BIMBOX | 學Python=寫爬蟲？0代碼爬下95%網站的數據

你好，這里是BIMBOX，我是老孫。

前些天BOX群里一位小伙伴問我們，現在市面上有一千多塊錢的Python網絡課程，兩個月學完，能入門網絡爬蟲，大部分網站的數據都可以爬下來，這個學費值不值得？

我們看了這個問題還是挺心疼的，于是決定把一個看家的本事拿出來，讓你不用寫一行代碼，花上兩天時間學會，只用一個瀏覽器，就能爬取95%的網站數據。

先來說說用爬蟲是啥，能做什么事兒。

爬蟲英文名叫WebCrawler，是高效的信息采集利器，是自動在互聯網上摘取指定內容的工具。

簡單來說，網上有成噸的數據，如果靠人一頁一頁地翻看，一輩子也看不完。而利用一只針對特定網站、特定信息調教好的爬蟲，能幫助你短時間內快速獲取大量數據，并且按照需求進行結構化排序，方便做數據分析。

幾乎所有的網站都有數據，有的是帶數字的顯性數據，拿來就能用做數據分析；有的是文字性的隱性數據，可以直接看結構化的信息，也可以做統計數據分析。

咱們來列舉幾個場景：

你也可以爬取產業數據、融資數據和用戶數據，研究市場容量和趨勢變化。

一次和@Vctcn93聊起爬蟲，他這樣說：

有網站的地方就有數據，有數據的地方，就能用爬蟲給抓下來。除了前面說的幾個特定場景，一個對數據敏感的人應該長期鍛煉：怎樣提出一個問題，怎樣去找能夠洞悉問題的數據，以及怎樣在海量的數據中發掘出自己想要的答案。

這是大數據時代里，每一個小白觀察和理解世界的方式。

前些天我們出了一門PowerBI數據可視化分析課，教給你怎樣把表格里的數據集中到一起，彼此關聯，做出簡潔漂亮的可視化報表。

教程里面的幾個案例的數據，都是用這個技巧爬下來的，比如：

抓取招聘網站的數據，然后分析BIM的相關職位在不同地區、不同規模的企業怎樣分布？怎樣用5秒鐘找到適合自己的工作崗位？

用豆瓣電影TOP250的數據分析案例，教給你怎樣在有限的頁面里呈現更多維度的數據可視化。快速幫助別人選出一部適合自己的電影。

抓取中國各省近三年的地產行業數據，分析不同地區、不同類型的地產項目，分年、分季度的增長情況，從而看出什么地方、哪個領域發展得更好？

如果你學完了這套爬蟲課，對數據分析有進一步的興趣，可以掃碼看看我們的數據分析和可視化課程，這兩套課學下來，你就可以算是正式入門數據分析了。

這次BIMBOX出品的《0代碼網絡爬蟲課》，一共15講，我們用豆瓣、知乎、京東、招標信息網、住建部官網、Pexels圖片網站、IT桔子公司信息、族庫網、知識星球、Bilibili等網站的不同案例，給你講解了下面這些內容：

學爬蟲不等于學Python，它只是Python功能的一個分支而已。只不過在很多培訓機構的宣傳下，爬蟲成了Python的代名詞。

通過這個教程，BIMBOX想要做的，是把攔在你面前高昂的學費和對代碼的學習恐懼掃干凈，讓你花上一兩天的時間感受到數據的魅力，和自動化帶來的快樂。

看著一個網頁在屏幕上自動翻頁、滾動，幾分鐘后成千上萬行數據被抓取到一個表格里，那種快感和喜悅只有親身體會過才能知道。

《0代碼網絡爬蟲課》，秉承BIMBOX的一貫風格，課程的聲音干凈，畫面清晰，剪掉了50%的廢話和停頓，讓你學習得更輕松。

另外，我們為這門課程開設了專門的學習交流微信群，加群的方式詳見教程說明頁，初學的時候一定會遇到各種問題，我們會和其他共同學習的小伙伴等你參與探討。

如果你想花兩天時間，從數據小白到爬取數據的高手，就掃碼拿下吧。

有態度，有深度，BIMBOX，咱們下次見！

本篇文章來源于微信公眾號: BIM清流BIMBOX