tp苹果下载|数据抓取

作者: tp苹果下载
2024-03-08 03:26:32

再也不用手写爬虫了！推荐5款自动爬取数据的神器！ - 知乎

再也不用手写爬虫了！推荐5款自动爬取数据的神器！ - 知乎首发于Python程序员联盟切换模式写文章登录/注册再也不用手写爬虫了！推荐5款自动爬取数据的神器！leoxin大家好，我是菜鸟哥！今天给大家推荐一些不错的神器！网络信息的时代，想要收集信息，爬虫是一项必不可少的工具。对于很多小伙伴们来说，只是想利用爬虫进行快速的内容抓取，而并不想太过深入的学习爬虫。利用python编写爬虫程序虽然炫酷，但是需要耗费时间和精力去学习。学习成本非常高，有的时候就是为了几页的数据，学了几个月的爬虫，实在是伤不起。有没有啥好的办法，既快又省事，当然有！今天菜鸟哥今天就带领大家来分享五款免费的数据抓取工具，帮你省时又省力。01.八爪鱼八爪鱼是一款较为流行的爬虫软件，即便用户不会编程，也能够轻松抓取数据。八爪鱼对于数据抓取的稳定性较强，并且配备了详细的使用教程，可以很快的上手使用。传送门：https://www.bazhuayu.com/我们以采集名人名言为例，网址为：https://www.mingyannet.com/mingyan/234813297打开八爪鱼软件后，打开网页，然后点击单个文本，选择右侧的“选中全部”，软件会自动识别所有的名言文本。接下来按照操作，选择采集文本，并启动软件进行采集。采集完成后，选择文本导出的文件类型，点击确定，导出数据。2.集搜客集搜客针对于一些比较大众的热门网站设置了快捷的爬虫程序，但是学习成本相对于八爪鱼较高。传送门：https://www.jisouke.com/index.html我们以知乎关键词作为抓取目标，网址为：https://www.zhihu.com/search?type=content&q=python 。首先需要按照爬取玩个类别进行分类，然后输入网址之后，点击获取数据，开始抓取。抓取的数据如下图所示:可以看到，集搜客抓取信息是非常丰富的，但是数据的下载需要消耗积分，20条数据花费1个积分。集搜客会赠与新用户20积分。以上介绍的两款都是非常好用的国产数据抓取软件，接下来菜鸟哥为大家介绍的则是chrome浏览器下的爬虫插件。3.webscraperWeb scraper插件是一款非常好用的简易爬虫插件，对于Web scraper的安装，可以参考菜鸟哥之前分享的文章(牛逼的chrome插件，不用一行代码，轻松爬取各大网站公开信息！(附视频))。对于简单的数据抓取，Web scraper可以很好的完成任务。我们同样以名人名言的网址数据抓取为例。通过选中Multiple，来抓取页面中的所有名言。数据抓取完毕后，通过点击“Export data as CSV“来导出所有的数据。4.AnyPapa将网页翻到评价部分，然后点击AnyPapa插件下的”本地数据“，会自动跳转到AnyPapa的数据页面。首先点击切换数据源，找到”京东商品评论“的数据源，此时界面中会显示出手机评论页面中的当前全部评论内容。点击”导出“，评论数据会以csv文件下载到本地。5.you-getyou-get是GitHub上的一个非常火爆的爬虫项目，作者提供了近80个国内外网站的视频图片的抓取，收获了40900个赞！传送门：https://github.com/soimort/you-get 。对于you-get的安装，可以通过pip install you-get的命令进行安装。我们以B站上的视频为例，网址为：https://www.bilibili.com/video/BV1y64y1X7YG?spm_id_from=333.851.b_7265636f6d6d656e64.3通过命令：you-get -o ./ 'https://www.bilibili.com/video/BV1y64y1X7YG?spm_id_from=333.851.b_7265636f6d6d656e64.3' --format=flv360可以实现视频的下载，其中-o 指的是视频下载的存放地址，--format是指视频下载的格式和清晰度。6.总结以上就是菜鸟哥今天为大家带来的五款自动提取数据的工具，如果对于偶尔一次的爬虫，或者很低频率的爬取需求，完全没有必要去学习爬虫的技术，因为学习成本很高。好比如果你只是想P几张图，直接用美图秀秀了，不需要学Photoshop 。如果是对爬虫有很多定制的需求，需要对收集的数据进行分析和深度挖掘，而且是高频的，或者你想通过爬虫把Python技术运用的更深入，学习的更扎实，这个时候才考虑学爬虫。好了，以上几个工具都是不错的，有兴趣的同学可以试试，我们下一篇见。往期热门系列文章：1)."7招秘籍: 教你玩转Python字符串"2)."Python字典里的5个黑魔法"3)."Python新手容易犯的4个错"4)."5步教你搞清函数参数传递,就这么简单"5)."Python函数里的4个小花招"6)."一张图搞定-Python文件常用的场景和用法"7)."精选2个小例子,带你快速入门Python文件处理"8)."4招小技巧，带你迅速提升Python文件处理的逼格"9)."精选2个小实例，带你轻松了解Python异常处理"10)."异常处理的其他3个小技巧"11)."很多书上都不告诉你,Python类中3个方法的秘密12)."破解谜一样的正则表达式,从这9招开始"13)."正则实战秘籍进阶-【温度转换小程序】"趣味游戏文章: 太好玩了！用Python写个弹球游戏2.0巧妙的Python数据结构玩法|实战德州扑克手把手教你，菜鸟也能用Python写一个2048游戏用Python做个美少女大战小怪兽强烈推荐，用Python轻松打造定制款《植物大战僵尸》Python心得和技巧:零基础学了8个月的Python，到底有啥感悟我珍藏的一些好的Python代码，技巧菜鸟写Python程序，如何从新手变老手菜鸟必收藏，13个Python惯用小技巧数据分析和爬虫：南京的房子卖的有多火|二手房成交数据分析上篇南京的房子有多贵| 分析近20000套二手房的数据爬取豆瓣短评，刘若英导演的电影《后来的我们》发现爱情原来是这样震惊，区块链岗位薪资这么高，Python爬取300个区块链岗位深度分析，龙虎榜出炉！懒人专用的奇淫技巧，用Python实现炫酷的语音操作电脑Python里三个最高逼格的调试神器九大神招，让Python里数据分析神器Jupyter，完美升华推荐一款Python编辑器，集Pycharm和Sublime优点于一身的王者更多原创的精彩干货可以去公众号【菜鸟学Python】找我们。目前原创近400个趣味原创案例(Python入门，进阶，经验技巧，爬虫，数据分析，机器学习，面试经验等），欢迎来公众号找我们交流发布于 2021-07-11 12:57Python 入门Python 开发Python教程赞同 1244 条评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录Python程序员联盟趣味的Python教程,分享Python的开发经验和技巧

Python数据爬取超详细讲解（零基础入门，老年人都看的懂）_python爬取数据-CSDN博客

Python数据爬取超详细讲解（零基础入门，老年人都看的懂）

码农BookSea

已于 2023-07-20 22:05:11 修改

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Python

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python

爬虫

数据分析

大数据

于 2020-07-13 11:16:24 首次发布

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本文是根据视频教程记录的学习笔记，建议结合视频观看。

先看后赞，养成习惯。点赞收藏，人生辉煌。

讲解我们的爬虫之前，先概述关于爬虫的简单概念（毕竟是零基础教程）

爬虫

网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人）就是模拟浏览器发送网络请求，接收请求响应，一种按照一定的规则，自动地抓取互联网信息的程序。原则上,只要是浏览器(客户端)能做的事情，爬虫都能够做。

为什么我们要使用爬虫

互联网大数据时代，给予我们的是生活的便利以及海量数据爆炸式的出现在网络中。过去，我们通过书籍、报纸、电视、广播或许信息，这些信息数量有限，且是经过一定的筛选，信息相对而言比较有效，但是缺点则是信息面太过于狭窄了。不对称的信息传导，以致于我们视野受限，无法了解到更多的信息和知识。互联网大数据时代，我们突然间，信息获取自由了，我们得到了海量的信息，但是大多数都是无效的垃圾信息。例如新浪微博，一天产生数亿条的状态更新，而在百度搜索引擎中，随意搜一条——减肥100,000,000条信息。在如此海量的信息碎片中，我们如何获取对自己有用的信息呢？答案是筛选！通过某项技术将相关的内容收集起来，在分析删选才能得到我们真正需要的信息。这个信息收集分析整合的工作，可应用的范畴非常的广泛，无论是生活服务、出行旅行、金融投资、各类制造业的产品市场需求等等……都能够借助这个技术获取更精准有效的信息加以利用。网络爬虫技术，虽说有个诡异的名字，让能第一反应是那种软软的蠕动的生物，但它却是一个可以在虚拟世界里，无往不前的利器。

