8个零代码数据爬取工具,不会python也能轻松爬数!(附教程)
使用Google Sheet进行数据抓取前需确保浏览器、Google账号和翻墙设置。步骤如下：打开Google Sheet网站，创建新的表格。 打开目标网站，如全国实时空气质量网站。 使用函数`=IMPORTHTML（网址， 查询， 索引）`进行数据抓取，根据网站结构选择查询类型和索引。 保存抓取的数据至本地。
对于基于Python开发的需求，PySpider 是一个可视化管理工具，通过在线编程创建和运行爬虫，支持分布式爬取和数据库存储，具备较强可扩展性。在Node.js领域，Apify 是一个功能强大的爬虫库，支持javaScript渲染、Ajax爬取、Cookies和Session等机制，提供云爬取功能，并支持文件格式导出，具有高度可定制性。
首先链家网二手房主页最多只显示100页的房源数据，所以在收集二手房房源信息页面URL地址时会收集不全，导致最后只能采集到部分数据；解决方法是解决措施：将所有二手房数据分区域地进行爬取，100页最多能够显示3000套房，该区域房源少于3000套时可以直接爬取，如果该区域房源超过3000套可以再分成更小的区域。
Python爬虫相关的包很多：urllib、requests、bsscrapy、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。
Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bsscrapy、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。
学习Python基础知识并实现基本的爬虫过程 一般获取数据的过程都是按照 发送请求-获得页面反馈-解析并且存储数据 这三个流程来实现的。这个过程其实就是模拟了一个人工浏览网页的过程。
Python爬取淘宝商品信息并生成EXceL
1、接下来我们完整的爬取淘宝的信息，主要爬取的信息是：商品名称、店铺名称、价格、地区、付款人数。
2、通过三种解析方式应对京东商品详情页面可能存在的不同结构，并处理了京东图片路径拼接和div背景元素中图片数据-id拼接的问题。为了同时爬取京东和淘宝的商品详情页数据，代码中加入了区分京东和淘宝链接的功能。
3、首先，导入相关库并使用Selenium模拟访问网站，确保能访问登录页面。手动登录后，通过正则表达式提取商品销量、价格和名称信息，并将数据整理为表格格式。进一步地，展示了如何将价格和销量转换为数字格式，以便于数据的进一步处理和分析。
4、如果图片数据不在src属性中直接给出，可以通过判断datakslazyload属性来获取真实的图片链接。处理淘宝登录问题：淘宝商品详情页通常需要账号登录才能访问。在代码中设置断点，等待手动授权登录。登录成功后，继续执行爬取任务。
5、本文介绍使用Selenium爬取淘宝商品信息，并保存至MongoDB。首先，需确保已安装Chrome浏览器、ChromeDriver、Python的Selenium库以及PhantomJS、Firefox和其对应Driver。接着，分析淘宝接口和页面结构，发现通过构造URL参数，可直接抓取商品信息，无需关注复杂接口参数。
python爬取网页数据,为啥保存到EXCEL里面没有东西?
1、您没有使用正确的方法将数据写入 excel 文件。若要将数据保存到 Excel 文件，需要使用库，例如 或 。这些库提供可用于创建和写入 Excel 文件的函数和类。确保已导入正确的库，并使用正确的方法将数据写入文件。openpyxlxlsxwriter 将数据写入 Excel 文件后，您不会保存该文件。
2、直接VBA写网爬代码 2，Python写网爬代码后台运行然后输出本地TXT或者其他，然后再用excel读取本地的TXT或者其他 针对2，再用VBA写一个，一键启动，本地控制执行Python代码启动的，代码。
3、首先，访问百度指数官网（index.baidu.com/v2/index），观察到的统计图表提供了按天数据和可定制的对比分析选项。在爬取过程中，我们需要通过开发者工具抓取数据。数据通过GET请求传输，接口地址为index.baidu.com/api/Sea...，其中包含了诸如日期区间、设备类型等参数。
4、就是爬取过程中没问题，但是用excel打开保存好的csv文件时出现乱码（用记事本打开没问题），这个其实就是文件的编码方式和Excel的解码方式不一致导致的。在dataframe.to_csv这句，参数里添加一个encoding=utf_8_sig，指定文件的编码格式，应该就可以解决了。
5、首先，确保导入了selenium、openpyxl和webdriver库。使用webdriver访问谷歌浏览器，获取用户输入的商品名称。接下来，使用openpyxl创建Excel工作表，以准备存储数据。主体程序则围绕提取网页中的标签信息展开。通过循环爬取5页商品信息，提取每页中包含的商品标题、价格、评论数、标签与商品详情链接。
6、要提取网页中的数据到Excel，首先需要使用数据提取工具，例如Python的BeautifulSoup库或者使用Excel自带的数据导入功能。在网页中定位所需的数据，然后使用相应的工具将数据提取并保存为Excel文件。可以选择将数据以表格的形式直接复制粘贴到Excel中，或者编写脚本来自动化这个过程。
python爬虫——selenium爬取多页京东商品信息并写入excel
1、首先，确保导入了selenium、openpyxl和webdriver库。使用webdriver访问谷歌浏览器，获取用户输入的商品名称。接下来，使用openpyxl创建Excel工作表，以准备存储数据。主体程序则围绕提取网页中的标签信息展开。通过循环爬取5页商品信息，提取每页中包含的商品标题、价格、评论数、标签与商品详情链接。
2、首先，明确本次爬取的目标是京东商城上的手机商品信息。此步骤包括模拟浏览器搜索操作，获取商品列表。在模拟搜索过程中，我们需要找到搜索框元素并输入关键词。搜索框的id为key，因此，我们先清除其默认内容，然后输入手机关键词。接着，通过点击搜索按钮来执行搜索操作。
3、要使用 Pyppeteer，首先需要确保 Python 版本在 5 及以上，然后通过命令行使用 pip 安装。安装完成后，可以通过简单的测试代码验证安装是否成功。Pyppeteer 的核心功能基于 asyncio 构建，所有属性和方法都是 coroutines 对象，非常适合构建异步程序。
...电影TOP250的相关信息并将爬取的信息写入Excel表中(附源码和实现效...
1、在操作系统的Windows 10环境配置中，以python版本10为例，实现对豆瓣电影Top250的详细信息爬取，包括但不限于电影详情链接、图片链接、中文电影名、外国电影名、评分、评价数量、概述、导演、主演、上映年份、地区、类别等12项关键信息。将获取的信息整合并写入Excel文件中，实现数据的自动化整理与存储。
Python实战:爬取小红书
避免触发反爬机制：通过模拟人的操作来避免触发小红书的反爬策略。稳定性：经过多次测试，确保程序稳定可靠，能够顺利抓取作者主页并获取笔记数据。使用说明：用户只需输入作者主页链接和想要采集的笔记数量，即可自动化完成整个爬取过程。代码简洁高效，可供参考和扩展，用于获取更丰富的数据。
首先，爬虫能顺利抓取作者主页并获取笔记数据，然后按照点赞量降序排列，存储在本地Excel文件中。多次测试证明，程序稳定可靠。由于小红书的反爬策略，批量抓取数据颇具挑战，潜在风险包括封号。我的爬虫策略模拟人的操作，通过定时刷新页面避免触发反爬机制，确保数据获取过程平稳进行。
明确目标：确定要爬取的笔记主题。确定要采集的评论数据字段，如笔记链接、页码、评论者昵称、评论者ID、主页链接、评论时间、评论IP属地、点赞数、评论级别以及评论内容。环境准备：导入必要的Python库，如requests、BeautifulSoup、pandas等。
