如何用python爬取数据？

一、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。

二、如何用python爬汽车之家的汽车配置参数？

getComputedStyle($0).content

""紧凑型SUV""

三、如何用python爬取网页的内容？

用python爬取网页信息的话，需要学习几个模块，urllib，urllib2，urllib3，requests，httplib等等模块，还要学习re模块（也就是正则表达式）。根据不同的场景使用不同的模块来高效快速的解决问题。

最开始我建议你还是从最简单的urllib模块学起，比如爬新浪首页（声明：本代码只做学术研究，绝无攻击用意）：

这样就把新浪首页的源代码爬取到了，这是整个网页信息，如果你要提取你觉得有用的信息得学会使用字符串方法或者正则表达式了。

平时多看看网上的文章和教程，很快就能学会的。

补充一点：以上使用的环境是python2，在python3中，已经把urllib，urllib2，urllib3整合为一个包，而不再有这几个单词为名字的模块。

四、如何用php和或Python爬取中关村zol的手机数据？

没有设置什么障碍吧，中关村手机主页就可以趴取所有品牌的手机list的url。

然后每个url下的手机全爬就好了，然后数据库或者表格里筛选出2017年以后的…这种写的很快吧，不会的话自行某宝估计也就百来块钱

五、如何用 Python 爬虫分析酷我音乐网站，并爬取歌曲？

import requests, os

class Spider:

def __init__(self):

self.singer_name = input('请输入要爬取的歌手名：')

self.pages = int(input('请输入爬取页数(一页30首歌):'))

os.mkdir('{}'.format(self.singer_name))

self.headers = {'Accept': ',application/json, text/plain, */*',#请求头信息

'Accept-Encoding': 'gzip, deflate',

'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9',

'Connection': 'keep-alive',

'Cookie': '_ga=GA1.2.1637941648.1616934252; uname3=qq1616934321; t3kwid=131286315; websid=1488073791; pic3=""; t3=qq; Hm_lvt_cdb524f42f0ce19b169a8071123a4797=1617949101,1618127723,1618579672,1619099581; _gid=GA1.2.1505163314.1619099581; Hm_lpvt_cdb524f42f0ce19b169a8071123a4797=1619100738; _gat=1; kw_token=XM5GXCP8M5',

'csrf': 'XM5GXCP8M5',

'Host': '酷我音乐-无损音质正版在线试听网站',

'Referer': '酷我音乐-无损音质正版在线试听网站',

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.25 Safari/537.36 Core/1.70.3861.400 QQBrowser/10.7.4313.400'}

def main(self):

for page in range(self.pages):

print('正在爬取第{}页的歌曲！'.format(page + 1))#不断改变爬取的页数

url = '403 Forbidden'.format(

self.singer_name, page + 1)

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

json = response.json()#得到储存歌曲信息的json文件,下面是层层解析获取name和rid

data = json['data']

song_list = data['list']

for song in song_list:

song_name = song['name']

song_rid = song['rid']

song_json_url = 'http://www.kuwo.cn/url?format=mp3&rid={}&response=url&type=convert_url3&br=128kmp3&from=web&t=1619102008389&httpsStatus=1&reqId=b4280751-a377-11eb-a99d-ef0323beeee3'.format(

song_rid)#不断改变rid以获取不同歌取的mp3地址

print('正在爬取{}。。。'.format(song_name))

song_url = requests.get(song_json_url, headers=self.headers).json()['url']#请求歌曲的mp3地址，将响应以二进制文件储存到本地

with open('{}/{}.mp3'.format(self.singer_name, song_name), 'wb') as wstream:

wstream.write(requests.get(song_url).content)

print('爬取成功！')

if __name__ == '__main__':

music=Spider()

music.main()

os.system('pause')这是简易代码。请检阅

六、python如何用？

Python是一种高级编程语言，它用于开发各种类型的应用程序。下面是使用Python的基本步骤：

1. 安装Python：要使用Python，需要首先在计算机上安装它。可以从Python官网（https://www.python.org/）下载Python的最新版本。

2. 配置开发环境：安装Python后，需要配置开发环境。有多种集成开发环境（IDE）可供选择，例如PyCharm、Visual Studio Code、Spyder等。

