怎么使用python爬取百度网的数据

档案系统初期算是告一段落了，利用一点时间继续爬取POI。和领导聊聊，受益匪浅。之前我的想法是爬取一份poi数据，直接能用；而领导听了之后，觉得更好的方式是爬取多个渠道来源的POI数据，然后做一个数据比较融合（最终事情能不能成不好说，但是经过这么一回，细节技术上有所提高，宏观把控整体项目流程能力有所长进，更重要的是通过和能人交流，以更高的眼界更宏观的看待数据、应用以及问题，这就是成长）。 我之前采用的方式，可以满足需求，但是POI数据获取效率差一些（虽然已经很快，但是相比本文这种还是慢一些）、数据现势性不好，高德数据和百度数据虽然是两套，但是仅仅是坐标不同（所以显然还是一套）。所以，我加一种方式来爬取百度poi。
一 调研： 百度API提供了一个叫Place API获取poi的接口，有个城市内检索 实例为

ce/v2/search?query=银行&page_size=10&page_num=0&scope=1®ion=北京&output=json&ak={您的密钥}
它返回的是个json类型数据，一个区域最大返回数为400，每页最大返回数为20。显然一个城市内不管什么类别的poi，不可能只有400个，会遗漏数据，故舍去

还有一个矩形区域检索，实例为
u.com/place/v2/search?query=美食&page_size=10&page_num=0&scope=1&bounds=39.915,116.404,39.975,116.414&output=json&ak={您的密钥}只要区域划分得当，这个可以使用
二 要解决的问题
1 区域划分
网上有人通过递归写代码的方式来划分，这样划分有问题，第一，划分的区域不能完全对应一个城市的市区；第二，算法设计比较麻烦。解决办法，后面详细说。
2 类别问题
百度API的接口必须要指定query的类别，那么如果类别指定不准，或者类别不全，根本无法完成爬取一个城市所有poi的任务。解决办法，说实话，这个问题在我做这件事情的时候，
十分棘手，不过我最终找到了这个网页
/index.php?title=lbscloud/poitags，一切都不是问题了
三 整体流程
1 区域划分，2km*2km的区域基本可以满足需求，获取每个区域的对角坐标（经纬度），逐行写入一个txt文本里
2 爬虫程序编写 读取1中的txt文本，逐行循环；调用百度API接口，爬取json；将爬取的数据存入数据库中； 每个类别跑一次程序
3 爬下的POI数据处理 poi显示，投影坐标转换，与地图叠加

后文将详细介绍流程

Python使用Tensorflow读取CSV数据训练DNN深度学习模型

对于技术小白来说，想用pyrton爬虫还是比较困难的，需要长时间的学习。可以借助采集工具快速掌握网页端数据的采集。