汇总:vb怎么提取网页指定位置的数据?
　　VBA操作网页读取数据并自动填入EXCEL表格
　　VBA操作网页读取数据并自动填入EXCEL表格
　　提取html网址，如何提取网页代码中的指定内容
　　
　　如何提取网页代码中的指定内容？一个数据库的网页结构如下：htmlPUBLIC"-//W3C//DTDXHTML1.0Transitional//EN""">September 6, 2015 17:18 Agriculture Medicine:Instantaneous flow:175.3 0...
　　如何使用VB批量采集指定网站上的图片文件和网页中的文字等资源
　　如何使用VB批量采集指定网站上的图片文件，以及网页中的文字等资源素材
　　vb自动读取本地html，vb读取网页内容方法总结-mystic的个人空间-51Testing软件测试网51Testing软件测试网-软件测试人员的精神家园...
　　
　　比如xxx.xxx.xxx.xx是一个网页，这个网页只显示标题，如：1、xxxxxxx 2、xxxxxx 3xxxx 4xxxx 页面很多，每个标题对应的对应的网页，在这个网页上读出来。我们如何做到这一点？谢谢！添加的问题：...
　　vba抓取网页中的指定内容
　　使用vba程序从网页抓取想要的内容，下面的代码可以抓取网站上的所有乐谱和歌词： Private Sub MacraGrabTunes() Dim iBegin, iEnd, iRow As Integer Dim t0 , t1 As Single Dim Sign1, Sign2 As String Dim ...
　　优化的解决方案:php curl 数据采集 空
　　如果 (!$result) {
　　//头处理-linux环境失败
　　// $headerArr = get_headers($httpsDomain, 1);
　　// if (!$headerArr) {
　　// responseError(600, '请求失败，请重试');
　　// }
　　// if ($headerArr && isset($headerArr['Set-Cookie'])) {
　　// if (is_array($headerArr['Set-Cookie'])) {
　　// $cookie = $headerArr['Set-Cookie'][0];
　　// } 其他 {
　　// $cookie = $headerArr['Set-Cookie'];
　　// }
　　// } 其他 {
　　// $cookie = '';
　　// }
　　$content = $this->_webCurl($httpsDomain, $header, 1);
　　$pattern = '/Set-Cookie: .+/';
　　preg_match($pattern, $content, $matches);
　　if (isset($matches[0])) {
　　$cookie = substr($matches[0], 12);
　　} 否则 {
　　$cookie = '';
　　}
　　array_push($header, "Cookie:$cookie");
　　$output=$this->_webCurl1($httpsDomain,[],'',$cookie);
　　如果（$输出）{
　　if (preg_match_all($str, $output) >= 1) {
　　$result = 1;//表示已安装代码，原创不易，保留转载
　　}
　　}
　　}
　　/**
　　
　　* 专门用于抓取网站代码
　　*
　　* @param string $url 完整网址
　　* @param $header
　　* @param int $responseHeader 是否输出头信息
　　* @return bool|string
　　*/
　　私有函数_webCurl($url, $header, $responseHeader = 0)
　　{
　　$curl = curl_init();
　　//设置选项，包括URL
　　curl_setopt($curl, CURLOPT_URL, $url);
　　curl_setopt($curl, CURLOPT_RETURNTRANSFER, 1);
　　curl_setopt($curl, CURLOPT_HEADER, $responseHeader);//是否输出头信息
　　curl_setopt($curl, CURLOPT_RETURNTRANSFER, 1);
　　curl_setopt($curl, CURLOPT_SSL_VERIFYPEER, false); // 跳过证书检查
　　curl_setopt($curl, CURLOPT_SSL_VERIFYHOST, 2); // 从证书中检查是否存在SSL加密算法
　　//curl_setopt($curl, CURLOPT_HTTPHEADER, $header);这种测试不行，改成下面这行
　　curl_setopt($curl, CURLOPT_HTTPHEADER, array('Accept-Encoding: gzip, deflate'));
　　curl_setopt($curl, CURLOPT_ENCODING, 'gzip,deflate,br');//解析gzip,deflate内容
　　//curl_setopt($curl, CURLOPT_USERAGENT, 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML,像壁虎）Chrome/72.0.3608.4 Safari/537.36');
　　//执行并获取HTML文档内容
　　$output = curl_exec($curl);
　　如果 ($output === FALSE) {
　　//echo "CURL 错误：" .curl_error($curl);
　　}
　　// 4 松开卷曲手柄
　　curl_close($curl);
　　返回$输出；
　　}
　　上述方法在某些情况下仍然失败，最近优化的$content=$this->_webCurl($httpsDomain,$header,1);
　　$pattern='/Set-Cookie:.+/';
　　
　　preg_match($pattern,$content,$matches);
　　if(isset($matches[0])){
　　$cookie=substr($matches[0],12);
　　}其他{
　　$cookie='';
　　}
　　$output=$this->_webCurl1($httpsDomain,[],'',$cookie);
　　privatefunction_webCurl1($url,$data,$ref,$cookie)
　　{//模拟提交数据功能
　　$curl=curl_init();//启动一个 CURL 会话
　　curl_setopt($curl,CURLOPT_URL,$url);//要访问的地址
　　curl_setopt($curl,CURLOPT_SSL_VERIFYPEER,0);//查看认证证书的来源
　　curl_setopt($curl,CURLOPT_SSL_VERIFYHOST,2);//从证书上检查是否存在SSL加密算法
　　curl_setopt($curl,CURLOPT_USERAGENT,$_SERVER['HTTP_USER_AGENT']);//模拟用户使用的浏览器
　　curl_setopt($curl,CURLOPT_FOLLOWLOCATION,1);//使用自动跳转
　　curl_setopt($curl,CURLOPT_REFERER,$ref);
　　curl_setopt($curl,CURLOPT_POST,1);//发送常规的Post请求
　　curl_setopt($curl,CURLOPT_POSTFIELDS,$data);//发布提交的数据包
　　curl_setopt($curl,CURLOPT_COOKIEFILE,$cookie);//读取上面存储的cookie信息
　　curl_setopt($curl,CURLOPT_COOKIEJAR,$cookie);//存储cookie信息的文件名
　　curl_setopt($curl,CURLOPT_HTTPHEADER,array('Accept-Encoding:gzip,deflate'));
　　curl_setopt($curl,CURLOPT_ENCODING,'gzip,deflate');
　　curl_setopt($curl,CURLOPT_TIMEOUT,30);//设置超时限制防止死循环
　　curl_setopt($curl,CURLOPT_HEADER,0);//显示返回的Header区域的内容
　　curl_setopt($curl,CURLOPT_RETURNTRANSFER,1);//获取的信息以文件流的形式返回
　　$tmpInfo=curl_exec($curl);//执行操作
　　if(curl_errno($curl)){
　　echo'Errno'.curl_error($curl);
　　}
　　curl_close($curl);//关键CURL会话
　　return$tmpInfo;//返回数据
　　} 查看全部

　　vb抓取网页内容就可以实现（这是最简单的方法了）
　　vb抓取网页内容，就可以实现（这是最简单的方法了），用winform的话配合qt。2.sqlite的话用文件查询就可以解决问题3.抓取游戏静态图片的话，网上搜一下easyclipboard这个东西，
　　
　　这个需要电脑的知识，win8系统可以直接使用visualstudio中的抓包工具抓包。推荐assembly这个工具，如果只抓静态的话，只需要windows自带的winhttp。如果需要抓动态的网页，就需要配合aqsticwebsocket使用。但要注意，抓到的是静态页面，不是json。
　　
　　感谢@hiahiahiayai的回答，特此补充一下：动态网页抓取包获取的只是静态页面数据而已，要抓取的其实是动态网页中的二进制数据，它包含多种数据格式。不要看上去简单只是page，还包括pagelistedfrompage，pagelistedfromscript，pagelistedfromtaglistedfromtaglet，pagelistedfrompage这些二进制数据都可以看做json格式的数据，而不是标准的java对象。
　　关于json的知识，它是java语言的一个机制，任何语言都是可以通过json对象实现oo的，不一定非要java才行。既然你想抓的是动态页面，就完全可以用dom来操作页面。当然，dom也有java原生提供的容器document，可以实现动态页面操作。如果想抓标准的java对象，也可以用chrome提供的fiddler等工具来进行抓取。 查看全部

　　vb抓取网页内容-上海怡健医学(抓取)
　　vb抓取网页内容。做一个app就可以啦。但是如果要实现全部交互，还是java或者python好一些。
　　前端的话有个页面虚拟化技术，用java实现，目前正在研究中。难度其实不大，你没有java基础，慢慢就上手了。
　　
　　首先，nodejs，node.js也是相当好的前端程序框架。你完全可以用nodejs，用它解决前端的所有问题。其次，nginx。这是一个nodejs程序，好好利用，能解决很多问题。如果你觉得用不着，thrift技术也能解决，但都不能说方便，而是稍微有点麻烦而已。不过能解决就用，不能解决就算了。最后，python的json.parser，搞python的这个比较方便。目前比较便宜的就这些了。其他想到再补充。
　　nodejs现在是首选吧，容易上手，易于培养兴趣。而且可以用来快速开发后端页面。如果不考虑跨平台的话，可以考虑使用rpc方式。
　　
　　国内的话，
　　从这个方向切入或许还是前端技术比较好吧，感觉java比较稳定，nodejs比较灵活。虚拟化技术又有问题，要使用的公司大概不多，
　　技术上的东西，是有特别难和容易之分的，可以参考国外的nodejs开发人员进阶历程，既学习框架，语言，基础开发，又做服务器端。在不同阶段，用什么语言编程，取决于你的创造力和能力。 查看全部

　　vb抓取网页内容是做不到的，楼主不用折腾了
　　vb抓取网页内容是做不到的，基本上所有requests、beautifulsoup之类的http程序都不能把网页里的内容爬出来，楼主不用折腾了。之前requests爬过某保险网站的客户端数据，抓的包都是一大堆，抓取太慢了，正好那段时间我在折腾数据查询，于是我专门去抓。srtm=requests。get('/')dorm=requests。
　　request('')dokw=keydoss=key+str(dodokw[-1])dokwifss==none:sselse:rmendrm=requests。get(kw)rm=requests。get(kw[:10])print('{}'。format(rm。strip()))endrm=requests。get(kw[:10])print('{}'。format(rm。strip()))。
　　
　　你应该要问ajax解析网页并抓取。
　　换个思路
　　
　　先放上最后的代码：//yg6317。com/python/myapgcui9267/python/myapgcui9267。py_v2。2。3。cimportrequestsheaders={'user-agent':'mozilla/5。0(windowsnt6。1;win64;x64)applewebkit/537。
　　36(khtml,likegecko)chrome/50。3539。141safari/537。36'}frombs4importbeautifulsouplinks='//index。html'response=requests。get(url=links,headers=headers)bsobj=beautifulsoup(response,'lxml')html=bsobj。
　　xpath('//div[@class="next"]/div/h3/a/text()')data=links。xpath('//a/text()')。extract_first()。textwhiletrue:#找到最后一段'#然后遍历data和匹配xxx代码效率真心慢。 查看全部

　　ai工具|transctplot你也可以用在gizmo14.jpg_free
　　vb抓取网页内容,推荐ncbi,因为比较新,有的数据源只收录meta-analysis之类的数据,比如ncbi是个不错的选择,但如果要抓取的话,推荐基于opencv的python脚本,如果没有opencv,可以用r,也可以借助别的。
