集搜客网页抓取软件(开源搜索引擎也横空出世，让人一见倾心的工具（开源库）)

　　集搜客网页抓取软件(开源搜索引擎也横空出世，让人一见倾心的工具（开源库）)

　　1、 在互联网刚刚兴起的时候，数据索引是个大问题，雅虎的分类页面确实流行了一段时间。

　　2、随着互联网数据量的不断增加，谷歌、百度等搜索引擎开始流行。现阶段，几乎没有比搜索引擎更流行的技术了，连分词技术都一团糟。随后，Nutch等开源搜索引擎也相继问世，让人一见倾心！许多人，许多公司都试图将它们用于商业目的。但这些东西都是牛叉，真正用起来的时候也不是那么顺滑。一是不稳定；第二，太复杂，很难通过二次开发来满足自己的需求。

　　3、既然一般的搜索引擎不是那么方便，那就让它更简单，更有针对性。于是，爬虫技术应运而生，酷寻就是其中比较成功的一种。靠着它的技术，他后来建立了99间房，然后又搞上了今天的头条，一路走来。

　　4、随着越来越多的人从事互联网，很多人确实需要从互联网上抓取数据，因为需求不同，但我希望它可以更简单，开发成本更低，速度更快。出现了这么多开源工具。CURL 用了一段时间，HTML 解析工具如 HTMLCXX 和 HTMLParser 也被广泛使用。优采云 直接改成傻瓜式，不需要开发能力，只需要配置，自动运行。

　　5、时至今日，尤其是随着移动互联网的兴起，由于各种需求，对数据采集的需求依然旺盛。数据抓取的在线工具，开源代码，grab a lot，jsoup，Spynner等。但是数据抓取还是有点困难，原因有四：一、每个公司的需求不同，产品化难度很大。二、WEB页面本身就非常复杂混乱，JavaScript使得爬取不可控；三、大部分工具（开源库）都有相当大的局限性，不方便扩展，数据输出不稳定，不适合严肃的商业应用；四、基于开源库或工具开发完成自己的需求，还是比较难的，工作量很大。

