1. 如何使用Excel完成網站上的數據爬取
注意：本章節主要講解數據獲取部分
將網頁中展示的數據爬取到可以編輯的文本工具中從而實現批量操作。在具體的爬取過程中，經常使用的根據有Excel和Python。
該板塊由三個模塊組成：
在爬蟲過程中，最為常用的瀏覽器為谷歌瀏覽器和火狐瀏覽器。
實操步驟：
1.獲取瀏覽器標識
以谷歌瀏覽器為例：
打開瀏覽器輸入目標網站後，右鍵點擊檢查（快捷鍵Ctrl+Shift+I(註：不是L,是I)），在檢查頁面中點擊Network後重新載入頁面，在檢查Network頁面中單擊第一個網頁信息：index.html。在右邊出現的窗口Headers中，將頁面拉至底部可查找到瀏覽器標識UserAgent，復制UserAgent信息即可。
2.設置響應時間（位置用戶瀏覽）
新建Excel並打開，點擊自網站，在彈出的窗口中選擇高級選項，將我們需要爬取的目標網址信息粘貼到Url位置處，同時在響應時間欄中設置1分鍾的響應時間，
3.設置瀏覽器標識
在HTTP請求標頭參數中下拉選擇UserAgent，粘貼瀏覽器的UserAgent信息。
4.將數據載入到Power Query中進行預處理，建立網頁鏈接後，選擇數據Table0，選擇編輯進入Power Query中進行數據預處理。處理完數據後，依照慣例，製作可視化地圖。
2. 如何爬取網站上的某一信息
兩類網站可以用不同的方法去爬取
一、開放API的網站
一個網站如果開放了API，那麼就可以直接GET到它的json數據。有三種方法可以判斷一個網站是否開放了API。
1、在站內尋找API入口；
2、用搜索引擎搜索「某網站API」；
3、抓包。有的網站雖然用到了ajax，但是通過抓包還是能夠獲取XHR里的json數據的（可用抓包工具抓包，也可以通過瀏覽器按F12抓包：F12-Network-F5刷新）。
二、不開放API的網站
1、如果網站是靜態頁面，那麼可以用requests庫發送請求，再通過HTML解析庫（lxml、parsel等）來解析響應的text；解析庫強烈推薦parsel，不僅語法和css選擇器類似，而且速度也挺快，Scrapy用的就是它。
2、如果網站是動態頁面，可以先用selenium來渲染JS，再用HTML解析庫來解析driver的page_source。
3. 如何爬取網頁數據
1、URL管旁帶理
首先url管理器添加了新的url到待爬取集合中，判斷了待添加的url是否在容器中、是否有待爬取的url，並且獲取待爬取的url，將url從待爬取的url集合移動到已爬取的url集合
頁面下載，下載器將接收到的url傳給互聯網，互聯網返回html文件給下載器，下載器將其保存到本地，一般的會對下載器做分布式部署，一個是提交效率，再一個是起到請求代理作用
2、內容提取
頁面解析器主要完成的是從獲取的html網頁字元串中取得有價值的感興趣的數據和新的url列表。數據抽取比較常用的手段有基於css選擇器、正則表達式、xpath的規則提取。一般提取完後還會對數據進行一定的清洗或自定義處理，從而將請求到的非結構數據轉化為我們需要的結構化數據。
3、數據保存
數據保存到相關的資料庫、隊列、文件等方便做數據橘啟歲計算和與應用對接。
爬蟲採集成為很多公司企業個人的需求，但正因為如此，反爬蟲的技術也層出不窮，像時間限制、IP限制、驗證碼限制等等圓睜，都可能會導致爬蟲無法進行，所以也出現了很多像代理IP、時間限制調整這樣的方法去解決反爬蟲限制，當然具體的操作方法需要你針對性的去研究。兔子動態IP軟體可以實現一鍵IP自動切換，千萬IP庫存，自動去重，支持電腦、手機多端使用。
4. 如何「爬數據」
首先爬蟲分為爬取移動APP數據和網站數據，主要方法都是一致，但細節上有點區別。
拿爬取網站數據分析:
1.用瀏覽器開發者工具桐高的Network功能分析對應的數據介面或者查看源代碼寫出相應的正則表達式去虧輪答匹配相關數據
2.將步驟一分析出來的結果或者正則用腳本語言模擬請求，提取關鍵數據。這中間可能牽扯多個請求介面，而且一般要做數據簽名以及數據加密，這一塊需要找到對應js文件分析演算法。
爬取一個網站數據大致就以上兩步，當然細節還有很多，比如銷慧模擬請求頭，請求方式以及請求體。如果你是爬取移動APP數據，那就還要牽扯抓包分析，軟體砸殼反編譯等等，相對來說APP爬蟲要復雜一點。
5. 請教網頁里的特定數據怎麼抓取
網頁抓取可以使用爬蟲技術，春沒判以下是一些察侍常用的網頁抓取方法：
1. 使用 Python 的 Requests 庫請求網頁，然後使用 Beautiful Soup 庫進行頁面解析，提取目標數據。
2. 使用 Selenium 庫模擬瀏覽器操作，通過 CSS Selector 或 XPath 定位特定元素，提取目標數據。
3. 使用 Scrapy 爬蟲框架，在爬蟲腳本中定義提取規則，自動扒改抓取網頁並提取目標數據。
