Python爬数据需要多少条(2023年最新分享)

导读：很多朋友问到关于Python爬数据需要多少条的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！

python爬虫一秒钟最快爬多少条数据

我见过3秒钟喝完一“瓶”啤酒的人，也见过一小时才喝完一“杯”啤酒的人；

我见过一口吃完像巴掌大的面包的人，也见过几天才吃完像手指头大的面包；

——————我是一条可爱的分割线——————

回到正题：

爬虫能爬多少，能爬多快。取决于算法和网速。当然，说白了还是和工程师自己的实力有关。

# 好的爬虫一秒可以爬上万条数据，

# 有的爬虫一天只能爬一条。

print “人生苦短，python当歌”

python爬取二手房数据的困难与解决办法

1、首先链家网二手房主页最多只显示100页的房源数据，所以在收集二手房房源信息页面URL地址时会收集不全，导致最后只能采集到部分数据；解决方法是解决措施：将所有二手房数据分区域地进行爬取，100页最多能够显示3000套房，该区域房源少于3000套时可以直接爬取，如果该区域房源超过3000套可以再分成更小的区域。

2、其次爬虫程序如果运行过快，会在采集到两、三千条数据时触发链家网的反爬虫机制，所有的请求会被重定向到链家的人机鉴定页面，从而会导致后面的爬取失败；解决方法是为程序中每次http请求构造header并且每次变换http请求header信息头中USER_AGENTS数据项的值，让请求信息看起来像是从不同浏览器发出的访问请求；爬虫程序每处理完一次http请求和响应后，随机睡眠1-3秒，每请求2500次后，程序睡眠20分钟，控制程序的请求速度。

python抓10万条数据多久

具体时间需要看网络效率，爬虫效率等决定，你可以用time模块测试小小规模的时间然后估算一下。抓取大量数据还需要考虑是否有反爬虫限制对时间的影响。

怎样用python爬新浪微博大V所有数据

先上结论，通过公开的api如果想爬到某大v的所有数据，需要满足以下两个条件：

1、在你的爬虫开始运行时，该大v的所有微博发布量没有超过回溯查询的上限，新浪是2000，twitter是3200。

2、爬虫程序必须不间断运行。

新浪微博的api基本完全照搬twitter，其中接口的参数特性与底层的NoSQL密不可分，建议先看点Nosql数据库的设计理念有助于更好的理解api设计。

一般来说，如果决定爬某个大v，第一步先试获取该用户的基本信息，中间会包含一条最新的status，记下其中的id号作为基准，命名为baseId。

接口中最重要的两个参数：

since_id：返回ID比since_id大的微博（即比since_id时间晚的微博），默认为0。

max_id：返回ID小于或等于max_id的微博，默认为0。

出于各种原因，获取statuses的接口，固定为按id降序排列（scan_index_forward=false），即最新的statuses返回在前。假设该微博第一天上线，就一个用户，发了一百条，id是1到100。而你在该用户发了第50条的时候开始运行的爬虫，即baseId=50。

假设按每次获取10条历史数据递归，先将max_id设为baseId，获取该用户id为41－50的微博，再将max_id设为41重复循环，直到返回微博数量为1或0。这步没有问题。

获取用户最新的statuses就有些蛋疼了，since_id＝50，同样获取10条数据，返回的并不是id值为51－60的数据，而是100-91的数据。简单说就是你没法从since_id逐步更新到用户当前status，而是得一口气从用户当前status更新到上次爬虫运行时得到的最后一条status。假设你的爬虫一个月才运行一次，该用户在这期间发了2300条微博，根据限制你只能更新2000条，这其中最老的300条在你的系统内就会出现“断档”。

最后一条，以上只针对公开的api，stackoverflow上twitter API可以申请权限突破数量限制和更改排序机制，微博也应该有类似机制。

Python爬虫：如何在一个月内学会爬取大规模数

爬虫是入门Python最好的方式，没有之一。Python有很多应用的方向，比如后台开发、web开发、科学计算等等，但爬虫对于初学者而言更友好，原理简单，几行代码就能实现基本的爬虫，学习的过程更加平滑，你能体会更大的成就感。

