如何用Python爬取数据？

1. 如何用Python爬取数据？

方法/步骤


在做爬取数据之前，你需要下载安装两个东西，一个是urllib,另外一个是python-docx。

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然后在python的编辑器中输入import选项，提供这两个库的服务

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urllib主要负责抓取网页的数据，单纯的抓取网页数据其实很简单，输入如图所示的命令，后面带链接即可。

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抓取下来了，还不算，必须要进行读取，否则无效。

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接下来就是抓码了，不转码是完成不了保存的，将读取的函数read转码。再随便标记一个比如XA。

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最后再输入三句，第一句的意思是新建一个空白的word文档。
第二句的意思是在文档中添加正文段落，将变量XA抓取下来的东西导进去。
第三句的意思是保存文档docx，名字在括号里面。

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这个爬下来的是源代码，如果还需要筛选的话需要自己去添加各种正则表达式。

2. 如何利用python爬虫从网页上获取数据

凉州词》： 葡萄美酒夜光杯欲饮琵琶马催醉卧沙场君莫笑古征战几

3. 如何利用Python爬虫从网页上批量获取想要的信息

python是一款应用非常广泛的脚本程序语言，谷歌公司的网页就是用python编写。python在生物信息、统计、网页制作、计算等多个领域都体现出了强大的功能。python和其他脚本语言如java、R、Perl 一样，都可以直接在命令行里运行脚本程序。工具/原料
python；CMD命令行；windows操作系统
方法/步骤
1、首先下载安装python，建议安装2.7版本以上，3.0版本以下，由于3.0版本以上不向下兼容，体验较差。

2、打开文本编辑器，推荐editplus，notepad等，将文件保存成 .py格式，editplus和notepad支持识别python语法。
脚本第一行一定要写上 #!usr/bin/python
表示该脚本文件是可执行python脚本
如果python目录不在usr/bin目录下，则替换成当前python执行程序的目录。
3、编写完脚本之后注意调试、可以直接用editplus调试。调试方法可自行百度。脚本写完之后，打开CMD命令行，前提是python 已经被加入到环境变量中，如果没有加入到环境变量，请百度

4、在CMD命令行中，输入 “python” + “空格”，即 ”python “；将已经写好的脚本文件拖拽到当前光标位置，然后敲回车运行即可。

4. 如何用python 爬虫抓取金融数据

获取数据是数据分析中必不可少的一部分，而网络爬虫是是获取数据的一个重要渠道之一。鉴于此，我拾起了Python这把利器，开启了网络爬虫之路。
本篇使用的版本为python3.5，意在抓取证券之星上当天所有A股数据。程序主要分为三个部分：网页源码的获取、所需内容的提取、所得结果的整理。
一、网页源码的获取
很多人喜欢用python爬虫的原因之一就是它容易上手。只需以下几行代码既可抓取大部分网页的源码。

import urllib.requesturl='ar.com/stock/ranklist_a_3_1_1.html'  #目标网址headers={"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64)"}  #伪装浏览器请求报头request=urllib.request.Request(url=url,headers=headers)  #请求服务器response=urllib.request.urlopen(request)  #服务器应答content=response.read().decode('gbk')   #以一定的编码方式查看源码print(content)  #打印页面源码 

虽说抓一页的源码容易，不过在一个网站内大量抓取网页源码却经常遭到服务器拦截，顿时感觉世界充满了恶意。于是我开始研习突破反爬虫限制的功法。
1.伪装流浪器报头
很多服务器通过浏览器发给它的报头来确认是否是人类用户，所以我们可以通过模仿浏览器的行为构造请求报头给服务器发送请求。服务器会识别其中的一些参数来识别你是否是人类用户，很多网站都会识别User-Agent这个参数，所以请求头最好带上。有一些警觉性比较高的网站可能还会通过其他参数识别，比如通过Accept-Language来辨别你是否是人类用户，一些有防盗链功能的网站还得带上referer这个参数等等。
2.随机生成UA
证券之星只需带User-Agent这个参数就可以抓取页面信息了，不过连续抓取几页就被服务器阻止了。于是我决定每次抓取数据时模拟不同的浏览器发送请求，而服务器通过User-Agent来识别不同浏览器，所以每次爬取页面可以通过随机生成不同的UA构造报头去请求服务器，
3.减慢爬取速度
虽然模拟了不同浏览器爬取数据，但发现有的时间段可以爬取上百页的数据，有时候却只能爬取十来页，看来服务器还会根据你的访问的频率来识别你是人类用户还是网络爬虫。所以我每抓取一页都让它随机休息几秒，加入此句代码后，每个时间段都能爬取大量股票数据了。
4.使用代理IP
天有不测风云，程序在公司时顺利测试成功，回寝室后发现又只能抓取几页就被服务器阻止了。惊慌失措的我赶紧询问度娘，获知服务器可以识别你的IP，并记录此IP访问的次数，可以使用高匿的代理IP，并在抓取的过程中不断的更换，让服务器无法找出谁是真凶。此功还未修成，欲知后事如何，请听下回分解。
5.其他突破反爬虫限制的方法
很多服务器在接受浏览器请求时会发送一个cookie文件给浏览器，然后通过cookie来跟踪你的访问过程，为了不让服务器识别出你是爬虫，建议最好带上cookie一起去爬取数据；如果遇上要模拟登陆的网站，为了不让自己的账号被拉黑，可以申请大量的账号，然后再爬入，此处涉及模拟登陆、验证码识别等知识，暂时不再深究...总之，对于网站主人来说，有些爬虫确实是令人讨厌的，所以会想出很多方法限制爬虫的进入，所以我们在强行进入之后也得注意些礼仪，别把人家的网站给拖垮了。
二、所需内容的提取
获取网页源码后，我们就可以从中提取我们所需要的数据了。从源码中获取所需信息的方法有很多，使用正则表达式就是比较经典的方法之一。我们先来看所采集网页源码的部分内容。