需要注意的是，進行網頁抓取時，應遵守網站的 Robots 協議，不要過於頻繁地進行抓取，以免給網站帶來負擔。此外還需要注意數據的使用方式是否符合法規和道德規范。
6. 如何爬蟲網頁數據
爬取網頁數據原理如下：
如果把互聯網比作蜘蛛網，爬蟲就是蜘蛛網上爬行的蜘蛛，網路節點則代表網頁。當通過客戶端發出任務需求命令時，ip將通過互聯網到達終端伺服器，找到客戶端交代的任務。一個節點是一個網頁。蜘蛛通過一個節點後，可以沿著幾點連線繼續爬行到達下一個節點。
簡而言之，爬蟲首先需要獲得終端伺服器的網頁，從那裡獲得網頁的源代碼，若是源代碼中有有用的信息，就在源代碼中提取任務所需的信息。然後ip就會將獲得的有用信息送回客戶端存儲，然後再返回，反復頻繁訪問網頁獲取信息，直到任務完成。
7. 如何用Python爬蟲抓取網頁內容
爬蟲流程
其實把網路爬蟲抽象開來看，它無外乎包含如下幾個步驟
模擬請求網頁。模擬瀏覽器，打開目標網站。
獲取數據。打開網站之後，就可以自動化的獲取我們所需要的網站數據。
保存數據。拿到數據之後，需要持久化到本地文件或者資料庫等存儲設備中。
那麼我們該如何使用 Python 來編寫自己的爬蟲程序呢，在這里我要重點介紹一個 Python 庫：Requests。
Requests 使用
Requests 庫是 Python 中發起 HTTP 請求的庫，使用非常方便簡單。
模擬發送 HTTP 請求
發送 GET 請求
當我們用瀏覽器打開豆瓣首頁時，其實發送的最原始的請求就是 GET 請求
import requests
res = requests.get('http://www.douban.com')
print(res)
print(type(res))
>>>
<Response [200]>
<class 'requests.models.Response'>
8. 怎麼用VBA或網路爬蟲程序抓取網站數據
VBA網抓常用方法
1、xmlhttp/winhttp法：
用xmlhttp/winhttp模擬向伺服器發送請求，接收伺服器返回的數據。
優點：效率高，基本無兼容性問題。
缺點：需要藉助如fiddler的工具來模擬http請求。
2、IE/webbrowser法：
創建IE控制項或webbrowser控制項，結合htmlfile對象的方法和屬性，模擬瀏覽器操作，獲取瀏覽器頁面的數據。
優點：這個方法可以模擬大部分的瀏覽器操作。所見即所得，瀏覽器能看到的數據就能用代碼獲取。
缺點：各種彈窗相當煩人，兼容性也確實是個很傷腦筋的問題。上傳文件在IE里根本無法實現。
3、QueryTables法：
因為它是excel自帶，所以勉強也算是一種方法。其實此法和xmlhttp類似，也是GET或POST方式發送請求，然後得到伺服器的response返回到單元格內。
優點：excel自帶，可以通過錄制宏得到代碼，處理table很方便
。代碼簡短，適合快速獲取一些存在於源代碼的table里的數據。
缺點：無法模擬referer等發包頭
也可以利用採集工具進行採集網頁端的數據，無需寫代碼。
9. 如何用python爬取網站數據
這里簡單介紹一下吧，以抓取網站靜態、動態2種數據為慧返拍例，實驗環境win10+python3.6+pycharm5.0，主要內容如下：
抓取網站靜態數據（數據在網頁源碼中）：以糗事網路網站數據為例
1.這里假設我們抓取的數據如下，主要包括用戶昵稱、內容、好笑數和評論數這4個欄位，如下：
對應的網頁源碼如下，包含我們所需要的數據：
2.對應網頁結構，主要代碼如下，很簡單，主要用到requests+BeautifulSoup，其中requests用於請求頁面，BeautifulSoup用於解析頁面：
程序運行截圖如下，已經成功爬取到數據：
抓取網站動態數據（數據不在網頁源碼中，json等文件中）：以人人貸網站數據為例
1.這里假設我們爬取的是債券數據，主要包括年利率世型、借款標題、期限、金額和進度這5個欄位信息，截圖如下：
打開網頁源碼中，可以發現數據不在網頁源碼中，按F12抓包分析時，才發現在一個json文件中，如下：
2.獲取到json文件的url後，我們就可以爬取對應數據了，這里使用的包與上面類似，因為是json文件，所以還用了json這個包（解析json），主要內容如下：
程序運行截圖如下，前羨已經成功抓取到數據：
至此，這里就介紹完了這2種數據的抓取，包括靜態數據和動態數據。總的來說，這2個示例不難，都是入門級別的爬蟲，網頁結構也比較簡單，最重要的還是要會進行抓包分析，對頁面進行分析提取，後期熟悉後，可以藉助scrapy這個框架進行數據的爬取，可以更方便一些，效率更高，當然，如果爬取的頁面比較復雜，像驗證碼、加密等，這時候就需要認真分析了，網上也有一些教程可供參考，感興趣的可以搜一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧。