网页新闻抓取(网页抓取和网络爬虫的优点太技术化了！！)

　　网页新闻抓取(网页抓取和网络爬虫的优点太技术化了！！)

　　所以你知道网络抓取和网络爬虫，你听说过一些令人信服的优点，但你有点担心缺点。我们认为我们可以帮助您了解利大于弊。

　　好吧，让我们从网络抓取的好处开始，我们保证它不会太技术化。

　　网页抓取的优点

　　速度

　　首先，使用网络抓取技术最好的一点是它提供的速度。每个了解网络抓取的人都将其与速度联系起来。当您使用网络抓取工具（程序、软件或技术）时，它们基本上结束了从 网站 手动采集数据的过程。网页抓取可以让你快速同时抓取多个网站，而无需查看和控制每个请求。您也可以只设置一次，它会在一小时或更短的时间内抓取整个 网站 - 这不是一项需要一个人一周才能完成的工作。这是创建网页抓取来解决的主要问题。

　　网络抓取速度快的另一个原因不仅在于它扫描网络并从中提取数据的速度有多快，而且还在于将网络抓取纳入您的日常生活的过程。开始使用网络爬虫相当容易，因为您不必担心构建、下载、集成或安装它们。因此，完成设置后，您就可以开始网页抓取了。现在想象一下，您可以在五分钟内从在线商店获取大约 1,000 种产品的信息并将其打包到一张简洁的 Excel 表格中，这是多么令人惊奇。

　　网络抓取提供了成功且动态的未来评估。由于数据抓取可以评估消费者的态度、需求和愿望，因此甚至可以进行广泛的预测分析。深入了解消费者的喜好是一件好事，它有助于企业有效地规划未来。

　　*敏*感*词*数据提取

　　这很简单——人类 0，机器人 1——这并没有错。很难想象手动处理数据，因为它太多了。网络爬虫为您提供的数据远远多于您手动采集的数据。例如，如果您的挑战是每周检查竞争对手的产品和服务的价格，那可能会花费您很多时间。它也不会很有效，因为即使您拥有一支强大且积极进取的团队，您也无法保持这种状态。相反，您决定使用该系统并运行一个爬虫，该爬虫每小时以相对较低的成本采集您需要的所有数据并且永不疲倦。

　　以下是投资行业如何从网络抓取中受益。对冲基金偶尔会使用网络抓取技术来采集替代数据以避免失败。它有助于检测意外威胁以及潜在的投资机会。投资决策很复杂，因为它们通常需要一系列步骤，从开发假设文件到进行实验和研究，然后再做出明智的决定。历史数据研究是评估投资概念的最有效技术。它使您能够深入了解以前失败或成就的根本原因、可避免的错误以及潜在的未来投资回报。

　　网络抓取是提取历史数据的一种更有效的方法，然后可以将其输入机器学习数据库进行模型训练。因此，使用大数据的投资机构可以提高分析结果的准确性，做出更好的决策。

　　具有成本效益

　　关于网络抓取的最好的事情之一是它是一项以相当低的成本提供的复杂服务。时间就是金钱，随着网络的发展和加速，如果没有重复性任务的自动化，专业的数据提取项目将是不可能的。例如，您可以聘请临时人员来运行分析、检查网站、执行例行任务，但所有这些都可以通过简单的脚本实现自动化。

　　另一件事是，一旦提取数据的核心机制启动并运行，您就有机会爬取整个域，而不仅仅是一个或几个页面。网络抓取甚至可以使情绪分析成为一项更实惠的任务：众所周知，每天都有成千上万的消费者在在线评论中发布他们对产品和服务的体验网站。这些海量数据对公众开放，可能只是为了获取有关企业、竞争对手、可能的机会和趋势的信息而被抓取。

　　灵活性和系统化方法

　　这是唯一可以与抓取数据提供的速度竞争的优势，因为抓取工具本质上是不断变化的。因此，它们具有高度的可修改性、开放性并与其他脚本兼容。您可以在一个系统中设置抓取工具、重复数据删除参与者、监控参与者和应用程序集成。它将协同工作，不受任何限制、额外成本或任何新平台的实施。

　　性能可靠性和稳健性

　　网页抓取本身就是一个确保数据准确性的过程。这是如何运作的？嗯，单调和重复的任务往往会导致错误，因为它们对人类来说简直是无聊。如果您正在处理财务、定价、时间敏感数据或良好的旧销售 - 不准确和错误可能需要大量时间和资源来查找和修复，如果没有找到 - 从那时起问题就会滚雪球。这涉及任何类型的数据，因此不仅要能够采集数据，而且要以可读和干净的格式保存数据，这一点至关重要。在现代世界，这不是人类的任务，而是机器的任务。机器人只会犯人类预先写在代码中的错误。如果您的脚本正确，您可以在很大程度上消除人为错误的因素，并确保您采集的信息和数据每次都具有更好的质量。

　　网页抓取的缺点

　　网页抓取需要永久维护

　　要记住的另一件事是，在 SaaS 的世界中，服务只是旅程的开始。真正的交易是产品维护。我们提到维护的原因很简单：由于您的爬虫工作本质上与外部 网站 相关联，因此您无法控制该 网站 何时更改其 HTML 结构或内容。因此，开发人员必须对这些变化做出反应。

　　数据提取不等于数据分析

　　在处理数据提取和数据处理等复杂问题时，设定正确的期望非常重要。无论您使用多么好的网络爬虫，在大多数情况下它都无法为您完成数据分析工作。数据将以结构化格式到达，但是，需要处理更复杂的数据，以便它们可以在其他程序中使用。整个过程可能非常耗费资源和时间，如果您面临一个大数据分析项目，您应该做好准备。