这是简易数据分析系列的第 10 篇文章. 友情提示:这一篇文章的内容较多,信息量比较大,希望大家学习的时候多看几遍. 我们在刷朋友圈刷微博的时候,总会强调一个『刷』字,因为看动态的时候,当把内容拉到屏幕末尾的时候,APP 就会自动加载下一页的数据,从体验上来看,数据会源源不断的加载出来,永远没有尽头. 我们今天就是要讲讲,如何利用 Web Scraper 抓取滚动到底翻页的网页. 今天我们的练手网站是知乎数据分析模块的精华帖,网址为: https://www.zhihu.com/topic/19

这应该是最全的一个文档了 https://www.jianshu.com/p/e4c1561a3ea7 所以我就不介绍了,大家直接看就可以了,有问题可以提出来,我会针对问题对文章进行补充~

前言 在这里呢,我就只给模板,不写具体的教程啦,具体的可以参考我之前写的博文. https://www.cnblogs.com/wangyang0210/p/10338574.html 模板 进入微博选择粉丝较多的博主 复制下面的模板导入站点即可 修改地址,编辑好名称,点击Import Sitemap即可 微博 {"_id":"weibo_chenglong","startUrl":["https://weibo.com/p/10060

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

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

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

1.任务定义: 爬取某动态分页页面中所有子话题的内容. 所谓"动态分页":是指通过javascript(简称"js")点击实现翻页,很多时候翻页后的页面地址url并没有变化,而页面内容随翻页动作动态变化. 2.任务难点及处理方法: 难点: 1)  scrapy如何动态加载所有"下一页":要知道scrapy本身是不支持js操作的. 2)  如何确保页面内容加载完成后再进行爬取:由于内容是通过js加载的,如果不加控制,很可能出现爬到空页面的情况. 处

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

这是简易数据分析系列的第 14 篇文章. 今天我们还来聊聊 Web Scraper 翻页的技巧. 这次的更新是受一位读者启发的,他当时想用 Web scraper 爬取一个分页器分页的网页,却发现我之前介绍的分页器翻页方法不管用.我研究了一下才发现我漏讲了一种很常见的翻页场景. 在 web scraper 翻页--分页器翻页的文章里,我们讲了如何利用 Element Click 选择器模拟鼠标点击分页器进行翻页,但是把同样的方法放在豆瓣 TOP 250 上,翻页到第二页时抓取窗口就会自动退出,一

web scraper 下载:Web-Scraper_v0.2.0.10 使用 Chrome 浏览器插件 Web Scraper 可以轻松实现网页数据的爬取,不写代码,鼠标操作,点哪爬哪,还不用考虑爬虫中的登陆.验证码.异步加载等复杂问题. Web Scraper插件 Web Scraper 官网中的简介: Web Scraper Extension (Free!)Using our extension you can create a plan (sitemap) how a web site

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 12 篇文章. 前面几篇文章我们介绍了 Web Scraper 应对各种翻页的解决方法,比如说修改网页链接加载数据.点击"更多按钮"加载数据和下拉自动加载数据.今天我们说说一种更常见的翻页类型--分页器. 本来想解释一下啥叫分页器,翻了一堆定义觉得很繁琐,大家也不是第一年上网了,看张图就知道了.我找了个功能最全的例子,支持数字页码调整,上一页下一页和指定页数跳转. 今天我们就学学,Web Scraper 怎么对付这种类型的网页翻页. 其实我们在本教程的第一个例

这是简易数据分析系列的第 9 篇文章. 今天我们说说 Web Scraper 的一些小功能:自动控制 Web Scraper 抓取数量和 Web Scraper 的父子选择器. 如何只抓取前 100 条数据? 如果跟着上篇教程一步一步做下来,你会发现这个爬虫会一直运作,根本停不下来.网页有 1000 条数据,他就会抓取 1000 条,有 10W 条,就会抓取 10W 条.如果我们的需求很小,只想抓取前 200 条怎么办? 如果你手动关闭抓取数据的网页,就会发现数据全部丢失,一条都没有保存下来,所

这是简易数据分析系列的第 8 篇文章. 我们在Web Scraper 翻页--控制链接批量抓取数据一文中,介绍了控制网页链接批量抓取数据的办法. 但是你在预览一些网站时,会发现随着网页的下拉,你需要点击类似于「加载更多」的按钮去获取数据,而网页链接一直没有变化. 所以控制链接批量抓去数据的方案失效了,所以我们需要模拟点击「加载更多」按钮,去抓取更多的数据. 今天我们讲的,就是利用 web scraper 里的 Element click 模拟点击「加载更多」,去加载更多的数据. 这次的练习网站,

这是简易数据分析系列的第 17 篇文章. 学习了这么多课,我想大家已经发现了,web scraper 主要是用来爬取文本信息的. 在爬取的过程中,我们经常会遇到一个问题:网页上的数据比较脏,我们只需要里面的一部分信息.比如说要抓取 电影的评价人数,网页中抓到的原始数据是 1926853人评价,但是我们期望只抓取数字,把 人评价 这三个汉字丢掉. 这种类似的操作在 Excel 可以利用公式等工具处理,其实在 web scraper 里,也有一个利器,那就是正则表达式. 正则表达式是一个非常强大工具

前言 App 的爬取相比 Web 端爬取更加容易,反爬虫能力没有那么强,而且数据大多是以 JSON形式传 输的,解析更加简单.在 Web 端,我们可以通过浏览器的开发者工具监听到各个网络请求和响应过程, 在 App 端如果想要查看这些内容就需要借助抓包软件.常用的抓包软件有 WireShark.Filddler.Charles. mitmproxy. AnyProxy 等,它们的原理基本是相同的. 我们可以通过设置代理的方式将手机处于抓包 软件的监昕之下,这样便可以看到 App 在运行过程中发生

爬取页面数据与爬取接口数据,我还是觉得爬取接口数据更加简单一点,主要爬取一些分页的数据. 爬取步骤: 1.明确目标接口地址,举个例子 : https://www.vcg.com/api/common/searchImage?phrase=%E6%98%A5%E5%A4%A9&graphicalStyle%5B0%5D=1&page=1 网上随便找到  视觉中国的一个网址 这个网址上的图片非常好看 2.接口返回的数据都是json数据.很统一,处理起来也很便捷.撇开奇葩接口不说. 3.只需要伪

项目由来:上月闲来无事接到接到一个单子,自动登录 X宝平台,然后重定向到指定页面批量生成推广位信息:与此同时自动定时同步订单数据到需求提供方的Java服务. 当然期间遇到一个小小的问题就是界面样式的问题,起初使用的winform开发,但是样式,你懂的,所以后来索性直接使用wpf． 先声明:这里只做经验分享,不提供其他支持,毕竟,,,不安全. 1.首先看下我们的项目界面 说明:三张图分别是 登录,登录后主页面,和订单页面 (登录页面)界面整体就划分上中下尾四个部分,种下部分的灰色是一个webBro