了解网络抓取

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了解网络抓取

发布于2024-11-19

understanding web scraping

网络抓取是使用机器人从网站提取数据的过程，它涉及通过以编程方式检查所需的特定信息来从网页获取内容，其中可能包括文本、图片、价格、网址和标题。

笔记
网络抓取必须负责任地进行，尊重服务条款和法律准则，因为某些网站限制数据提取。

网页抓取的应用

电子商务 - 监控竞争对手之间的价格趋势和产品可用性
市场研究 – 通过收集客户评论和行为模式进行研究
潜在客户生成 - 这涉及从某些目录中提取数据以构建目标外展列表
新闻和金融数据 – 收集最新新闻、金融市场趋势，以形成金融见解。
学术研究 – 收集数据进行分析研究

网页抓取工具
网络爬虫工具有助于更轻松地从网站收集信息，并且通常会自动执行数据提取过程。

工具	描述	应用	最适合
美丽汤	用于解析 HTML 和 XML 的 Python 库	从静态网页中提取内容，例如HTML标签和结构化数据表	不需要浏览器交互的项目
硒	与动态网站交互、填写表单、单击按钮和处理 javas cript 内容的浏览器自动化工具。	从需要用户交互的网站中提取内容抓取java脚本生成的内容	提供无限滚动的复杂动态页面
Scrapy	专门为网页抓取而设计的基于 Python 的开源框架	大规模抓取项目和数据管道	抓取多个页面，从大型网站创建数据集并抓取结构化数据
八进制解析	具有拖放界面的无代码工具，用于构建抓取工作流程	为没有编程技能的用户收集数据，特别是有职位列表或社交媒体简介的网页。	通过无代码工作流程快速收集数据
ParseHub	一种视觉提取工具，用于使用人工智能从动态网站中进行抓取，以理解和收集复杂布局中的数据	从基于 AJAX 的网站、仪表板和交互式图表中抓取数据	想要从复杂的、大量 JavaScript 的网站中抓取数据的非技术用户。
傀儡师	一个 Node.js 库，提供高级 API 来通过 DevTools 协议控制 chrome	捕获和抓取动态 java 脚本内容、截图、生成 PDF 和自动浏览器测试	大量使用 Java 脚本的网站，尤其是需要服务器端数据提取时
Apify	基于云的抓取平台，具有广泛的现成抓取工具库，并支持自定义脚本。	收集大型数据集或从多个来源进行废弃	需要扩展和自动化的企业级网络抓取任务

如果需要，您可以在一个项目中组合多个工具

版本声明本文转载于：https://dev.to/kiregi_paul/understanding-web-scraping-l0a?1如有侵犯，请联系[email protected]删除

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