最强大的网络数据收集技术之一是网络爬行,它涉及查找一个或多个域的所有 URL。 Python 有几个流行的网络爬虫库和框架用于网络爬虫。我们将首先介绍不同的网络爬行技术和用例,然后向您展示使用 Python 库进行简单的网络爬行:requests、Beautiful Soup 和 Scrapy。接下来,我们将了解为什么最好使用像这样的网络爬行框架 爬虫库.

A 网络爬虫,也称为网络蜘蛛或网络机器人,自动在互联网上搜索内容。爬虫一词来源于网络爬虫,即互联网最初的搜索引擎,而搜索引擎机器人是最广为人知的爬虫。搜索引擎使用网络机器人对整个互联网上的网页内容进行索引,以便它们可以出现在搜索引擎结果中。

网络爬虫收集数据,包括网站的 URL、元标记信息、网页内容、页面链接以及这些链接的目标。他们保留以前下载的 URL 的记录,以防止重复下载同一页面。它还检查 HTML 代码和超链接中的错误。

网络爬行在网站上搜索信息并检索文档以创建可搜索索引。爬网从网站页面开始,然后通过指向其他网站的链接继续进行,直到所有网站都被扫描为止。

爬虫可以自动执行以下任务:
• 将网站的旧副本存档为静态 HTML 文件。
• 从电子表格中提取和显示网站内容。
• 识别损坏的链接以及包含它们需要修复的页面。
• 比较旧版和现代版网站。
• 从页面元标记、正文内容、标题和图片描述性替代标记中提取信息

自动网络爬行技术

自动网络爬行技术涉及使用软件自动从在线来源收集数据。这些高效的方法可以扩展以处理大规模的网络抓取任务。

1:网页抓取库

网页抓取库是为网页抓取任务提供现成功能和工具的软件包。这些库使浏览网页、解析 HTML 数据和定位要提取的元素的过程变得更加简单。以下是一些流行的网络抓取库的示例:

  • Beautiful Soup:专门为从 HTML 和 XML 站点解析和提取 Web 数据而设计。 Beautiful Soup 是一种有用的数据收集技术,适用于不需要 JavaScript 加载的静态网站。
  • Scrapy:提供构建网络爬虫和爬虫的框架。对于涉及登录或处理 cookie 的复杂网络抓取任务来说,它是一个不错的选择。
  • Puppeteer:一个基于 JavaScript 的网页抓取库,可用于抓取动态网页。
  • Cheerio:非常适合抓取静态网页,因为它不支持 JavaScript 的执行。
  • Selenium:自动化 Web 交互并从动态站点检索数据。 Selenium 是需要用户交互(例如单击按钮、填写表单和滚动页面)的网站的理想网络抓取框架。

2:网页抓取工具

A 网页抓取工具 是一种自动从各种互联网来源收集数据的程序或软件。根据您组织的具体需求、可用资源和技术熟练程度,您可以选择使用内部或外包的网络抓取工具。

内部网络爬虫具有定制的优势,允许用户根据其特定的数据收集要求定制网络爬虫。然而,开发内部网络抓取工具可能需要技术专业知识和资源,包括维护的时间和精力。

3:网页抓取 API

Web 抓取 API 使开发人员能够从网站检索和提取相关信息。各种网站都提供网络抓取 API,包括 Twitter、Amazon 和 Facebook 等流行平台。然而,某些网站可能不提供针对特定目标数据的 API,需要网络抓取服务来收集网络数据。在某些情况下,使用 API 可能比诉诸网络抓取更经济,特别是当所需数据可通过 API 访问并且所需数据量在 API 限制范围内时。

4:无头浏览器

无头浏览器,例如 PhantomJS、Puppeteer 或 Selenium,为用户提供了无需图形用户界面即可收集 Web 数据的功能。这种操作模式使无头浏览器成为抓取利用客户端或服务器端脚本的交互式和动态网站的理想选择。使用无头浏览器,网络爬虫可以访问和提取网站 HTML 代码中不易看到的数据。

使用无头浏览器的主要优点之一是它能够与动态页面元素(如按钮和下拉菜单)进行交互。此功能允许更全面的数据收集过程。

以下是使用无头浏览器收集数据的一般步骤:

