENV 文件、变量类型，甚至是预处理和后处理（例如，您要确保变量名称始终为大写或小写）。
有没有不在此列表中的爱好项目的最喜欢的 Python 库？随时在评论中与我们分享和学习。
为了帮助正在学习Python编程的小伙伴们提高学习水平，我们在这里为大家准备了丰富的学习大礼包。
从网页抓取数据(HowtoWebScrapewithPythonin4Minutes翻译|M.Y.Li校对|就2)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 75 次浏览 • 2022-04-08 00:05
从网页抓取数据(HowtoWebScrapewithPythonin4Minutes翻译|M.Y.Li校对|就2)
本文为AI研究院整理的技术博客，原标题：
如何在 4 分钟内使用 Python 进行网页抓取
翻译 | MY Li 校对 | 按 2 排序 | 菠萝女孩
图片来自
网页抓取是一种自动访问网站并提取大量信息的技术，可以节省大量时间和精力。在本文中，我们将使用一个简单的示例来说明如何从纽约 MTA 自动下载数百个文件。对于希望学习如何进行网络抓取的初学者来说，这是一个很好的练习。网页抓取可能有点复杂，因此本教程将逐步对其进行分解。
纽约 MTA 数据
我们将从这个 网站 下载有关纽约公共交通地铁站闸机的数据：
这些旋转门的数据从 2010 年 5 月至今每周汇总一次，因此 网站 上有数百个 .txt 文件。以下是一些数据片段，每个日期都是指向可供下载的 .txt 文件的链接。
手动右键单击每个链接并保存到本地会很费力，幸运的是我们有网络抓取！
关于网络抓取的重要说明：
1. 仔细阅读网站 条款和条件，了解如何合法使用这些数据。大多数网站禁止您将数据用于商业目的。
2. 确保您没有下载数据太快，因为这可能会导致 网站 崩溃并且您可能无法访问网络。
检查 网站
我们需要做的第一件事是弄清楚如何从多级 HTML 标记中找到我们想要下载的文件的链接。简而言之，网站 页面有很多代码，我们想找到收录我们需要的数据的相关代码片段。如果您不熟悉 HTML 标记，请参阅 W3schools 教程。对于成功的网络抓取，了解 HTML 的基础知识很重要。
右键单击网页，然后单击“检查”，您可以查看该站点的原创代码。
单击“检查”后，您应该会看到此控制台弹出。
安慰
请注意，控制台左上角有一个箭头符号。
如果单击此箭头，然后单击 网站 本身的区域，控制台将突出显示该特定项目的代码。我单击了 2018 年 9 月 22 日星期六的第一个数据文件，控制台突出显示了该特定文件的链接。
2018 年 9 月 22 日星期六
请注意，所有 .txt 文件都在
在上一行的标记内。随着您进行更多的网络抓取，您会发现
用于超链接。
现在我们已经确定了链接的位置，让我们开始编程吧！
Python代码
我们首先导入以下库。
进口请求
导入urllib.request
进口时间
frombs4import 美汤
接下来，我们将 url 设置为目标 网站 并使用我们的请求库来访问该站点。
网址='
响应=请求.get(url)
如果访问成功，您应该看到以下输出：
接下来，我们使用html嵌套数据结构。如果您有兴趣了解有关此库的更多信息，请查看 BeautifulSoup 文档。
汤= BeautifulSoup（response.text，“html.parser”）
我们使用 .findAll 方法来定位我们所有的
标记。
汤.findAll('a')
这段代码为我们找到了所有
标记的代码片段。我们感兴趣的信息从第 36 行开始。并不是所有的链接都是我们想要的，但大多数都是，所以我们可以很容易地从第 36 行分离出来。下面是当我们输入上述代码时 BeautifulSoup 返回给我们的一些信息。
所有标记的子集
接下来，让我们提取我们想要的实际链接。首先测试第一个链接。
one_a_tag=soup.findAll('a')[36]
链接=one_a_tag['href']
此代码将 'data/nyct/turnstile/turnstile_le_180922.txt 保存到我们的变量链接中。下载数据的完整 url 实际上是“”，这是我通过点击 网站 上的第一个数据文件进行测试发现的。我们可以使用 urllib.request 库将此文件路径下载到我们的计算机。我们为 request.urlretrieve 提供了两个参数：文件 url 和文件名。对于我的文件，我将它们命名为“turnstile_le_180922.txt”、“t”、“turnstile_180901”等。
download_url= '#x27;+ 链接