　　6、所以，一个好的爬虫（开源库）应该具备以下特点：一、简单。系统不要太复杂，界面要一目了然，以降低开发成本；二、强大的功能。最好捕获网页上可以看到的数据，包括 JavaScript 的输出。数据抓取的很大一部分是查找数据。例如：没有地理坐标数据，所以完成这些数据需要付出很大的努力；三、方便。提供开发库的最佳方式，如何抓取，如何部署，可以控制，而不是陷入整个系统；四、灵活。可以快速实现各种需求，即可以快速抓取简单的数据，也可以构建更复杂的数据应用；五、稳定。可以输出稳定的数据，不会天天调整BUG，找数据。并不是要求稍微复杂一点，数据量稍微大一点的时候，需要做大量的二次开发，耗费大量的人力和时间。六、可以集成。可以快速利用现有技术实力、开发环境，快速建立数据体系。七、受控。企业应用是长期积累的。如果数据和流程掌握在第三方手中，可控性差，对需求变化响应慢，风险大。八、支持结构。它可以提供一些功能来帮助开发人员提取和关联结构化数据，从而避免为每个页面编写数据解析器。@五、稳定。可以输出稳定的数据，不会天天调整BUG，找数据。并不是要求稍微复杂一点，数据量稍微大一点的时候，需要做大量的二次开发，耗费大量的人力和时间。六、可以集成。可以快速利用现有技术实力、开发环境，快速建立数据体系。七、受控。企业应用是长期积累的。如果数据和流程掌握在第三方手中，可控性差，对需求变化响应慢，风险大。八、支持结构。它可以提供一些功能来帮助开发人员提取和关联结构化数据，从而避免为每个页面编写数据解析器。@五、稳定。可以输出稳定的数据，不会天天调整BUG，找数据。并不是要求稍微复杂一点，数据量稍微大一点的时候，需要做大量的二次开发，耗费大量的人力和时间。六、可以集成。可以快速利用现有技术实力、开发环境，快速建立数据体系。七、受控。企业应用是长期积累的。如果数据和流程掌握在第三方手中，可控性差，对需求变化响应慢，风险大。八、支持结构。它可以提供一些功能来帮助开发人员提取和关联结构化数据，从而避免为每个页面编写数据解析器。可以输出稳定的数据，不会天天调整BUG，找数据。并不是要求稍微复杂一点，数据量稍微大一点的时候，需要做大量的二次开发，耗费大量的人力和时间。六、可以集成。可以快速利用现有技术实力、开发环境，快速建立数据体系。七、受控。企业应用是长期积累的。如果数据和流程掌握在第三方手中，可控性差，对需求变化响应慢，风险大。八、支持结构。它可以提供一些功能来帮助开发人员提取和关联结构化数据，从而避免为每个页面编写数据解析器。可以输出稳定的数据，不会天天调整BUG，找数据。并不是要求稍微复杂一点，数据量稍微大一点的时候，需要做大量的二次开发，耗费大量的人力和时间。六、可以集成。可以快速利用现有技术实力、开发环境，快速建立数据体系。七、受控。企业应用是长期积累的。如果数据和流程掌握在第三方手中，可控性差，对需求变化响应慢，风险大。八、支持结构。它可以提供一些功能来帮助开发人员提取和关联结构化数据，从而避免为每个页面编写数据解析器。而且不会天天调整BUG，找数据。并不是要求稍微复杂一点，数据量稍微大一点的时候，需要做大量的二次开发，耗费大量的人力和时间。六、可以集成。可以快速利用现有技术实力、开发环境，快速建立数据体系。七、受控。企业应用是长期积累的。如果数据和流程掌握在第三方手中，可控性差，对需求变化响应慢，风险大。八、支持结构。它可以提供一些功能来帮助开发人员提取和关联结构化数据，从而避免为每个页面编写数据解析器。而且不会天天调整BUG，找数据。并不是要求稍微复杂一点，数据量稍微大一点的时候，需要做大量的二次开发，耗费大量的人力和时间。六、可以集成。可以快速利用现有技术实力、开发环境，快速建立数据体系。七、受控。企业应用是长期积累的。如果数据和流程掌握在第三方手中，可控性差，对需求变化响应慢，风险大。八、支持结构。它可以提供一些功能来帮助开发人员提取和关联结构化数据，从而避免为每个页面编写数据解析器。并不是要求稍微复杂一点，数据量稍微大一点的时候，需要做大量的二次开发，耗费大量的人力和时间。六、可以集成。可以快速利用现有技术实力、开发环境，快速建立数据体系。七、受控。企业应用是长期积累的。如果数据和流程掌握在第三方手中，可控性差，对需求变化响应慢，风险大。八、支持结构。它可以提供一些功能来帮助开发人员提取和关联结构化数据，从而避免为每个页面编写数据解析器。并不是要求稍微复杂一点，数据量稍微大一点的时候，需要做大量的二次开发，耗费大量的人力和时间。六、可以集成。可以快速利用现有技术实力、开发环境，快速建立数据体系。七、受控。企业应用是长期积累的。如果数据和流程掌握在第三方手中，可控性差，对需求变化响应慢，风险大。八、支持结构。它可以提供一些功能来帮助开发人员提取和关联结构化数据，从而避免为每个页面编写数据解析器。需要做大量的二次开发，耗费大量的人力和时间。六、可以集成。可以快速利用现有技术实力、开发环境，快速建立数据体系。七、受控。企业应用是长期积累的。如果数据和流程掌握在第三方手中，可控性差，对需求变化响应慢，风险大。八、支持结构。它可以提供一些功能来帮助开发人员提取和关联结构化数据，从而避免为每个页面编写数据解析器。需要做大量的二次开发，耗费大量的人力和时间。六、可以集成。可以快速利用现有技术实力、开发环境，快速建立数据体系。七、受控。企业应用是长期积累的。如果数据和流程掌握在第三方手中，可控性差，对需求变化响应慢，风险大。八、支持结构。它可以提供一些功能来帮助开发人员提取和关联结构化数据，从而避免为每个页面编写数据解析器。并快速建立数据系统。七、受控。企业应用是长期积累的。如果数据和流程掌握在第三方手中，可控性差，对需求变化响应慢，风险大。八、支持结构。它可以提供一些功能来帮助开发人员提取和关联结构化数据，从而避免为每个页面编写数据解析器。并快速建立数据系统。七、受控。企业应用是长期积累的。如果数据和流程掌握在第三方手中，可控性差，对需求变化响应慢，风险大。八、支持结构。它可以提供一些功能来帮助开发人员提取和关联结构化数据，从而避免为每个页面编写数据解析器。

　　很多企业在数据采集上投入了很多精力，但往往效果不是很好，可持续发展能力也比较差。这基本上是由于基本工具的选择不当造成的。那么，让我们看一下当今可用的一些数据抓取工具和开源库。比较它们的优缺点，供开发者选择参考。

