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腳本快速抓取所需數據

發布時間: 2022-12-09 01:45:27

❶ 如何用Python爬取數據

方法/步驟

  • 在做爬取數據之前,你需要下載安裝兩個東西,一個是urllib,另外一個是python-docx。

  • 7

    這個爬下來的是源代碼,如果還需要篩選的話需要自己去添加各種正則表達式。

❷ excel如何用宏自動抓取數據

自動生成數據步驟:

首先,需要在excel中添加載入項--數據分析庫,然後就可以進行數據自動生成了,以專業的術語叫做「隨機數發生器」。依次點擊:excel選項-載入項-用VBA也可以根據數據源批量填充模板生成新表一個簡單情況的示例:示例里的代碼:Sub根據數據源批量填充。

這個宏的作用是:把當前文件夾下每一個excel文件的每一行(共8行)復制到總表的每一個sheet工作表中去,即把一個文件里的那1張表的8行復制轉換成另一個文件的8張表裡的8行,主要用於匯總工作。

如何將excel表裡的數據提取到word文檔里的解決方法如下:

1、復製法。

即將原來的數據直接復制後,在word中進行粘貼,這樣數據就直接導入到word文檔中了。

2、郵件合並法。

在word中啟用郵件合並,按向導的過程分別製作好需要插入的需要,數據源,對應關系,最後執行合並就可以了。

3、程序法。

在word中插入合並域(如果是有規律的表格,可以不用這一步),然後編寫vba程序,從excel文件中讀取數據,然後寫入到word中指定的位置。

上面三個方法中,方法1簡單快捷,但是每次都需要操作,如果數據不是連續的塊,需要復制粘貼多次,相對來說麻煩一點。

方法2,一次設置可以多次使用,但不夠靈活。

方法3方便可以多次重復使用,但需要有一定的編程基礎,可以根據工作的實際選擇一個最適合的完成這個工作。

❸ python爬取大量數據(百萬級)

