网页抓取工具(数据驱动性公司如何使用网页来收集信息以及使用代理服务器)

　　网页抓取工具(数据驱动性公司如何使用网页来收集信息以及使用代理服务器)

　　全文2136字，预计学习时间7分钟

　　来源：Unsplash

　　万维网是数据的宝库。大数据的可用性、数据分析软件的快速发展以及日益廉价的计算能力进一步增加了数据驱动战略对差异化竞争的重要性。

　　根据 Forrester 的一份报告，数据驱动的公司利用和实施公司洞察力来创造竞争优势，年均增长率超过 30%，预计到 2021 年将实现 1. 8 万亿美元的收入。

　　麦肯锡公司的研究表明，善于利用客户行为洞察力的公司与同行相比，销售增长率高 85%，毛利率高 25%。

　　然而，互联网定期且持续地提供内容。在查找与需求相关的数据时，这可能会导致混淆。此时，网络爬虫有助于提取符合要求和偏好的有用数据。

　　因此，以下基本内容可以帮助您了解如何使用网页抓取来采集

信息以及如何有效地使用代理服务器。

　　什么是网络爬虫？

　　网页抓取或网页采集是一种从网页中提取相关需求和大量数据的技术。此信息以电子表格的形式存储在本地计算机中。企业根据获得的数据分析来规划营销策略是非常有远见的。

　　网络抓取鼓励公司快速创新并实时访问万维网上的数据。因此，如果您是一家电子商务公司并且正在采集

数据，那么网络抓取应用程序将帮助您在竞争对手的网站上下载数百页有用的数据，而无需手动处理。

　　为什么网络爬行如此有益？

　　网页抓取消除了手动提取数据的单调性，并克服了过程中的障碍。例如，某些网站数据无法复制和粘贴。这就是网络抓取发挥作用的地方，有助于提取所需的任何类型的数据。

　　它也可以转换并保存为选择的格式。当您使用网络爬虫提取网络数据时，您将能够以CSV 等格式保存数据。然后可以以所需的方式检索、分析和使用数据。

　　网页抓取简化了数据提取的过程，并通过自动化来加速该过程。并以 CSV 格式轻松访问提取的数据。网络抓取还有许多其他好处，例如将其用于潜在客户开发、市场研究、品牌监控、防伪活动以及使用大数据集的机器学习。

　　但是，只要在合理的范围内抓取网页，强烈建议使用代理服务器。

　　要扩展网络抓取项目，了解代理管理至关重要，因为它是所有数据提取项目的核心。

　　什么是代理服务器？

　　IP地址通常是这样的：289.9.879.15.。使用互联网时，这种数字组合基本上是贴在设备上的标签，以帮助定位设备。

　　代理服务器是第三方服务器，可以通过其服务器发送路由请求，并在此过程中使用其IP服务器。使用代理服务器时，请求网站不再看到IP地址，但代理服务器的IP地址可以更安全地提取网页数据。

　　使用代理服务器的好处

　　1. 使用代理服务器可以开发出可靠性更高的网站，从而减少爬虫的封禁或阻挠。

　　2. 代理服务器允许您从特定的地理区域或设备（例如移动IP）发送请求，这有助于查看特定区域中网站显示的内容。这在从在线零售商处提取产品数据时非常有效。

　　3. 使用代理池向目标网站提出更高的请求而不被禁止。

　　4. 代理服务器保护您免受某些网站强加的 IP 禁令。例如，来自AWS服务器的请求通常会被网站拦截，因为它记录了大量使用AWS服务器的请求导致网站过载。

　　5. 使用代理服务器可以对同一个或不同的网站进行无数次并发会话。

　　什么是代理选项？

　　如果您遵循代理服务器的基本原则，则有三种主要类型的 IP 可供选择。每个类别都有其优点和缺点，并且可以很好地满足特定目的。

　　数据中心 IP

　　这是最常见的代理 IP 类型。它们是数据中心的IP服务器，价格非常便宜。如果有正确的代理管理解决方案，将为业务构建强大的网络采集

解决方案奠定坚实的基础。

　　住宅IP

　　这些是私有住宅 IP，请求可以通过住宅网络路由。它们更难获得，因此更昂贵。当可以使用更便宜的数据中心 IP 来实现类似的结果时，这种类型的 IP 将在财务上困难重重。有了代理服务器，爬虫软件就可以使用住宅IP代理来屏蔽他们的IP地址，这样软件就可以访问所有没有代理可能无法访问的网站。

　　移动IP

　　这些是私有移动设备 IP。由于移动设备的IP很难获得，因此它们非常昂贵。除非将要抓取的结果展示给移动用户，否则不推荐。从法律上讲，这更加复杂，因为在大多数情况下，设备所有者不知道您正在使用他们的 GSM 网络进行网络抓取。

　　通过适当的代理管理，数据中心 IP 可以产生与住宅 IP 或移动 IP 类似的结果，而无需考虑法律问题，并且成本较低。

　　网络抓取中的人工智能

　　许多研究表明，人工智能可以解决网络爬虫遇到的挑战和障碍。最近，麻省理工学院的研究人员发表了一篇关于人工智能系统的论文，该系统从网络资源中提取信息并自行学习如何做到这一点。该研究还引入了一种从非结构化来源自动提取结构化数据的机制，从而在人类分析能力和人工智能驱动之间建立联系。

　　这可能是填补人力资源短缺的未来，或者最终使其成为一个完全由人工智能主导的过程。

　　总结

　　网页抓取一直能够推动创新并从数据驱动的商业策略中获得突破性的成果。但是，它也有自己独特的挑战，这会降低可能性并使其更难以实现预期结果。

　　仅在过去十年间，人类创造的信息量就超过了整个人类历史的总和。这需要更多类似于人工智能的创新，形成高度非结构化数据模式的系统，开辟更大的可能性。

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