3. 编写代码：在开发环境中，可以开始编写Python代码。Python的语法非常简单，易于学习和使用。

4. 运行代码：编写完代码后，可以通过点击运行按钮或者在终端中输入python命令来运行代码。例如，下面是一个简单的Python程序，用于输出“Hello, world!”：```print("Hello, world!")```在Python中，可以做很多事情，例如处理文本、图像和数据等。学习Python的最好方法是不断练习，掌握各种常用的Python库和框架，例如NumPy、Pandas、Matplotlib等。

七、如何用python爬取网页中隐藏的div内容？

这种是用js实现的。所以后面的内容实际上是动态生成的，网络爬虫抓取的是静态页面。至于解决办法，网上有几种：

一种是使用自动化测试工具去做，比如selenium，可以模拟点击等操作，但是这个其实和爬虫还是有很大区别的。

二是利用特定的类库在后端调用js，python的倒是有，但是java的我就不清楚了。

三是自己找到相关的页面的js代码，分析出来相关的请求url，直接调新的url就行了，但是一般的js都是加密压缩的，但是你可以试试。

八、请问如何用Python爬取二手房信息来进行可视化？

这次分享一个房地产网站数据采集及可视化分析的Python实际案例，应用效果还是有，步骤如下：1、获取目标网站2、分析网站，确定数据采集的方法3、对采集的数据进行处理4、最后可视化先看看最终效果：

首先获取目标网站，可以发现获取的数据信息都在网页上面，所以可以直接使用xpath标签定位获取网页上的数据，而不用担心动态网页的数据会出现变化：

然后获取各个采集字段的具体xpath，包括房源信息、房价、地区、建面（面积）等字段的xpa，部分代码如下：fymc=n.xpath('./div/div[1]/a/text()')[0]

#房源名称 fj=n.xpath('./div/div[6]/div/span[1]/text()')[0]

#房价 diqu=n.xpath('./div/div[2]/span[1]/text()')[0]#

地区 mj=n.xpath('./div/div[3]/span/text()')[0]

然后我们要爬取页数要设置，可以看到页数链接明显出现变化，而且还是规律性的，所以可以构造一个循环采集指定页数的信息（也就是翻页采集），部分代码如下：for i in range(1,6):

url='https://nn.fang.lianjia.com/loupan/pg'+str(i)

#print(url)

翻页采集搞定了，接下来就是数据处理，先判断采集的数据有没有空值或者缺失值，就必须使用numpy和pandas这两个模块进行数据处理，部分代码如下：data=pd.read_csv(r'C:/Users/Administrator/Desktop/链家数据.csv',encoding='gbk')

#data.describe()#做描述性分析，判断有没有空值或者缺失值然后查看采集的数据发现，建面面积这个字段既有中文又有数字和特殊符号，我们要对这个字段进行拆分，拆分为最大面积和最小面积，代码如下：data['最小面积']=data['面积'].str.split(expand=True)[1].str.split('-',expand=True)[0] data['最大面积']=data['面积'].str.split(expand=True)[1].str.split('-',expand=True)[1].str.split('㎡',expand=True)[0] data=data.drop('面积',axis=1)处理完采集的数据，接下来就是对数据进行可视化，可视化就用到matplotlib这个模块，我们用了三个图去可视化数据，包括折线图、饼图、条形图，部分代码如下：#制作可视化图表

plt.figure(figsize=(10,8))

plt.suptitle("南宁房价可视化分析",fontsize=20)

plt.subplot(2,2,1)

#不同地区的房源数量--饼图

plt.title('不同地区的房源数量占比--饼图')

explode=[0,0,0,0,0.2,0]

plt.pie(x=data.地区.value_counts(),labels=data.地区.value_counts().index, explode=explode,autopct='%.3f%%')

plt.subplot(2,2,2)

plt.title('不同地区的房源数量--条形图')

plt.ylim(0,20)

x=data.地区.value_counts().index

y=data.地区.value_counts()

plt.bar(x=x,height=y,width=0.5)

for a,b in zip(x,y):

plt.text(a,b+0.2,str(b),ha='center',va='bottom',fontsize=10.5,color='green')

plt.subplot(2,1,2)

plt.title('不同地区平均房价——折线图')

plt.ylim(0,30000)

qingxiu=int(data[data['地区']=="青秀区"].房价.mean())

xixiangtang=int(data[data['地区']=="西乡塘区"].房价.mean())

xingning=int(data[data['地区']=="兴宁区"].房价.mean())

liangqing=int(data[data['地区']=="良庆区"].房价.mean())

yongning=int(data[data['地区']=="邕宁区"].房价.mean())

dq=['青秀区','西乡塘区','兴宁区','良庆区','邕宁区']

mean_fj=[qingxiu,xixiangtang,xingning,liangqing,yongning]