urllib.request.urlretrieve(download_url,'./'+link[link.find('/turnstile_')+1:])
最后但同样重要的是，我们应该收录以下代码行，以便我们可以暂停代码一秒钟，这样我们就不会向 网站 发送垃圾请求，这有助于我们避免被标记为垃圾邮件发送者。
时间.sleep(1)
现在我们已经了解了如何下载文件，让我们尝试使用 网站 获取旋转栅门数据的完整代码集。
# 导入库
进口请求
导入urllib.request
进口时间
frombs4import 美汤
# 设置你想抓取的 URL
网址='#x27;
# 连接到网址
响应 = requests.get(url)
# 解析 HTML 并保存到 BeautifulSoup 对象¶
汤 = BeautifulSoup(response.text,"html.parser")
# 要下载整个数据集，让我们对所有 a 标签进行 for 循环
foriinrange(36,len(soup.findAll('a'))+1):#'a' 标签用于链接
one_a_tag = soup.findAll('a')[i]
链接 = one_a_tag['href']
download_url = '#x27;+ 链接
urllib.request.urlretrieve(download_url,'./'+link[link.find('/turnstile_')+1:])
time.sleep(1)#暂停代码一秒
你可以在我的 Github 上找到我的 Jupyter 笔记。感谢阅读，如果你喜欢这个 文章，请尽可能多地点击 Clap 按钮。
快乐的网络抓取！ 查看全部
本文为AI研究院整理的技术博客，原标题：
如何在 4 分钟内使用 Python 进行网页抓取
翻译 | MY Li 校对 | 按 2 排序 | 菠萝女孩
图片来自
网页抓取是一种自动访问网站并提取大量信息的技术，可以节省大量时间和精力。在本文中，我们将使用一个简单的示例来说明如何从纽约 MTA 自动下载数百个文件。对于希望学习如何进行网络抓取的初学者来说，这是一个很好的练习。网页抓取可能有点复杂，因此本教程将逐步对其进行分解。
纽约 MTA 数据
我们将从这个 网站 下载有关纽约公共交通地铁站闸机的数据：
这些旋转门的数据从 2010 年 5 月至今每周汇总一次，因此 网站 上有数百个 .txt 文件。以下是一些数据片段，每个日期都是指向可供下载的 .txt 文件的链接。
手动右键单击每个链接并保存到本地会很费力，幸运的是我们有网络抓取！
关于网络抓取的重要说明：
1. 仔细阅读网站 条款和条件，了解如何合法使用这些数据。大多数网站禁止您将数据用于商业目的。
2. 确保您没有下载数据太快，因为这可能会导致 网站 崩溃并且您可能无法访问网络。
检查 网站
我们需要做的第一件事是弄清楚如何从多级 HTML 标记中找到我们想要下载的文件的链接。简而言之，网站 页面有很多代码，我们想找到收录我们需要的数据的相关代码片段。如果您不熟悉 HTML 标记，请参阅 W3schools 教程。对于成功的网络抓取，了解 HTML 的基础知识很重要。
右键单击网页，然后单击“检查”，您可以查看该站点的原创代码。
单击“检查”后，您应该会看到此控制台弹出。
安慰
请注意，控制台左上角有一个箭头符号。
如果单击此箭头，然后单击 网站 本身的区域，控制台将突出显示该特定项目的代码。我单击了 2018 年 9 月 22 日星期六的第一个数据文件，控制台突出显示了该特定文件的链接。
2018 年 9 月 22 日星期六
请注意，所有 .txt 文件都在
在上一行的标记内。随着您进行更多的网络抓取，您会发现
用于超链接。
现在我们已经确定了链接的位置，让我们开始编程吧！
Python代码
我们首先导入以下库。
进口请求
导入urllib.request
进口时间
frombs4import 美汤
接下来，我们将 url 设置为目标 网站 并使用我们的请求库来访问该站点。
网址='
响应=请求.get(url)
如果访问成功，您应该看到以下输出：
接下来，我们使用html嵌套数据结构。如果您有兴趣了解有关此库的更多信息，请查看 BeautifulSoup 文档。
汤= BeautifulSoup（response.text，“html.parser”）
我们使用 .findAll 方法来定位我们所有的
标记。
汤.findAll('a')
这段代码为我们找到了所有
标记的代码片段。我们感兴趣的信息从第 36 行开始。并不是所有的链接都是我们想要的，但大多数都是，所以我们可以很容易地从第 36 行分离出来。下面是当我们输入上述代码时 BeautifulSoup 返回给我们的一些信息。
