Web 抓取：从网站中自动提取数据

已发表: 2023-01-16

您是否希望充分利用互联网？想要快速轻松地查找信息？那么网络抓取工具就是您的答案！我们将了解网络抓取工具的工作原理以及如何使用它们来节省时间和精力。让我们开始吧！

1. 什么是网页抓取？

网页抓取是从网站收集数据的过程。它涉及使用软件或脚本以 HTML 或其他网络格式的形式从网站中提取数据。该技术允许用户快速、轻松地提取大量数据，可用于研究、数据分析和价格比较等各种目的。网络抓取被企业、研究人员和个人广泛使用，以深入了解网络上可用的大量数据。

2. 网页抓取的好处

Web 抓取可用于生成营销线索、比较多个零售商之间的价格、跟踪金融市场趋势以及从新闻报道中发现见解。此外，网络抓取具有成本效益和时间效率，因为它减少了数据提取过程中涉及的时间。此外，网络爬虫可以自动化，让您可以更快、更有效地收集和分析数据。使用网络抓取工具，您可以在几分钟内收集大量数据并将其导出到 CRM 或数据库以供进一步分析。

3. 不同类型的网页抓取工具

Web scrapers apis或 Web scraping 是收集数据的强大工具，但设置和运行起来可能很复杂。可以使用不同类型的网页抓取工具，每种都有自己的优点和缺点。最常见的网络抓取工具类型是基于浏览器的、基于代码的和基于云的。基于浏览器的抓取工具是最简单易学的，因为它们使用网络浏览器来自动执行任务。

基于代码的爬虫更复杂，但它们可以收集更复杂的数据并比基于浏览器的爬虫更快地处理数据。基于云的爬虫是最强大的，允许最多的定制。他们使用云平台来运行脚本并存储收集到的数据。每种类型的网络抓取工具都有其自身的优势，因此在决定哪种类型的抓取工具最适合您之前考虑您的具体需求非常重要。

4.流行的网页抓取工具

流行的网络抓取工具包括 ParseHub、Octoparse、Mozenda、dexi 品牌、Import.io、JustLikeAPI、Diffbot、JobsPikr、Zyte、SerpApi 和 TexAu。所有这些工具都提供了一种快速轻松地从网页中提取数据的方法。每个工具都有自己独特的特性和功能，使其适用于不同的用例。例如，ParseHub 是一款免费的网络抓取工具，只需单击要提取的数据，即可轻松抓取数据。

Octoparse 是一种适用于所有类型网站的网络抓取工具，提供了一种以 CSV、Excel、API 或 JSON 格式下载结果的简便方法。 WebScraper 允许您从不同类型的选择器构建站点地图，并使针对不同站点结构定制数据提取成为可能。此外，ScraperAPI 为开发人员提供了一个 API 来查询和抓取网站，而无需担心代理或 IP 块。

5. 网页抓取的挑战

网络抓取工具面临的最常见挑战之一是网页结构和内容可能复杂多变。这可能会使准确地从网站上抓取数据变得困难。此外，一些网站可能实施了机器人访问限制，例如 robots.txt 或 CAPTCHA 提示，这可以防止网络爬虫收集数据。最后，如果机器人配置不正确，它可能会向网站发送过多请求，导致爬虫被禁止。

6. 如何选择合适的网络抓取工具

一旦您对网络抓取和可用的不同类型的网络抓取工具有了基本的了解，下一步就是根据您的需要选择合适的网络抓取工具。关键是确定您需要哪些数据以及数据提取过程的复杂程度。如果您只需要从几个站点抓取简单数据，那么基本的网络抓取工具可能就足够了。但是，如果您需要来自大量站点的更复杂的数据，则可能需要高级网络抓取工具。考虑抓取的频率和需要收集多少数据也很重要。一旦确定了这些因素，您就可以选择最适合您需求的网络抓取工具。

7. 网页抓取的最佳实践

Web 抓取是收集数据的强大工具，但它也是一个需要小心完成的过程。为了从网络抓取中获得最佳结果并避免潜在问题，遵循最佳实践非常重要。 Web 抓取的一些最重要的最佳实践包括尊重网站及其用户、温和、缓存、避免高峰时间、使用 IP 轮换以及不要过于频繁地访问服务器。通过遵循这些最佳实践，网络抓取工具可以确保他们的项目顺利运行并获得所需的数据，而不会造成任何不必要的中断或损害。

8. 如何开始网页抓取

现在您已经了解网络抓取及其好处，是时候学习如何开始使用网络抓取了。并了解有关网页设计的更多信息。构建网络抓取工具时要采取的首要步骤之一是决定您要使用的技术堆栈。有几个库可用于 Python 中的网络抓取，例如 Requests、Beautiful Soup 和 Selenium。根据您需要提取的数据类型，您可以选择最适合您需要的库。

一旦你选择了你的库并设置了项目，你就可以开始编写用于获取数据的蜘蛛程序。您还需要提供您希望抓取的网站的 URL 或网址。一旦您的爬虫成功获取数据，就会以结构化格式（例如 JSON 或 CSV）找到数据，然后可以将其保存以供进一步分析。

9. 网页抓取中的法律考虑

Web 抓取是一种从 Web 收集数据的强大工具，但了解其法律含义很重要。许多网站都有禁止未经许可抓取其内容的使用条款，并且某些司法管辖区的法律明确禁止此活动。在开始网络抓取项目之前，了解所涉及的法律风险以及您可以采取的降低这些风险的步骤至关重要。这包括研究您所在司法管辖区的适用法律，了解网站的使用条款，并在必要时寻求网站所有者的书面许可。此外，请注意任何可能限制可以收集哪些数据以及如何使用这些数据的法律。遵循这些准则将有助于确保您的网络抓取项目既合法又合乎道德。

10. 成功网络爬虫的案例研究

正如我们所见，网络抓取可以成为数据提取的强大工具，但在开始网络抓取之前了解最佳实践和法律注意事项很重要。要了解成功的网络抓取项目是什么样的，我们可以求助于各个行业的案例研究。例如，Bright Data（前身为 Luminati Networks）使企业能够从多个国家/地区提取匿名网络数据，而 Apify 则被用于航班价格情报和渡轮网站抓取。 Scraping-Bot 和 Scraper API 也被用于 Python Scrapy 咨询。从这些案例研究中，我们可以看出网络抓取是一种以结构化格式提取数据并将其用于获得有意义的见解的好方法。