其实 web scraper 说到底就是那点儿东西,所有的网站都是大同小异,但是都还不同.这也是好多同学总是遇到问题的原因.因为没有统一的模板可用,需要理解了 web scraper 的原理并且对目标网站加以分析才可以. 今天再介绍一篇关于 web scraper 抓取数据的文章,除了 web scraper 的使用方式外,还包括一些简单的数据处理和分析.都是基础的不能再基础了. 选择这个网站一来是因为作为一个开发者在上面买了不少课,还有个原因就是它的专栏也比较有特点,需要先滚动加载,然后再点击…

如果你想抓取数据,又懒得写代码了,可以试试 web scraper 抓取数据. 相关文章: 最简单的数据抓取教程,人人都用得上 web scraper 进阶教程,人人都用得上 如果你在使用 web scraper 抓取数据,很有可能碰到如下问题中的一个或者多个,而这些问题可能直接将你计划打乱,甚至让你放弃 web scraper . 下面列出几种你可能会碰到的问题,并说明解决方案. 1.有时候我们想选择某个链接,但是鼠标点击就出触发页面跳转,如何处理? 在我们选择页面元素的时候,勾选 "Enab…

这是简易数据分析系列的第 11 篇文章. 今天我们讲讲如何抓取网页表格里的数据.首先我们分析一下,网页里的经典表格是怎么构成的. First Name 所在的行比较特殊,是一个表格的表头,表示信息分类 2-5 行是表格的主体,展示分类内容 经典表格就这些知识点,没了.下面我们写个简单的表格 Web Scraper 爬虫. 1.制作 Sitemap 我们今天的练手网站是 http://www.huochepiao.com/search/chaxun/result.asp?txtChuFa=%C9%…

这是简易数据分析系列的第 13 篇文章. 不知不觉,web scraper 系列教程我已经写了 10 篇了,这 10 篇内容,基本上覆盖了 Web Scraper 大部分功能.今天的内容算这个系列的最后一篇文章了,下一章节我会开一个新坑,说说如何利用 Excel 对收集到的数据做一些格式化的处理和分析. Web Scraper 教程的全盘总结我放在下一篇文章,今天先开始我们的实战教程. 在前面的课程里,我们抓取的数据都是在同一个层级下的内容,探讨的问题主要是如何应对市面上的各种分页类型,但对于详…

这是简易数据分析系列的第 7 篇文章. 在第 4 篇文章里,我讲解了如何抓取单个网页里的单类信息: 在第 5 篇文章里,我讲解了如何抓取多个网页里的单类信息: 今天我们要讲的是,如何抓取多个网页里的多类信息. 这次的抓取是在简易数据分析 05的基础上进行的,所以我们一开始就解决了抓取多个网页的问题,下面全力解决如何抓取多类信息就可以了. 我们在实操前先把逻辑理清: 上几篇只抓取了一类元素:电影名字.这期我们要抓取多类元素:排名,电影名,评分和一句话影评. 根据 Web Scraper 的特性,想…

如果是刚接触 web scraper 的,可以看第一篇文章. web scraper 是一款免费的,适用于普通用户(不需要专业 IT 技术的)的爬虫工具,可以方便的通过鼠标和简单配置获取你所想要数据.例如知乎回答列表.微博热门.微博评论.淘宝.天猫.亚马逊等电商网站商品信息.博客文章列表等等. 如果你已经用过这个工具,想必已经用它抓取过一些数据了,是不是很好用呢.也有一些同学在看完文章后,发现有一些需求是文章中没有说到的,比如分页抓取.二级页面的抓取.以及有些页面元素选择总是不能按照预期的进行等…

感觉要总结总结了,希望这次能写个系列文章分享分享心得,和大神们交流交流,提升提升. 因为半桶子水的水平,一直在想写什么,为什么写,怎么写. 直到现在找到了一种好的办法: 1.写什么 自己手上掌握的,工作中经常用到的,从数据源 到 最后可视化 所有一套流程. 2.为什么写 因为很长一段时间没有进行总结和梳理了,总感觉很多东西很零散,另一方面,写写笔记也是对那些东西的一次巩固. 3.怎么写 这个问题其实想了很久,后来想通了,就是怎么把工具都放在手上,结合着用起来,按流程走.   接下来都会这么写:…

日常学习工作中,我们多多少少都会遇到一些数据爬取的需求,比如说写论文时要收集相关课题下的论文列表,运营活动时收集用户评价,竞品分析时收集友商数据. 当我们着手准备收集数据时,面对低效的复制黏贴工作,一般都会萌生一个想法:我要是会爬虫就好了,分分钟就把数据爬取下来了.可是当我们搜索相关教程时,往往会被高昂的学习成本所劝退.拿现在最通用的 python 爬虫来说,对于小白来说往往要跨过下面几座大山: 学习一门编程语言:python 学习网页的基础构成--HTML 标签和 CSS 选择器,有时候还要了…

 这是简易数据分析系列的第 5 篇文章. 上篇文章我们爬取了豆瓣电影 TOP250 前 25 个电影的数据,今天我们就要在原来的 Web Scraper 配置上做一些小改动,让爬虫把 250 条电影数据全部爬取下来. 前面我们同时说了,爬虫的本质就是找规律,当初这些程序员设计网页时,肯定会依循一些规则,当我们找到规律时,就可以预测…

这是简易数据分析系列的第 5 篇文章. 上篇文章我们爬取了豆瓣电影 TOP250 前 25 个电影的数据,今天我们就要在原来的 Web Scraper 配置上做一些小改动,让爬虫把 250 条电影数据全部爬取下来. 前面我们同时说了,爬虫的本质就是找规律,当初这些程序员设计网页时,肯定会依循一些规则,当我们找到规律时,就可以预测他们的行为,达到我们的目的. 今天我们就找找豆瓣网站的规律,想办法抓取全部数据.今天的规律就从常常被人忽略的网址链接开始. 1.链接分析 我们先看看第一页的豆瓣网址链接:…