Python爬取网页数据(python爬取网页数据乱码)
关于网页数据抓取HXR，python写法，这个post的data要如何写？
在 Python 中进行网页数据抓取时，如果需要发送 POST 请求，需要将需要提交的数据写在 post 的 data 字段中。具体写法如下：
其中，data 参数的值是一个字典类型，里面包含需要提交的数据。根据实际需要修改参数名和参数值即可。
python爬取网页数据,为啥保存到Excel里面没有东西？
如果您使用 Python 从网页中抓取数据并将其保存到 Excel 文件，但 Excel 文件不包含任何数据，则可能有多种原因。以下是一些可能的原因和解决方案：
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。将数据写入 Excel 文件后，需要使用 or 方法保存对文件的更改。如果不保存文件，则不会保留写入文件的数据。save()save_as()
您没有在正确的模式下打开 Excel 文件。使用 Python 打开 Excel 文件时，需要指定是要读取文件还是写入文件。如果以只读模式打开文件，则无法向其写入数据。确保在写入模式下打开文件，在调用该方法时使用该选项。write_onlyopen()
您没有将数据写入 Excel 文件中的正确工作表。一个 Excel 文件可以包含多个工作表，您需要指定要将数据写入哪个工作表。请确保在调用 or 方法将数据写入 Excel 文件时使用正确的工作表名称。append()write()
回答不易望请采纳
如何用Python爬虫抓取网页内容?
爬虫流程
其实把网络爬虫抽象开来看，它无外乎包含如下几个步骤
模拟请求网页。模拟浏览器，打开目标网站。
获取数据。打开网站之后，就可以自动化的获取我们所需要的网站数据。
保存数据。拿到数据之后，需要持久化到本地文件或者数据库等存储设备中。
那么我们该如何使用 Python 来编写自己的爬虫程序呢，在这里我要重点介绍一个 Python 库：Requests。
Requests 使用
Requests 库是 Python 中发起 HTTP 请求的库，使用非常方便简单。
模拟发送 HTTP 请求
发送 GET 请求
当我们用浏览器打开豆瓣首页时，其实发送的最原始的请求就是 GET 请求
import requests
res = requests.get('')
print(res)
print(type(res))
Response [200]
class 'requests.models.Response'
python爬取大量数据(百万级)
当用python爬取大量网页获取想要的数据时，最重要的问题是爬虫中断问题，python这种脚本语言，一中断
进程就会退出，怎么在中断后继续上次爬取的任务就至关重要了。这里就重点剖析这个中断问题。
第一个问题: 简单点的用动态代理池就能解决，在爬取大量数据的时候，为了速度不受影响，建议使用一些缓
存的中间件将有效的代理 ip 缓存起来，并定时更新。这里推荐 github 这个仓库
， 它会做ip有效性验证并将 ip 放入 redis ，不过实现过于复杂
了，还用到了 db ，个人觉得最好自己修改一下。困难点的就是它会使用别的请求来进行判断当前的ip是否
是爬虫，当我们过于聚焦我们的爬虫请求而忽略了其他的请求时，可能就会被服务器判定为爬虫，进而这个ip
会被列入黑名单，而且你换了ip一样也会卡死在这里。这种方式呢，简单点就用 selenium + chrome 一个一个
去爬，不过速度太慢了。还是自己去分析吧，也不会过复杂的。
第二个问题： 网络连接超时是大概率会遇到的问题，有可能是在爬取的时候本地网络波动，也有可能是爬
取的服务端对ip做了限制，在爬取到了一定量级的时候做一些延迟的操作，使得一些通用的 http 库超时
（ urllib ）。不过如果是服务端动的手脚一般延迟不会太高，我们只需要人为的设置一个高一点的
timeout 即可（30 秒），最好在爬取开始的时候就对我们要用的爬取库进行一层封装，通用起来才好改
动。
第三个问题: 在解析大量静态页面的时候，有些静态页面的解析规则不一样，所以我们就必须得做好断点
续爬的准备了（ PS : 如果简单的忽略错误可能会导致大量数据的丢失，这就不明智了）。那么在调试的过
程中断点续爬有个解决方案，就是生产者和消费者分离，生产者就是产生待爬 url 的爬虫，消费者就是爬取
最终数据的爬虫。最终解析数据就是消费者爬虫了。他们通过消息中间件连接，生产者往消息中间件发送待
爬取的目标信息，消费者从里面取就行了，还间接的实现了个分布式爬取功能。由于现在的消费中间件都有
ack 机制，一个消费者爬取链接失败会导致消息消费失败，进而分配给其他消费者消费。所以消息丢失的
概率极低。不过这里还有个 tips ， 消费者的消费超时时间不能太长，会导致消息释放不及时。还有要开启
消息中间价的数据持久化功能，不然消息产生过多而消费不及时会撑爆机器内存。那样就得不偿失了。
第四个问题： 这种情况只能 try except catch 住了，不好解决，如果单独分析的话会耗费点时间。但在
大部分数据 （99%） 都正常的情况下就这条不正常抛弃就行了。主要有了第三个问题的解决方案再出现这
种偶尔中断的问就方便多了。
希望能帮到各位。