掌握基本的爬虫后，你再去学习Python数据分析、web开发甚至机器学习，都会更得心应手。因为这个过程中，Python基本语法、库的使用，以及如何查找文档你都非常熟悉了。

对于小白来说，爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情。比如有人认为学爬虫必须精通 Python，然后哼哧哼哧系统学习 Python 的每个知识点，很久之后发现仍然爬不了数据；有的人则认为先要掌握网页的知识，遂开始 HTMLCSS，结果入了前端的坑，瘁……

但掌握正确的方法，在短时间内做到能够爬取主流网站的数据，其实非常容易实现，但建议你从一开始就要有一个具体的目标。

在目标的驱动下，你的学习才会更加精准和高效。那些所有你认为必须的前置知识，都是可以在完成目标的过程中学到的。这里给你一条平滑的、零基础快速入门的学习路径。

1.学习 Python 包并实现基本的爬虫过程

2.了解非结构化数据的存储

3.学习scrapy，搭建工程化爬虫

4.学习数据库知识，应对大规模数据存储与提取

5.掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施

6.分布式爬虫，实现大规模并发采集，提升效率

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学习 Python 包并实现基本的爬虫过程

大部分Python爬虫都是按“发送请求——获得页面——解析页面——抽取并储存内容”这样的流程来进行，这其实也是模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。

Python爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建议从requests+Xpath 开始，requests 负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。

如果你用过 BeautifulSoup，会发现 Xpath 要省事不少，一层一层检查元素代码的工作，全都省略了。这样下来基本套路都差不多，一般的静态网站根本不在话下，豆瓣、糗事百科、腾讯新闻等基本上都可以上手了。

当然如果你需要爬取异步加载的网站，可以学习浏览器抓包分析真实请求或者学习Selenium来实现自动化，这样，知乎、时光网、猫途鹰这些动态的网站也可以迎刃而解。

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了解非结构化数据的存储

爬回来的数据可以直接用文档形式存在本地，也可以存入数据库中。

开始数据量不大的时候，你可以直接通过 Python 的语法或 pandas 的方法将数据存为csv这样的文件。

当然你可能发现爬回来的数据并不是干净的，可能会有缺失、错误等等，你还需要对数据进行清洗，可以学习 pandas 包的基本用法来做数据的预处理，得到更干净的数据。

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学习 scrapy，搭建工程化的爬虫

掌握前面的技术一般量级的数据和代码基本没有问题了，但是在遇到非常复杂的情况，可能仍然会力不从心，这个时候，强大的 scrapy 框架就非常有用了。

scrapy 是一个功能非常强大的爬虫框架，它不仅能便捷地构建request，还有强大的 selector 能够方便地解析 response，然而它最让人惊喜的还是它超高的性能，让你可以将爬虫工程化、模块化。

学会 scrapy，你可以自己去搭建一些爬虫框架，你就基本具备爬虫工程师的思维了。

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学习数据库基础，应对大规模数据存储

爬回来的数据量小的时候，你可以用文档的形式来存储，一旦数据量大了，这就有点行不通了。所以掌握一种数据库是必须的，学习目前比较主流的 MongoDB 就OK。

MongoDB 可以方便你去存储一些非结构化的数据，比如各种评论的文本，图片的链接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。

因为这里要用到的数据库知识其实非常简单，主要是数据如何入库、如何进行提取，在需要的时候再学习就行。

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掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施

当然，爬虫过程中也会经历一些绝望啊，比如被网站封IP、比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。

遇到这些反爬虫的手段，当然还需要一些高级的技巧来应对，常规的比如访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等。

