㈠ 有没有会用python爬数据的
爬什么数据？用scrapy框架就可以的，这个没啥难度，其实主要难度在于解析html源码，提取有价值的数据这一块。
㈡ python怎么爬取数据
根据你要抓取页面的源码字段来进行爬取。根据对应的源码找到你的需求数据，主要用到requests+BeautifulSoup，其中requests用于请求页面，BeautifulSoup用于解析页面。
㈢ 如何利用Python爬取王者五周年返厂数据
很简单，2-3 个月我就学会了，用一个专门的爬虫框架，就3个步骤，核心是第二步：
定义item类
开发spider类
开发pipeline
详细内容可看《疯狂Python讲义》
㈣ Python可以用来干什么
1、做日常任务，比如下载视频、MP3、自动化操作excel、自动发邮件。
2、做网站开发、web应用开发，很多着名的网站像知乎、YouTube就是Python写的。
许多大型网站就是用Python开发的，例如YouTube、Instagram，还有国内的豆瓣。很多大公司，包括Google、Yahoo等，甚至NASA（美国航空航天局）都大量地使用Python。
3、做网络游戏的后台，很多在线游戏的后台都是Python开发的。
4、系统网络运维
Linux运维是必须而且一定要掌握Python语言，它可以满足Linux运维工程师的工作需求提升效率，总而提升自己的能力，运维工程师需要自己独立开发一个完整的自动化系统时，这个时候才是真正价值的体现，才能证明自身的能力，让老板重视。
5、3D游戏开发
Python也可以用来做游戏开发，因为它有很好的3D渲染库和游戏开发框架，目前来说就有很多使用Python开发的游戏，如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。
6、科学与数字计算
我们都知道现在来临了大数据的时代，数据可以说明一切问题的原因，现在很多做数据分析的不是原来那么简单，Python语言成为了做数据分析师的第一首选，它同时可以给工作带来很大的效率。
7、人工智能
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。Python语言对于人工智能来说是最好的语言。目前好多人都开始学习人工智能+Python学科。
8、网络爬虫
爬虫是属于运营的比较多的一个场景吧,比如谷歌的爬虫早期就是用跑Python写的. 其中有一个库叫 Requests ,这个库是一个模拟HTTP请求的一个库,非常的出名! 学过Python的人没有不知道这个库吧,爬取后的数据分析与计算是Python最为擅长的领域，非常容易整合。不过目前Python比较流行的网络爬虫框架是功能非常强大的scrapy。
9、数据分析
一般我们用爬虫爬到了大量的数据之后，我们需要处理数据用来分析，不然爬虫白爬了，我们最终的目的就是分析数据，在这方面 关于数据分析的库也是非常的丰富的，各种图形分析图等 都可以做出来。也是非常的方便，其中诸如Seaborn这样的可视化库，能够仅仅使用一两行就对数据进行绘图，而利用Pandas和numpy、scipy则可以简单地对大量数据进行筛选、回归等计算。
而后续复杂计算中，对接机器学习相关算法，或者提供Web访问接口，或是实现远程调用接口，都非常简单。
㈤ python可以爬取什么数据
一、爬取我们所需要的一线链接
channel_extract.py
这里的一线链接也就是我们所说的大类链接：
from bs4 import BeautifulSoupimport requests
start_url = 'http://lz.ganji.com/wu/'host_url = 'http://lz.ganji.com/'def get_channel_urls(url):
wb_data = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(wb_data.text, 'lxml')
links = soup.select('.fenlei > dt > a') #print(links)
for link in links:
page_url = host_url + link.get('href')
print(page_url)#get_channel_urls(start_url)channel_urls = '''
http://lz.ganji.com/jiaju/
http://lz.ganji.com/rironghuo/
http://lz.ganji.com/shouji/
http://lz.ganji.com/bangong/
http://lz.ganji.com/nongyongpin/
http://lz.ganji.com/jiadian/
http://lz.ganji.com/ershoubijibendiannao/
http://lz.ganji.com/ruanjiantushu/
http://lz.ganji.com/yingyouyunfu/
http://lz.ganji.com/diannao/
http://lz.ganji.com/xianlipin/
http://lz.ganji.com/fushixiaobaxuemao/
http://lz.ganji.com/meironghuazhuang/
http://lz.ganji.com/shuma/
http://lz.ganji.com/laonianyongpin/
http://lz.ganji.com/xuniwupin/
'''
那么拿我爬取的58同城为例就是爬取了二手市场所有品类的链接，也就是我说的大类链接；
找到这些链接的共同特征，用函数将其输出，并作为多行文本储存起来。
二、获取我们所需要的详情页面的链接和详情信息
page_parsing.py
1、说说我们的数据库：
先看代码：
#引入库文件from bs4 import BeautifulSoupimport requestsimport pymongo #python操作MongoDB的库import reimport time#链接和建立数据库client = pymongo.MongoClient('localhost', 27017)
ceshi = client['ceshi'] #建ceshi数据库ganji_url_list = ceshi['ganji_url_list'] #建立表文件ganji_url_info = ceshi['ganji_url_info']123456789101112
2、判断页面结构是否和我们想要的页面结构相匹配，比如有时候会有404页面；
3、从页面中提取我们想要的链接，也就是每个详情页面的链接；
这里我们要说的是一个方法就是:
item_link = link.get('href').split('?')[0]12
这里的这个link什么类型的，这个get方法又是什么鬼？
后来我发现了这个类型是
<class 'bs4.element.Tab>1
如果我们想要单独获取某个属性，可以这样，例如我们获取它的 class 叫什么
print soup.p['class']
#['title']12
还可以这样，利用get方法，传入属性的名称，二者是等价的
print soup.p.get('class')#['title']12
下面我来贴上代码：
#爬取所有商品的详情页面链接：def get_type_links(channel, num):
list_view = '{0}o{1}/'.format(channel, str(num)) #print(list_view)
wb_data = requests.get(list_view)
