这里简单介绍一下吧，以抓取网站静态、动态2种数据为例，实验环境win10 python3.6 pycharm5.0，主要内容如下：抓取网站静态数据（数据在网页源码中）：以糗事百科网站数据为例1.这里假设我们抓取的数据如下，主要包括用户昵称、内容、好笑数和评论数这4个字段，如下：对应的网页源码如下，包含我们所需要的数据：2.对应网页结构，主要代码如下，很简单，主要用到requests BeautifulSoup，其中requests用于请求页面，BeautifulSoup用于解析页面：程序运行截图如下，已经成功爬取到数据：抓取网站动态数据（数据不在网页源码中，json等文件中）：以人人贷网站数据为例1.这里假设我们爬取的是债券数据，主要包括年利率、借款标题、期限、金额和进度这5个字段信息，截图如下：打开网页源码中，可以发现数据不在网页源码中，按F12抓包分析时，才发现在一个json文件中，如下：2.获取到json文件的url后，我们就可以爬取对应数据了，这里使用的包与上面类似，因为是json文件，所以用了json这个包（解析json），主要内容如下：程序运行截图如下，已经成功抓取到数据：至此，这里就介绍完了这2种数据的抓取，包括静态数据和动态数据。
如何学习网站数据分析？
首先，数据分析这个行业很火，大数据，人工智能等都有用到数据分析的地方。1. 要学习数据分析必须要对这个有足够的兴趣，说实话数据分析光那些枯燥的数学公式就够你头疼的，如果没有很浓厚的兴趣，估计在学习的过程中很难坚持下来。2.最好有一定的基础知识储备，如果你学过数学统计，对置信区间，相关性，总体和样本，概率分布等这些概念都熟悉的话，数据分析学起来你会感觉游刃有余3.收集一些数据集，公开数据信息的网站有很多，你可以去自由下载。
比如中国统计信息网：国家统计局的官方网站，汇集了海量的全国各级政府各年度的国民经济和社会发展统计信息4.如果你是自学的话，要有好的学习网站，可以去中国商业智能网站看看，里面有许多数据分析的案例以及相关资讯，可以自由下载里面的文档。5.如果数据分析的方法思路都学习清楚之后，就是怎么实现了，你需要学习一门编程语言来把你的数据集分析成你想要的样子，python挺火的，建议去学习下。
网站数据分析的内容有哪些？
网站数据分析包括哪些方面一.流量统计是基础的数据统计 网站的统计工具可以让我们了解基本流量信息，包括独立访问者、访问停留时间、页面停留时间、访问率等;实时了解网站的变化趋势，了解有效覆盖人群的规模，了解推广的目标人群，在哪个页面，哪个频道。 1.了解网站的目标人群特征，为产品设计提供重要依据 2.了解网站关注行业用户量的潜在规模 3.与行业平均指标做对比，作为评估自身网站发展的指标 4.分析网站与竞争对手之间的用户重合度 5.分析自身网站内部各栏目间的用户重合度 根据网站的大致需求，相关网站“数据统计”的基本分析应具有： A.访问人次，即网站的访问人次，通常以日访问人次统计，此指标不排除同一访客同一天访问多次。
B.访问总页面数，即访问者在站点上浏览的总页面数，通常以日统计。 C.独立访客，也称独立IP，指访问站点的独立访客，通常以日访问人次统计，每台独立上网电脑被视为一个独立访问者。同一电脑多人使用时，不重复计算，仍视作一个独立访问者。 D.人均停留时间，即访问者在网站停留的时间 计算公式：人均停留时间=访问人次停留时间/访问人次。
指“独立访问者”平均每次访问某一网站的停留时间。也就是说一个周期内，从开始访问这个网站到结束访问这个网站所停留的时间。 E.人均访问页数(PV值)，即访问者平均访问页面数， 计算公式：PV值=访问总页面数/访问人次。这项指标同样重要，访问者平均访问页数越多，越能实现网站的目的指向。 F.跳出率，即访问者到达站点后浏览页数仅有的一页的比率。
G.新访客，即访问站点的访问者是否第一次登录站点，该指标从一侧面反应平台的人气程度和知名度，通常以日为单位进行统计。每日新访客人数越多，说明人气越高，影响度也越来越高。 H.回访者，即访问站点的访问者超过一次以上登录站点，该指标从一侧面反应访问者对站点的接受程度，通常以日为单位进行统计，回访人数越多，说明站点被接受的程度越高，而通常，网站的潜在客户行为，就是在回访者中实现，如注册、购物、消费等。
I.每个独立访问者访问频次：一个周期内独立访问者的平均访问次数。二.关键字数据收集 包括两方面： 客户通过哪些关键字到达网站 客户在网站搜索哪些关键字—精确地跟踪有哪些关键字产生了销售额或销售机会三 .网站专题及营销方式的效果统计 精确地跟踪有哪些专题产生了销售额或销售机会，跟踪由专题转换为销售的点击次数 帮助我们评估网站页面格局的合理性 跟踪销售额和销售机会。