　　用过许多网站，常用的是国外的一些平台，要不是直接连接网络需要翻墙，要不是要手动去读，前段时间还为了看一些资料，自己装了一个vnpy，但是对于我来说麻烦程度不比网络上许多图书资源简单。本来也想自己处理读取数据，但是好像很多软件资源都有免费vnpy可以用。最近知道了有一款资源十分丰富的软件transctplot，完全免费的，解决了我经常要抓取网页数据而无法直接用vnpy来读取的问题。
　　
　　先直接说结论：selectivesearch是目前流行的一种垂直搜索，在垂直搜索上有巨大优势。应用详情-搜索结果我大概看了一下，说有：bio-proquest：jaxa的：trasplanateidentification:aschiq(这个不用说了吧)analysis:下面这个我直接没看。搜狗里有。
　　百度上有简单的实现：)histogrammodel算一种semi-sequence的lstm，另外会有一点点wordembedding，导出word2vec词向量，从而做一些训练。
　　
　　ai工具|transctplot你也可以用在gizmo14.jpg_free.png|图片搜索利器大家好，我是果蝠君。这一期，我们要聊一聊数据挖掘中的”垂直搜索“问题。就像网上有很多博客把一些统计相关的ppt压缩后，丢进分词库，在随便一个服务端，就可以得到一个可用的词库了。我们每次都得搜一个词，算算这个词的前面、后面、中间字符串。
　　这么一搞，有的经验丰富的工程师都看懵了，谁家程序能不重复。但是在github上，其实大家只要几个star，并且给出简单的代码就可以把问题自动解决了。下面我们就来聊聊分词问题怎么解决。分词是一个远离人类语言的工作，不仅如此，你还要保证系统一定要能搜索词库中的词。就比如你要搜一个“牛逼”，你要想办法让google识别出你想要的牛逼，在确保这个词不是emoji表情以外，还得规划词前后多少个字符。
　　而这个算法至少用到两百万个模型就足够了。计算量比别人做一个检索、加购物车来不断优化还大。那有没有什么中间方法可以，用相对简单的数据也能用一个最合理的算法处理这个问题呢？还真有。首先，要构建词库，并确保所有单词，都是自然语言字符。当然这样造词工作量巨大，没有一定的技术基础，算法工程师没法满足。因此有了一种工具，叫做”垂直搜索“工具，什么意思呢？就是我们的算法工程师把相对独立的三句话，分成多个相关文本，每个字符就当成一个。 查看全部

　　python爬取网页的基本步骤？注意事项主要有几个
　　vb抓取网页内容都没问题的，只要你懂dom操作。注意事项主要有几个：1.一个页面不可能满足2千万条记录，每一页肯定是要抓取的；2.要抓取的记录要明确，可能会存在多个页面。3.爬取速度要快，一般一分钟内出结果，可以比较方便的匹配各个记录；4.如果你是网页中随便一个id抓的，要想返回的内容是id中顺序抓取，最好用urllib2post方法，推荐用requests。
　　首先，你可以用python读取，并上传到excel然后，
　　这样的问题可以百度。看看已经有人问过的问题。
　　
　　python爬取网页的基本步骤？-python爬虫
　　给你一份python数据分析入门书籍
　　有个软件，爬取网页信息。
　　如果你在杭州，那天气预报网站能做到。如果你在开曼群岛，那部分彩票销售估计也能做到。
　　
　　随便搜一下，就可以找到类似问题，
　　不如问我，
　　我感觉网页描述是我这种菜鸟浏览器书签扫一下就会保存的，
　　我经常同时抓360浏览器与猎豹浏览器的留言，
　　我并不会用爬虫，我只能告诉你我自己怎么做的， 查看全部

　　使用Python爬取社交网络数据分析
　　回复「朝阳35处」可查看「说人话的大数据」系列合辑
　　数据预处理
　　可视化
　　数据分析
　　结语
　　在线社交网站为人们提供了一个构建社会关系网络和互动的平台。每一个人和组织都可以通过社交网站互动、获取信息并发出自己的声音，因而吸引了众多的使用者。作为一个复杂的社会系统，在线社交网站真实地记录了社会网络的增长以及人类传播行为演化。通过抓取并分析在线社交网站的数据，研究者可以迅速地把握人类社交网络行为背后所隐藏的规律、机制乃至一般性的法则。
　　然而在线社交网络数据的获取方法有别于线下社会数据的获取（如普查、社会调查、实验、内容分析等）、数据的规模往往非常大（称之为“大数据”并不为过）、跨越的时间范围也相对较长（与社会调查中的横截面数据相比），常规的数据分析方法并不完全适用。例如传统的社会调查的数据往往样本量有限，而在线社交网络中的样本量可以达到千万甚至更多。因而，研究者迫切得需要寻找新的数据获取、预处理和分析的方法。本章的内容具体包括数据的抓取、数据预处理、数据可视化和数据分析部分。
　　数据抓取
　　目前社交网站的公开数据很多，为研究者检验自己的理论模型提供了很多便利。例如斯坦福的社会网络分析项目就分享了很多相关的数据集。社交网站为了自身的发展，往往也通过各种合作项目（例如腾讯的“犀牛鸟项目”）和竞赛（例如Facebook通过Kaggle竞赛公布部分数据）向研究者分享数据。
　　但是，有时候研究者还是被迫需要自己收集数据。受限于网站本身对于信息的保护和研究者自身的编程水平，互联网数据的抓取过程依然存在众多问题。以下，我们将从三个方面着手简要介绍使用Python进行数据抓取的问题：直接抓取数据、模拟登录抓取数据、基于API接口抓取数据。
　　一、直接抓取数据
　　通常的数据抓取遵循可见即可得的规律，即可以观察到的，就可以被抓取。对于网页内容的抓取，可以是把整个网页都存下来，回头再清洗。这样做比较简单有效，但是还是回避不了之后的从html文件中进行的数据提取工作。在下面的例子当中，我们将尝试抓取百度新闻页面（）的热点新闻。在这个例子当中，我们要使用urllib2这个类库来获取该网页的html文本。
　　在获取html之后，我们将使用一个流行的类库BeautifulSoup来解析html并提取我们需要的信息。现在的BeautifulSoup已经发展到第四个版本。可以使用easy_install或者pip install的方法安装。如果读者使用的是Spyder的话，可以点击Tools--Open command prompt。然后，在打开的命令窗口中输入：easy_install beautifulsoup4 就可以了。
　　easy_install beautifulsoup4
　　使用beautifulsoup解析中文html的时候遇到的主要问题多是由encoding造成的。需要使用sys设定默认的encoding方式为gbk，并在BeautifulSoup函数中指定from_encoding为gbk。
　　这样就可以抓取当天的热点新闻，输出的结果如下：
　　二、模拟浏览器抓取数据
　　越来越多的网站要求必须登录才能看到内容，这个时候就需要使用编程软件模拟浏览器登录。登录成功后，就可以抓取内容了。这里举一个抓取聊天论坛帖子列表的例子。这个网站的网络链接为：， 我们首先写一个叫screen_login的函数。其核心是定义个浏览器对象br = mechanize.Browser()。这个时候，需要借用浏览器的cookie功能，主要借助于cookielib包。代码如下所示：
　　 br.addheaders = [('User-agent', 'Mozilla/5.0 (X11; U; Linux i686; en-US; rv:1.9.0.1) Gecko/2008071615 <br style="max-width: 100% !important; box-sizing: border-box !important; word-wrap: break-word !important;" />Chrome/17.0.963.56 Fedora/3.0.1-1.fc9 Firefox/3.0.1')]
<br style="max-width: 100% !important; box-sizing: border-box !important; word-wrap: break-word !important;" /> br.set_handle_refresh(mechanize._http.HTTPRefreshProcessor(), max_time=1)
　　为了从HTML文档提取cookies，首先使用cookielib模块的LWPCookieJar()函数创建一个cookie jar的实例。LWPCookieJar()函数将返回一个对象，该对象可以从硬盘加载Cookie，同时还能向硬盘存放Cookie。之后，通过 br.set_cookiejar(cj)将这个cookie jar关联到mechanize的浏览器对象br上。简单设置一些浏览器属性后，需要定义使用的user-agent。用户代理（User Agent）指的是代表使用者行为的软件，主要是设置浏览器的头文件。
　　最后是关键的一步，打开登录页面，输入用户名和用户密码。需要使用br.select_form(nr = 0)来找到登录表格。这里nr的设置比较灵活，不同网站的数值不同。然后输入用户名和密码。比如：br['vb_login_username'] = 'Your registered User name'， 这里的vb_login_username也会随着网站本身使用的具体内容而不同。运行br = screen_login()就可以模拟登录成功，然后就可以开始数据抓取和使用BeautifulSoup来进行信息提取的工作了。
　　三、基于API接口抓取数据
　　好在随着数字化媒体浪潮的到来，第三方开发的网站应用已经成为社交网络必不可少的一部分。社交网站为了自身的发展，往往选择向外界开放部分资源，以方便第三方发展基于该社交网站的产品，进而更好吸引使用者使用。比如新浪微博上有着各种不同的APP，这些应用的数据接口（API）就是由新浪微博所提供的。
　　不同的编程语言与通用的API接口之间是由软件开发工具包SDK(Software Development Kit）衔接在一起的。仍然以新浪微博的SDK为例，打开其页面（）我们会发现对应于各种编程语言的SDK，有些由新浪微博官方提供的，有些则是由广大使用者编写的。就Python而言，新浪微博官方推荐的Python SDK是sinaweibopy。sinaweibopy是纯Python编写的单个文件，代码简洁，无依赖，运行可靠。
　　安装sinaweibopy的方法非常简单，只需要打开的命令窗口中输入：easy_install sinaweibopy 就可以了（）。
　　easy_install sinaweibopy<br style="max-width: 100% !important; box-sizing: border-box !important; word-wrap: break-word !important;" /><br style="max-width: 100% !important; box-sizing: border-box !important; word-wrap: break-word !important;" />
　　数据抓取的第一步，就是建立数据连接的工作，以获取社交网站开放数据流的许可。当然，这首先需要使用者注册一个app。以新浪微博为例，研究者可到其应用开发页面注册 。这样，使用者可以获取一个APP_KEY和对应的APP_SECRET。
　　现在流行的方式是使用OAuth获取连接社会化媒体的API的使用权限。它工作的原理非常简单：1.首先使用者发出使用请求，2.然后新浪微博在收到请求后向使用者发出一个授权码，3.获取授权码之后使用者依据授权码从新浪微博获取连接码（ACCESS TOKEN），4.使用连接码，使用者就可以连接到新浪微博的数据库并获取数据了。以上过程可以使用以下Python代码来实现：
　　在上述代码中，我们定义了一个名为weiboClient的函数。完成以上步骤之后，使用者只需要运行client = weiboClient()的程序，就可以连接到新浪微博的API接口了。
　　
　　下一步是通过查阅社交网站的API文档，选取适当的API接口，就可以很方便地从社交网站抓取数据了。因为直接从网站数据库获取数据，因而数据结构化较好。获取数据使用许可之后，其使用就非常方便灵活了。2014年8月，云南鲁甸县发生大地震，人民日报官方微博8月7日 19:51来自人民日报微博 |举报发微博报道了最新的死亡人数。消息内容称：
　　人民日报：#云南鲁甸县地震#【遇难人数增至615人[蜡烛]】据抗震救灾指挥部消息，截至今天19时，地震共造成615人死亡，其中鲁甸县526人、巧家县76人、昭阳区1人、会泽县12人；目前仍有114人失踪，其中鲁甸县109人、巧家县5人；另有3143人受伤。
　　这里需要注意的是每一条微博的号码有两种表示形式：一种是字母和数字的组合，另一种是数字。由该条微博的网络链接，我们可以得到前者为
　　'Bhd8k0Jv8'。这个时候，我们可以通过statuses__queryid这个API接口可以将它转化为纯数字的形式。其它更多的新浪微博API接口可以参阅%E6%96%87%E6%A1%A3_V2。
　　mid = client.get.statuses__queryid(mid = 'Bhd8k0Jv8', isBase62 = 1, type = 1)['id']<br style="max-width: 100% !important; box-sizing: border-box !important; word-wrap: break-word !important;" /><br style="max-width: 100% !important; box-sizing: border-box !important; word-wrap: break-word !important;" />
　　这里，我们想要看一下这条微博的转发网络，并计算其网络特征。将主要用到的是API接口中的statuses__repost_timeline。在这个数据抓取过程中，每次可以抓取一个页面上的200条转发信息，根据总转发量，我们可以计算需要抓取的页面总数。由此，我们需要先定义一个函数，以确定转发页面的数量。如以下代码所示：
　　 print >>dataFile, "%s,'%s','%s',%s,%s,%s,%s,%s,'%s',%s,%s,%s,'%s',%s,%s,%s,'%s',%s,%s,'%s',%s,'%s',%s,%s,%s,'%s',%s,%s,%s,%s,%s" % (mid, created, text, reposts_count, comments_count,rts_reposts_count, rts_comments_count, user_id, user_name, user_province, user_city, user_gender, user_url, user_followers, user_friends, user_statuses, user_created, user_verified, rts_mid, rts_created, rtsuser_id, rtsuser_name, rtsuser_province, rtsuser_city, rtsuser_gender, rtsuser_url, rtsuser_followers, rtsuser_friends, rtsuser_statuses, rtsuser_created, rtsuser_verified)