所有标记的子集
接下来，让我们提取我们想要的实际链接。首先测试第一个链接。
one_a_tag=soup.findAll('a')[36]
链接=one_a_tag['href']
此代码将 'data/nyct/turnstile/turnstile_le_180922.txt 保存到我们的变量链接中。下载数据的完整 url 实际上是“”，这是我通过点击 网站 上的第一个数据文件进行测试发现的。我们可以使用 urllib.request 库将此文件路径下载到我们的计算机。我们为 request.urlretrieve 提供了两个参数：文件 url 和文件名。对于我的文件，我将它们命名为“turnstile_le_180922.txt”、“t”、“turnstile_180901”等。
download_url= '#x27;+ 链接
urllib.request.urlretrieve(download_url,'./'+link[link.find('/turnstile_')+1:])
最后但同样重要的是，我们应该收录以下代码行，以便我们可以暂停代码一秒钟，这样我们就不会向 网站 发送垃圾请求，这有助于我们避免被标记为垃圾邮件发送者。
时间.sleep(1)
现在我们已经了解了如何下载文件，让我们尝试使用 网站 获取旋转栅门数据的完整代码集。
# 导入库
进口请求
导入urllib.request
进口时间
frombs4import 美汤
# 设置你想抓取的 URL
网址='#x27;
# 连接到网址
响应 = requests.get(url)
# 解析 HTML 并保存到 BeautifulSoup 对象¶
汤 = BeautifulSoup(response.text,"html.parser")
# 要下载整个数据集，让我们对所有 a 标签进行 for 循环
foriinrange(36,len(soup.findAll('a'))+1):#'a' 标签用于链接
one_a_tag = soup.findAll('a')[i]
链接 = one_a_tag['href']
download_url = '#x27;+ 链接
urllib.request.urlretrieve(download_url,'./'+link[link.find('/turnstile_')+1:])
time.sleep(1)#暂停代码一秒
你可以在我的 Github 上找到我的 Jupyter 笔记。感谢阅读，如果你喜欢这个 文章，请尽可能多地点击 Clap 按钮。
快乐的网络抓取！ 查看全部
从网页抓取数据(HowtoWebScrapewithPythonin4Minutes翻译|M.Y.Li校对|就2)
本文为AI研究院整理的技术博客，原标题：
如何在 4 分钟内使用 Python 进行网页抓取
翻译 | MY Li 校对 | 按 2 排序 | 菠萝女孩
图片来自
网页抓取是一种自动访问网站并提取大量信息的技术，可以节省大量时间和精力。在本文中，我们将使用一个简单的示例来说明如何从纽约 MTA 自动下载数百个文件。对于希望学习如何进行网络抓取的初学者来说，这是一个很好的练习。网页抓取可能有点复杂，因此本教程将逐步对其进行分解。
纽约 MTA 数据
我们将从这个 网站 下载有关纽约公共交通地铁站闸机的数据：
这些旋转门的数据从 2010 年 5 月至今每周汇总一次，因此 网站 上有数百个 .txt 文件。以下是一些数据片段，每个日期都是指向可供下载的 .txt 文件的链接。
手动右键单击每个链接并保存到本地会很费力，幸运的是我们有网络抓取！
关于网络抓取的重要说明：
1. 仔细阅读网站 条款和条件，了解如何合法使用这些数据。大多数网站禁止您将数据用于商业目的。
2. 确保您没有下载数据太快，因为这可能会导致 网站 崩溃并且您可能无法访问网络。
检查 网站
我们需要做的第一件事是弄清楚如何从多级 HTML 标记中找到我们想要下载的文件的链接。简而言之，网站 页面有很多代码，我们想找到收录我们需要的数据的相关代码片段。如果您不熟悉 HTML 标记，请参阅 W3schools 教程。对于成功的网络抓取，了解 HTML 的基础知识很重要。
右键单击网页，然后单击“检查”，您可以查看该站点的原创代码。
单击“检查”后，您应该会看到此控制台弹出。
安慰
请注意，控制台左上角有一个箭头符号。
如果单击此箭头，然后单击 网站 本身的区域，控制台将突出显示该特定项目的代码。我单击了 2018 年 9 月 22 日星期六的第一个数据文件，控制台突出显示了该特定文件的链接。
2018 年 9 月 22 日星期六
请注意，所有 .txt 文件都在
