本文目录一览：
- 1、怎么使用python爬取百度网的数据
- 2、python如何读取网页中的数据
- 3、python 怎么获取web数据
- 4、如何用python抓取js生成的数据
- 5、如何用Python爬虫抓取网页内容?
- 6、python抓取接口内容用什么方法
怎么使用python爬取百度网的数据
档案系统初期算是告一段落了，利用一点时间继续爬取POI。和领导聊聊，受益匪浅。之前我的想法是爬取一份poi数据，直接能用；而领导听了之后，觉得更好的方式是爬取多个渠道来源的POI数据，然后做一个数据比较融合（最终事情能不能成不好说，但是经过这么一回，细节技术上有所提高，宏观把控整体项目流程能力有所长进，更重要的是通过和能人交流，以更高的眼界更宏观的看待数据、应用以及问题，这就是成长）。 我之前采用的方式，可以满足需求，但是POI数据获取效率差一些（虽然已经很快，但是相比本文这种还是慢一些）、数据现势性不好，高德数据和百度数据虽然是两套，但是仅仅是坐标不同（所以显然还是一套）。所以，我加一种方式来爬取百度poi。
一 调研： 百度API提供了一个叫Place API获取poi的接口，有个城市内检索 实例为
ce/v2/search?query=银行page_size=10page_num=0scope=1region=北京output=jsonak={您的密钥}
它返回的是个json类型数据，一个区域最大返回数为400，每页最大返回数为20。显然一个城市内不管什么类别的poi，不可能只有400个，会遗漏数据，故舍去
还有一个矩形区域检索，实例为
u.com/place/v2/search?query=美食page_size=10page_num=0scope=1bounds=39.915,116.404,39.975,116.414output=jsonak={您的密钥}只要区域划分得当，这个可以使用
二 要解决的问题
1 区域划分
网上有人通过递归写代码的方式来划分，这样划分有问题，第一，划分的区域不能完全对应一个城市的市区；第二，算法设计比较麻烦。解决办法，后面详细说。
2 类别问题
百度API的接口必须要指定query的类别，那么如果类别指定不准，或者类别不全，根本无法完成爬取一个城市所有poi的任务。解决办法，说实话，这个问题在我做这件事情的时候，
十分棘手，不过我最终找到了这个网页
/index.php?title=lbscloud/poitags，一切都不是问题了
三 整体流程
1 区域划分，2km*2km的区域基本可以满足需求，获取每个区域的对角坐标（经纬度），逐行写入一个txt文本里
2 爬虫程序编写 读取1中的txt文本，逐行循环；调用百度API接口，爬取json；将爬取的数据存入数据库中； 每个类别跑一次程序
3 爬下的POI数据处理 poi显示，投影坐标转换，与地图叠加
后文将详细介绍流程
python如何读取网页中的数据
用Beautiful Soup这类解析模块：
Beautiful Soup 是用Python写的一个HTML/XML的解析器，它可以很好的处理不规范标记并生成剖析树(parse tree)；
它提供简单又常用的导航(navigating)，搜索以及修改剖析树的操作；
用urllib或者urllib2(推荐)将页面的html代码下载后，用beautifulsoup解析该html；
然后用beautifulsoup的查找模块或者正则匹配将你想获得的内容找出来，就可以进行相关处理了，例如：
from BeautifulSoup import BeautifulSoup
html = 'htmlheadtitletest/title/headbodyptest body/p/body/html'
soup = BeautifulSoup(html)
soup.contents[0].name
# u'html'
soup.comtents[0].contents[0].name
# u'head'
head = soup.comtents[0].contents[0]
head.parent.name
# u'html'
head.next
# u'titletest/title
python 怎么获取web数据
python标准库有urllib, urllib2还有三方库requests，这些都可以发送http请求，然后获得返回的内容，也就是网页内容。
如何用python抓取js生成的数据
一、查看相应的js代码，用python获取原始数据之后，模仿js编写相应的python代码。
二、通过接口api获得数据，直接使用python获取接口数据并处理。
三。终极方法。使用 Selenium和PhantomJS执行网页js代码，然后再获取数据，这种方法100%可以获取数据，确定就是速度太慢。
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抓取接口内容用什么方法
你的问题事实上包含几部分：
将 PDF 转化为纯文本格式
抽取其中部分内容
格式化写入到 excel 中
转换 PDF 有很多库可以完成，如下是通过 pdfminer 的示例：
from cStringIO import StringIO
from pdfminer.pdfinterp import PDFResourceManager, PDFPageInterpreter
from pdfminer.converter import TextConverter
from pdfminer.layout import LAParams
from pdfminer.pdfpage import PDFPage
def convert_pdf_2_text(path):
rsrcmgr = PDFResourceManager()
retstr = StringIO()
device = TextConverter(rsrcmgr, retstr, codec='utf-8', laparams=LAParams())
interpreter = PDFPageInterpreter(rsrcmgr, device)
with open(path, 'rb') as fp:
for page in PDFPage.get_pages(fp, set()):
interpreter.process_page(page)
text = retstr.getvalue()
device.close()
retstr.close()
return text
需要指出的是，pdfminer 不但可以将 PDF 转换为 text 文本，还可以转换为 HTML 等带有标签的文本。上面只是最简单的示例，如果每页有很独特的标志，你还可以按页单独处理。