except Exception, e:
print >> sys.stderr, 'Encountered Exception:', e, page
time.sleep(120)
pass
　　定义了以上函数之后，我们可以很容易地抓取并存储数据。代码如下：
　　数据预处理
　　大多数时候，抓取的数据往往并不能直接满足我们分析的需求，往往还需要对数据进行预处理。对于本章所涉及到的微博转发网络而言，主要是要理解二度转发的过程。如下图所示：
　　图1：二度转发和微博扩散网络
　　新浪微博不同与Twitter的一个地方在于，在一条微博的页面中记录了所有转发过这条微博的情况（除非被删除）。如上图1-A中所示，我们用O来标示源微博，五个转发者分别是A、B、C、D、E。我们可以知道就这条消息，五个转发者又被转发的次数。比如，B和D又分别被转发了2次和1次。我们把这种转发称之为二度转发（注意：二度转发这里是一个非常狭隘的定义，它指的是源微博的转发者相互之间转发的情况）。二度转发可以用连边列表（edgelist）的形式表示并存储。在这个连边列表当中，第一列表示信息流出点，第二列表示信息流入点，如上图1-B所示。因此，通过抓取二度转发的情况，我们可以知道信息流入点（这里即C、D、E）都已经确定了其信息来源。只有未出现在二度转发第二列的点（即A、B）的信息来源不在信息转发者当中，那么其信息来源就只能是源微博O，如上图1-C所示，这样我们就可以补全二度转发的连边列表，如上图1-D所示。
　　基于以上信息，要想获取完整的转发网络，我们需要先获得二度转发网络。
　　定义了抓取二步转发的函数之后，就可以抓取二步转发网络了。
　　在获取了二步转发数据之后，我们首先得到所有的转发者列表，然后获取二步转发网络中的信息流入节点，并对照二者的差异以找出直接从源微博转发的情况。
　　到这里，我们就得到了完整的转发网络。
　　可视化
　　为了展现时间的先后顺序，我们首先提取转发网络中的转发时间
　　然后我们可以构建转发网络。
　　图2：人民日报所发的#云南鲁甸县地震#微博的转发网络
　　很显然人民日报的这条微博的转发具有明显的星形扩散的特征：与通过社交网络的传播相比，这条微博具有明显的媒体传播特性，即以人民日报作为核心，信息多数是由人民日报直接到达用户，而不需要经过其它用户的中转。
　　两步流动理论指出信息首先由媒体传递到意见领袖，而后由邮件领袖传播到广大的受众。因此它强调了除了媒体意外，社会网络中的意见领袖对于信息扩散也发挥着重要作用（Lazarsfeld, Berelson, Gaudet, 1944; Katz, E., 1957）。但是，通过这个案例，我们发现并非如此。我们可以认为虽然人民日报官方微博承载在社交网络当中，但是其传播方式依然保持了传播媒体信息的一步到达受众的特点（或许这种特征比线下更强）。
　　
　　数据分析
　　对于网络数据的分析，首先是一些网络的统计指标。根据分析的单位分为网络属性、节点属性和传播属性。其中网络属性包括网络的规模， 网络群聚系数， 直径和平均距离，匹配性；节点属性包括节点间的距离，中心性等方面；而传播的属性则关注传播的时空和网络特征。
　　节点属性
　　就节点的属性而言，我们首先关注节点间的距离。测量了一个节点到网络中所有的其它节点之间的距离，其中最大的距离就是这个节点的离心度（eccentricity）。网络的半径（radius）就是最小的节点离心度；网络的直径（diameter）就是最大的节点离心度。不过，离心度的计算需要将有向网络转化为无向网络。经过计算，该信息转发网络的直径是4，半径是2。
　　另外，我们可以使用nx.all_pairs_shortest_path_length(G)函数计算任意一对节点之间的路径长度。我们知道源微博的发出者是'2803301701'（即@人民日报）。我们选取另外一个节点'1783628693' 。使用nx.shortest_path来计算两个节点之间的路径。发现节点'1783628693'经过'1904107133'转发源微博，也就是说节点'1783628693'和源微博之间的距离是2。我们还可以计算网络的平均最短距离，发现该有向网络的平均最短路径很小，只有0.001；但如果把网络转化为无向网络，其平均最短路径就大于2了。
　　图2：网络度排名概率分布图
　　网络属性
　　网络层级的属性使用networkx非常容易计算。根据计算我们发现在这个完整的转发网络当中，共有1047个节点和1508个链接。由此，也可以知道网络的密度（实际存在的链接数量和给定节点的数量可能存在链接数量之间的比值）较小，经过计算只有0.001左右。使用()函数也可以给出网络节点数量和链接数量。
　　如果说网络密度关注的是网络中的链接，传递性（transitivity）关注的则是网络中的三角形的数量，传递性也因此被定义为存在的三角形数量与三元组的数量的比值再乘以3（因为一个三角形构成三个未闭合的三元组）。经过计算发现网络传递性的数值是0.001，也非常小，这说明网络中闭合的三角形非常少。
　　根据节点所在的闭合三角形的数量，还可以计算节点的群聚系数。我们知道，对于没有权重的网络而言，节点的度（D）越高，可能占有的三角形数量（D(D&#x2212;1)2" role="presentation">D(D−1)2）就越高。节点的群聚系数就是节点占有的闭合三角形的数量和可能占有的三角形数量之间的比值。使用nx.triangles(G)函数可以计算出每个节点所占有的三角形数量，结合节点的度，就可以计算出节点的群聚系数。当然了，节点群聚系数可以直接使用nx.clustering(G)得到。计算所有网络节点的群聚系数，取其平均值就是网络的群聚系数。经过计算网络的群聚系数为0.227。当然了，网络群聚系数可以直接使用nx.average_clustering(G) 函数得到。另外的一个网络统计指标是匹配性。经过计算，网络节点度的匹配性为负值，即度小的节点多与度大的节点相连。
　　扩散深度
　　转发者距离原微博发出者的距离可以看做是该条信息转发被中介化的程度。我们已经知道，离心度衡量的是一个节点到其它所有节点距离中的最大值。如果我们测量源微博发出者（@人民日报）的离心度，我们就可以找到这个转发网络的信息扩散深度（diffusion depth）。不难算出，其扩散深度是2。由此可见虽然转发过千人，但是这种扩散主要是广度优先的扩散，其扩散的深度却非常有限。
　　图：微博转发时间分布
　　源微博发表于2014年8月7日晚上19点，我们统计每一条转发微博的时间与源微博时间的时间差（以小时为单位），结果如上图所示。第一波主要的转发就在源微博发出不久（前5个小时），之后的微博转发速度降低；第二波转发是第二天早上10点左右（第15个小时左右），但是其幅度很低，并且很快降低了。这种模式反应了公众注意力投放的规律，即因为公众注意力有限，所以信息的扩散具有很强的时间限制。以这个微博转发的案例为例，五个小时后，累计增长曲线就开始变得平坦，即使到了第二天中午这种状态也没有得到改变。
　　空间分布
　　此外，我们可以分析转发者的地理分布情况。我们需要提取微博转发者的省份信息。这里还需要新浪微博省市的地理编码。见这里：%E7%9C%81%E4%BB%BD%E5%9F%8E%E5%B8%82%E7%BC%96%E7%A0%81%E8%A1%A8。将这个列表整理为一行代表一个省区的形式，并命名为weibo_province.txt。根据这个地理编码的列表，我们可以将省份编码转化为省份的名称。之后，我们就可以统计各个省区的微博转发数量，并绘制地理分布的直方图。
　　图：微博转发数量的省区分布
　　由该省区分布可以知道，广东，北京，浙江，四川是转发量最多的四个省份，而内蒙、新疆、西藏、宁夏等西部省份和港澳台等地的转发最少。因为事件的地域相关性，云南省的转发数量也相对较多。
　　结语
　　综上所述，本章简单勾勒了使用Python抓取、预处理、分析、可视化社交网络数据的过程。主要以案例为主，其中又以描绘新浪微博单条信息的扩散为主。就数据抓取而言，社会化媒体提供了异常丰富的内容，因此本文所举得例子很容易就可以扩展到更多的案例、更长的时间、更多的网站。可以参阅Russell (2011;2013)在《Mining the Social Web》和《21 Recipes for Mining Twitter》两书中所提供的更多的例子。
　　就网络分析而言，本文仅仅介绍了一些最基本的分析方法和Python的实现方法，尤其是networkx的使用。值得一提的是，除了Python，还有很多其它的选择，比如R软件；除了networkx之外，还有igraph、graph-tool、Snap.py等其它类库。就涵盖的内容而言，限于篇幅，同样有一些内容没有被囊括进来，诸如网络的生成、网络社区的划分、信息扩散的模拟。
　　不可否认的是，读者不可能通过本章完全掌握Python的使用、数据的抓取和社交网络研究的分析方法。本书附录中总结了一些常用的资源和工具（软件、类库、书籍等）。读者可根据自己的偏好和研究目的，按图索骥，通过不断地动手练习来达到持续进步的目的。
　　End.
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　　iopenlynew|动用采集器爬取生活中的任何网页
　　
　　新浪微博这种属于重型网站，除了采集+大量的网站上传数据外，无他，
　　vb抓取网页，sae爬取请求bilibili上最新播放热门的up主，360采集我乎用户言论。
　　
　　长期相处下来，发现绝大多数平台都是sae工作，为什么呢？你可以把sae看做另一个sae。
　　新浪是sae收费项目，每天400流量起，低的有时一天只收300，wordpress是免费。bilibili每天3000左右。有能力还是支持bae好些。另外搜索业务我会用百度，你们爱用不用。另外已有认识的朋友通过百度类似方法发财的，
　　找到收费项目的比较多，比如maintainer,metakeyserver，免费的也有，formmapsearch，evermonkey，seoweb，还有samethod等。收费的是因为它收费，通过自己额外付费用户流量用。免费的是通过h5premiumapi。另外有个蛋疼的是如果你在不公开的网站存储了某些数据，收费项目可能会拿到。然后微博的robots.txt很重要的，有的时候你需要全部告诉它们。 查看全部

　　TXKT：手动抓包解析下载
　　本文提供的方法用于获取当前播放视频的m3u8地址，所以抓包的前提是有播放对应视频的权限（即，付费课程需购买后下载）！
　　演示视频地址：#term_id=100002727
　　播放页面按F12键打开开发者工具，F5刷新页面，等待视频文件正常加载播放后，切换到“Network”选项卡，左上方的过滤框中输入“m3u8”，可以看到有几个m3u8链接，选择第一个，右侧点击“Response”，里面存储不同分辨率的m3u8（RESOLUTION处即为分辨率）：
　　观察三个分辨率的链接内容，容易看出只有m3u8前的数字不一样，f30740、f30741、f56150依次对应网页端的高清、超清、蓝光。
　　“Network”下取其中一个m3u8链接，对比可知m3u8列表链接和单个m3u8链接只需要修改一处即可：
　　“Network”下观察m3u8文件内容，AES-128加密，ts链接缺少前缀：
　　提取m3u8链接前缀：
　　补全ts播放链接：
　　过滤“.ts”，验证组合的链接正确：
　　访问m3u8文件中的URL：
　　
　　%2BGBCO08TAChiaoOvUBCokOTMyNDg4YmItOWZjYS00MzFiLWJiYjItNjFmMDhjYjNlYmM3&fileId=52858929&keySource=VodBuildInKMS&token=dWluPTA7c2tleT07cHNrZXk9O3Bsc2tleT07ZXh0PTtjaWQ9ODkxNjt0ZXJtX2lkPTEwMDAwMjcyNzt2b2RfdHlwZT0w
　　可正常下载到16字节KEY文件：
　　使用M3U8批量下载器附带的“合并助手”验证一下，拖拽KEY和ts文件到对应位置（IV为0可不填），转换测试：
　　解密转换完成，可正常播放：
　　至此，确认m3u8链接前缀和KEY链接正确，无需自定义；直接将抓到的m3u8链接丢到下载器即可（N_m3u8DL-CLI可以自动补全ts链接前缀、获取KEY文件）：
　　可正常下载解密视频、音频文件：
　　下载合并后可正常播放：
　　对于付费课程，购买后同样可以抓取到m3u8链接进行下载：
　　最后聊一下TXKT的AI字幕，质量咋样不管，先弄下来！
　　
　　过滤“sub”，点开第一个包，右侧“Preview”下可以找到纯文字内容（即播放界面右侧的“视频文稿”）：
　　%7B%22srv_appid%22%3A201%2C%22cli_appid%22%3A%22ke%22%2C%22trace_id%22%3A%22f390f51d6c5a4555979818ce9a7e167d%22%2C%22uin%22%3Anull%7D&taid=9277640460477140&bkn=&r=0.6397
　　该链接需带 referer: 访问！
　　纯文字内容实际用处不大，点开第二个包，访问右侧链接：
　　可下载到vtt格式字幕文件：
　　使用记事本打开，常规字幕文件：
　　使用PotPlayer加载播放，可正常显示：
　　全文完，感谢阅读！
　　by 落日余辉
　　2022.07.01
　　本文提供的思路方法仅用于学习交流，不得用于其它用途！如有下载需求，请使用官方客户端！ 查看全部

　　vb抓取网页内容 Python传奇：30年崛起之路
　　随着Python自身功能的完善以及生态系统的扩展，Python在Web开发、网络爬虫、数据分析与数据挖掘、人工智能等应用方面逐渐崭露头角。
　　Django和Flask引领的WEB开发模式
　　2004年，目前最流行的WEB框架Django诞生。2010年，另一个流行的轻量级WEB框架Flask诞生。Django是一个WEB解决方案“全家桶”，其功能大而全，包含了几乎所有WEB开发相关的组件和功能，它可以大大节省开发者在基础组件、选型、适配等方面的时间和精力；而Flask只包含基本的配置，默认依赖于两个外部库也可以自由替换，给开发者提供最大的自主空间。这两类完全相反方向上的WEB开发模式，几乎可以为所有开发者提供了很好的选型参照物：无论开发者想要一站式还是最大化自主解决方案，Python都能满足。
