大数据精准获客

随着互联网的普及和发展，网上的数据量也急剧扩大，信息获取变得更加容易和流畅。如今，数据已经成为公司拓展业务，增加收入的重要手段之一。而在这个过程中，爬虫技术越来越受到人们的关注。利用爬虫技术，我们可以从网络上抓取大量的数据资源，并且进行精准和有效的分析处理，从而更好地实现大数据获客，提升业务拓展的效率和效果。本文将介绍一些爬虫技术的应用案例，并提供相应的代码说明，帮助读者更好地理解和掌握爬虫技术。

1. 爬取电商网站的产品信息

随着电商业务的不断发展，利用互联网抢购商品的趋势已经成为了常态。对于像淘宝、京东等电商网站来说，大量消费者会产生大量的数据，丰富的数据可以更好地了解消费者的情况和需求，并为企业提供更好的产品。因此，可以利用爬虫技术来自动化获取电商网站上的产品信息，比如价格、品牌、销量、用户评价、售后服务等等。下面是获取淘宝上女装信息的爬虫代码：

“`python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = “https://s.taobao.com/search?q=%E5%A5%B3%E8%A3%85&imgfile=&js=1&stats_click=search_radio_all%3A1&initiative_id=staobaoz_20220307&ie=utf8”

def get_html(url):
headers = {
“user-agent”:”Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.198 Safari/537.36″,
“referer”:”https://www.taobao.com/”,
}
html = requests.get(url, headers=headers)
html.encoding=’utf-8′
return html.text

def get_data(html):
data = []
soup = BeautifulSoup(html, ‘html.parser’)
for item in soup.find_all(‘div’, {‘class’: ‘item J_MouserOnverReq ‘}):
name = item.find(‘img’)[‘alt’]
price = item.find(‘div’, {‘class’: ‘price’}).text
if item.find(‘div’, {‘class’: ‘deal-cnt’}):
sales = item.find(‘div’, {‘class’: ‘deal-cnt’}).text
else:
sales = “”
shop = item.find(‘div’, {‘class’: ‘shop’}).text
location = item.find(‘div’, {‘class’: ‘location’}).text
link = item.find(‘a’)[‘href’]
product = {
‘name’: name.strip(),
‘price’: price.strip(),
‘sales’: sales.strip(),
‘shop’: shop.strip(),
‘location’: location.strip(),
‘link’: link.strip(),
}
data.append(product)
return data

if __name__ == ‘__main__’:
html = get_html(url)
data = get_data(html)
for item in data:
print(item)
“`

以上代码使用requests库从淘宝女装的页面获取html信息，使用BeautifulSoup解析html，并获取产品的名称、价格、销量、店铺、所在地和链接等信息。最后将获取的信息以字典的形式返回。此处只是简单的展示了如何从淘宝获取商品信息，并未对获取到的数据进行具体的分析和处理，更加细致和实际的实现需要根据具体业务需求灵活变通。

2. 爬取汽车网站上的车型数据

在汽车行业中，车型是一个重要的概念，不同的车型可以满足不同级别和需求的消费者。因此，在汽车行业大背景下，有一定的爬虫需求。例如，我们可以从汽车之家等网络平台上获取车型信息，用于市场调研和其他业务场景。下面是一个简单的爬取汽车之家车型数据的示例代码：

“`python
import requests
import json
import pandas as pd

url = ‘https://www.autohome.com.cn/grade/carhtml/Brand_28.html’

def get_html(url):
headers = {
“user-agent”:”Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64; rv:110.0) Gecko/20100101 Firefox/110.0″,
“referer”:”https://www.autohome.com.cn/”,
}
html = requests.get(url, headers=headers)
html.encoding=’gbk’
return html.text

def get_data(html):
data = []
# 获取车系数据
soup = BeautifulSoup(html, ‘html.parser’)
for dl in soup.find_all(‘dl’):
brand_name = dl.dt.div.a.text
for dd in dl.find_all(‘dd’):
car_series = dd.find_all(‘p’)[0].text
car_type = dd.find_all(‘p’)[1].text
car_price = dd.find_all(‘p’)[2].text
car = {
‘brand_name’: brand_name,
‘car_series’: car_series,
‘car_type’: car_type,
‘car_price’: car_price,
}
data.append(car)
return data

if __name__ == ‘__main__’:
html = get_html(url)
data = get_data(html)
df = pd.DataFrame(data)
print(df.head())
“`

以上代码使用requests库爬取汽车之家品牌车型的页面，再使用BeautifulSoup解析页面信息，并获取车系、车型和价格等信息，并以字典的形式返回。最后将获取的车型信息保存为DataFrame的形式，并且输出前五条数据的结果展示。

3. 爬取医疗行业的政策法规信息

随着医疗行业的发展，行业内的政策法规日新月异，不同的政策法规对于医疗企业的经营管理会产生不同的影响。因此，了解并了解行业政策法规变化的信息就非常重要。可以利用爬虫程序，针对行业政策法规信息的网站进行自动化抓取。因此，爬取法规政策网站上的政策法规信息就成为了一个比较好的案例。以下是爬取某个整合医药法规政策信息的网站的爬虫代码示例：

