解决方案:你会用Excel函数实现网页数据抓取吗？
　　HI~大家好，我是星光。
　　也就是说，随着互联网的飞速发展，网页数据越来越成为数据分析过程中最重要的数据源之一……或许正是基于这样的考虑，从2013版开始，Excel增加了一个新的工具叫Web 的功能类，利用这个类的功能，我们可以通过网页从web服务器获取数据，比如股票信息、天气查询、有道翻译、男女爱情等等。
　　打个响指，高大上的开场白就结束了。这是一个小栗子。
　　如上图，在B2单元格输入如下公式，将A2单元格的值翻译成英汉或汉英▼
　　=FILTERXML(WEBSERVICE(""&A2&"&doctype=xml"),"//translation")
　　公式看起来很长，主要是URL长度太长，但公式的结构其实很简单。
　　主要由三部分组成。
　　
　　第 1 部分构建 URL。
　　""&A2&"&doctype=xml"
　　这是有道在线翻译的网页地址，收录关键参数，i="&A2是要翻译的词汇，doctype=xml是返回文件的类型，即xml，只返回xml因为 FILTERXML 函数可以获取 XML 结构化内容中的信息。Part 2 读取 URLs
　　WEBSERVICE函数可以通过指定的网页地址从web服务器获取数据（需要电脑联网状态）
　　在本例中，B2 公式▼
　　=WEBSERVICE(""&A2&"&doctype=xml&version")
　　获取数据如下
　　"
　　第三部分获取目标数据
　　
　　这里使用了 FILTERXML 函数。 FILTERXML函数的语法如下▼
　　FILTERXML(xml,xpath)
　　该函数有两个参数，xml参数为有效的xml格式文本，xpath参数为xml中要查询的目标数据的标准路径。
　　通过第二部分得到的xml文件的内容，我们可以直接看到看星星的翻译结果看到星星在翻译路径下（代码6到8），所以第二个参数设置为/ / 翻译。
　　……
　　好的，这就是我今天要与您分享的内容。有兴趣的朋友可以尝试使用网页功能从百度天气预报中获取自己所在城市的天气信息~
　　因为FILTERXML可以从XML格式文本中获取数据，所以当XML文本是我们故意生成的字符串时，会有很多奇妙的用途，比如用这个函数来实现VBA编程Split函数的效果，关于我们'稍后再谈。
　　加入我的 Excel 会员资格，了解有关 Excel 数据透视表、函数、图表、VBAPQ 以及您想学习的所有内容
　　干货教程:【Excel数据获取】你会用函数实现网页数据抓取吗？
　　HI~大家好，我是星光。
　　也就是说，随着互联网的飞速发展，网页数据越来越成为数据分析过程中最重要的数据源之一……或许正是基于这样的考虑，从2013版开始，Excel增加了一个新的工具叫Web 的功能类，利用这个类的功能，我们可以通过网页从web服务器获取数据，比如股票信息、天气查询、有道翻译、男女爱情等等。
　　打个响指，高大上的开场白就结束了。这是一个小栗子。
　　如上图，在B2单元格输入如下公式，将A2单元格的值翻译成英汉或汉英▼
　　=FILTERXML(WEBSERVICE(""&A2&"&doctype=xml"),"//translation")
　　公式看起来很长，主要是URL长度太长，但公式的结构其实很简单。
　　看我的手指，歪的，画的，Sri，主要由3部分组成。
　　
　　第 1 部分构建 URL。
　　""&A2&"&doctype=xml"
　　这是有道在线翻译的网页地址，收录关键参数，i="&A2是要翻译的词汇，doctype=xml是返回文件的类型，即xml，只返回xml因为 FILTERXML 函数可以获取 XML 结构化内容中的信息。Part 2 读取 URLs
　　WEBSERVICE函数可以通过指定的网页地址从web服务器获取数据（需要电脑联网状态）
　　在本例中，B2 公式▼
　　=WEBSERVICE(""&A2&"&doctype=xml&version")
　　获取数据如下
　　"
　　
　　第三部分获取目标数据
　　这里使用了 FILTERXML 函数。 FILTERXML函数的语法如下▼
　　FILTERXML(xml,xpath)
　　该函数有两个参数，xml参数为有效的xml格式文本，xpath参数为xml中要查询的目标数据的标准路径。
　　通过第二部分得到的xml文件的内容，我们可以直接看到看星星的翻译结果看到星星在翻译路径下（代码6到8），所以第二个参数设置为/ / 翻译。
　　……
　　好的，这就是我今天要与您分享的内容。有兴趣的朋友可以尝试使用网页功能从百度天气预报中获取自己所在城市的天气信息~
　　因为FILTERXML可以从XML格式文本中获取数据，所以当XML文本是我们故意生成的字符串时，会有很多奇妙的用途，比如用这个函数来实现VBA编程Split函数的效果，关于我们'稍后再谈。 查看全部

　　干货教程:简单的爬虫工具(一)_抓取网页数据工具
　　
　　抓取网页数据工具本节介绍googleproductinfo简单的爬虫工具，写出完美的爬虫是做爬虫最基本的前提，在udacity课程中有详细的介绍，很多小伙伴会问那我是小白，能不能用代码实现，我想说这个完全可以，任何的能力都不是一朝一夕练出来的，即使你的数据量比较小，只要掌握规则实现，自己diy也是完全没有问题的。
　　
　　没有数据？靠爬？可以啊，把链接发给我或者用浏览器搜一下就可以把数据获取下来，发给我的是json，不用管什么格式，json就是javascript，没有被转义了。把数据分类？那也很简单，可以用百度识图把知识点分类，用udacity课程说的选择关键词来分类，或者用正则表达式搜文章标题可以找到pdf文件下载地址；到网站上找到自己需要爬的宝贝，可以进一步分类，通过udacity课程得知我们需要哪些数据，然后在google搜索获取；谷歌的图片搜索会以图片所在位置的链接作为关键词来搜索，我们可以爬取图片的源地址，最后利用xpath来抓取图片源地址，实现效果如下：;a=mon-active&b=active&c=show&d=true;a=mon-active&d=true;url=(";a=active&c=show&d=true");json数据格式表示json是一种十分简洁的编程表示格式，常用于数据之间的转换，结构简单，符合人们习惯，被广泛应用于日常生活中的各种场景，这里提到的python爬虫的主要爬取语言是python，其实想写一个爬虫这里我推荐使用java爬虫，比如我会在网站上抓取java的json字符串数据，我只要先把json字符串导入，因为我需要分析下json字符串的结构，得知对应页面需要抓取什么数据，最后把数据发送给爬虫进行爬取，爬虫的内容是我们发过去的json字符串。
　　爬虫我在写的时候，有过收集大量数据的经验，前面一段时间，很多规则后面代码写得要不就是爬不过来，有一些是需要有付出回报的，比如广告是需要收费的，正在研究vvv程序，不懂的可以百度，我只是把一些需要注意的地方写在了这里，小白的我有时间才会重复写一遍网站，因为这时候，你比你的任务指标要多很多，有时候会做很多你根本不需要做的事情，一味的去写代码的话会得不偿失，就好比小学课程里头的语文写作文一样，每篇作文你也需要在文章里面写，还得表达你的思想，这又是另外一回事了。本节介绍的大致内容，让我们慢慢来，后面还会继续在别的网站上爬取数据的。 查看全部