往往网站在高效开发和反爬虫之间会偏向前者，这也为爬虫提供了空间，掌握这些应对反爬虫的技巧，绝大部分的网站已经难不到你了。

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分布式Python爬虫，实现大规模并发采集

爬取基本数据已经不是问题了，你的瓶颈会集中到爬取海量数据的效率。这个时候，相信你会很自然地接触到一个很厉害的名字：分布式爬虫。

分布式这个东西，听起来很恐怖，但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具。

Scrapy 前面我们说过了，用于做基本的

python爬虫爬取只显示10个

一个借口几万条数据但是只返回十条_爬虫实践之爬取10000条菜谱数据

2020-12-03 06:37:24

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码龄5年

关注

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爬虫实践之XX行代码爬取10000菜谱数据

什么是爬虫

爬虫：又叫做 网络蜘蛛，是一段自动抓取互联网信息的程序，从互联网上抓取对于我们有价值的信息。

点击这里了解Python爬虫介绍

如何合法地爬虫

有些网站不允许网络爬虫，或是对可爬取的内容做了限制，一个网站的爬虫协议可通过访问该网站的robots.txt文件获得

以豆瓣网为例

访问该网址()，可了解到豆瓣的爬虫协议如下

1fe03008a450885dc6da49785543e75c.png

可以看到，豆瓣对于不同的访问者有不同的访问限制，其中对于用户名为 Wandoujia Spider的访问者，豆瓣不允许访问。

我用到的菜谱网站对爬虫无限制，所以爬虫是合法的。

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本篇特色

连续爬取10000个网页

引入第三方库

import requests #发送请求

import re #正则表达式，用于提取网页数据

import winsound #提醒程序运行结束

import time #计算程序运行时间

如果没有安装这些第三方库，可以在命令提示符中输入如下代码，进行下载

pip install requests,re,winsound,time

爬虫的三个步骤

获取要爬取的所有网页的网址

提取网页内容中的有用信息

信息导出

每个步骤对应一个函数

Step_1 获取要爬取的所有网页的网址

首先我们打开该网址，查看它的源代码

0f0eb8b89c9bf17460bca4d47f017bab.png

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网页源代码

观察发现每道菜对应的网址在这个目录下

9d729b843df3a746d70ea7af31a1d962.png

用正则表达式获得该网址，写入列表中

由于每一个网页只有十道菜，点击下一页后发现网页的变化规律为换页时网址只有数字改变

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可以看到最多有1000页，也就是有10000道菜

fb279b42fcdd3cecf7cda79ba4a8ae53.png

使用循环，将每一页的菜对应的网址都写入列表，每一次写入时写入一行列表，多次写入后，形成一个二维的列表，前两页的菜谱网址在二维列表中显示如下：

31e3755dc8b45ec6f4dac3c05f261539.png

代码如下

all_url = [] #创建一个数组用于存储网页地址

def get_all_url(n): #这个函数用于获得网页中的菜的全部网址

if(n==1):

url = ""

else:

url=''%n #%s相当于C语言中的%s，表示格式化一个对象为字符，同理%d表示格式化一个对象为整数

headers = {"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)

AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.122 Safari/537.36" }

response = requests.get(url,headers=headers) #访问网页

response.encoding = "utf-8" #设置接收编码格式

pattern = re.compile(r'a target="_blank" href="([a-zA-z]+://[^s]*)"', re.S)

#正则表达式提取网页中的网址，re.S表示在整个文本中进行匹配，如果不加re.S，将只在一行进行匹配

result = pattern.findall(response.text) #获取的网页结果存储到result里

all_url.append(result[0:10])#由于每页只有十道菜，result中只有前十条对应的是菜的网址，故我们只添加前十条

return all_url #作为返回值返回这个列表

关于headers的说明

在使用python爬虫爬取数据的时候，经常会遇到一些网站的反爬虫措施，一般就是针对于headers中的User-Agent，如果没有对headers进行设置，User-Agent会声明自己是python脚本,而如果网站有反爬虫的想法的话，必然会拒绝这样的连接。而修改headers可以将自己的爬虫脚本伪装成浏览器的正常访问，来避免这一问题。 点击这里了解详情