soup = BeautifulSoup(wb_data.text, 'lxml')
linkOn = soup.select('.pageBox') #判断是否为我们所需页面的标志；
#如果爬下来的select链接为这样：div.pageBox > ul > li:nth-child(1) > a > span 这里的:nth-child(1)要删掉
#print(linkOn)
if linkOn:
link = soup.select('.zz > .zz-til > a')
link_2 = soup.select('.js-item > a')
link = link + link_2 #print(len(link))
for linkc in link:
linkc = linkc.get('href')
ganji_url_list.insert_one({'url': linkc})
print(linkc) else:
4、爬取详情页中我们所需要的信息
我来贴一段代码：
#爬取赶集网详情页链接：def get_url_info_ganji(url):
time.sleep(1)
wb_data = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(wb_data.text, 'lxml') try:
title = soup.select('head > title')[0].text
timec = soup.select('.pr-5')[0].text.strip()
type = soup.select('.det-infor > li > span > a')[0].text
price = soup.select('.det-infor > li > i')[0].text
place = soup.select('.det-infor > li > a')[1:]
placeb = [] for placec in place:
placeb.append(placec.text)
tag = soup.select('.second-dt-bewrite > ul > li')[0].text
tag = ''.join(tag.split()) #print(time.split())
data = { 'url' : url, 'title' : title, 'time' : timec.split(), 'type' : type, 'price' : price, 'place' : placeb, 'new' : tag
}
ganji_url_info.insert_one(data) #向数据库中插入一条数据；
print(data) except IndexError: 21222324252627282930
四、我们的主函数怎么写？
main.py
看代码：
#先从别的文件中引入函数和数据：from multiprocessing import Poolfrom page_parsing import get_type_links,get_url_info_ganji,ganji_url_listfrom channel_extract import channel_urls#爬取所有链接的函数：def get_all_links_from(channel):
for i in range(1,100):
get_type_links(channel,i)#后执行这个函数用来爬取所有详情页的文件：if __name__ == '__main__':# pool = Pool()# # pool = Pool()# pool.map(get_url_info_ganji, [url['url'] for url in ganji_url_list.find()])# pool.close()# pool.join()#先执行下面的这个函数，用来爬取所有的链接：if __name__ == '__main__':
pool = Pool()
pool = Pool()
pool.map(get_all_links_from,channel_urls.split())
pool.close()
pool.join()
五、计数程序
count.py
用来显示爬取数据的数目；
import timefrom page_parsing import ganji_url_list,ganji_url_infowhile True: # print(ganji_url_list.find().count())
# time.sleep(5)
print(ganji_url_info.find().count())
time.sleep(5)
㈥ Python爬虫可以爬取什么
Python爬虫可以爬取的东西有很多，Python爬虫怎么学？简单的分析下：
如果你仔细观察，就不难发现，懂爬虫、学习爬虫的人越来越多，一方面，互联网可以获取的数据越来越多，另一方面，像 Python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具，让爬虫变得简单、容易上手。
利用爬虫我们可以获取大量的价值数据，从而获得感性认识中不能得到的信息，比如：
知乎：爬取优质答案，为你筛选出各话题下最优质的内容。
淘宝、京东：抓取商品、评论及销量数据，对各种商品及用户的消费场景进行分析。
安居客、链家：抓取房产买卖及租售信息，分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析。
拉勾网、智联：爬取各类职位信息，分析各行业人才需求情况及薪资水平。
雪球网：抓取雪球高回报用户的行为，对股票市场进行分析和预测。
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
一
学习 Python 包并实现基本的爬虫过程
大部分爬虫都是按“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中爬虫相关的包很多：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。
二
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。
三
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。
四
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。
五
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.
六
分布式爬虫，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，用于做基本的页面爬取，MongoDB 用于存储爬取的数据，Redis 则用来存储要爬取的网页队列，也就是任务队列。
所以有些东西看起来很吓人，但其实分解开来，也不过如此。当你能够写分布式的爬虫的时候，那么你可以去尝试打造一些基本的爬虫架构了，实现一些更加自动化的数据获取。
你看，这一条学习路径下来，你已然可以成为老司机了，非常的顺畅。所以在一开始的时候，尽量不要系统地去啃一些东西，找一个实际的项目（开始可以从豆瓣、小猪这种简单的入手），直接开始就好。
因为爬虫这种技术，既不需要你系统地精通一门语言，也不需要多么高深的数据库技术，高效的姿势就是从实际的项目中去学习这些零散的知识点，你能保证每次学到的都是最需要的那部分。
当然唯一麻烦的是，在具体的问题中，如何找到具体需要的那部分学习资源、如何筛选和甄别，是很多初学者面临的一个大问题。
以上就是我的回答，希望对你有所帮助，望采纳。