如何用python爬取网站数据？
这里简单介绍一下吧，以抓取网站静态、动态2种数据为例，实验环境win10 python3.6 pycharm5.0，主要内容如下：抓取网站静态数据（数据在网页源码中）：以糗事百科网站数据为例1.这里假设我们抓取的数据如下，主要包括用户昵称、内容、好笑数和评论数这4个字段，如下：对应的网页源码如下，包含我们所需要的数据：2.对应网页结构，主要代码如下，很简单，主要用到requests BeautifulSoup，其中requests用于请求页面，BeautifulSoup用于解析页面：程序运行截图如下，已经成功爬取到数据：抓取网站动态数据（数据不在网页源码中，json等文件中）：以人人贷网站数据为例1.这里假设我们爬取的是债券数据，主要包括年利率、借款标题、期限、金额和进度这5个字段信息，截图如下：打开网页源码中，可以发现数据不在网页源码中，按F12抓包分析时，才发现在一个json文件中，如下：2.获取到json文件的url后，我们就可以爬取对应数据了，这里使用的包与上面类似，因为是json文件，所以还用了json这个包（解析json），主要内容如下：程序运行截图如下，已经成功抓取到数据：至此，这里就介绍完了这2种数据的抓取，包括静态数据和动态数据。
总的来说，这2个示例不难，都是入门级别的爬虫，网页结构也比较简单，最重要的还是要会进行抓包分析，对页面进行分析提取，后期熟悉后，可以借助scrapy这个框架进行数据的爬取，可以更方便一些，效率更高，当然，如果爬取的页面比较复杂，像验证码、加密等，这时候就需要认真分析了，网上也有一些教程可供参考，感兴趣的可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。
有没有能查询各种数据的网站啊，有何分享？
废话不多说，直接上干货！之前也写过类似的文章和问答，先把链接放上来。第一个，https://www.toutiao.com/i6657881330291835403/ 第二个，https://www.wukong.com/question/6460099185331929357/?origin_source=user_profile_answer_tab 第三个，https://www.wukong.com/question/6514922945222017284/ 不是太想占篇幅说了，直接列出名字，想看就点上面链接看。
企鹅智库易观智库艾瑞咨询IT桔子阿里研究院36Kr研究院艾媒网Useit知识库京东大数据研究院百度指数中国国家数据百度流量研究院阿里指数世界银行数据企业风讯talkingdata神策数据谷歌趋势万得wind行业数据库国家统计局中国产业信息网google分析世界经济论坛世界银行然后，下面是后来我发现又总结的数据网站，都列出来。
1.Android排名网址：https://www.qimai.cn/rank 七麦数据下的APP榜单排名，回合主流的应用平台数据，想要安卓平台下载量的可以直接去看。顺带说一句，七麦数据也有ios的下载排名。2.禅大师网址：https://www.chandashi.com/ 有榜单，有工具，互联网人可以去找数据。
3.淘宝排行榜网址：https://top.taobao.com/ 淘宝排行榜是对淘宝近百万店铺前500名排名以及对商品性价比排行的一种导航。4.爱站网站长都知道爱站网是干啥的，不细说了。网址：http://www.aizhan.com/ 5.新榜网址：https://www.newrank.cn/自媒体人肯定知道的排行榜集合，优秀。
6.199it网址：http://www.199it.com/ 搞互联网数据的。7.cnnic网址：http://www.cnnic.net.cn/ 互联网类数据和行业报告还是有点的。8.腾讯大数据网址：https://data.qq.com/reports 企鹅家的，有点行业报告什么的。9. 360互联网安全中心网址：https://zt.360.cn/report/ 基本上数据和行业报告都是和安全有关的。
10.微博的微报告网址：https://data.weibo.com/report/report 如果觉得纳兰说得有点意思，请关注！谢谢！作者简介：纳兰说数码，工科毕业，爱玩爱搞机，也深爱写作。关注我，咱们一起聊点有趣的数码产品或者超酷有用的APP。专业建站，专业APP/网站/小程序制作，专业SEO。
