Web 抓取：從網站中自動提取數據

已發表: 2023-01-16

您是否希望充分利用互聯網？想要快速輕鬆地查找信息？那麼網絡抓取工具就是您的答案！我們將了解網絡抓取工具的工作原理以及如何使用它們來節省時間和精力。讓我們開始吧！

1. 什麼是網頁抓取？

網頁抓取是從網站收集數據的過程。它涉及使用軟件或腳本以 HTML 或其他網絡格式的形式從網站中提取數據。該技術允許用戶快速、輕鬆地提取大量數據，可用於研究、數據分析和價格比較等各種目的。網絡抓取被企業、研究人員和個人廣泛使用，以深入了解網絡上可用的大量數據。

2. 網頁抓取的好處

Web 抓取可用於生成營銷線索、比較多個零售商之間的價格、跟踪金融市場趨勢以及從新聞報導中發現見解。此外，網絡抓取具有成本效益和時間效率，因為它減少了數據提取過程中涉及的時間。此外，網絡爬蟲可以自動化，讓您可以更快、更有效地收集和分析數據。使用網絡抓取工具，您可以在幾分鐘內收集大量數據並將其導出到 CRM 或數據庫以供進一步分析。

3. 不同類型的網頁抓取工具

Web scrapers apis或 Web scraping 是收集數據的強大工具，但設置和運行起來可能很複雜。可以使用不同類型的網頁抓取工具，每種都有自己的優點和缺點。最常見的網絡抓取工具類型是基於瀏覽器的、基於代碼的和基於雲的。基於瀏覽器的抓取工具是最簡單易學的，因為它們使用網絡瀏覽器來自動執行任務。

基於代碼的爬蟲更複雜，但它們可以收集更複雜的數據並比基於瀏覽器的爬蟲更快地處理數據。基於雲的爬蟲是最強大的，允許最多的定制。他們使用雲平台來運行腳本並存儲收集到的數據。每種類型的網絡抓取工具都有其自身的優勢，因此在決定哪種類型的抓取工具最適合您之前考慮您的具體需求非常重要。

4.流行的網頁抓取工具

流行的網絡抓取工具包括 ParseHub、Octoparse、Mozenda、dexi 品牌、Import.io、JustLikeAPI、Diffbot、JobsPikr、Zyte、SerpApi 和 TexAu。所有這些工具都提供了一種快速輕鬆地從網頁中提取數據的方法。每個工具都有自己獨特的特性和功能，使其適用於不同的用例。例如，ParseHub 是一款免費的網絡抓取工具，只需單擊要提取的數據，即可輕鬆抓取數據。

Octoparse 是一種適用於所有類型網站的網絡抓取工具，提供了一種以 CSV、Excel、API 或 JSON 格式下載結果的簡便方法。 WebScraper 允許您從不同類型的選擇器構建站點地圖，並使針對不同站點結構定制數據提取成為可能。此外，ScraperAPI 為開發人員提供了一個 API 來查詢和抓取網站，而無需擔心代理或 IP 塊。

5. 網頁抓取的挑戰

網絡抓取工具面臨的最常見挑戰之一是網頁結構和內容可能複雜多變。這可能會使準確地從網站上抓取數據變得困難。此外，一些網站可能實施了機器人訪問限制，例如 robots.txt 或 CAPTCHA 提示，這可以防止網絡爬蟲收集數據。最後，如果機器人配置不正確，它可能會向網站發送過多請求，導致爬蟲被禁止。

6. 如何選擇合適的網絡抓取工具

一旦您對網絡抓取和可用的不同類型的網絡抓取工具有了基本的了解，下一步就是根據您的需要選擇合適的網絡抓取工具。關鍵是確定您需要哪些數據以及數據提取過程的複雜程度。如果您只需要從幾個站點抓取簡單數據，那麼基本的網絡抓取工具可能就足夠了。但是，如果您需要來自大量站點的更複雜的數據，則可能需要高級網絡抓取工具。考慮抓取的頻率和需要收集多少數據也很重要。一旦確定了這些因素，您就可以選擇最適合您需求的網絡抓取工具。

7. 網頁抓取的最佳實踐

Web 抓取是收集數據的強大工具，但它也是一個需要小心完成的過程。為了從網絡抓取中獲得最佳結果並避免潛在問題，遵循最佳實踐非常重要。 Web 抓取的一些最重要的最佳實踐包括尊重網站及其用戶、溫和、緩存、避免高峰時間、使用 IP 輪換以及不要過於頻繁地訪問服務器。通過遵循這些最佳實踐，網絡抓取工具可以確保他們的項目順利運行並獲得所需的數據，而不會造成任何不必要的中斷或損害。

8. 如何開始網頁抓取

現在您已經了解網絡抓取及其好處，是時候學習如何開始使用網絡抓取了。並了解有關網頁設計的更多信息。構建網絡抓取工具時要採取的首要步驟之一是決定您要使用的技術堆棧。有幾個庫可用於 Python 中的網絡抓取，例如 Requests、Beautiful Soup 和 Selenium。根據您需要提取的數據類型，您可以選擇最適合您需要的庫。

一旦你選擇了你的庫並設置了項目，你就可以開始編寫用於獲取數據的蜘蛛程序。您還需要提供您希望抓取的網站的 URL 或網址。一旦您的爬蟲成功獲取數據，就會以結構化格式（例如 JSON 或 CSV）找到數據，然後可以將其保存以供進一步分析。

9. 網頁抓取中的法律考慮

Web 抓取是一種從 Web 收集數據的強大工具，但了解其法律含義很重要。許多網站都有禁止未經許可抓取其內容的使用條款，並且某些司法管轄區的法律明確禁止此活動。在開始網絡抓取項目之前，了解所涉及的法律風險以及您可以採取的降低這些風險的步驟至關重要。這包括研究您所在司法管轄區的適用法律，了解網站的使用條款，並在必要時尋求網站所有者的書面許可。此外，請注意任何可能限制可以收集哪些數據以及如何使用這些數據的法律。遵循這些準則將有助於確保您的網絡抓取項目既合法又合乎道德。

10. 成功網絡爬蟲的案例研究

正如我們所見，網絡抓取可以成為數據提取的強大工具，但在開始網絡抓取之前了解最佳實踐和法律注意事項很重要。要了解成功的網絡抓取項目是什麼樣的，我們可以求助於各個行業的案例研究。例如，Bright Data（前身為 Luminati Networks）使企業能夠從多個國家/地區提取匿名網絡數據，而 Apify 則被用於航班價格情報和渡輪網站抓取。 Scraping-Bot 和 Scraper API 也被用於 Python Scrapy 諮詢。從這些案例研究中，我們可以看出網絡抓取是一種以結構化格式提取數據並將其用於獲得有意義的見解的好方法。