网页抓取问题

网络抓取几乎就像是一种超能力,但它也有自己的一系列问题。 

如果存在影响您数据提取过程的挑战……好吧,您并不孤单。我也经历过,我也了解您。

在本指南中,我们将探讨最常见的网页抓取问题以及如何有效地解决这些问题。从 HTML 结构问题到反抓取措施,您将了解如何解决这些问题并提高您的网页抓取技能。 

那你呢?你是否面临过我们将在本文中探讨的一些挑战?

欢迎在评论中分享!

解决网络抓取挑战:是的,还有希望,孩子们。

网络抓取是从网站提取数据的过程,它是一种非常有用的技术(尽管您可能已经知道这一点)。但是,它存在一些技术问题,可能会影响所收集数据的质量。 

就像寻找黄金的矿工一样,您需要一些策略来找到宝藏。 

继续阅读以了解如何应对挑战,从而提高您的抓取技术。

问题 #1:HTML 结构缺陷和数据缺失

网站页面的 HTML 结构不同,可能会导致抓取工具失败或提供不完整的数据。这会妨碍以正确的方式识别和检索信息。

而且随着如此多的 AI 无代码工具即将把每个网页设计师变成大脑超级天才,我猜我们将会看到越来越多的 HTML 不连贯性。

解决方案:

– 对列表中不存在某些元素的情况添加错误检查。

– 使用像 XPath 或正则表达式这样的松散选择器。

– 创建可用于处理不同网站结构的功能。

问题 #2:动态内容加载

大多数现代网站都是借助 JavaScript、AJAX 和单页应用程序 (SPA) 技术构建的,这样无需重新加载整个页面即可加载内容。你知道这对传统抓取工具来说是一个问题吗?

解决方案:

– 使用无头浏览器(例如 Puppeteer 或 Selenium)来模拟用户与网站的交互。

– 使用等待时间来加载动态内容。

– 轮询或使用 WebSocket 进行实时更新。

问题 #3:防爬虫措施

网站尝试通过多种方式控制自动访问,包括 IP 阻止、速率限制、用户代理检测和 CAPTCHA。这些方式可以极大地影响网络爬虫,我相信您一定遇到过其中一些。

解决方案:

– 在请求之间添加一些时间间隔,使其看起来像是人类在发出请求

– 使用不同的IP地址或代理,以防止被阻止。

– 使用用户代理旋转使浏览器看起来像不同的浏览器

– 使用 CAPTCHA 解决服务或想出避免 CAPTCHA 的方法。

问题 #4:网站结构变化

网站更新和重新设计会改变网站的 HTML 结构,这会影响依赖某些选择器获取数据的抓取工具。 

为什么他们不像我一样偶尔更新一下网站呢?提醒自己:多多改进网站,用户会感激的,一定要保持良好的用户体验(稍后再回来查看!)。

解决方案:

– 使用数据属性或语义标签选择元素,因为它们更可靠

– 进行定期检查以识别并应对环境变化。

– 开发一套有助于识别刮擦失败的测试系统。

– 建议使用机器学习来自动调整选择器。

问题 #5:可扩展性和性能

从多个网站收集大量数据是一个缓慢且耗费资源的过程,可能会导致性能问题。更不用说事情也会变得非常棘手。我们非常了解这一点,对吧?

解决方案:

– 使用并行抓取来划分工作量。

– 使用速率限制来防止网站超载

– 重构代码并使用更好的数据结构来提高代码速度。

– 利用缓存和异步编程

问题 #6:CAPTCHA 和身份验证

CAPTCHA 是一种 很痛苦 阻止机器人并要求用户完成只有人类才能完成的任务的安全措施。有一些工具可以击败验证码,如今,听觉验证码特别容易,这要归功于人工智能——是的,人工智能会听取验证码,然后写下字母/单词,小菜一碟!

有个有趣的事实也让人有点伤心(实际上非常伤心):有一次我问我的开发人员他是如何解决验证码问题的,他说有一个印度人解决了这些问题,我以为他在开玩笑,但事实并非如此。有些服务使用人肉来解决验证码问题。如果那是我的工作,我会发疯的。

解决方案:

– 使用 CAPTCHA 解决服务或提出自己的解决算法。

– 结合会话管理和 cookie 管理进行身份验证

– 使用无头浏览器来处理身份验证

问题 #7:数据不一致和偏差

从网络收集的数据通常很嘈杂且包含错误。这是因为不同网站的数据格式、单位和粒度存在差异。因此,数据集成和分析会遇到问题。

解决方案:

– 应用数据验证和清理来标准化数据。

– 应用数据类型转换和标准化。

– 认识可能的偏见并使用来自不同来源的数据。

问题 #8:数据不完整

网页抓取的数据集通常不完整或包含一些缺失值。这是由于网站发生的变化以及抓取方法的限制。因此,数据不完整或缺失会影响您的分析。

这真是太烦人了……我个人至少要测试十几次才能确保不会出现这种错误,这就是我有多讨厌它。你以为一切都很好,直到你打开 Excel 或 Gsheets,才意识到你必须重新开始战斗。

解决方案:

– 应用数据插补技术来预测数据集中的缺失值。

– 使用不同来源的信息来补充缺失的信息

– 反思缺失数据对分析的影响

问题 #9:数据准备和清理

网站以文本形式提供数据,这些数据未经整理,需要处理。需要格式化和清理提取的数据才能用于分析。我知道这是最无趣的部分,但必须这样做。 

如果你们中有人知道如何使用机器学习或其他方式来自动化这一部分,请告诉我!我像个傻瓜一样在 Excel 上手动做这件事浪费了很多时间。

解决方案:

– 开发数据处理函数来格式化数据

– 使用 Beautiful Soup 等库进行解析

– 使用正则表达式进行模式匹配和文本操作

– 使用 Pandas 进行数据清理和转换

问题 #10:处理不同类型的数据

网站以不同的格式显示信息,例如 HTML、JSON、XML 甚至其他一些特定格式。抓取工具必须管理这些格式并正确提取信息。

解决方案:

– 添加错误控制和数据验证

– 为每种格式使用正确的解析库。

– 创建可用于解析不同格式的数据的函数。

总结网页抓取中的挑战

网页抓取是一件天赐之物,非常美妙。但它可能会遇到一些麻烦,例如混乱的 HTML 结构、动态内容、反抓取措施和网站变更等。

为了提高抓取数据的质量和效率,请执行以下操作:

  • 使用错误检查
  • 使用无头浏览器
  • 使用不同的 IP 地址
  • 验证、检查并清理您的数据
  • 了解如何管理不同的格式
  • 采用该领域当前和最新的工具、库和实践

现在轮到你了。开始遵循我们给你的建议,克服网络抓取问题,让你的小小努力取得成功。

亚历山大·施密特

Alexander Schmidt 是一名软件工程师,他坚信要更聪明地工作,而不是更努力地工作。凭借 12 年处理自动化和网络数据提取以进行分析和研究的经验,他以有趣且易于阅读的方式为企业提供实用技巧和宝贵见解,帮助其他人最大限度地提高其代理解决方案的价值和性能。当他不调整设置或为中小企业提供咨询时,您会发现 Alexander 正在研究最新的技术新闻和 AI 进步。

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