當用python爬取大量網頁獲取想要的數據時,最重要的問題是爬蟲中斷問題,python這種腳本語言,一中斷

進程就會退出,怎麼在中斷後繼續上次爬取的任務就至關重要了。這里就重點剖析這個中斷問題。

第一個問題: 簡單點的用動態代理池就能解決,在爬取大量數據的時候,為了速度不受影響,建議使用一些緩

存的中間件將有效的代理 ip 緩存起來,並定時更新。這里推薦 github 這個倉庫

https://github.com/jhao104/proxy_pool , 它會做ip有效性驗證並將 ip 放入 redis ,不過實現過於復雜

了,還用到了 db ,個人覺得最好自己修改一下。困難點的就是它會使用別的請求來進行判斷當前的ip是否

是爬蟲,當我們過於聚焦我們的爬蟲請求而忽略了其他的請求時,可能就會被伺服器判定為爬蟲,進而這個ip

會被列入黑名單,而且你換了ip一樣也會卡死在這里。這種方式呢,簡單點就用 selenium + chrome 一個一個

去爬,不過速度太慢了。還是自己去分析吧,也不會過復雜的。

第二個問題: 網路連接超時是大概率會遇到的問題,有可能是在爬取的時候本地網路波動,也有可能是爬

取的服務端對ip做了限制,在爬取到了一定量級的時候做一些延遲的操作,使得一些通用的 http 庫超時

urllib )。不過如果是服務端動的手腳一般延遲不會太高,我們只需要人為的設置一個高一點的

timeout 即可(30 秒),最好在爬取開始的時候就對我們要用的爬取庫進行一層封裝,通用起來才好改

動。

第三個問題: 在解析大量靜態頁面的時候,有些靜態頁面的解析規則不一樣,所以我們就必須得做好斷點

續爬的准備了( PS : 如果簡單的忽略錯誤可能會導致大量數據的丟失,這就不明智了)。那麼在調試的過

程中斷點續爬有個解決方案,就是生產者和消費者分離,生產者就是產生待爬 url 的爬蟲,消費者就是爬取

最終數據的爬蟲。最終解析數據就是消費者爬蟲了。他們通過消息中間件連接,生產者往消息中間件發送待

爬取的目標信息,消費者從裡面取就行了,還間接的實現了個分布式爬取功能。由於現在的消費中間件都有

ack 機制,一個消費者爬取鏈接失敗會導致消息消費失敗,進而分配給其他消費者消費。所以消息丟失的

概率極低。不過這里還有個 tips , 消費者的消費超時時間不能太長,會導致消息釋放不及時。還有要開啟

消息中間價的數據持久化功能,不然消息產生過多而消費不及時會撐爆機器內存。那樣就得不償失了。

第四個問題: 這種情況只能 try except catch 住了,不好解決,如果單獨分析的話會耗費點時間。但在

大部分數據 (99%) 都正常的情況下就這條不正常拋棄就行了。主要有了第三個問題的解決方案再出現這

種偶爾中斷的問就方便多了。

希望能幫到各位。

❹ 方便好用的抓取數據的工具有哪些

方便好用的抓取數據的工具有:八爪魚、火車頭、近探中國。

1、八爪魚採集器八爪魚是基於運營商在網實名制真實數據是整合了網頁數據採集、移動互聯網數據及API介面服務等服務為一體的數據服務平台。它最大的特色就是無需懂得網路爬蟲技術,就能輕松完成採集。

2、火車頭採集器火車採集器是目前使用人數較多的互聯網數據採集軟體。它憑借靈活的配置與強大的性能領先國內同類產品,並贏得眾多用戶的一致認可。使用火車頭採集器幾乎可以採集所有網頁。

3、近探中國近探中國的數據服務平台裡面有很多開發者上傳的採集工具還有很多是免費的。不管是採集境內外網站、行業網站、政府網站、app、微博、搜索引擎、公眾號、小程序等的數據還是其他數據,近探都可以完成採集還可以定製這是他們的一最大的亮點。

網路爬蟲(又被稱為網頁蜘蛛,網路機器人,在FOAF社區中間,更經常的稱為網頁追逐者),是一種按照一定的規則,自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本。另外一些不常使用的名字還有螞蟻、自動索引、模擬程序或者蠕蟲。

❺ 哪位Cacti高手可以指點下 Cacti如何用腳本來抓數據和如果把數據畫成圖。本人新手。

我現在日常就用著cacti,cacti用腳本抓取數據其實很簡單的,簡單步驟:
1,把腳本放在cacti安裝目錄下的scripts下
2,腳本獲取的數據輸出格式為 xxx:123 ,前面的xxx為變數名稱,後面的數字為腳本抓到的值
3,到cacti里建立一個數據輸入模板,數據類型選擇腳本,填上腳本的路徑比如<path_cacti>/scripts/host_avg_num_cpu.sh <hostname> (後面<>中為自己定義需要傳遞給腳本的變數,可以多個)
3.1,新建Input Fields,就是上面自己定義的變數(有部分內置變數,詳看Special Type Code的說明)
3.2,新建Output Fields,名稱一定要和上面腳本輸出的xxx一樣,記得選上Update RRA
4,新建數據模板,主要是選擇對輸入模板名稱和輸入模板中的Output Fields,數據類型默認的好
5,新建圖形模板,選擇上一步建立好的數據模板中的數據;畫線的話可以選擇LINE1,細項自己看一下就清楚了,很簡單的。需要注意的是畫圖一定需要選擇average,選擇其它會造成不出圖;下面的數據限制默認會是100,需要改成0,要不超100的數據也不會畫。

❻ 網頁如何用腳本自動登錄並獲取數據

這個不是幾句腳本可以實現的:
1.登錄成功時檢查 用戶是否 選中了 自動登錄 checkbox
2.是則: 記錄下當前用戶信息進入 cookie,
3.下次訪問本站時檢查是否有相應的cookie,有則自動登錄
上面是僅完成作業的答案
實際應用 還要在伺服器中保存一個可以和該cookie相驗證的數據及加密等
防止cookie偽造!