“`python
import requests
import json
import pandas as pd

url = ‘https://www.zhenghe.biz/api/v1/regslist?pagesize=120′

def get_html(url):
headers = {
“user-agent”:”Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64; rv:110.0) Gecko/20100101 Firefox/110.0″,
“referer”:”https://www.zhenghe.biz/”,
}
html = requests.get(url, headers=headers)
html.encoding=’utf-8’
return html.text

def get_data(html):
data = []
# 获取政策法规信息
json_data = json.loads(html)
for item in json_data[‘result’]:
law_type = item[‘Name’]
law_title = item[‘Title’]
law_link = f”https://www.zhenghe.biz/regs/{item[‘Id’]}/”
law = {
‘law_type’: law_type,
‘law_title’: law_title,
‘law_link’: law_link,
}
data.append(law)
return data

if __name__ == ‘__main__’:
html = get_html(url)
data = get_data(html)
df = pd.DataFrame(data)
print(df.head())
“`

以上代码使用requests库从某个整合医药政策法规信息的站点获取政策法规列表信息，返回的是json格式的数据。爬取json数据需要先将数据进行解析才能获取到内容。在解析json数据的过程中，可以通过分析json数据格式，获取相应的信息。最后将获取的政策法规保存为DataFrame的形式，并输出结果展示。

4. 爬取公开数据平台的数据信息

公开数据平台作为政府信息发布的重要平台之一，是掌握宏观经济、政策趋势、民生状况以及人口等众多方面数据的重要渠道。因此，通过利用爬虫技术，在公开数据平台自动化地抓取相关数据信息，可以更好地为政府管理和学术研究提供依据。以下是爬取国家统计局网站上数据的爬虫代码示例：

“`python
import requests
import pandas as pd
import re

url = ‘http://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?cn=E0103′

def get_html(url):
headers = {
“user-agent”:”Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64; rv:110.0) Gecko/20100101 Firefox/110.0″,
“referer”:”http://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?cn=E0103″,
}
html = requests.get(url, headers=headers)
html.encoding=’utf-8′
return html.text

def get_data(html):
data = []
# 获取国家每年GDP数据
content = re.findall(r'<tr class=”trow\d”>(.*?)</tr>’, html, re.S)[0]
pattern = re.compile(‘<td.*?>(.*?)</td>’)
result = re.findall(pattern, content)
year = result.pop(0)
for i in range(len(result)):
col_name = re.findall(r'<td.*?><a.*?”>(.*?)</a></td>’, html, re.S)[i]
if col_name == []:
col_name = ”
row_name = result[i]
row_value = re.findall(r'<td.*?align=”right”>(.*?)</td>’, html, re.S)[i]
gdp = {
‘year’: year,
‘col_name’: col_name,
‘row_name’: row_name,
‘row_value’: row_value,
}
data.append(gdp)
return data

if __name__ == ‘__main__’:
html = get_html(url)
data = get_data(html)
df = pd.DataFrame(data)
print(df.head())
“`

以上代码使用requests库从国家统计局网站获取GDP数据信息，我们使用正则表达式re.findall从html中提取GDP数据，使用pandas库将数据转换为数据框后输出展示。

5. 爬取新闻网站的信息数据

随着新闻越来越多的由数字方式呈现，零碎不连贯的新闻也从网络中异军突起，因此，如何快速准确了解新闻数据成为了很多媒体机构或信息分析机构所迫切需要解决的问题。爬虫技术可以帮助我们将大量的新闻数据进行整合分析。以下是爬取新浪新闻上的新闻数据的爬虫代码示例：

“`python
import requests
import pandas as pd
import json
from bs4 import BeautifulSoup

url = ‘https://news.sina.com.cn/roll/#pageid=153&lid=2509&k=&num=50&page=1′

def get_html(url):
headers = {
“user-agent”:”Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64; rv:110.0) Gecko/20100101 Firefox/110.0″,
“referer”:”https://news.sina.com.cn/”,
}
html = requests.get(url, headers=headers)
html.encoding=’utf-8’
return html.text

def get_data(html):
data = []
# 获取新闻标题、时间、链接等信息
soup = BeautifulSoup(html, ‘html.parser’)
for item in soup.find_all(‘li’):
title = item.a.text
link = item.a[‘href’]
time = item.span.text
news = {
‘title’: title.strip(),
‘link’: link.strip(),
‘time’: time.strip(),
}
data.append(news)
return data

if __name__ == ‘__main__’:
html = get_html(url)
data = get_data(html)
df = pd.DataFrame(data)
print(df.head())
“`

以上代码使用requests库从新浪网获取新闻信息，使用BeautifulSoup解析html页面，并从页面中提取新闻标题、时间、链接等信息。将获取的新闻数据保存为DataFrame的格式，并输出前五条数据展示。

添闻数据公司可以根据客户的具体需求，针对不同的行业、领域，开发并提供相应的定制爬虫服务。通过定制开发的方式，可以结合客户的实际需求，提供更加细致、高效的数据爬取、分析和处理方案。
[爬虫抓取——大数据精准获客](https://www.twsz-cq.com?title=爬虫抓取——大数据精准获客)

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