为了减少干扰，我先用正则表达式从整个页面源码中匹配出以上的主体部分，然后从主体部分中匹配出每只股票的信息。代码如下。
pattern=re.compile('')  body=re.findall(pattern,str(content))  #匹配之间的所有代码pattern=re.compile('>(.*?)和<之间的所有信息
其中compile方法为编译匹配模式，findall方法用此匹配模式去匹配出所需信息，并以列表的方式返回。正则表达式的语法还挺多的，下面我只罗列所用到符号的含义。
语法    说明    
.    匹配任意除换行符“\n”外的字符    
*    匹配前一个字符0次或无限次    
？    匹配前一个字符0次或一次    
\s    空白字符：[\t\r\n\f\v]    
\S    非空白字符：[^\s]    
[...]    字符集，对应的位置可以是字符集中任意字符    
(...)    被括起来的表达式将作为分组，里面一般为我们所需提取的内容    
正则表达式的语法挺多的，也许有大牛只要一句正则表达式就可提取我想提取的内容。在提取股票主体部分代码时发现有人用xpath表达式提取显得更简洁一些，看来页面解析也有很长的一段路要走。
三、所得结果的整理
通过非贪婪模式(.*?)匹配>和<之间的所有数据，会匹配出一些空白字符出来，所以我们采用如下代码把空白字符移除。
stock_last=stock_total[:] #stock_total：匹配出的股票数据for data in stock_total:  #stock_last：整理后的股票数据if data=='':stock_last.remove('')
最后，我们可以打印几列数据看下效果，代码如下
print('代码','\t','简称','   ','\t','最新价','\t','涨跌幅','\t','涨跌额','\t','5分钟涨幅')for i in range(0,len(stock_last),13):        #网页总共有13列数据print(stock_last[i],'\t',stock_last[i+1],' ','\t',stock_last[i+2],'  ','\t',stock_last[i+3],'  ','\t',stock_last[i+4],'  ','\t',stock_last[i+5])

5. 怎么用python爬取相关数据

以下代码运行通过：
import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport osheaders = {    'User-Agent': "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) "                  "Chrome/22.0.1207.1 Safari/537.1"}## 浏览器请求头（大部分网站没有这个请求头会报错）all_url = 'http://www.mzitu.com/all'start_html = requests.get(all_url, headers=headers)## 使用 requests 中的 get 方法来获取 all_url 的内容 headers 为请求头print(start_html.text)## 打印 start_html## concent 是二进制的数据，下载图片、视频、音频、等多媒体内容时使用 concent## 打印网页内容时使用 text运行效果：