爬虫准备工作

我们平时都说Python爬虫，其实这里可能有个误解，爬虫并不是Python独有的，可以做爬虫的语言有很多例如：PHP,JAVA,C#,C++,Python，选择Python做爬虫是因为Python相对来说比较简单，而且功能比较齐全。首先我们需要下载python，我下载的是官方最新的版本 3.8.3 其次我们需要一个运行Python的环境，我用的是pychram 也可以从官方下载，我们还需要一些库来支持爬虫的运行（有些库Python可能自带了）差不多就是这几个库了，良心的我已经在后面写好注释了（爬虫运行过程中，不一定就只需要上面几个库，看你爬虫的一个具体写法了，反正需要库的话我们可以直接在setting里面安装）

爬虫项目讲解

我们的爬取的内容是：电影详情链接，图片链接，影片中文名，影片外国名，评分，评价数，概况，相关信息。

代码分析

先把代码发放上来，然后我根据代码逐步解析

# -*- codeing = utf-8 -*-

from bs4 import BeautifulSoup # 网页解析，获取数据

import re # 正则表达式，进行文字匹配`

import urllib.request, urllib.error # 制定URL，获取网页数据

import xlwt # 进行excel操作

#import sqlite3 # 进行SQLite数据库操作

findLink = re.compile(r'') # 创建正则表达式对象，标售规则影片详情链接的规则

findImgSrc = re.compile(r'

findTitle = re.compile(r'(.*)')

findRating = re.compile(r'(.*)')

findJudge = re.compile(r'(\d*)人评价')

findInq = re.compile(r'(.*)')

findBd = re.compile(r'

(.*?)

', re.S)

def main():

baseurl = "https://movie.douban.com/top250?start=" #要爬取的网页链接

# 1.爬取网页

datalist = getData(baseurl)

savepath = "豆瓣电影Top250.xls" #当前目录新建XLS，存储进去

# dbpath = "movie.db" #当前目录新建数据库，存储进去

# 3.保存数据

saveData(datalist,savepath) #2种存储方式可以只选择一种

# saveData2DB(datalist,dbpath)

# 爬取网页

def getData(baseurl):

datalist = [] #用来存储爬取的网页信息

for i in range(0, 10): # 调用获取页面信息的函数，10次

url = baseurl + str(i * 25)

html = askURL(url) # 保存获取到的网页源码

# 2.逐一解析数据

soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")

for item in soup.find_all('div', class_="item"): # 查找符合要求的字符串

data = [] # 保存一部电影所有信息

item = str(item)

link = re.findall(findLink, item)[0] # 通过正则表达式查找

data.append(link)

imgSrc = re.findall(findImgSrc, item)[0]

data.append(imgSrc)

titles = re.findall(findTitle, item)

if (len(titles) == 2):

ctitle = titles[0]

data.append(ctitle)

otitle = titles[1].replace("/", "") #消除转义字符

data.append(otitle)

else:

data.append(titles[0])

data.append(' ')

rating = re.findall(findRating, item)[0]

data.append(rating)

judgeNum = re.findall(findJudge, item)[0]

data.append(judgeNum)

inq = re.findall(findInq, item)

if len(inq) != 0:

inq = inq[0].replace("。", "")

data.append(inq)

else:

data.append(" ")

bd = re.findall(findBd, item)[0]

bd = re.sub('(\s+)?', "", bd)

bd = re.sub('/', "", bd)

data.append(bd.strip())

datalist.append(data)

return datalist

# 得到指定一个URL的网页内容

def askURL(url):

head = { # 模拟浏览器头部信息，向豆瓣服务器发送消息

"User-Agent": "Mozilla / 5.0(Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, like Gecko) Chrome / 80.0.3987.122 Safari / 537.36"

}

# 用户代理，表示告诉豆瓣服务器，我们是什么类型的机器、浏览器（本质上是告诉浏览器，我们可以接收什么水平的文件内容）

request = urllib.request.Request(url, headers=head)

html = ""

try:

response = urllib.request.urlopen(request)

html = response.read().decode("utf-8")

except urllib.error.URLError as e:

if hasattr(e, "code"):

print(e.code)

if hasattr(e, "reason"):

print(e.reason)

return html

# 保存数据到表格

def saveData(datalist,savepath):

print("save.......")

book = xlwt.Workbook(encoding="utf-8",style_compression=0) #创建workbook对象

sheet = book.add_sheet('豆瓣电影Top250', cell_overwrite_ok=True) #创建工作表

col = ("电影详情链接","图片链接","影片中文名","影片外国名","评分","评价数","概况","相关信息")

for i in range(0,8):

sheet.write(0,i,col[i]) #列名

for i in range(0,250):

# print("第%d条" %(i+1)) #输出语句，用来测试

data = datalist[i]

for j in range(0,8):

sheet.write(i+1,j,data[j]) #数据

book.save(savepath) #保存

# def saveData2DB(datalist,dbpath):

# init_db(dbpath)

# conn = sqlite3.connect(dbpath)

# cur = conn.cursor()

# for data in datalist:

# for index in range(len(data)):

# if index == 4 or index == 5:

# continue

# data[index] = '"'+data[index]+'"'

# sql = '''

# insert into movie250(

# info_link,pic_link,cname,ename,score,rated,instroduction,info)

# values (%s)'''%",".join(data)

# # print(sql) #输出查询语句，用来测试

# cur.execute(sql)

# conn.commit()

# cur.close

# conn.close()

# def init_db(dbpath):

# sql = '''

# create table movie250(

# id integer primary key autoincrement,

# info_link text,

# pic_link text,

# cname varchar,

# ename varchar ,

# score numeric,

# rated numeric,

# instroduction text,

# info text

# )

# ''' #创建数据表

# conn = sqlite3.connect(dbpath)

# cursor = conn.cursor()

# cursor.execute(sql)

# conn.commit()

# conn.close()

# 保存数据到数据库

if __name__ == "__main__": # 当程序执行时

# 调用函数

main()

# init_db("movietest.db")

print("爬取完毕！")

下面我根据代码，从下到下给大家讲解分析一遍

-- codeing = utf-8 --，开头的这个是设置编码为utf-8 ，写在开头，防止乱码。然后下面 import就是导入一些库，做做准备工作，（sqlite3这库我并没有用到所以我注释起来了）。下面一些find开头的是正则表达式，是用来我们筛选信息的。（正则表达式用到 re 库，也可以不用正则表达式，不是必须的。）大体流程分三步走：

1. 爬取网页 2.逐一解析数据 3. 保存网页

先分析流程1，爬取网页，baseurl 就是我们要爬虫的网页网址，往下走，调用了 getData（baseurl) , 我们来看 getData方法

for i in range(0, 10): # 调用获取页面信息的函数，10次

url = baseurl + str(i * 25)

这段大家可能看不懂，其实是这样的：因为电影评分Top250，每个页面只显示25个，所以我们需要访问页面10次，25*10=250。

baseurl = "https://movie.douban.com/top250?start="

我们只要在baseurl后面加上数字就会跳到相应页面，比如i=1时

https://movie.douban.com/top250?start=25

我放上超链接，大家可以点击看看会跳到哪个页面，毕竟实践出真知。

然后又调用了askURL来请求网页，这个方法是请求网页的主体方法，怕大家翻页麻烦，我再把代码复制一遍，让大家有个直观感受

def askURL(url):

head = { # 模拟浏览器头部信息，向豆瓣服务器发送消息

"User-Agent": "Mozilla / 5.0(Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, like Gecko) Chrome / 80.0.3987.122 Safari / 537.36"

}

# 用户代理，表示告诉豆瓣服务器，我们是什么类型的机器、浏览器（本质上是告诉浏览器，我们可以接收什么水平的文件内容）

request = urllib.request.Request(url, headers=head)

html = ""

try:

response = urllib.request.urlopen(request)

html = response.read().decode("utf-8")

except urllib.error.URLError as e:

if hasattr(e, "code"):

print(e.code)

if hasattr(e, "reason"):

print(e.reason)

return html

这个askURL就是用来向网页发送请求用的，那么这里就有老铁问了，为什么这里要写个head呢？

这是因为我们要是不写的话，访问某些网站的时候会被认出来爬虫，显示错误，错误代码

418

这是一个梗大家可以百度下，

418 I’m a teapot

The HTTP 418 I’m a teapot client error response code indicates that the server refuses to brew coffee because it is a teapot. This error is a reference to Hyper Text Coffee Pot Control Protocol which was an April Fools’ joke in 1998.

我是一个茶壶

所以我们需要 “装” ，装成我们就是一个浏览器，这样就不会被认出来，伪装一个身份。

来，我们继续往下走，

html = response.read().decode("utf-8")

这段就是我们读取网页的内容，设置编码为utf-8，目的就是为了防止乱码。访问成功后，来到了第二个流程：

2.逐一解析数据

解析数据这里我们用到了 BeautifulSoup（靓汤）这个库，这个库是几乎是做爬虫必备的库，无论你是什么写法。

下面就开始查找符合我们要求的数据，用BeautifulSoup的方法以及 re 库的正则表达式去匹配，

findLink = re.compile(r'') # 创建正则表达式对象，标售规则影片详情链接的规则

findImgSrc = re.compile(r'

findTitle = re.compile(r'(.*)')

findRating = re.compile(r'(.*)')

findJudge = re.compile(r'(\d*)人评价')

findInq = re.compile(r'(.*)')

findBd = re.compile(r'

(.*?)

