Ⅰ 從網站抓取數據的3種最佳方法
1.使用網站API
許多大型社交媒體網站，例如Facebook，Twitter，Instagram，StackOverflow，都提供API供用戶訪問其數據。有時，您可以選擇官方API來獲取結構化數據。如下面的Facebook Graph API所示，您需要選擇進行查詢的欄位，然後訂購數據，執行URL查找，發出請求等。
2.建立自己的搜尋器
但是，並非所有網站都為用戶提供API。某些網站由於技術限制或其他原因拒絕提供任何公共API。有人可能會提出RSS提要，但是由於限制了它們的使用，因此我不會對此提出建議或發表評論。在這種情況下，我想討論的是我們可以自行構建爬蟲來處理這種情況。
3.利用現成的爬蟲工具
但是，通過編程自行爬網網站可能很耗時。對於沒有任何編碼技能的人來說，這將是一項艱巨的任務。因此，我想介紹一些搜尋器工具。
Octoparse是一個功能強大的基於Visual Windows的Web數據搜尋器。用戶使用其簡單友好的用戶界面即可輕松掌握此工具。要使用它，您需要在本地桌面上下載此應用程序。
http://Import.io也稱為Web搜尋器，涵蓋所有不同級別的搜尋需求。它提供了一個魔術工具，可以將站點轉換為表格，而無需任何培訓。如果需要抓取更復雜的網站，建議用戶下載其桌面應用程序。構建完API後，它們會提供許多簡單的集成選項，例如Google Sheets，http://Plot.ly，Excel以及GET和POST請求。當您認為所有這些都帶有終身免費價格標簽和強大的支持團隊時，http://import.io無疑是那些尋求結構化數據的人的首要選擇。它們還為尋求更大規模或更復雜數據提取的公司提供了企業級付費選項。
關於從網站抓取數據的3種最佳方法，該如何下手的內容，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
Ⅱ 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。
Ⅲ 如何用最簡單的Python爬蟲採集整個網站
在之前的文章中Python實現「維基網路六度分隔理論「之基礎爬蟲，我們實現了在一個網站上隨機地從一個鏈接到另一個鏈接，但是，如果我們需要系統地把整個網站按目錄分類，或者要搜索網站上的每一個頁面，我們該怎麼辦？我們需要採集整個網站，但是那是一種非常耗費內存資源的過程，尤其是處理大型網站時，比較合適的工具就是用一個資料庫來存儲採集的資源，之前也說過。下面來說一下怎麼做。
網站地圖sitemap
網站地圖，又稱站點地圖，它就是一個頁面，上面放置了網站上需要搜索引擎抓取的所有頁面的鏈接（註：不是所有頁面，一般來說是所有文章鏈接。大多數人在網站上找不到自己所需要的信息時，可能會將網站地圖作為一種補救措施。搜索引擎蜘蛛非常喜歡網站地圖。
對於SEO，網站地圖的好處：
1．為搜索引擎蜘蛛提供可以瀏覽整個網站的鏈接簡單的體現出網站的整體框架出來給搜索引擎看；
2．為搜索引擎蜘蛛提供一些鏈接，指向動態頁面或者採用其他方法比較難以到達的頁面；
3．作為一種潛在的著陸頁面，可以為搜索流量進行優化；
4．如果訪問者試圖訪問網站所在域內並不存在的URL，那麼這個訪問者就會被轉到「無法找到文件」的錯誤頁面，而網站地圖可以作為該頁面的「准」內容。
數據採集
採集網站數據並不難，但是需要爬蟲有足夠的深度。我們創建一個爬蟲，遞歸地遍歷每個網站，只收集那些網站頁面上的數據。一般的比較費時間的網站採集方法從頂級頁面開始（一般是網站主頁），然後搜索頁面上的所有鏈接，形成列表，再去採集到的這些鏈接頁面，繼續採集每個頁面的鏈接形成新的列表，重復執行。
很明顯，這是一個復雜度增長很快的過程。加入每個頁面有10個鏈接，網站上有5個頁面深度，如果採集整個網站，一共得採集的網頁數量是105，即100000個頁面。
因為網站的內鏈有很多都是重復的，所以為了避免重復採集，必須鏈接去重，在Python中，去重最常用的方法就是使用自帶的set集合方法。只有「新」鏈接才會被採集。看一下代碼實例：
from urllib.request import urlopenfrom bs4 import BeautifulSoupimport repages = set()def getLinks(pageurl):globalpageshtml= urlopen("" + pageurl)soup= BeautifulSoup(html)forlink in soup.findAll("a", href=re.compile("^(/wiki/)")):if'href' in link.attrs:iflink.attrs['href'] not in pages:#這是新頁面newPage= link.attrs['href']print(newPage)pages.add(newPage)getLinks(newPage)getLinks("")
