如何编写一个获取百度Place

一、使用工具：JavaConfig、百度开发者平台

二、方法步骤：

1、首先在百度地图开发者平台申请开发者密匙，申请结果如图；

2、在百度地图开发平台中找到开发-web服务API，如图；

3、在web服务API中找到Place API,并进入其页面，如图；

4、查阅页面中place检索示例，如图；

5、其中，page_size=10和page_num=0都可以替换，具体含义在place API页面有介绍；搜索结果：

6、用Python爬虫程序抓取：

三、注意事项：百度POI的提取有限制，需txt转为excel格式导入arcgis可视化

如何用爬虫爬取网页上的数据

问题一：如何将百度指数数据导出到Excel表格 复制粘提，或者截图，在excel里面在弄一下，这样就做出来了！

问题二：如何获取百度指数数据 百度指数是以百度网页搜索和百度新闻搜索为基础的免费海量数据分析服务，让您以图形的方式掌握第一手的搜索词趋势信息。

百度统计已经集成了百度指数，请点击搜索词（分搜索引擎）报告搜索词右侧的图标，再点击“百度指数”，如图所示。

注意：如果搜索词的搜索量较小，可能查看不到百度指数数据。此时点击进入百度指数，系统会提示“抱歉，没有找到与“搜索词”相关的指数信息”。

问题三：我在百度指数上搜索关键词之后，想下载有关的日搜索数据。愿意付费，请问应该如何操作？ 可以，您可以下载任何一种所能查看的报告。同时，为便于您的分析，百度统计还提供下载多种格式的报告，包括PDF、CSV、HTML和TXT。

PDF格式图文并茂，支持较大数据量，阅读时需要PDF相应软件；

CSV格式不含图片，支持较大量数据，便于后期数据处理；

HTML格式图文并茂，支持数据量较少，体积小便于下载阅读；

TXT格式不含任何图表格式，支持最大量数据。

更多问题，请到推广客户端帮助频道查询：yingxiao.baidu/support/editor/index

了解更多百度推广信息，请查看：e.baidu/

问题四：如何爬取百度指数的数据 index.baidu 百度指数数据分析，可以抓取自己想要的数据。

问题五：如何爬取百度指数的数据 index.baidu 百度指数数据分析，可以抓取自己想要的数据。

问题六：百度指数给的数据准确吗？ 小于100的数值是准确数，指数的的小是由多方面的因素决定的，指数并不能完全代表搜索数和点击数。

问题七：如何使用爬虫抓取百度指数里的搜索指数 用前嗅的ForeSpider数据采集软件，可以采集。ForeSpider爬虫支持搜索栏的检索采集，准备好要采集的关键词，配置相关的步骤，就可以采集了。

介绍一下ForeSpider爬虫软件的特性。

软件几乎可以采集互联网上所有公开的数据，通过可视化的操作流程，从建表、过滤、采集到入库一步到位。支持正则表达式操作，更有强大的面向对象的脚本语言系统。

台式机单机采集能力可达4000-8000万，日采集能力超过500万。服务器单机集群环境的采集能力可达8亿-16亿，日采集能力超过4000万。并行情况下可支撑百亿以上规模数据链接，堪与百度等搜索引擎系统媲美。

