㈠ 如何利用python爬虫获取数据
python是一款应用非常广泛的脚本程序语言，谷歌公司的网页就是用python编写。python在生物信息、统计、网页制作、计算等多个领域都体现出了强大的功能。python和其他脚本语言如java、R、Perl一样，都可以直接在命令行里运行脚本程序。工具/原料python；CMD命令行；windows操作系统方法/步骤1、首先下载安装python，建议安装2.7版本以上，3.0版本以下，由于3.0版本以上不向下兼容，体验较差。2、打开文本编辑器，推荐editplus，notepad等，将文件保存成.py格式，editplus和notepad支持识别python语法。脚本第一行一定要写上#!usr/bin/python表示该脚本文件是可执行python脚本如果python目录不在usr/bin目录下，则替换成当前python执行程序的目录。3、编写完脚本之后注意调试、可以直接用editplus调试。调试方法可自行网络。脚本写完之后，打开CMD命令行，前提是python已经被加入到环境变量中，如果没有加入到环境变量，请网络4、在CMD命令行中，输入“python”+“空格”，即”python“；将已经写好的脚本文件拖拽到当前光标位置，然后敲回车运行即可。
㈡ 如何用Python爬虫投资房产，走向人生巅峰
多年之后千万富翁小王谈起他 的发迹史，他说，当年他还是一所普通大学毕业的穷屌丝，穷的连破洞的底裤都舍不得换，无意中在知道上闲逛，为啥逛知道呢？为啥不是1024，知乎，贴吧，天涯啥的？因为他这天吃完泡面撸完一发进入了难得的贤者模式，想想现在也不是个事，得找点事干，总得有点盼头是吧，思来想去觉得前几天看见某知乎大佬吹逼程序猿工资一两万都不是个事，麻溜的网络“程序猿入门”，哇，原来这麽多语言，python最简单，那就学个python吧，然后搜搜“python入门？”，不行太慢了，直接来个“python 人生巅峰”好了，我靠，惊呆了(ﾟДﾟ≡ﾟДﾟ)，
“如何用Python爬虫投资房产，走向人生巅峰”
竟然还有这麽牛逼的问题，我得看看，于是乎来到了网络知道，“这页面太急吧烂了”还没成程序猿就先黑了一把网络，只见他细细往这回答看去，发现竟是如此如此，如何如何便可，心中不禁了然，不想一念之间已是彻悟，原来现今国内房地产市场各方势力角逐，如何从中获利，不过就是高买低卖罢了，那就明了不过就是利用市场价格差异，那把市场上所有信息都爬取下来，再利用机器学习如何如何都房产进行评估，如此便能赚到一个差价，再小王暗暗为自己的机智感到赞叹，感觉人生巅峰已然就要到来。
一年之后小王坐在一辆百万价值的宝马车上，手中搂着娇滴滴的美娇娥，心想还是码字吹牛逼爽( ⊙ o ⊙ )啊！
㈢ 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。
㈣ 如何用python爬虫抓取价格计算器的数据
例如，以下两行代码是等价的：
print "hello world!"
print "hello world!";
第1行代码的输出结果：
hello world!
第2行代码的输出结果：
hello world!
㈤ 爬虫可以为我们做什么，可以做数据分析房价行情吗
可以啊，爬虫是数据采集必备的技能
而数据分析必然要有数据才能分析，要数据必然就会涉及到数据采集也就是爬虫。
你说的房价行情通过爬虫爬取房源数据，汇总到数据库就可以做一定程度上的分析。
爬虫需要掌握Python基础，re正则模块，Beatifulsoup，pyquery，xpath，selenium，scrapy等一些知识点，能爬取任何网站，包括某宝，某东。一手资料有偿低价给你。
㈥ python爬虫：案例三：去哪儿酒店价格信息
这个只是一个简单的模型，数字是价格，unicode 是房型，上面的程序爬的是一个html文件，因为我这里的网速实在太慢，于是我把浏览器f12后的源码保存在一个html文件中爬取数据，这个页面的url我也贴在上面上面的代码有点问题，取到的数据不全，因为有些价格信息被隐藏了，看页面上会有“查看其他3条报价”之类的超链接！
㈦ 如何用Python爬租房网站信息
首先你需要了解如何用python进行爬虫，然后需要了解正则或者找寻条件的方法，给你举个例子：
#coding:utf-8
importrequests
frombs4importBeautifulSoup
importre
DownPath="D:/meinvtupian/"
importurllib
head={'User-Agent':'Mozilla/5.0(Windows;U;WindowsNT6.1;en-US;rv:1.9.1.6)Gecko/20091201Firefox/3.5.6'}
TimeOut=5
PhotoName=124
c='.jpeg'
PWD="D:/meinvtupian/"
site="http://www.mm131.com/xiaohua/"
Page=requests.session().get(site,headers=head,timeout=TimeOut)
Coding=(Page.encoding)
Content=Page.content.decode(Coding).encode('utf-8')
ContentSoup=BeautifulSoup(Content)
jpg=ContentSoup.findAll('img')
forphotoinjpg:
PhotoAdd=photo.get('src')
PhotoName+=1
Name=(str(PhotoName)+c)
r=requests.get(PhotoAdd,stream=True)
withopen(PWD+Name,'wb')asfd:
forchunkinr.iter_content():
fd.write(chunk)
print("你已经下载了%d图片"%PhotoName)
㈧ 请教Python爬虫：如果想用Python爬下面网页的价格，请问应该怎样做
用爬虫跟踪下一页的方法是自己模拟点击下一页连接，然后发出新的请求；
参考例子如下：
item1 = Item()
yield item1
item2 = Item()
yield item2
req = Request(url='下一页的链接', callback=self.parse)
yield req
注意：使用yield时不要用return语句。
㈨ 请教Python爬虫：如果想用Python爬下面网页的价格，请问要怎样做
这个网页直接访问不行，需要请求的时候添加cookie，然后再xpath或者css解析出价格就好了