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、糗事百科、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。

通过爬虫的方式常爬取的数据源主要来自什么和app的数据

日志采集。通过爬虫的方式常爬取的数据源主要来自这四类数据源包括，开放数据源、爬虫抓取、传感器和日志采集，开放数据源是针对行业的数据库。爬虫，即网络爬虫，也叫做网络机器人，可以代替人们自动地在互联网中进行数据信息的采集与整理。

爬虫能爬到哪些数据

爬虫的概念是，爬取网上能看到的数据，也就是只要网上存在的，通过浏览器可以看到的数据。爬虫都可以爬取。爬虫爬取的原理就是伪装成浏览器，然后进行爬取操作

哪些数据你需要你就可以爬取。比如爬取公司竞争对手的商业数据，爬取电影，音乐，图片等等的。只要你希望得到的，前提浏览器可以访问的都可以爬取

python爬虫一般都爬什么信息

python爬虫一般都爬什么信息？

一般说爬虫的时候，大部分程序员潜意识里都会联想为Python爬虫，为什么会这样，我觉得有两个原因：

1.Python生态极其丰富，诸如Request、BeautifulSoup、Scrapy、PySpider等第三方库实在强大

2.Python语法简洁易上手，分分钟就能写出一个爬虫（有人吐槽Python慢，但是爬虫的瓶颈和语言关系不大）

爬虫是一个程序，这个程序的目的就是为了抓取万维网信息资源，比如你日常使用的谷歌等搜索引擎，搜索结果就全都依赖爬虫来定时获取

看上述搜索结果，除了wiki相关介绍外，爬虫有关的搜索结果全都带上了Python，前人说Python爬虫，现在看来果然诚不欺我～

爬虫的目标对象也很丰富，不论是文字、图片、视频，任何结构化非结构化的数据爬虫都可以爬取，爬虫经过发展，也衍生出了各种爬虫类型：

●通用网络爬虫：爬取对象从一些种子URL扩充到整个Web，搜索引擎干的就是这些事

●垂直网络爬虫：针对特定领域主题进行爬取，比如专门爬取小说目录以及章节的垂直爬虫

●增量网络爬虫：对已经抓取的网页进行实时更新

●深层网络爬虫：爬取一些需要用户提交关键词才能获得的Web页面

不想说这些大方向的概念，让我们以一个获取网页内容为例，从爬虫技术本身出发，来说说网页爬虫，步骤如下：

模拟请求网页资源

从HTML提取目标元素

数据持久化

相关推荐：《Python教程》以上就是小编分享的关于python爬虫一般都爬什么信息的详细内容希望对大家有所帮助，更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！

爬虫技术可以爬取什么数据

简单来讲，爬虫就是一个探测机器，它的基本操作就是模拟人的行为去各个网站溜达，点点按钮，查查数据，或者把看到的信息背回来。就像一只虫子在一幢楼里不知疲倦地爬来爬去。

所以说，爬虫系统有2个功能：

爬数据

爬取数据，比如你想要知道1000个商品在不同的电商网站的价格分别是多少，这样你可以采购到最低价。人工一页页打开太慢了，而且这些网站也在不停更新价格。你就可以用爬虫系统，设定好逻辑，帮你从N个网站爬取你要的商品的价格，甚至可以同步进行比较计算，最后输出一份报告给你，哪个网站最便宜。

市面上有很多0代码的免费爬虫系统，比如之前我为了爬取2个游戏虚拟物品在不同网站的差异，就使用过，非常简便。这里就不说名字了，有做广告的嫌疑。