#折线图#

plt.plot(dq,mean_fj,label='不同地区平均房价')

for a,b in zip(dq,mean_fj):

plt.text(a,b+0.2,str(b),ha='center',va='top',fontsize=10.5)

plt.legend(loc=1,fontsize=13)

plt.show()最后不多说了，附上完整代码：import requests

from lxml import etree

import csv

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

from pylab import mpl

import time

with open('C:/Users/Administrator/Desktop/链家数据.csv','w',encoding='gbk') as f:

f.write('房源名称,房价,地区,面积\n')

f.close() for i in range(1,6):

url='https://nn.fang.lianjia.com/loupan/pg'+str(i)

#print(url)

headers={ 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.198 Safari/537.36' }

r=requests.get(url,headers=headers).content

b=etree.HTML(r)

c=b.xpath('/html/body/div[3]/ul[2]/li')

try:

for n in c:

fymc=n.xpath('./div/div[1]/a/text()')[0]#房源名称

fj=n.xpath('./div/div[6]/div/span[1]/text()')[0]#房价

diqu=n.xpath('./div/div[2]/span[1]/text()')[0]#地区

mj=n.xpath('./div/div[3]/span/text()')[0]

with open('C:/Users/Administrator/Desktop/链家数据.csv','a',encoding='gbk') as f1:

f1.write('{},{},{},{}\n'.format(fymc,fj,diqu,mj))

print("数据爬取成功！")

except:

pass

time.sleep(20)

mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False

data=pd.read_csv(r'C:/Users/Administrator/Desktop/链家数据.csv',encoding='gbk')

#数据处理，拆分面积字段为两列数据，最小面积和最大面积

#data.describe()

data['最小面积']=data['面积'].str.split(expand=True)[1].str.split('-',expand=True)[0]

data['最大面积']=data['面积'].str.split(expand=True)[1].str.split('-',expand=True)[1].str.split('㎡',expand=True)[0]

data=data.drop('面积',axis=1)

#制作可视化图表

plt.figure(figsize=(10,8))

plt.suptitle("南宁房价可视化分析",fontsize=20)

plt.subplot(2,2,1)

#不同地区的房源数量--饼图

plt.title('不同地区的房源数量占比--饼图')

explode=[0,0,0,0,0.2,0]

plt.pie(x=data.地区.value_counts(),

labels=data.地区.value_counts().index,

explode=explode,autopct='%.3f%%')

plt.subplot(2,2,2)

plt.title('不同地区的房源数量--条形图')

plt.ylim(0,20)

x=data.地区.value_counts().index

y=data.地区.value_counts() plt.bar(x=x,height=y,width=0.5)

for a,b in zip(x,y):

plt.text(a,b+0.2,str(b),ha='center',va='bottom',fontsize=10.5,color='green')

plt.subplot(2,1,2)

plt.title('不同地区平均房价——折线图')

plt.ylim(0,30000)

qingxiu=int(data[data['地区']=="青秀区"].房价.mean())

xixiangtang=int(data[data['地区']=="西乡塘区"].房价.mean())

xingning=int(data[data['地区']=="兴宁区"].房价.mean())

liangqing=int(data[data['地区']=="良庆区"].房价.mean())

yongning=int(data[data['地区']=="邕宁区"].房价.mean())

dq=['青秀区','西乡塘区','兴宁区','良庆区','邕宁区']

mean_fj=[qingxiu,xixiangtang,xingning,liangqing,yongning]

#折线图#

plt.plot(dq,mean_fj,label='不同地区平均房价')

for a,b in zip(dq,mean_fj):

plt.text(a,b+0.2,str(b),ha='center',va='top',fontsize=10.5)

plt.legend(loc=1,fontsize=13)

plt.show()

