excel抓取多页网页数据(SQLServer的逻辑应用之分页分页逻辑设计(组图))
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　　在 Azure Logic App 中使用分页获取更多数据、项目或记录本文内容
　　使用连接器操作检索 Azure 逻辑应用中的数据、项目或记录时，结果集可能很大，以至于操作无法同时返回所有结果。某些操作的结果数量可能会超过连接器的默认页面大小。在这种情况下，操作将只返回第一页结果。例如，SQL Server 连接器的“获取行”操作的默认页面大小为 2048，但它可能会因其他设置而异。
　　某些操作允许启用分页设置以使逻辑应用能够检索更多结果（最多达到分页限制），但这些结果将在操作完成时作为单个消息返回。使用分页时，您必须指定一个阈值，即您希望操作返回的目标结果数。在达到指定的阈值之前，该操作将继续检索结果。如果项目总数小于指定的阈值，则操作将检索所有结果。
　　启用分页设置将根据连接器的页面大小检索结果页面。这种行为意味着获得的结果数量有时会超过指定的阈值。例如，当使用支持分页设置的 SQL Server 的“Get Row”操作时：
　　以下只是部分连接器，其特定操作可能会超出默认页面大小：
　　先决条件启用分页
　　要确定逻辑应用程序设计器中的操作是否支持分页，请检查“分页”设置中的操作设置。此示例说明如何在 SQL Server 的“获取行”操作中启用分页。
　　选择操作右上角的省略号（...）按钮，然后选择“设置”。
　　
　　如果操作支持分页，则会显示“分页”设置。
　　将“排序”设置从“关”更改为“开”。在“阈值”属性中，指定一个整数值作为您希望操作返回的目标结果数。
　　
　　准备好后，选择“完成”。
　　工作流定义-分页
　　当为支持分页的操作启用分页时，逻辑应用的工作流定义将在操作的“runtimeConfiguration”属性中收录“paginationPolicy”属性和“minimumItemCount”属性，例如：
　　"actions": {
"HTTP": {
"inputs": {
"method": "GET",
"uri": "https://www.testuri.com"
},
"runAfter": {},
"runtimeConfiguration": {
"paginationPolicy": {
"minimumItemCount": 1000
}
},
"type": "Http"
}
},
　　得到支持
　　如果您有任何问题，请访问 Azure 逻辑应用程序上的 Microsoft 问答页面。
　　此页面有用吗？
　　无论
　　谢谢。
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　　excel抓取多页网页数据(
如何用PowerBI批量采集多个网页的数据(图))
　　
　　之前介绍PowerBI数据采集的时候，举了一个从网页中获取数据的例子，但是当时只爬取了一页数据。本文文章介绍了如何使用PowerBI为页面批量采集多个数据。（Excel中的电源查询同样可以操作）
　　本文以招联招聘网站为例，采集发布上海招聘信息。
　　以下是详细步骤：
　　(一）解析URL结构
　　打开智联招聘网站，搜索上海工作地点数据，
　　
　　向下滚动页面到底部，找到显示页码的地方，点击前三页，网址如下，
　　%e4%b8%8a%e6%b5%b7&sm=0&sg=fe782ca83bfa4b018d27de559d0a5db0&p=1
　　%e4%b8%8a%e6%b5%b7&sm=0&sg=fe782ca83bfa4b018d27de559d0a5db0&p=2
　　%e4%b8%8a%e6%b5%b7&sm=0&sg=fe782ca83bfa4b018d27de559d0a5db0&p=3
　　可以看到最后一个数字是页码的ID，是一个控制分页数据的变量。
　　(二）使用PowerBI采集第一页数据
　　打开PowerBI Desktop，从网页中获取数据，在弹出的窗口中选择【高级】，根据上面分析的URL结构，在第一行输入除最后一个页码ID外的URL，将页码输入第二行。
　　
　　从 URL 预览中可以看出，上面两行中的 URL 已经自动合并在一起了；这里单独输入只是为了更清楚地区分页码变量，其实也可以直接输入完整的URL。
　　（如果页码变量不是最后一位，而是在中间，URL应该分三行输入）
　　点击确定后，出来了很多表，
　　
　　从这里可以看出智联招聘网站上的每一个职位信息都是一个表格，不用管它，任意选择一个表格，比如勾选Table0，点击Edit进入Power Query编辑器。
　　在PQ编辑器中，直接删除[source]后的所有步骤，然后展开数据，删除前面几列的数据。
　　
　　这样，第一页采集的数据就过来了。然后把这个页面的数据整理一下，删除无用信息，添加字段名称，可以看到一页有60条招聘信息。
　　这里处理完第一页的数据后，再进行采集的其他页时，排序后的数据结构与第一页的数据结构相同。采集的数据可以直接使用；它不会在这里排序。没关系，你可以等到采集所有的网页数据整理在一起。
　　如果要大量抓取网页数据，为了节省时间，可以不用整理第一页的数据，直接进入下一步。
　　(三） 根据页码参数设置自定义函数
　　这是最重要的一步。
　　还是刚才第一页数据的PQ编辑器窗口，打开【高级编辑器】，在let前输入：
　　(p 作为数字) 作为表 =>
　　
　　并在第一行的网址中将&后面的“1”改成let后（这是第二步使用高级选项分两行输入网址的好处）：
　　(Number.ToText(p))
　　更改后，[Source] 的 URL 变为：
　　";sm=0&sg=fe782ca83bfa4b018d27de559d0a5db0&p="&(Number.ToText(p)))),
　　确定后，刚才第一页数据的查询窗口直接变成了自定义函数的输入参数窗口，Table0表格也变成了函数的样式。为了更直观，将此函数重命名为 Data_Zhaopin。
　　至此，自定义功能完成。p是函数的变量，用来控制页码。只需输入一个数字，例如 7，就会捕获第 7 页的数据。
　　
　　输入参数一次只能抓取一个网页。如果要批量抓取，则需要进行以下步骤。
　　(四） 批量调用自定义函数
　　首先使用一个空查询来创建一个数字序列。如果要抓取前100页数据，创建一个1到100的序列，在空查询中输入
　　={1..100}
　　按 Enter 生成 1 到 100 的序列，然后将其转换为表格。gif操作图如下：
　　
　　然后调用自定义函数，
　　
　　在弹出的窗口中，点击【函数查询】下拉框，选择你刚刚创建的自定义函数Data_Zhaopin，其他的都是默认的。
　　
　　点击确定开始批量抓取网页，因为100页数据比较大，需要5分钟左右。这也是我第二步预组织数据的结果，导致爬行速度变慢。展开这张表，就是这100页的数据，
　　
　　至此，100页兆联招聘信息批量抓取完成。上面的步骤好像很多。其实掌握之后，大概10分钟就可以搞定。最大块的时间仍然是最后一步。数据采集​​的过程相对耗时。
　　网页的数据不断更新。完成以上步骤后，在PQ中点击刷新，即可随时一键提取实时数据，一次搞定，终身受益！
　　以上主要使用PowerBI中的Power Query功能，同样可以在Excel中进行可以使用PQ功能的操作。
　　当然，PowerBI 并不是专业的爬虫工具。如果网页比较复杂或者有反爬虫机制，还是要使用专业的工具，比如R或者Python。在使用PowerBI批量抓取某个网站的数据之前，先尝试一页采集。如果可以采集，那就用上面的步骤。如果 采集 没有到达，则不再有任何延迟。
　　现在打开 PowerBI 或 Excel 并尝试抓取您感兴趣的 网站 数据。 查看全部

　　excel抓取多页网页数据(Excel教程Excel函数Excel表格制作Excel2010Excel实用技巧Excel视频教程)
　　关于如何抓取网上信息，有时我们经常会在网上看到很多表格数据，有的不能直接复制粘贴到文档或Excel表格中，有的可以复制但是格式会很混乱，如果信息量大，修改格式是个大工程。
　　比如之前有同学在网上看到一张数据表：
　　如果我们直接复制，表格格式很难复制，特别是对于一些每天都在变化的数据，数据无法同步更新。
　　因此，我们可以对网页的数据使用Excel表格，导入网页的链接，实现表格数据的爬取，自动同步更新表格数据
　　首先我们需要复制表格数据所在网页的链接
　　然后打开 Excel 表格。
　　注意：Excel 电子表格需要 2016 或更高版本。
　　在功能栏中找到数据项，选择new query，然后从其他来源中选择：from 网站
　　然后粘贴我们刚刚复制的数据所在网页的链接，然后按确定
　　一段时间后，网页上的所有表格数据都会自动获取。我们找到我们需要获取的数据表，然后点击加载到Excel表格中。
　　加载到Excel表格后，我们可以编辑外部数据和调整其他参数
　　因为是直接获取外部链接数据，如果外部数据发生变化，我们也可以设置自定义数据更新。
　　在表格属性设计中找到刷新选项的视图链接属性，然后可以自定义一些自动更新时间。
　　下面的动态图演示：
　　同时，我们可以直接复制到Word文档中，有选择地粘贴，保留原来的格式，然后也可以与Excel和网页数据同步更新。 查看全部

　　excel抓取多页网页数据(
2017年08月05日10:57:48作者liumengchengPython实现抓取网页生成Excel文件)
　　Python爬取网页生成Excel文件的例子
　　更新时间：2017-08-05 10:57:48 作者：liumengcheng
　　本文文章主要介绍使用Python抓取网页生成Excel文件的方法，涉及PyQuery模块的使用以及Excel文件的相关操作技巧。有需要的朋友可以参考以下
　　本文介绍如何使用 Python 抓取网页生成 Excel 文件。分享给大家，供大家参考，如下：
　　Python爬取网页，主要使用PyQuery，这个和jQuery用法一样，超级棒
　　示例代码如下：
　　下一步是用Notepad++打开company.csv，然后将其转换为ANSI编码格式，并保存。然后用Excel软件打开这个csv文件并保存为Excel文件
　　更多对Python相关内容感兴趣的读者可以查看本站专题：《Python操作Excel表格技巧总结》、《Python文件及目录操作技巧总结》、《Python文本文件操作技巧总结》 》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧总结》和《Python入门及进阶经典教程》
　　希望这篇文章对你的 Python 编程有所帮助。 查看全部