在上一行的标记内。随着您进行更多的网络抓取，您会发现
用于超链接。
现在我们已经确定了链接的位置，让我们开始编程吧！
Python代码
我们首先导入以下库。
进口请求
导入urllib.request
进口时间
frombs4import 美汤
接下来，我们将 url 设置为目标 网站 并使用我们的请求库来访问该站点。
网址='
响应=请求.get(url)
如果访问成功，您应该看到以下输出：
接下来，我们使用html嵌套数据结构。如果您有兴趣了解有关此库的更多信息，请查看 BeautifulSoup 文档。
汤= BeautifulSoup（response.text，“html.parser”）
我们使用 .findAll 方法来定位我们所有的
标记。
汤.findAll('a')
这段代码为我们找到了所有
标记的代码片段。我们感兴趣的信息从第 36 行开始。并不是所有的链接都是我们想要的，但大多数都是，所以我们可以很容易地从第 36 行分离出来。下面是当我们输入上述代码时 BeautifulSoup 返回给我们的一些信息。
所有标记的子集
接下来，让我们提取我们想要的实际链接。首先测试第一个链接。
one_a_tag=soup.findAll('a')[36]
链接=one_a_tag['href']
此代码将 'data/nyct/turnstile/turnstile_le_180922.txt 保存到我们的变量链接中。下载数据的完整 url 实际上是“”，这是我通过点击 网站 上的第一个数据文件进行测试发现的。我们可以使用 urllib.request 库将此文件路径下载到我们的计算机。我们为 request.urlretrieve 提供了两个参数：文件 url 和文件名。对于我的文件，我将它们命名为“turnstile_le_180922.txt”、“t”、“turnstile_180901”等。
download_url= '#x27;+ 链接
urllib.request.urlretrieve(download_url,'./'+link[link.find('/turnstile_')+1:])
最后但同样重要的是，我们应该收录以下代码行，以便我们可以暂停代码一秒钟，这样我们就不会向 网站 发送垃圾请求，这有助于我们避免被标记为垃圾邮件发送者。
时间.sleep(1)
现在我们已经了解了如何下载文件，让我们尝试使用 网站 获取旋转栅门数据的完整代码集。
# 导入库
进口请求
导入urllib.request
进口时间
frombs4import 美汤
# 设置你想抓取的 URL
网址='#x27;
# 连接到网址
响应 = requests.get(url)
# 解析 HTML 并保存到 BeautifulSoup 对象¶
汤 = BeautifulSoup(response.text,"html.parser")
# 要下载整个数据集，让我们对所有 a 标签进行 for 循环
foriinrange(36,len(soup.findAll('a'))+1):#'a' 标签用于链接
one_a_tag = soup.findAll('a')[i]
链接 = one_a_tag['href']
download_url = '#x27;+ 链接
urllib.request.urlretrieve(download_url,'./'+link[link.find('/turnstile_')+1:])
time.sleep(1)#暂停代码一秒
你可以在我的 Github 上找到我的 Jupyter 笔记。感谢阅读，如果你喜欢这个 文章，请尽可能多地点击 Clap 按钮。
快乐的网络抓取！
从网页抓取数据(学到知识的人都要记得反思总结，一直有道理)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 78 次浏览 • 2022-04-07 14:03
从网页抓取数据(学到知识的人都要记得反思总结，一直有道理)
从网页抓取数据用python？no!no!no!很多老板喜欢用开源代码开发项目，现在都不问开源了，大家都是在开源代码的基础上修修补补，而且软件测试相比开发迭代会更慢，所以除非团队内已经人手到位，不然是赶不上企业增长速度的。想要发现过时的工具，或者需要淘汰的产品，可以考虑用代码来生成界面...生成界面的类库也有很多，pyinstaller能用的起来的往往价格也比较高，itpub做的“it三个月效率提升”比较合算，作者从13年到现在一直在更新新东西，最近用起来比较方便，找个水印，放个链接，变量路径清楚了。