❼ 如何爬取網站上的某一信息

你可以使用爬蟲spider,也可以自己用python或者golang寫一個抓取腳本,之後加入定時任務,設置每30分鍾執行一次即可。對一個頁面的數據抓取,並進行解析,還是非常簡單的。

❽ 如何抓取HTML頁面數據

用前嗅的ForeSpider數據採集系統。
ForeSpider數據採集系統具備全面的採集范圍、精準的數據精度、絕佳的抓取性能、簡易的可視化操作、智能的自動化採集,使企業能夠以很少的人工成本,快速獲取互聯網中結構化或非結構化的數據。
軟體幾乎可以採集互聯網上所有公開的數據,通過可視化的操作流程,從建表、過濾、採集到入庫一步到位。軟體首創了面向對象的爬蟲腳本語言系統,如果有通過可視化採集不到的內容,都可以通過簡單幾行代碼,實現強大的腳本採集。軟體同時支持正則表達式操作,可以通過可視化、正則、腳本任意方式,實現對數據的清洗、規范。
台式機單機採集能力可達4000-8000萬,日採集能力超過500萬。伺服器單機集群環境的採集能力可達8億-16億,日採集能力超過4000萬。並行情況下可支撐百億以上規模數據鏈接,堪與網路等搜索引擎系統媲美。