　　excel抓取多页网页数据(excel如何实现多页网页数据抓取？记得看文章尾部提供的视频教程)
　　excel抓取多页网页数据，适合深度用户，往往这类型的用户都不是单身狗，可以深挖一些excel知识对升职加薪有好处！历史数据上传方式都不统一，导致统计结果相差很大！excel如何实现多页网页数据抓取？记得看文章尾部提供的视频教程！获取多页网页数据，excel抓取多页网页数据，可以分为最基础的字段收集和对关键字进行数据挖掘，以此实现数据的实时变化.下面一步步讲解。
　　一、数据收集
　　1、数据收集步骤
　　2、excel数据分析步骤首先在excel选择好爬取网站及原始数据，进行数据的测试，需要安装相应的数据抓取工具，按照自己电脑上安装的相应工具类型开始录制自己电脑上对excel进行数据抓取。
　　二、excel数据分析
　　1、数据分析1.
　　1、数据字段，
　　2、数据可视化①数据可视化步骤①②筛选分析③更新分析
　　3、数据构造①基础数据构造
　　1）cnh
　　2）中国地区两三月上传数据筛选
　　3、数据存储数据存储①数据存储①各页上传数据存储②各页组合存储⑤各页筛选分析筛选分析（select*from表名leftjoin表名where表名='上传表'）完整代码可下载获取，
　　首先，excel能够做出这么强大的数据分析工具，肯定是有它的优势，可以进行数据分析。不过，并不是说用excel做分析就比用python,pandas这些语言更加高大上，python这些编程语言可以通过几行代码就可以实现超过excel的大部分功能，当然如果你有兴趣，可以花一个星期学习一下python基础语法，也许可以感受到excel真实的强大！。 查看全部

　　excel抓取多页网页数据(Excel中的Powerquery可以同样操作(一)(组图))
　　之前介绍PowerBI数据采集的时候，举了一个从网页中获取数据的例子，但是当时只爬取了一页数据。本文文章介绍了如何使用PowerBI为页面批量采集多个数据。（Excel中的电源查询同样可以操作）
　　本文以招联招聘网站为例，采集发布上海招聘信息。
　　以下是详细步骤：
　　(一)分析URL结构
　　打开智联招聘网站，搜索工作地点在上海的数据，
　　向下滚动页面到底部，找到显示页码的地方，点击前三页，网址如下，%e4%b8%8a%e6%b5%b7&sm=0&sg=fe782ca83bfa4b018d27de559d0a5db0&p=1
　　%e4%b8%8a%e6%b5%b7&sm=0&sg=fe782ca83bfa4b018d27de559d0a5db0&p=2
　　%e4%b8%8a%e6%b5%b7&sm=0&sg=fe782ca83bfa4b018d27de559d0a5db0&p=3
　　可以看到最后一个数字是页码的ID，是一个控制分页数据的变量。
　　(二)使用PowerBI采集第一页数据
　　打开PowerBI Desktop，从网页中获取数据，在弹出的窗口中选择【高级】，根据上面分析的URL结构，在第一行输入除最后一个页码ID外的URL，将页码输入第二行。
　　从 URL 预览中可以看出，上面两行中的 URL 已经自动合并在一起了；这里单独输入只是为了更清楚地区分页码变量，其实也可以直接输入完整的URL。
　　（如果页码变量不是最后一位，而是在中间，则应分三行输入网址）
　　点击确定后，出来了很多表，
　　从这里可以看出智联招聘网站上的每一个职位信息都是一个表格，不用管它，任意选择一个表格，比如勾选Table0，点击Edit进入Power Query编辑器。
　　在PQ编辑器中，直接删除[source]后的所有步骤，然后展开数据，删除前面几列的数据。
　　这样，第一页采集的数据就过来了。然后把这个页面的数据整理一下，删除无用信息，添加字段名称，可以看到一页有60条招聘信息。
　　这里处理完第一页的数据后，继续到采集的其他页时，排序后的数据结构与第一页的数据结构相同，采集的数据可以直接使用；这里不做排序也没关系，可以等到采集所有网页数据排序在一起。
　　如果要大量抓取网页数据，为了节省时间，可以不用整理第一页的数据，直接进入下一步。
　　(三)根据页码参数设置自定义功能
　　这是最重要的一步。
　　还是刚才第一页数据的PQ编辑器窗口，打开【高级编辑器】，在let前输入：(p as number) as table =>
　　并将第一行的URL中&后的“1”改成let后（这是第二步使用高级选项分两行输入URL的好处）：(Number.ToText(p))
　　更改后，[Source] 的 URL 变为：";sm=0&sg=fe782ca83bfa4b018d27de559d0a5db0&p="&(Number.ToText(p)))),
　　确定后，刚才第一页数据的查询窗口直接变成了自定义函数的输入参数窗口，Table0表格也变成了函数的样式。为了更直观，将此函数重命名为 Data_Zhaopin。
　　至此，自定义功能完成。p是函数的变量，用来控制页码。只需输入一个数字，例如 7，就会捕获第 7 页的数据。
　　输入参数一次只能抓取一个网页。如果要批量抓取，则需要进行以下步骤。
　　(四)批量调用自定义函数
　　首先使用一个空查询来创建一个数字序列。如果要抓取前100页数据，创建一个1到100的序列，在空查询中输入
　　={1..100}
　　按 Enter 生成 1 到 100 的序列，然后将其转换为表格。gif操作图如下：
　　然后调用自定义函数，
　　在弹出的窗口中，点击【函数查询】下拉框，选择刚刚创建的自定义函数Data_Zhaopin，其他的就默认了。
　　点击确定开始批量抓取网页，因为100页数据比较大，需要5分钟左右。这也是我第二步预组织数据的结果，导致爬行速度变慢。展开这张表，就是这100页的数据，
　　至此，100页兆联招聘信息批量抓取完成。上面的步骤好像很多。其实掌握之后，大概10分钟就可以搞定。最大块的时间仍然是最后一步。数据采集​​的过程相对耗时。
　　网页的数据不断更新。完成以上步骤后，在PQ中点击刷新，即可随时一键提取实时数据，一次搞定，终身受益！
　　以上主要是使用PowerBI中的Power Query功能，同样可以在Excel中进行可以使用PQ功能的操作。
　　当然，PowerBI 并不是专业的爬虫工具。如果网页比较复杂或者有反爬虫机制，还是要使用专业的工具，比如R或者Python。在使用PowerBI批量抓取某个网站的数据之前，先尝试一页采集。如果可以采集，那就用上面的步骤。如果 采集 没有到达，就不会再有延迟。
　　现在打开 PowerBI 或 Excel 并尝试抓取您感兴趣的 网站 数据。 查看全部

　　excel抓取多页网页数据(Excel和python的异同点，你知道几个？（上）)
　　大家好~
　　Excel和python是目前比较流行的两种数据分析处理工具，两者有很多共同点，也有很大的不同。
　　今天我们就来看看爬取网页数据。两者有什么相同点和不同点。
　　上图为证监会相关信息。我们需要提取其中的表格数据，分别使用Excel和python。
　　电子表格
　　Excel 提供了两种获取网页数据的方法。第一个是 data-self-网站 函数，第二个是 Power Query。
　　方法一
　　首先点击【数据】—【来自网站】，如下图：
　　在弹出的界面中，输入获取的URL后，点击“Go”，然后点击“Import”。
　　程序运行几秒钟后（需要一定的时间），网页数据被捕获到Excel中。
　　不太理想的是，这种方法 Excel 捕获了网页上的所有文本，包括不相关的数据。下图中上方的文字需要手动删除。
　　方法二
　　Power Query 自带 Excel2016 及以上版本。低于 16 的版本需要手动下载和安装 Power Query。
　　点击【数据】-【新建查询】-【来自其他来源】-【来自网页】，在弹出的界面中输入网址，点击确定。
　　然后将网页上的表格加载到Power Query中，双击表格0，点击“关闭并上传”，将完整的数据表格加载到Excel表格中。
　　这种方法与第一种方法不同：
　　第一种方法直接将网页内容以文本形式复制到Excel中。第二种方法是使用动态链接方法。如果原创网页表格的值发生变化，只需刷新查询，Excel中的数据也会相应刷新。不需要采集两次，而且在效率方面，第二种方法比第一种方法要好。
　　Python
　　从铺天盖地的广告中，我们可以看出Python目前的流行程度。作为一种编程语言，它比Java、C、C++等其他语言要简单得多，也更容易上手。此外，语言兼容性也非常高。，代码简洁优雅。
　　如果使用python爬取上述网页，只需要三行代码，如下图所示：
　　没有BS4、xpath等网页解析方法。Pandas 提供了 read_html 的功能，可以直接获取网页数据。
　　与Excel相比，python的优势在于它的效率和方便。
　　多页数据采集
　　以上只限于抓取一个网页、单表的数据，那么如何获取多页的数据呢？
　　下图中共有50页翻页。万一都被抓了怎么办？
　　在得到它之前，我们需要对网页进行简单的分析，也就是找出每个网页之间的规则：
　　观察前几个网页，我们可以发现每次翻页的唯一区别就是数字标签，在上图中用红色数字标记。
　　明确规则后，使用循环依次抓取50页数据。
　　与抓取单个网页不同，这里增加了一个for循环，同时增加了程序的运行时间。可以发现python爬取50个页面需要0.36分钟（约21秒）。其实Excel Power Query也支持多页数据的获取，但是效率极低，耗时长。这里就不展示了，有兴趣的朋友可以自行研究。
　　概括
　　不同的软件，不同的使用场景，可以说python在爬取网页方面的优势大于Excel，但Excel的灵活性不如python。你怎么认为？ 查看全部

　　excel抓取多页网页数据(【知识点】什么是IF(RIGHT)公式中的引号内有)
　　假设你的号码在A列，公式如下
　　=IF(RIGHT(A1,9)="AAAAAAAAA","",A1)
　　公式中的引号中有9个A，可以换成你想要的数据。同时把公式中的9改成你改的位数，然后下拉复制这个公式。操作后，数据就是你想要提取的。
　　如果要批量提取，最好用VBA处理。
　　每个独立的搜索引擎都有自己的网络爬虫（蜘蛛）。蜘蛛跟踪网页中的超链接，不断地抓取网页。抓取到的网页称为网页快照。因为超链接在互联网上的应用非常普遍，理论上从一定范围的网页开始，可以采集到绝大多数网页。·处理网页 搜索引擎抓取到一个网页后，需要进行大量的预处理工作来提供检索服务。其中，最重要的是提取关键词并创建索引文件。其他包括去除重复网页、分词（中文）、判断网页类型、分析超链接以及计算网页的重要性/丰富度。
　　在浏览器上
　　工具 --> Internet 选项
　　在隐私方面，有一个自动完成功能，您不需要使用它。
　　临时清除方法：
　　在搜索框中双击，会显示你搜索过的内容，按键盘方向键选择，按Delete键删除，等等。
　　首先是确保您的 网站 被 收录 搜索到
　　还有，你的关键词很受欢迎吗？如果太火了，就算你是收录也很难翻到那个页面
　　&
　　移位+7
　　EXCEL中搜索到的关键词内容如何分类-~~
　　…… 在自动过滤中，找到文本过滤或自定义，选择收录，输入你想要的尾数
　　如何在EXCEL中对搜索到的关键词内容进行分类~~
　　…… =IF(ISERR(FIND("Electronic",A1)),"",A1) 如果要去除空值，使用数组函数，设置A1中的数据： A5 ，然后在 B1 中输入： =INDEX(A:A,SMALL(IF(NOT(ISERR(FIND("Electronic",$A$1:$A$5))),ROW($A$1:$ A $5),4^8),ROW(A1)))CTRL+SHIFT+Enter 下拉公式
　　如何将EXCEL中搜索到的关键词内容提取到另一个EXCEL？-~~
　　…… 假设你的号码在A列，公式如下 =IF(RIGHT(RIGHT(A1,9)="AAAAAAAAA","",A1) 引号里有9个A公式，可以替换同时把公式中的9改成你改过的位数，然后下拉复制这个公式，操作后有数据的就是你要提取的数据.如果要批量提取，最好用VBA来处理。
　　如何在excel中搜索关键字-~~
　　…… 很多人不知道如何在excel中搜索和查找关键字。其实很简单。小编示范，希望对你有所帮助。如果你觉得这篇文章写得好，请为这篇文章投上一票。谢谢你。打开文件的方法/步骤。将鼠标放在表格中。按键盘上的 ctrl+F。打开搜索...
　　求，excel中如何查询所有收录关键词的内容-~~
　　…… 输入 =IF(ISERROR(VLOOKUP(Sheet2!$A1,Sheet1!$A:$A,1,0)), "",Sheet2!A1),Formula 向右拖动
　　如何在excel中查找关键字-~~
　　…… 你是哪个版本的EXCEL？？我在office2007中用它重新开始---搜索---范围选择里面-选择工作簿，这样你搜索的内容是全部而不是一个表格，希望可以帮助你
　　如何用我想要的关键字在EXCEL中搜索其中一栏--~~
　　…… 搜索EXCEL 中某一列所需的关键字可以使用条件格式来实现。方法步骤如下： 1、打开需要操作的EXCEL表格，选择一列需要查找的单元格，如A列，然后点击【条件格式】-【高亮单元格规则]-[文本收录] 在“开始”选项卡中。2、 在弹出窗口对应的文本框中输入要搜索的关键字，然后单击确定。. 3、 返回EXCEL表，发现在EXCEL中搜索其中一列所需的关键字操作完成。
　　EXCEL如何搜索“关键词”找出姓名关键词进行搜索~~
　　…… 表格顶部有编辑点，有搜索。输入您想要的名称。搜索必须是您当前页面底部想要的内容。
　　excel表格中如何过滤搜索关键词-~~
　　…… 按照下面的步骤，希望这是你需要的结果
　　如何将excel表格中的关键词整行复制到其他地方~~
　　…… 你说的不是很清楚。有没有把关键词所在行的内容复制到其他地方，没说复制到哪里。如果是复制到WORD，可以左键点击关键词所在行的行标签，然后点击复制。打开 WORD 并选择粘贴。我想知道我是否可以帮助你。 查看全部

　　excel抓取多页网页数据(“WebScraper”插件制作了第一个爬虫程序（Element）)
　　在上一篇文章中，我们使用了“Web Scraper”插件来制作我们的第一个爬虫。() 今天，我们将升级我们的爬虫程序，以同时抓取网页的多个元素并抓取二级页面的信息。
　　在开始之前，我们需要了解元素集（Element）的概念，元素集是一个收录多个元素（带类）的集合，如果你在捕获信息时需要采集不同类型的元素而不是想要不同类型的元素 如果你混淆了它们，你必须使用元素集。
　　一、首先我们创建一个新的站点地图
　　1.打开网页，按F12打开控制台，打开控制台点击“Web Scraper”，点击“创建新站点地图”创建新站点地图，点击“创建站点地图”创建新站点.
　　
　　2.然后在“站点地图名称”中输入自定义的站点地图名称，在“起始网址”中输入目标网址（编辑进入我的知乎“我关注的人”页面），点击创建确认按钮的站点地图。
　　
　　二、创建一个新的选择器
　　1.点击“添加新选择器”来创建一个新的选择器。
　　
　　2. 新建一个Element类型的选择器，勾选Multiple选项按钮，然后点击“Select”开始选择和抓取元素。
　　
　　三、 获取元素集
　　1.如图，将鼠标悬停在元素集边界的位置，等待绿框内收录一个用户的所有信息采集，点击鼠标左键将此用户信息作为元素集。
　　
　　2. 同理，选择第二个用户的元素集，程序会自动确定所有相同类型的元素集并锁定为红色，然后点击“完成选择”。最后点击Save Selector保存爬虫规则。
　　
　　四、保存爬虫规则后，需要创建二级选择器。
　　1. 点击刚刚创建的爬虫规则“关注”。
　　
　　2.进入_root/following路径后，点击“添加新选择器”，新建一个二级选择器。
　　
　　3.将此二级选择器命名为“用户名”，注意不要勾选此处的多个按钮。当你点击选择按钮采集元素时，你会发现只能在黄色框内进行选择，这是因为刚才一级选择器已经选择了元素集的范围。让我们点击黄色框中的用户名，然后
　　
　　4. 然后我们用同样的方法点击“添加新选择器”，然后新建一个名为“desc”的二级选择器，点击“选择”，选择用户的个人描述信息，
　　
　　五、开始采集数据
　　1.二级选择器的设置保存后，点击“_root”返回根节点。
　　
　　2.点击“数据预览”可以预览数据的结果采集。
　　
　　
　　3.为了方便理解，我们还可以点击插件中的“Selector graph”查看我们的选择器和二级选择器的数据结构。
　　
　　
　　选择器和二级选择器的数据结构
　　六、 抓取二级页面
　　1. 我们以上市公司公告为抓取对象，尝试抓取二级页面的信息。首先，我们新建一个站点地图，并将我们准备的列表页面的URL设置为采集上市公司公告（编辑选择了“贵州茅台”的页面，金融股票网站 "Xueqiu") 作为“起始 URL”。
　　
　　2.接下来，我们要定义我们想要采集的元素集
　　需要注意的是，雪球个股页面的“公告”栏需要鼠标点击才能切换，所以“公告”的类型应选择为“元素点击”。创建一个新的选择器，其类型为 Element Click 并随意命名为“notice click”。
　　首先，我们想让爬虫程序模拟鼠标点击“公告”栏，点击“点击选择器”的“选择”选择鼠标点击的位置，然后将鼠标移动到“公告”栏，单击，然后单击“完成选择！”保存鼠标单击的位置。然后勾选“多个”勾选按钮，勾选“丢弃点击前可用的初始元素”按钮。
　　
　　3.接下来，点击“Selector”的“Select”，开始选择要获取的元素集。注意，在开始选择元素集之前，必须先用鼠标点击网页上的“公告”，才能将网页切换到公告栏，开始选择！选择元素集时，当公司公告在整个选择框内时，用鼠标单击，然后用同样的方法选择第二个元素集，程序会自动确定所有相同类型的元素集并锁定红色，然后单击“完成选择”。最后点击Save Selector保存爬虫规则。
　　
　　4.接下来我们将创建二级选择器。
　　点击notice点击进入_root/notice点击路径，点击“添加新选择器”创建二级选择器。我们以上市公司公告的标题作为第一个二级选择器要抓取的内容。
　　
　　5.第二个二级选择器，我们要采集公司公告PDF文件的网址，也就是二级页面的链接。注意这个二级选择器的Type应该选择“Link”，然后点击“Select”，点击元素集中的超链接（我选择的网页叫“网页链接”）。
　　
　　6.返回根目录，点击“数据预览”预览采集的结果，点击“站点地图”的“开始抓取”开始抓取数据，程序运行后，数据抓取将结果显示在控制台上。在控制台点击“Sitemap”中的“Export data as CSV”，将抓取到的结果保存为excel可以打开的CSV格式，方便以后的信息存储和数据挖掘。
　　
　　7.打开刚才保存的CSV文件，可以看到我们要抓取的二级页面上市公司公告的PDF文件地址已经在抓取结果中了，我们可以复制这些抓取文件的地址，可以使用迅雷等下载软件批量下载上市公司公告，以便进一步分析。
　　
　　下一篇文章，我们将继续讲网络爬虫进阶教程，不规则分页的信息抓取以及网站反爬虫的对策。
　　粉丝福利：关注公众号“晨宇程序员学习笔记”，在公众号对话框回复关键词“爬虫”，小编会给你“用Python编写网络爬虫”的下载地址！
　　-结尾-
　　过往回顾 查看全部

　　excel抓取多页网页数据(
如何查看二级页面(详情页)的三连数据？-八维教育)
　　
　　
　　如果这样做，实际上可以抓取所有已知的列表数据，但本文的重点是：如何抓取二级页面（详细信息页面）的三元组数据？
　　做了这么多爬虫，你可能已经发现，Web Scraper的本质就是模拟人的操作，达到爬取数据的目的。
　　那么我们平时如何查看二级页面（详情页）呢？其实直接点击标题链接即可跳转：
　　
　　Web Scraper为我们提供了点击链接跳转的功能，即Type为Link的选择器。
　　感觉有点抽象？让我们通过示例进行比较以理解。
　　首先，在这种情况下，我们得到了标题的文本，此时的选择器类型为Text：
　　
　　当我们想要获取一个链接时，我们必须创建另一个选择器。选中的元素是一样的，但是Type是Link：
　　
　　创建成功后，我们点击Link type选择器，输入，然后创建相关选择器。下面我录了个动图，注意我鼠标突出显示的导航路由部分，可以很清楚的看到这几个选择器的层次关系：
　　
　　4.创建详情页子选择器
　　当您点击链接时，您会发现浏览器会在一个新的Tab页中打开详情页，但是在列表页上打开了Web Scraper选择窗口，您无法跨页面选择所需的数据。
　　处理这个问题也很简单。可以复制详情页的链接，复制到列表页所在的Tab页，按回车重新加载，这样就可以在当前页面选中了。
　　
　　我们在 Link 类型的选择器中创建了更多的选择器。这里我选择了4个数据，比如点赞数、硬币数、采集数和分享数。这个操作也很简单，这里就不赘述了。
　　
　　所有选择器的结构图如下：
　　
　　我们可以看到video_detail_link节点收录了4个二级页面（detail pages）的数据。至此，我们的子选择器已经全部建立。
　　5.获取数据
　　终于到了激动人心的部分，我们即将开始爬取数据。但是在爬行之前，我们需要把等待时间调大一点，默认时间是2000ms，我这里改成了5000ms。
　　
　　你为什么这么做？看下图你就明白了：
　　
　　首先，每次打开二级页面，都是一个全新的页面。这时候浏览器加载网页需要时间；
　　其次，我们可以观察到要抓取的点赞量等数据。页面刚加载时，它的值为“--”，过一会就变成一个数字。
　　所以，我们只等5000ms，等页面和数据加载完毕后，一起爬取。
　　配置好参数后，我们就可以正式抓取下载了。下图是我抓到的部分数据，特此证明这个方法有用：
　　
　　6.总结
　　本教程可能有点困难。我将分享我的站点地图。如果在制作时遇到问题，可以参考我的配置。我在第六个教程中详细讲解了SiteMap导入的功能。可以一起吃。：
　　{"_id":"bilibili_rank","startUrl":["https://www.bilibili.com/ranking/all/1/0/3"],"selectors":[{"id":"container","type":"SelectorElement","parentSelectors":["_root"],"selector":"li.rank-item","multiple":true,"delay":0},{"id":"title","type":"SelectorText","parentSelectors":["container"],"selector":"a.title","multiple":false,"regex":"","delay":0},{"id":"author","type":"SelectorText","parentSelectors":["container"],"selector":"a span","multiple":false,"regex":"","delay":0},{"id":"play_amount","type":"SelectorText","parentSelectors":["container"],"selector":".detail > span:nth-of-type(1)","multiple":false,"regex":"","delay":0},{"id":"danmu_amount","type":"SelectorText","parentSelectors":["container"],"selector":"span:nth-of-type(2)","multiple":false,"regex":"","delay":0},{"id":"video_detail_link","type":"SelectorLink","parentSelectors":["container"],"selector":"a.title","multiple":false,"delay":0},{"id":"coin","type":"SelectorText","parentSelectors":["video_detail_link"],"selector":"span.coin","multiple":false,"regex":"","delay":0},{"id":"collect","type":"SelectorText","parentSelectors":["video_detail_link"],"selector":"span.collect","multiple":false,"regex":"","delay":0},{"id":"share","type":"SelectorText","parentSelectors":["video_detail_link"],"selector":"span.share","multiple":false,"regex":"[0-9]+","delay":0},{"id":"num","type":"SelectorText","parentSelectors":["container"],"selector":"div.num","multiple":false,"regex":"","delay":0},{"id":"like","type":"SelectorText","parentSelectors":["video_detail_link"],"selector":".ops span.like","multiple":false,"regex":"","delay":0}]}
　　一旦掌握了二级页面的抓取方式，三级、四级页面就没有问题了。因为套路都是一样的：先创建Link选择器，然后抓取Link选择器指向的下一页数据，我就不一一演示了。
　　
　　今天我们也来聊聊Web Scraper的翻页技巧。
　　此更新的灵感来自一位读者。他想用网页爬虫抓取一个寻呼机分页的页面，但是发现我之前介绍的寻呼机翻页方法不起作用。我研究了一下，发现我错过了一个非常常见的翻页场景。
　　在网页爬虫翻页-翻页的文章中，我们讲过如何使用Element Click选择器模拟鼠标点击分页器进行翻页，但在豆瓣TOP 250上放同样的方法，翻时页面到达第二页，抓取窗口会自动退出，无法抓取数据。
　　其实最主要的原因是我没有明确说明这个方法的适用边界。
　　通过元素点击在分页器上点击翻页仅适用于网页不刷新的情况。我举了一个蔡徐坤在传呼机文章的微博评论的例子。翻页时网页不刷新：
　　仔细看下图，链接变了，但是刷新按钮没变，说明网页没有刷新，但是内容变了
　　
　　在豆瓣TOP 250网页上，每次翻页都会重新加载网页：
　　仔细看下图，网页在链接变化时刷新，并且有明显的加载圆圈动画。
　　
　　其实这个原理从技术规范中已经很好的解释了：
　　-当URL链接为#字符且数据发生变化时，网页不会刷新；
　　-当链接的其他部分发生变化时，页面会刷新。
　　当然，这只是随便提一下，有兴趣的同学可以去这个链接学习，不感兴趣的可以跳过。
　　1.创建站点地图
　　本文文章将讲解如何使用Web Scraper抓取翻页时会刷新页面的pager网站。
　　对于这个网页，我们选择了网站-豆瓣电影TOP250，这是第一个练习爬虫的：
　　像这种网站，我们需要使用Link选择器来帮助我们翻页。我们在上一节中介绍了 Link 标签。我们可以使用这个标签跳转到一个网页并从另一个网页抓取数据。这里我们使用Link标签跳转到下一页分页网站。
　　首先我们使用Link选择器选择下一页按钮，具体配置如下图所示：
　　
　　这里有一个特殊的地方：Parent Selectors——父选择器。
　　我们以前从未接触过这个选择框的内容。Next_page 这次将有两个父节点——_root 和 next_page。按键盘上的 shift 键，然后单击鼠标选择多个选项。先按我说的做，以后再做。解释这样做的原因。
　　保存next_page选择器后，在同级下创建一个容器节点来抓取电影数据：
　　
　　这里注意：页面选择器节点next_page和数据选择器节点容器在同一层级，两个节点都有两个父节点：_root和next_page：
　　
　　因为重点是网页爬虫翻页技巧，所以我只简单的抓取了一下我抓取的数据的标题和排名：
　　
　　然后我们点击Selector图查看我们写的爬虫结构：
　　
　　可以清晰的看到这个爬虫的结构，可以无限嵌套：
　　
　　点击Scrape，尝试爬取，你会发现所有的数据都爬下来了：
　　
　　2.分析原理
　　按照上面的过程，你可能还是会一头雾水。数据被捕获了，但是为什么这个操作可能呢？为什么 next_page 和 container 处于同一级别？为什么他们同时选择两个父节点：_root 和 next_page？
　　麻烦的原因是我们在逆向说话，从结果逆向步骤；下面我们就从正面思考来一步步讲解。
　　首先我们要知道我们爬取的数据是一个树状结构。_root 代表根节点，也就是我们抓取的第一个网页。我们应该在这个网页上选择什么？
　　
　　1.一个是下一页的节点，本例中是Link选择器选择的next_page
　　2. 一个是数据节点，在这个例子中是元素选择器选择的容器
　　因为next_page节点会跳转，所以会跳转到第二页。除数据不同外，第二页与第一页结构相同。为了继续跳转，我们必须选择下一页。为了捕获数据，我们必须选择数据节点：
　　
　　如果我们逆向箭头，就会发现真相就在眼前。next_page 的父节点不就是_root 和next_page 吗？容器的父节点也是_root和next_page！
　　
　　到这里基本就真相大白了，不明白的同学可以多看几遍。和 next_page 一样，我调用自己的表单。编程递归中有一个术语。在计算机领域也是一个比较抽象的概念。有兴趣的同学可以自行搜索。 查看全部