　　抓取网页数据工具excel，excel就能写爬虫，爬虫开发环境怎么搭建了
　　抓取网页数据工具excel，excel就能写爬虫，爬虫开发环境怎么搭建了，下面就来讲讲xml库的安装方法。
　　
　　一、下载excelxml库。链接：百度云请输入提取密码密码：u5pf下载完毕后解压excel文件，
　　二、安装xmlviewxmlview是xmlxml网页库的第二个包，也是excel所用到的第二个包，有一个有趣的xmlview迭代器。打开xmlview迭代器，复制下面代码。functionxmlview(){returnxmlview(this);}并打开xmlhttprequest对象，并加入下面代码：jsonurl=json.encode('utf-8')。
　　
　　三、xml获取xml中代码如下，我下面这张图是xml中整体内容。代码还是很简单的，给大家示范一下如何去获取：可以看到我们也是要获取一条内容是的xml页面地址，我们要先获取。代码如下：selections=xmlgetpos('#users',{size:xlmax,xmlpath:'.'});这里要获取的地址，我们需要如下：txt=xmlgetplatform(‘#box',size,'xmlviewer');xmlviewer这个对象帮我们把这个字段里面的内容获取过来。
　　四、xml解析我们有了xml的地址后，可以用xmlmap做进一步的获取操作，里面我们给的的xmlhttprequest对象也就起到解析的作用了。代码如下：returnxmlmap(xml.xmlwrite,'/');我们会得到：然后看到：///这样，我们就能把我们得到的xml一条一条的解析过来。大家如果想自己爬取一些数据，可以看看，也是可以的，不过建议使用xmlviewserver这个xml返回函数。
　　五、xml视图此时已经能获取到内容了，我们可以使用xmlviewserver函数或者xmlmapframe函数开发数据。代码如下：functionxmlviewserver(xml.xmlwrite,'/')errorxmlviewererrorxmlviewer;errorxmlviewer.xmlhttprequest=newxmlhttprequest();errorxmlviewer.addlocalxmlview('users');errorxmlviewer.addclientcontext('jar');errorxmlviewer.addviewelements(xmlcontext.context,'users');errorxmlviewer.adddescription('cat.users');errorxmlviewer.addlayout(users);errorxmlviewer.addrequesturl(users);errorxmlviewer.addresponse('jar');errorxmlviewer.addresponsedata(data);errorxmlviewer.addresponsefactory(result,data);errorxmlviewer.addresponsefactoryfactory(result,function(result){returnalert(data.content);});。 查看全部

　　获取网页数据-火狐浏览器我们使用的数据工具
　　抓取网页数据工具googlechrome，一个可以查看各种类型数据的浏览器，还可以实现图形化设置查看列表、文字翻译等功能，采用的是现有的爬虫技术。获取网页数据-火狐浏览器我们使用chrome浏览器进行数据抓取，chrome浏览器是目前最流行的浏览器，可以说其最大的特点之一是性能可靠，任何页面都可以保证超快的响应速度。
　　
　　tampermonkey教程火狐浏览器开发者工具，简称chromechrome的开发者工具可以用于抓取来自google、yahoo、netflix等国外网站的数据。所以我们首先要安装tampermonkey这个扩展程序。tampermonkey是由adobe公司开发的浏览器插件，可用于在浏览器内部使用脚本。
　　importtampermonkeyfrom'tampermonkey'name='tampermonkey'executable_url='/'#打开tampermonkey扩展工具，获取dom元素name='name'#获取tampermonkey扩展程序所在的安装目录multiwebmonkey，谷歌团队自创的一款浏览器插件，它能够让开发者利用谷歌浏览器的自定义功能来浏览google、yahoo、stackoverflow、medium等网站。
　　
　　主要内容为谷歌查询、google翻译、google预览、google照片、google三维弹幕、dayz等等。importtampermonkeyfrom'tampermonkey'name='multiwebmonkey'from'tampermonkey'from'medium'target='google'headers={'user-agent':'mozilla/5.0(windowsnt6.1;win64;x64)applewebkit/537.36(khtml,likegecko)chrome/73.0.3651.110safari/537.36'}page=tampermonkey.chrome(headers=headers)page.select('.http-xhr')page.select('.latex-image')page.select('.date')page.select('.music')page.select('.babel-preset-env')#添加一个命令，进行javascript渲染target='preferences'link=target+''#使用google分析能力preferences=['google','yahoo','stackoverflow','dayz']time=time.time()foriteminpage:response=requests.get(item.document.text)text=response.render(u'google</a>',transform=true)#将获取的图片转换为字符串形式picture=list(json.loads(text))print(item['attr']['src'])#保存图片列表attr是html标签中接受参数的一个列表，esphase为该标签中接受的所有参数列表。
　　#order-index可以将图片用untype(order)分类page.select(tops=1,tops=3,tops=5。 查看全部

　　小猪短租数据抓取网页数据工具有很多，比如抓宝宝网的内容
　　抓取网页数据工具有很多，比如抓宝宝网的内容、可以使用其他各类抓包工具等等。所以这次主要分享一下小猪短租的数据抓取。首先打开小猪短租官网（），在“开发者中心”里面找到“抓包工具”，我们可以看到有n多抓包工具。然后点击进入小猪短租“首页”，进去之后网站页面如下图。页面上面显示的是本地上下午价格，后面我们会讲到需要爬取哪些数据。
　　
　　上图是打开查看相关网页数据，选择首页。查看完网页之后，复制要抓取的链接，我选择的是“上海-中环内-酒店”。下面是查看查看酒店的基本数据，比如备注、房间号，房间类型，地理位置等等。点击不同的链接可以查看更多酒店数据，比如不同类型。我们点击保存图片，然后在上传地址栏粘贴就可以查看图片数据，确保文件名和网址一致。
　　看下面，左边是国内，右边是国外。复制了一下网址，左边属于国内的酒店数据，右边是国外的酒店数据。这个链接是英文的，我们不需要那么多的数据。利用谷歌翻译，需要翻译成中文再翻译成英文，然后拷贝就可以查看。翻译结果，建议大家下载下来自己看一下。然后将要去抓取的数据保存到html文件，在浏览器直接就可以打开了。
　　
　　接下来，我们讲一下请求字符串的部分，因为小猪房源信息是数据量太大，有很多字符串可以请求。这里分享一个字符串函数：find函数，复制self.data返回的元素，利用find函数找到最后一个匹配的字符串。使用这个函数，我们可以获取房源名，作为房源号。利用字符串函数：split函数去分割出需要抓取的数据，比如查找“周”这个字符串，用split函数，我们会获取到“hannike'sema”这个字符串。
<p>那个我们也可以看一下，因为请求打开后，不知道有没有住过。再复制链接，需要的数据复制到html文件就可以看到啦。接下来我们学习写简单的代码，复制需要的字符串到html文件。importrequestsimporttime#保存html文件defread_html(self):url=''response=requests.get(url)returnresponse.text#定义变量cat_data=[]foriinself.data:#字符串重定向字符串tags=pile(r'(? 查看全部

　　php安装服务器交换包丢失怎么办？记住你去baidu
　　抓取网页数据工具：webpack：请求获取web资源：github-zhequan/cloudera-page/zhequan/webpack
　　不知道别人怎么样，反正我找到方法后，确实删除了很多网页，官方的cdn本来不全的，还有不全的，每次都要人肉手工去翻。cdn本来也就那么几个，国内的几个也就没什么区别了。
　　
　　一切都是命，不要被企业给你安排的去刷网页，你既然拥有高并发和分布式访问技术，把你搭建的主机刷网页，ok没问题，不必管由于什么原因导致的哪个网页空了而有的网页安装了你不用，太多会走回调处理不过来，但是你要保证你同一个host用户a如果想访问你网站，那么我会把相应的数据调用通过get，post传递给it，那么就会顺利安装服务器。
　　他们也可以把你服务器的静态文件通过php传递给他们的服务器，当然也会返回给他们服务器，说不定也会不经意造成你一些服务器交换包丢失。记住你去baidu搜一下你自己安装浏览器版本号对应的cdn地址，刷，刷过去他们就要解决，为什么会解决呢？因为流量不是流到你的网站上而是你的某个或者几个主机上，所以不会给你这样的处理方案。
　　
　　网站尽可能别安装竞争对手开发的cdn，真的会有效吗？多向对手开发的那些activesheet渗透，了解一下他们一般会使用哪些产品会让你怎么去做处理再去采用你自己的方案，大家都是人，使用大家会掌握大部分常用的方案，就像你从互联网上下载东西一样。回到你的问题来，因为说了你是你自己家的网站，那就要开发者在编写你这个网站时所用的框架，应用，扩展，就会为你带来如下controller：对于上述几个你的缓存就起了决定作用：mysql，postgresql，redis你编写到每个browser里面。
　　再在每个不同的主机上存放，或者借助某个cachebox存放。browser可以把你的请求来源的地址转发给mysql，postgresql，redis是如何传递信息到mysql呢？比如我有两个缓存helper：airtable2,airtable12，有两个request来自于第一个缓存helper，那么airtable2会去收集这个request，发送给第二个缓存，以此类推。
　　当缓存setstate之后，可以用于redis查询，postgres，airtable2等。这就是你服务器上缓存地址和方式的选择，选择了你才会有好结果，千万不要为了找东西来缓存而不换缓存地址。还有cachebox和microsoft的cachepolling，是如何决定要不要存放一些key/value之类的资源的呢？先举两个例子：如果数据存储在mysql那么不用再修改mysqlmax里面的值，如果你缓存在postgres中那么数据是要修改的，这样保证本地安全，加速了响应性和用户体验。 查看全部