', re.S)

匹配到符合我们要求的数据，然后存进 dataList ，所以 dataList 里就存放着我们需要的数据了。

最后一个流程：

3.保存数据

# 3.保存数据

saveData(datalist,savepath) #2种存储方式可以只选择一种

# saveData2DB(datalist,dbpath)

保存数据可以选择保存到 xls 表，需要（xlwt库支持）也可以选择保存数据到 sqlite数据库，需要（sqlite3库支持）

这里我选择保存到 xls 表，这也是为什么我注释了一大堆代码，注释的部分就是保存到 sqlite 数据库的代码，二者选一就行

保存到 xls 的主体方法是 saveData （下面的saveData2DB方法是保存到sqlite数据库）：

def saveData(datalist,savepath):

print("save.......")

book = xlwt.Workbook(encoding="utf-8",style_compression=0) #创建workbook对象

sheet = book.add_sheet('豆瓣电影Top250', cell_overwrite_ok=True) #创建工作表

col = ("电影详情链接","图片链接","影片中文名","影片外国名","评分","评价数","概况","相关信息")

for i in range(0,8):

sheet.write(0,i,col[i]) #列名

for i in range(0,250):

# print("第%d条" %(i+1)) #输出语句，用来测试

data = datalist[i]

for j in range(0,8):

sheet.write(i+1,j,data[j]) #数据

book.save(savepath) #保存

创建工作表，创列（会在当前目录下创建），

sheet = book.add_sheet('豆瓣电影Top250', cell_overwrite_ok=True) #创建工作表

col = ("电影详情链接","图片链接","影片中文名","影片外国名","评分","评价数","概况","相关信息")

然后把 dataList里的数据一条条存进去就行。

最后运作成功后，会在左侧生成这么一个文件

打开之后看看是不是我们想要的结果

成了，成了！

如果我们需要以数据库方式存储，可以先生成 xls 文件，再把 xls 文件导入数据库中，就可以啦

本篇文章讲解到这里啦，我感觉我讲的还算细致吧，爬虫我也是最近才可以学，对这个比较有兴趣，我肯定有讲的不好的地方，欢迎各位大佬来指正我。

我也在不断的学习中，学到新东西第一时间会跟大家分享大家可以动动小手，点波关注不迷路。

如果关于本篇文章有不懂的地方，欢迎大家下面留言，我知道的都会给大家一一解答。

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Python数据爬取超详细讲解（零基础入门，老年人都看的懂）

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今天我们主要使用CSS选择的方法来匹配我们想要的数据，通过这篇的学习，可以加深大家对CSS的用法的了解，以及明白不同于正则匹配的地方。话不多说，让我手把手教你，如何获取吧。

内容预览：

获取数据

我们通过开发者工具会发现，每一个女嘉宾都是有自己单独的网页，而且其网页构成规律明显，都是由固定网页＋uid构成，所以我们只需要找到每一个女嘉宾对应的uid即可。

https://love.19lou.com/detail/51639237

https://love.19lou.com/detail/51404458

https://love.19lou.com/detail/51371926

接下来我们目标明确，获取女嘉宾的uid。

第一种方法，直接在网页源代码中获取uid。

"""

respnse = requests.get(url, headers=headers)

uids = re.findall('uid:(\d+)', res

"""

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使用python对自如租房网站进行爬取信息，讲解非常详细，最全讲解。拥有最详细的讲解、最好的解释、最清晰的思路，这就是我们最纯粹的技术，也是我们的优势，相信这个程序可以为你打开爬虫道路上的一扇窗，也可以为你从底层学习python爬虫提供帮助。从技术到只是进行彻底的讲解，保证用户可以轻松快速的上手并且可以进行相应的修改。对于想做python课设但是不会写的同学，这将是你的一大助力，拥有着详细的讲解，使广大学生进行学习。对于想学习爬虫但是没有资源和渠道的这会是你进行python学习的第一步，这也是你上手较快的代码。对自如租房网站拥有着详细的解析，依次从租房页面到租房信息详情页面都十分详细，为学习python的同学打开爬虫之旅，可以作为python爬虫入门代码，拿到便可以运行。上手简单没有门槛，可以作为入门的第一个爬虫代码。详细的讲解为你指引爬虫学习道路上前进的方向，也可以为学习过python的同学但是不熟练的同学梳理思路，以便于之后对python爬虫又更深的理解，同时也可以学的更好。这会是广大python学习爬虫的一大“利器”，辅助你在python爬虫道路上不断前进，不断地向前学习。

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如何用python爬取网页数据,python爬取网页详细教程

从网站抓取数据的3种最佳方法 - 知乎

从网站抓取数据的3种最佳方法 - 知乎切换模式写文章登录/注册从网站抓取数据的3种最佳方法特仑苏欧！我的宝贝～halo，大家好，我是特仑苏，今天呢给大家分享一些Python从网站抓取数据的一些方法，希望可以给大家带来一些帮助！原作者：Octoparse团队原出处：作品文（从网站抓取数据的3种最佳方法）/网站名称（Octoparse）原文链接：Best 3 Ways to Crawl Data from a Website在过去的几年中，爬网数据的需求变得越来越大。爬网的数据可用于不同字段中的评估或预测。在这里，我想谈谈我们可以采用的三种方法来从网站爬网数据。1.使用网站API许多大型社交媒体网站，例如Facebook，Twitter，Instagram，StackOverflow，都提供API供用户访问其数据。有时，您可以选择官方API来获取结构化数据。如下面的Facebook Graph API所示，您需要选择进行查询的字段，然后订购数据，执行URL查找，发出请求等。要了解更多信息，请参阅https://developers.facebook.com/ docs / graph-api / using-graph-api。2.建立自己的搜寻器但是，并非所有网站都为用户提供API。某些网站由于技术限制或其他原因拒绝提供任何公共API。有人可能会提出RSS提要，但是由于限制了它们的使用，因此我不会对此提出建议或发表评论。在这种情况下，我想讨论的是我们可以自行构建爬虫来处理这种情况。搜寻器如何工作？换句话说，搜寻器是一种生成可以通过提取程序提供的URL列表的方法。可以将搜寻器定义为查找URL的工具。首先，您要为搜寻器提供一个要启动的网页，它们将跟随该页面上的所有这些链接。然后，此过程将继续循环进行。然后，我们可以继续构建自己的搜寻器。众所周知，Python是一种开放源代码编程语言，您可以找到许多有用的函数库。在这里，我建议使用BeautifulSoup（Python库），因为它易于使用并且具有许多直观的字符。更确切地说，我将利用两个Python模块来爬网数据。BeautifulSoup无法为我们获取网页。这就是为什么我将urllib2与BeautifulSoup库结合使用的原因。然后，我们需要处理HTML标记，以找到页面标记和右表中的所有链接。之后，遍历每一行（tr），然后将tr（td）的每个元素分配给一个变量，并将其附加到列表中。首先让我们看一下表的HTML结构（我将不提取表标题的信息）。通过采用这种方法，您的搜寻器是自定义的。它可以处理API提取中遇到的某些困难。您可以使用代理来防止它被某些网站等阻止。整个过程在您的控制之内。这种方法对于具有编码技能的人应该是有意义的。您抓取的数据框应类似于下图。3.利用现成的爬虫工具但是，通过编程自行爬网网站可能很耗时。对于没有任何编码技能的人来说，这将是一项艰巨的任务。因此，我想介绍一些搜寻器工具。Octave analysisOctoparse是一个功能强大的基于Visual Windows的Web数据搜寻器。用户使用其简单友好的用户界面即可轻松掌握此工具。要使用它，您需要在本地桌面上下载此应用程序。如下图所示，您可以在“工作流设计器”窗格中单击并拖动这些块以自定义您自己的任务。Octoparse提供了两种版本的爬网服务订阅计划-免费版和付费版。两者都可以满足用户的基本抓取或抓取需求。使用免费版，您可以在本地运行任务。如果将免费版切换为付费版，则可以通过将任务上载到Cloud Platform 来使用基于Cloud的服务。6到14台云服务器将以更高的速度同时运行您的任务，并进行更大范围的爬网。另外，您可以使用Octoparse的匿名代理功能自动进行数据提取，而不会留下任何痕迹，该功能可以轮流使用大量IP，这可以防止您被某些网站阻止。这是介绍Octoparse云提取的视频。Octoparse还提供API，将您的系统实时连接到您的抓取数据。您可以将Octoparse数据导入您自己的数据库，也可以使用API要求访问您帐户的数据。完成任务的配置后，您可以将数据导出为各种格式，例如CSV，Excel，HTML，TXT和数据库（MySQL，SQL Server和Oracle）。Importhttp://Import.io也称为Web搜寻器，涵盖所有不同级别的搜寻需求。它提供了一个魔术工具，可以将站点转换为表格，而无需任何培训。如果需要抓取更复杂的网站，建议用户下载其桌面应用程序。构建完API后，它们会提供许多简单的集成选项，例如Google Sheets，http://Plot.ly，Excel以及GET和POST请求。当您认为所有这些都带有终身免费价格标签和强大的支持团队时，http://import.io无疑是那些寻求结构化数据的人的首要选择。它们还为寻求更大规模或更复杂数据提取的公司提供了企业级付费选项。BenshandaMozenda是另一个用户友好的Web数据提取器。它具有指向用户的点击式UI，无需任何编码技能即可使用。Mozenda还消除了自动化和发布提取数据的麻烦。告诉Mozenda一次您想要什么数据，然后无论需要多少次就获取它。另外，它允许使用REST API进行高级编程，用户可以直接与Mozenda帐户连接。它还提供基于云的服务以及IP的轮换。Scraping frameSEO专家，在线营销人员甚至垃圾邮件发送者都应该非常熟悉ScrapeBox，它具有非常友好的用户界面。用户可以轻松地从网站上收集数据以获取电子邮件，检查页面排名，验证工作代理和RSS提交。通过使用成千上万的旋转代理，您将可以隐瞒竞争对手的网站关键字，在.gov网站上进行研究，收集数据并发表评论，而不会被阻止或检测到。Google Web Scraper插件如果人们只是想以简单的方式抓取数据，建议您选择Google Web Scraper插件。它是基于浏览器的网络抓取工具，其工作方式类似于Firefox的Outwit Hub。您可以下载它作为扩展，并将其安装在浏览器中。您需要突出显示要爬网的数据字段，右键单击并选择“ Scrape like…”。与您突出显示的内容类似的任何内容都将呈现在准备导出的表中，并且与Google文档兼容。最新版本在电子表格上仍然存在一些错误。尽管它易于操作，但要引起所有用户注意，但它不能刮擦图像并大量抓取数据。发布于 2020-07-08 02:39PythonPython 开发Python 编程赞同 526 条评论分享喜欢收藏申请

