Python網絡爬蟲獲取數據有哪幾種方式？

目前的互聯網已經邁入大數據時代，通過對海量的數據進行分析，能夠產生極大的商業(yè)價值。如果我們需要大量數據，有哪些獲取數據的方式呢？常用的方式主要有以下幾種。

企業(yè)在生產運營中會產生與自身業(yè)務相關的大量數據，例如：百度搜索指數、騰訊公司業(yè)績數據、阿里巴巴集團財務及運營數據、新浪微博微指數等。

大型互聯網公司擁有海量用戶，有天然的數據積累優(yōu)勢，還有一些有數據意識的中小型企業(yè)，也開始積累自己的數據。

數據平臺是以數據交易為主營業(yè)務的平臺，例如：數據堂、國云數據市場、貴陽大數據交易所等數據平臺。

在各個數據交易平臺上購買各行各業(yè)各種類型的數據，根據數據信息、獲取難易程度的不同，價格也會有所不同。

政府和機構也會發(fā)布一些公開數據，成為業(yè)內權威信息的來源。例如：中華人民共和國國家統(tǒng)計局數據、中國人民銀行調查統(tǒng)計、世界銀行公開數據、聯合國數據、納斯達克、新浪財經美股實時行情等。

這些數據通常都是各地政府統(tǒng)計上報，或者是由行業(yè)內專業(yè)的網站、機構等提供。

數據管理咨詢公司為了提供專業(yè)的咨詢服務，會收集和提供與特定業(yè)務相關的數據做為支撐。這些管理咨詢公司數量眾多，例如，麥肯錫、埃森哲、尼爾森、艾瑞咨詢等。

通常這樣的公司都有很龐大的數據團隊，一般通過市場調研、問卷調查、固定的樣本檢測、與各行各業(yè)的其他公司合作、專家對話來獲取數據，并根據客戶需求制定商業(yè)解決方案。

如果數據市場上沒有需要的數據，或者價格太高不愿意購買，那么可以利用爬蟲技術，抓取網站上的數據。

無論是搜索引擎，還是個人或單位獲取目標數據，都需要從公開網站上爬取大量數據，在此需求下，爬蟲技術應運而生，并迅速發(fā)展成為一門成熟的技術。




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