　　数据分析在程序员群体中的有差距，但不妨碍我们学习！
　　抓取网页数据工具有很多，为了更好的找工作，python可以与google进行数据交互，读取本地的google数据。1.googlesomething-youevershouldknow，这是最简单的机器学习入门工具，python版本可能要setup来源：[r02f9109e7-3b29-42e4-8f535d6467f15](点击可查看googlesomething-youevershouldknow)。
　　2.quora。这个网站也有google数据的解读，如在你感兴趣的问题。机器学习：3.summerhawks。我觉得最酷的地方就是可以对任意话题进行机器学习分析，并得到结论。5.facebook/aws/google+。6.在线维基百科。还有一些比较优秀的网站，他们也有自己的google数据来源：，除了考虑google。
　　
　　推荐国内的几个数据分析网站：1.看数说，这是个质量比较高的网站，大部分数据来源于腾讯的，和国外的有差距，但这不妨碍我们学习！2.想读斯坦福的专业课，的页面？-英文课程比如有一门课，《datavisualization》，是通过arcgis制作地图展示商场的数据。
　　这个回答应该满足题主需求的~数据分析在程序员群体中，一直有一个争议，其具体的含义怎么理解呢？我们该怎么学习数据分析呢？作为程序员的我来说，希望给大家一些建议。希望我的回答能够帮助到大家~（先上张图，一起交流~）一、数据分析的定义数据分析的目的：利用数据分析工具进行数据分析，理解现象背后隐藏的规律，解决业务问题。
　　
　　不同于挖掘、数据挖掘、机器学习，它的主要作用于洞察事物背后的规律。数据分析的根本目的是创造价值。通过提供数据和服务，传递分析师的洞察力，揭示新的增长机会，并减少客户等待时间。数据分析是营销和市场战略决策的基础，是传递洞察力，并挖掘潜在的客户需求的关键一环。二、数据分析的步骤1.提出问题在做数据分析前要先明确自己在分析什么东西。
　　千万不要随意的对其进行初步定义，在一开始就想解决所有的问题只会使自己更加迷茫。2.理解数据现在针对不同的数据格式存在很多种数据格式，如数据库、在线数据、excel数据等。其中excel数据最为常见，它可以分析很多种数据。数据库的格式就不再过多介绍了，只要知道它是一种关系型数据库就行了。那在做数据分析前需要将其转换为标准的数据格式：xlsx表、xls文件、excel文件。
　　确保转换后的表格、数据列名完全一致。3.数据清洗数据清洗就是将杂乱无章的数据进行整理，使之变得规范，方便数据分析。在数据清洗过程中会将缺失值、异常值、重复值、数据类型转换等因素剔除，达到数据可视化。4.构建。 查看全部

　　抓取网页数据工具urllib可以在pythonmodule里面提供一个get方法
　　抓取网页数据工具urllib可以在一个pythonmodule里面在提供一个get方法。我们尝试搭建一个lambda工具，这样就可以用了。问题：这个urllib可以获取所有的页面内容，我想怎么处理呢。实现：获取所有页面get_login，get_code把cookie更新，get_method替换成get_gmail，get_head，get_twitter把link_text和link_content的css替换成处理好后生成的json，get_task.py，urllib2如果你更高一级的话，你只需要这个这个工具，完全不需要别的工具，python就已经足够了，就不需要其他的第三方库了。
　　
　　如果你处理用户登录的话，我们需要把data处理一下，这样就可以直接在login.py里面写入，这里我们省略了用户登录。好吧，就是这么简单！。
　　
　　我们可以考虑使用pyinstaller去制作工程的流程，这样我们的模块可以直接利用pyinstaller的导入功能安装好后,直接importpython。amd。array。instance可以在python解释器的顶部打开一个工程配置文件(可以省略)fromthe_setall:模块名all_settings:模块设置。
　　这些配置。：主要设置如下python的名称或者pythonamd脚本需要编译的python版本编译之后，将会在python解释器的顶部生成一个工程。然后,可以写入数据库,可以写入文件等等,可以用在你的项目中~。 查看全部

　　腾讯网爬虫资源#include#includeintmain(=)
　　
<p>抓取网页数据工具：一：腾讯网爬虫资源#include#includeintmain(){stringkw="您好，我们是某某某某厂某某,想了解下你们某某某厂这个某某某座位上空调是多少度";for(inti=0;i 查看全部

　　【Python入门只需20分钟】从安装到数据抓取、存储原来这么简单
　　基于大众对Python的大肆吹捧和赞赏，作为一名Java从业人员，我本着批判与好奇的心态买了本python方面的书《毫无障碍学Python》。仅仅看了书前面一小部分的我......决定做一名python的脑残粉。
　　作为一名合格的脑残粉（标题党 (ノ◕ω◕)ノ），为了发展我的下线，接下来我会详细的介绍 Python 的安装 到开发工具的简单介绍，并编写一个抓取天气信息数据并存储到数据库的例子。（这篇文章适用于完全不了解Python的小白超超超快速入门）
　　如果有时间的话，强烈建议跟着一起操作一遍，因为介绍的真的很详细了。
　　Python 安装
　　下载 Python: 官网地址：
　　
　　选择你希望下载的版本（都可以的），还有是否64位，选择下载的文件类型时，推荐下载安装包，因为在安装的时候回自动给你配环境路径。（在下载的时候你可以去下载 python 的 开发工具 PyCharm,获取去简单了解一下 Python）
　　安装时需要注意的是：勾选 Add Python x.x to Path
　　安装好之后，打开cmd，输入python，如果出现提示，则完成。
　　
　　PyCharm 安装
　　下载 PyCharm: 官网地址：
　　
　　
　　免费版本的可以会有部分功能缺失，所以不推荐，所以这里我们选择下载企业版。
　　安装好 PyCharm，首次打开可能需要你 输入邮箱 或者 输入激活码，获取激活码
　　对于PyCharm 的基本使用，可以简单看一下这篇博客
　　抓取天气信息
　　Python 的基础语法推荐在网上看些教程：菜鸟教程
　　Python的详细学习还是需要些时间的。如果有其他语言经验的，可以暂时跟着我来写一个简单的例子。
　　我们计划抓取的数据：杭州的天气信息，杭州天气可以先看一下这个网站。
　　实现数据抓取的逻辑：使用python 请求 URL，会返回对应的 HTML 信息，我们解析 html，获得自己需要的数据。（很简单的逻辑）
　　第一步：创建 Python 文件
　　
　　写第一段Python代码
　　if __name__ == '__main__':
   url = 'http://www.weather.com.cn/weather/101210101.shtml'
   print('my frist python file')
　　这段代码类似于 Java 中的 Main 方法。可以直接鼠标右键，选择 Run。
　　第二步：请求RUL
　　python 的强大之处就在于它有大量的模块（类似于Java 的 jar 包）可以直接拿来使用。
　　我们需要安装一个request模块： File - Setting - Product - Product Interpreter
　　
　　
　　点击如上图的 + 号，就可以安装 Python 模块了。搜索requests模块（有 s 噢），点击 Install。
　　我们顺便再安装一个beautifulSoup4 和 pymysql模块，beautifulSoup4 模块是用来解析 html 的，可以对象化 HTML 字符串。pymysql 模块是用来连接 mysql 数据库使用的。
　　相关的模块都安装之后，就可以开心的敲代码了。
　　定义一个 getContent 方法:
　　# 导入相关联的包
import requests
import time
import random
import socket
import http.client
import pymysql
from bs4 import BeautifulSoup
def getContent(url , data = None):
   header={
       'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8',
       'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, sdch',
       'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8',
       'Connection': 'keep-alive',
       'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/43.0.235'
   } # request 的请求头
   timeout = random.choice(range(80, 180))
   while True:
       try:
           rep = requests.get(url,headers = header,timeout = timeout) #请求url地址，获得返回 response 信息
           rep.encoding = 'utf-8'
           break
       except socket.timeout as e: # 以下都是异常处理
           print( '3:', e)
           time.sleep(random.choice(range(8,15)))
       except socket.error as e:
           print( '4:', e)
           time.sleep(random.choice(range(20, 60)))
       except http.client.BadStatusLine as e:
           print( '5:', e)
           time.sleep(random.choice(range(30, 80)))
       except http.client.IncompleteRead as e:
           print( '6:', e)
           time.sleep(random.choice(range(5, 15)))
   print('request success')
   return rep.text # 返回的 Html 全文
　　在 main 方法中调用：
　　if __name__ == '__main__':
   url ='http://www.weather.com.cn/weather/101210101.shtml'
   html = getContent(url) # 调用获取网页信息
   print('my frist python file')
　　第三步：分析页面数据
　　定义一个 getData 方法：
　　def getData(html_text):
   final = []
   bs = BeautifulSoup(html_text, "html.parser")  # 创建BeautifulSoup对象
   body = bs.body #获取body
   data = body.find('div',{'id': '7d'})
   ul = data.find('ul')
   li = ul.find_all('li')
   for day in li:
       temp = []
       date = day.find('h1').string
       temp.append(date) #添加日期
       inf = day.find_all('p')
       weather = inf[0].string #天气
       temp.append(weather)
       temperature_highest = inf[1].find('span').string #最高温度
       temperature_low = inf[1].find('i').string  # 最低温度
       temp.append(temperature_low)
　　　　 temp.append(temperature_highest)
       final.append(temp)
   print('getDate success')
   return final
　　上面的解析其实就是按照 HTML 的规则解析的。可以打开杭州天气在开发者模式中（F12），看一下页面的元素分布。
　　在 main 方法中调用：
　　if __name__ == '__main__':
   url ='http://www.weather.com.cn/weather/101210101.shtml'
   html = getContent(url)    # 获取网页信息
   result = getData(html)  # 解析网页信息，拿到需要的数据
   print('my frist python file')
　　数据写入excel
　　现在我们已经在 Python 中拿到了想要的数据，对于这些数据我们可以先存放起来，比如把数据写入 csv 中。
　　定义一个 writeDate 方法：
　　import csv #导入包
def writeData(data, name):
   with open(name, 'a', errors='ignore', newline='') as f:
           f_csv = csv.writer(f)
           f_csv.writerows(data)
   print('write_csv success')
　　在 main 方法中调用：
　　if __name__ == '__main__':
   url ='http://www.weather.com.cn/weather/101210101.shtml'
   html = getContent(url)    # 获取网页信息
   result = getData(html)  # 解析网页信息，拿到需要的数据
   writeData(result, 'D:/py_work/venv/Include/weather.csv') #数据写入到 csv文档中
   print('my frist python file')
　　执行之后呢，再指定路径下就会多出一个weather.csv文件，可以打开看一下内容。
　　
　　
　　到这里最简单的数据抓取--储存就完成了。
　　数据写入数据库
　　因为一般情况下都会把数据存储在数据库中，所以我们以 mysql 数据库为例，尝试着把数据写入到我们的数据库中。
　　第一步创建WEATHER表：
　　创建表可以在直接在 mysql 客户端进行操作，也可能用 python 创建表。在这里 我们使用 python 来创建一张WEATHER表。
　　定义一个 createTable 方法：（之前已经导入了import pymysql 如果没有的话需要导入包）
　　def createTable():
   # 打开数据库连接
   db = pymysql.connect("localhost", "zww", "960128", "test")
   # 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor
   cursor = db.cursor()
   # 使用 execute()  方法执行 SQL 查询
   cursor.execute("SELECT VERSION()")
   # 使用 fetchone() 方法获取单条数据.
   data = cursor.fetchone()
   print("Database version : %s " % data) # 显示数据库版本（可忽略，作为个栗子）
   # 使用 execute() 方法执行 SQL，如果表存在则删除
   cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS WEATHER")
   # 使用预处理语句创建表
   sql = """CREATE TABLE WEATHER (
            w_id int(8) not null primary key auto_increment,
            w_date  varchar(20) NOT NULL ,
            w_detail  varchar(30),
            w_temperature_low varchar(10),
            w_temperature_high varchar(10)) DEFAULT CHARSET=utf8"""  # 这里需要注意设置编码格式，不然中文数据无法插入
   cursor.execute(sql)
   # 关闭数据库连接
   db.close()
　　print('create table success')
　　在 main 方法中调用：
　　if __name__ == '__main__':
   url ='http://www.weather.com.cn/weather/101210101.shtml'
   html = getContent(url)    # 获取网页信息
   result = getData(html)  # 解析网页信息，拿到需要的数据
   writeData(result, 'D:/py_work/venv/Include/weather.csv') #数据写入到 csv文档中
   createTable() #表创建一次就好了，注意
   print('my frist python file')
　　执行之后去检查一下数据库，看一下weather 表是否创建成功了。
　　
　　第二步批量写入数据至 WEATHER 表：
　　定义一个insertData方法：
　　def insert_data(datas):
   # 打开数据库连接
   db = pymysql.connect("localhost", "zww", "960128", "test")
   # 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor
   cursor = db.cursor()
   try:
       # 批量插入数据
       cursor.executemany('insert into WEATHER(w_id, w_date, w_detail, w_temperature_low, w_temperature_high) value(null, %s,%s,%s,%s)', datas)
       # sql = "INSERT INTO WEATHER(w_id, \
       #                w_date, w_detail, w_temperature) \
       #                VALUES (null, '%s','%s','%s')" % \
       #       (data[0], data[1], data[2])
       # cursor.execute(sql)    #单条数据写入
       # 提交到数据库执行
       db.commit()
   except Exception as e:
       print('插入时发生异常' + e)
       # 如果发生错误则回滚
       db.rollback()
   # 关闭数据库连接
   db.close()
　　在 main 方法中调用：
　　if __name__ == '__main__':
   url ='http://www.weather.com.cn/weather/101210101.shtml'
   html = getContent(url)    # 获取网页信息
   result = getData(html)  # 解析网页信息，拿到需要的数据
   writeData(result, 'D:/py_work/venv/Include/weather.csv') #数据写入到 csv文档中
   # createTable() #表创建一次就好了，注意
   insertData(result) #批量写入数据
   print('my frist python file')
　　检查：执行这段 Python 语句后，看一下数据库是否有写入数据。有的话就大功告成了。
　　
　　全部代码看这里：
　　 # 导入相关联的包
import requests
import time
import random
import socket
import http.client
import pymysql
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
def getContent(url , data = None):
   header={
       'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8',
       'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, sdch',
       'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8',
       'Connection': 'keep-alive',
       'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/43.0.235'
   } # request 的请求头
   timeout = random.choice(range(80, 180))
   while True:
       try:
           rep = requests.get(url,headers = header,timeout = timeout) #请求url地址，获得返回 response 信息
           rep.encoding = 'utf-8'
           break
       except socket.timeout as e: # 以下都是异常处理
           print( '3:', e)
           time.sleep(random.choice(range(8,15)))
       except socket.error as e:
           print( '4:', e)
           time.sleep(random.choice(range(20, 60)))
       except http.client.BadStatusLine as e:
           print( '5:', e)
           time.sleep(random.choice(range(30, 80)))
       except http.client.IncompleteRead as e:
           print( '6:', e)
           time.sleep(random.choice(range(5, 15)))
   print('request success')
   return rep.text # 返回的 Html 全文
def getData(html_text):
   final = []
   bs = BeautifulSoup(html_text, "html.parser")  # 创建BeautifulSoup对象
   body = bs.body #获取body
   data = body.find('div',{'id': '7d'})
   ul = data.find('ul')
   li = ul.find_all('li')
   for day in li:
       temp = []
       date = day.find('h1').string
       temp.append(date) #添加日期
       inf = day.find_all('p')
       weather = inf[0].string #天气
       temp.append(weather)
       temperature_highest = inf[1].find('span').string #最高温度
       temperature_low = inf[1].find('i').string  # 最低温度
       temp.append(temperature_highest)
       temp.append(temperature_low)
       final.append(temp)
   print('getDate success')
   return final
def writeData(data, name):
   with open(name, 'a', errors='ignore', newline='') as f:
           f_csv = csv.writer(f)
           f_csv.writerows(data)
   print('write_csv success')
def createTable():
   # 打开数据库连接
   db = pymysql.connect("localhost", "zww", "960128", "test")
   # 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor
   cursor = db.cursor()
   # 使用 execute()  方法执行 SQL 查询
   cursor.execute("SELECT VERSION()")
   # 使用 fetchone() 方法获取单条数据.
   data = cursor.fetchone()
   print("Database version : %s " % data) # 显示数据库版本（可忽略，作为个栗子）
   # 使用 execute() 方法执行 SQL，如果表存在则删除
   cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS WEATHER")
   # 使用预处理语句创建表
   sql = """CREATE TABLE WEATHER (
            w_id int(8) not null primary key auto_increment,
            w_date  varchar(20) NOT NULL ,
            w_detail  varchar(30),
            w_temperature_low varchar(10),
            w_temperature_high varchar(10)) DEFAULT CHARSET=utf8"""
   cursor.execute(sql)
   # 关闭数据库连接
   db.close()
   print('create table success')
def insertData(datas):
   # 打开数据库连接
   db = pymysql.connect("localhost", "zww", "960128", "test")
   # 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor
   cursor = db.cursor()
   try:
       # 批量插入数据
       cursor.executemany('insert into WEATHER(w_id, w_date, w_detail, w_temperature_low, w_temperature_high) value(null, %s,%s,%s,%s)', datas)
       # 提交到数据库执行
       db.commit()
   except Exception as e:
       print('插入时发生异常' + e)
       # 如果发生错误则回滚
       db.rollback()
   # 关闭数据库连接
   db.close()
   print('insert data success')
if __name__ == '__main__':
   url ='http://www.weather.com.cn/weather/101210101.shtml'
   html = getContent(url)    # 获取网页信息
   result = getData(html)  # 解析网页信息，拿到需要的数据
   writeData(result, 'D:/py_work/venv/Include/weather.csv') #数据写入到 csv文档中
   # createTable() #表创建一次就好了，注意
   insertData(result) #批量写入数据
   print('my frist python file')
　　Python 的安装到数据抓取、存储到这就全部完成了。当然只是最简单的入门，如果还对 Python 有浓厚兴趣的话，希望可以系统性的学习。
　　
　　Python爱好者社区历史文章大合集：
　　
　　福利：文末扫码立刻关注公众号，“Python爱好者社区”，开始学习Python课程： 查看全部

