怎么爬虫获取数据

用爬虫爬取网站的数据就可以得到数据，如果你想知道怎么用爬虫，我可以教你，三步（用scrapy，爬虫框架）

定义item类

开发spider类

开发pipeline

你可以看《疯狂python讲义》来学习更多的爬虫

一般抓数据的话可以学习Python，但是这个需要代码的知识。

如果是没有代码知识的小白可以试试用成熟的采集器。

目前市面比较成熟的有八爪鱼，后羿等等，但是我个人习惯八爪鱼的界面，用起来也好上手，主要是他家的教程容易看懂。可以试试。

本文介绍《 爬虫应用示例--puppeteer数据抓取的实现方法 》中涉及到的puppeteer组件如何安装，以及相关的坑。

Puppeteer 是一个node库，内含了一个chrome浏览器，以及一组用来 *** 纵Chrome的API。

相关资料：

1、github：>

网络爬虫软件怎么使用 5分

搜索引擎使用网络爬虫寻找网络内容，网络上的HTML文档使用超链接连接了起来，就像功成了一张网，网络爬虫也叫网络蜘蛛，顺着这张网爬行，每到一个网页就用抓取程序将这个网页抓下来，将内容抽取出来，同时抽取超链接，作为进一步爬行的线索。网络爬虫总是要从某个起点开始爬，这个起点叫做种子，你可以告诉它，也可以到一些网址列表网站上获取

网页抓取/数据抽取/信息提取软件工具包MetaSeeker是一套完整的解决方案，里面有定题网络爬虫，也叫聚焦网络爬虫，这种爬虫抓取下来一个页面后并不抽取所有的超链接，而是只找主题相关的链接，笼统的说就是爬行的范围是受控的。网络爬虫实现代码主要集中在MetaSeeker工具包中的DataScraper工具。可以从 gooseeker网站下载下来看

请详细解释什么事百度爬虫，有什么作用

说通俗一点就是一段程序，这段程序可以在互联网上自动查询更新的网站

网站刚建好，没有信息，听说有个什么爬虫，可以自动抓取，怎么用？

你说的是自动采集的功能，这个需要插件支持自动采集并且你的空间也要支持自动采集如果你的空间不许你使用采集功能是会把你的网站删掉的因为采集占用的服务器资源很高，几乎没有空间支持采集功能你告诉我你使用的是什么建站系统，我可以给你参考参考如果你需要采集功能可以采用狂人采集器，和很多建站程序都有接口的！

另外搞采集一般都是搞垃圾站的呵呵

网络爬虫是什么，有很大的作用吗

网络爬虫又被称为网页蜘蛛，聚焦爬虫，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。

网络爬虫是一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从万维网上下载网页，是搜索引擎的重要组成搐传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索；对于聚焦爬虫来说，这一过程所得到的分析结果还可能对以后的抓取过程给出反馈和指导。

如何利用python写爬虫程序

这里有比较详细的介绍

blogcsdn/column/details/why-bug

java 网络爬虫怎么实现

代码如下:package webspider;import javautilHashSet;import javautilPriorityQueue;import javautilSet;import javautilQueue;public class LinkQueue { 已访问的 url private static Set visitedUrl = new HashSet(); 待访问的 url private static Queue unVisitedUrl = new PriorityQueue(); 获得URL队列 public static Queue getUnVisitedUrl() { return unVisitedUrl; } 添加到访问过的URL队列中 public static void addVisitedUrl(String url) { visitedUrladd(url); } 移除访问过的URL public static void removeVisitedUrl(String url) { visitedUrlremove(url); } 未访问的URL出队列 public static Object unVisitedUrlDeQueue() { return unVisitedUrlpoll(); } 保证每个 url 只被访问一次 public static void addUnvisitedUrl(String url) { if (url != null && !urltrim()equals("") && !visitedUrlcontains(url) && !unVisitedUrlcontains(url)) unVisitedUrladd(url); } 获得已经访问的URL数目 public static int getVisitedUrlNum() { return visitedUrlsize(); } 判断未访问的URL队列中是否为空 public static boolean unVisitedUrlsEmpty() { return unVisitedUrlisEmpty(); }}