　　一、 系统类：

　　此类工具或开源库提供了一个完整的系统，包括数据捕获、调度、存储和检索。

　　纳奇：

　　语言：JAVA

　　官方网站：

　　简介：Nutch 是一个搜索引擎的开源 Java 实现。它提供全文搜索和网络爬虫、页面调度、数据存储等功能，几乎可以算是一个完整的通用搜索引擎。它适用于页面大小（数十亿）且仅对数据进行文本索引（很少结构化数据）的应用程序。Nutch 非常适合做研究。

　　继承人：

　　语言：JAVA

　　官方网站：

　　简介：Heritrix 是一个开源的网络爬虫系统，用户可以使用它从互联网上爬取想要的资源。它最好的地方在于其良好的扩展性，方便用户实现自己的爬取逻辑。Heritrix 集成了索引调度、页面解析和数据存储。

　　其他包括：DataparkSearch、Web-Harvest

　　网络类：

　　卷曲

　　语言：C（但也支持命令行和其他语言绑定）

　　官方网站：

　　简介：CURL 是一个古老的 HTTP 网络库（同时支持 FTP 和其他协议）。CURL 支持丰富的网络功能，包括 SSL、cookies、forms 等，是一个应用广泛的网络库。CURL 很灵活，但稍微复杂一些。提供数据下载，但不支持 HTML 解析。通常还需要与其他库一起使用。

　　汤

　　语言：C

　　官方网站：

　　简介：SOUP 是另一个 HTTP 网络库，它依赖于 glib，功能强大且稳定。但国内文献很少。

　　浏览器类：

　　此类工具一般基于浏览器扩展（例如：Firefox）。由于浏览器的强大功能，他们可以采集访问比较完整的数据，尤其是JavaScript输出的数据。但应用稍有局限，扩展不方便，数据量大时难以适应。

　　ParseHub：

　　语言：火狐扩展

　　官方网站：

　　简介： ParseHub 是一款基于 Firefox 的页面分析工具，支持更复杂的功能，包括页面结构分析。

　　GooSeeker 采集客户

　　语言：火狐扩展

　　官方网站：

　　简介：GooSeeker也是基于Firefox的扩展，支持更复杂的功能，包括索引图片、定时采集、可视化编程等。

　　采集终端类：

　　这类工具一般都支持Windows图形界面，基本不需要写代码，可以通过配置规则实现比较典型的data采集。但数据抽取能力一般，扩展有限，更复杂应用的二次开发成本不低。

　　优采云

　　语言：许可软件

　　平台：视窗

　　官方网站：

　　优采云是一款老牌采集软件，随着无数个人站长的成长，可配置性强，数据转储，非常适合个人快速数据采集，政府机构舆情监测。

　　优采云采集器

　　语言：许可软件

　　平台：视窗

　　官方网站：

　　简介：优采云采集器功能多，支持新闻综合分析，广泛应用于舆论。

　　图书馆类：

　　通过开源库或工具库提供。这些库通常只负责数据抓取的Web部分和HTML的解析部分。具体业务实现由开发者自己实现。这种方法非常灵活，更适合爬取复杂数据和更*敏*感*词*的爬取。这些库的区别主要体现在以下几个方面： 一、语言适用。许多库特定于一种语言。二、功能差异。大多数库只支持HTML，不支持JS、CSS等动态数据；三、接口。有些库提供函数级接口，有些库提供对象级接口。四、稳定性。有些库是认真的，有些库是渐进式的改进。

　　简单的 HTML DOM 解析器

　　语言：PHP

　　官方网站：

　　简介：一个支持解析 HTML 标签的 PHP 扩展模块。提供类似JQuery的函数级接口，功能更简单，适合解析简单的HTML页面，做数据引擎会比较难。

　　汤

　　语言：JAVA

　　官方网站：

　　简介：JSoup是一个Java HTML解析器，可以直接解析一个URL地址和HTML文本内容。它提供了一个非常省力的 API，用于通过 DOM、CSS 和类似 jQuery 的操作方法获取和操作数据。

　　斯皮纳

　　语言：Python

　　官方网站：

　　简介：Spynner 是一个基于 Qt Webkit 的 1000+ 行 Python 脚本。与urllib相比，最大的特点就是支持动态内容的爬取。Spynner 依赖于 xvfb 和 QT。由于需要页面渲染，速度较慢。

　　清

　　语言：C++（可扩展至其他语言）

　　官方网站：

　　简介：Qing是一个动态库，提供了一系列清晰的功能函数和DOM数据结构。它简单明了，但功能强大，适用性强。Qing 支持 JavaScript 和 CSS，所以对动态内容的支持非常好。除了这些，Qing还支持背景图片加载、滚动加载、本地缓存、加载策略等功能。清速度快，功能强大，稳定，开发效率高。构建数据引擎是企业更好的选择。