什么是网络数据抓取 - 国家统计局

大数据是政府统计数据的重要补充来源，在政府统计中的应用越来越广泛。大数据的特点是数据来源丰富且数据类型多样，传统的数据采集方法难以应对，需要通过新技术来采集数据。网络数据抓取是获取大数据的重要技术之一。

一、什么是网络数据抓取

网络数据抓取（Web Scraping）是指采用技术手段从大量网页中提取结构化和非结构化信息，按照一定规则和筛选标准进行数据处理，并保存到结构化数据库中的过程。目前网络数据抓取采用的技术主要是对垂直搜索引擎（指针对某一个行业的专业搜索引擎）的网络爬虫（或数据采集机器人）、分词系统、任务与索引系统等技术的综合运用。

二、网络数据抓取有什么作用

科学研究离不开详实可靠的数据，互联网的发展提供了新的获取数据的手段。面对海量的互联网数据，网络数据抓取技术被视为一种行之有效的技术手段。相比于传统的数据采集方法，网络抓取数据无论时效性，还是灵活性均有一定的优势。利用网络数据抓取技术，可以在短时间内快速地抓取目标信息，构建大数据集以满足分析研究需要。

逐个分析各来源网站的数据信息组织形式，包括信息的展示方式以及返回方式，比如在线校验格式化的工具（JSON），在线格式化美化工具（XML）等，根据研究需求确定抓取字段。

（三）编写代码。

分析时尽量找出各来源网站信息组织的共性，这样更便于编写服务器端和数据抓取端的代码。

（四）抓取环境测试。

对抓取端进行代码测试，根据测试情况对代码进行修改和调整。

（五）数据抓取。

将测试好的代码在目标网站进行正式数据抓取。

（六）数据存储。

将抓取的数据以一定格式存储，比如将文本数据内容进行过滤和整理后，以 excel、csv 等格式存储，如果数据量较大也可以存储在关系型数据库（如MySQL，Oracle 等），或非关系型数据库（如 MongoDB）中来辅助随后的信息抽取和分析。若抓取积累的数据量大到一定程度，即达到大数据的级别，为了将来分析的效率性和方便性，可以将其直接存储于各类分布式大数据框架 ( 如Hadoop 和 Spark 等 ) 提供的分布式文件系统中。数据存储完成后，基于整理好格式的数据，可以根据分析目标执行各类数据挖掘和机器学习算法，如分类、建模、预测等等。

四、应用案例

目前世界上将网络抓取数据用于研究分析编制指数的成功案例有麻省理工学院的“10 亿价格项目”（The Billion Prices Project, BPP），在经济学家阿尔伯托• 卡瓦洛（Alberto Cavallo）和罗伯托 • 瑞格本（Roberto Rigobon）带领下，项目研究团队利用网上商品价格数据计算“每日网上价格指数”（Daily Online Price Index），以反映日常通货膨胀程度。通过网络抓取技术，研究人员每天在网上抓取多于 50 万条商品价格信息，其数据量是美国政府价格统计收集数据的 5 倍，抓取的数据包括世界 70 个国家、300 个零售商、共 500 万种在线商品的价格。由于价格信息不是通过访问实体商店的传统方法获得，网络抓取数据的成本相对较低。相比传统 CPI 的月发布机制，“10 亿价格项目”仅有 3 天的滞后期，几乎实现了通货膨胀的实时预测，网上价格指数与传统 CPI 在趋势上高度吻合（如图 2），在官方统计数据发布之前就能够大致了解通货膨胀的走势。

此外，通过网络数据抓取技术，所获得的搜索数据被广泛应用于舆情调查分析。据人民日报报道，在百度搜索指数平台中“就业”“高考”“公务员”是全国网友普遍关注的词汇，北京最热搜索词是“房价”，河北网友最关注“雾霾”。基于网络搜索的关键词在一定程度上反映了社情民意，可以发挥网络搜索数据在制定公共政策方面的参考价值。

分析时尽量找出各来源网站信息组织的共性，这样更便于编写服务器端和数据抓取端的代码。

（四）抓取环境测试。

对抓取端进行代码测试，根据测试情况对代码进行修改和调整。

（五）数据抓取。

将测试好的代码在目标网站进行正式数据抓取。

Python数据抓取：10个实战技巧 - 知乎

Python数据抓取：10个实战技巧 - 知乎切换模式写文章登录/注册Python数据抓取：10个实战技巧OollPython数据抓取：10个实战技巧越来越多的企业开始重视数据抓取，因为数据抓取可以帮助企业进行市场调研、竞争情报、舆情分析、招聘信息收集等多种应用。而 Python 作为一种流行的编程语言，已经成为数据抓取的主流工具之一。本文收集了 10 个实用的 Python 数据抓取技巧，希望能够帮助读者更好地进行数据抓取。1. 使用 requests 库进行抓取requests 库是 Python 中最流行的 HTTP 库之一，它可以帮助我们进行网页的抓取和网络数据的请求和响应处理。安装 requests 库可以使用 pip 命令：pip install requests使用 requests 库进行抓取的基本流程如下：import requests

url = "http://www.example.com"

response = requests.get(url)

html = response.text其中，url 是目标网页的链接，requests.get() 函数会向该 url 发送一个 HTTP GET 请求，并返回一个响应对象 response。响应对象包含了目标网页的内容和请求状态等信息，我们可以使用 response.text 获取网页的 HTML 内容。2. 使用 BeautifulSoup 解析网页BeautifulSoup 是一个功能强大的 HTML 解析库，它可以帮助我们更方便地从 HTML 页面中提取所需的数据。安装 BeautifulSoup 库可以使用 pip 命令：pip install beautifulsoup4使用 BeautifulSoup 解析网页的基本流程如下：from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")其中，html 是通过 requests 库获取到的目标网页的 HTML 内容，"html.parser" 表示使用 Python 内置的 HTML 解析器进行解析。之后，我们就可以利用 BeautifulSoup 提供的一系列方法从 HTML 页面中提取所需的数据。3. 使用正则表达式提取文本正则表达式是一种强大的文本匹配工具，可以用于从 HTML 页面中提取所需要的信息。Python 内置了 re 模块，可以使用正则表达式进行文本匹配和提取。例如，下面的代码可以提取出 HTML 页面中所有的链接：import re

pattern = r''

links = re.findall(pattern, html)其中，pattern 是一个正则表达式模式，.? 表示非贪婪匹配，(.?) 表示一个分组，匹配括号内的内容。re.findall() 函数会在 html 中查找所有符合 pattern 模式的字符串，并返回一个列表 links。4. 使用 Scrapy 框架进行抓取Scrapy 是 Python 中最流行的网络爬虫框架之一，它基于 Twisted 异步网络框架实现，可以帮助我们更方便地进行网页抓取、数据解析和存储。安装 Scrapy 可以使用 pip 命令：pip install scrapy使用 Scrapy 进行网页抓取的基本流程如下：创建一个 Scrapy 项目。scrapy startproject myproject创建一个 Scrapy 爬虫。scrapy genspider myspider example.com在爬虫中编写抓取代码。import scrapy

class MySpider(scrapy.Spider):

name = 'myspider'

start_urls = ['http://www.example.com']

def parse(self, response):