原理說明：程序執行時，用函數處理一個空URL，其實就是維基網路的主頁，然後遍歷首頁上每個鏈接，並檢查是否已經在全局變數集合pages裡面，如果不在，就列印並添加到pages集合，然後遞歸處理這個鏈接。
遞歸警告：Python默認的遞歸限制是1000次，因為維基網路的鏈接浩如煙海，所以這個程序達到遞歸限制後就會停止。如果你不想讓它停止，你可以設置一個遞歸計數器或者其他方法。
採集整個網站數據
為了有效使用爬蟲，在用爬蟲的時候我們需要在頁面上做一些事情。我們來創建一個爬蟲來收集頁面標題、正文的第一個段落，以及編輯頁面的鏈接（如果有的話）這些信息。
第一步，我們需要先觀察網站上的頁面，然後制定採集模式，通過F12（一般情況下）審查元素，即可看到頁面組成。
觀察維基網路頁面，包括詞條和非詞條頁面，比如隱私策略之類的頁面，可以得出下面的規則：
所有的標題都是在h1→span標簽里，而且頁面上只有一個h1標簽。
所有的正文文字都在div#bodyContent標簽里，如果我們想獲取第一段文字，可以用div#mw-content-text→p，除了文件頁面，這個規則對所有頁面都適用。
編輯鏈接只出現在詞條頁面上，如果有編輯鏈接，都位於li#ca-edit標簽的li#ca-edit→span→a裡面。
調整一下之前的代碼，我們可以建立一個爬蟲和數據採集的組合程序，代碼如下：
import redef getLinks(pageUrl):global pageshtml = urlopen("" + pageUrl)soup = BeautifulSoup(html)try:print(soup.h1.get_text())print(soup.find(id="mw-content-text").findAll("p")[0])print(soup.find(id="ca-edit").find("span").find("a").attrs['href'])except AttributeError:print("頁面缺少屬性")for link in soup.findAll("a", href =re.compile("^(/wiki/)")):if 'href' in link.attrs:#這是新頁面newPage = link.attrs['href']print("------------------\n"+newPage)
這個for循環和原來的採集程序基本上是一樣的，因為不能確定每一頁上都有所有類型的數據，所以每個列印語句都是按照數據在頁面上出現的可能性從高到低排列的。
數據存儲到MySQL
前面已經獲取了數據，直接列印出來，查看比較麻煩，所以我們就直接存到MySQL裡面吧，這里只存鏈接沒有意義，所以我們就存儲頁面的標題和內容。前面我有兩篇文章已經介紹過如何存儲數據到MySQL，數據表是pages，這里直接給出代碼：
import reimport datetimeimport randomimport pymysqlconn = pymysql.connect(host = '127.0.0.1',port = 3306, user = 'root', passwd = '19930319', db = 'wiki', charset ='utf8mb4')cur = conn.cursor()cur.execute("USE wiki")#隨機數種子random.seed(datetime.datetime.now())#數據存儲def store(title, content):cur.execute("INSERT INTO pages(title, content)VALUES(\"%s\", \"%s\")", (title, content))cur.connection.commit()def getLinks(articleUrl):html = urlopen("" + articleUrl)title = soup.find("h1").get_text()content =soup.find("div",{"id":"mw-content-text"}).find("p").get_text()store(title, content)returnsoup.find("div",{"id":"bodyContent"}).findAll("a",href=re.compile("^(/wiki/)((?!:).)*$"))#設置第一頁links =getLinks("/wiki/Kevin_Bacon")try:while len(links)>0:newArticle = links[random.randint(0, len(links)-1)].attrs['href']print (newArticle)links = getLinks(newArticle)finally:cur.close()conn.close()
小結
今天主要講一下Python中遍歷採集一個網站的鏈接，方便下面的學習。
希望通過上面的操作能幫助大家。如果你有什麼好的意見，建議，或者有不同的看法，我都希望你留言和我們進行交流、討論。