　　此后，以豆瓣、春雨医生、知乎、Dropbox、YouTube、CIA（美国中情局）等为代表的企业和机构都基于Python做网站开发，预示着Python应用到WEB开发领域逐渐成为一种新兴趋势。
　　人人都能胜任的网络爬虫
　　Python自带的标准库中，urllib、urllib2、requests库对于简单网页的抓取实现非常简单，即使在面对海量数据抓取需求时，第三方库Scrapy也能应对自如；再配合正则表达式库re、网页代码解析BeautifulSoup、html和xml解析库lxml、多线程库threading等特性，使得Python在应用到网络爬虫任务上时，只需要很少的开发量便能迅速完成任务。基于Python简单易学的特性，几乎人人都能开发网络爬虫。
　　比shell更好用的自动化运维工具
　　Python是跨语言和平台的，几乎所有Linux系统和MAC系统都自带Python库，Windows系统也可以自定义安装。Python默认的os、sys等库可实现与操作系统的交互和执行功能，更重要的是Python还能直接执行系统终端命令。因此，使用Python编写的系统运维和管理脚本在可读性、性能、代码重用度、扩展性几方面都优于普通的shell脚本，在自动化运维方面应用广泛。
　　数据分析与科学计算三剑客
　　2008年发布的Numpy、scipy和2009年发布的pandas是数据分析与科学计算的三剑客。
　　NumPy（Numeric Python的简称）是Python科学计算的基础工具包，也是Python做数据计算的关键库之一，同时又是很多第三方库的依赖库。
　　Scipy（Scientific Computing Tools for Python的简称）是一组专门解决科学和工程计算不同场景的主题工具包，它提供的主要功能侧重于数学、函数等，例如积分和微分方程求解。Pandas（Python Data Analysis Library的简称）是一个用于Python数据分析的库，它的主要作用是进行数据分析和预处理。
　　Pandas提供用于进行结构化数据分析的二维表格型数据结构DataFrame，类似于R中的数据框，能提供类似于数据库中的切片、切块、聚合、选择子集等精细化操作，为数据分析提供便捷。另外，Pandas还提供了时间序列的功能，用于金融行业的数据分析。
　　
　　除此之外，很多大型公司也都在使用Python完成不同类型的其他工作，其中不乏世界知名公司，如国外的Google、Facebook、NASA 、雅虎、YouTube等，国内的网易、腾讯、搜狐、金山等。例如谷歌在Google Groups、Gmail、Google Maps等项目中将Python用作网络应用的后端；在Google Cloud Platform中的Google Cloud Storage本地部署环境中，gsutil也在Python 2基础上开发和应用。
　　后Python2与Python3时代
　　AI让Python大放异彩
　　2008年12月，Python 3发布。Python 3相对于Python 2的早期版本（主要是Python2.6之前）是一个较大的升级，它在设计的时候没有考虑向下兼容，所以很多早期版本的Python程序无法在Python 3上运行。为了照顾早期的版本，推出过渡版本2.6——基本使用了Python 2.x的语法和库，同时考虑了向Python 3.0的迁移，允许使用部分Python 3.0的语法与函数。同时，Python还提供了Python 2到Python 3的Python文件转换功能，以帮助开发者升级。
　　2010年7月发布了Python 2.x系列的最后一个版本，主版本号为2.7。大量Python 3的特性被反向迁移到了Python 2.7，2.7版本比2.6版本进步非常多，同时拥有大量Python 3中的特性和库，并且照顾了原有的Python开发人群。Python2.7也是当前绝大多数Linux操作系统最新版本的默认Python版本。
　　从2008年开始，Python 2与Python 3是并存发展的。但在2018年3月，Guido在邮件列表上宣布Python 2.7将于2020年1月1日终止支持，这意味着之后Python 2将不再被统一维护，与之对应的是主流第三方库也不会再提供针对Python 2版本的开发支持。Python 2的时代即将过去。
　　这一时期，Python继续以其独特魅力吸引更多的开发者加入，但真正让Python大放异彩的却是AI（人工智能）的爆发。
　　AI并不是一个新生事物，而是从20世纪50年代就开始出现，随后经过了大概20年的黄金时期，又分别在20世纪70年代和90年代两次进入寒冬期。从2006年开始，神经网络、深度学习的出现，让AI进入爆发期。
　　在AI领域，Python拥有很多相关库和框架。其中最著名的是：
　　在互联网领域，Facebook和Google都是全球IT企业的标杆，具备行业领导力和风向指示意义。他们基于Python开发的AI库（PyTorch和TensorFlow）已经成为目前最流行的AI库，而且“到底选择PyTorch还是Tensorflow”仍然是一个具有争议性的话题。
　　在AI时代，主要应用场景包括：
　　在不同的领域，Python都能扮演非常重要的角色，因此，在国外的各大榜单中，Python都已经成为最受欢迎的语言（或至少是之一）。不只在商业领域流行，国内很多地区和教育机构正将Python纳入教材之中。比如Python进入山东小学六年级的教材，浙江信息技术教材将放弃VB，改用Python 语言，Python列入全国计算机二级等级考试大纲等。
　　Python的未来发展
　　在Python发展过程中，Guido一直是核心人物，甚至被称为“终身仁慈独裁者”，但在2018年经历了退出管理层风波之后，他又在2019年以五大指导委员之一的身份重回决策层。这为Python迎来了新的治理方案：指导委员会模式。这种模式意味着Python的未来将从Guido一人决定变为5人决定，虽然比很多开源语言仍然有民主化空间（例如PHP的改进由社区投票决定），但也算是一种从专制到民主的进步。
　　
　　有关Python的每个提升计划，都是在PEP（Python Enhancement Proposal）列表中——每个版本新特性和变化都通过PEP提案经过社区决策层讨论、投票决议，最终才有我们看到的功能。
　　目前，Python的最新稳定的主版本是3.7，Python 3.8也已经有了预览版，大概在2023年左右Python 4便会问世。在之后的时间里，Python会如何发展？我们可以从Python软件基金会的董事会成员、CPython的核心开发人员Nick Coghlan的信息中略知一二：
　　首先，Python的PEP流程和制度没有任何变化，通过增加新模块和功能来增强的基础能力。随着Python 2在2020年不再维护，社区在Python 3的资源和投入会相应增加。
　　其次，不同解释器的实现和功能扩展还将继续增强，方向包括PyPy关于JIT编译器生成和软件事务内存的尝试，以及科学和数据分析社区，对面向数组编程的探索等。
　　再次，嵌入式应用的增强，核心是与其他虚拟机运行时（如JVM和CLR）的集成和改进，尤其是在教育领域取得的进展，可能会让Python作为更受欢迎的嵌入式脚本语言，在更大的应用程序中运行。
　　最后，对于为了兼容和维持Python 2的部分功能而存在于Python 3中的原有代码，在后续版本中应该会逐步优化甚至去掉。而对于其他更改，则会根据情况弃用、提出警告、逐步替代以及保留。
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　　Python爬虫：头条小姐姐们都来给你拜年啦！
　　觉得上面的小姐姐漂亮的，可以举个爪子。
　　今天就来教大家来爬取头条上的美女。
　　但是，不要着急，在学爬虫之前，大家需要先学会分析Ajax请求。
　　前言
　　有时候我们会用requests抓取页面的时候，得到的结果可能和浏览器中看到的不一样：在浏览器中可以看到正常显示的页面数据，但是使用requests得到的结果并没有。这是因为requests获取的是原始的HTML文档，而浏览器中的页面则是经过javascript处理数据后生成的结果，这些数据的来源有多种，可能通过Ajax加载的，可能是包含在HTML文档当中，也有可能是经过javascript特定算法计算后生成的。
　　对于第一种情况：Ajax加载数据是一种异步加载方式，原始的农业面最初是不会包含这些数据的，原始页面加载完成之后，会再向服务器请求某个接口的数据，然后数据就会被处理从而呈现到网页上，这就是一个Ajax请求。
　　按照目前web的发展形式，这种页面会越来越多。网页的原始HTML中不会包含任何的数据，数据是通过Ajax统一加载后呈现出来的，这样在web开发上可以做到前后分离，而且降低了服务器直接渲染页面带来的压力。
　　因此，直接利用requests来获取原始HTML，是无法获取到有效的数据的，这时需要分析网页后台向接口发送的Ajax请求，如果可以用requests来模拟Ajax请求，那么就可以正常抓取数据了。
　　什么是Ajax
　　Ajax是异步的javascript和xml。它不是一门编程语言，而是利用javascript保证页面不被刷新，URL不变的情况下与服务器交换数据并更新部分网页的技术。
　　对于传统的网页来说，要想更新数据就必须刷新整个页面，但是有了Ajax之后，便可以在页面不全部刷新的情况下更新内容。在这个过程中实际上是在后台与服务器进行了数据的交换，获取到数据之后，再利用javascript改变网页，这样页面就会刷新了。
　　Ajax分析方法
　　这里以微博为例，我们知道拖动刷新的内容由Ajax加载，而且页面的URL没有任何变化，那么应该去哪里查看这些Ajax请求呢？
　　查看请求
　　这里还需要借助浏览器的开发者工具，下面以Chrome浏览器为例子进行简单的介绍。
　　首先，打开微博的首页随便点击任意一条微博，随后在页面中点击鼠标右键，从弹出的快捷键菜单中选择“检查”选项，此时就会弹出开发者工具，如下图所示：
　　此时在element选项卡中便会观察到网页的源代码。不过这个不是我们需要寻找的内容，切换到network选项卡，随后重新刷新页面，可以发现这里多出了不少的条目，如下图所示：
　　这里是页面加载过程中浏览器与服务器之间发送请求和接收响应的所有内容。
　　Ajax其实是特殊的请求类型，它叫做xhr。在下面的图片中，我们可以看到以big为开头的请求，其类型type为xhr，其实这个就是Ajax请求。
　　鼠标点击该请求的时候，右侧可以看到该请求的Request Headers、URL和Response Headers等信息。其中Request Headers中有个信息为x-requested-with: XMLHttpRequest，这个就是标记此请求就是Ajax请求。如下图所示：
　　随后点击一下preview，即可看到响应内容，它是json格式的数据，这里的Chrome为我们自动做了解析，点击内容即可展开和收起相应的内容。如下图所示：
　　由于里面的内容较多，我将它复制下来，比较容易观察。
　　从上面的图片可以观察到，返回的内容其实是评论者的昵称、评论内容、评论时间以及点赞数。
　　
　　另外，我们也可以切换到该页面URL的请求，查看它的Response是什么，如下图所示：
　　经过观察，其实很容易发现，这里的代码非常简单，除了简单的HTML代码之外，其他的都是javascript。所以说，我们看到的微博页面的数据并不是原始的页面返回的，而是后来执行javascript后，再次向后台发送的Ajax请求，浏览器拿到数据之后做进一步的渲染。
　　过滤请求
　　接下来利用浏览器中的开发者工具进行筛选，可以将Ajax请求全部筛选出来。在请求的上方有一层筛选栏，直接点击XHR，此时在下方显示的所有请求便都是Ajax请求了，如下图所示：
　　接下来，不断的滑动页面，可以看到页面底部有一条条新的微博评论被刷出，而开发者工具下方也会有一个个Ajax请求出现，这样我们就可以捕捉到所有的Ajax请求了。如下图所示：
　　至此，我们基本上可以分析出Ajax请求的一些详细信息了，接下来只需要用程序模拟这些Ajax请求，就可以轻松的获取到我们需要的信息了。
　　实战分析Ajax爬取今日头条小姐姐准备工作
　　在项目开始之前，请确保已经安装好requests库，如果没有安装，请参考下面的安装方法：
　　pip install requests<br />
　　抓取分析
　　在抓取之前，首先要分析抓取的逻辑。打开今日头条的首页：
　　在左上角有一个搜索接口，这里尝试抓取美女图片，所以输入“美女”二字搜索一下，如下图所示：
　　这时打开开发者工具并刷新整个页面，你会发现在network选项卡中会出现大量的数据请求信息。点击第一个请求，并点击response选项，搜索“写真”，遗憾的事情发生了，里面没有出现任何的关于写真的字眼。
　　因此，可以初步判断这些内容是由Ajax加载的，然后利用javascript渲染出来，接下来切换到XHR选项卡，查看有没有Ajax请求，如下图所示：
　　不出所料，这里果然出现了一些比较常规的Ajax请求，看看它的结果是否包含了页面中的相关数据。
　　点击data字段展开，发现这里许多条数据。点击第一条展开，发现有article_url字段和title字段与网页内容基本符合。
　　切换回headers选项卡，观察URL和headers信息，如下图所示：
　　可以看到这是一个get请求，请求的URL参数有:aid、app_name、offset、format、keyword、autoload、count、en_qc、cur_tab、from、pd、timestamp、_signature
　　继续下滑网页，你会发现在XHR选项卡中会出现越来越多的符合条件的Ajax请求。
　　如下所示：
　　https://www.toutiao.com/api/se ... %3Bbr /><br />https://www.toutiao.com/api/se ... %3Bbr /><br /><br />https://www.toutiao.com/api/se ... %3Bbr /><br /><br />https://www.toutiao.com/api/se ... %3Bbr />
　　
　　通过观察，可以发现变化的内容有offset,timestamp和_signature 。
　　timestamp指的是时间戳，而_signature指的是签名认证。我自己也看了很多的教程，大多数关于这个 _signature的破解其实是js的逆向。本来我也想要写用js逆向来破解这个 _signature，但是想到大家对于js逆向的方法可能不熟悉，毕竟我还没有写过该类文章，因此就不用这个方法了。经过测试发现不添加 _signature这个参数，对于获取json响应并无影响。
　　并且通过分析该Ajax请求可以发现，里面有image_list字段，如下图所示：
　　将这三个URL地址依次复制到浏览器之后可以发现，正是图片的URL地址，但是需要注意的是这个并不是高清大图的URL地址。