关于编码格式utf-8 的说明

utf-8，可以编码中文，大部分python编译器都默认编码方式为utf-8 点击这里了解详情

Step_2 提取网页中的有用信息

打开一道菜的网址，查看源代码，寻找我们需要的信息在哪里，然后用正则表达式获取，流程与上个函数获取网址相同

主辅料信息在这里

c0ddfd3110775bb8b71759f6927f26d4.png

特征信息在这里（包括做法和口味）

38c99c1a51137debcafe38ae3122e19a.png

def get_info(resp,output):

name_pattern = re.compile(r'h1(.*)/h1')# 正则表达式获取菜名信息

food_pattern = re.compile(r'span class="t"(.*)/spanspan class="a"(.*)/span/a/div')# 正则表达式获得主料信息

fixing_pattern = re.compile(r'div class="c_mtr_li"span class="t1"(.*)/spanspan class="a"(.*)/span/div') # 正则表达式获得辅料信息

fearture1_pattern = re.compile(r'div class="cpargs cpargs2"div class="i"/div(.)/div')# 正则表达式获得特征_1

fearture2_pattern = re.compile(r'div class="cpargs cpargs3"div class="i"/div(.*)/div')# 正则表达式获得特征_2

name = name_pattern.findall(resp.text) # 提取菜名信息

food = food_pattern.findall(resp.text)# 提取主料信息

fixing = fixing_pattern.findall(resp.text)#提取辅料信息

fearture1 = fearture1_pattern.findall(resp.text) #提取特征_1

fearture2 = fearture2_pattern.findall(resp.text)#提取特征_2

output.write(str(name))#将菜名写入output文件，write函数不能写int类型的参数，所以使用str()转化

output.write('t')#进入下一个单元格

output.write(str(fearture1))#将特征_1写入output文件

output.write('t')#进入下一个单元格

output.write(str(fearture2))#将特征_2写入output文件

output.write('t')#进入下一个单元格

for i in range(len(food)):

for j in range(len(food[i])):

output.write(str(food[i][j])) #写入主料

output.write('t')

if(len(food)11):

output.write('t'*2*(11-len(food))) #每道菜的主料数目不同，该行代码可使表格内容对齐

for i in range(len(fixing)):

for j in range(len(fixing[i])):

output.write(str(fixing[i][j])) #写入辅料

output.write('t')

output.write('n') #换行

Step_3 信息导出

def spider():

output = open('E:programingpython苏菜_2.xls','w',encoding='utf-8')#创建一个excel文件，编码格式为utf-8

output.write('名称t做法t特色t主料')#写入标题栏

output.write('t'*22)#使内容对齐

output.write('辅料n')#写入标题栏

for i in range(len(all_url)):

for j in range(len(all_url[i])):

url2=all_url[i][j]

response = requests.get(url2)#逐个访问网页，获得数据

response.encoding = "utf-8" #设置接收编码格式

get_info(response,output)#处理数据，提取信息

output.close()#关闭文件

主函数

time_start = time.time()#记录程序开始时间

for i in range(1,2):#逐页获取菜谱网页信息

get_all_url(i)

spider()#进行提取处理并导出

duration = 1000#提示音时长，1000毫秒 = 1秒

freq = 440 #提示音频率

time_end=time.time()#记录程序结束时间

print('totally cost',time_end-time_start)#打印程序运行时间

winsound.Beep(freq,duration*10) #响铃提示程序结束

经实验，爬取10000条代码需要用时3453秒左右

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最后获得的数据如下

97a8662cf048844850658aef841e04c3.png

写在后面

我是一个C语言上不了80的小白，全靠某度和某歌东拼西凑我的这个程序，在代码风格与写作等方面存在不可避免地会有一些错误和不足的地方，希望大家多多与我交流，多多批评指教我。

结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于Python爬数据需要多少条的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于Python爬数据需要多少条的相关内容别忘了在本站进行查找喔。