# 进行数据解析和提取

pass运行 Scrapy 爬虫。scrapy crawl myspider5. 使用 Selenium 模拟浏览器操作有些网站会使用 JavaScript 进行数据加载和渲染，这时候我们需要使用 Selenium 模拟浏览器操作才能够抓取到所需数据。Selenium 是一个流行的自动化测试工具，也可以用于模拟浏览器操作。安装 Selenium 库可以使用 pip 命令：pip install selenium使用 Selenium 模拟浏览器操作的基本流程如下：from selenium import webdriver

# 创建一个浏览器实例

browser = webdriver.Chrome()

# 打开网页

url = "http://www.example.com"

browser.get(url)

# 进行数据提取

html = browser.page_source

# 关闭浏览器

browser.quit()其中，webdriver.Chrome() 创建了一个 Chrome 浏览器实例，get() 函数可以打开指定的网页，page_source 属性可以获取当前页面的 HTML 内容。使用完浏览器后，一定要调用 quit() 方法关闭浏览器，否则会占用计算机资源。6. 使用 PyQuery 进行文档解析PyQuery 是一个类似于 jQuery 的 Python 库，可以帮助我们更方便地从 HTML 文档中提取所需数据。安装 PyQuery 可以使用 pip 命令：pip install pyquery使用 PyQuery 进行文档解析的基本流程如下：from pyquery import PyQuery as pq

doc = pq(html)其中，html 是需要解析的 HTML 页面，pq() 函数将它转化为 PyQuery 对象，之后就可以通过 PyQuery 提供的方法进行数据解析和提取。7. 使用 Pandas 进行数据清洗和处理Pandas 是一个强大的数据处理库，可以帮助我们更方便地进行数据清洗和处理。安装 Pandas 可以使用 pip 命令：pip install pandas使用 Pandas 进行数据清洗和处理的基本流程如下：import pandas as pd

# 读取 CSV 文件

df = pd.read_csv("data.csv")

# 进行数据清洗和处理

df = ...

# 导出 CSV 文件

df.to_csv("cleaned_data.csv")其中，pd.read_csv() 函数可以读取 CSV 文件并转化为 Pandas DataFrame 对象，之后就可以使用 Pandas 提供的方法进行数据清洗和处理。最后，可以通过 DataFrame.to_csv() 函数将处理后的数据导出为 CSV 文件。8. 使用多线程进行并发抓取有些时候，我们需要同时抓取多个网页的数据。此时，使用多线程可以提高数据抓取的效率。Python 有两个内置的库，threading 和 multiproessing，可以用于多线程和多进程编程。下面是使用 threading 库进行多线程编程的示例：import threading

# 抓取多个网页的线程函数

def fetch(url):

response = requests.get(url)

urls = ["http://www.example.com/1", "http://www.example.com/2", ...]

threads = []

for url in urls:

thread = threading.Thread(target=fetch, args=(url,))

threads.append(thread)

thread.start()

for thread in threads:

thread.join()其中，fetch() 函数是一个线程函数，会对指定的网页进行抓取和数据处理。urls 是需要抓取的多个网页链接，使用 threading.Thread() 函数创建线程对象，并将 fetch() 函数作为线程函数，args=(url,) 表示将 url 作为参数传入 fetch() 函数。之后，可以使用 start() 方法启动线程，使用 join() 方法等待所有线程完成。9. 使用缓存减少网络请求有些网页的数据不会经常变化，我们可以使用缓存技术将已经抓取过的数据保存下来，在下一次抓取时直接从缓存读取，避免无效的网络请求。Python 中有多个缓存库可供选择，如 Redis、Memcached 等，本文以 Python 标准库中的 shelve 缓存库为例：import shelve

# 对目标网页进行抓取和数据解析

def fetch(url):

# 先从缓存读取

cache = shelve.open("cache")

if url in cache:

return cache[url]

# 缓存中没有，进行网络请求和处理

response = requests.get(url)

return data其中，shelve.open() 函数用于打开一个缓存文件，并返回一个 shelve 对象。如果 url 已经在缓存中存在，就直接返回缓存中的数据；否则，进行网络请求和数据处理，将处理后的数据保存到缓存中，最后关闭缓存对象。10. 定制爬虫业务虽然 Python 提供了多种数据抓取工具和库，但有些网站的数据结构和抓取规则可能并不符合我们的要求。此时，可以采用定制化的爬虫业务进行数据抓取。添闻数据公司是一家专业的数据抓取服务提供商，可以根据客户的需求，定制爬虫业务，并提供相关的技术支持和服务。总结本文介绍了 Python 中常用的 10 种数据抓取技巧，包括使用 requests 库进行抓取、使用 BeautifulSoup 解析网页、使用正则表达式提取文本、使用 Scrapy 框架进行抓取、使用 Selenium 模拟浏览器操作、使用 PyQuery 进行文档解析、使用 Pandas 进行数据清洗和处理、使用多线程进行并发抓取、使用缓存减少网络请求和定制爬虫业务。如果您需要进行数据抓取并想要获得更好的效果和体验，可以考虑使用这些技巧和服务。编辑于 2023-03-02 23:52・IP 属地重庆数据抓取python爬虫赞同 1添加评论分享喜欢收藏申请

