1. 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。
2. 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。
3. python爬虫如何分析一个将要爬取的网站
首先，你去爬取一个网站，
你会清楚这个网站是属于什么类型的网站（新闻，论坛，贴吧等等）。
你会清楚你需要哪部分的数据。
你需要去想需要的数据你将如何编写表达式去解析。
你会碰到各种反爬措施，无非就是各种网络各种解决。当爬取成本高于数据成本，你会选择放弃。
你会利用你所学各种语言去解决你将要碰到的问题，利用各种语言的client组件去请求你想要爬取的URL，获取到HTML，利用正则，XPATH去解析你想要的数据，然后利用sql存储各类数据库。
4. 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。