　　【抓取网页数据工具】postman.js解析解析
　　抓取网页数据工具：postman详细学习网址：postman-异步http请求工具vs生成的请求报文报错解析postmessagebuilder解析postmessagebuildersendmsgjs解析postmessagebuilder报错sendmsgjs使用示例：收到网页数据后，我们进行数据处理，比如生成一个打标签。
<p>可以使用sendmsgjs，也可以使用一个模块：lib.js()lib.js()会生成sendmsgjs模块的xhr对象对应打标签数据项的url，然后一键发送，从而就能直接收到我们想要的html响应内容。lib.js()示例：fetch:获取数据fetch('/home.list',{type:'get',//返回的urltimeout:15//如果15s时间太长或者超时，会转发一个postmessage，但不能替换成我们想要的数据，因为输出的内容的形式是url，不是html响应结果})这里的数据来源于：postmessagebuilder 查看全部

　　不用编程的10个数据抓取实战案例
　　
　　课程页面是这个样子，你能够看到优惠信息，对，这个课程现在是以优惠价在销售。月底python爬虫部分更新完以后，还会通知大家一次，但是下个月这个课程的原价将会调整至129元。
　　目前这个课程更新完的10个实战案例内容如下，你可以点击文末阅读原文访问课程页面，查看课程目录，这里我也截了图：
　　
　　这是不用编程工具实现的网络数据爬去的案例，之后还会更新python爬虫部分的知识点的案例，就在这几天之内完成，这里先预告一下课程的大纲：
　　
　　相对前面的无需编程即可实现的爬虫，python爬虫更加强大，但是它也更加复杂，在学习python爬虫之前，你需要具备python基础编程技能。如果你具备python编程技能，可以直接购买这个爬虫课程。如果你不具备python基础知识，然而你又想学习python爬虫，建议你购买《python数据分析实战》课程，因为《python数据分析实战》完全包括了《获取网络数据的N种方式》课程的内容，并且《python数据分析实战》除了python基础编程，网络爬虫外，还包括数据分析，数据可视化，大数据分析，机器学习等内容，具体可以查看如下链接了解：
　　下面就大家可能会问道的问题做个说明：
　　Q1： 课程有效期是多久？
　　回答：我的所有课程都是永久有效，后续升级更新，都无需再支付费用。但是随着课程更新，价格会逐步提高。
　　Q2：没有Python基础适合学习这个课程吗？
　　回答：没有Python基础的话，你也可以学习这个课程。其中Python爬虫部分你可能会听的比较懵懂。如果你想把Python也掌握了，那么推荐你去购买包括了网络爬虫全部知识点的《Python数据分析实战》，记住是松鼠学堂的《Python数据分析实战》，其它机构的课程没有包括Python数据分析的整个体系。
　　Q3：作为初学者，学习时会遇到问题，怎么办？
　　回答：课程有课程交流群，课程学员可以凭订单号加群，在学习课程的过程中，遇到问题，可以在群里提问，我一般回在半小时内回复你的问题。
　　Q4：Python编程实现的爬虫相比不用编程实现的爬虫，它有什么特点？
　　回答：不用编程的工具，是别人替我们写好的程序，只需要点点鼠标就能使用了，这个过程相对比较固定，不能个性化定制抓取规则。Python编程实现的爬虫需要我们自己去编写代码，下载网页，解析网页，存储数据，整个过程是可控的，比如我们要实现定时，定量的数据抓取，连续自动数据采集，就需要使用Python来完成，总而言之，一些复杂的数据源和数据抓取需求，需要使用Python才能完成。另外Python是做数据分析，建模，做算法的常用工具，使用Python来做爬虫也能够更好的将项目整合到一起，便于进行管理，也便于对分析过程进行自动化。
　　Q5：以前购买了《无需编程轻松获取网络数据》，现在还需要购买这个《网络数据获取的N种方式》吗？
　　回答：不需要，因为《网络数据获取的N种方式》是直接在原来的《无需编程轻松获取网络数据》基础上进行升级的，相比你之前购买时，现在课程内容增加了Python爬虫部分，相当于你赚了。你使用你之前购买时的账号登录，就能直接查看现在更新后的课程。
　　如果你还有一些其它问题，可以在文末留言。如需了解我的数据分析全部课程，可以识别下方二维码访问。 查看全部

　　汽车之家店铺数据抓取 DotnetSpider实战[一]
　　一、背景
　　春节也不能闲着，一直想学一下爬虫怎么玩，网上搜了一大堆，大多都是Python的，大家也比较活跃，文章也比较多，找了一圈，发现园子里面有个大神开发了一个DotNetSpider的开源库，很值得庆幸的，该库也支持.Net Core，于是乘着春节的空档研究一下整个开源项目，顺便实战一下。目前互联网汽车行业十分火热，淘车，人人车，易车，汽车之家，所以我选取了汽车之家，芒果汽车这个店铺，对数据进行抓取。
　　二、开发环境
　　VS2017+.Net Core2.x+DotNetSpider+Win10
　　三、开发3.1新建.Net Core项目
　　新建一个.Net Core 控制台应用
　　
　　3.2通过Nuget添加DotNetSpider类库
　　搜索DotnetSpider，添加这两个库就行了

　　3.3分析需要抓取的网页地址
　　打开该网页，红框区域就是我们要抓取的信息。
　　
　　我们通过Chrome的开发工具的Network抓取到这些信息的接口，在里面可以很清楚的知道HTTP请求中所有的数据，包括Header，Post参数等等，其实我们把就是模拟一个HTTP请求，加上对HTML的一个解析就可以将数据解析出来。

　　参数page就是页码，我们只需要修改page的值就可以获取指定页码的数据了。

　　返回结果就是列表页的HTML。

　　3.4创建存储实体类AutoHomeShopListEntity
　　class AutoHomeShopListEntity : SpiderEntity
　　{
　　public string DetailUrl { get; set; }
　　public string CarImg { get; set; }
　　public string Price { get; set; }
　　public string DelPrice { get; set; }
　　public string Title { get; set; }
　　public string Tip { get; set; }
　　public string BuyNum { get; set; }
　　public override string ToString()
　　{
　　return $"{Title}|{Price}|{DelPrice}|{BuyNum}";
　　}
　　}
　　3.5创建AutoHomeProcessor
　　用于对于获取到的HTML进行解析并且保存
　　private class AutoHomeProcessor : BasePageProcessor
　　{
　　protected override void Handle(Page page)
　　{
　　List list = new List();
　　var modelHtmlList = page.Selectable.XPath(".//div[@class='list']/ul[@class='fn-clear']/li[@class='carbox']").Nodes();
　　foreach (var modelHtml in modelHtmlList)
　　{
　　AutoHomeShopListEntity entity = new AutoHomeShopListEntity();
　　entity.DetailUrl = modelHtml.XPath(".//a/@href").GetValue();
　　entity.CarImg = modelHtml.XPath(".//a/div[@class='carbox-carimg']/img/@src").GetValue();
　　var price = modelHtml.XPath(".//a/div[@class='carbox-info']").GetValue(DotnetSpider.Core.Selector.ValueOption.InnerText).Trim().Replace(" ", string.Empty).Replace("\n", string.Empty).Replace("\t", string.Empty).TrimStart('¥').Split("¥");
　　if (price.Length > 1)
　　{
　　entity.Price = price[0];
　　entity.DelPrice = price[1];
　　}
　　else
　　{
　　entity.Price = price[0];
　　entity.DelPrice = price[0];
　　}
　　entity.Title = modelHtml.XPath(".//a/div[@class='carbox-title']").GetValue();
　　entity.Tip = modelHtml.XPath(".//a/div[@class='carbox-tip']").GetValue();
　　entity.BuyNum = modelHtml.XPath(".//a/div[@class='carbox-number']/span").GetValue();
　　list.Add(entity);
　　}
　　page.AddResultItem("CarList", list);
　　}
　　}
　　3.6创建AutoHomePipe
　　用于输出抓取到的结果。
　　private class AutoHomePipe : BasePipeline
　　{
　　public override void Process(IEnumerable resultItems, ISpider spider)
　　{
　　foreach (var resultItem in resultItems)
　　{
　　Console.WriteLine((resultItem.Results["CarList"] as List).Count);
　　foreach (var item in (resultItem.Results["CarList"] as List))
　　{
　　Console.WriteLine(item);
　　}
　　}
　　}
　　}
　　3.7创建Site 查看全部

