python爬虫数据预处理步骤
第一步:获取网页链接
1.观察需要爬取的多网页的变化规律,基本上都是只有小部分有所变化,如:有的网页只有网址最后的数字在变化,则这种就可以通过变化数字将多个网页链接获取;
2.把获取得到的多个网页链接存入字典,充当一个临时数据库,在需要用时直接通过函数调用即可获得;
3.需要注意的是我们的爬取并不是随便什么网址都可以爬的,我们需要遵守我们的爬虫协议,很多网站我们都是不能随便爬取的。如:淘宝网、腾讯网等;
4.面对爬虫时代,各个网站基本上都设置了相应的反爬虫机制,当我们遇到拒绝访问错误提示404时,可通过获取User-Agent 来将自己的爬虫程序伪装成由人亲自来完成的信息的获取,而非一个程序进而来实现网页内容的获取。
第二步:数据存储
1.爬虫爬取到的网页,将数据存入原始页面数据库。其中的页面数据与用户浏览器得到的HTML是完全一样的;
2.引擎在抓取页面时,会做一定的重复内容检测,一旦遇到访问权重很低的网站上有大量抄袭、采集或者复制的内容,很可能就不再爬行;
3.数据存储可以有很多方式,我们可以存入本地数据库也可以存入临时移动数据库,还可以存入txt文件或csv文件,总之形式是多种多样的;
第三步:预处理(数据清洗)
1.当我们将数据获取到时,通常有些数据会十分的杂乱,有许多必须要的空格和一些标签等,这时我们要将数据中的不需要的东西给去掉,去提高数据的美观和可利用性;
2.也可利用我们的软件实现可视化模型数据,来直观的看到数据内容;
第四步:数据利用
我们可以把爬取的数据作为一种市场的调研,从而节约人力资源的浪费,还能多方位进行对比实现利益及可以需求的最大化满足。
python爬虫如何爬取数据生成excel
你可以使用Python库中的pandas和openpyxl模块来生成Excel。其中,pandas模块用于读取和处理数据,openpyxl模块则可以用于生成Excel文档。
下面是一个简单的示例代码,演示如何通过Python爬虫获取网页数据并将其导出为Excel文件:
python
import requests
import pandas as pd
from openpyxl import Workbook
# 发送GET请求获取HTML
url = 'https://www.example.com'
res = requests.get(url)
html_data = res.text
# 解析HTML,获取数据
data_list = pd.read_html(html_data)
# 创建Excel文件并写入数据
workbook = Workbook()
worksheet = workbook.active
for data in data_list:
for index, row in data.iterrows():
row_data = [str(item) for item in row.tolist()]
worksheet.append(row_data)
workbook.save('result.xlsx')
这段代码首先通过requests库发送GET请求获取HTML页面,然后使用pandas库读取和解析HTML数据。接着,利用openpyxl库创建Excel文件,并将解析后的数据写入到工作表中,最终将Excel文件保存在本地。
需要注意的是,具体实现方式可能因不同的网站结构、数据类型等而有所差异,还需要结合具体情况进行适当调整。
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