10 个最佳数据提取工具（2024 年 XNUMX 月）- Unite.AI

0 个最佳数据提取工具（2024 年 XNUMX 月）- Unite.AI 人工智能工具购物聊天机器人代码生成器教学加密交易爆头生成器图像增强器图像生成器营销工具音乐发生器搜索引擎优化证券交易文本到语音转录翻译视频增强器视频生成器语音发生器写作工具活动人工智能会议网络安全会议机器人会议搜索引擎优化会议新闻中心人工智能人工智能脑机接口网络安全伦理健康防护面试投资量子计算税法法规机器人监控思想领袖认证证书全面、云端技术网络安全数据科学机器学习自然语言处理即时工程蟒蛇机器人过程自动化TensorFlow课程Python库数据科学深度学习影像处理机器学习自然语言处理域名新闻简报联系我们关注我们. 联合人工智能10 个最佳数据提取工具（2024 年 XNUMX 月）人工智能工具生成式人工智能代码电子邮件爆头图片媒体资料包素描音乐案例分享视频音色写作商业人工智能购物聊天机器人ETL法律助理营销公开演讲招聘简历搜索引擎优化社交媒体文本到语音白色标签优化人工智能人工智能助手应用程序构建器音频增强器漫画家Chrome扩展数据清理图像增强器转录翻译视频增强器网站建设者人工智能工具包数据分析师教学时尚设计师医疗抄写员交易加密交易股票认证证书区块链认证聊天机器人云端技术网络安全数据科学机器学习自然语言处理即时工程蟒蛇机器人过程自动化TensorFlow活动人工智能会议网络安全会议机器人会议搜索引擎优化会议新闻中心所有类型人工智能人工智能增强现实技术脑机接口网络安全伦理未来派系列健康防护投资量子计算税法法规机器人监控面试思想领袖.AI 域名 BEST OF 10 个最佳数据提取工具（2024 年 XNUMX 月）更新 on 2024 年 3 月 1 日 By 亚历克斯麦克法兰目录在现代数字时代，数据通常被比作石油——一种宝贵的资源，经过提炼后，可以推动创新、简化运营并支持决策流程。然而，在分析数据并将其转化为可操作的见解之前，必须首先从无数的平台、应用程序和系统中有效地获取和提取数据。这就是数据提取工具发挥作用的地方。什么是数据提取？数据提取是从各种来源收集和检索数据以进行处理和分析的过程。这是更大的 ETL（提取、转换、加载）过程的第一步，涉及提取数据（提取）、将其转换为可用格式（转换），然后将其加载到数据库或数据仓库中（加载）。数据提取的主要目标是从任何形式的来源获取数据——从数据库和平面文件到电子邮件和网页。在数据不断生成的时代，提取工具对于快速收集大量数据并以结构化方式组织数据至关重要。此类结构化数据随后可用于多种目的，从商业智能和分析到机器学习领域广泛应用，提供了卓越的解决方案。为什么数据提取对企业至关重要？为了保持竞争力，企业必须利用数据的力量。这就是数据提取如此重要的原因：知情决策：准确的数据使公司能够做出明智的决策，预见市场趋势，并确定潜在的增长或关注领域。操作高效：借助有效的数据提取工具，企业可以自动化手动流程、节省时间并减少出错的可能性。客户洞察：了解客户行为和偏好对于营销策略至关重要。数据提取可以提取相关数据点，帮助构建详细的客户档案。更清楚地了解数据提取的重要性和复杂性后，让我们深入研究使该过程无缝且高效的顶级工具。无论您是小型企业还是大型企业，都有适合您独特的数据提取需求的解决方案。1. 阿皮菲Apify 是一个开发人员构建、部署和监控开源网络抓取和浏览器自动化工具的平台。 Crawlee 简化了数据提取，Crawlee 是他们用于构建可靠的抓取工具的流行库。他们为您的网络抓取或自动化项目提供了数百个现成的工具，其中一个例子是 Web Scraper，这是一种通用的易于使用的角色，用于抓取任意网页并从网页中提取结构化数据。 Web Scraper 可以在用户界面中手动配置和运行，也可以使用 API 以编程方式配置和运行。提取的数据存储在数据集中，可以从数据集中导出为各种格式，例如 JSON、XML 或 CSV。另一个例子是Google Maps Scraper，该工具扩展了Google Maps 数据提取，超越了官方Google Places API 的限制。它提供更快的速度，并可以抓取各种详细信息，例如姓名、联系信息、评论、流行时间、评级、地理位置等。您可以按搜索查询、位置、坐标或 URL 进行抓取，定位几个地点、一个城市或整个区域。特征:使用开源工具进行开发为世界顶级数据驱动团队提供动力数百种现成的刮刀工具摘自 Youtube/Amazon/Twitter/Google 地图等。2. 八度分析无论您是没有编码技能的专业人士还是急需网络数据的企业，Octoparse 都能满足您的需求。这种尖端的数据提取工具简化了将大量网页转换为结构整齐的数据的复杂任务。它专为营销洞察、潜在客户开发和价格监控等多种应用而设计，拥有卓越的多功能性。从 Facebook 和 Twitter 等社交媒体平台到 Amazon 和 eBay 等广阔的市场，Octoparse 无缝收集数据。特征:用户友好：简单的点击式数据提取界面。无需专业技术：无代码操作。综合提取：提取文本、链接、图像 URL 等。导出选项：数据可以以 CSV、Excel、API 形式提供，也可以直接保存到数据库中。随处访问：基于云的功能。自动化：安排任务并享受自动数据获取。安全又可靠：具有自动 IP 轮换功能以防止阻塞。3. Rossum的Rossum 凭借人工智能驱动的方法彻底改变了文档处理。它的系统不仅仅是扫描，还可以模仿人类认知，智能地读取和理解文档。它适应不同的文档样式，有效地从扫描图像中提取文本，将其转换为可操作的业务数据。 Rossum 显着减少了错误和捕获时间，实现了效率和准确性的结合。特征:精确：平均准确率高达 96%。效率：节省高达 82% 的数据提取过程时间。灵活性：无需模板即可捕获文档数据。以用户为中心：具有低代码和用户友好的用户界面。无障碍：用于全球访问的云原生解决方案。4. 集成.ioIntegrate.io 的一体化平台使企业能够创建一个有凝聚力的数据框架，将不同的数据链编织成一张富有洞察力的挂毯。 Integrate.io 在 ETL 工具领域中脱颖而出，以其以用户为中心的设计而大放异彩。其拖放界面与广泛的连接器相结合，即使是非技术用户也可以快速组装数据管道。从利用高级 API 和 Webhooks 进行内部数据提取到提供反向 ETL 功能，Integrate.io 不仅仅是一个集成平台；这是一个全面的数据管理解决方案。特征:多方面的ETL：具有 ETL 和反向 ETL 功能，并辅以 ELT 和 CDC。易于集成：具有数百个集成的无代码/低代码管道开发。强大的数据提取：高级 API、丰富的表达式语言和网络钩子可从不同来源提取数据。定制化转型：针对不同目标（仓库、数据库或操作系统）的低代码数据转换。数据可观测性：随时了解来自九种不同警报类型的最多三个免费警报。5. 数据挖掘器

使用 Data Miner 简化数据抓取流程，Data Miner 是一款可优化 Web 数据提取的 Chrome 扩展程序。现在，您可以轻松地将信息直接从网页提取到 CSV、Excel 文件或 Google 表格。该工具的突出之处在于消除了手动数据输入的传统麻烦，确保了高效、准确的数据整理。特征:直接数据抓取：直接从 URL 中提取数据。定制：设置适合特定需求的 HTML 说明。多功能提取：从表格、列表甚至复杂表单中收集数据。自动填充功能：自动填充网页上的表单。独家访问：抓取受防火墙保护或需要登录的页面。6. 空字节Airbyte 是一个开源平台，重新定义了 ELT 数据管道的创建。其广泛的库由 300 多个开源连接器组成，不仅可供使用，还可以根据特定要求进行修改。连接器开发套件使 Airbyte 与众不同，使用户能够快速策划定制连接器。事实上，这些连接器中有高达 50% 是社区贡献，这证明了该平台的协作精神。特色：多样化的 ELT 能力：从序列化的 JSON 对象到表格形式的规范化记录。可定制的转换：使用 SQL 或与 dbt 无缝集成以进行定制数据操作。丰富的连接器：从 300 多个预建连接器中进行选择或自行制作。社区驱动的方法：一半的连接器的存在归功于社区的贡献。7. DiffbotDiffbot 专为需要特定、深入的 Web 数据提取的企业而设计。它的运作方式是将非结构化互联网信息转换为结构化、上下文丰富的数据库。该软件擅长抓取各种内容类型——从文章和产品页面到论坛和新闻网站。虽然它因其强大的 API 和技术资源（尤其是收集社交媒体数据）而受到赞赏，但新用户可能会面临学习曲线，特别是如果他们不熟悉数据库查询。特征:多样化内容抓取：从文章、新闻网站、产品列表等中提取信息。强大的API：非常适合复杂的数据提取任务。社交媒体提取：专为从 Facebook、Twitter 和 Instagram 等平台提取见解而设计。学习曲线：为了最大化 Diffbot，用户可能需要掌握其独特的查询语言。8. 缝Stitch 作为一种完全托管的 ETL 解决方案脱颖而出，旨在简化数据提取。随着兼容性扩展到 130 多个源，Stitch 将其主要重点放在数据提取和加载上，而不是转换上。这使其成为旨在集中不同来源数据的中小型企业的理想选择。该工具的强大功能不仅限于广泛的数据提取；其用户友好的界面确保数据团队可以快速集成新来源。特色：广泛的源兼容性：从 100 多个 SaaS 应用程序和数据库中提取数据。统一数据访问：将数据无缝发送到领先的云数据仓库。严格的安全协议：遵守 SOC 2 和 HIPAA 准则。安全数据管道：采用 SSH 隧道来保护整个数据传输过程。9. FivetranFivetran 在 ELT 领域占据一席之地，拥有 300 多个内置连接器。它专为满足大型组织的需求而设计，擅长从不同的数据库实时复制大量数据。除了预先存在的连接器之外，Fivetran 的灵活性还允许用户创建自己的云功能，以进行定制的数据提取。该平台与 AWS Lambda、Azure Functions 和 Google Cloud Functions 兼容。特色：广泛的连接器库：超过 300 个预建连接器，可满足各种数据提取需求。可定制的数据提取：利用从 AWS Lambda、Azure Functions 到 Google Cloud Functions 的云函数。整体数据管道：提取后，加载数据并进行转换，以确保完整的数据流。自动化功能：自动解决架构漂移、重复数据删除和规范化问题。操作注意事项：加载后转换数据，这可能会产生额外的运营成本。10. 海沃数据对于那些寻求全面数据管道解决方案的人来说，Hevo Data 成为了领先者。该平台展示了其在自动化模式管理的支持下从 150 多个不同来源提取数据的能力。 Hevo的适应能力值得称赞；它不仅支持预加载数据转换，而且同样精通后加载数据转换。然而，一个值得注意的问题是它缺乏安全认证。特征:强大的集成能力：凭借 150 多个内置连接器，数据提取变得轻而易举。多功能数据转换：支持加载前和加载后转换。为初创企业量身定制：由于其免费计划，它非常适合刚开始数据管道之旅的新兴企业。慷慨的免费奉献：免费计划拥有 50 个连接器、无限型号和全天候电子邮件支持。使用精密工具驾驭数据格局在数字宇宙的广阔领域中，数据就像机会的灯塔，照亮创新、效率和增长的道路。但为了充分发挥其潜力，企业需要强大的工具来准确、快速地提取这些数据。正如我们的列表中所示，有无数强大的数据提取工具可用，每种工具都能满足不同的需求和行业。选择正确的工具不仅取决于您的直接需求，还取决于可扩展性、安全性和集成功能等因素。随着企业不断认识到数据的重要性，这些工具将变得更加不可或缺。最终，它是关于选择一个与您的数据目标无缝匹配的解决方案，确保您的业务保持敏捷、信息灵通和领先。相关话题：最好的下一步10 个最佳 AI 头像生成器（2024 年 XNUMX 月）不要错过10 个最佳人工智能网站建设者（2024 年 XNUMX 月）亚历克斯麦克法兰亚历克斯·麦克法兰 (Alex McFarland) 是一位科技作家，主要报道人工智能的最新发展。他曾与全球的人工智能初创公司和出版物合作。你可能会喜欢 10 个最佳数据清理工具（2024 年 XNUMX 月）用于用户行为分析的 10 个最佳数据智能软件和工具适用于 Android 的 10 个最佳数据恢复工具（2024 年 XNUMX 月）适用于 Mac 的 10 个最佳数据恢复工具（2024 年 XNUMX 月）适用于 Windows 的 10 个最佳数据恢复工具（2024 年 XNUMX 月）适用于 iOS 的 10 个最佳数据恢复工具（2024 年 XNUMX 月）最新文章 5年内我们能实现AGI吗？ NVIDIA 首席执行官黄仁勋相信这是可能的人工智能对本季选举诈骗的影响不断加大视频生成 AI：探索 OpenAI 的突破性 Sora 模型营销中的人工智能：MWC 会议见解 Figure AI 在人形机器人领域取得了 675 亿美元的突破公司简介认识我们的团队我们的宪章.AI 域名按工具联系我们广告商披露：Unite.AI 致力于严格的编辑标准，为我们的读者提供准确的信息和新闻。当您点击我们评论的产品链接时，我们可能会收到补偿。版权所有 © 2024 Unite.AI编辑政策隐私政策使用条款和法律声明

