目的：快速收集网站上的各种数据，整理成excel数据，以利分析。

    此处，以爬取聊城过去8年的空气质量（数据密度：每天一组数据）为例，其他地区爬取方法基本一样

语言：Python 

在http://www.tianqihoubao.com/aqi/liaocheng-202012.html 此网站上有过去8年间每天的空气质量（数据还在更新中），利用python语言的几行代码快速爬取。检查该网站的源代码，发现此数据为table格式，可以利用pandas模块的的pd.read_html()快速爬取。如果数据格式是list格式，则要用bs4和urllib定义函数来爬取。并且该网站很友好，没有反爬虫设置，无需设置UserAgent。有反爬设置，修改UserAgent等糊弄糊弄数据网站就可爬（扒^_^）取

再者，很多爬虫程序段可以搜索网上，拿来主义，加以修改一下，省了很多劲。 

代码：

import pandas as pd
dates = pd.date_range('20131028', '20210201', freq='MS').strftime('%Y%m')   # 构造出日期序列  便于之后构造url

for i in range(len(dates)):
        df = pd.read_html(f'http://www.tianqihoubao.com/aqi/liaocheng-{dates[i]}.html', encoding='gbk', header=0)[0]
        if i == 0:
                df.to_csv('历年聊城空气质量数据.csv', mode='a+', index=False,header=1)    # 写入第一个数据表，含有表头
                i += 1
        else:
                df.to_csv('历年聊城空气质量数据.csv', mode='a+', index=False, header=False)  #追加写入后续的数据（无表头）到上一步的csv数据表中

这样就能迅速得到csv格式的历年来每天的空气质量数据。

可以发现：过去8年间的PM2.5和SO₂在逐年下降,除了每年明显的季节变化（和气温大致成反比例）外。