python怎么爬取网站数据有什么用(如何利用python爬取网页内容)

python爬虫爬取的数据可以做什么

爬虫的概念是，爬取网上能看到的数据，也就是只要网上存在的，通过浏览器可以看到的数据。爬虫都可以爬取。爬虫爬取的原理就是伪装成浏览器，然后进行爬取操作

哪些数据你需要你就可以爬取。比如爬取公司竞争对手的商业数据，爬取电影，音乐，图片等等的。只要你希望得到的，前提浏览器可以访问的都可以爬取

python爬虫能干什么

python爬虫就是模拟浏览器打开网页，获取网页中想要的那部分数据。利用爬虫我们可以抓取商品信息、评论及销量数据；可以抓取房产买卖及租售信息；可以抓取各类职位信息等。

爬虫：

网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。

（推荐教程：Python入门教程）

通俗的讲就是通过程序去获取web页面上自己想要的数据，也就是自动抓取数据。

python爬虫能做什么？

从技术层面来说就是通过程序模拟浏览器请求站点的行为，把站点返回的HTML代码/JSON数据/二进制数据(图片、视频) 爬到本地，进而提取自己需要的数据存放起来使用。

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：

爬取知乎优质答案，为你筛选出各话题下最优质的内容。

抓取淘宝、京东商品、评论及销量数据，对各种商品及用户的消费场景进行分析。

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。

爬取各类职位信息，分析各行业人才需求情况及薪资水平。

爬虫的本质：

爬虫的本质就是模拟浏览器打开网页，获取网页中我们想要的那部分数据。

python爬虫是干嘛的

爬虫技术是一种自动化程序。

爬虫就是一种可以从网页上抓取数据信息并保存的自动化程序，它的原理就是模拟浏览器发送网络请求，接受请求响应，然后按照一定的规则自动抓取互联网数据。

搜索引擎通过这些爬虫从一个网站爬到另一个网站，跟踪网页中的链接，访问更多的网页，这个过程称为爬行，这些新的网址会被存入数据库等待搜索。简而言之，爬虫就是通过不间断地访问互联网，然后从中获取你指定的信息并返回给你。而我们的互联网上，随时都有无数的爬虫在爬取数据，并返回给使用者。

爬虫技术的功能

1、获取网页

获取网页可以简单理解为向网页的服务器发送网络请求，然后服务器返回给我们网页的源代码，其中通信的底层原理较为复杂，而Python给我们封装好了urllib库和requests库等，这些库可以让我们非常简单的发送各种形式的请求。

2、提取信息

获取到的网页源码内包含了很多信息，想要进提取到我们需要的信息，则需要对源码还要做进一步筛选。可以选用python中的re库即通过正则匹配的形式去提取信息，也可以采用BeautifulSoup库（bs4）等解析源代码，除了有自动编码的优势之外，bs4库还可以结构化输出源代码信息，更易于理解与使用。

3、保存数据

提取到我们需要的有用信息后，需要在Python中把它们保存下来。可以使用通过内置函数open保存为文本数据，也可以用第三方库保存为其它形式的数据，例如可以通过pandas库保存为常见的xlsx数据，如果有图片等非结构化数据还可以通过pymongo库保存至非结构化数据库中。

python有什么用？能做哪些有趣的事情？

现在越来越多的人开始学习python语言，好像不会点编程都不好意思说是混互联网的；那python到底是干嘛的呢？有哪些具体用途呢？下面我就为你简单罗列一下：

1.网站开发：

网站开发即Web开发，Python是一种解释型的脚本语言，无需编译，开发效率高，语法相对简单，非常适合做web开发及入门，常用的web开发框架有Django、Flask、Tornado 等。

2.爬虫开发：

爬虫可以说是python发展起来的基础，全球最大搜索引擎google最初就是用python爬取网站，丰富资源的。爬虫目前用得比较多的场景有比价网站、信息收集、数据统计等。

3.数据分析：

python在数据处理方面，有大量库供你使用， 数据分析中涉及到的分布式计算引擎hadoop、spark、flink等、数据可视化；另外对数据库mysql、Oracle、sqlService、clickhouse等，Python都有成熟的模块可以选择。

4.人工智能：

因为Python有很多库很方便做人工智能，比如NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库；Pandas可以对各种数据进行运算操作，比如归并、再成形、选择，还有数据清洗和数据加工特征，scipy做数值计算的，sklearn、XGBoost、CatBoost做机器学习的，ChainerCV、pybrain、Hebel做神经网络的，matplotlib将数据可视化的。

在人工智能大范畴领域内的 数据挖掘、机器学习、神经网络、深度学习 等方面都是主流的编程语言，得到广泛的支持和应用。

5.图形处理：

图像处理中的基本操作（如裁剪、翻转、旋转等）、图像分割、分类和特征提取，图像恢复和图像识别等，有PIL、Pillow、Tkinter、scikit-image、scipy、OpenCV等图形库支持，能方便进行图形处理。

6.神经科学与心理学：

Python具有获取和分析数据以及通过建模和仿真测试假设的能力，使其非常适合计算神经科学和实验心理学研究。使用Pygame和Psychopy生成和控制复杂视觉刺激。开源软件包PsychoPy在全球范围内的实验室中用于认知神经科学，实验心理学和心理物理学。