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️ 后羿采集器——最良心的爬虫软件 - 少数派

PRIMEMatrix栏目Pi Store更多无需申请，自由写作任何用户都可使用写作功能。成功发布 3 篇符合基本规则的内容，可成为正式作者。了解更多退出登录反馈PRIMEMatrix栏目Pi Store更多 ️ 后羿采集器——最良心的爬虫软件主作者关注卤蛋实验室少数派作者少数派作者各大平台账号较多不能及时回复评论和私信，有问题可关注公众号 ——「卤蛋实验室」提问卤蛋实验室关注卤蛋实验室少数派作者少数派作者各大平台账号较多不能及时回复评论和私信，有问题可关注公众号 ——「卤蛋实验室」提问联合作者关注卤蛋实验室少数派作者少数派作者各大平台账号较多不能及时回复评论和私信，有问题可关注公众号 ——「卤蛋实验室」提问卤蛋实验室关注卤蛋实验室少数派作者少数派作者各大平台账号较多不能及时回复评论和私信，有问题可关注公众号 ——「卤蛋实验室」提问 2020 年 07 月 27 日 2020 年如果让我推荐一款大众向的数据采集软件，那一定是后裔采集器了。和我之前推荐的 web scraper 相比，如果说 web scraper 是小而精的瑞士军刀，那后裔采集器就是大而全的重型武器，基本上可以解决所有的数据爬取问题。下面我们就来聊聊，这款软件的优秀之处。一、产品特点1.跨平台后羿采集器是一款桌面应用软件，支持三大操作系统：Linux、Windows 和 Mac，可以直接在官网上免费下载。2.功能强大后羿采集器把采集工作分为两种类型：智能模式和流程图模式。智能模式就是加载网页后，软件自动分析网页结构，智能识别网页内容，简化操作流程。这种模式比较适合简单的网页，经过我的测试，识别准确率还是挺高的。流程图模式的本质就是图形化编程。我们可以利用后裔采集器提供的各种控件，模拟编程语言中的各种条件控制语句，从而模拟真人浏览网页的各种行为爬取数据。3.导出无限制这个可以说是后羿采集器最良心的功能了。市面上有很多的数据采集软件，出于商业化的目的，多多少少会对数据导出进行限制。不清楚套路的人经常用相关软件辛辛苦苦采集了一堆数据，结果发现导出数据需要花钱。后羿采集器就没有这个问题，它的付费点主要是体现在 IP 池和采集加速等高级功能上，不但导出数据不花钱，还支持 Excel、CSV、TXT、HTML 多种导出格式，并且支持直接导出到数据库，对于普通的用户来说完全够用了。4.教程详细我在本文动笔之前曾经想过先写几篇后羿采集器的使用教程，但是看了他们的官网教程后就知道没这个必要了，因为写的实在是太详细了。后羿采集器的官网提供了两种教程，一种是视频教程，每个视频五分钟左右；一种是图文教程，手把手教学。看完这两类教程后还可以看看他们的文档中心，写的也非常详细，基本覆盖了该软件的各个功能点。二、基础功能1.数据抓取基本的数据抓取非常简单：我们只要点击「添加字段」那个按钮，就会出现一个选择魔棒，然后点选要抓取的数据，就能采集数据了：2.翻页功能我在介绍 web scraper 时曾把网页翻页分为 3 大类：滚动加载、分页器加载和点击下一页加载。对于这三种基础翻页类型，后羿采集器也是完全支持的。不像 web scraper 的分页功能散落在各种选择器上，后羿采集器的分页配置集中在一个地方上，只要通过下拉选择，就可以轻松配置分页模式。相关的配置教程可见官网教程：如何设置分页。3.复杂表单对于一些多项联动筛选的网页，后羿采集器也能很好的处理。我们可以利用后裔采集器里的流程图模式，去自定义一些交互规则。例如下图，我就利用了流程图模式里的点击组件模拟点击筛选按钮，非常方便。三、进阶使用1.数据清洗我在介绍 web scraper 时，说 web scraper 只提供了基础的正则匹配功能，可以在数据抓取时对数据进行初步的清洗。相比之下，后羿采集器提供了更多的功能：强大的过滤配置，完整的正则功能和全面的文字处理配置。当然，功能强大的同时也带来了复杂度的提升，需要有更多的耐心去学习使用。下面是官网上和数据清洗有关的教程，大家可以参考学习：如何设置数据筛选讲解了基础的数据清洗功能，可以避免采集过程中的无效采集（例如采集某个微博博主的数据时，可以过滤第一条置顶微博的数据，只采集正常时间流的微博）如何设置采集范围讲解了采集过程中过滤不需要的采集项，可以方便的自定义采集范围（例如采集豆瓣电影 TOP 250 时，只采集前 100 名的数据，而不是全量的 250 条数据）如何对采集字段进行配置讲解了如何定制采集的最小字段，并且支持叠加处理，可以对一个字段使用多种匹配规则。（例如只想采集「1024 个赞」这条文本里的数字，就可以设置相应的规则过滤掉汉字）2.流程图模式本文前面也介绍过了，流程图模式的本质就是图形化编程。我们可以利用后裔采集器提供的各种控件，模拟编程语言中的各种条件控制语句，从而模拟真人浏览网页的各种行为爬取数据。比如说下图这个流程图，就是模拟真人浏览微博时的行为去抓取相关数据。经过我个人的几次测试，我认为流程图模式有一定的学习门槛，但是和从头学习 python 爬虫比起来，学习曲线还是缓和了不少。如果对流程图模式很感兴趣，可以去官网上学习，写的非常详细。3.XPath/CSS/Regex无论是什么爬虫软件，他们都是基于一定的规则去抓取数据的。XPath/CSS/Regex 就是几个常见的匹配规则。后羿采集器支持自定义这几种选择器，可以更灵活的选择要抓取的数据。比如说某个网页里存在数据 A，但只有鼠标移到对应的文字上才会以弹窗的形式显示出来，这时候我们就可以自己写一个对应的选择器去筛选数据。XPathXPath 是一种在爬虫中运用非常广泛的数据查询语言。我们可以通过 XPath 教程去学习这个语言的运用。CSS这里的 CSS 特指的 CSS 选择器，我之前介绍 web scraper 的高级技巧时，讲解过 CSS 选择器的使用场景和注意事项。感兴趣的人可以看我写的 CSS 选择器教程。RegexRegex 就是正则表达式。我们也可以通过正则表达式去选择数据。我也写过一些正则表达式的教程。但是个人认为在字段选择器这个场景下，正则表达式没有 XPath 和 CSS 选择器好用。4.定时抓取/IP 池/打码功能这几个都是后羿采集器的付费功能，我没有开会员，所以也不知道使用体验怎么样。在此我做个小小的科普，给大家解释一下这几个名词是什么意思。定时抓取定时抓取非常好理解，就是到了某个固定的时间爬虫软件就会自动抓取数据。市面上有一些比价软件，背后就是运行着非常多的定时爬虫，每隔几分钟爬一下价格信息，以达到价格监控的目的。IP 池互联网上 90% 的流量都是爬虫贡献的，为了降低服务器的压力，互联网公司会有一些风控策略，里面就有一种是限制 IP 流量。比如说互联网公司后台检测到某个 IP 有大量的数据请求，超过了正常范围，就会暂时的封锁这个 IP，不返回相关数据。这时候爬虫软件就会自己维护一个 IP 池，用不同的 IP 发送请求，降低 IP 封锁的概率。打码功能这个功能就是内置了验证码识别器，可以实现机器打码 or 手动打码，也是绕过网站风控的一种方法。四、总结个人认为后羿采集器是一款非常优秀的数据采集软件。它提供的免费功能可以解决绝大部分编程小白的数据抓取需求。如果有一些编程基础，可以明显的看出一些功能是对编程语言逻辑的封装，比如说流程图模式是对流程控制的封装，数据清洗功能是对字符串处理函数的封装。这些高阶功能扩展了后羿采集器的能力，也增大了学习难度。我个人看来，如果是轻量的数据抓取需求，更倾向于使用 web scraper；需求比较复杂，后羿采集器是个不错的选择；如果涉及到定时抓取等高级需求，自己写爬虫代码反而更加可控。总而言之，后羿采集器是一款优秀的数据采集软件，非常推荐大家学习和使用。 417扫码分享 #教程