　　1小时实现全国天气数据抓取
　　
　　无需编程，快速实现网络数据的抓取，对于广大的非计算机科班出身的童鞋而言，具有重大意义：可以快速获取网络上自己感兴趣或者需要的数据，进而进行分析，进行研究或者辅助自己进行决策。
　　本文就向大家提供这样的一个解决方案：
　　基于我提供的一个Python小程序，以及需要你动手定制的gooseeker爬虫，快速进行天气数据的抓取。
　　先对我们要抓取的数据源进行一个简单的描述，在这个天气数据的网站中，一个城市对应一个网址，一个网页页面对应一个月份的历史天气数据，该网站最早提供2011年1月1日的历史天气数据。
　　我提供给大家的Python程序的功能是，生成每个城市对应的网址信息，而gooseeker爬虫程序负责从这些网址信息中提取网络数据。
　　这里给出获取城市与对应网址的代码截图，源代码的文件及代码含义解释在阅读原文所指课程案例7的参考资料中：
　　
　　这里给出gooseeker工具的网站：
　　你可以利用上述代码和gooseeker官网的免费教程进行数据抓取。
　　你也可以点击阅读原文，观看我录制的教程，告诉你那段Python代码的具体含义，以及如何快速上手网络天气数据抓取，我的课程可不仅仅是教你如何抓取天气数据，还有另外的6个案例，课程未来案例会扩充到10个以上。（天气数据抓取见课程案例1和案例7） 查看全部

　　esri的python应用教程，手写最合适不过的原理！
　　抓取网页数据工具，没必要继续用爬虫工具了，轻便灵活的浏览器自带浏览器爬虫，python实现起来更简单。方法二使用selenium+phantomjs模拟用户点击网页，想自己写爬虫需要有项目的基础，要有java基础，java基础对python是有用的。
　　你可以考虑python的web开发，主要是后端开发，或者你自己手写爬虫服务端，实现一些爬虫的功能和一些数据的存储。
　　如果你还会python爬虫的话，推荐你看看esri的python应用教程，
　　爬虫最重要的是原理，
　　1、简单爬虫，如爬取贴吧，淘宝商品等，
　　2、定制化爬虫，如爬取网站主页数据，爬取特定贴吧数据等，
　　3、高级爬虫，爬取各类网站、app数据等，具体原理有requests,beautifulsoup等，或者可以手写http请求库，http协议等。建议先学习web前端，再学爬虫；熟悉web前端开发原理，熟悉原理性内容，再爬取相关内容；为防止爬虫教程停留在这一步，可以跟着写一写爬虫程序。
　　不是python不好，
　　先说结论：python+requests+beautifulsoup+xpath+cookies再说技术路线
　　1、熟悉网页爬虫的基本功，express(extensiblerequestprotocol)+webwork(webworker)+django(django-httpwebframework)这四个有过其中任何一个就可以开始学习其他两个了。有余力可以学下scrapy或pyspider(osx平台)。
　　2、requests+beautifulsoup+xpath+cookies
　　1、2步至少熟悉)+urllib3(有余力可以学下)。
　　3、最后一步是实际去写网页爬虫。手写最合适不过。这个过程中所遇到的问题有兴趣可以学习一下python3的lxml，pandas和selenium。以上python3和python2选其一都可以。学习css，javascript，concurrent.webpack，layout等内容。 查看全部

　　不用写代码就可以爬取数据？快试试这几个工具吧
　　作者 |极客猴
　　来源 |极客猴
　　前天，有个同学加我微信来咨询我：
　　“猴哥，我想抓取近期 5000 条新闻数据，但我是文科生，不会写代码，请问该怎么办？”
　　可能是 Python 近来年很火，加上我们会经常看到别人用 Python 来制作网络爬虫抓取数据。从而有一些同学有这样的误区，想从网络上抓取数据就一定要学 Python，一定要去写代码。
　　其实不然，猴哥介绍几个能快速获取网上数据的工具。
　　1、Microsoft Excel
　　你没有看错，就是 Office 三剑客之一的 Excel。Excel 是一个强大的工具，能抓取数据就是它的功能之一。我以耳机作为关键字，抓取京东的商品列表。
　　
　　
　　等待几秒后，Excel 会将页面上所有的文字信息抓取到表格中。这种方式确实能抓取到数据，但也会引入一些我们不需要的数据。如果你有更高的需求，可以选择后面几个工具。
　　2、优采云采集器
　　
　　优采云是爬虫界的老品牌了，是目前使用人数最多的互联网数据抓取、处理、分析，挖掘软件。它的优势是采集不限网页，不限内容，同时还是分布式采集，效率会高一些。缺点是对小白用户不是很友好，有一定的知识门槛（了解如网页知识、HTTP 协议等方面知识），还需要花些时间熟悉工具操作。
　　因为有学习门槛，掌握该工具之后，采集数据上限会很高。有时间和精力的同学可以去折腾折腾。
　　官网地址：
　　3、优采云采集器
　　
　　优采云采集器是一款非常适合新手的采集器。它具有简单易用的特点，让你能几分钟中就快手上手。优采云提供一些常见抓取网站的模板，使用模板就能快速抓取数据。如果想抓取没有模板的网站，官网也提供非常详细的图文教程和视频教程。
　　优采云是基于浏览器内核实现可视化抓取数据，所以存在卡顿、采集数据慢的特点。但这瑕不掩瑜，能基本满足新手在短时间抓取数据的场景，比如翻页查询，Ajax 动态加载数据等。
　　网站：
　　4、GooSeeker 集搜客
　　
　　集搜客也是一款容易上手的可视化采集数据工具。同样能抓取动态网页，也支持可以抓取手机网站上的数据，还支持抓取在指数图表上悬浮显示的数据。集搜客是以浏览器插件形式抓取数据。虽然具有前面所述的有点，但缺点也有，无法多线程采集数据，出现浏览器卡顿也在所难免。
　　网站：
　　5、Scrapinghub
　　
　　如果你想抓取国外的网站数据，可以考虑 Scrapinghub。Scrapinghub 是一个基于Python 的 Scrapy 框架的云爬虫平台。Scrapehub 算是市场上非常复杂和强大的网络抓取平台，提供数据抓取的解决方案商。
　　地址：
　　6、WebScraper
　　
　　WebScraper 是一款优秀国外的浏览器插件。同样也是一款适合新手抓取数据的可视化工具。我们通过简单设置一些抓取规则，剩下的就交给浏览器去工作。
　　地址：
　　上面只是给大家简单介绍了几款工具，而关于这些工具具体的使用及优缺点，还需要自己另行网上查找了解，针对不同需求选择最适合工具！
　　[完]
　　 查看全部

