网络抓取与网络爬行：优缺点

当您需要收集信息时，解析可以帮助您将网站的复杂结构分解为各个组成部分。要进行有效的解析，了解网络爬行和网络刮擦之间的区别非常重要。

让我们从定义这些术语开始，探讨网络爬行和网络刮擦是如何工作的：

网络爬行是一个自动化的过程，机器人（或蜘蛛）会爬行网页，收集网站链接，并建立数据网络进行存储和分析。

网络刮擦则是从网页中收集特定信息。

网络抓取与网络爬行的区别

网络刮擦和网络抓取的目的相似，但具有不同的特点。让我们先深入了解它们的主要用途：

• 在线监控：两者都用于跟踪网站上的变化，如价格更新、促销和新闻，这对保持竞争力至关重要。
• 数据收集：它们用于从互联网资源中创建数据库，提高项目效率。
• 市场分析：两者都用于收集竞争情报，帮助制定成功的商业战略。
• 改进搜索引擎优化：通过扫描网站，这两种方法都有助于评估反向链接质量和其他因素，从而改善网站索引和搜索结果排名。

虽然它们的目的一致，但在几个关键方面存在差异：

范围：网络抓取通过跟踪链接系统地浏览网页，覆盖大量网页，为搜索引擎编制内容索引。而网络抓取则更有针对性，可根据用户需求从特定网页中提取特定数据。

频率：抓取程序持续运行，不断更新搜索引擎索引，定期访问网站以发现和更新内容。根据具体目标，抓取可以是一次性的，也可以是周期性的。

与数据交互：爬网程序下载网页内容并编制索引，但并不总是与之交互，而是专注于数据发现和分类。另一方面，抓取涉及提取特定信息，通常需要与页面结构进行更深入的交互，例如从特定 HTML 元素中识别和提取数据。

网络搜索的优缺点

网络搜刮是一种宝贵的数据提取工具，既有优点也有缺点。以下是主要缺点的分类：

优点：

• 快速数据检索：与人工数据收集相比，网络刮擦是一种更快、更有效的从网站收集大型数据集的方法。
• 自动化：自动搜索可减少人为错误，确保准确监控网站更新。
• 竞争优势：企业可以收集竞争对手信息、市场趋势和定价数据，从而获得竞争优势。
• 研究：适用于学术、营销和其他需要分析大型数据集的研究。

缺点:

• 服务器压力：抓取会给网站服务器带来压力，导致性能问题或崩溃。
• 难以处理动态内容：使用大量 JavaScript 和动态内容的网站可能会因内容更新而难以进行抓取。
• IP 屏蔽：网站可能会阻止刮擦，需要使用代理或其他方法来避免被发现。
• 依赖网站结构：网站结构的更改可能会破坏现有的搜刮脚本，因此需要经常更新和维护。

网络抓取的优缺点

网络抓取与网络刮擦一样，各有利弊。以下是主要优缺点的分类：

优势:

• 高效的数据收集：网络爬行可自动从各种网站收集大量数据，从而更容易快速找到广泛的信息。
• 实时监控：可以对爬网程序进行编程，使其定期访问网站，跟踪内容的实时变化和添加，这对快速更新信息源非常有用。
• 链接分析：爬虫可以分析网站的链接结构，帮助了解不同页面之间的关系。
• 工具多样性：目前有许多网络爬虫应用程序，如 Sequntum、Opensearchserver、Apache Nutch 和 Stormcrawler，使爬虫过程变得简单方便。

缺点：

• 法律和道德问题：网络爬虫可能会引发法律和道德问题，尤其是在未经网站所有者许可的情况下，因为有些网站明确禁止或限制使用爬虫。
• 资源密集：抓取大型网站可能是资源密集型的，需要大量的计算能力，并增加爬虫和目标网站的服务器负载。
• AJAX 集成页面：由 AJAX 生成内容的网站可能会给爬虫带来挑战，因为它们可能难以为这些数据编制索引。
• 深网 "的局限性：尽管网络爬虫有其优势，但它无法访问互联网的所有部分，只有约 60% 的网页可以抓取。

用 Python 配置解析器的分步指南

使用 Python 进行 Web scraping 是一种从网站收集信息的强大方法。在本文中，我们将逐步介绍如何使用 Python 设置网络刮擦的解析器。

要创建自己的 Python 分析器，请按照以下步骤操作：

1. 定义问题：假设需要从一个 10 页的在线商店中提取产品信息。
2. 安装必要的库使用 pip 安装 requests 和 beautifulsoup4 库。pip install requests 和 pip install beautifulsoup4.
3. 让我们继续编写代码。我们将声明第一个函数，该函数将最后一个页码作为输入，收集产品卡的网址 并返回：

crawl_products(pages_count):

urls = [ ]

return urls

4. 让我们编写第二个函数，它将产品卡的 url 作为输入，访问每个产品卡，解析我们感兴趣的数据，并将其添加到公共数组中：

parse_products(urls):

data = [ ]

return data

5. 在我们的任务中，我们需要解析 10 个页面。让我们声明一个全局变化量 pages_count = 10，然后我们的主代码将如下所示： 在我们的任务中，我们需要解析 10 个页面。

def main():

urls = crawl_products(PAGES_COUNT)

data = parse_products(urls)

