Ⅰ 怎么用VBA或网络爬虫程序抓取网站数据
VBA网抓常用方法
1、xmlhttp/winhttp法：
用xmlhttp/winhttp模拟向服务器发送请求，接收服务器返回的数据。
优点：效率高，基本无兼容性问题。
缺点：需要借助如fiddler的工具来模拟http请求。
2、IE/webbrowser法：
创建IE控件或webbrowser控件，结合htmlfile对象的方法和属性，模拟浏览器操作，获取浏览器页面的数据。
优点：这个方法可以模拟大部分的浏览器操作。所见即所得，浏览器能看到的数据就能用代码获取。
缺点：各种弹窗相当烦人，兼容性也确实是个很伤脑筋的问题。上传文件在IE里根本无法实现。
3、QueryTables法：
因为它是excel自带，所以勉强也算是一种方法。其实此法和xmlhttp类似，也是GET或POST方式发送请求，然后得到服务器的response返回到单元格内。
优点：excel自带，可以通过录制宏得到代码，处理table很方便
。代码简短，适合快速获取一些存在于源代码的table里的数据。
缺点：无法模拟referer等发包头
也可以利用采集工具进行采集网页端的数据，无需写代码。
Ⅱ java jsoup怎样爬取特定网页内的数据
1、Jsoup简述
Java中支持的爬虫框架有很多，比如WebMagic、Spider、Jsoup等。
Jsoup拥有十分方便的api来处理html文档，比如参考了DOM对象的文档遍历方法，参考了CSS选择器的用法等等，因此我们可以使用Jsoup快速地掌握爬取页面数据的技巧。
2、快速开始
1)分析HTML页面，明确哪些数据是需要抓取的
2)使用HttpClient读取HTML页面
HttpClient是一个处理Http协议数据的工具，使用它可以将HTML页面作为输入流读进java程序中.
3)使用Jsoup解析html字符串
通过引入Jsoup工具，直接调用parse方法来解析一个描述html页面内容的字符串来获得一个Document对象。该Document对象以操作DOM树的方式来获得html页面上指定的内容。
3、保存爬取的页面数据
1)保存普通数据到数据库中
将爬取的数据封装进实体Bean中，并存到数据库内。
2)保存图片到服务器上
直接通过下载图片的方式将图片保存到服务器本地。
Ⅲ 需要爬取一个网站内容，需登录和验证码，怎么破
在采集网站的过程中，部分数据价值较高的网站，会限制访客的访问行为。这种时候建议通过登录的方式，获取目标网站的cookie，然后再使用cookie配合代理IP进行数据采集分析。
1 使用表单登陆
这种情况属于post请求，即先向服务器发送表单数据，服务器再将返回的cookie存入本地。
2 使用cookie登陆
使用cookie登陆，服务器会认为你是一个已登陆的用户，所以就会返回给你一个已登陆的内容。因此，需要验证码的情况可以使用带验证码登陆的cookie解决。
此外目前市场上的一些采集软件也是支持登录和验证码。
Ⅳ 如何爬取移动互联网上的数据
移动端的数据也是可以爬取的，只不过要是网页显示的内容才可以，APP的不可以的。
Ⅳ Python爬虫：如何在一个月内学会爬取大规模数
爬虫是入门Python最好的方式，没有之一。Python有很多应用的方向，比如后台开发、web开发、科学计算等等，但爬虫对于初学者而言更友好，原理简单，几行代码就能实现基本的爬虫，学习的过程更加平滑，你能体会更大的成就感。
掌握基本的爬虫后，你再去学习Python数据分析、web开发甚至机器学习，都会更得心应手。因为这个过程中，Python基本语法、库的使用，以及如何查找文档你都非常熟悉了。
对于小白来说，爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情。比如有人认为学爬虫必须精通 Python，然后哼哧哼哧系统学习 Python 的每个知识点，很久之后发现仍然爬不了数据；有的人则认为先要掌握网页的知识，遂开始 HTMLCSS，结果入了前端的坑，瘁……
但掌握正确的方法，在短时间内做到能够爬取主流网站的数据，其实非常容易实现，但建议你从一开始就要有一个具体的目标。
在目标的驱动下，你的学习才会更加精准和高效。那些所有你认为必须的前置知识，都是可以在完成目标的过程中学到的。这里给你一条平滑的、零基础快速入门的学习路径。
1.学习 Python 包并实现基本的爬虫过程
2.了解非结构化数据的存储
3.学习scrapy，搭建工程化爬虫
4.学习数据库知识，应对大规模数据存储与提取
5.掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施
6.分布式爬虫，实现大规模并发采集，提升效率
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学习 Python 包并实现基本的爬虫过程
大部分Python爬虫都是按“发送请求——获得页面——解析页面——抽取并储存内容”这样的流程来进行，这其实也是模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。
Python爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建议从requests+Xpath 开始，requests 负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。
如果你用过 BeautifulSoup，会发现 Xpath 要省事不少，一层一层检查元素代码的工作，全都省略了。这样下来基本套路都差不多，一般的静态网站根本不在话下，豆瓣、糗事网络、腾讯新闻等基本上都可以上手了。
当然如果你需要爬取异步加载的网站，可以学习浏览器抓包分析真实请求或者学习Selenium来实现自动化，这样，知乎、时光网、猫途鹰这些动态的网站也可以迎刃而解。
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了解非结构化数据的存储
爬回来的数据可以直接用文档形式存在本地，也可以存入数据库中。
开始数据量不大的时候，你可以直接通过 Python 的语法或 pandas 的方法将数据存为csv这样的文件。
