网络抓取与网络刮擦:主要区别、应用和技巧
Web 抓取和 Web刮擦是从 Internet 中收集信息的两种有效且热门的技术。它们为数据分析、变化监控和日常任务自动化提供了大量机会。尽管它们表面上很相似,但各自的用途不同,适用于不同的目标。让我们来分析一下它们的区别、如何正确使用它们、潜在的挑战以及在构建此类系统时需要考虑的事项。
网络爬行(也称为 "蜘蛛爬行")是指系统地遍历网页,收集链接和数据,以便进一步处理。爬虫(或 "蜘蛛")分析网站结构、浏览链接并为后续搜索创建索引。例如,Google 等搜索引擎使用网络爬虫为数十亿个网页建立索引,以提供相关的搜索结果。
网络爬虫的主要特征:
- 处理大量网页。
- 创建链接和结构化信息数据库(索引)。
- 持续运行以更新索引。
网络抓取是从网页中提取特定数据的过程。其主要目的是检索产品价格、联系方式或文本内容等信息,以便进行分析。与索引整个网站的爬虫不同,网络刮擦以特定数据片段为目标。
网络刮擦的主要特征:
- 从目标网页中提取特定信息。
- 输出通常为 CSV 或 JSON 等格式。
- 可针对不同网站和数据类型进行定制。
Characteristic | Web Crawling | Web抓取 |
---|---|---|
目的 | 收集链接和索引 | 提取特定数据 |
数据量 | 大型规模 | 目标 |
工具 | Scrapy、Heritrix、Apache Nutch | BeautifulSoup、Selenium、Puppeteer |
使用案例 | 搜索引擎、网站分析 | 价格监控、文本提取 |
开发复杂性 | 高(需要网站架构) | 中(HTML/CSS 处理) |
- Scrapy:用于大规模数据收集的强大 Python 框架。
- Apache Nutch:基于 Hadoop 的开源平台,用于抓取海量网络内容:由 Internet Archive 提供的用于归档网页的网络爬虫。
- HTTrack:用于离线克隆网站的工具:
- BeautifulSoup:一个用于解析 HTML 和提取数据的简单 Python 库。
- Selenium:自动执行浏览器操作,是动态页面的理想选择:一个 Node.js 库,用于控制 Chrome 浏览器的 JavaScript 繁重网站。
- Playwright:一个强大的浏览器自动化工具,支持多个引擎:一款强大的浏览器自动化工具,支持多个引擎(Chromium、Firefox、WebKit)。
- 验证码和僵尸检测:
许多网站使用验证码和僵尸检测系统保护数据,这可以阻止自动数据收集:使用CapMonster云等服务自动解决验证码问题。
- IP阻止:
来自单个 IP 的过多请求可能导致封禁:
- 动态内容:
使用 JavaScript 加载数据的网站会增加传统解析的难度:使用 Selenium、Playwright 或 Puppeteer 等工具来处理动态元素。
- 网站结构更改:
网站设计或 HTML 的更新可能会破坏脚本:定期更新和测试脚本或使用自适应选择器。
高效的数据收集需要配置良好的管道:
- 数据收集:使用 Scrapy 或 Selenium 等工具进行解析。
- 数据清理:使用 Pandas 或 NumPy 等库进行重复数据删除和错误纠正。
- 数据存储:将数据保存到数据库(MongoDB、PostgreSQL)或 CSV/JSON 等格式:AWS、Google Cloud。
- 容器化:使用 Docker 创建隔离环境。
- 数据流:Apache Kafka 和 Celery 等工具可管理任务和工作流。
一旦收集了数据,就必须对其进行有效的分析和可视化:
- Pandas
用于数据分析和执行数学运算。 - Plotly/Matplotlib
用于创建图形和图表以直观表示信息的工具。 - 示例用法:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv('data.csv')
data['price'].plot(kind='line')
plt.title('Product Prices')
plt.show()
现代机器学习技术大大改进了网页抓取过程。人工智能可预测网站结构的变化,使自适应刮擦程序无需手动更新代码即可自动调整。
- 自动分类:机器学习算法可以对收集到的数据进行分类,过滤无关信息并提高提取质量。
- 人工智能驱动的工具:Diffbot或ParseHub等平台使用人工智能引擎自动识别非结构化页面上的结构化数据。
- 使用神经网络提取文本:Tesseract OCR等工具可从图像和复杂文档中高效提取文本,通常用于解决验证码图像问题。
- 模式识别:在大量数据集上训练的神经网络可以识别网站的结构模式,从而简化跨各种资源的数据解析。
- 自主网络抓取
基于人工智能的解析器能够分析网站、识别关键元素并收集数据,而无需事先编程。 - 集成到分析系统中
网络刮擦正在成为大规模分析系统的重要组成部分,在这些系统中,收集到的数据将得到实时处理和分析,以实现商业智能和预测建模。
始终遵守您搜刮网站的法律和道德准则。许多网站会在其 robots.txt 文件中概述其政策。
有关克服刮擦难题或高级自动化的进一步指导,CapMonster Cloud 等工具可提高效率!
使用 Scrapy 进行网络抓取:
import scrapy
类 QuotesSpider(scrapy.Spider):
name = "quotes" 名称
start_urls = ['http://quotes.toscrape.com']
def parse(self, response):
for quote in response.css('div.quote'):
yield {
text': quote.css('span.text::text').get()、
author': quote.css('small.author::text').get()、
}
next_page = response.css('li.next a::attr(href)').get()
if next_page:
yield response.follow(next_page, self.parse)
Dynamic Content Scraping with Puppeteer:
const puppeteer = require('puppeteer');
(async () => {
const browser = await puppeteer.launch();
const page = await browser.newPage();
await page.goto('https://example.com');
const data = await page.evaluate(() => {
return document.querySelector('h1').innerText;
});
console.log(data);
await browser.close();
})();
Web Scraping with BeautifulSoup:
导入请求
从 bs4 导入 BeautifulSoup
url = 'https://example.com/products'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
for item in soup.find_all('div', class_='product'):
title = item.find('h2').text
print(title)
Note:我们在此提醒您,该产品用于在您自己的网站和您有授权访问权限的网站上自动进行测试。