python爬虫可以爬取任何数据吗？

一、python爬虫可以爬取任何数据吗？

理论上是这样，你能看到的都能爬取。

二、python爬虫如何爬取数据生成excel？

你可以使用Python库中的pandas和openpyxl模块来生成Excel。其中，pandas模块用于读取和处理数据，openpyxl模块则可以用于生成Excel文档。

下面是一个简单的示例代码，演示如何通过Python爬虫获取网页数据并将其导出为Excel文件：

python

import requests

import pandas as pd

from openpyxl import Workbook

# 发送GET请求获取HTML

url = 'https://www.example.com'

res = requests.get(url)

html_data = res.text

# 解析HTML，获取数据

data_list = pd.read_html(html_data)

# 创建Excel文件并写入数据

workbook = Workbook()

worksheet = workbook.active

for data in data_list:

for index, row in data.iterrows():

row_data = [str(item) for item in row.tolist()]

worksheet.append(row_data)

workbook.save('result.xlsx')

这段代码首先通过requests库发送GET请求获取HTML页面，然后使用pandas库读取和解析HTML数据。接着，利用openpyxl库创建Excel文件，并将解析后的数据写入到工作表中，最终将Excel文件保存在本地。

需要注意的是，具体实现方式可能因不同的网站结构、数据类型等而有所差异，还需要结合具体情况进行适当调整。

三、python爬虫如何翻页爬取？

一般而言，Python爬虫翻页爬取的过程分为以下步骤：

分析网页：分析要爬取的网站的URL规律，了解其翻页方式，找出每一页的URL。

获取HTML：使用Python中的网络库（如requests）获取每一页的HTML源码。

解析HTML：使用HTML解析库（如BeautifulSoup）解析每一页的HTML源码，提取所需数据。

存储数据：将提取到的数据存储到本地文件或数据库中。

翻页：按照网站的翻页规则，构造下一页的URL，返回第1步重复以上步骤，直至翻完所有页。

具体实现方法可以根据不同网站的翻页规律进行相应的调整。

四、python爬虫如何设置爬取页数？

用浏览器调试工具，如firebug 查看点击下一页时的http请求，再用python模拟就行了。

五、python爬虫怎么爬多个网站数据？

这种情况我自己还没有试过，只是借助爬虫框架pyspider结合PhantomJS，这样就可以在python里面嵌入一些js代码，实现点击，下拉等操作啦。

六、Python爬虫如何爬取保存数据？

关于这个问题，Python爬虫可以使用以下方法来爬取和保存数据：

1. 使用requests库发送HTTP请求获取网页内容。

```python

import requests

response = requests.get(url)

content = response.text

```

2. 使用BeautifulSoup库对网页内容进行解析和提取数据。

```python

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser')

data = soup.find_all('tag', attrs={'attr': 'value'})

```

3. 使用正则表达式对网页内容进行匹配和提取数据。

```python

import re

pattern = r'regex_pattern'

data = re.findall(pattern, content)

```

4. 使用pandas库将数据保存为CSV、Excel等格式。

```python

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data)

df.to_csv('data.csv', index=False)

```

5. 使用数据库（如MySQL、SQLite）保存数据。

```python

import sqlite3

conn = sqlite3.connect('database.db')

cursor = conn.cursor()

cursor.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS table_name (column1 TEXT, column2 INTEGER)')

cursor.executemany('INSERT INTO table_name VALUES (?, ?)', data)

conn.commit()

```

请注意，爬取网页数据时需要遵守相关法律法规和网站的使用条款，同时要尊重网站的隐私政策和robots.txt规定。

七、python爬虫问题，如何爬取多个页面？

这里我想到了两种：

1. 要爬取的链接是有规律的，比如像页码，是按顺序增长的，可以通过for循环，加1的方式循环读取页面

2. 链接无规律，可以通过抓取初始页面的一个链接，然后分析该页面中所有满足条件的url地址，将该地址保存在链表中，另个程序从这个链表中不断的读取数据，分析页面，抓取新页面中的链接，将其存在链表中，这样就不断的产生新的链接，不断的可以抓取了

job_desc_url = "https://www.zhipin.com" + str(tag.div.h3.a.get("href"))

八、现在python爬虫为什么那么难爬取？

这是因为魔高一尺，道高一丈。现在很多网站为了阻止 python 爬虫访问自己的网站，对网站造成额外的负载，都给自己网站增加了各种保护机制，比如 session 校验，用户身份双层检测等 使得 Python 脚本编写者的工作量大大增加，给爬虫的运行造成了困难。

九、python爬虫怎么写循环爬取多个页面？

动态加载的数据都是用户通过鼠标或键盘执行了一定的动作之后加载出来的。

所以我们通过selenium提供的webdriver工具调用本地的浏览器，让程序替代人的行为，滚动页面，点击按钮，提交表单等等。从而获取到想要的数据。所以我认为，使用selenium方法爬取动态页面的中心思想是模拟人的行为。

十、如何用python爬取数据？

使用Python爬取数据需要掌握以下几个步骤：

1. 确定目标网站：确定要爬取的数据来源，可以通过搜索引擎、网络信息抓取工具等途径找到目标网站。

2. 获取网页内容：使用Python中的requests库发送HTTP请求，获取目标网站的网页内容。

3. 解析网页内容：使用Python中的BeautifulSoup库解析网页内容，提取需要的数据。

4. 保存数据：将提取到的数据保存到本地文件中，可以使用Python中的csv、excel等库将数据保存为文件格式。

下面是一个简单的示例代码，演示如何使用Python爬取一个网站的数据：

```python

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

# 发送HTTP请求获取网页内容

url = 'http://example.com'

response = requests.get(url)

# 使用BeautifulSoup解析网页内容

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 提取需要的数据并保存到本地文件中

with open('data.csv', 'w', encoding='utf-8') as f:

    f.write(soup.prettify())

```

上述代码中，首先使用requests库发送HTTP请求获取网页内容，然后使用BeautifulSoup库解析网页内容，提取需要的数据并保存到本地文件中。具体来说，代码中使用了BeautifulSoup的prettify()方法将网页内容打印到本地文件中。需要注意的是，上述代码中使用了utf-8编码保存文件，确保能够正确保存网页内容。

需要注意的是，爬取数据时需要遵守网站的使用规则和法律法规，避免侵犯他人的合法权益和版权问题。同时，对于一些敏感或禁止爬取的数据，需要谨慎处理，避免触犯相关法律法规。