网页抓取数据 免费(从网上抓取数据看似非常容易，这些困难可以归结为两个方面)

　　网页抓取数据 免费(从网上抓取数据看似非常容易，这些困难可以归结为两个方面)

　　现在从互联网上获取数据似乎很容易。有很多开源的库和框架，可视化抓取工具和数据提取工具，可以很方便的从一个网站中抓取数据。然而，当你想*敏*感*词*搜索网站时，很快就变得非常棘手。

　　与标准的网络爬虫应用不同，*敏*感*词*数据爬取将面临一系列独特的挑战，这使得网络爬行变得异常困难。本质上，这些困难可以归结为两个方面：速度和数据质量。

　　一、无组织和善变的网页格式

　　凌乱多变的网页格式可能是最常见的挑战，也可能不是最有趣的挑战，但却是迄今为止*敏*感*词*数据提取面临的最大挑战。这个挑战的关键不是复杂性，而是需要大量的时间和资源来应对。

　　杂乱的代码让编写爬虫非常痛苦，无法使用爬虫工具或自动提取工具。在*敏*感*词*抓取网页时，不仅要像这样乱浏览几百个网站，还要应对网站的不断更新。一个经验法则是：每 2-3 个月改变目标 网站 就会废除你的爬虫。

　　二、可扩展性架构

　　在*敏*感*词*提取产品数据时，简单的网络爬虫只能连续爬取数据，不能提取。通常，一次连续的网络爬虫会一个接一个地循环发送请求，每个请求需要 2-3 秒才能完成。

　　如果爬虫每天请求少于40,000个请求（每2秒发送一个请求，这意味着每天可以发送43,200个请求），这种方法是可以的。但是，一旦请求数量超过这个数量，就需要切换到每天可以发送数百万个请求而不降低性能的爬虫架构。

　　三、保持吞吐量性能

　　在提取大量数据时，我们必须在现有硬件资源的基础上，尽可能地找到一种可以最小化循环时间并最大化爬虫性能的方法。所有这些都必须减少每个请求的时间，甚至几毫秒。

　　为此，您的团队需要深入了解网络抓取框架、代理管理和正在使用的硬件，以便更好地调整它们以获得最佳性能。您还需要关注爬虫效率。

　　四、反爬虫策略

　　对于大多数小网站来说，他们的反机器人策略是非常基础的（IP禁止过度请求）。但是对于亚马逊网站这样的大型电商公司，他们会使用非常成熟的反机器人策略，比如Distil Networks、Incapsula或者Akamai，这会让数据提取变得更加困难。

　　请记住，大型产品数据抓取项目最重要的要求是使用代理IP。在*敏*感*词*爬取中，需要一个相当大的代理列表，并且需要实现必要的IP轮换、请求限制、会话管理、黑名单逻辑来防止代理被阻塞。

　　五、数据质量

　　如果每天需要提取数百万个数据点，则无法手动验证所有数据是否干净完整。小*敏*感*词*数据或不完整的数据会进入数据源，破坏数据分析工作。

　　除了仔细的QA流程，在创建爬虫的设计阶段，对爬虫的代码进行相互审查和测试，可以确保以最可靠的方式提取所需的数据。作为数据提取项目的一部分，您需要规划和开发一个监控系统，以提醒您数据不一致和抓取错误。