效果图：如果只有一个人维护一个多人的团队还是可以把效果做出来的，毕竟比较有代表性，如果搞一堆一堆群，每个人的代码都一样，在以后维护时会比较麻烦，不过pyinstaller那么多，说不定测试好久测出来一个你需要的，但是却找不到其他人的...当然也可以考虑使用powerquery快速生成表格，支持表格转数据透视表。
但是个人建议pq工具，因为pq能存储很多人的经验，快速快捷实用，这些也会是后面的扩展部分的基础。学到知识的人都要记得反思总结，这个是一直有道理的，希望能帮到你。如果我写的文章有帮到你，欢迎关注本人知乎或者微信公众号：测试人生，我后续会分享更多资料给大家。 查看全部
从网页抓取数据用python？no!no!no!很多老板喜欢用开源代码开发项目，现在都不问开源了，大家都是在开源代码的基础上修修补补，而且软件测试相比开发迭代会更慢，所以除非团队内已经人手到位，不然是赶不上企业增长速度的。想要发现过时的工具，或者需要淘汰的产品，可以考虑用代码来生成界面...生成界面的类库也有很多，pyinstaller能用的起来的往往价格也比较高，itpub做的“it三个月效率提升”比较合算，作者从13年到现在一直在更新新东西，最近用起来比较方便，找个水印，放个链接，变量路径清楚了。
效果图：如果只有一个人维护一个多人的团队还是可以把效果做出来的，毕竟比较有代表性，如果搞一堆一堆群，每个人的代码都一样，在以后维护时会比较麻烦，不过pyinstaller那么多，说不定测试好久测出来一个你需要的，但是却找不到其他人的...当然也可以考虑使用powerquery快速生成表格，支持表格转数据透视表。
但是个人建议pq工具，因为pq能存储很多人的经验，快速快捷实用，这些也会是后面的扩展部分的基础。学到知识的人都要记得反思总结，这个是一直有道理的，希望能帮到你。如果我写的文章有帮到你，欢迎关注本人知乎或者微信公众号：测试人生，我后续会分享更多资料给大家。 查看全部
从网页抓取数据(学到知识的人都要记得反思总结，一直有道理)
从网页抓取数据用python？no!no!no!很多老板喜欢用开源代码开发项目，现在都不问开源了，大家都是在开源代码的基础上修修补补，而且软件测试相比开发迭代会更慢，所以除非团队内已经人手到位，不然是赶不上企业增长速度的。想要发现过时的工具，或者需要淘汰的产品，可以考虑用代码来生成界面...生成界面的类库也有很多，pyinstaller能用的起来的往往价格也比较高，itpub做的“it三个月效率提升”比较合算，作者从13年到现在一直在更新新东西，最近用起来比较方便，找个水印，放个链接，变量路径清楚了。
效果图：如果只有一个人维护一个多人的团队还是可以把效果做出来的，毕竟比较有代表性，如果搞一堆一堆群，每个人的代码都一样，在以后维护时会比较麻烦，不过pyinstaller那么多，说不定测试好久测出来一个你需要的，但是却找不到其他人的...当然也可以考虑使用powerquery快速生成表格，支持表格转数据透视表。
但是个人建议pq工具，因为pq能存储很多人的经验，快速快捷实用，这些也会是后面的扩展部分的基础。学到知识的人都要记得反思总结，这个是一直有道理的，希望能帮到你。如果我写的文章有帮到你，欢迎关注本人知乎或者微信公众号：测试人生，我后续会分享更多资料给大家。
从网页抓取数据(大数据初学者了解并动手实现自己的网络爬虫(图))
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 64 次浏览 • 2022-04-06 16:16
从网页抓取数据(大数据初学者了解并动手实现自己的网络爬虫(图))
网络爬虫是从互联网打开数据采集的重要手段。本例使用Python的相关模块开发一个简单的爬虫。实现从一本书网站中自动下载感兴趣的图书信息的功能。实现的主要功能包括单页图书信息下载、图书信息提取、多页图书信息下载。本案例适合大数据初学者了解和实现自己的网络爬虫。
1、任务描述和数据来源
从当当搜索页面，根据关键词进行搜索，使用Python编写爬虫，自动爬取搜索结果中书籍的书名、出版商、价格、作者、书籍介绍等信息。
当当网搜索页面：
2、单页图书资料下载2.1网页下载
Python中的requests库可以自动帮助我们构造一个请求对象，用于向服务器请求资源，并返回一个响应对象，用于服务器资源。如果只需要返回 HTML 页面的内容，可以直接调用响应的 text 属性。在下面的代码中，我们首先导入 requests 库，定义当当搜索页面的 URL，并将 search关键词 设置为“机器学习”。然后使用 requests.get 方法获取网页内容。最后，打印并显示网页的前 1000 个字符。
import requests #1. 导入requests 库
test_url = 'http://search.dangdang.com/?key='+ '机器学习' #2. 设置网页的URL地址
