如何通过网络爬虫获取网站数据

这里以python为例，简单介绍一下如何通过python网络爬虫获取网站数据，主要分为静态网页数据的爬取和动态网页数据的爬取，实验环境win10+python36+pycharm50，主要内容如下：

静态网页数据

这里的数据都嵌套在网页源码中，所以直接requests网页源码进行解析就行，下面我简单介绍一下，这里以爬取糗事百科上的数据为例：

1首先，打开原网页，如下，这里假设要爬取的字段包括昵称、内容、好笑数和评论数：

接着查看网页源码，如下，可以看的出来，所有的数据都嵌套在网页中：

2然后针对以上网页结构，我们就可以直接编写爬虫代码，解析网页并提取出我们需要的数据了，测试代码如下，非常简单，主要用到requests+BeautifulSoup组合，其中requests用于获取网页源码，BeautifulSoup用于解析网页提取数据：

点击运行这个程序，效果如下，已经成功爬取了到我们需要的数据：

动态网页数据

这里的数据都没有在网页源码中（所以直接请求页面是获取不到任何数据的），大部分情况下都是存储在一个json文件中，只有在网页更新的时候，才会加载数据，下面我简单介绍一下这种方式，这里以爬取人人贷上面的数据为例：

1首先，打开原网页，如下，这里假设要爬取的数据包括年利率，借款标题，期限，金额和进度：

接着按F12调出开发者工具，依次点击“Network”->“XHR”，F5刷新页面，就可以找打动态加载的json文件，如下，也就是我们需要爬取的数据：

2然后就是根据这个json文件编写对应代码解析出我们需要的字段信息，测试代码如下，也非常简单，主要用到requests+json组合，其中requests用于请求json文件，json用于解析json文件提取数据：

点击运行这个程序，效果如下，已经成功爬取到我们需要的数据：

至此，我们就完成了利用python网络爬虫来获取网站数据。总的来说，整个过程非常简单，python内置了许多网络爬虫包和框架（scrapy等），可以快速获取网站数据，非常适合初学者学习和掌握，只要你有一定的爬虫基础，熟悉一下上面的流程和代码，很快就能掌握的，当然，你也可以使用现成的爬虫软件，像八爪鱼、后羿等也都可以，网上也有相关教程和资料，非常丰富，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。

从技术方面来说，ASO和SEO的原理类似，都是基于搜索引擎对外的表现来分析app，通过抓取这些搜索引擎公开的一些数据来作为分析的依据。

ASO网站获取数据的方法：

ASO网站内置程序通过抓取苹果AppStore里的>

通过哪些方式获取关键词数据：

1、ASO网站通过提示词接口（suggestion），可以获取到AppStore里的关键词表，再优化一下算法，每天大概可以获取50W+的关键词，还可以同时获取到这些关键词的热度、搜索指数等。

2、ASO网站通过搜索结果列表的接口，可以获取到关键词对应的App的排名列表、结果数、以及某个词下面App排在哪个位置，从而推算出一个App覆盖了哪些关键词。

App信息接口：可以获取App相关的基本信息

各排行榜接口：可以抓取排行榜数据，这个数据反映了app在短时间内的热门程度

评论接口：可以查看用户对产品的评论数据

ASO公司基本就是通过这个方法以及对这些接口的抓取，来收集AppStore里的App数据。有了以上的数据，ASO公司在通过分析，就可以基本还原出一款App在AppStore里面的表现：比如排名、新增、用户评论、最近关键词热度，搜索指数等等。

全球海平面数据门户网站。在欧盟“欧洲之海”项目框架下，英国国家海洋学中心开发了全球海平面数据门户网站，使用全球卫星导航系统获取数据，通过信噪比的周期变化得出海平面高度。英国国家海洋学中心专家组已运用该技术获取全球300多个地点的海平面信息，并将所有海平面信息和元数据发布到海平面数据门户网站。

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