如果您知道如何做到这一点，那么对于企业和个人使用来说，网络抓取似乎是一种非常有用的节省时间的工具。我们将重点介绍为什么您应该使用 Python 进行网页抓取，并为您提供有关如何完成它的快速教程，包括使用哪些Python 开发工具。

定义：网页抓取

简单地说，网络抓取可以定义为提取网站数据，然后在相应的数据库中收集。它有时被称为屏幕抓取和网络数据提取。

选择网页抓取的原因

数据挖掘可能是一种负担，特别是如果您不喜欢编码。另一方面，网页抓取可能会非常有帮助。以下是如何使用网页抓取的一些示例：

• 潜在客户创建：这将帮助您了解您的业务中感兴趣的人。
• 社交媒体抓取：部署它可以帮助发现社交媒体趋势
• 研究： 通过网络抓取在线研究任何内容非常容易，例如价格、任何相关主题等。

如何使用Python执行网页抓取

1. 行动计划

虽然网页抓取可以简单地使用请求库和正则表达式来执行，但有更好的方法可以单独使用 Python 库来完成。以下是有关如何浏览互联网的快速摘要：

2. 请求提供

网络抓取涉及的最重要的任务之一是发出请求。要获得您希望抓取为Python友好格式的信息，您需要使用执行HTTP请求的Python包。

3. 获取信息

完成请求后，获取信息变得非常容易。因此，下一步是部署抓取程序，将信息复制到您请求的数据库中。您使用的抓取工具类型由页面的性质控制（例如，它是否包含JavaScript？

4. 信息阅读

收集数据后，现在我们需要了解他们的实际观点。我们进行最后一步来读取所需的信息，因此我们使用解析器。最终，解析器用于读取和搜索页面以获取细节（例如标题等）。抓取器和解析器可能是一回事，也可能不是一回事。

关于 Python 库。

网页抓取无疑需要使用多个 Python 库。您不需要下面列出的所有库;您只需要足够的信息来请求、抓取和解析所需的信息。（知道一个请求或urllib和一个美丽的汤或LXML应该足以满足基本的网络爬虫）： 此外，不建议使用 Django 和其他库来执行此类功能。

请求或网址库

Python 请求和 urllib 是发出 HTML 请求的库，因此您需要至少知道其中一个才能抓取网络。

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时至今日，大数据已经进入了千家万户。新闻推送、广告植入、教育培训……无一不是应用了大数据的结果，就连垃圾分类也应用了大数据技术进行分析和跟踪。面对铺天盖地的大数据，怎样才能快速发现其中的趋势、找到数据走势，从而改变工作模式，这是摆在数据工作者面前的难题。数据可视化借助图形化手段，能够清晰有效地传达与交流信息，并提供一种快速有效的发现数据特点的直观方式。Python语言天生具有处理数据和绘制图形的优势，当仁不让地成为数据可视化的最佳编程语言。

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