1. 如何使用Excel完成网站上的数据爬取
注意：本章节主要讲解数据获取部分
将网页中展示的数据爬取到可以编辑的文本工具中从而实现批量操作。在具体的爬取过程中，经常使用的根据有Excel和Python。
该板块由三个模块组成：
在爬虫过程中，最为常用的浏览器为谷歌浏览器和火狐浏览器。
实操步骤：
1.获取浏览器标识
以谷歌浏览器为例：
打开浏览器输入目标网站后，右键点击检查（快捷键Ctrl+Shift+I(注：不是L,是I)），在检查页面中点击Network后重新加载页面，在检查Network页面中单击第一个网页信息：index.html。在右边出现的窗口Headers中，将页面拉至底部可查找到浏览器标识UserAgent，复制UserAgent信息即可。
2.设置响应时间（位置用户浏览）
新建Excel并打开，点击自网站，在弹出的窗口中选择高级选项，将我们需要爬取的目标网址信息粘贴到Url位置处，同时在响应时间栏中设置1分钟的响应时间，
3.设置浏览器标识
在HTTP请求标头参数中下拉选择UserAgent，粘贴浏览器的UserAgent信息。
4.将数据载入到Power Query中进行预处理，建立网页链接后，选择数据Table0，选择编辑进入Power Query中进行数据预处理。处理完数据后，依照惯例，制作可视化地图。
2. 如何爬取网站上的某一信息
两类网站可以用不同的方法去爬取
一、开放API的网站
一个网站如果开放了API，那么就可以直接GET到它的json数据。有三种方法可以判断一个网站是否开放了API。
1、在站内寻找API入口；
2、用搜索引擎搜索“某网站API”；
3、抓包。有的网站虽然用到了ajax，但是通过抓包还是能够获取XHR里的json数据的（可用抓包工具抓包，也可以通过浏览器按F12抓包：F12-Network-F5刷新）。
二、不开放API的网站
1、如果网站是静态页面，那么可以用requests库发送请求，再通过HTML解析库（lxml、parsel等）来解析响应的text；解析库强烈推荐parsel，不仅语法和css选择器类似，而且速度也挺快，Scrapy用的就是它。
2、如果网站是动态页面，可以先用selenium来渲染JS，再用HTML解析库来解析driver的page_source。
3. 如何爬取网页数据
1、URL管旁带理
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
2、内容提取
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。
3、数据保存
数据保存到相关的数据库、队列、文件等方便做数据橘启岁计算和与应用对接。
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、验证码限制等等圆睁，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。
4. 如何“爬数据”
首先爬虫分为爬取移动APP数据和网站数据，主要方法都是一致，但细节上有点区别。
拿爬取网站数据分析:
1.用浏览器开发者工具桐高的Network功能分析对应的数据接口或者查看源代码写出相应的正则表达式去亏轮答匹配相关数据
2.将步骤一分析出来的结果或者正则用脚本语言模拟请求，提取关键数据。这中间可能牵扯多个请求接口，而且一般要做数据签名以及数据加密，这一块需要找到对应js文件分析算法。
爬取一个网站数据大致就以上两步，当然细节还有很多，比如销慧模拟请求头，请求方式以及请求体。如果你是爬取移动APP数据，那就还要牵扯抓包分析，软件砸壳反编译等等，相对来说APP爬虫要复杂一点。
5. 请教网页里的特定数据怎么抓取
网页抓取可以使用爬虫技术，春没判以下是一些察侍常用的网页抓取方法：
1. 使用 Python 的 Requests 库请求网页，然后使用 Beautiful Soup 库进行页面解析，提取目标数据。
2. 使用 Selenium 库模拟浏览器操作，通过 CSS Selector 或 XPath 定位特定元素，提取目标数据。
3. 使用 Scrapy 爬虫框架，在爬虫脚本中定义提取规则，自动扒改抓取网页并提取目标数据。
需要注意的是，进行网页抓取时，应遵守网站的 Robots 协议，不要过于频繁地进行抓取，以免给网站带来负担。此外还需要注意数据的使用方式是否符合法规和道德规范。
6. 如何爬虫网页数据
爬取网页数据原理如下：
如果把互联网比作蜘蛛网，爬虫就是蜘蛛网上爬行的蜘蛛，网络节点则代表网页。当通过客户端发出任务需求命令时，ip将通过互联网到达终端服务器，找到客户端交代的任务。一个节点是一个网页。蜘蛛通过一个节点后，可以沿着几点连线继续爬行到达下一个节点。
简而言之，爬虫首先需要获得终端服务器的网页，从那里获得网页的源代码，若是源代码中有有用的信息，就在源代码中提取任务所需的信息。然后ip就会将获得的有用信息送回客户端存储，然后再返回，反复频繁访问网页获取信息，直到任务完成。
7. 如何用Python爬虫抓取网页内容
爬虫流程
其实把网络爬虫抽象开来看，它无外乎包含如下几个步骤
模拟请求网页。模拟浏览器，打开目标网站。
获取数据。打开网站之后，就可以自动化的获取我们所需要的网站数据。
保存数据。拿到数据之后，需要持久化到本地文件或者数据库等存储设备中。
那么我们该如何使用 Python 来编写自己的爬虫程序呢，在这里我要重点介绍一个 Python 库：Requests。
Requests 使用
Requests 库是 Python 中发起 HTTP 请求的库，使用非常方便简单。
模拟发送 HTTP 请求
发送 GET 请求
当我们用浏览器打开豆瓣首页时，其实发送的最原始的请求就是 GET 请求
import requests
res = requests.get('http://www.douban.com')
print(res)
print(type(res))
>>>
<Response [200]>
<class 'requests.models.Response'>
8. 怎么用VBA或网络爬虫程序抓取网站数据
VBA网抓常用方法
1、xmlhttp/winhttp法：
用xmlhttp/winhttp模拟向服务器发送请求，接收服务器返回的数据。
优点：效率高，基本无兼容性问题。
缺点：需要借助如fiddler的工具来模拟http请求。
2、IE/webbrowser法：
创建IE控件或webbrowser控件，结合htmlfile对象的方法和属性，模拟浏览器操作，获取浏览器页面的数据。
优点：这个方法可以模拟大部分的浏览器操作。所见即所得，浏览器能看到的数据就能用代码获取。
缺点：各种弹窗相当烦人，兼容性也确实是个很伤脑筋的问题。上传文件在IE里根本无法实现。
3、QueryTables法：
因为它是excel自带，所以勉强也算是一种方法。其实此法和xmlhttp类似，也是GET或POST方式发送请求，然后得到服务器的response返回到单元格内。
优点：excel自带，可以通过录制宏得到代码，处理table很方便
。代码简短，适合快速获取一些存在于源代码的table里的数据。
缺点：无法模拟referer等发包头
也可以利用采集工具进行采集网页端的数据，无需写代码。
9. 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种数据为慧返拍例，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）：以糗事网络网站数据为例
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，主要包括年利率世型、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，前羡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，如果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。