　　excel抓取多页网页数据(获取Excel高手都在用的“插件合集+插件使用小技巧”！)
　　获取所有Excel高手都在使用的《插件集+插件使用技巧》！
　　突发奇想，在知乎中搜索Excel，想学习一些文章的高级写法。
　　
　　看到这些标题，看完的时候，一下子就勾起了下载采集的欲望！
　　如何抓住所有的高赞文章？
　　一开始我想到了使用Python。
　　想了想，好像用Power query可以实现，所以实现了如下效果。
　　
　　在表格中输入搜索词，然后右键刷新，即可得到搜索结果。
　　
　　你能理解我必须在表格中捕捉它吗？
　　因为可以直接按照Excel中的“点赞数”排序！
　　感觉像是在排队。去哪里排队，我是第一个，挑最好的！
　　
　　好了，话不多说，我们来看看这个表格是怎么做出来的。
　　大致可以分为4个步骤：
　　❶ 获取JSON数据连接；
　　❷ 电源查询处理数据；
　　❸ 配置搜索地址；
　　❹ 添加超链接。
　　01 操作步骤
　　❶ 获取JSON数据连接
　　通常在浏览网页时，它是一个简单的网址。
　　
　　在网页中看到的数据实际上有一个单独的数据链接，可以在浏览器中找到。
　　
　　我们需要的数据链通常对应的是JSON格式的数据，如下图。
　　
　　查找方法需要进入开发者模式，然后查看数据的网络变化，找到xhr类型的链接，其中之一就是数据传输连接。
　　
　　将此链接复制下来，这是Power Query 将抓取数据的链接。
　　❷ 电量查询处理
　　你可能不知道 Power Query 可以抓取 Excel 中的数据，
　　您还可以抓取多种类型的数据，例如 SQL 和 Access：
　　
　　网站数据也是其中之一：
　　
　　将我们之前获取的链接粘贴到PQ中，该链接可以用来抓取数据。
　　
　　那么你得到的是网页的数据格式。具体的文章数据如何获取？
　　Power Query 的强大之处在于它可以自动识别 json 的数据格式，并解析和提取特定内容。
　　整个过程，我们不需要做任何操作，只需点击一下即可完成。
　　
　　我们此时得到的数据会有一些不必要的额外数据。
　　例如：thumbnail_info（缩略图信息）、关系、问题、id.1等。
　　
　　删除它们，只保留文章 需要的标题、作者、超链接等。
　　
　　数据处理完成后，选择最开始的卡片，点击“关闭并上传”即可完成数据抓取，非常简单。
　　
　　❸ 配置搜索地址
　　但是，此时我们抓取的数据是固定的，没有办法根据我们输入的关键词进行更新。
　　这是因为数据超链接中收录的搜索词尚未更新。
　　
　　所以在这一步中，我们需要配置这个数据链接，根据搜索词动态更新。
　　在表中创建一个新数据，然后将其加载到 Power 查询中。
　　
　　然后获取搜索词并以变量的形式放入搜索地址中，搜索地址的配置就完成了。
　　
　　修改后的地址代码如下：
　　  getdata = (page)=>  let      keywords = 搜索词[ 搜索词]{0},      源 = Json.Document(Web.Contents("https://www.zhihu.com/api/v4/s ... mp%3B keywords & "&correction=1&offset="& Text.From(page*20) &"&limit=20&random=" & Text.From(Number.Random()))),      data = 源[data],      jsondata = Table.FromList(data, Splitter.SplitByNothing(), null, null, ExtraValues.Error)  in      jsondata,  转换为表 = Table.Combine(List.Transform({1..10}, getdata)),  
　　▲左右滑动查看
　　❹ 添加超链接
　　到这一步，所有的数据都已经处理完毕，但是如果你想查看原创的知乎页面，你需要复制这个超链接并在浏览器中打开它。
　　
　　每次点击几次鼠标很麻烦；
　　这里我们使用 HYPERLINK 函数来生成一个可点击的超链接，这样访问就容易多了。
　　
　　❺ 最终效果
　　最后的效果是：
　　
　　❶ 输入搜索词；
　　❷ 右键刷新；
　　❸ 找到点赞数最高的那个；
　　❹点击【点击查看】，享受跳线的感觉！
　　
　　02 总结
　　你知道在表格中搜索的好处吗？
　　❶ 按“点赞数”排序，按“评论数”排序；
　　❷ 如果你看过文章，可以加专栏写评论；
　　❸ 可以过滤自己喜欢的“作者”等。
　　明白为什么，精英都被Excel控制了吧？
　　现在大多数电子表格用户仍然使用 Excel 作为报告工具，绘制和绘制电子表格并编写公式。
　　请记住以下 Excel 新功能。这些功能让Excel成长为功能强大的数据统计和数据分析软件，不再只是你印象中的报表。
　　❶强力查询：数据排序清理工具，搭载M强大的M语言，可以实现多表合并，也是本文的主要技术。
　　❷ Power Pivot：数据统计工具，可以自定义统计方法，实现数据透视表的多字段计算，自定义DAX数据计算方法。
　　❸ Power BI：强大易用的可视化工具，实现交互式数据呈现。是企业业务数据上报的优质解决方案。
　　欢迎在留言区聊天：
　　你还知道Excel还有哪些神奇的用途？
　　您最希望 Excel 具有哪些功能？
　　... 查看全部

　　excel抓取多页网页数据(2.保存电影信息到Excel文件添加的部分：抓取网页所需)
　　发布所有爬网所需的信息
　　上次我们成功获取了单个页面上所有电影的名字，剩下的电影信息也一样，代码先：
　　1) 添加可以获取其他信息的规则，如黄色区域所示：
　　
　　2) 然后在得到的code中添加对应的code作为电影名称：
　　
　　写完上面的代码，可以再次调试，确保得到的信息是你想要的，没有逻辑错误。
　　通过每部电影获得的信息存储在列表数据中，然后通过dataList.append(data)将电影的信息列表存储在电影集合列表dataList中。
　　获取后，我们可以将列表中的数据写入Excel文件，方便我们以后使用。
　　2. 将电影信息保存到 Excel 文件
　　我们在下面的黄色区域添加代码。这部分是将之前保存在dataList列表中的数据保存到Excel文件中。需要特别注意的是，我们使用的是xlwt模块的主代码。整个过程就是模拟我们手动将数据一一填入Excel单元格，然后保存Excel文件。需要注意的是，如果要保存的文件“豆瓣电影.xls”已经打开，保存时会自动报错，文件扩展名不能错误。
　　
　　执行完所有代码后，我们可以在C盘根目录看到代码创建的Excel文件“豆瓣电影.xls”。打开它，看到我们已经获取到了第一页所有电影的信息：
　　
　　您可以将Excel表格中的数据与网页上的信息进行对比，看看是否一致。如果它们不一致，则需要进一步调试以找出错误。
　　至此，我们已经成功获取到了第一页的所有信息。剩下的9页数据能轻松处理吗？那就试试吧。
　　还有一点，你觉得你之前写的代码有点流水账吗？如果你能成功获取10页的电影信息并保存到Excel中，你也可以尝试通过定义函数来进一步构造和优化代码，让我们的代码在以后更容易阅读和维护，甚至有些代码重用。 查看全部

　　excel抓取多页网页数据(如何用PowerBI批量采集多个网页的数据(图))
　　之前介绍PowerBI数据采集的时候，举了一个从网页中获取数据的例子，但是当时只爬取了一页数据。本文文章介绍了如何使用PowerBI为页面批量采集多个数据。（Excel中的电源查询同样可以操作）
　　本文以招联招聘网站为例，采集发布上海招聘信息。
　　以下是详细步骤：
　　(一）解析URL结构
　　打开智联招聘网站，搜索工作地点在上海的数据，
　　
　　向下滚动页面到底部，找到显示页码的地方，点击前三页，网址如下，
　　%e4%b8%8a%e6%b5%b7&sm=0&sg=fe782ca83bfa4b018d27de559d0a5db0&p=1
　　%e4%b8%8a%e6%b5%b7&sm=0&sg=fe782ca83bfa4b018d27de559d0a5db0&p=2
　　%e4%b8%8a%e6%b5%b7&sm=0&sg=fe782ca83bfa4b018d27de559d0a5db0&p=3
　　可以看到最后一个数字是页码的ID，是一个控制分页数据的变量。
　　(二）使用PowerBI第一页的数据采集
　　打开PowerBI Desktop，从网页中获取数据，在弹出的窗口中选择【高级】，根据上面分析的URL结构，在第一行输入除最后一个页码ID外的URL，将页码输入第二行。
　　
　　从 URL 预览中可以看出，上面两行中的 URL 已经自动合并在一起了；这里单独输入只是为了更清楚地区分页码变量，其实也可以直接输入完整的URL。
　　（如果页码变量不是最后一位，而是在中间，URL应该分三行输入）
　　点击确定后，出来了很多表，
　　
　　从这里可以看出智联招聘网站上的每一个职位信息都是一个表格，不用管它，任意选择一个表格，比如勾选Table0，点击Edit进入Power Query编辑器。
　　在PQ编辑器中，直接删除[source]后的所有步骤，然后展开数据，删除前面几列的数据。
　　
　　这样，第一页采集的数据就过来了。然后把这个页面的数据整理一下，删除无用信息，添加字段名称，可以看到一页有60条招聘信息。
　　这里处理完第一页的数据后，再进行采集的其他页时，排序后的数据结构与第一页的数据结构相同。采集的数据可以直接使用；它不会在这里排序。没关系，你可以等到采集所有的网页数据整理在一起。
　　如果要大量抓取网页数据，为了节省时间，可以不用整理第一页的数据，直接进入下一步。
　　(三） 根据页码参数设置自定义函数
　　这是最重要的一步。
　　还是刚才第一页数据的PQ编辑器窗口，打开【高级编辑器】，在let前输入：
　　(p 作为数字) 作为表 =>
　　
　　并将第一行的URL中&后的“1”改成let后（这是第二步使用高级选项分两行输入URL的好处）：
　　(Number.ToText(p))
　　更改后，[Source] 的 URL 变为：
　　";sm=0&sg=fe782ca83bfa4b018d27de559d0a5db0&p="&(Number.ToText(p)))),
　　确定后，刚才第一页数据的查询窗口直接变成了自定义函数的输入参数窗口，Table0表格也变成了函数的样式。为了更直观，将此函数重命名为 Data_Zhaopin。
　　至此，自定义功能完成。p是函数的变量，用来控制页码。只需输入一个数字，例如 7，就会捕获第 7 页的数据。
　　
　　输入参数一次只能抓取一个网页。如果要批量抓取，则需要进行以下步骤。
　　(四） 批量调用自定义函数
　　首先使用一个空查询来创建一个数字序列。如果要抓取前100页数据，创建一个1到100的序列，在空查询中输入
　　={1..100}
　　按 Enter 生成 1 到 100 的序列，然后将其转换为表格。gif操作图如下：
　　
　　然后调用自定义函数，
　　
　　在弹出的窗口中，点击【函数查询】下拉框，选择你刚刚创建的自定义函数Data_Zhaopin，其他的都是默认的。
　　
　　点击确定开始批量抓取网页，因为100页数据比较大，需要5分钟左右。这也是我第二步预组织数据的结果，导致爬行速度变慢。展开这张表，就是这100页的数据，
　　
　　至此，100页兆联招聘信息批量抓取完成。上面的步骤好像很多。其实掌握之后，大概10分钟就可以搞定。最大块的时间仍然是最后一步。数据采集​​的过程相对耗时。
　　网页的数据不断更新。完成以上步骤后，在PQ中点击刷新，即可随时一键提取实时数据，一次搞定，终身受益！
　　以上主要使用PowerBI中的Power Query功能，同样可以在Excel中进行可以使用PQ功能的操作。
　　当然，PowerBI 并不是专业的爬虫工具。如果网页比较复杂或者有反爬虫机制，还是要使用专业的工具，比如R或者Python。在使用PowerBI批量抓取某个网站的数据之前，先尝试一页采集。如果可以采集，那么就使用上面的步骤。如果 采集 没有到达，则不再有任何延迟。
　　现在打开 PowerBI 或 Excel 并尝试抓取您感兴趣的 网站 数据。 查看全部