　　那问题就出现了，如何获取高清大图的URL地址呢？
　　如上图所示，可以依次点击URL地址，点击进去之后就会发现里面的都是高清大图的美女图片了。如下图所示：
　　那接下来就可以来看看json数据的URL和高清大图的URL存在着什么样的区别。
　　json数据内的URL<br />http://p1-tt.byteimg.com/list/ ... %3Bbr /><br />高清大图的URL<br />https://p6-tt.byteimg.com/orig ... %3Bbr />
　　通过观察上面的两个URL，其实区别也不是很大，只需要替换一些字符就可以了。
　　功能需求与实现获取json数据
　　获取json数据倒不是特别难，主要是构造URL参数，具体代码如下所示：
　　def get_page(offset):<br />    global headers<br />    headers = {<br />        'cookie': 'tt_webid=6925326312953529869; s_v_web_id=verify_kkqm44un_jaeWrYZ1_CnOS_4Xuz_BNoi_lE3QmTQ37uHC; csrftoken=280e107c397cea753911229202dc0c3d; ttcid=45904355bfa4470f9543c9cdeb94869f30; tt_webid=6925326312953529869; csrftoken=280e107c397cea753911229202dc0c3d; __ac_signature=_02B4Z6wo00f01Coh3wgAAIDDmtAzwcHMKowqBduAAGqaWRSmr26jOpvMaDLR3MsdEfPZTRN9mxTbUMgGifTuVJdj6FgWrIu6yKXVS3Dsp.wz3Pxl9vgfeguqCWDdZ4ocFVxb4JgkNBJTefPR41; __tasessionId=pyia55cn11612433914121; MONITOR_WEB_ID=2264d055-a390-4e4b-9b1f-4a3e2a6ac47c; tt_scid=pcBhM4miMb3tReqLN21gkwPxqHE92TFulL0hVtP4mdhm0UL1X0v0T1r158U8hVOua37f',<br />        'referer': 'https://www.toutiao.com/search/?keyword=%E7%BE%8E%E5%A5%B3',<br />        'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.66 Safari/537.36',<br />        'x-requested-with': 'XMLHttpRequest'<br />    }<br />    params = {<br />        'aid':'24',<br />        'app_name':'web_search',<br />        'offset':offset,<br />        'format':'json',<br />        'keyword':'美女',<br />        'autoload':'true',<br />        'count':'20',<br />        'en_qc':'1',<br />        'cur_tab':'1',<br />        'from':'search_tab',<br />        'pd':'synthesis',<br />        'timestamp':int(time.time())<br />    }<br />    url = 'https://www.toutiao.com/api/search/content/?'<br />    try:<br />        response = requests.get(url, headers=headers, params=params)<br />        response.content.decode('utf-8')<br />        if response.status_code == 200:<br />            return response.json()<br />    except requests.ConnectionError as e:<br />        print('连接失败', e)<br />
　　获取图片地址
　　经过上面的分析发现，json内部的图片链接并不是高清大图，所以在这里需要获取高清大图时需要做简单的字符串替换。
　　具体代码如下所示：
　　def get_info(json):<br />    new_img_lists = []<br />    image_lists = jsonpath.jsonpath(json, '$.data[*].image_list..url')<br />    for image_list in image_lists:<br />        new_img_list = image_list.replace('p1', 'p6').replace('p3', 'p6').replace('list','origin').replace('/190x124', '')<br />        new_img_lists.append(new_img_list)<br />    return new_img_lists<br />
　　保存图片
　　保存图片的时候只需要向上面获取到的图片地址依次发送请求即可。具体代码如下所示：
　　def save_img(new_image_lists):<br />    global name<br />    for image in new_image_lists:<br />        print('-------正在获取第{}张----------'.format(name))<br />        data = requests.get(image, headers=headers).content<br />        with open(f'../image/{name}.jpg', 'wb') as f:<br />            f.write(data)<br />        name += 1<br />
　　结果展示
　　关于翻页
　　其实翻页问题相当的好解决，通过对上面Ajax的接口就可以发现offset其实就是实现翻页效果的参数，每一次都是20的倍数，因此只需要传递offset的偏移量即可。
　　具体代码如下所示：
　　def main(offset):<br />    json = get_page(offset)<br />    # print(type(json))<br />    new_image_lists = get_info(json)<br />    save_img(new_image_lists)<br /><br /><br />if __name__ == '__main__':<br />    pool = Pool()<br />    groups = [i * 20 for i in range(4)] # 0 20 40<br />    pool.map(main, groups) # 传递偏移量<br />    pool.close()<br />    pool.join()<br />
　　最后结果
　　通过上图以及代码可以知道，我只传递了3个偏移量，就获取到了229张的美女图片。 查看全部

　　vb抓取网页内容 Python传奇：30年崛起之路
　　随着Python自身功能的完善以及生态系统的扩展，Python在Web开发、网络爬虫、数据分析与数据挖掘、人工智能等应用方面逐渐崭露头角。
　　Django和Flask引领的WEB开发模式
　　2004年，目前最流行的WEB框架Django诞生。2010年，另一个流行的轻量级WEB框架Flask诞生。Django是一个WEB解决方案“全家桶”，其功能大而全，包含了几乎所有WEB开发相关的组件和功能，它可以大大节省开发者在基础组件、选型、适配等方面的时间和精力；而Flask只包含基本的配置，默认依赖于两个外部库也可以自由替换，给开发者提供最大的自主空间。这两类完全相反方向上的WEB开发模式，几乎可以为所有开发者提供了很好的选型参照物：无论开发者想要一站式还是最大化自主解决方案，Python都能满足。
　　此后，以豆瓣、春雨医生、知乎、Dropbox、YouTube、CIA（美国中情局）等为代表的企业和机构都基于Python做网站开发，预示着Python应用到WEB开发领域逐渐成为一种新兴趋势。
　　人人都能胜任的网络爬虫
　　Python自带的标准库中，urllib、urllib2、requests库对于简单网页的抓取实现非常简单，即使在面对海量数据抓取需求时，第三方库Scrapy也能应对自如；再配合正则表达式库re、网页代码解析BeautifulSoup、html和xml解析库lxml、多线程库threading等特性，使得Python在应用到网络爬虫任务上时，只需要很少的开发量便能迅速完成任务。基于Python简单易学的特性，几乎人人都能开发网络爬虫。
　　比shell更好用的自动化运维工具
　　Python是跨语言和平台的，几乎所有Linux系统和MAC系统都自带Python库，Windows系统也可以自定义安装。Python默认的os、sys等库可实现与操作系统的交互和执行功能，更重要的是Python还能直接执行系统终端命令。因此，使用Python编写的系统运维和管理脚本在可读性、性能、代码重用度、扩展性几方面都优于普通的shell脚本，在自动化运维方面应用广泛。
　　数据分析与科学计算三剑客
　　2008年发布的Numpy、scipy和2009年发布的pandas是数据分析与科学计算的三剑客。
　　NumPy（Numeric Python的简称）是Python科学计算的基础工具包，也是Python做数据计算的关键库之一，同时又是很多第三方库的依赖库。
　　Scipy（Scientific Computing Tools for Python的简称）是一组专门解决科学和工程计算不同场景的主题工具包，它提供的主要功能侧重于数学、函数等，例如积分和微分方程求解。Pandas（Python Data Analysis Library的简称）是一个用于Python数据分析的库，它的主要作用是进行数据分析和预处理。
　　Pandas提供用于进行结构化数据分析的二维表格型数据结构DataFrame，类似于R中的数据框，能提供类似于数据库中的切片、切块、聚合、选择子集等精细化操作，为数据分析提供便捷。另外，Pandas还提供了时间序列的功能，用于金融行业的数据分析。
　　除此之外，很多大型公司也都在使用Python完成不同类型的其他工作，其中不乏世界知名公司，如国外的Google、Facebook、NASA 、雅虎、YouTube等，国内的网易、腾讯、搜狐、金山等。例如谷歌在Google Groups、Gmail、Google Maps等项目中将Python用作网络应用的后端；在Google Cloud Platform中的Google Cloud Storage本地部署环境中，gsutil也在Python 2基础上开发和应用。
　　后Python2与Python3时代
　　AI让Python大放异彩
　　2008年12月，Python 3发布。Python 3相对于Python 2的早期版本（主要是Python2.6之前）是一个较大的升级，它在设计的时候没有考虑向下兼容，所以很多早期版本的Python程序无法在Python 3上运行。为了照顾早期的版本，推出过渡版本2.6——基本使用了Python 2.x的语法和库，同时考虑了向Python 3.0的迁移，允许使用部分Python 3.0的语法与函数。同时，Python还提供了Python 2到Python 3的Python文件转换功能，以帮助开发者升级。
　　2010年7月发布了Python 2.x系列的最后一个版本，主版本号为2.7。大量Python 3的特性被反向迁移到了Python 2.7，2.7版本比2.6版本进步非常多，同时拥有大量Python 3中的特性和库，并且照顾了原有的Python开发人群。Python2.7也是当前绝大多数Linux操作系统最新版本的默认Python版本。
　　从2008年开始，Python 2与Python 3是并存发展的。但在2018年3月，Guido在邮件列表上宣布Python 2.7将于2020年1月1日终止支持，这意味着之后Python 2将不再被统一维护，与之对应的是主流第三方库也不会再提供针对Python 2版本的开发支持。Python 2的时代即将过去。
　　这一时期，Python继续以其独特魅力吸引更多的开发者加入，但真正让Python大放异彩的却是AI（人工智能）的爆发。
　　AI并不是一个新生事物，而是从20世纪50年代就开始出现，随后经过了大概20年的黄金时期，又分别在20世纪70年代和90年代两次进入寒冬期。从2006年开始，神经网络、深度学习的出现，让AI进入爆发期。
　　在AI领域，Python拥有很多相关库和框架。其中最著名的是：
　　在互联网领域，Facebook和Google都是全球IT企业的标杆，具备行业领导力和风向指示意义。他们基于Python开发的AI库（PyTorch和TensorFlow）已经成为目前最流行的AI库，而且“到底选择PyTorch还是Tensorflow”仍然是一个具有争议性的话题。
　　在AI时代，主要应用场景包括：
　　在不同的领域，Python都能扮演非常重要的角色，因此，在国外的各大榜单中，Python都已经成为最受欢迎的语言（或至少是之一）。不只在商业领域流行，国内很多地区和教育机构正将Python纳入教材之中。比如Python进入山东小学六年级的教材，浙江信息技术教材将放弃VB，改用Python 语言，Python列入全国计算机二级等级考试大纲等。
　　Python的未来发展
　　在Python发展过程中，Guido一直是核心人物，甚至被称为“终身仁慈独裁者”，但在2018年经历了退出管理层风波之后，他又在2019年以五大指导委员之一的身份重回决策层。这为Python迎来了新的治理方案：指导委员会模式。这种模式意味着Python的未来将从Guido一人决定变为5人决定，虽然比很多开源语言仍然有民主化空间（例如PHP的改进由社区投票决定），但也算是一种从专制到民主的进步。