  1. 设置无头浏览器: 为您的网页抓取项目选择合适的无头浏览器,并在您的服务器上进行配置。每个无头浏览器都有自己特定的设置要求,这可能取决于目标网站或所使用的编程语言等因素。选择支持 JavaScript 和其他客户端脚本语言的无头浏览器以有效地抓取动态网页非常重要。
  2. 安装必要的库: 安装一种编程语言,例如 Python 或 JavaScript,使您能够从网络中解析和提取所需的数据。
  3. 维护网页抓取工具: 动态网站经常发生频繁的变化。因此,定期更新和维护您的网络抓取工具以确保它们保持有效至关重要。网站底层 HTML 代码的更改可能需要调整抓取过程,以便继续提取准确且相关的数据。

无头浏览器是一种强大的数据收集技术,用于爬行动态和交互式网站。通过遵循概述的步骤并在维护网络抓取工具时保持警惕,您可以获得通过传统方式无法轻松访问的有价值的信息。

5:HTML解析

HTML 解析是一种数据收集技术,通常用于从 HTML 代码中自动提取数据。如果您想通过HTML解析来收集Web数据,请按照以下步骤操作:

  1. 检查目标页面的HTML代码: 使用浏览器中的开发人员工具检查您要抓取的网页的 HTML 代码。这将使您能够了解 HTML 代码的结构并识别要提取的特定元素,例如文本、图像或链接。
  2. 选择解析器: 选择解析器时,请考虑所使用的编程语言和网站 HTML 结构的复杂性等因素。您选择的解析器应该与您用于网络抓取的编程语言兼容。以下是针对不同编程语言的一些流行解析器:
  • 适用于 Python 的 Beautiful Soup 和 lxml
  • 用于 Java 的 Jsoup
  • C# 的 HtmlAgilityPack
  1. 解析 HTML: 这涉及读取和解释目标网页的 HTML 代码以提取所需的数据元素。
  2. 提取数据: 使用选定的解析器来收集您需要的特定数据元素。

按照这些步骤,您可以使用 HTML 解析技术从 HTML 代码中提取数据。

6:DOM解析

DOM 解析允许将 HTML 或 XML 文档解析为其各自的文档对象模型 (DOM) 表示形式。 DOM 解析器是 W3C 标准的一个组件,提供了遍历 DOM 树并提取特定信息(如文本内容或属性)的各种方法。

使用案例

监控竞争对手的价格

通过采用先进的网络爬虫技术,零售和企业可以更全面地了解特定实体或消费者群体对其价格策略及其竞争对手的定价策略的看法。 通过利用这些信息并据此采取行动,他们可以更好地使定价和促销与市场和客户目标保持一致。

监控产品目录

企业还可以使用网络爬虫来收集产品目录和列表。 品牌可以通过监控和分析各个站点上可用的大量产品数据来解决客户问题并满足他们对产品规格、准确性和设计的需求。 这可以帮助公司通过个性化的解决方案更好地瞄准他们的受众,从而提高 客户满意度.

社交媒体和新闻监控

网络爬虫可以跟踪新闻网站、社交媒体网站、论坛以及其他地方关于您和您的竞争对手的言论。它能够理解你的 品牌体验示例 比你更好更快。这条数据可以方便您的营销团队通过情绪分析来监控您的品牌形象。这可以帮助您更多地了解客户对您的印象以及您与竞争对手的比较。

使用 Beautifulsoup 进行网络爬取

Beautiful Soup 是一个流行的 Python 库,它有助于将 HTML 或 XML 文档解析为树形结构,以便可以找到和提取数据。 这个库有一个简单的界面,带有自动编码转换,使网站数据更容易访问。
该库包括用于遍历、搜索和更改解析树的基本方法和 Pythonic 习惯用法,以及传入和传出文本的自动 Unicode 和 UTF-8 转换。

安装美丽的汤 4

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点安装beautifulsoup4

安装第三方库

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点安装请求
点安装 html5lib
点安装bs4

从网页访问 HTML 内容

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进口 要求
网址= “https://www.theverge.com/tech”
r = requests.get(URL)
打印(r.内容)

解析 HTML 内容

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进口 要求
from bs4 进口 美丽汤

网址= “http://www.theverge.com/tech”
r = requests.get(URL)

汤 = BeautifulSoup(r.content,
'html5lib')
打印(汤.美化())
Beautiful Soup 是一个流行的 Python 库,可帮助将 HTML 或 XML 文档解析为树形结构,以便可以找到和提取数据