　　excel抓取多页网页数据(
豆瓣日记:WebScraper怎么对付这种类型的网页(12))
　　
　　这是简单数据分析系列文章的第十二篇文章。
　　本文首发于博客园：简单数据分析12。
　　在之前的文章文章中，我们介绍了Web Scraper对于各种翻页的解决方案，比如修改网页链接加载数据、点击“更多按钮”加载数据、下拉自动加载数据等。今天我们说的是一种比较常见的翻页机。
　　我想解释一下什么是寻呼机。我发现浏览一堆定义非常麻烦。这不是每个人都上网的第一年。看看图片吧。找了个功能最全的例子，支持数字页码调整，上一页下一页，指定页码跳转。
　　
　　今天我们将学习如何通过Web Scraper来处理这种类型的翻页。
　　其实在本教程的第一个例子中，抓取豆瓣电影TOP列表，豆瓣的电影列表使用pager进行数据划分：
　　
　　但当时，我们正在寻找定期抓取的网络链接，我们没有使用寻呼机来抓取它们。因为当网页的链接有规律的变化时，控制链接参数爬取的代价是最低的；如果网页可以翻，但链接变化不规律，就得去翻页了。
　　要说这些理论有点无聊，我们举一个不规则的翻页链接的例子。
　　8月2日是蔡徐坤的生日。为了庆祝，粉丝们在微博上给了坤坤300W的转发量。微博的转发数据恰好被传呼机分割。我们来分析一下微博的转发。信息页，看看这类数据是如何用 Web Scraper 爬取的。
　　
　　这条微博的直接链接是：
　　/1776448504/I0gyT8aeQ?type=repost
　　看了这么多他的视频，为了表达我们的感激之情，我们可以点进点出，为坤坤添加阅读量。
　　首先，我们来看看第 1 页的转发链接，它看起来像这样：
　　/1776448504/I0gyT8aeQ?type=repost
　　第 2 页看起来像这样，并注意有一个额外的 #_rnd36 参数：
　　/1776448504/I0gyT8aeQ?type=repost#_rnd36
　　第 3 页上的参数是 #_rnd39
　　/1776448504/I0gyT8aeQ?type=repost#_rnd39
　　第 4 页上的参数是 #_rnd76：
　　/1776448504/I0gyT8aeQ?type=repost#_rnd76
　　多看几个链接，可以发现这个转发的网页的网址是不规则的，所以只能用pager翻页加载数据。下面开始我们的实际教学环节。
　　1.创建站点地图
　　我们首先创建一个SiteMap，这次命名为cxk，起始链接是/1776448504/I0gyT8aeQ?type=repost。
　　
　　2.创建容器选择器
　　因为我们要点击pager，所以我们选择Element Click作为外层容器的类型。具体参数说明见下图。之前我们在简单数据分析08中详细讲解过，这里就不多说了。
　　
　　容器的预览如下图所示：
　　
　　寻呼机选择过程如下图所示：
　　
　　3.创建子选择器
　　这些子选择器比较简单，类型都是文本选择器。我们选择了三种类型的内容：评论用户名、评论内容和评论时间。
　　
　　4.获取数据
　　您可以按照Sitemap cxk -> Scrape的操作路径抓取数据。
　　5.一些问题
　　如果你看了我上面的教程，马上爬取数据，你可能遇到的第一个问题是300w的数据，我能把它全部爬下来吗？
　　听起来不切实际。毕竟Web Scraper针对的数据量比较小。数以万计的数据被认为是太多了。无论数据有多大，都要考虑爬取时间是否过长，数据如何存储，如何处理。Web Scraper的反爬虫系统（比如突然弹出验证码，这个Web Scraper就无能为力了）。
　　考虑到这个问题，如果你看过之前关于自动控制取数的教程，你可能想使用：nth-​​of-type(-n+N)来控制取N条数据。如果你尝试，你会发现这个方法根本没有用。
　　失败的原因实际上涉及对网页的一些了解。如果你有兴趣，你可以阅读下面的解释。不感兴趣的可以直接看最后的结论。
　　就像我之前介绍的点击更多加载网页和下拉加载网页一样，它们新加载的数据被添加到当前页面。你不断下拉，数据不断加载。同时，网页的滚动条会越来越短。这意味着所有数据都在同一页面上。
　　当我们使用：nth-​​of-type(-n+N)来控制加载次数的时候，其实相当于在这个页面上设置了一个计数器。当数据累积到我们想要的数量时，它就会停止爬行。
　　但是对于使用翻页设备的网页来说，每次翻页就相当于刷新当前网页，这样每次都会设置一个计数器。
　　比如你想抓取1000条数据，但是页面第一页只有20条数据，抓到最后一条，还有980条数据；然后当翻页时，设置一个新的计数器，并抓取第 2 页的最后一个。一条数据还是980，翻页计数器复位，又变成1000了……所以这种控制数字的方法是无效的。
　　所以结论是，如果你想早点结束对pager类网页的抓取，只有这种断网的方法。当然，如果你有更好的计划，可以在评论中回复我，我们可以互相讨论。
　　6.总结
　　Pager 是一种很常见的网页分页方式。我们可以通过 Web Scraper 中的 Element click 处理此类网页，并通过断开网络来结束抓取。 查看全部