如何用Java写一个爬虫

import javaioFile;import javaURL;import javaURLConnection;import javaniofileFiles;import javaniofilePaths;import javautilScanner;import javautilUUID;import javautilregexMatcher;import javautilregexPattern; public class DownMM { public static void main(String[] args) throws Exception { out为输出的路径,注意要以\\结尾 String out = "D:\\JSP\\pic\\java\\"; try{ File f = new File(out); if(! fexists()) { fmkdirs(); } }catch(Exception e){ Systemoutprintln("no"); } String url = "mzitu/share/ment-page-"; Pattern reg = Patternpile(">

网络爬虫软件怎么使用？急！！！！！！！！！！

每个人写的程序用法都不一样，你自己再看下文档吧，里面应该有格式！别这么浪费分！

为什么写爬虫都喜欢用python

有更加成熟的一种爬虫脚本语言，而非框架。是通用的爬虫软件ForeSpider，内部自带了一套爬虫脚本语言。

从一个专业C++程序猿的角度说，网上流传的各种Java爬虫，Python爬虫，Java需要运行于C++开发的虚拟机上，Python只是脚本语言，采集效率和性能如何能与强大的C++相提并论？C++直接控制系统的底层，对内存空间的控制和节省都是其他语言无法竞争的。首先，forespider的开发语言是C++，而且C++几乎没有现成的框架可以用，而火车采集器是用的C#。先从业界水平和良心来说，这个软件可以做到从底层到上层都是他们的技术人员自己写的，而非运用现成的框架结构。

其次，因为抓取金融行业的数据，数据量大，动态性强，而采集对象一般反爬虫策略又很严格。所以，专门建立团队开发不现实。请外包人员开发太贵。买现成的软件，要考虑性价比。因为很多数据需要登录，需要验证码，是JS生成的数据，是ajax，是协议，有加密的key，有层层的验证机制等等，分析市面上所有找得到的爬虫软件，没有找到其他一家可以完全把我们列表上的网站采集下来的软件。forespider功能强大，这是很重要的一点。

第三，forespider在台式机上运行一天可以采400万条数据，在服务器上一天可以采8000万条数据。这样一来，数据更新速度明显比以前快了几十倍。从前抓一个7500万的网站需要好几个月，等抓完数据早都变化的不成样子了，这是很多爬虫的痛处。但是现在的更新速度只有两三天。forespider的性能强大，这也是非常好的一点。

第四，其实完全可视化的采集也不需要计算机专业的。大致学习了之后就可以上手采。而且forespider关于数据的管理做的很好。一是软件可以集成数据库，在采集之前就可以建表。二是数据可以自动排重，对于金融这样数据更新要求很高的行业，就特别合适。

第五，是关于免费的问题，我觉得免费的东西同时还能兼顾好用，只能是中国的盗版软件和手机APP。大概是大家都习惯了在软件上不花钱，所以都想找到免费的。forespider有免费版的，功能倒是不限制，但是采集数目每天有限制。

最好用的免费爬虫工具是什么

如果说好用的爬虫软件，那确实很多，不过首推造数。

造数云爬虫，界面简洁， *** 作超级简便免下载。

现在我们有商务定制需求也会找造数的客服解决。效率很高，不错。

爬虫的原理其实就是获取到网页内容，然后对其进行解析。只不过获取的网页、解析内容的方式多种多样而已。

你可以简单的使用>

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python35，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 urllibrequest

url='arcom/stock/ranklist_a_3_1_1html'  #目标网址headers={"User-Agent":"Mozilla/50 (Windows NT 100; WOW64)"}  #伪装浏览器请求报头request=urllibrequestRequest(url=url,headers=headers)  #请求服务器response=urllibrequesturlopen(request)  #服务器应答content=responseread()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=recompile('<tbody[\s\S]</tbody>')  

body=refindall(pattern,str(content))  #匹配<tbody和</tbody>之间的所有代码pattern=recompile('>()<')

stock_page=refindall(pattern,body[0])  #匹配>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：[<空格>\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_lastremove('')

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])

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