6. 让我们看看特定页面的 url 地址是如何形成的，并编写下一个模板：

fmt = ‘https://site's url/?page={page}’

for page_n in range(1, 1 + pages_count):

page_url = fmt.format(page=page_n)

7. 使用 import requests 命令导入请求库。然后，我们将发出一个 GET 请求，并将结果保存在响应变量中： 使用 import requests 命令导入请求库。

response = requests.get(page_url)

8. 使用 import BeautifulSoup 命令导入另一个库。我们将把进一步解析所需的功能移到一个单独的方法中。

def get_soup(url, **kwargs):

response = requests.get(url, **kwargs)

if response.status_code = 200;

soup = BeautifulSoup(response.text, features=’html.parser’)

else:

soup = None

return soup

—---------

print(‘page: {}’.format(page_n))

page_url = fmt.format(page=page_n)

soup = get_soup(page_url)

if soup is None:

break

for tag in soup.select(‘.product-card .title’):

href = tag.attrs[‘href’]

url = ‘https://site's url.format(href)

urls.append(url)

return urls

9. 让我们添加代码，每行打印一个 网址：print(‘\n’.join(urls))
10. 让我们实现 parse_products 函数。以下是解析每个产品的价格、特征和名称的代码：

def parse_products(urls):

data = [ ]

for url in urls:

soup = get_soup(url)

if soup is Non:

break

name = soup.select_one(‘#️product_name’).text.strip()

amount = soup.select_one(‘#️product_amount’).text.strip()

techs = {}

for row in soup.select(‘#️characteristics tbody tr’):

cols = row.select(‘td’)

cols = [c.text.strip() for c in cols]

techs[cols[0]] = cols[1]

11. 创建一个 item 对象，用于存储特定产品的解析数据。然后，我们将把该项目添加到通用数组中：

item = {

‘name’: name,

‘amount’: amount,

‘techs’: techs,

)

data.append(item)

我们还可以打印当前正在处理的产品的网址，以查看解析过程： print(‘\product: {}’.format(url))

12. 使用 import json 导入用于保存文件的库。我们将声明一个全局变化量 OUT_FILENAME='out.json'，并编写代码保存解析结果： 使用 import json 导入用于保存文件的库。

with open(OUT_FILENAME, ‘w’) as f:

json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=1)

13. 让我们设置变量 pages_count = 2 来运行两页的解析器。然后，我们打开有解析结果的文件。一切运行正常，解析器可以继续使用了：

    

使用 Python 进行网络抓取的库

通过使用专门的库，Python 的网络搜刮能力得到了极大的增强。无论您是新手还是经验丰富的开发人员，掌握这些库都是有效进行网络刮擦的关键。 下面将详细介绍三个基本库：Requests、Selenium 和 BeautifulSoup。

Request

请求库是许多网络搜索项目的基石。它是一个功能强大的 http 库，用于向网站发出请求。它简单易用，非常适合从网页中提取 html 内容。只需几行代码，你就能发送 get 或 post 请求并处理响应数据。

Selenium

Selenium 是用 Python 进行网络刮擦的重要工具，它提供了一个用于自动化浏览器交互的多功能框架。它能确保跨浏览器兼容性，尤其适用于自动测试和探索网页等任务。Selenium 可用于为网络应用程序添加功能、从网站提取数据或自动执行重复性任务。

Beautiful Soup

Beautiful Soup 是用 Python 进行网络搜刮的另一个重要库。它允许您从 HTML 或 XML 文档中提取和解析数据。通过使用标签搜索、文档结构导航和基于常见模式的内容过滤等功能，您可以高效地从网页中提取信息。Beautiful Soup 还可以与请求等其他 Python 库结合使用，这增加了它的灵活性。

用于采购的顶级网络抓取工具

在进行专业解析时，尤其是出于寻找人才的目的，您需要额外的网络搜索服务。下面列出的工具都是一流的，可以大大简化和优化信息收集过程，加快候选人搜索或其他数据分析任务的速度。

AutoPagerize

AutoPagerize 是一个浏览器扩展，它能自动执行通常乏味的网站内容导航过程，从而增强你的搜刮能力。AutoPagerize 的与众不同之处在于它能够智能识别和处理众多网页中的各种数据模式。这样就无需为每个独特的网站结构定制脚本，使其成为一个通用的解决方案，可适应各种网站使用的不同格式。

Instant Data Scraper

Instant Data Scraper 是另一款用户友好型工具，专为轻松进行网络搜索而设计。凭借其直观的界面，你无需复杂的编码或技术知识，就能轻松完成数据收集过程。该工具的多功能性引人注目，因为它支持不同的网站和平台，让你可以从社交网络到新闻网站等各种来源提取信息。Instant Data Scraper 还能提取各种数据类型，包括文本、图像和链接。

PhantomBuster

PhantomBuster 提供多种设置，让您可以根据自己的需要进行调整。从选择数据源到定义输出结构，您可以完全控制信息收集过程。PhantomBuster 与各种应用程序接口无缝集成，为数据处理提供额外功能。这样就能与其他平台顺利互操作，使其成为网络 API 搜刮的绝佳工具。

总之，网络刮擦和网络爬行是实现信息收集自动化的重要工具。这些技术可以增强商业项目、科学研究或任何其他需要处理和分析大量数据的领域。