　　excel抓取多页网页数据(快30年历史的专业数据准备软件AltairMonarchDataPrep)
　　1. 背景
　　在当前大数据时代，各行各业都同时面临着大数据带来的数据规模大、数据源多样化的机遇和挑战。如何更好地获取数据、处理数据和合并数据，对于提高工作效率至关重要。
　　PDF 是一种非常常见的数据来源，尤其是在各种公司报告和报表中。提取PDF中的数据并做相应的整合。一般情况下，我们只能依靠IT人员的帮助编写复杂的代码或者使用数据提取软件在多个平台上重复操作。这些方法增加了时间成本和人力成本，使得数据采集和准备工作变得乏味乏味。那么有没有什么工具可以不用任何编码就可以同时解决PDF数据的采集和整合、数据的处理和操作，最后直接导出这些任务呢？
　　今天给大家介绍的是具有近30年历史的专业数据准备软件Altair Monarch Data Prep Studio（以下简称Altair Monarch）。
　　本文文章主要讲解如何使用Altair Monarch数据准备工具快速准确地提取非结构化PDF数据，并根据关键词合并多页PDF内容。从而提高数据准确性，让数据工作变得轻松愉快。
　　2. Altair Monarch 功能介绍
　　Altair Monarch 是一款用于数据准备的软件。它可以快速轻松地从任何来源的数据中提取所需的数据，包括将非结构化数据如 PDF、文本、网页等转换为行和列。结构化数据。提取数据后，用户无需编码和基于鼠标的方法即可对数据进行清理、转换、合并和去重，并可导出到任何数据分析平台或BI工具进行进一步操作。
　　Altair Monarch 主要有以下功能：
　　首先，Altair Monarch 内置的 48 个数据连接可以快速轻松地从几乎任何数据源中提取所需的数据，包括：
　　• 直接导入结构化数据表格，如Excel 等；
　　• 将非结构化数据，如PDF、文本、网页等，转换为标准的行列结构化数据；
　　• 从关系型和非关系型数据库中导入数据表，如SQL、Hadoop 等；
　　• 从第三方软件导入数据，如Salesforce、SAP 等；
　　数据连接的多样性，让数据录入更简单快捷，大大降低了对IT人才的依赖，同时降低了人力成本，让业务人员不必浪费时间在采集数据上。
　　其次，Altair Monarch 提供了多种数据处理功能，无需任何编码，只需点击鼠标即可。
　　主要操作功能列表：
　　• 数据处理，如缺失值填充、单元格值拆分、自定义计算函数等；
　　• 数据表转换，如多列排序、数据透视表、分组汇总、去重等；
　　• 数据表合并，如内连接、左/右连接、多表附件等；
　　• 数据多字符列汇总分析等；
　　由于该软件没有编码要求，任何人都可以在短时间内快速上手。同时，更突出的优点是所有操作都可以保存和重复使用。
　　第三，Altair Monarch 可以导出处理后的标准化数据，以便与其他常用数据和可视化软件连接。
　　
　　3. 多页PDF数据抓取合并处理汇总的具体案例，以数据计费为例
　　公司员工的月结单，包括明细，按照统一的模板保存在PDF文件中。财务人员希望采集每个员工的报表，并将它们与他们的工资和个人信息整理到同一个文件中。它可以自动将报告的金额添加到下一次工资支付中。同时，财务人员对报表内容进行统计分析，了解公司财务和经营状况。
　　假设我们现在有如下PDF语句（图片一），其重点内容应提出并组织成Excel中的标准结构数据，如图2所示。主要分为以下几个步骤：
　　
　　PDF 格式的帐单示例
　　
　　使用 Monarch 提取行和表格网格
　　Altair Monarch 解决方案：
　　
　　
　　在打开的PDF报表界面中，有两种方法可以采集和合并数据和字段：
　　（1）自动：点击左侧模板中的自动定义，软件会自动识别关键词。大多数情况下，自动识别可以满足我们的需求。
　　（2）手动：如果需要手动定义模板，在页面的抓取内容框中输入对应的关键词，可以快速抓取PDF各页面的对应信息并进行合并。
　　下图是提取PDF数据信息的界面。可以看到，我们设置了抽取规则后，数据整齐地出现在界面的右下方。
　　
　　完成上述数据提取后，就可以将标准化行列呈现的数据加载到数据准备（PREPARE）界面中。界面收录大量对数值的操作，并提供数据表和变化历史跟踪，让每一步都清晰可查。您也可以单击 TRANSFORM 来转置和分组数据。
　　
　　
　　单击“合并”可以选择合并数据表的方式为左右连接或上下连接。只需拖放表格即可合并多个表格。
　　
　　
　　借助Altair Monarch数据准备软件，您可以轻松解决PDF等非结构化数据的提取问题，完美覆盖几乎所有的数据处理和导出步骤，让混乱的数据发挥应有的价值！
　　4. 写在后面
　　关于数据处理，您还对哪些内容感兴趣，请在文章后留言与我交流，欢迎您提出意见和建议。同时，您可以通过以下方式关注我们，申请免费试用软件。
　　自2018年底进入中国市场以来，Altair的数据分析软件平台Altair Knowledge Works（前身为Datawatch）一直致力于为用户提供一个易于访问和使用的数据平台，帮助用户更创新、更智能决策和见解。
　　为了更好的服务国内客户，牛郎知识工场微信专区现已上线！我们将通过微信为用户提供更快的响应和更便捷的服务。
　　每周，我们都会为大家发布Knowledge Works的最新资讯、市场活动、用户案例、视频教程等。同时，用户还可以通过公众号与Altair互动，获得官方技术支持。试用申请链接也可以在公众号中找到。 查看全部

　　excel抓取多页网页数据(爬虫是Python的一个重要的应用，使用Python爬虫我们可以轻松的从互联网中抓取
)
　　爬虫是 Python 的一个重要应用。使用Python爬虫，我们可以很方便的从网上抓取我们想要的数据。本文将以抓取B站视频热搜榜数据并存储为例，详细介绍Python爬虫的基本流程。如果您还处于初始爬虫阶段或者不了解爬虫的具体工作流程，那么您应该仔细阅读本文！
　　第 1 步：尝试请求
　　先到b站首页，点击排行榜，复制链接
　　https://www.bilibili.com/ranki ... 162.3
　　现在启动 Jupyter notebook 并运行以下代码
　　import requests
url = 'https://www.bilibili.com/ranki ... 39%3B
res = requests.get('url')
print(res.status_code)
#200
　　在上面的代码中，我们完成了以下三件事
　　可以看到返回值为200，说明服务器响应正常，可以继续。
　　第二步：解析页面
　　上一步我们通过requests向网站请求数据后，成功获取到一个收录服务器资源的Response对象，现在可以使用.text查看其内容
　　
　　可以看到返回了一个字符串，里面收录了我们需要的热门视频数据，但是直接从字符串中提取内容比较复杂，效率低下，所以我们需要对其进行解析，将字符串转换成结构化的网页数据，以便您可以轻松找到 HTML 标记及其属性和内容。
　　在 Python 中有很多方法可以解析网页。您可以使用正则表达式，也可以使用 BeautifulSoup、pyquery 或 lxml。本文将基于 BeautifulSoup 来解释它们。
　　Beautiful Soup 是一个第三方库，可以从 HTML 或 XML 文件中提取数据。安装也非常简单。使用 pip install bs4 安装它。让我们用一个简单的例子来说明它是如何工作的
　　from bs4 import BeautifulSoup
page = requests.get(url)soup = BeautifulSoup(page.content, 'html.parser')
title = soup.title.textprint(title)# 热门视频排行榜 - 哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili
　　上面代码中，我们使用bs4中的BeautifulSoup类，将上一步得到的html格式字符串转换为BeautifulSoup对象。注意使用的时候需要开发一个解析器，这里使用的是html.parser。
　　然后就可以获取其中一个结构化元素及其属性，比如使用soup.title.text获取页面标题，也可以使用soup.body、soup.p等获取任意需要的元素。
　　第 3 步：提取内容
　　上面两步我们使用requests向网页请求数据，使用bs4解析页面。现在我们到了最关键的一步：如何从解析后的页面中提取出需要的内容。
　　在 Beautiful Soup 中，我们可以使用 find/find_all 来定位元素，但我更习惯使用 CSS 选择器 .select，因为我们可以像使用 CSS 选择元素一样向下访问 DOM 树。
　　下面我们用代码来说明如何从解析后的页面中提取B站的热门列表数据。首先，我们需要找到存储数据的标签。在列表页面上按 F12 并按照下面的说明找到它。
　　
　　可以看到每条视频信息都包裹在class="rank-item"的li标签下，那么代码可以这样写
　　all_products =
products = soup.select('li.rank-item')
for product in products:
rank = product.select('div.num')[0].text
name = product.select('div.info > a')[0].text.strip
play = product.select('span.data-box')[0].text
comment = product.select('span.data-box')[1].text
up = product.select('span.data-box')[2].text
url = product.select('div.info > a')[0].attrs['href']
all_products.append({
"视频排名":rank,
"视频名": name,
"播放量": play,
"弹幕量": comment,
"up主": up,
"视频链接": url
})
　　上面代码中，我们首先使用soup.select('li.rank-item')，然后返回一个收录每个视频信息的列表，然后遍历每个视频信息，依然使用CSS选择器提取我们想要的字段信息以字典的形式存储在开头定义的空列表中。
　　可以注意到，我使用了多种选择方法来提取元素。这也是 select 方法的灵活性。有兴趣的读者可以自行进一步研究。
　　第 4 步：存储数据
　　通过前面三步，我们成功使用requests+bs4从网站中提取出需要的数据，最后只需要将数据写入Excel并保存即可。
　　如果你对pandas不熟悉，可以使用csv模块来编写。需要注意的是设置了 encoding='utf-8-sig' 否则会出现中文乱码的问题
　　import csv
keys = all_products[0].keys
with open('B站视频热榜TOP100.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8-sig') as output_file:
dict_writer = csv.DictWriter(output_file, keys)dict_writer.writeheaderdict_writer.writerows(all_products)
　　如果你熟悉pandas，你可以轻松地将字典转换为DataFrame，只需一行代码
　　import pandas as pd
keys = all_products[0].keys
pd.DataFrame(all_products,columns=keys).to_csv('B站视频热榜TOP100.csv', encoding='utf-8-sig')
　　
　　概括
　　至此，我们已经成功地使用Python在本地存储了b站的热门视频列表数据。大多数基于请求的爬虫基本上都是按照以上四个步骤进行的。
　　然而，虽然看起来简单，但在真实场景中的每一步都不是那么容易。从请求数据开始，目标网站有多种形式的反爬和加密，后期解析、提取甚至存储数据的方式也很多。需要进一步探索和学习。
　　本文选择B站视频热榜正是因为足够简单，希望通过这个案例，让大家了解爬取的基本过程，最后附上完整代码
　　import requests
from bs4 import BeautifulSoupimport csvimport pandas as pd
url = 'https://www.bilibili.com/ranki ... 39%3B
page = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(page.content, 'html.parser')
all_products = products = soup.select('li.rank-item')
for product in products:
rank = product.select('div.num')[0].text
name = product.select('div.info > a')[0].text.strip
play = product.select('span.data-box')[0].text
comment = product.select('span.data-box')[1].text
up = product.select('span.data-box')[2].text
url = product.select('div.info > a')[0].attrs['href']
all_products.append({"视频排名":rank,
"视频名": name,
"播放量": play,
"弹幕量": comment,
"up主": up,
"视频链接": url
})keys = all_products[0].keys
with open('B站视频热榜TOP100.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8-sig') as output_file:
dict_writer = csv.DictWriter(output_file, keys)
dict_writer.writeheaderdict_writer.writerows(all_products)### 使用pandas写入数据
pd.DataFrame(all_products,columns=keys).to_csv('B站视频热榜TOP100.csv', encoding='utf-8-sig') 查看全部

