网页抓取数据百度百科(从千亿页面上提取数据该如何做呢？(图))

　　网页抓取数据百度百科(从千亿页面上提取数据该如何做呢？(图))

　　众所周知，要想更好地完成数据分析，除了掌握好方法和方法，还需要做好数据提取。那么如何从千亿页面中提取数据呢？

　　千亿页数据提取经验总结-让我们开始方块

　　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，可视化爬虫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。

　　*敏*感*词*网络爬虫的要点：

　　不同于标准的网络爬虫应用，电子商务产品数据的*敏*感*词*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。

　　通常时间是一个限制性的约束，所以*敏*感*词*的抓取需要网络爬虫以非常高的速度抓取页面，并且不会影响数据质量。这种对速度的要求使得捕获大量产品数据变得非常具有挑战性。

　　挑战 1：乱七八糟的网页格式。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。这一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。

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　　挑战 2：可扩展的架构。您将面临的下一个挑战是构建一个爬虫基础设施，该基础设施可以随着每天请求数量的增加而扩展，而不会降低性能。

　　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40000个请求（每2秒发送一个请求，这意味着每天可以发送43200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。

　　如上所述，速度是*敏*感*词*抓取产品数据的关键。您需要确保在特定时间段内（通常为一天）找到并抓取所有需要的产品页面。为此，您需要执行以下操作：

　　将产品搜索与产品提取分开。为了*敏*感*词*提取商品数据，您需要将商品搜索爬虫与商品提取爬虫分开。

　　为产品提取分配更多资源。由于每个产品类别“货架”可以收录 10 到 100 个产品，并且与提取产品 URL 相比，提取产品数据需要更多资源，因此搜索爬虫通常比产品提取爬虫更快。

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　　挑战 3：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。

　　在*敏*感*词*抓取时，我们应该始终努力以最少的请求次数提取出我们需要的确切数据。任何额外的请求或数据提取都会降低抓取速度网站。

　　在设计爬虫时，请记住以下几点：

　　1、 用无头的浏览器，比如Splash或者Puppeteer，把JavaScript渲染放在最后。抓取网页时，使用无头浏览器渲染JavaScript会非常占用资源，严重影响抓取速度；

　　2、如果不需要向每个产品页面发送请求，但也可以从货架页面获取数据（如产品名称、价格、口碑等），不要请求产品页面；

　　3、除非必要，否则不要请求或检索图像。

　　挑战 4：反机器人策略。在*敏*感*词*爬取电商网站时，你肯定会遇到使用反机器人策略的网站。

　　对于大多数小型网站来说，他们的反僵尸策略是非常基础的（IP禁止过度请求）。但是对于像亚马逊网站这样的大型电商，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。

　　挑战 5：数据质量。从数据科学家的角度来看，网络抓取项目最重要的考虑因素是提取数据的质量。*敏*感*词*爬取更注重数据质量。

　　如果您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。

　　当一个商店有多个版本（不同的语言、地区等）或从不同的商店抓取数据时，数据质量尤为重要。

　　除了仔细的 QA 流程，在创建爬虫的设计阶段，通过相互审查和测试爬虫的代码，可以确保以最可靠的方式提取所需的数据。确保高数据质量的最佳方法是开发自动化 QA 监控系统。