l 软件特点

一．通用性：可以抓取互联网上几乎100 %的数据

1.支持数据挖掘功能，挖掘全网数据。

2.支持用户登录。

3.支持cookie技术。

4.支持验证码识别。

5.支持HTTPS安全协议。

6.支持OAuth认证。

7.支持POST请求。

8.支持搜索栏的关键词搜索采集。

9.支持JS动态生成页面采集。

10.支持IP代理采集。

11.支持图片采集。

12.支持本地目录采集。

13.内置面向对象的脚本语言系统，配置脚本可以采集几乎100%的互联网信息。

二．高质量数据：采集+挖掘+清洗+排重一步到位

1.独立知识产权JS引擎，精准采集。

2.集成数据挖掘功能，可以精确挖掘全网关键词信息。

3.内部集成数据库，数据直接采集入库，入库前自动进行两次数据排重。

4.内部创建数据表结构，抓取数据后直接存入数据库相应字段。

5.根据dom结构自动过滤无关信息。

6.通过模板配置链接抽取和数据抽取，目标网站的所有可见内容均可采集，智能过滤无关信息。

7.采集前数据可预览采集，随时调整模板配置，提升数据精度和质量。

8.字段的数据支持多种处理方式。

9.支持正则表达式，精准处理数据。

10.支持脚本配置，精确处理字段的数据。

三．高性能：千万级的采集速度

1.C++编写的爬虫，具备绝佳采集性能。

2.支持多线程采集。

3.台式机单机采集能力可达4000-8000万，日采集能力超过500万。

4.服务器单机集群环境的采集能力可达8亿-16亿，日采集能力超过4000万。

5.并行情况下可支撑百亿以上规模数据链接，堪与百度等搜索引擎系统媲美。

6.软件性能稳健，稳定性好。

四．简易高效：节约70%的配置时间

1.完全可视化的配置界面，操作流程顺畅简易。

2.基本不需要计算机基础，代码薄弱人员也可快速上手，降低操作门槛，节省企业爬虫工程师成本。

3.过滤采集入库一步到位，集成表结构配置、链接过滤、字段取值、采集预览、数据入库。

4.数据智能排重。

5.内置浏览器，字段取值直接在浏览器上可视化定位。

五． 数据管理：多次排重

1. 内置数据库，数据采集完毕直接存储入库。

2. 在软件内部创建数据表和数据字段，直接关联数据库。

3. 采集数据时配置数据模板，网页数据直接存入对应数据表的相应字段。

4. 正式采集之前预览采集结果，有问题及时修正配置。

5. 数据表可导出为csv格式，在Excel工作表中浏览。

6. 数据可智能排除，二次清洗过滤。

六． 智能：智能模拟用户和浏览器行为

1.智能模拟浏览器和用户行为，突破反爬虫限制。

2.自动抓取网页的各类参数和下载过程的各类参数。

3.支持动态IP代理加速，智能过滤无效IP代理，提升代理的利用效率和采集质量。

4.支持动态调整数据抓取策略，多种策略让您的数据无需重采，不再担心漏采，数据采集更智能。

5.自动定时采集。

6.设置采集任务条数，自......>>

问题八：百度指数怎么输入关键字结果都是无相关数据 百度指数搜索没有结果和相关指数，并不是代表这个词没有用户搜索，只是一些冷门词或者太长的长尾词，而长尾词搜索的都是比较精准的词，促进转化。还是要看某一个词的搜索结果。

问题九：怎样用百度指数查数据？ 百度指数能够告诉用户：某个关键词在百度的搜索规模有多大，一段时间内的涨跌态势以及相关的新闻舆论变化，关注这些词的网民是什么样的，分布在哪里，同时还搜了哪些相关的词，帮助用户优化数字营销活动方案。

目前百度指数的主要功能模块有：基于单个词的趋势研究、需求图谱、舆情管家、人群画像；基于行业的整体趋势、地域分布、人群属性、搜索时间特征。

目录

1百度指数简介

2百度指数的特色功能

? 趋势研究――独家引入无线数据

? 需求图谱――直接表达网民需求

? 舆情管家――媒体资源一网打尽

? 人群画像――立体展现

3如何使用百度指数

4相关名词解释

5百度指数大事记

1百度指数简介

编福

百度指数是以百度海量网民行为数据为基础的数据分享平台，是当前互联网乃至整个数据时代最重要的统计分析平台之一，自发布之日便成为众多企业营销决策的重要依据。百度指数能够告诉用户：某个关键词在百度的搜索规模有多大，一段时间内的涨跌态势以及相关的新闻舆论变化，关注这些词的网民是什么样的，分布在哪里，同时还搜了哪些相关的词，帮助用户优化数字营销活动方案。

百度指数的理想是“让每个人都成为数据科学家”。对个人而言，大到置业时机、报考学校、入职企业发展趋势，小到约会、旅游目的地选择，百度指数可以助其实现“智赢人生”；对于企业而言，竞品追踪、受众分析、传播效果，均以科学图标全景呈现，“智胜市场”变得轻松简单。大数据驱动每个人的发展，而百度倡导数据决策的生活方式，正是为了让更多人意识到数据的价值。

2百度指数的特色功能

编辑

趋势研究――独家引入无线数据

PC趋势积累了2006年6月至今的数据，移动趋势展现了从2011年1月至今的数据。

用户不仅可以可以查看最近7天、最近30天的单日指数，还可以自定义时间查询。

需求图谱――直接表达网民需求

每一个用户在百度的检索行为都是主动意愿的展示，每一次的检索行为都可能成为该消费者消费意愿的表达，百度指数的需求图谱基于语义挖掘技术，向用户呈现关键词隐藏的关注焦点、消费欲望。

举一个例子，如果你搜索的是一个品牌名（例如京东），“需求分布”工具能显示用户对该网站的形象认知形象分布，了解用户经常把哪些词语与该品牌联系起来，对产品分析与营销具有较大帮助，而不仅仅是当年的那个SEO工具。