　　excel抓取多页网页数据(Excel和python的异同点，你知道几个？（上）)
　　大家好~
　　Excel和python是目前比较流行的两种数据分析处理工具，两者有很多共同点，也有很大的不同。
　　今天我们就来看看爬取网页数据。两者有什么相同点和不同点。
　　
　　上图为证监会相关信息。我们需要提取其中的表格数据，分别使用Excel和python。
　　电子表格
　　Excel 提供了两种获取网页数据的方法。第一个是 data-self-网站 函数，第二个是 Power Query。
　　方法一
　　首先点击【数据】—【来自网站】，如下图：
　　
　　在弹出的界面中，输入获取的URL后，点击“Go”，然后点击“Import”。
　　
　　程序运行几秒钟后（需要一定的时间），网页数据被捕获到Excel中。
　　不太理想的是，这种方法 Excel 捕获了网页上的所有文本，包括不相关的数据。下图中上方的文字需要手动删除。
　　
　　方法二
　　Power Query 自带 Excel2016 及以上版本。低于 16 的版本需要手动下载和安装 Power Query。
　　点击【数据】-【新建查询】-【来自其他来源】-【来自网页】，在弹出的界面中输入网址，点击确定。
　　
　　然后将网页上的表格加载到Power Query中，双击表格0，点击“关闭并上传”，将完整的数据表格加载到Excel表格中。
　　
　　这种方法与第一种方法不同：
　　第一种方法直接将网页内容以文本形式复制到Excel中。第二种方法是使用动态链接方法。如果原创网页表格的值发生变化，只需刷新查询，Excel中的数据也会相应刷新。不需要采集两次，而且在效率方面，第二种方法比第一种方法要好。
　　Python
　　从铺天盖地的广告中，可以看出Python目前的流行程度。作为一种编程语言，它比Java、C、C++等其他语言要简单得多，也更容易上手。此外，语言兼容性也很高。，代码简洁优雅。
　　如果使用python爬取上述网页，只需要三行代码，如下图所示：
　　
　　没有BS4、xpath等网页解析方法。Pandas 提供了 read_html 的功能，可以直接获取网页数据。
　　与Excel相比，python的优势在于它的效率和方便。
　　多页数据采集
　　以上只限于抓取一个网页、单表的数据，那么如何获取多页的数据呢？
　　下图中共有50页翻页。万一都被抓了怎么办？
　　
　　在得到它之前，我们需要对网页进行简单的分析，也就是找出每个网页之间的规则：
　　
　　观察前几个网页，我们可以发现每次翻页的唯一区别就是数字标签，在上图中用红色数字标记。
　　明确规则后，使用循环依次抓取50页数据。
　　
　　与抓取单个网页不同，这里增加了一个for循环，同时增加了程序的运行时间。可以发现python爬取50个页面需要0.36分钟（约21秒）。其实Excel Power Query也支持多页数据的获取，但是效率极低，耗时长。这里就不展示了，有兴趣的朋友可以自行研究。
　　概括
　　不同的软件，不同的使用场景，可以说python在爬取网页方面的优势大于Excel，但Excel的灵活性不如python。你怎么认为？ 查看全部

　　excel抓取多页网页数据(excel抓取多页网页数据，第一次看到jinjinyue这么执着的问)
　　excel抓取多页网页数据，
　　第一次看到jinjinyue这么执着的问这种问题
　　其实django里面可以用httpclient，
　　假设你现在用的是jinjinyue的scrapy框架，importscrapyclassmyfirst(scrapy。spider):name='win'allowed_domains=['scrapy。crawlspider。spiders']默认不禁止爬虫引入第三方包：(scrapy。crawlspider。
　　spiders里面有两个meta,一个是自定义模块,一个是它的spiders,一个是全局link和另一个一样是一个crawler)。
　　你说的哪个都可以，都是通用解决方案，这类问题在于找到能够解决问题的简单有效的办法。
　　那我就不推荐了，而且我觉得。学习方面，也只有写scrapy，lz还是先自己先撸一遍scrapy,然后再看别人写的东西吧。
　　还有比爬虫框架更简单的？自己写爬虫就可以学会爬取页面了。如果要有个框架带你掌握技能，自己的能力又有限，那还不如重新学习。 查看全部

　　excel抓取多页网页数据(能否制作一个随网站自动同步的Excel表呢？答案是肯定的)
　　是否可以创建一个自动与网站同步的Excel表格？答案是肯定的，这就是 Excel 中的 Power Query 功能。
　　1. 打开网页
　　以下页面为中国地震台网官方页面()。每当发生地震时，它都会在这里自动更新。既然要抢，就要先打开这个页面。
　　
　　▲首先打开要爬取的网页
　　2. 确定爬取范围
　　打开Excel，点击“数据”→“获取数据”→“来自其他来源”，粘贴要获取的URL。此时，Power Query 会自动对网页进行分析，然后在选择框中显示分析结果。以本文为例，Power Query 分析两组表，点击找到我们需要的那一组，然后点击“转换数据”。一段时间后，Power Query 将自动完成导入。
　　
　　▲创建查询并确定捕获范围
　　3. 数据清洗
　　导入完成后，可以通过 Power Query 进行数据清理。所谓的“清理”，简单来说就是一个预筛选的过程，我们可以从中选择我们需要的记录，或者删除和排序不需要的列。右键负责删除数据列，面板中的“保留行”用于过滤你需要的记录。清理完毕后，点击左上角的“关闭并上传”上传Excel。
　　
　　▲数据“预清洗”
　　4. 格式调整
　　数据上传到Excel后，可以继续格式化。这里的处理主要包括修改表格样式、文字大小、背景颜色、对齐方式、行高列宽、添加标题等，通俗的说就是一些美化操作，最终得到如下表格。
　　
　　▲美化表格
　　5. 设置自动同步间隔
　　目前，表格的基础已经完成，但是就像复制粘贴一样，此时得到的仍然只是一堆“死数据”。如果希望表格自动更新，需要点击“查询工具”→“编辑”→“属性”，勾选“刷新频率”和“打开文件时刷新数据”。处理完成后，表单可以自动同步。
　　
　　▲自动同步设置
　　注意：默认情况下，数据刷新会导致列宽发生变化。这时候可以点击“表格工具”→“外部表格数据”→“属性”，取消“调整列宽”前面的复选框来解决这个问题。
　　
　　▲防止更新时表格格式被破坏
　　写在最后
　　这个技巧非常实用，尤其是在做一些动态报表的时候，可以大大减少人工提取带来的麻烦。好的，这是本期想和大家分享的一个小技巧，是不是很有用呢？ 查看全部

　　excel抓取多页网页数据(本节讲解如何使用爬虫抓取多级页面的数据(图))
　　上面介绍的爬虫案例都是单级页面数据爬取，但有时只爬单级页面是无法完成数据提取的。本节介绍如何使用爬虫爬取多级页面上的数据。
　　在爬取的过程中，经常会遇到多级页面爬取。下面以爬取二级页面为例，说明各个级别页面的作用：
　　一级页面以标签的形式链接到二级页面，只有二级页面才能提取需要的数据。多层次页面分析 下面以电影天堂（点击访问）2020新电影精品作为案例讲解，抢到每部电影的名字，以及下载链接。首先点击“更多”进入一级页面，如下图：
　　
　　图1：Python爬虫多级页面爬取
　　1) 查找 url 规则。通过简单的分析，我们可以知道主页面和副页面都是静态页面。接下来分析url规则，通过点击page 1, page 2...，规则如下：
　　
第1页 ：https://www.dytt8.net/html/gnd ... .html
第2页 ：https://www.dytt8.net/html/gnd ... .html
第n页 ：https://www.dytt8.net/html/gnd ... .html
　　2) 确定正则表达式并通过元素检查，可以看到一级页面的元素结构如下：
　　
　　图2：页面元素分析
　　正则表达式如下：
　　
.*?'
# 获取二级页面链接
# link_list: ['/html//html/gndy/dyzz/20210226/61131.html','/html/xxx','','']
link_list = self.re_func(re_bds,one_html)
for link in link_list:
# 判断是否需要爬取此链接
# 1.获取指纹
# 拼接二级页面url
two_url = 'https://www.dytt8.net' + link
s = md5()
#加密url，需要是字节串
s.update(two_url.encode())
# 生成指纹，获取十六进制加密字符串，
finger = s.hexdigest()
# 2.通过函数判断指纹在数据库中是否存在
if self.is_hold_on(finger):
# 抓取二级页面数据
self.save_html(two_url)
time.sleep(random.randint(1,2))
# 抓取后，把想用的url专属指纹存入数据库
ins = 'insert into request_finger values (%s)'
self.cursor.execute(ins,[finger])
self.db.commit()
else:
sys.exit('更新完成')
# 4.判断链接是否已经抓取过
def is_hold_on(self,finger):
# 查询数据库
sql='select finger from request_finger where finger=%s'
# execute()函数返回值为受影响的行数（即0或者非0）
r = self.cursor.execute(sql,[finger])
# 如果为0表示没有抓取过
if not r:
return True
# 5.解析二级页面，获取数据（名称与下载链接）
def save_html(self,two_url):
two_html = self.get_html(two_url)
re_bds = '(.*?) \
.*?.*?style="BACKGROUND-COLOR:.*?</a>&#39;
# film_list: [(&#39;name&#39;,&#39;downloadlink&#39;),(),(),()]
film_list = self.re_func(re_bds,two_html)
print(film_list)
# 插入数据库
sql = &#39;insert into movieinfo values(%s,%s)&#39;
#L = list(film_list[0])
self.cursor.executemany(sql,film_list)
self.db.commit()

#主函数
def run(self):
# 二级页面后四页的正则表达式略有不同，需要重新分析
for i in range(1,4):
url = self.url.format(i)
self.parse_html(url)
if __name__ == &#39;__main__&#39;:
spider = MovieSkySpider()
spider.run()
　　要查询数据库中存储的数据，请执行以下命令：
　　
mysql> select * from movieinfo\G
　　输出如下，如下图所示：
　　
　　图 3：MySQL 数据库存储数据
　　在二级页面上提取数据时要注意页面的类型。网站 在二级页面上使用了两种类型的网页结构。其他页面结构的正则表达式如下：
<p>
(.*?).*? 查看全部