content_page = requests.get(test_url).text #3. 执行页面请求，返回页面内容
print(content_page[:1000]) #4.将页面的前1000个字符打印显示出来
2.2本书内容分析
让我们开始解析页面并分析源代码。这里我使用Chrome浏览器直接打开URL机器学习。然后选择任何书籍信息，右键单击“检查”按钮。不难发现，搜索结果中每本书的信息都是页面上的一个标签，如下图所示：
点击第一个标签，发现下面还有几个
标签，分类为“名称”、“详细信息”、“价格”等。这些标签存储了产品的标题、详细信息、价格等信息。
我们以书名信息的提取为例进行详细说明。点击li标签下class属性为name的p标签，我们发现书名信息存储在一个name属性值为“itemlist-title”的标签的title属性中，如下图：
我们可以使用 xpath 将上述定位信息直接描述为 //li/p/a[@name="itemlist-title"]/@title 。接下来我们使用 lxml 模块从页面中提取书名信息。请参考xpath的使用。
page = etree.HTML(content_page) #将页面字符串解析成树结构
book_name = page.xpath('//li/p/a[@name="itemlist-title"]/@title') #用xpath提取出书名信息。
book_name[:10] #打印提取出的前10个书名信息
同理，我们可以提取图书的出版信息（作者、出版商、出版时间等）、当前价格、星级、评论数等。这些信息对应的xpath路径如下表所示。
信息项
xpath 路径
书名
//li/p/a[@name="itemlist-title"]/@title
出版信息
//li/p[@class="search_book_author"]
时价
//li/p[@class="price"]/span[@class="search_now_price"]/text()
星星
//li/p[@class="search_star_line"]/span[@class="search_star_black"]/span/@style 查看全部
网络爬虫是从互联网打开数据采集的重要手段。本例使用Python的相关模块开发一个简单的爬虫。实现从一本书网站中自动下载感兴趣的图书信息的功能。实现的主要功能包括单页图书信息下载、图书信息提取、多页图书信息下载。本案例适合大数据初学者了解和实现自己的网络爬虫。
1、任务描述和数据来源
从当当搜索页面，根据关键词进行搜索，使用Python编写爬虫，自动爬取搜索结果中书籍的书名、出版商、价格、作者、书籍介绍等信息。
当当网搜索页面：
2、单页图书资料下载2.1网页下载
Python中的requests库可以自动帮助我们构造一个请求对象，用于向服务器请求资源，并返回一个响应对象，用于服务器资源。如果只需要返回 HTML 页面的内容，可以直接调用响应的 text 属性。在下面的代码中，我们首先导入 requests 库，定义当当搜索页面的 URL，并将 search关键词 设置为“机器学习”。然后使用 requests.get 方法获取网页内容。最后，打印并显示网页的前 1000 个字符。
import requests #1. 导入requests 库
test_url = 'http://search.dangdang.com/?key='+ '机器学习' #2. 设置网页的URL地址
content_page = requests.get(test_url).text #3. 执行页面请求，返回页面内容
print(content_page[:1000]) #4.将页面的前1000个字符打印显示出来
2.2本书内容分析
让我们开始解析页面并分析源代码。这里我使用Chrome浏览器直接打开URL机器学习。然后选择任何书籍信息，右键单击“检查”按钮。不难发现，搜索结果中每本书的信息都是页面上的一个标签，如下图所示：
点击第一个标签，发现下面还有几个
标签，分类为“名称”、“详细信息”、“价格”等。这些标签存储了产品的标题、详细信息、价格等信息。
我们以书名信息的提取为例进行详细说明。点击li标签下class属性为name的p标签，我们发现书名信息存储在一个name属性值为“itemlist-title”的标签的title属性中，如下图：
我们可以使用 xpath 将上述定位信息直接描述为 //li/p/a[@name="itemlist-title"]/@title 。接下来我们使用 lxml 模块从页面中提取书名信息。请参考xpath的使用。