问题十：百度指数工具能查出什么数据来？？ 能查出关键词是否有指数，一般指数高了就代表搜索量大，但是指数低了也并不代表搜索量小

如果用python爬百度搜索的统计数据

用爬虫框架Scrapy， 三步

定义item类

开发spider类

开发pipeline

如果你想要更透的信息，你可以参考《疯狂python讲义》

xhr如何获取百度百科的内容

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

word='爬虫'

url='https://www.baidu.com/s?ie=utf-8&cl=2&rtt=1&bsst=1&tn=news&word=%s'%word

headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1 Win64 x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.77 Safari/537.36'}

req=requests.get(url,headers=headers)

soup=BeautifulSoup(req.content,'lxml')

text=soup.select('div[id="header_top_bar"] span')

print(text[0].text)

最近遇到这样一个需求：当用户输入一个词语时，返回这个词语的解释

我的第一个想法是做一个数据库，把常用的词语和词语的解释放到数据库里面，当用户查询时直接读取数据库结果

但是自己又没有心思做这样一个数据库，于是就想到了百度百科这么一个现成的 “数据库”

下面我们就通过 urllib 和 xpath 来获取百度百科的内容

1、爬取百度百科

百度百科是一个静态网页，爬取起来很简单，而且请求参数可以直接放在 URL 里面，例如：

可以说是十分方便，也不多说，直接放代码，有不明白的地方可以看看注释：

如果对于 urllib 的使用不太清楚，可以参考 爬虫系列(三) urllib的基本使用

如果对于 xpath 的使用不太清楚，可以参考 爬虫系列(九) xpath的基本使用

import urllib.request

import urllib.parse

from lxml import etree

def query(content):

# 请求地址

url = 'https://baike.baidu.com/item/' + urllib.parse.quote(content)

# 请求头部

headers = {

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36'

}

# 利用请求地址和请求头部构造请求对象

req = urllib.request.Request(url=url, headers=headers, method='GET')

# 发送请求，获得响应

response = urllib.request.urlopen(req)

# 读取响应，获得文本

text = response.read().decode('utf-8')

# 构造 _Element 对象

html = etree.HTML(text)

# 使用 xpath 匹配数据，得到匹配字符串列表

sen_list = html.xpath('//div[contains(@class,"lemma-summary") or contains(@class,"lemmaWgt-lemmaSummary")]//text()')

# 过滤数据，去掉空白

sen_list_after_filter = [item.strip(' ') for item in sen_list]

# 将字符串列表连成字符串并返回

return ''.join(sen_list_after_filter)

if __name__ == '__main__':

while (True):

content = input('查询词语：')

result = query(content)

print("查询结果：%s" % result)

效果演示：

2、爬取维基百科

上面的确是可以解决一些问题，但是如果用户查询为英文怎么办？我们知道，百度百科一般极少收录英文词条

类似的，很容易想到爬取维基百科，思路也和爬取百度百科一样，只需处理一下请求地址和返回结果就好

下面也是直接放上代码，有不明白的地方可以看看注释：

from lxml import etree

import urllib.request

import urllib.parse

def query(content):

# 请求地址

url = 'https://en.wikipedia.org/wiki/' + content

# 请求头部

headers = {

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36'

}

# 利用请求地址和请求头部构造请求对象

req = urllib.request.Request(url=url, headers=headers, method='GET')

# 发送请求，获得响应

response = urllib.request.urlopen(req)

# 读取响应，获得文本

text = response.read().decode('utf-8')

# 构造 _Element 对象

html = etree.HTML(text)

# 使用 xpath 匹配数据，得到

下所有的子节点对象

obj_list = html.xpath('//div[@]/*')

# 在所有的子节点对象中获取有用的

节点对象

for i in range(0,len(obj_list)):

if 'p' == obj_list[i].tag:

start = i

break

for i in range(start,len(obj_list)):

if 'p' != obj_list[i].tag:

end = i

break

p_list = obj_list[start:end]

# 使用 xpath 匹配数据，得到

下所有的文本节点对象

sen_list_list = [obj.xpath('.//text()') for obj in p_list]

# 将文本节点对象转化为字符串列表

sen_list = [sen.encode('utf-8').decode() for sen_list in sen_list_list for sen in sen_list]

# 过滤数据，去掉空白

sen_list_after_filter = [item.strip(' ') for item in sen_list]

# 将字符串列表连成字符串并返回

return ''.join(sen_list_after_filter)

if __name__ == '__main__':

while (True):

content = input('Word: ')

result = query(content)

print("Result: %s" % result)

以上就是关于如何编写一个获取百度Place API里面POI数据的爬虫全部的内容，如果了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！