使用 Scrapy 使用 Python 进行 Web 爬网

Scrapy 是一个 Python 框架,用于使用 Python 进行大规模的网络爬虫。 它为您提供了轻松从网站提取数据、根据需要进行分析以及以您选择的结构和格式保存数据所需的所有功能。
Scrapy 与 Python 2 和 3 兼容。当您使用 Anaconda 时,您可以从 conda-forge 频道下载该软件包,该频道包含适用于 Linux、Windows 和 Mac OS X 的最新软件包。
要使用 conda 安装 Scrapy,请运行:

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conda安装-c conda-forge scrapy

如果你使用的是 Linux 或 Mac OS X,你可以通过以下方式安装 scrapy

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pip安装scrapy

为了在 shell 中执行爬虫,输入:

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拿来(“https://www.reddit.com”)

当您使用 Scrapy 抓取某些内容时,Scrapy 会生成一个包含下载数据的“响应”对象。 让我们看看爬虫得到了什么。

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2
查看(响应)
打印 响应文本
Scrapy 是一个 Python 框架,用于使用 Python 进行大规模的网络爬虫。 它为您提供轻松从网站提取数据所需的所有功能

使用 Crawlbase 使用 Python 进行网络爬行

爬网可能会很困难且令人沮丧,因为某些网站可能会阻止您的请求,甚至限制您的 IP 地址。如果不使用代理,用 Python 编写一个简单的爬虫程序可能还不够。要正确抓取网络上的相关数据,您需要 Crawlbase 抓取 API,它可以让您抓取大多数网页,而无需处理禁止的请求或验证码。

让我们演示如何使用 Crawlbase 爬取 API 创建您的抓取工具。
我们的基本抓取工具的要求:

  1. 爬网帐户
  2. 的Python 3.x
  3. Crawlbase Python 库

记下您的 Crawlbase 令牌,这将是使用 Crawling API 时的身份验证密钥。让我们首先下载并安装我们将用于该项目的库。在您的控制台上,键入以下命令:

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点安装爬虫库

下一步是导入 Crawlbase API

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from 爬行基地 进口 抓取API

接下来,在初始化 API 后,输入您的身份验证令牌,如下所示:

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api = 爬行API({'令牌': 'USER_TOKEN'})

输入您的目标 URL 或您希望抓取的任何其他网站。 在此演示中,我们将使用 Amazon 作为示例。

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目标网址 = 'https://www.amazon.com/AMD-Ryzen-3800XT-16-Threads-Processor/dp/B089WCXZJC'

我们代码的以下部分将使我们能够下载 URL 的整个 HTML 源代码,如果成功,将在您的控制台或终端上显示结果:

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响应 = api.get(targetURL)
if 回复['状态代码'] == 200:
打印(回复['身体'])

现在我们已经构建了一个爬虫。 Crawlbase 响应它收到的每个请求。如果状态为 200 或成功,我们的代码将向您显示已爬网的 HTML。任何其他结果,例如 503 或 404,都表明网络爬虫不成功。另一方面,API 在世界各地使用了数千个代理,确保获得最佳数据。
Crawling API 的最佳功能之一是您可以将内置的数据抓取器用于支持的站点,幸运的是其中包括 Amazon。 将数据抓取器作为参数发送到我们的 GET 请求中以使用它。 我们的完整代码现在应该如下所示:

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from 爬行基地 进口 抓取API

api = 爬行API({'令牌': 'USER_TOKEN'})

目标网址 = 'https://www.amazon.com/AMD-Ryzen-3800XT-16-Threads-Processor/dp/B089WCXZJC'

响应 = api.get(targetURL, {'自动解析': '真的'})
if 回复['状态代码'] == 200:
打印(回复['身体'])

如果一切正常,您将收到类似于以下的回复:

要正确抓取网络上的相关数据,您将需要 Crawlbase Crawling API,它可以让您抓取大多数网页,而无需处理禁止的请求或验证码。

结论

使用像这样的网络爬行框架 爬虫库 与任何规模的爬行相比,将使爬行变得非常简单,并且爬行工具只需几行代码即可完成。您不必担心网站限制或验证码 抓取 API 将确保您的抓取工具始终保持有效和可靠,让您专注于对您的项目或业务最重要的事情。