　　有关Python的每个提升计划，都是在PEP（Python Enhancement Proposal）列表中——每个版本新特性和变化都通过PEP提案经过社区决策层讨论、投票决议，最终才有我们看到的功能。
　　目前，Python的最新稳定的主版本是3.7，Python 3.8也已经有了预览版，大概在2023年左右Python 4便会问世。在之后的时间里，Python会如何发展？我们可以从Python软件基金会的董事会成员、CPython的核心开发人员Nick Coghlan的信息中略知一二：
　　首先，Python的PEP流程和制度没有任何变化，通过增加新模块和功能来增强的基础能力。随着Python 2在2020年不再维护，社区在Python 3的资源和投入会相应增加。
　　其次，不同解释器的实现和功能扩展还将继续增强，方向包括PyPy关于JIT编译器生成和软件事务内存的尝试，以及科学和数据分析社区，对面向数组编程的探索等。
　　再次，嵌入式应用的增强，核心是与其他虚拟机运行时（如JVM和CLR）的集成和改进，尤其是在教育领域取得的进展，可能会让Python作为更受欢迎的嵌入式脚本语言，在更大的应用程序中运行。
　　最后，对于为了兼容和维持Python 2的部分功能而存在于Python 3中的原有代码，在后续版本中应该会逐步优化甚至去掉。而对于其他更改，则会根据情况弃用、提出警告、逐步替代以及保留。
　　
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　　Python爬虫+办公自动化+好玩DIY共321集全集视频教程
　　张郁文.comPYTHON+ DIY
　　
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　　章节01【独家前沿内容】
　　
　　章节02【特别附赠】【中国加油】【远程办公架设】
　　
　　章节03【编程让生活更美好】之【爬虫与信息搜集】
　　
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　　vb抓取网页内容 Python传奇：30年崛起之路
　　随着Python自身功能的完善以及生态系统的扩展，Python在Web开发、网络爬虫、数据分析与数据挖掘、人工智能等应用方面逐渐崭露头角。
　　Django和Flask引领的WEB开发模式
　　2004年，目前最流行的WEB框架Django诞生。2010年，另一个流行的轻量级WEB框架Flask诞生。Django是一个WEB解决方案“全家桶”，其功能大而全，包含了几乎所有WEB开发相关的组件和功能，它可以大大节省开发者在基础组件、选型、适配等方面的时间和精力；而Flask只包含基本的配置，默认依赖于两个外部库也可以自由替换，给开发者提供最大的自主空间。这两类完全相反方向上的WEB开发模式，几乎可以为所有开发者提供了很好的选型参照物：无论开发者想要一站式还是最大化自主解决方案，Python都能满足。
　　此后，以豆瓣、春雨医生、知乎、Dropbox、YouTube、CIA（美国中情局）等为代表的企业和机构都基于Python做网站开发，预示着Python应用到WEB开发领域逐渐成为一种新兴趋势。
　　人人都能胜任的网络爬虫
　　Python自带的标准库中，urllib、urllib2、requests库对于简单网页的抓取实现非常简单，即使在面对海量数据抓取需求时，第三方库Scrapy也能应对自如；再配合正则表达式库re、网页代码解析BeautifulSoup、html和xml解析库lxml、多线程库threading等特性，使得Python在应用到网络爬虫任务上时，只需要很少的开发量便能迅速完成任务。基于Python简单易学的特性，几乎人人都能开发网络爬虫。
　　比shell更好用的自动化运维工具
　　Python是跨语言和平台的，几乎所有Linux系统和MAC系统都自带Python库，Windows系统也可以自定义安装。Python默认的os、sys等库可实现与操作系统的交互和执行功能，更重要的是Python还能直接执行系统终端命令。因此，使用Python编写的系统运维和管理脚本在可读性、性能、代码重用度、扩展性几方面都优于普通的shell脚本，在自动化运维方面应用广泛。
　　数据分析与科学计算三剑客
　　2008年发布的Numpy、scipy和2009年发布的pandas是数据分析与科学计算的三剑客。
　　NumPy（Numeric Python的简称）是Python科学计算的基础工具包，也是Python做数据计算的关键库之一，同时又是很多第三方库的依赖库。
　　Scipy（Scientific Computing Tools for Python的简称）是一组专门解决科学和工程计算不同场景的主题工具包，它提供的主要功能侧重于数学、函数等，例如积分和微分方程求解。Pandas（Python Data Analysis Library的简称）是一个用于Python数据分析的库，它的主要作用是进行数据分析和预处理。
　　Pandas提供用于进行结构化数据分析的二维表格型数据结构DataFrame，类似于R中的数据框，能提供类似于数据库中的切片、切块、聚合、选择子集等精细化操作，为数据分析提供便捷。另外，Pandas还提供了时间序列的功能，用于金融行业的数据分析。
　　除此之外，很多大型公司也都在使用Python完成不同类型的其他工作，其中不乏世界知名公司，如国外的Google、Facebook、NASA 、雅虎、YouTube等，国内的网易、腾讯、搜狐、金山等。例如谷歌在Google Groups、Gmail、Google Maps等项目中将Python用作网络应用的后端；在Google Cloud Platform中的Google Cloud Storage本地部署环境中，gsutil也在Python 2基础上开发和应用。
　　后Python2与Python3时代
　　AI让Python大放异彩
　　2008年12月，Python 3发布。Python 3相对于Python 2的早期版本（主要是Python2.6之前）是一个较大的升级，它在设计的时候没有考虑向下兼容，所以很多早期版本的Python程序无法在Python 3上运行。为了照顾早期的版本，推出过渡版本2.6——基本使用了Python 2.x的语法和库，同时考虑了向Python 3.0的迁移，允许使用部分Python 3.0的语法与函数。同时，Python还提供了Python 2到Python 3的Python文件转换功能，以帮助开发者升级。
　　2010年7月发布了Python 2.x系列的最后一个版本，主版本号为2.7。大量Python 3的特性被反向迁移到了Python 2.7，2.7版本比2.6版本进步非常多，同时拥有大量Python 3中的特性和库，并且照顾了原有的Python开发人群。Python2.7也是当前绝大多数Linux操作系统最新版本的默认Python版本。
　　从2008年开始，Python 2与Python 3是并存发展的。但在2018年3月，Guido在邮件列表上宣布Python 2.7将于2020年1月1日终止支持，这意味着之后Python 2将不再被统一维护，与之对应的是主流第三方库也不会再提供针对Python 2版本的开发支持。Python 2的时代即将过去。
　　这一时期，Python继续以其独特魅力吸引更多的开发者加入，但真正让Python大放异彩的却是AI（人工智能）的爆发。
　　AI并不是一个新生事物，而是从20世纪50年代就开始出现，随后经过了大概20年的黄金时期，又分别在20世纪70年代和90年代两次进入寒冬期。从2006年开始，神经网络、深度学习的出现，让AI进入爆发期。
　　在AI领域，Python拥有很多相关库和框架。其中最著名的是：
　　在互联网领域，Facebook和Google都是全球IT企业的标杆，具备行业领导力和风向指示意义。他们基于Python开发的AI库（PyTorch和TensorFlow）已经成为目前最流行的AI库，而且“到底选择PyTorch还是Tensorflow”仍然是一个具有争议性的话题。
　　在AI时代，主要应用场景包括：
　　在不同的领域，Python都能扮演非常重要的角色，因此，在国外的各大榜单中，Python都已经成为最受欢迎的语言（或至少是之一）。不只在商业领域流行，国内很多地区和教育机构正将Python纳入教材之中。比如Python进入山东小学六年级的教材，浙江信息技术教材将放弃VB，改用Python 语言，Python列入全国计算机二级等级考试大纲等。
　　Python的未来发展
　　在Python发展过程中，Guido一直是核心人物，甚至被称为“终身仁慈独裁者”，但在2018年经历了退出管理层风波之后，他又在2019年以五大指导委员之一的身份重回决策层。这为Python迎来了新的治理方案：指导委员会模式。这种模式意味着Python的未来将从Guido一人决定变为5人决定，虽然比很多开源语言仍然有民主化空间（例如PHP的改进由社区投票决定），但也算是一种从专制到民主的进步。
　　有关Python的每个提升计划，都是在PEP（Python Enhancement Proposal）列表中——每个版本新特性和变化都通过PEP提案经过社区决策层讨论、投票决议，最终才有我们看到的功能。
　　目前，Python的最新稳定的主版本是3.7，Python 3.8也已经有了预览版，大概在2023年左右Python 4便会问世。在之后的时间里，Python会如何发展？我们可以从Python软件基金会的董事会成员、CPython的核心开发人员Nick Coghlan的信息中略知一二：
　　首先，Python的PEP流程和制度没有任何变化，通过增加新模块和功能来增强的基础能力。随着Python 2在2020年不再维护，社区在Python 3的资源和投入会相应增加。
　　其次，不同解释器的实现和功能扩展还将继续增强，方向包括PyPy关于JIT编译器生成和软件事务内存的尝试，以及科学和数据分析社区，对面向数组编程的探索等。
　　再次，嵌入式应用的增强，核心是与其他虚拟机运行时（如JVM和CLR）的集成和改进，尤其是在教育领域取得的进展，可能会让Python作为更受欢迎的嵌入式脚本语言，在更大的应用程序中运行。
　　最后，对于为了兼容和维持Python 2的部分功能而存在于Python 3中的原有代码，在后续版本中应该会逐步优化甚至去掉。而对于其他更改，则会根据情况弃用、提出警告、逐步替代以及保留。
　　
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　　vb抓取网页内容就很方便了。抓取内容介绍
　　vb抓取网页内容就很方便了。chrome有提供专用的扩展：stylejar，这是ui编写脚本语言，编写界面交互程序需要这个脚本。vb可以直接利用frames表达式，和c语言配合很方便。
　　1.python我用的第一个是ui库pygments，基本上通用的crud接口都包含在里面了，用pyqueryorqueryset+webdriver挺不错的。2.ruby和perl学过一点儿crud，感觉他们的数据结构都蛮单一的。我个人还是喜欢perl，但是如果只是掌握核心的东西(generator,repl,spark,iterm之类的)的话，用ruby也不错，开源社区也有挺多非常不错的东西。
　　3..net4.java5.php等其他是我个人认为最厉害的语言，全面且全面的问题语言，接口强大，一切都是那么对即等价于对。其他不太熟，不敢妄下评论。—补充一下，等级是一个方便管理的工具，你可以在各语言的等级里看到对应语言的基本特点，想到什么就写什么。评级是针对语言特点而不是“易用性”的。
　　ui是c++的东西最好，
　　浏览器内部用perl或python写过很多扩展，完全没有想到为什么外部开发语言可以写出浏览器内部常用的东西，查找起来太慢，太麻烦了，此外，还得考虑浏览器兼容问题，这两大劣势实在令人失望。不过ruby本身还是可以使用ui来很方便的操作某些内容的，比如你要爬的网页某个字段名字，还有返回的json字符串中多个字段。
　　还有一个影响语言易用性的因素是文件结构，也就是你可以自己创建很多字段集或字段组。另外，还可以用shell，各种相对路径，不过就是效率低而已。php和perl也有相关方面。 查看全部

　　vb抓取网页内容 Python传奇：30年崛起之路
　　随着Python自身功能的完善以及生态系统的扩展，Python在Web开发、网络爬虫、数据分析与数据挖掘、人工智能等应用方面逐渐崭露头角。
　　Django和Flask引领的WEB开发模式
　　2004年，目前最流行的WEB框架Django诞生。2010年，另一个流行的轻量级WEB框架Flask诞生。Django是一个WEB解决方案“全家桶”，其功能大而全，包含了几乎所有WEB开发相关的组件和功能，它可以大大节省开发者在基础组件、选型、适配等方面的时间和精力；而Flask只包含基本的配置，默认依赖于两个外部库也可以自由替换，给开发者提供最大的自主空间。这两类完全相反方向上的WEB开发模式，几乎可以为所有开发者提供了很好的选型参照物：无论开发者想要一站式还是最大化自主解决方案，Python都能满足。
　　此后，以豆瓣、春雨医生、知乎、Dropbox、YouTube、CIA（美国中情局）等为代表的企业和机构都基于Python做网站开发，预示着Python应用到WEB开发领域逐渐成为一种新兴趋势。
　　人人都能胜任的网络爬虫
　　Python自带的标准库中，urllib、urllib2、requests库对于简单网页的抓取实现非常简单，即使在面对海量数据抓取需求时，第三方库Scrapy也能应对自如；再配合正则表达式库re、网页代码解析BeautifulSoup、html和xml解析库lxml、多线程库threading等特性，使得Python在应用到网络爬虫任务上时，只需要很少的开发量便能迅速完成任务。基于Python简单易学的特性，几乎人人都能开发网络爬虫。
　　比shell更好用的自动化运维工具
　　Python是跨语言和平台的，几乎所有Linux系统和MAC系统都自带Python库，Windows系统也可以自定义安装。Python默认的os、sys等库可实现与操作系统的交互和执行功能，更重要的是Python还能直接执行系统终端命令。因此，使用Python编写的系统运维和管理脚本在可读性、性能、代码重用度、扩展性几方面都优于普通的shell脚本，在自动化运维方面应用广泛。
　　数据分析与科学计算三剑客
　　2008年发布的Numpy、scipy和2009年发布的pandas是数据分析与科学计算的三剑客。
　　NumPy（Numeric Python的简称）是Python科学计算的基础工具包，也是Python做数据计算的关键库之一，同时又是很多第三方库的依赖库。
　　Scipy（Scientific Computing Tools for Python的简称）是一组专门解决科学和工程计算不同场景的主题工具包，它提供的主要功能侧重于数学、函数等，例如积分和微分方程求解。Pandas（Python Data Analysis Library的简称）是一个用于Python数据分析的库，它的主要作用是进行数据分析和预处理。