page = etree.HTML(content_page) #将页面字符串解析成树结构
book_name = page.xpath('//li/p/a[@name="itemlist-title"]/@title') #用xpath提取出书名信息。
book_name[:10] #打印提取出的前10个书名信息
同理，我们可以提取图书的出版信息（作者、出版商、出版时间等）、当前价格、星级、评论数等。这些信息对应的xpath路径如下表所示。
信息项
xpath 路径
书名
//li/p/a[@name="itemlist-title"]/@title
出版信息
//li/p[@class="search_book_author"]
时价
//li/p[@class="price"]/span[@class="search_now_price"]/text()
星星
//li/p[@class="search_star_line"]/span[@class="search_star_black"]/span/@style 查看全部
从网页抓取数据(大数据初学者了解并动手实现自己的网络爬虫(图))
网络爬虫是从互联网打开数据采集的重要手段。本例使用Python的相关模块开发一个简单的爬虫。实现从一本书网站中自动下载感兴趣的图书信息的功能。实现的主要功能包括单页图书信息下载、图书信息提取、多页图书信息下载。本案例适合大数据初学者了解和实现自己的网络爬虫。
1、任务描述和数据来源
从当当搜索页面，根据关键词进行搜索，使用Python编写爬虫，自动爬取搜索结果中书籍的书名、出版商、价格、作者、书籍介绍等信息。
当当网搜索页面：
2、单页图书资料下载2.1网页下载
Python中的requests库可以自动帮助我们构造一个请求对象，用于向服务器请求资源，并返回一个响应对象，用于服务器资源。如果只需要返回 HTML 页面的内容，可以直接调用响应的 text 属性。在下面的代码中，我们首先导入 requests 库，定义当当搜索页面的 URL，并将 search关键词 设置为“机器学习”。然后使用 requests.get 方法获取网页内容。最后，打印并显示网页的前 1000 个字符。
import requests #1. 导入requests 库
test_url = 'http://search.dangdang.com/?key='+ '机器学习' #2. 设置网页的URL地址
content_page = requests.get(test_url).text #3. 执行页面请求，返回页面内容
print(content_page[:1000]) #4.将页面的前1000个字符打印显示出来
2.2本书内容分析
让我们开始解析页面并分析源代码。这里我使用Chrome浏览器直接打开URL机器学习。然后选择任何书籍信息，右键单击“检查”按钮。不难发现，搜索结果中每本书的信息都是页面上的一个标签，如下图所示：
点击第一个标签，发现下面还有几个
标签，分类为“名称”、“详细信息”、“价格”等。这些标签存储了产品的标题、详细信息、价格等信息。
我们以书名信息的提取为例进行详细说明。点击li标签下class属性为name的p标签，我们发现书名信息存储在一个name属性值为“itemlist-title”的标签的title属性中，如下图：
我们可以使用 xpath 将上述定位信息直接描述为 //li/p/a[@name="itemlist-title"]/@title 。接下来我们使用 lxml 模块从页面中提取书名信息。请参考xpath的使用。
page = etree.HTML(content_page) #将页面字符串解析成树结构
book_name = page.xpath('//li/p/a[@name="itemlist-title"]/@title') #用xpath提取出书名信息。
book_name[:10] #打印提取出的前10个书名信息
同理，我们可以提取图书的出版信息（作者、出版商、出版时间等）、当前价格、星级、评论数等。这些信息对应的xpath路径如下表所示。
信息项
xpath 路径
书名
//li/p/a[@name="itemlist-title"]/@title
出版信息
//li/p[@class="search_book_author"]
时价
//li/p[@class="price"]/span[@class="search_now_price"]/text()
星星
//li/p[@class="search_star_line"]/span[@class="search_star_black"]/span/@style