九、如何用python爬取豆瓣电影的预告片地址？

经测试可知上面的完整请求地址，完全可以作为该预告片的“地址”。

PS：在开发者工具中观察到该请求的Status Code是302，Response Headers中Location是该预告片的真正地址（该地址是时间的函数，不唯一！ 但测试表明不同时间生成的不同的地址都能下载该预告片！唉，不细究了）。

十、python 爬去app数据

使用Python爬取App数据的方法介绍

在当今数字化的时代，移动应用程序（App）已经成为人们生活中不可或缺的一部分。对于开发者和市场营销人员来说，了解关于App的数据是至关重要的，这可以提供有关用户行为、市场趋势和竞争对手分析的宝贵信息。本文将介绍使用Python爬取App数据的方法，帮助您获取这些有用的数据。

为什么选择Python？

在众多的编程语言中，为什么我们选择Python来进行App数据爬取呢？原因有以下几点：

1. 简单易学：Python是一种简单且易于学习的编程语言，具有清晰的语法和逻辑结构。即使是初学者也能迅速上手。
2. 丰富的库支持：Python拥有广泛且强大的第三方库，尤其是在数据处理和网络爬虫方面。这使得使用Python来进行App数据爬取非常便捷。
3. 跨平台兼容：Python可以在多个操作系统上运行，包括Windows、macOS和Linux。这为不同环境下的数据爬取提供了便利。

Python爬取App数据的步骤

下面是使用Python爬取App数据的一般步骤：

1. 确定目标：首先，您需要确定要爬取的App。可以根据自己的需求选择特定的App，例如社交媒体应用、电子商务应用或游戏应用。
2. 分析数据：在开始爬取之前，需要分析要获取的数据。这包括确定所需的字段、数据结构和爬取的网站或API。
3. 获取许可：某些App可能有访问限制或需要API密钥。在开始爬取之前，确保您已经获取了必要的许可。
4. 编写爬虫：使用Python编写爬虫程序。根据目标App的特定结构和网站/ API的规则，编写相关的代码以获取所需的数据。
5. 数据清洗和处理：获取到原始数据后，您可能需要进行数据清洗和处理。这可以包括删除重复数据、填充缺失值和转换数据类型等操作。
6. 存储数据：将清洗和处理后的数据存储到适当的格式中，例如CSV文件、数据库或在线数据仓库。
7. 分析和可视化：利用Python的数据分析和可视化库，对爬取的App数据进行深入分析和可视化，以发现有用的信息和洞察。

使用Python库进行App数据爬取

Python拥有许多强大的库，可以帮助您更轻松地进行App数据爬取。以下是一些常用的库：

• Beautiful Soup：用于解析和XML文档，从中提取所需的数据。
• Selenium：用于自动化Web浏览器，模拟用户操作以获取动态生成的内容。
• Requests：用于发送HTTP请求并获取响应，可用于与API进行交互。
• Scrapy：一个强大的网络爬虫框架，可用于快速构建和扩展爬虫程序。
• Pandas：用于数据处理和分析的强大库，可帮助您清洗和处理爬取到的数据。
• Matplotlib：用于绘制各种类型的图形和图表，可以方便地进行数据可视化。

通过整合这些库，您可以针对不同的App进行灵活、高效的数据爬取。

法律和伦理问题

在进行App数据爬取时，需要注意相关法律和伦理问题：

• 合法性：确保您的爬取行为符合适用的法律法规。一些国家或地区可能对数据爬取有限制或要求特定的许可。
• 隐私保护：尊重用户隐私，并遵守适用的隐私政策。避免收集或使用个人身份信息（PII），除非您有合法的授权。
• 数据用途：在使用爬取到的App数据时，确保合法和合理的用途。遵循数据保护和使用的最佳实践。

结论

Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言，为App数据爬取提供了巨大的便利。通过使用Python库，您可以轻松地抓取和分析App数据，获得有关用户行为和市场趋势的宝贵见解。在进行App数据爬取时，请牢记法律和伦理问题，并确保遵守适用的规定。希望本文对您了解使用Python爬取App数据的方法有所帮助。