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本篇文章给大家谈谈简述爬取网站数据的过程，以及如何爬取网页数据对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。
本文目录
一、如何爬取网页数据
首先url管理器添加了新的url到待爬取集合中，判断了待添加的url是否在容器中、是否有待爬取的url，并且获取待爬取的url，将url从待爬取的url集合移动到已爬取的url集合
页面下载，下载器将接收到的url传给互联网，互联网返回html文件给下载器，下载器将其保存到本地，一般的会对下载器做分布式部署，一个是提交效率，再一个是起到请求代理作用
页面解析器主要完成的是从获取的html网页字符串中取得有价值的感兴趣的数据和新的url列表。数据抽取比较常用的手段有基于css选择器、正则表达式、xpath的规则提取。一般提取完后还会对数据进行一定的清洗或自定义处理，从而将请求到的非结构数据转化为我们需要的结构化数据。
数据保存到相关的数据库、队列、文件等方便做数据计算和与应用对接。
爬虫采集成为很多公司企业个人的需求，但正因为如此，反爬虫的技术也层出不穷，像时间限制、IP限制、验证码限制等等，都可能会导致爬虫无法进行，所以也出现了很多像代理IP、时间限制调整这样的方法去解决反爬虫限制，当然具体的操作方法需要你针对性的去研究。兔子动态IP软件可以实现一键IP自动切换，千万IP库存，自动去重，支持电脑、手机多端使用。
二、如何用python爬取网站数据
这里简单介绍一下吧，以抓取网站静态、动态2种数据为例，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：
抓取网站静态数据（数据在网页源码中）：以糗事百科网站数据为例
1.这里假设我们抓取的数据如下，主要包括用户昵称、内容、好笑数和评论数这4个字段，如下：
对应的网页源码如下，包含我们所需要的数据：
2.对应网页结构，主要代码如下，很简单，主要用到requests+BeautifulSoup，其中requests用于请求页面，BeautifulSoup用于解析页面：
程序运行截图如下，已经成功爬取到数据：
抓取网站动态数据（数据不在网页源码中，json等文件中）：以人人贷网站数据为例
1.这里假设我们爬取的是债券数据，主要包括年利率、借款标题、期限、金额和进度这5个字段信息，截图如下：
打开网页源码中，可以发现数据不在网页源码中，按F12抓包分析时，才发现在一个json文件中，如下：
2.获取到json文件的url后，我们就可以爬取对应数据了，这里使用的包与上面类似，因为是json文件，所以还用了json这个包（解析json），主要内容如下：
程序运行截图如下，已经成功抓取到数据：
至此，这里就介绍完了这2种数据的抓取，包括静态数据和动态数据。总的来说，这2个示例不难，都是入门级别的爬虫，网页结构也比较简单，最重要的还是要会进行抓包分析，对页面进行分析提取，后期熟悉后，可以借助scrapy这个框架进行数据的爬取，可以更方便一些，效率更高，当然，假如爬取的页面比较复杂，像验证码、加密等，这时候就需要认真分析了，网上也有一些教程可供参考，感兴趣的可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。
三、如何爬虫网页数据
八爪鱼采集器是一款功能全面、操作简单、适用范围广泛的互联网数据采集器，可以帮助您快速爬取网页数据。以下是使用八爪鱼采集器进行网页数据爬取的步骤：1.打开八爪鱼采集器，并创建一个新的采集任务。2.在任务设置中，输入要爬取的网址作为采集的起始网址。3.配置采集规则。可以使用智能识别功能，让八爪鱼自动识别页面的数据结构，或者手动设置采集规则。4.假设手动设置采集规则，可以通过鼠标选择页面上的数据元素，并设置相应的采集规则，以确保正确获取所需的数据。5.设置翻页规则。假设需要爬取多页数据，可以设置八爪鱼采集器自动翻页，以获取更多的数据。6.运行采集任务。确认设置无误后，可以启动采集任务，让八爪鱼开始爬取网页数据。7.等待爬取完成。八爪鱼将根据设置的规则自动抓取页面上的数据，并将其保存到本地或导出到指定的数据库等。八爪鱼采集器提供了丰富的功能和灵活的设置，可以满足不同网页数据爬取的需求。了解更多数据爬取的方法和技巧，可以参考八爪鱼采集器的教程，请前往官网教程与帮助了解更多详情。八爪鱼为用户准备了一系列简洁易懂的教程，帮助大家快速掌握采集技巧，轻松应对各类网站数据采集，请前往官网教程与帮助了解更多详情。
四、网络爬虫如何爬取网页
1、在网络爬虫的爬行策略中应用最为基础的是：深度优先遍历策略和广度优先遍历策略。
2、深度优先遍历策略很好理解，这跟我们有向图中的深度优先遍历是一样的，因为网络本身就是一种图模型嘛。深度优先遍历的思路是先从一个起始网页开始抓取，然后对根据链接一个一个的逐级进行抓取，直到不能再深入抓取为止，返回上一级网页继续跟踪链接。
3、广度优先搜索和深度优先搜索的工作方式正好是相对的，其思想为：将新下载网页中发现的链接直接插入待抓取URL队列的末尾。也就是指网络爬虫会先抓取起始网页中链接的所有网页，然后再选择其中的一个链接网页，继续抓取在此网页中链接的所有网页。
4、根据深度优先算法的特性，可以使用栈先入后出的特性实现。将探索过的点存入栈内，遇到走不通的时候将栈顶元素出栈回到上一个元素，实现回溯。
5、根据广度优先算法需要按序回顾之前走过的顶点顺序的特性，可以使用队列先入先出来进行实现。
五、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+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：
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：
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。
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