感到困惑并想知道网络抓取到底是什么以及它是如何工作的？
那么你来对地方了，因为我们将为你付出一切。
在我们深入探讨之前，我可以告诉你一个简短的版本：
网络抓取是从网站提取公开数据的过程。
加入我们，了解更多具体信息、工作原理以及现有的流行图书馆。
什么是网页抓取？
基本上，网页抓取是一种允许您从网站提取大量数据的过程。为此，必须使用 ParseHub 之类的“网页抓取工具”，或者如果您知道如何编码，可以使用众多开源库之一。
经过一段时间的设置和调整（如果你是新手，请坚持使用 Python 库或无代码工具），你的新玩具将开始探索网站以找到所需的数据并提取它。然后它将被转换为 CSV 等特定格式，这样你就可以访问、检查和管理所有内容。
那么网络爬虫如何获取产品或联系人的具体数据呢？
您可能想知道这一点……
其实，只要具备一点 html 或 css 知识，就可以做到这一点。你只需右键单击要抓取的页面，选择“检查元素”，然后确定正在使用的 ID 或类。
另一种方法是使用 XPath 或正则表达式。
不是程序员？别担心！
许多网页抓取工具都提供了用户友好的界面，您可以在其中选择要抓取的元素并指定要提取的数据。其中一些甚至具有内置功能，可以自动为您识别所有内容。
继续阅读，在下一部分中我们将更详细地讨论这一点。
网页抓取是如何工作的？
假设你需要从某个网站收集数据，但逐个输入数据会耗费大量时间。这时，网页抓取就派上用场了。
这就像拥有一个小机器人，可以轻松从网站获取您想要的特定信息。以下是此过程的一般工作原理：
- 向目标网站发送 HTTP 请求： 这是一切发展的基础。HTTP 请求使网络抓取工具能够向托管相关网站的服务器发送请求。当用户输入 URL 或单击链接时，就会发生这种情况。请求包含您所使用的设备和浏览器的详细信息。
- 解析 HTML 源代码： 服务器返回网页的 HTML 代码，包括页面结构和页面内容（包括文本、图像、链接等）。网络爬虫使用诸如 BeautifulSoup（如果使用 Python）或 DOMParser（如果使用 JavaScript）之类的库来处理此代码。这有助于识别包含感兴趣值的必需元素。
- 数据提取： 识别元素后，网络抓取工具会捕获所需数据。这包括遍历 HTML 结构、选择某些标签或属性，然后从这些标签/属性中获取文本或其他数据。
- 数据转换： 提取的数据可能采用某种不受欢迎的格式。这些 Web 数据经过清理和规范化，然后转换为 CSV 文件、JSON 对象或数据库中的记录等格式。这可能意味着删除一些不需要的字符、更改数据类型或将其放入表格形式。
- 数据存储： 在存储之前，数据会被清理和结构化，以供将来分析或使用。这可以通过多种方式实现，例如，将其保存到文件中、数据库中或发送到 API。
- 对多页重复： 如果您要求抓取工具从多个页面收集数据，它将对每个页面重复步骤 1-5，通过链接导航或使用分页。其中一些（不是全部！）甚至可以处理动态内容或 JavaScript 呈现的页面。
- 后期处理（可选）： 完成所有操作后，您可能需要进行一些过滤、清理或重复数据删除，以便从提取的信息中获得见解。
网页抓取的应用
电子商务价格监控和竞争对手分析
如果您有电子商务业务，那么在这种情况下，网络抓取可能会对您有益。
这是正确的。
借助此工具，您可以持续监控价格，并跟踪产品供应情况和竞争对手提供的促销活动。您还可以利用通过网页抓取提取的数据来跟踪趋势，并发现新的市场机会。
销售线索生成和销售情报
您是否想建立一个潜在客户名单，但一想到完成这项任务需要花费大量时间就深感叹息？您可以让网页抓取功能快速为您完成这项任务。
您只需编写此工具来扫描大量网站并提取客户列表感兴趣的所有数据，例如联系信息和公司详细信息。因此，通过网页抓取，您可以获得大量数据进行分析，更好地确定您的销售目标并获得您非常想要的潜在客户。
房地产清单和市场研究
房地产是另一个可以充分发挥网页抓取优势的场景。借助此工具，可以探索大量与房地产相关的网站，以生成房产列表。
这些数据可用于跟踪市场趋势（研究买家偏好）并识别哪些房产被低估。分析这些数据还可以对该行业的投资和开发决策起到决定性作用。
社交媒体情绪分析
如果您希望了解消费者对某些品牌、产品的情绪，或者只是了解社交网络中特定领域的趋势，那么最好的方法就是使用网络抓取。
为了实现这一点，请让您的抓取工具开始收集帖子、评论和评价。从社交网络中提取的数据可以与 NLP 或 AI 一起使用，以制定营销策略并检查品牌声誉。
学术和科学研究