　　Pandas提供用于进行结构化数据分析的二维表格型数据结构DataFrame，类似于R中的数据框，能提供类似于数据库中的切片、切块、聚合、选择子集等精细化操作，为数据分析提供便捷。另外，Pandas还提供了时间序列的功能，用于金融行业的数据分析。
　　除此之外，很多大型公司也都在使用Python完成不同类型的其他工作，其中不乏世界知名公司，如国外的Google、Facebook、NASA 、雅虎、YouTube等，国内的网易、腾讯、搜狐、金山等。例如谷歌在Google Groups、Gmail、Google Maps等项目中将Python用作网络应用的后端；在Google Cloud Platform中的Google Cloud Storage本地部署环境中，gsutil也在Python 2基础上开发和应用。
　　后Python2与Python3时代
　　AI让Python大放异彩
　　2008年12月，Python 3发布。Python 3相对于Python 2的早期版本（主要是Python2.6之前）是一个较大的升级，它在设计的时候没有考虑向下兼容，所以很多早期版本的Python程序无法在Python 3上运行。为了照顾早期的版本，推出过渡版本2.6——基本使用了Python 2.x的语法和库，同时考虑了向Python 3.0的迁移，允许使用部分Python 3.0的语法与函数。同时，Python还提供了Python 2到Python 3的Python文件转换功能，以帮助开发者升级。
　　2010年7月发布了Python 2.x系列的最后一个版本，主版本号为2.7。大量Python 3的特性被反向迁移到了Python 2.7，2.7版本比2.6版本进步非常多，同时拥有大量Python 3中的特性和库，并且照顾了原有的Python开发人群。Python2.7也是当前绝大多数Linux操作系统最新版本的默认Python版本。
　　从2008年开始，Python 2与Python 3是并存发展的。但在2018年3月，Guido在邮件列表上宣布Python 2.7将于2020年1月1日终止支持，这意味着之后Python 2将不再被统一维护，与之对应的是主流第三方库也不会再提供针对Python 2版本的开发支持。Python 2的时代即将过去。
　　这一时期，Python继续以其独特魅力吸引更多的开发者加入，但真正让Python大放异彩的却是AI（人工智能）的爆发。
　　AI并不是一个新生事物，而是从20世纪50年代就开始出现，随后经过了大概20年的黄金时期，又分别在20世纪70年代和90年代两次进入寒冬期。从2006年开始，神经网络、深度学习的出现，让AI进入爆发期。
　　在AI领域，Python拥有很多相关库和框架。其中最著名的是：
　　在互联网领域，Facebook和Google都是全球IT企业的标杆，具备行业领导力和风向指示意义。他们基于Python开发的AI库（PyTorch和TensorFlow）已经成为目前最流行的AI库，而且“到底选择PyTorch还是Tensorflow”仍然是一个具有争议性的话题。
　　在AI时代，主要应用场景包括：
　　在不同的领域，Python都能扮演非常重要的角色，因此，在国外的各大榜单中，Python都已经成为最受欢迎的语言（或至少是之一）。不只在商业领域流行，国内很多地区和教育机构正将Python纳入教材之中。比如Python进入山东小学六年级的教材，浙江信息技术教材将放弃VB，改用Python 语言，Python列入全国计算机二级等级考试大纲等。
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　　目前，Python的最新稳定的主版本是3.7，Python 3.8也已经有了预览版，大概在2023年左右Python 4便会问世。在之后的时间里，Python会如何发展？我们可以从Python软件基金会的董事会成员、CPython的核心开发人员Nick Coghlan的信息中略知一二：
　　首先，Python的PEP流程和制度没有任何变化，通过增加新模块和功能来增强的基础能力。随着Python 2在2020年不再维护，社区在Python 3的资源和投入会相应增加。
　　其次，不同解释器的实现和功能扩展还将继续增强，方向包括PyPy关于JIT编译器生成和软件事务内存的尝试，以及科学和数据分析社区，对面向数组编程的探索等。
　　再次，嵌入式应用的增强，核心是与其他虚拟机运行时（如JVM和CLR）的集成和改进，尤其是在教育领域取得的进展，可能会让Python作为更受欢迎的嵌入式脚本语言，在更大的应用程序中运行。
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　　2004年，目前最流行的WEB框架Django诞生。2010年，另一个流行的轻量级WEB框架Flask诞生。Django是一个WEB解决方案“全家桶”，其功能大而全，包含了几乎所有WEB开发相关的组件和功能，它可以大大节省开发者在基础组件、选型、适配等方面的时间和精力；而Flask只包含基本的配置，默认依赖于两个外部库也可以自由替换，给开发者提供最大的自主空间。这两类完全相反方向上的WEB开发模式，几乎可以为所有开发者提供了很好的选型参照物：无论开发者想要一站式还是最大化自主解决方案，Python都能满足。
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　　Python自带的标准库中，urllib、urllib2、requests库对于简单网页的抓取实现非常简单，即使在面对海量数据抓取需求时，第三方库Scrapy也能应对自如；再配合正则表达式库re、网页代码解析BeautifulSoup、html和xml解析库lxml、多线程库threading等特性，使得Python在应用到网络爬虫任务上时，只需要很少的开发量便能迅速完成任务。基于Python简单易学的特性，几乎人人都能开发网络爬虫。
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　　Python是跨语言和平台的，几乎所有Linux系统和MAC系统都自带Python库，Windows系统也可以自定义安装。Python默认的os、sys等库可实现与操作系统的交互和执行功能，更重要的是Python还能直接执行系统终端命令。因此，使用Python编写的系统运维和管理脚本在可读性、性能、代码重用度、扩展性几方面都优于普通的shell脚本，在自动化运维方面应用广泛。
　　数据分析与科学计算三剑客
　　2008年发布的Numpy、scipy和2009年发布的pandas是数据分析与科学计算的三剑客。
　　NumPy（Numeric Python的简称）是Python科学计算的基础工具包，也是Python做数据计算的关键库之一，同时又是很多第三方库的依赖库。
　　Scipy（Scientific Computing Tools for Python的简称）是一组专门解决科学和工程计算不同场景的主题工具包，它提供的主要功能侧重于数学、函数等，例如积分和微分方程求解。Pandas（Python Data Analysis Library的简称）是一个用于Python数据分析的库，它的主要作用是进行数据分析和预处理。
　　Pandas提供用于进行结构化数据分析的二维表格型数据结构DataFrame，类似于R中的数据框，能提供类似于数据库中的切片、切块、聚合、选择子集等精细化操作，为数据分析提供便捷。另外，Pandas还提供了时间序列的功能，用于金融行业的数据分析。
　　除此之外，很多大型公司也都在使用Python完成不同类型的其他工作，其中不乏世界知名公司，如国外的Google、Facebook、NASA 、雅虎、YouTube等，国内的网易、腾讯、搜狐、金山等。例如谷歌在Google Groups、Gmail、Google Maps等项目中将Python用作网络应用的后端；在Google Cloud Platform中的Google Cloud Storage本地部署环境中，gsutil也在Python 2基础上开发和应用。
　　后Python2与Python3时代
　　AI让Python大放异彩
　　2008年12月，Python 3发布。Python 3相对于Python 2的早期版本（主要是Python2.6之前）是一个较大的升级，它在设计的时候没有考虑向下兼容，所以很多早期版本的Python程序无法在Python 3上运行。为了照顾早期的版本，推出过渡版本2.6——基本使用了Python 2.x的语法和库，同时考虑了向Python 3.0的迁移，允许使用部分Python 3.0的语法与函数。同时，Python还提供了Python 2到Python 3的Python文件转换功能，以帮助开发者升级。
　　2010年7月发布了Python 2.x系列的最后一个版本，主版本号为2.7。大量Python 3的特性被反向迁移到了Python 2.7，2.7版本比2.6版本进步非常多，同时拥有大量Python 3中的特性和库，并且照顾了原有的Python开发人群。Python2.7也是当前绝大多数Linux操作系统最新版本的默认Python版本。
　　从2008年开始，Python 2与Python 3是并存发展的。但在2018年3月，Guido在邮件列表上宣布Python 2.7将于2020年1月1日终止支持，这意味着之后Python 2将不再被统一维护，与之对应的是主流第三方库也不会再提供针对Python 2版本的开发支持。Python 2的时代即将过去。
　　这一时期，Python继续以其独特魅力吸引更多的开发者加入，但真正让Python大放异彩的却是AI（人工智能）的爆发。
　　AI并不是一个新生事物，而是从20世纪50年代就开始出现，随后经过了大概20年的黄金时期，又分别在20世纪70年代和90年代两次进入寒冬期。从2006年开始，神经网络、深度学习的出现，让AI进入爆发期。
　　在AI领域，Python拥有很多相关库和框架。其中最著名的是：
　　在互联网领域，Facebook和Google都是全球IT企业的标杆，具备行业领导力和风向指示意义。他们基于Python开发的AI库（PyTorch和TensorFlow）已经成为目前最流行的AI库，而且“到底选择PyTorch还是Tensorflow”仍然是一个具有争议性的话题。
　　在AI时代，主要应用场景包括：
　　在不同的领域，Python都能扮演非常重要的角色，因此，在国外的各大榜单中，Python都已经成为最受欢迎的语言（或至少是之一）。不只在商业领域流行，国内很多地区和教育机构正将Python纳入教材之中。比如Python进入山东小学六年级的教材，浙江信息技术教材将放弃VB，改用Python 语言，Python列入全国计算机二级等级考试大纲等。
　　Python的未来发展
　　在Python发展过程中，Guido一直是核心人物，甚至被称为“终身仁慈独裁者”，但在2018年经历了退出管理层风波之后，他又在2019年以五大指导委员之一的身份重回决策层。这为Python迎来了新的治理方案：指导委员会模式。这种模式意味着Python的未来将从Guido一人决定变为5人决定，虽然比很多开源语言仍然有民主化空间（例如PHP的改进由社区投票决定），但也算是一种从专制到民主的进步。
　　有关Python的每个提升计划，都是在PEP（Python Enhancement Proposal）列表中——每个版本新特性和变化都通过PEP提案经过社区决策层讨论、投票决议，最终才有我们看到的功能。
　　目前，Python的最新稳定的主版本是3.7，Python 3.8也已经有了预览版，大概在2023年左右Python 4便会问世。在之后的时间里，Python会如何发展？我们可以从Python软件基金会的董事会成员、CPython的核心开发人员Nick Coghlan的信息中略知一二：
　　首先，Python的PEP流程和制度没有任何变化，通过增加新模块和功能来增强的基础能力。随着Python 2在2020年不再维护，社区在Python 3的资源和投入会相应增加。
　　其次，不同解释器的实现和功能扩展还将继续增强，方向包括PyPy关于JIT编译器生成和软件事务内存的尝试，以及科学和数据分析社区，对面向数组编程的探索等。
　　再次，嵌入式应用的增强，核心是与其他虚拟机运行时（如JVM和CLR）的集成和改进，尤其是在教育领域取得的进展，可能会让Python作为更受欢迎的嵌入式脚本语言，在更大的应用程序中运行。
　　最后，对于为了兼容和维持Python 2的部分功能而存在于Python 3中的原有代码，在后续版本中应该会逐步优化甚至去掉。而对于其他更改，则会根据情况弃用、提出警告、逐步替代以及保留。
　　
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　　开源代码-大数据分析的基础架构开发平台-vb
　　vb抓取网页内容，
　　我对网页编程没什么了解，但是爬虫肯定也要从搜索引擎抓取数据。windows系统应该都有抓取器类似下图的东西。
　　用写客户端吧如果你有手机，
　　打开浏览器，输入你需要爬的网址，然后访问就可以了。
　　打开浏览器输入百度，
　　看你的目的是啥：要快速增加数据量？要商业盈利？要博眼球？要读书？要赚大钱？要做seo？要做实验？要谈合作？要打人？根据目的来决定在哪里可以爬到数据，哪里能放入数据库。而且爬到的数据要保存下来。
　　找个爬虫工具每次抓取一定数量的网页，然后集中清洗，然后存储，清洗的过程有的很难过滤，有的你要用户解释清楚。所以你的数据量特别庞大你才有机会去爬一次，你要是只是十几万的数据量，就只能把人家明明白白的变成excelpdfps什么的。
　　爬虫最重要的一个优势是跨站问答（questionpooling）能力。一般需要针对某个域名去抓取内容，但这个域名有可能因为各种原因关闭，比如可能被百度等搜索引擎屏蔽了搜索，可能被操作。
　　你可以看看开源的github流云服务。我曾经开发过一个关于数据分析的微服务系统，也是分布式的。我们利用的工具可以达到node.js和python，还不是特别的稳定，但是每个环节有深层的业务逻辑。开源代码-大数据分析的基础架构开发平台。不过这个系统好像不是纯web，你也得会写后端。这个可以试试我们。大概流程就是：我们先创建项目，然后发布到全球的云上去，然后爬虫采集全球的内容，再发布到全球各地的网站去。 查看全部

　　vb抓取网页内容,抓取(1)_抓取
　　vb抓取网页内容,可以理解为抓包工具.vb抓包工具在msdn上有一个版本是比较好的,去搜一下(提示一下,下载方式可以多试试).你所看到的被反爬虫下了是因为robots.txt文件,搜索"robots.txt"查看文件内容,然后替换就可以达到效果.
