学Python=写爬虫?0代码爬下95%网站的数据

你好,这里是BIMBOX,我是老孙。

前些天BOX群里一位小伙伴问我们,现在市面上有一千多块钱的Python网络课程,两个月学完,能入门网络爬虫,大部分网站的数据都可以爬下来,这个学费值不值得?

我们看了这个问题还是挺心疼的,于是决定把一个看家的本事拿出来,让你不用写一行代码,花上两天时间学会,只用一个浏览器,就能爬取95%的网站数据。

先来说说用爬虫是啥,能做什么事儿。

爬虫英文名叫WebCrawler,是高效的信息采集利器,是自动在互联网上摘取指定内容的工具。

简单来说,网上有成吨的数据,如果靠人一页一页地翻看,一辈子也看不完。而利用一只针对特定网站、特定信息调教好的爬虫,能帮助你短时间内快速获取大量数据,并且按照需求进行结构化排序,方便做数据分析。

几乎所有的网站都有数据,有的是带数字的显性数据,拿来就能用做数据分析;有的是文字性的隐性数据,可以直接看结构化的信息,也可以做统计数据分析。

咱们来列举几个场景:

市场研究

自己公司和竞品公司的产品,在搜索引擎出现了多少次,在主流网站的上排名如何,都可以利用爬虫把数据爬下来看。

你也可以爬取产业数据、融资数据和用户数据,研究市场容量和趋势变化。

用户反馈

像知乎、微博这样的网站,可以挖掘不同话题的关注者,发掘潜在用户,或者爬取评论做词频分析,研究他们对某个产品或某个消息的反应。

信息跟踪

某个地方政策的网站最近有没有更新,某个关注的人最近发了什么微博?没有时间一直盯着刷,做一个爬虫,每周自动爬一次数据,随时获取最新的消息。

批量下载

在招标信息网站1分钟把和你企业有关的标书爬下来,分门别类发给商务部门;把图片分享网站的图片,族库网站上的下载地址,一次性抓取,再扔到迅雷里批量下载。可以大量节省一个一个下载的时间。

求职和生活

找工作的时候,批量爬取主流招聘网站上的相关职位,做成数据分析表,帮助自己快速找到合适的工作;租房的时候,爬取租房网站的信息,综合对比附近的房源价格;想买车,所有新车和二手车的相关数据,也能一起爬下来做对比。

数据支撑

对于你所处的行业现状、企业发展、人才分布,原本只能查到别人做好的零星数据,现在你可以自己去爬数据,再做成可视化图表,无论是对内做研究,还是对外做汇报,数据都能成为支撑你观点的利器。

一次和@Vctcn93聊起爬虫,他这样说:

有网站的地方就有数据,有数据的地方,就能用爬虫给抓下来。除了前面说的几个特定场景,一个对数据敏感的人应该长期锻炼:怎样提出一个问题,怎样去找能够洞悉问题的数据,以及怎样在海量的数据中发掘出自己想要的答案。

这是大数据时代里,每一个小白观察和理解世界的方式。

前些天我们出了一门PowerBI数据可视化分析课,教给你怎样把表格里的数据集中到一起,彼此关联,做出简洁漂亮的可视化报表。

教程里面的几个案例的数据,都是用这个技巧爬下来的,比如:

抓取招聘网站的数据,然后分析BIM的相关职位在不同地区、不同规模的企业怎样分布?怎样用5秒钟找到适合自己的工作岗位?

用豆瓣电影TOP250的数据分析案例,教给你怎样在有限的页面里呈现更多维度的数据可视化。快速帮助别人选出一部适合自己的电影。

抓取中国各省近三年的地产行业数据,分析不同地区、不同类型的地产项目,分年、分季度的增长情况,从而看出什么地方、哪个领域发展得更好?

如果你学完了这套爬虫课,对数据分析有进一步的兴趣,可以扫码看看我们的数据分析和可视化课程,这两套课学下来,你就可以算是正式入门数据分析了。

这次BIMBOX出品的《0代码网络爬虫课》,一共15讲,我们用豆瓣、知乎、京东、招标信息网、住建部官网、Pexels图片网站、IT桔子公司信息、族库网、知识星球、Bilibili等网站的不同案例,给你讲解了下面这些内容:

正如课程的标题所说,整个学习过程和Python没有丝毫的关系,从头至尾不需要写一行代码,小白也能很快学会。

学爬虫不等于学Python,它只是Python功能的一个分支而已。只不过在很多培训机构的宣传下,爬虫成了Python的代名词。

通过这个教程,BIMBOX想要做的,是把拦在你面前高昂的学费和对代码的学习恐惧扫干净,让你花上一两天的时间感受到数据的魅力,和自动化带来的快乐。

看着一个网页在屏幕上自动翻页、滚动,几分钟后成千上万行数据被抓取到一个表格里,那种快感和喜悦只有亲身体会过才能知道。

0代码网络爬虫课》,秉承BIMBOX的一贯风格,课程的声音干净,画面清晰,剪掉了50%的废话和停顿,让你学习得更轻松。

另外,我们为这门课程开设了专门的学习交流微信群,加群的方式详见教程说明页,初学的时候一定会遇到各种问题,我们会和其他共同学习的小伙伴等你参与探讨。

如果你想花两天时间,从数据小白到爬取数据的高手,就扫码拿下吧。

有态度,有深度,BIMBOX,咱们下次见!

本篇文章来源于微信公众号: BIM清流BIMBOX

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