scraper

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子， 抓取豆瓣电影 TOP 排行榜 中，豆瓣的这个电影榜单就是用分页器分割数据的： 但当时我们是找网页链接规律抓取的，没有利用分页器去抓取。因为当一个网页的链接变化规律时，控制链接参数抓取是实现成本最低的；如果这个网页进可以翻页，但是链接的变化不是规律的，就得去会一会这个分页器了。 说这些理论有些枯燥，我们举个翻页链接不规律的例子。 8 月 2 日是 蔡徐坤 的生日，为了表达庆祝，在 微博 上粉丝们给坤坤刷了 300W 的转发量，微博的转发数据正好是用分页器分割的，我们就分析一下微博的转发信息页面，看看这类数据怎么用 Web Scraper 抓取。 这条微博的直达链接是： https://weibo.com/1776448504/I0gyT8aeQ?type=repost

这是简易数据分析系列的 第 13 篇 文章。 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，但对于详情页内容数据如何抓取，却一直没有介绍。 比如说我们想抓取 b 站的动画区 TOP 排行榜的数据： https://www.bilibili.com/ranking/all/1/0/3 按之前的抓取逻辑，我们是把这个榜单上和作品有关的数据抓取一遍，比如说下图里的排名、作品名字、播放量、弹幕数和作者名。 经常逛 B 站的小伙伴也知道，UP 主经常暗示观看视频小伙伴三连操作（点赞+投币+收藏），由此可见，这 3 个数据对视频的排名有一定的影响力，所以这些数据对我们来说也有一定的参考价值。 但遗憾的是，在这个排名列表里，并没有相关数据。这几个数据在视频详情页里，需要我们点击链接进去才能看到： 今天的教程内容，就是教你如何利用 Web Scraper，在抓取一级页面（列表页）的同时，抓取二级页面（详情页）的内容。 ##1.创建 SiteMap 首先我们找到要抓取的数据的位置，关键路径我都在下图的红框里标出来了，大家可以对照一下： 然后创建一个相关的 SiteMap，这里我取了个 bilibili_rank 的名字： 2.创建容器的 selector 设置之前我们先观察一下，发现这个网页的排行榜数据是 100 条数据一次性加载完的

【原创】转载请注明作者Johnthegreat和本文链接 做电商时，消费者对商品的评论是很重要的，但是不会写代码怎么办？这里有个Chrome插件可以做到简单的数据爬取，一句代码都不用写。下面给大家展示部分抓取后的数据： 可以看到，抓取的地址，评论人，评论内容，时间，产品颜色都已经抓取下来了。那么，爬取这些数据需要哪些工具呢？就两个： 1. Chrome浏览器； 2. 插件：Web Scraper 插件下载地址： https://chromecj.com/productivity/2018-05/942.html 最后，如果你想自己动手抓取一下，这里是这次抓取的详细过程： 1. 首先，复制如下的代码，对，你不需要写代码，但是为了便于上手，复制代码还是需要的，后续可以自己定制和选择，不需要写代码。 { "_id": "jdreview", "startUrl": [ "https://item.jd.com/100000680365.html#comment" ], "selectors": [ { "id": "user", "type": "SelectorText", "selector": "div.user-info", "parentSelectors": [ "main" ], "multiple": false, "regex": "", "delay": 0 }, {

本文主要介绍 Web Scraping 的基本原理，基于Python语言，大白话，面向可爱的小白(^-^)。 易混淆的名称: 很多时候，大家会把，在网上获取Data的代码，统称为“爬虫”， 但实际上，所谓的“爬虫”，并不是特别准确，因为“爬虫”也是分种的， 常见的“爬虫”有两种： 网路爬虫 (Web Crawler)，又称 Spider；Spiderbot 网页抓取 (Web Scraper)，又称 Web Harvesting；Web Data Extraction 而，这篇文章，主要讲解的是第二种“爬虫”（Web Scraper）的原理。 Web Scraping 是什么? 简单的说 Web Scraping，（在本文里）就是指，用Python代码，从肉眼可见的网页上，抓取数据。 为什么需要 Web Scraping？ 因为，重复工作太多，自己做，可能会累死！ 代码的适用实例有哪些？ 如，需要在证交所，下来50只不同股票的当前价格， 或者，想 print 出，新闻网站上，所有最新新闻的标题， 或者，只是想把网站上所有商品的价格列出来，放到 Excel 里对比下， 等等各种，尽可发挥你的想象力..... Web Scraping 的基本原理： 首先，你需要了解，网页是怎么呈现在，我们屏幕上的； 其实就是，我们发出一个Request， 然后百公里外的服务器回给我们一个

Web Scraping工具专门用于从网站中提取信息。它们也被称为网络收集工具或Web数据提取工具。 文章目录 [ 隐藏 ] 1 Web Scraping工具可以在各种场景中用于无限目的。 2 1. Import.io 3 2. Webhose.io 4 3. Dexi.io（以前称为CloudScrape） 5 4. Scrapinghub 6 5. ParseHub 7 6. VisualScraper 8 7. Spinn3r 9 8. 80legs 10 9. Scraper 10.1 看看其它文章: Web Scraping工具可以在各种场景中用于无限目的。 比如： 1.收集市场研究数据 网络抓取工具可以从多个数据分析提供商和市场研究公司获取信息，并将它们整合到一个位置，以便于参考和分析。可以帮助你及时了解公司或行业未来六个月的发展方向。 2.提取联系信息 这些工具还可用于从各种网站中提取电子邮件和电话号码等数据。 3.收集数据来下载用于离线阅读或存储 4.跟踪多个市场的价格等 这些软件手动或自动查找新数据，获取新数据或更新数据并存储以便于访问。例如，可以使用抓取工具从亚马逊收集有关产品及其价格的信息。在 这篇文章中，我们列出了9个网络抓取工具。 1. Import.io Import.io提供了一个构建器

我正在考虑尝试 Beautiful Soup ，一个用于HTML抓取的Python包。 还有其他我应该查看的HTML抓包工具吗？ Python不是必需的，我实际上也对其他语言感兴趣。 到目前为止的故事： 蟒蛇 美丽的汤 xml文件 HTQL cra草 机械化 红宝石 能吉里 杏 机械化 scrAPI scrubyt！ 袋熊 瓦蒂尔 。净 HTML敏捷包 瓦丁 佩尔 WWW ::机械化 网页抓取工具 爪哇 标签汤 HtmlUnit 网络收割 防护 so Jericho HTML解析器 的JavaScript 请求 欢乐 阿图 节点马 幻影 的PHP 古特 htmlSQL PHP简单HTML DOM解析器 使用CURL进行PHP爬取 猩红查询 他们大多数 屏幕刮板 #1楼 “简单HTML DOM解析器”对于PHP是一个不错的选择，如果您熟悉jQuery或JavaScript选择器，那么您将发现自己在家里。 在这里找到 这里也有关于它的博客文章。 #2楼 我知道并喜欢 Screen-Scraper 。 屏幕抓取工具是一种用于从网站提取数据的工具。 Screen-Scraper自动化： * Clicking links on websites * Entering data into forms and submitting * Iterating through search