一.強大:可以抓取互聯網上100 %的公開數據
1.內置強大數據挖掘功能。
2.支持用戶登錄。
3.支持Cookie技術。
4.支持驗證碼識別。
5.支持HTTPS安全協議。
6.支持OAuth認證。
7.支持POST請求。
8.支持搜索欄的關鍵詞搜索採集。
9.支持JS動態生成頁面採集。
10.支持IP代理採集。
11.支持圖片採集。
12.支持本地目錄採集。
13.內置面向對象的腳本語言系統,配置腳本可以採集幾乎100%的互聯網公開數據。
二.可視化+爬蟲腳本語言+正則表達式
ForeSpider是可視化的通用性採集軟體,同時內置了強大的爬蟲腳本語言。如果有通過可視化採集不到的內容,都可以通過簡單幾行代碼,實現強大的腳本採集。軟體同時支持正則表達式操作,可以通過可視化、正則、腳本任意方式,實現對數據的清洗、規范。
三.集成數據挖掘功能
軟體內部集成了數據挖掘功能,可以通過一個採集模板,精準挖掘全網的內容。在數據採集入庫的同時,可以完成分類、統計、自然語言處理等諸多功能。
軟體與公司的ForeAna數據分析系統對接,可以實現強大的數據分析功能,對數據進行深度的大數據分析。
四.精準:精準採集所需數據
1.獨立知識產權JS引擎,精準採集。
2.內部集成資料庫,數據直接採集入庫。
3.內部創建數據表結構,抓取數據後直接存入資料庫相應欄位。
4.根據dom結構自動過濾無關信息。
5.通過模板配置鏈接抽取和數據抽取,目標網站的所有可見內容均可採集,智能過濾無關信息。
6.採集前數據可預覽採集,隨時調整模板配置,提升數據精度和質量。
7.欄位的數據支持多種處理方式。
8.支持正則表達式,精準處理數據。
9.支持腳本配置,精確處理欄位的數據。
五.高性能:千萬級的採集速度
1.C++編寫的爬蟲,具備絕佳採集性能。
2.支持多線程採集。
3.台式機單機採集能力可達4000-8000萬,日採集能力超過500萬。
4.伺服器單機採集能力可達8億-16億,日採集能力超過4000萬。
5.並行情況下可支撐百億以上規模數據鏈接,堪與網路等搜索引擎系統媲美。
6.軟體性能穩健,穩定性好。
六.簡易高效:節約70%的配置時間
1.完全可視化的配置界面,操作流程順暢簡易。
2.基本不需要計算機基礎,代碼薄弱人員也可快速上手,降低操作門檻,節省企業爬蟲工程師成本。
3.過濾採集入庫一步到位,集成表結構配置、鏈接過濾、欄位取值、採集預覽、數據入庫。
4.數據智能排重。
5.內置瀏覽器,欄位取值直接在瀏覽器上可視化定位。
五.數據管理:數據智能入庫
1.數據存儲在用戶本地計算機,不會上傳至前嗅伺服器,保證數據獨有,更加安全。
2.內置資料庫,數據採集完畢直接存儲入庫。
3.在軟體內部創建數據表和數據欄位,直接關聯資料庫。
4.採集數據時配置數據模板,網頁數據直接存入對應數據表的相應欄位。
5.正式採集之前預覽採集結果,有問題及時修正配置。
6.數據表可導出為csv格式,在Excel工作表中瀏覽。
7.數據可智能排除,二次清洗過濾。
六.智能:智能模擬用戶和瀏覽器行為
1.智能模擬瀏覽器和用戶行為,突破反爬蟲限制。
2.自動抓取網頁的各類參數和下載過程的各類參數。
3.支持動態IP代理加速,智能過濾無效IP代理,提升代理的利用效率和採集質量。
4.支持動態調整數據抓取策略,多種策略讓您的數據無需重采,不再擔心漏采,數據採集更智能。
5.自動定時採集。
6.設置採集任務條數,自動停止採集。
7.設置文件大小閾值,自動過濾超大文件。
8.自由設置瀏覽器是否加速,自動過濾頁面的flash等無關內容。
9.智能定位欄位取值區域。
10.可以根據字元串特徵自動定位取值區域。
11.智能識別表格的多值,表格數據可以完美存入相應欄位。
七.增值服務
1.VIP客服持續在線服務,解決各類技術難題,可以遠程幫助完成配置。
2.提供大量免費的採集模板,用戶可以下載導入。
3.軟體被防爬後,免費提供解決方案和軟體的針對性升級。
4.免費升級後續不斷開發的更多功能。
5.軟體綁定賬號不固定計算機,可以任意更換使用的計算機。
6.為用戶提供各類高端定製化服務,全方位來滿足用戶的數據需求。

❾ ftp腳本抓取數據 shell腳本怎麼寫

假設需要每天11:00自動使用ftp從伺服器server下的一個目錄下載文件到本地。
重點:ftp命令如何獲取用戶名,密碼。
vi ftps //編寫腳本ftps

#!/usr/bin/sh
ftp -i -in <<!
open 192.168.1.171 //連接到伺服器(假設為192.168.1.171)
user $ftpuser $password //用戶名和密碼
bin //以二進制傳送
cd / //到ftpuser的根目錄(
passive //如果出現no route to host提示,使用passive模式
mget $1 //獲取命令後加的參數(文件或者文件夾)
bye //退出


保存退出
chmod +x ftps
crontab -e
00 11 * * * /$path/ftps
保存退出
這樣在每天11點的時候就可以自動ftp下載數據了。

❿ 用python腳本爬取和解析指定頁面的數據

給你貼一下我前一段時間回答的類似問題,用的soup,還有一個用的正則就不貼了,手機不太方便,如下。
import beautifulsoup
import urllib2

def main():

userMainUrl = "你要抓取的地址"
req = urllib2.Request(userMainUrl)
resp = urllib2.urlopen(req)
respHtml = resp.read()
foundLabel = respHtml.findAll("label")

finalL =foundLabel.string

print "biaoti=",finalL
if __name__=="__main__":

main();

PS:如果不會改的話追問一下,回頭我用電腦給你寫一份