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数据抓取是什么？怎么解决数据抓取困难性？ - 知乎

数据抓取是什么？怎么解决数据抓取困难性？ - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答切换模式登录/注册爬虫 (计算机网络)数据抓取数据抓取是什么？怎么解决数据抓取困难性？关注者4被浏览942关注问题写回答邀请回答好问题添加评论分享3 个回答默认排序名叫小辉读作小辉关注网络数据抓取（Web Scraping）是指采用技术手段从大量网页中提取结构化和非结构化信息，按照一定规则和筛选标准进行数据处理，并保存到结构化数据库中的过程。目前上常用的数据抓取工具有很多，但是在Excel表格中就能实现抓取任务的方法您知道吗。通过使用Excel网络函数库的网页抓取公式，可以尝试对各种网页进行抓取，详细的案例如下：名叫小辉读作小辉：网页抓取实例之股票信息抓取名叫小辉读作小辉：网页抓取公式实例之抓取历年高考分数线名叫小辉读作小辉：网页抓取实例之Blue express物流信息抓取发布于 2023-03-10 17:38赞同 2添加评论分享收藏喜欢收起Ooll 关注数据抓取技巧分享：让你快速获取想要的信息在现代社会中，大量的数据信息涌现，如何快速准确地获取你所需要的信息成为了一个十分重要的技能。在这篇文章中，我们将介绍一些数据抓取的技巧，帮助你抓取你所需要的信息并进行处理。BeautifulSoupBeautifulSoup是Python中的一个解析库，它可以解析HTML和XML文档，并提供了各种方法来搜索和操作解析树。示例代码：from bs4 import BeautifulSoup

import requests

url = "https://www.baidu.com"

headers = {"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3"}

response = requests.get(url, headers=headers)

soup = BeautifulSoup(response.content, "lxml")

print(soup.prettify())在这段代码中，我们首先使用requests库发送一次请求，将响应里的内容传给BeautifulSoup，然后返回的内容将会被自动转换为解析树，通过prettify方法可以将得到的结果进行美化。BeautifulSoup提供了一系列方法来搜索解析树，包括find()、find_all()、select()等，这些方法返回的结果可以进行进一步的处理。ScrapyScrapy是Python中比较流行的爬虫框架，它使用了异步的方式进行页面的抓取，并提供了强大的内置机制，例如中间件、管道、缓存等等，使得程序的编写与调试变得十分方便。Scrapy提供了一个基础的结构来处理抓取页面和抽取数据，因此对于初学者来说，Scrapy是一个非常不错的选择。在Scrapy中，我们只需要定义起始链接、规则和如何处理抓取到的数据即可，Scrapy会自动完成整个抓取和处理的过程。例如，以下代码可以抓取百度的搜索结果页面。import scrapy

class BaiduSpider(scrapy.Spider):

name = "baidu"

start_urls = ["https://www.baidu.com/s?wd=python"]

def parse(self, response):

for item in response.css(".result"):

print(item.css(".t a::text").extract_first())

next_page = response.css("div#page > a:last-child").xpath("@href")

if next_page:

url = response.urljoin(next_page.extract_first())

yield scrapy.Request(url, self.parse)在这个例子中，我们首先定义了起始链接，然后在parse方法中实现了抓取和处理逻辑，通过CSS选择器和XPath规则将需要的信息抽取出来。同时，我们利用response.urljoin() 方法获得了下一页的链接并传递给yield scrapy.Request()，这样 Scrapy 就会自动对下一页进行抓取和处理。SeleniumSelenium是一个自动化测试工具，可以用来控制浏览器的自动化测试。在实际应用中，Selenium经常用来模拟用户行为，例如点击、滚动等，因此也可以用来进行数据的抓取。以下是使用Selenium进行京东抓取的代码示例：from selenium import webdriver

from selenium.webdriver.common.keys import Keys

driver = webdriver.Chrome()

driver.get("https://www.jd.com/")

elem = driver.find_element_by_name("keyword")

elem.send_keys("手机")

elem.send_keys(Keys.RETURN)

titles = driver.find_elements_by_css_selector(".p-name em")

for title in titles:

print(title.text)

driver.close()在这个例子中，我们首先打开了一个Chrome浏览器，然后通过find_element_by_name方法获得搜索框元素并输入关键词，通过send_keys方法提交搜索短语。接着，我们使用find_elements_by_css_selector方法来选择所有的搜索结果，并对每个结果进行处理。Selenium的特点是非常灵活强大，可以完全模拟人的行为，但是它的缺点也很明显，运行速度比其他工具慢，而且需要安装Browserdriver，工作环境也比较耗费资源。添闻数据公司可以定制爬虫业务添闻数据公司是一家高度专业化的文本数据处理公司，我们致力于为各种数据分析、挖掘和智能需求提供最小、最好的数据集。在此基础上，我们公司还能够根据客户的各类需求，为客户提供有针对性的定制化爬虫业务，帮助客户提升数据的采集与处理能力。如果您需要更加深入地了解我们公司的服务，欢迎随时联系我们。结语数据抓取是实现数据挖掘和分析的重要步骤之一，如何合理利用各种工具和技巧进行数据的抓取与处理是每个数据分析师必备的技能。通过本文的介绍，相信大家可以更加熟练地使用BeautifulSoup、Scrapy、Selenium等工具并掌握不同的使用场景。如果您需要更丰富的数据采集手段，也可以选择我们添闻数据公司为您提供更好的服务。发布于 2023-03-06 12:09赞同添加评论分享收藏喜欢收起

网络爬虫与数据抓取技术：解锁信息获取新姿势-阿里云开发者社区

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网络爬虫与数据抓取技术：解锁信息获取新姿势

2024-01-19

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侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。

简介：

网络时代，数据是非常重要的资源。通过网络爬虫和数据抓取技术，我们可以从互联网上快速获取所需的数据，并进行分析和应用。本文将深入介绍网络爬虫和数据抓取技术，探讨其原理、应用场景、优缺点以及相关工具和技巧，帮助读者了解网络数据抓取的全貌。

一、网络爬虫和数据抓取的概念网络爬虫（Spider）是一种自动化程序，可以在互联网上自动遍历并获取所需的信息，进而存储、分析和应用这些信息。数据抓取是网络爬虫的一种应用，其目的是从网络中获取需要的数据，并将数据整理、清洗、处理后用于业务需求。二、网络爬虫和数据抓取的原理网络爬虫和数据抓取的原理都是通过发送HTTP(S)请求，获取Web页面的HTML源代码，并从中提取出需要的数据。在实际应用中，网络爬虫还需要处理反爬虫机制、网站限制、页面解析等问题，来确保数据的准确性和可靠性。三、网络爬虫和数据抓取的应用场景网络爬虫和数据抓取技术在实际应用中有广泛的应用场景，如市场调研、竞争情报、信息采集、舆情监测等。特别是在电商、金融、医疗、人力资源等领域，网络爬虫和数据抓取技术已经成为了必备工具。四、网络爬虫和数据抓取的优缺点网络爬虫和数据抓取技术有不同的优缺点。其中，优点包括高效、自动化、可定制化等；缺点则包括可能违反法律、伦理规范、安全风险等。因此，在实际应用中需要充分考虑其优缺点，并进行合法合规的数据采集。五、网络爬虫和数据抓取的相关工具和技巧网络爬虫和数据抓取技术需要掌握一些相关工具和技巧，如HTTP协议、XPath语法、正则表达式、Selenium、BeautifulSoup、Scrapy等。这些工具和技巧可以帮助我们更加高效地进行网络数据抓取和处理。结论：网络爬虫和数据抓取技术已经成为了获取互联网上数据的重要手段。通过学习网络爬虫和数据抓取的原理、应用场景、优缺点以及相关工具和技巧，我们可以更好地理解和掌握这一技术，实现快速获取所需数据的目的。同时，我们也需要注意数据采集的合法性和规范性，遵守网络伦理和法律法规，确保数据采集的合法性和可靠性。

我不是游客20240119