当然你可能发现爬回来的数据并不是干净的，可能会有缺失、错误等等，你还需要对数据进行清洗，可以学习 pandas 包的基本用法来做数据的预处理，得到更干净的数据。
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学习 scrapy，搭建工程化的爬虫
掌握前面的技术一般量级的数据和代码基本没有问题了，但是在遇到非常复杂的情况，可能仍然会力不从心，这个时候，强大的 scrapy 框架就非常有用了。
scrapy 是一个功能非常强大的爬虫框架，它不仅能便捷地构建request，还有强大的 selector 能够方便地解析 response，然而它最让人惊喜的还是它超高的性能，让你可以将爬虫工程化、模块化。
学会 scrapy，你可以自己去搭建一些爬虫框架，你就基本具备爬虫工程师的思维了。
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学习数据库基础，应对大规模数据存储
爬回来的数据量小的时候，你可以用文档的形式来存储，一旦数据量大了，这就有点行不通了。所以掌握一种数据库是必须的，学习目前比较主流的 MongoDB 就OK。
MongoDB 可以方便你去存储一些非结构化的数据，比如各种评论的文本，图片的链接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。
因为这里要用到的数据库知识其实非常简单，主要是数据如何入库、如何进行提取，在需要的时候再学习就行。
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掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施
当然，爬虫过程中也会经历一些绝望啊，比如被网站封IP、比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。
遇到这些反爬虫的手段，当然还需要一些高级的技巧来应对，常规的比如访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等。
往往网站在高效开发和反爬虫之间会偏向前者，这也为爬虫提供了空间，掌握这些应对反爬虫的技巧，绝大部分的网站已经难不到你了。
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分布式Python爬虫，实现大规模并发采集
爬取基本数据已经不是问题了，你的瓶颈会集中到爬取海量数据的效率。这个时候，相信你会很自然地接触到一个很厉害的名字：分布式爬虫。
分布式这个东西，听起来很恐怖，但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具。
Scrapy 前面我们说过了，用于做基本的
Ⅵ 如何爬取URL不变的网站内容
步骤如下：1、下载数据采集工具 2、输入你要采集的网址，等它自动识别，然后点击启动，然后等采集完，免费导出结果 3、如果搞不定，看一下官网视频手把手讲解视频（免费的），预计花费几十分钟 4、重复步骤2，遇到问题稍作手动修改
Ⅶ python爬虫登录知乎后怎样爬取数据
模拟登录
很多网站，比如知乎、微博、豆瓣，都需要登录之后，才能浏览某些内容。所以想要爬取这类网站，必须先模拟登录。比较简单的方式是利用这个网站的 cookie。cookie 相当于是一个密码箱，里面储存了用户在该网站的基本信息。在一次登录之后，网站会记住你的信息，把它放到cookie里，方便下次自动登录。所以，要爬取这类网站的策略是：先进行一次手动登录，获取cookie，然后再次登录时，调用上一次登录得到的cookie，实现自动登录。
动态爬取
在爬取知乎某个问题的时候，需要将滑动鼠标滚轮到底部，以显示新的回答。静态的爬取方法无法做到这一点，可以引入selenium库来解决这一问题。selenium库模拟人浏览网站、进行操作，简单易懂。
Ⅷ 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。
Ⅸ 如何爬取网页表格数据
网页里的表格数据可以用爬虫比如python去采集，也可以用采集器去采集网页上的表格数据会更简单些。
Ⅹ 如何绕开网站防护抓取数据
控制下载频率大规模集中访问对服务器的影响较大，爬虫可以短时间增大服务器负载。这里需要注意的是：设定下载等待时间的范围控制，等待时间过长，不能满足短时间大规模抓取的要求，等待时间过短则很有可能被拒绝访问。在之前“从url获取HTML”的方法里，对于httpGet的配置设置了socket超时和连接connect超时，其实这里的时长不是绝对的，主要取决于目标网站对爬虫的控制。
另外，在scrapy爬虫框架里，专有参数可以设置下载等待时间download_delay，这个参数可以设置在setting.py里，也可以设置在spider里。
IP的访问频率被限制，一些平台为了防止多次访问网站，会在某个同一个IP在单元时间内超过一定的次数的时候，将禁止这个IP继续访问。对于这个限制IP访问效率，可以使用代理IP的方法来解决问题比如使用IPIDEA。
采用分布式爬取分布式爬取的也有很多Githubrepo。原理主要是维护一个所有集群机器能够有效分享的分布式队列。使用分布式爬取还有另外一个目的：大规模抓取，单台机器的负荷很大，况且速度很慢，多台机器可以设置一个master管理多台slave去同时爬取。
修改User-Agent最常见的就是伪装浏览器，修改User-Agent(用户代理)。User-Agent是指包含浏览器信息、操作系统信息等的一个字符串，也称之为一种特殊的网络协议。服务器通过它判断当前访问对象是浏览器、邮件客户端还是网络爬虫。在request.headers里可以查看user-agent，关于怎么分析数据包、查看其User-Agent等信息，这个在前面的文章里提到过。
具体方法可以把User-Agent的值改为浏览器的方式，甚至可以设置一个User-Agent池(list，数组，字典都可以)，存放多个“浏览器”，每次爬取的时候随机取一个来设置request的User-Agent，这样User-Agent会一直在变化，防止被墙。
综上所述，爬虫怎么突破反爬虫的方法比较多，上文从更换IP、控制下载频率、分布式爬取、修改User-Agent这四个方面介绍了突破反爬虫机制的方法，从而实现数据的爬取。