　　阅读App v3.22.041421 去限制版_小说阅读器
　　阅读app，免费开源阅读软件，网络文学搜索工具，可以订阅自定义书源阅读网络内容的工具，为网络文学爱好者提供了个性化功能，在线阅读、本地阅读、书源订阅、书源净化、智能搜索、阅读设置等多项功能。
　　
　　新版变化
　　Releases · gedoor/legado
　　阅读App主要功能：
　　- 免费开源，纯净无广告
　　- 列表书架，网格书架自由切换
　　- 书源规则支持搜索及发现，所有找书看书功能全部自定义，找书更方便
　　- 自定义书源，自己设置规则，抓取网页数据，规则简单易懂，内有规则说明
　　- 支持替换净化第三方书源，去除广告替换内容很方便
　　- 支持本地TXT、EPUB阅读，手动浏览，智能扫描
　　- 支持高度自定义阅读界面，切换字体、颜色、背景、行距、段距、加粗、简繁转换等
　　- 支持多种翻页模式，覆盖、仿真、滑动、滚动等
　　由于某些因素，阅读在上架国内应用市场时需要屏蔽常见的书籍网站，因此加入屏蔽内容
　　酷安以及GitGub发布的版本均屏蔽了这些内容，而谷歌版（PRO版，2.0 / 3.0）则无此限制
　　by 小叶夕阳(@xyxyspace)
　　长期更新，仅解除书籍源屏蔽限制！
　　应用大小：18.4MB
　　更新日期：2022年4月14号
　　应用版本：3.22.041209(11134)
　　应用包名：io.legado.app.release
　　下载地址
　　后台回复【@@阅读app】获取地址
　　PS：第三方书源和有声读物订阅源，适用各种支持订阅的小说软件
　　https://yuedu.xiu2.xyz/shuyuan ... .json
　　一行一个书源。 查看全部