毫无疑问，经济学、社会学和计算机科学是从网络抓取中受益最多的领域。
作为这些领域的研究人员，您可以使用此工具获得的数据来研究它们或进行书目评论。您还可以生成大规模数据集来创建专注于机器学习的统计模型和项目。
顶级网页抓取工具和库
Python
如果您决定进行网络抓取项目，那么选择 Python 准没错！
- BeautifulSoup： 该库负责解析HTML和XML文档，并兼容不同的解析器。
- Scrapy的： 一个强大而快速的网页抓取框架。它具有高级 API，可用于数据提取。
- 硒： 此工具能够处理源代码中有大量 JavaScript 负载的网站。它还可用于抓取动态内容。
- 要求： 通过这个库您可以在一个简单而优雅的界面中发出 HTTP 请求。
- 网址库： 打开并读取 URL。与 Requests 类似，它有一个界面，但级别较低，因此您只能将其用于基本的网页抓取任务。
JavaScript
JavaScript 是网络抓取的第二强有力竞争者，尤其是使用 Playwright 时。
- 木偶师： 得益于这个配备了高级 API 的 Node.js 库，您可以有机会管理无头版本的 Chrome 或 Chromium 浏览器以进行网页抓取。
- 再见： 与 jQuery 类似，此库可让您解析和操作 HTML。为此，它具有易于熟悉的语法。
- Axios： 这个流行的库为您提供了一个简单的 API 来执行 HTTP 请求。它也可以用作 Node.js 内置 HTTP 模块的替代品。
- 剧作家： 与 Puppeteer 类似，它是一个 Node.js 库，但更新更好。它由 Microsoft 开发，与 Windows 11 或 Edge 浏览器不同，它并不糟糕！提供跨浏览器兼容性和自动等待等功能。
红宝石
我这辈子从来没有接触过一行 Ruby 代码，但在为这篇文章做研究时，我看到 Reddit 上的一些用户发誓 Ruby 比 Python 更适合抓取数据。别问我为什么。
- 机械化： 除了提取数据之外，这个 Ruby 库还可以用于填写表单和点击链接。它还可以用于 JavaScript 页面管理和身份验证。
- 锯切： 一个能够处理 HTML 和 XML 源代码的库。它支持 XPath 和 CSS 选择器。
- HTTParty： 具有直观的界面，可以让您更轻松地向服务器发出 HTTP 请求，因此它可以用作网络抓取项目的基础。
- 木村井： 它基于 Mechanize 和 Nokogiri 构建。它具有更好的结构，可以处理抓取多个页面、管理 cookie 和处理 JavaScript 等任务。
- 袋熊： 专为网页抓取而设计的 Ruby 库。它提供了一种 DSL（领域特定语言），可以更轻松地定义抓取规则。
PHP
只是为了有一篇完整的文章而列出它，但不要使用 PHP 进行抓取。
- 古特： 基于 Symfony 的 BrowserKit 和 DomCrawler 组件设计。该库具有可用于浏览网站、点击链接和收集数据的 API。
- 简单的 HTML DOM 解析器： 使用此库可以解析 HTML 和 XML 文档。由于其语法与 jQuery 类似，因此可以使用它来操作 DOM。
- 狂饮： 它的高级 API 允许您发出 HTTP 请求并管理您可以返回的不同响应。
爪哇
Java 提供了哪些可用于网页抓取的库？让我们来看看：
- JSoup： 使用这个库来分析和提取网页中的元素不是问题，它有一个简单的 API 来帮助您完成这个任务。
- 硒： 允许您管理源代码中 JavaScript 负载较高的网站，这样您就可以提取这种格式的所有您感兴趣的数据。
- Apache HttpClient： 使用该库提供的低级 API 发出 HTTP 请求。
- HTML单元： 此库模拟了没有图形界面的 Web 浏览器（即无头浏览器），并允许您以编程方式与网站交互。特别适用于 JavaScript 密集型网站，并可模拟用户操作（如单击按钮或填写表格）。
关于整个网络抓取的最终想法
我希望现在很清楚：网络抓取在正确的人手中非常强大！
现在您知道它是什么，以及它的基本工作原理，现在是时候学习如何在您的工作流程中实现它了，企业可以通过多种方式从中受益。
Python、JavaScript 和 Ruby 等编程语言是网络抓取领域无可争议的王者。您可以使用 PHP 来做这件事……但为什么呢？为什么呢？
说真的，不要使用 PHP 进行网页抓取，而应该使用 WordPress 和 Magento。