6. Python中怎么用爬虫爬

Python爬虫可以爬取的东西有很多，Python爬虫怎么学？简单的分析下：
如果你仔细观察，就不难发现，懂爬虫、学习爬虫的人越来越多，一方面，互联网可以获取的数据越来越多，另一方面，像 Python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具，让爬虫变得简单、容易上手。
利用爬虫我们可以获取大量的价值数据，从而获得感性认识中不能得到的信息，比如：
知乎：爬取优质答案，为你筛选出各话题下最优质的内容。
淘宝、京东：抓取商品、评论及销量数据，对各种商品及用户的消费场景进行分析。
安居客、链家：抓取房产买卖及租售信息，分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析。
拉勾网、智联：爬取各类职位信息，分析各行业人才需求情况及薪资水平。
雪球网：抓取雪球高回报用户的行为，对股票市场进行分析和预测。
爬虫是入门Python最好的方式，没有之一。Python有很多应用的方向，比如后台开发、web开发、科学计算等等，但爬虫对于初学者而言更友好，原理简单，几行代码就能实现基本的爬虫，学习的过程更加平滑，你能体会更大的成就感。
掌握基本的爬虫后，你再去学习Python数据分析、web开发甚至机器学习，都会更得心应手。因为这个过程中，Python基本语法、库的使用，以及如何查找文档你都非常熟悉了。
对于小白来说，爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情。比如有人认为学爬虫必须精通 Python，然后哼哧哼哧系统学习 Python 的每个知识点，很久之后发现仍然爬不了数据；有的人则认为先要掌握网页的知识，遂开始 HTMLCSS，结果入了前端的坑，瘁……
但掌握正确的方法，在短时间内做到能够爬取主流网站的数据，其实非常容易实现，但建议你从一开始就要有一个具体的目标。
在目标的驱动下，你的学习才会更加精准和高效。那些所有你认为必须的前置知识，都是可以在完成目标的过程中学到的。这里给你一条平滑的、零基础快速入门的学习路径。
1.学习 Python 包并实现基本的爬虫过程
2.了解非结构化数据的存储
3.学习scrapy，搭建工程化爬虫
4.学习数据库知识，应对大规模数据存储与提取
5.掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施
6.分布式爬虫，实现大规模并发采集，提升效率

7. 如何用Python做爬虫？

在我们日常上网浏览网页的时候，经常会看到一些好看的图片，我们就希望把这些图片保存下载，或者用户用来做桌面壁纸，或者用来做设计的素材。
我们最常规的做法就是通过鼠标右键，选择另存为。但有些图片鼠标右键的时候并没有另存为选项，还有办法就通过就是通过截图工具截取下来，但这样就降低图片的清晰度。好吧其实你很厉害的，右键查看页面源代码。
我们可以通过python 来实现这样一个简单的爬虫功能，把我们想要的代码爬取到本地。下面就看看如何使用python来实现这样一个功能。
具体步骤
获取整个页面数据首先我们可以先获取要下载图片的整个页面信息。
getjpg.py
#coding=utf-8import urllibdef getHtml(url):
page = urllib.urlopen(url)
html = page.read()    return htmlhtml = getHtml("http://tieba.baidu.com/p/2738151262")print html
Urllib 模块提供了读取web页面数据的接口，我们可以像读取本地文件一样读取www和ftp上的数据。首先，我们定义了一个getHtml()函数:
urllib.urlopen()方法用于打开一个URL地址。
read()方法用于读取URL上的数据，向getHtml()函数传递一个网址，并把整个页面下载下来。执行程序就会把整个网页打印输出。
2.筛选页面中想要的数据
Python 提供了非常强大的正则表达式，我们需要先要了解一点python 正则表达式的知识才行。
http://www.cnblogs.com/fnng/archive/2013/05/20/3089816.html
假如我们百度贴吧找到了几张漂亮的壁纸，通过到前段查看工具。找到了图片的地址，如：src=”http://imgsrc.baidu.com/forum......jpg”pic_ext=”jpeg”

修改代码如下：
import reimport urllibdef getHtml(url):
page = urllib.urlopen(url)
html = page.read()    return htmldef getImg(html):reg = r'src="(.+?\.jpg)" pic_ext'imgre = re.compile(reg)imglist = re.findall(imgre,html)    return imglist      html = getHtml("http://tieba.baidu.com/p/2460150866")print getImg(html)
我们又创建了getImg()函数，用于在获取的整个页面中筛选需要的图片连接。re模块主要包含了正则表达式：
re.compile() 可以把正则表达式编译成一个正则表达式对象.
re.findall() 方法读取html 中包含 imgre（正则表达式）的数据。
运行脚本将得到整个页面中包含图片的URL地址。
3.将页面筛选的数据保存到本地
把筛选的图片地址通过for循环遍历并保存到本地，代码如下：
#coding=utf-8import urllibimport redef getHtml(url):
page = urllib.urlopen(url)
html = page.read()    return htmldef getImg(html):reg = r'src="(.+?\.jpg)" pic_ext'imgre = re.compile(reg)imglist = re.findall(imgre,html)x = 0    for imgurl in imglist:urllib.urlretrieve(imgurl,'%s.jpg' % x)x+=1html = getHtml("http://tieba.baidu.com/p/2460150866")print getImg(html)
这里的核心是用到了urllib.urlretrieve()方法，直接将远程数据下载到本地。
通过一个for循环对获取的图片连接进行遍历，为了使图片的文件名看上去更规范，对其进行重命名，命名规则通过x变量加1。保存的位置默认为程序的存放目录。
程序运行完成，将在目录下看到下载到本地的文件。

8. 我想用python爬虫爬取数据，但是数据格式不是很懂，谁能给我说说怎么爬取？