　　抓取网页数据工具 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

　　2022年全球流行的Web漏洞扫描工具以及使用教程
　　用心做分享，只为给您最好的学习教程
　　如果您觉得文章不错，欢迎持续学习
　　
　　【提示：文章内容较长，你可以点赞，收藏，以备下次时间方便时再细看。所有的学习都是枯燥无味的，请耐心阅读】
　　2022年Web漏洞扫描工具为什么依旧如此盛行？
　　Web应用程序为什么经常容易被黑客攻击？不仅仅是因为管理不善和应用补丁更新不及时，更重要的是很多安全人员的安全意识还不够强，防护能力还不够，所以才导致Web应用变得非常容易被攻击。
　　这一期，我们将分享一些常用的工具，这些工具在近年非常流行，也是安全人员做渗透测试必备的工具，熟悉下面这些工具的使用以及防护知识，是你作为网络安全人员必备的基本素养。
　　以下这些是全球最受欢迎的内容管理系统，根据使用比例排序，至于为什么没有国内的内容管理系统排名，懂的自然懂。
　　很明显，WordPress是互联网最流行的内容管理 CMS，这也导致它成为了许多黑客青睐的原因。针对WordPress的渗透软件非常丰富，因此，你也应该熟悉多种系统，特别是时下流行的CMS，学习多种渗透测试技巧，熟悉各种渗透方式，来保障自己的网站安全。
　　接下来，正式进入今天的分享内容，以下这些工具，都是近年非常流行的Web漏洞扫描工具，排名不分先后：
　　Acunetix WVS
　　AppScan
　　Burp Suite
　　Nikto
　　Netsparker
　　OWASP Zed Attack Proxy
　　BeEF
　　Core Impact
　　Dradis
　　Metasploit
　　Social Engineer Toolkit
　　sqlmap
　　sqlninja
　　w3af
　　以下是对于每个工具的介绍以及用途讲解，至于每个工具的具体使用教程，可以在网络上搜索到，文章由于篇幅原因，不做细分讲解。
　　
　　Acunetix WVS
　　Acunetix是一个web漏洞扫描器自动检查web应用程序。这个工具特别擅长扫描跨站点脚本漏洞，SQL注入、弱密码破解等。
　　Acunetix WVS 免费吗?
　　这是一个商业应用，但它又快又便宜。
　　Acunetix WVS在所有操作系统上可以使用吗?
　　目前仅限在Windows操作系统上使用。
　　Acunetix WVS主要根据典型的用途是什么?
　　Acunetix用于测试你的网站，web应用程序是否安全，通过抓取和分析发现可能的SQL注入。通过测试，它可以列出详细报告，并据此加固web应用程序。
　　
　　AppScan
　　AppScan在整个应用程序开发中提供安全性测试。
　　该工具还可以帮助在开发阶段早期进行安全保证并简化单元测试。该工具可以扫描许多常见漏洞，例如 HTTP 响应拆分、跨站点脚本、隐藏字段操作、参数篡改、缓冲区溢出、后门/调试选项等等。
　　AppScan 是免费的吗？
　　该工具有商业版本，也可以使用免费试用版。
　　AppScan 是否适用于所有操作系统？
　　它仅适用于 Microsoft Windows 操作系统。
　　AppScan 的典型用途是什么？
　　AppScan 用于增强移动应用程序和 Web 应用程序的安全性。它还用于加强法规遵从性和改进应用程序安全程序管理。该工具还将帮助用户识别安全漏洞、生成报告和修复建议。
　　
　　Burp Suite
　　Burp Site是一个平台，其中包含不同类型的工具，它们之间有许多接口，旨在促进和加速攻击应用程序的过程。
　　所有这些工具共享相同的框架来显示和处理 HTTP 消息、身份验证、持久性、日志记录、警报、代理和可扩展性。
　　Burp Suite 是免费的吗？
　　提供付费版本。免费/试用版可用。
　　Burp Suite 是否适用于所有操作系统？
　　Burp Suite 适用于 Linux、MAC OS X 和 Windows 操作系统。
　　Burp Suite 的典型用途是什么？
　　该工具主要用于渗透测试 Web 应用程序。它也可以用来读取网络流量。这个应用程序不仅有用且可靠。它还提供了很多功能。
　　
　　Nikto
　　Nikto是一款开源 Web 服务器扫描程序，可对 Web 服务器上的 6700 多个潜在危险文件和程序进行测试。
　　它还旨在检查超过 1250 个过时的服务器版本和超过 2700 个服务器上的特定版本问题。除此之外，它还会检查服务器配置项，例如是否存在多个索引文件、HTTP 服务器选项，并且它会尝试识别已安装的软件和 Web 服务器。插件和扫描项目频繁，可以自动更新。
　　Nikto 网站漏洞扫描程序是免费的吗？
　　这个工具是免费使用的，很多渗透测试者都非常喜欢这个工具。
　　Nikto 网站漏洞扫描程序是否适用于所有操作系统？
　　由于 Nikto 是一个基于 perl 的安全测试工具，它可以在大多数安装了 Perl 解释器的系统上运行。
　　Nikto 网站漏洞扫描程序的典型用途是什么？
　　SSL 支持、完整的 HTTP 代理支持、检查过时的服务器组件、以 XML、HTML、CSV 或 NBE 等各种格式保存报告、使用模板引擎轻松自定义报告、在服务器上扫描多个端口或多个服务器通过输入文件，识别通过标题、文件和网站图标安装的软件，使用 NTLM 和 Basic 进行主机身份验证等等……。
　　
　　Netsparker
　　Netsparker是一款综合型的web应用安全漏洞扫描工具，它分为专业版和免费版，免费版的功能也比较强大。Netsparker与其他综合 性的web应用安全扫描工具相比的一个特点是它能够更好的检测SQL Injection和 Cross-site Scripting类型的安全漏洞。
　　网上有很多工具的教程，可以查看官方网站学习
　　Netsparker工具使用介绍：
　　1、输入目标URL并且选择合适的扫描策略
　　2、点击‘Start Scan Wizard’并且在接下来的窗口中点击Next
　　3、你可以点击‘Optimize’按钮(一系列系统推荐选项)，当然你也可以继续Next
　　4、点击‘Scan Settings’选项卡进行爬虫等配置
　　5、确认配置
　　6、点击‘Start Session’进行初始化本次扫描项目，并且在下一个窗口中点击‘Start scan’
　　
　　OWASP Zed Attack Proxy
　　开放式Web应用程序安全项目（OWASP，Open Web Application Security Project）是一个组织，它提供有关计算机和互联网应用程序的公正、实际、有成本效益的信息。其目的是协助个人、企业和机构来发现和使用可信赖软件。开放式Web应用程序安全项目（OWASP）是一个非营利组织，不附属于任何企业或财团。因此，由OWASP提供和开发的所有设施和文件都不受商业因素的影响。OWASP支持商业安全技术的合理使用，它有一个论坛，在论坛里信息技术专业人员可以发表和传授专业知识和技能。
　　Zed Attack Proxy是由OWASP出品的一款web渗透测试工具，Zed的代理攻击(ZAP)也是现在最流行的OWASP项目之一。Zed Attack Proxy受欢迎是因为它有很多扩展支持，它被设计适用于有各种各样安全经验的任何人使用，因此它是开发和功能测试人员理想的渗透测试工具。
　　ZAproxy是一个易于使用交互式的用于web应用程序漏洞挖掘的渗透测试工具。
　　ZAP即可以用于安全专家、开发人员、功能测试人员，甚至是渗透测试入门人员。
　　ZAP除了提供了自动扫描工具还提供了一些用于手动挖掘安全漏洞的工具。
　　
　　BeEF
　　Browser Exploitation Framework (Beef)是一个出色的专业安全工具。该工具将为经验丰富的渗透测试人员提供开创性的技术支持。
　　与其他工具不同，Beef 专注于利用浏览器漏洞来检查目标的安全状况。此工具专为渗透测试和合法研究而创建。
　　Beef是免费的吗？
　　Beef 可以免费使用。
　　Beef 是否适用于所有操作系统？
　　Beef 适用于 Windows、Linux 和 Mac OS X 操作系统。
　　Beef的典型用途是什么？
　　该工具可以实时演示浏览器漏洞或僵尸浏览器的收集。它提供了一个控制和命令界面，便于定位僵尸浏览器的群体或个人。它旨在使创建新的漏洞利用模块变得容易
　　
　　Core Impact
　　Core Impact被认为是可用的最大利用工具。
　　它有一个庞大且定期更新的漏洞利用数据库，并且可以做一些巧妙的技巧，比如利用一个计算机系统，而不是通过该系统建立一个加密隧道来到达和利用其他机器。
　　Core Impact免费吗？
　　不，而且这个工具很贵（大约 30,000 美元）。
　　Core Impact是否适用于所有操作系统？
　　Core Impact 只能在 Microsoft Windows 上运行。
　　Core Impact的典型用途是什么？
　　使用此工具，用户可以：利用跨网络、Web、移动和无线的真正多向量测试功能。运行并检查高级别的独特 CVE（在某些情况下比其他多用途工具更多）并验证修补工作以确保正确修复漏洞。
　　
　　Dradis
　　Dradis Framework是一个开源工具，使用户能够进行有效的信息和数据共享，尤其是在安全评估期间。功能包括简单的报告生成、附件支持、通过服务器插件与现有系统和工具集成以及独立于平台。
　　是免费的吗？
　　Dradis是免费的。
　　Dradis 是否适用于所有操作系统？
　　Dradis 与 Linux、MAC OS X 和 Windows 操作系统兼容。
　　Dradis 的典型用途是什么？
　　Dradis 用于在渗透测试的参与者之间实现信息或数据的共享。Dradis 也是一个自包含的 Web 工具，它提供了一个集中的数据存储库，以跟踪已经完成的工作和尚未完成的工作。
　　
　　Metasploit
　　The Metasploit Framework的简称。MSF高度模块化，即框架由多个module组成，是全球最受欢迎的工具。
　　是一款开源安全漏洞利用和测试工具，集成了各种平台上常见的溢出漏洞和流行的shellcode，并持续保持更新。
　　metasploit涵盖了渗透测试中全过程，你可以在这个框架下利用现有的Payload进行一系列的渗透测试。
　　整个工流行程度非常高，有全方位的论坛以及学习交流平台，推荐在线查阅。
　　
　　Social Engineer Toolkit
　　Social-Engineer Toolkit (SET)由 TrustedSec 的创始人编写，是一个基于 Python 的开源工具，旨在围绕社会工程进行渗透测试。
　　SET 已在 DerbyCON、Defcon、ShmooCon 和 Blackhat 等会议上进行讨论和介绍。该工具的下载量超过 200 万次，该工程工具包是渗透测试的标准，并得到安全社区的支持。SET 还出现在许多书籍中，例如由 TrustedSec 的创始人以及 Devon Kearns、Jim O'Gorman 和 Mati Aharoni 撰写的“Metasploit：渗透测试人员指南”。
　　Social Engineer Toolkit是免费的吗？
　　是的，所有官方版本都是免费的。
　　Social-Engineer Toolkit 是否适用于所有操作系统？
　　SET 适用于 Linux、MAC OS X 和 Microsoft 操作系统。
　　Social-Engineer Toolkit的典型用途是什么？
　　该集合的主要目的是改进和自动化许多社会工程攻击。此工具可以自动生成漏洞利用隐藏电子邮件或网页。
　　
　　sqlmap
　　sqlmap是一个开源工具，可以自动检测和利用 SQL 注入漏洞并接管数据库服务器。它包括一个强大的检测引擎，为终极渗透测试人员提供的许多利基功能，以及从数据库指纹识别、从数据库获取数据到访问底层文件系统以及通过输出在操作系统上执行命令的各种切换。
　　Sqlmap 是免费的吗？
　　是的，sqlmap 可以免费使用，并且可以在任何平台上与 Python 版本 2.6.x 和 2.7.x 一起即用
　　1. 全面支持 MySQL、Oracle、PostgreSQL、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、IBM DB2、SQLite、Firebird、Sybase、SAP MaxDB、HSQLDB 和 Informix 数据库管理系统。
　　2. 全面支持基于布尔盲注、基于时间盲注、基于错误、基于UNION查询、堆叠查询和带外的6种SQL注入技术。
　　3. 通过提供 DBMS 凭据、IP 地址、端口和数据库名称，它支持直接连接到数据库而无需通过 SQL 注入。
　　4. 包含对枚举用户、密码哈希、权限、角色、数据库、表和列的支持。
　　5. 包含密码哈希格式的自动识别，并支持使用基于字典的攻击来破解它们。
　　6. 包含对完全转储数据库表、一系列条目或根据用户选择的特定列的支持。用户还可以选择仅转储每列条目中的一系列字符。
　　7. 支持搜索特定数据库名称、跨所有数据库的特定表或跨所有数据库表的特定列。例如，这对于识别包含自定义应用程序凭据的表很有用，其中相关列的名称包含字符串，如 name 和 pass。
　　8. 支持在数据库软件为 MySQL、PostgreSQL 或 Microsoft SQL Server 时从数据库服务器底层文件系统下载和上传任何文件。
　　9. 当数据库软件为 MySQL、PostgreSQL 或 Microsoft SQL Server 时，支持在数据库服务器底层操作系统上执行任意命令并检索其标准输出。
　　10. 支持在攻击者机器和数据库服务器底层操作系统之间创建带外有状态 TCP 连接。根据用户的选择，该通道可以是交互式命令提示符、Meterpreter 会话或图形用户界面 (VNC) 会话。
　　11. 包含通过 Metasploit 的 Meterpreter getsystem 命令对数据库进程的用户权限提升的支持。
　　sqlmap 的典型用途是什么？
　　Sqlmap 是用 python 编写的，被认为是目前最强大和流行的 sql 注入自动化工具之一。给定一个易受攻击的 http 请求 url，sqlmap 可以利用远程数据库并进行大量黑客攻击，例如提取数据库名称、表、列、表中的所有数据等。这个黑客工具甚至可以读取和写入远程文件系统上的文件在一定条件下。sqlmap 就像 sql 注入的 Metasploit。
　　
　　sqlninja
　　sqlninja是一款用perl写的一个专门针对Microsoft SQL Server的sql注入工具。和市面上其他的注入工具不同，sqlninja没有将精力用在跑数据库上，而是侧重于获得一个shell。
　　它专注于在远程主机上运行 shell。一旦发现 SQL 注入，该工具就会自动执行利用过程。
　　SQL Ninja 是免费的吗？
　　是的！该工具的所有版本都是免费的。
　　SQL Ninja 是否适用于所有操作系统？
　　SQL Ninja 适用于 Linux 和 Mac OS X 操作系统。
　　SQL Ninja 的典型用途是什么？
　　当发现 SQL 注入漏洞时，网络专业人员最好使用此工具来帮助自动化接管数据库服务器的过程。如果您对这个工具感兴趣，那么您应该继续看一下 SQL Map。
　　
　　w3af
　　w3af是用于查找和利用 Web 应用程序漏洞的最流行、最灵活和最强大的工具之一。
　　它非常易于使用，并提供了数十种开发功能和网络评估插件。其他人称其为以网络为中心的 Metasploit。w3af 分为核心和插件两个主要部分。插件分为不同的类型，它们是发现、暴力、审计、规避、grep、攻击、输出和破坏。
　　w3af 是免费的吗？
　　该工具的所有版本都是免费的。
　　w3af 是否适用于所有操作系统？
　　它适用于 Windows、Linux 和 Mac OS X 操作系统。
　　w3af 的典型用途是什么？
　　这个目标的用途是创建一个框架，通过发现和利用所有 Web 应用程序漏洞来帮助用户保护 Web 应用程序。
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　　抓取网页数据工具 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