　　爬虫是模拟人类浏览器爬取网页的过程爬虫方法requestsimportrequestsurl='='headers={'user-agent':'mozilla/5。0(windowsnt6。1;wow64)applewebkit/537。36(khtml,likegecko)chrome/58。3256。
　　108safari/537。36'}headers。urlretrieve(url,headers=headers)#解析html代码try:response=requests。get(url,headers=headers)#通过url爬取获取的数据写入变量response。encoding='utf-8'except:response。
　　raise_for_statusraise_for_status=response。status_codeprint("爬取的内容请求方法")print("正确")print("请求的数据格式是"+""数据格式")print("接受的参数为什么这么设置")print("需要查看验证码")response。
　　headers['referer']='www。/'print("请求的大小")response。status_code=200print("最大抓取范围是多少")print("正确")print("验证码以文本形式返回")print("请求的网址")print("访问邮箱")print("请求的hostname")print("请求的端口号")print("请求的头部主体")print("请求的参数的个数")print("请求的请求方法")print("请求的参数")print("请求的响应内容")print("请求的数据格式")print("page")time。
　　sleep(1)print("反爬虫方法")print("如何一定不被反爬虫")print("如何一定不会被爬虫")print("如何一定不会被adblock过滤")print("如何一定不会被猫眼识别过滤")print("如何一定不会被抖音识别过滤")print("如何一定不会被adsafe识别过滤")print("如何一定不会被其他flash过滤")print("如何一定不会被其他安全工具过滤")print("如何一定不会被特殊符过滤")print("如何一定不会被http端口过滤")print("如何一定不会被ip过滤")print("如何一定不会被端口过滤")print("如何一定不会被ip过滤")print("如何一定不会被ip过滤")print("如何一定不会被域名过滤")print("如何一定不会被域名过滤")print("如何一定不会被ip过滤。 查看全部

　　30款大数据分析工具推荐
　　
　　Part 1：数据采集工具
　　1.优采云
　　优采云是一款免费的、简单直观的网页爬虫工具，无需编码即可从许多网站抓取数据。无论初学者还是经验丰富的技术人员或企业高管，它都可以满足需求。为了减少使用上的难度，优采云为初学者准备了“网站简易模板”，涵盖市面上多数主流网站。使用简易模板，用户无需进行任务配置即可采集数据。简易模板为采集小白建立了自信，接下来还可以开始用“高级模式”，它可以在几分钟内抓取到海量数据。此外，还可以设置定时云采集，实时获取动态数据并定时导出数据到数据库或任意第三方平台。
　　2.Content Grabber
　　Content Grabber是一个支持智能抓取的网页爬虫软件。它的程序运行环境可用在开发、测试和产品服务器上。可以使用c#或VB.NET来调试或编写脚本来控制爬虫程序。它还支持在爬虫工具上添加第三方扩展插件。凭借其全面综合的功能，Content Grabber对于具有技术基础的用户而言功能极其强大。
　　3.Import.io
　　Import.io是一款基于网页的数据抓取工具。它于2012年首次在伦敦上线。现在,Import.io将其商业模式从B2C转向了B2B。2019年，Import.io收购了Connotate并成为网页数据集成平台。凭借广泛的网页数据服务，Import.io成为了业务分析的绝佳选择。
　　4.Parsehub
　　Parsehub是一款基于网页的爬虫程序。它支持采集使用了AJax， JavaScripts技术的网页数据，也支持采集需要登录的网页数据。它有一个为期一周的免费试用窗口，供用户体验其功能。
　　
　　5.Mozenda
　　Mozenda是一款网页抓取软件，它还为商业级数据抓取提供定制服务。它可以从云上和本地软件中抓取数据并进行数据托管。
　　Part 2.开源数据工具
　　1.Knime
　　Knime是一款分析平台。它可以发掘商业洞察力和市场潜力。它提供了Eclipse平台以及其他用于数据挖掘和机器学习的外部扩展。它为分析专业人员提供了超过2k个部署模块。
　　2.OpenRefine
　　OpenRefine(以前称为Google Refine)是处理杂乱数据的强大工具：它支持数据清洗，支持将数据从一种格式转换为另一种格式，还可以通过网络服务和外部数据进行扩展。使用它的分组功能，可以轻松地使网页上的杂乱数据标准化、规范化。
　　3.R-Programming
　　它是一种用于统计计算和图形的免费软件编程语言和软件环境。R语言在开发统计软件和数据分析的数据挖掘工作者中非常流行。近年来，由于其易用性和广泛的功能性，它得到了大量的赞誉和欢迎。
　　除了数据挖掘，它还提供统计和图形技术、线性和非线性建模、经典统计测试、时间序列分析、分类、聚类等功能。
　　
　　4.RapidMiner
　　和KNIME一样，RapidMiner通过可视化程序进行操作，能够手动运作、分析和建模。它通过开源平台、机器学习和模型部署来提高数据工作效率。统一的数据科学平台可加速从数据准备到实现的分析工作流程，极大地提高了技术人员的效率，是最易于使用的预测分析软件之一。
　　5.Pentaho
　　它是一款出色的商业BI软件，可以帮助企业制定数据驱动型决策。该平台集成了本地数据库、Hadoop和NoSQL等数据源，因此，可以轻松地用它来分析和管理数据，进而从数据中获取价值。
　　6.Talend
　　它是一个开源的集成软件，旨在将数据转化为真知灼见。它提供各种服务和软件，包括云存储、企业应用程序集成、数据管理等等。在庞大的社区支持下，它允许所有的Talend用户和成员从任何位置共享信息，经验和疑虑。
　　7.Weka
　　Weka是用于数据挖掘任务的机器学习算法的集合工具。这些算法既可以直接应用于数据集，也可以从JAVA代码中调用，它也很适合开发新的机器学习方案。它还具有GUI，可以将数据科学的世界转化给缺乏编程能力的专业人员。
　　8.NodeXL
　　它是用于微软Excel的一个开源软件包。作为一个附加扩展，它没有数据集成服务和功能，它专注于社交网络分析。直观的网络和描述性关系使社交媒体分析变得轻松自如。它是用于数据分析的最佳统计工具之一，包括高级网络指标、对社交媒体网络数据导入器的访问以及自动化。
　　9.Gephi
　　Gephi也是一个在NetBeans平台上用Java编写的开源网络分析和可视化软件包。巨大的人与人之间连接的地图网络，它们代表了LinkedIn或Facebook上面的社交联系。Gephi通过提供精确的计算使这一步骤有更加精确的指标展现。
　　Part 3.数据可视化工具
　　1.PowerBI
　　Microsoft PowerBI同时提供本地和云服务。它最初是作为Excel插件引入的，不久PowerBI凭借其强大的功能开始普及。目前，它被视为商业分析领域的软件领导者。它提供了数据可视化和bi功能，使用户可以轻松地以更低的成本实现快速，明智的决策，用户可协作并共享自定义的仪表板和交互式报告。
　　2.Solver
　　Solver是一家专业的企业绩效管理(CPM)软件公司。Solver致力于通过获取可提升公司盈利能力的所有数据源来提供世界一流的财务报告、预算方案和财务分析。其软件BI360可用于云计算和本地部署，它专注于四个关键的分析领域，包括财务报告、预算、仪表板和数据仓库。
　　3.Qlik
　　Qlik是一种自助式数据分析和可视化工具。它具有可视化仪表板，可简化数据分析，并帮助公司快速制定业务决策。
　　4.Tableau Public
　　Tableau 是一个交互式数据可视化工具。不像大多数可视化工具那样需要编写脚本，Tableau的简便性可以帮助新手降低使用难度。只需托拉拽的简单操作使数据分析轻松完成。他们也有一个“新手入门工具包”和丰富的培训资料，可帮助用户创建创更多的分析报告。
　　
　　5.谷歌Fusion Tables
　　Fusion Table 是谷歌提供的数据管理平台。可以使用它来做数据收集、数据可视化和数据共享。他就像电子数据表，但功能更强大更专业。可以通过添加CSV、KML和电子表格中的数据集和同事共享资料。还可以发布数据资料并将其嵌入到其他网页属性中。
　　6.Infogram
　　Infogram是一种直观的可视化工具，可创建精美的信息图表和报告。它提供了超过35个交互式图表和500多个地图，帮助可视化数据。除了各种各样的图表，还有柱状图、条形图、饼图或词云等，提供信息图表。
　　Part 4.情感分析工具
　　1.HubSpot's ServiceHub
　　它是一个收集客户反馈和评论的客户反馈工具。该工具运用自然语言处理(NLP)对语言进行分析，分辨其正负面意义，然后用仪表板上的图形和图表来可视化结果。该工具支持将HubSpot's ServiceHub对接到CRM系统中，因此可以将相应的结果与特定的人员产生联系。例如，可以筛选出满意度低的客户，并及时提供高质量的服务，以提高客户的留存。
　　2.Semantria
　　Semantria是一个可以从社交媒体渠道收集帖子、推文和评论的工具。它使用自然语言处理技术来解析文本，分析客户的正负面态度。通过这种方式，公司可以获得用户对产品或服务的真实看法，据此提出更好的想法来改进产品和服务。
　　3.Trackur
　　Trackur是一款在线声誉管理工具，它可以通过对社交媒体网站追踪进行舆论监控。它爬取了大量的网页，包括视频、博客、论坛和图片来搜索相关的信息。可以用它清理负面搜索引擎结果并建立和管理在线声誉。它是在线声誉和数字品牌管理方面的行业先驱。
　　4.SAS Sentiment Analysis
　　SAS Sentiment Analysis是一款功能相当强大的软件。网页文本分析中最困难的部分是拼写错误，而SAS可以轻松校对和聚类分析。通过自然语言处理，机器学习和语言规则相结合，SAS可分析出最新的趋势，最合适的商业机会，并从所有非结构化文本数据中提取出真正有价值的信息。
　　5.Hootsuit Insight
　　该工具可以分析评论、帖子、论坛、新闻网站和其他50多种语言的1000多万个数据源平台。此外，它还可以对性别和位置进行分类。可以制定针对特定群体的战略营销计划。还可以获取实时数据并调查在线对话。
　　Part 5.数据库
　　1.Oracle
　　毫无疑问，Oracle是开源数据库中的佼佼者。它拥有许多功能，是企业的最佳选择。它还支持集成到不同平台上。在AWS中易于设置使它成为关联式数据库的可靠选择。对内置信用卡等隐私数据的高安全性保障技术使其无可替代。
　　2.PostgreSQL
　　它排名在Oracle、MySQL、Microsoft SQL Server之后，成为第四大最受欢迎的数据库。由于其绝对可靠的稳定性，它可以处理高负荷的数据。
　　
　　3.Airtable
　　它是基于云服务器的数据库软件，具有广泛的数据表读取和信息显示功能。它还有一个电子数据表和内置日历，可以轻松地跟踪任务。它的入门模板很容易上手，模板包括销售线索管理、bug追踪和试用追踪。
　　4.MariaDB
　　它是一个免费的开源数据库，用于数据存储，插入，修改和检索。此外，Maria有一个强大的社区支持，社区成员非常活跃，积极分享信息和知识。
　　5.Improvado
　　Improvado是一款为营销人员设计的工具，可以通过自动仪表盘和分析报告将所有数据实时集中到一个平台。Improvado最适合提供给那些希望将所有营销平台的数据整合在一个平台的营销分析领导者。
　　
　　可以选择在Improvado仪表板中查看数据， 也可以将其导出到选择的数据仓库或可视化工具中，如Tableau, look ker, Excel等。公司、机构和高校都喜欢使用Improvad，因为它为他们节省了数千小时的人工报告时间，和数百万美元的营销预算。 查看全部