详细教程:如何使用代理服务器进行网页抓取?

作者: 读芯术 2019-11-19 15:43:07

 万维网是数据的宝库。大数据的易得性、数据分析软件的迅猛发展以及日益廉价的计算能力进一步提高了数据驱动战略对竞争差异化的重要性。

据Forrester的报告显示,数据驱动性公司利用并贯彻公司洞察力以创造竞争优势,年均增长率超过30%,并有望在2021年实现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在销售增长方面比同行高出85%,毛利率高出25%。

然而,互联网定期持续地提供内容。在寻找与需求相关的数据时,这会造成混乱。此时网页抓取有助于提取符合要求和喜好的有用数据。

因此,以下的基本内容可以帮助了解如何使用网页抓取来收集信息,以及如何有效使用代理服务器。

什么是网页抓取?

网页抓取或网页采集是从网页中提取相关要求和大量数据的技术。该信息以电子表格的形式储存在本地计算机中。对企业根据获得的数据分析来计划营销战略来说,这是非常有远见的。

网页抓取促使企业快速创新,实时访问万维网中的数据。因此,如果你是一家电子商务公司并且正在收集数据,那么网页抓取应用程序将帮助你在竞争对手的网站上下载数百页的有用数据,无需手动处理。

网页抓取为何如此有益?

网页抓取消除了手动提取数据的单调,并克服了其过程中的障碍。例如,有些网站的数据无法复制和粘贴。这就是网页抓取发挥作用的地方,帮助提取所需的任何类型的数据。

还可以将其转换和保存为选择的格式。你用网页抓取工具提取网页数据时,将能够以CSV等的格式保存数据。然后,可以按所需方式检索、分析和使用数据。

网页抓取简化了数据提取的过程,通过使其自动化而加快了处理过程。并且以CSV的格式轻松访问提取的数据。网页抓取还有许多其他的好处,例如将其用于潜在客户开发、市场调研、品牌监控、防伪活动和使用大数据集的机器学习等。

然而,只要在合理的范围进行网页抓取,强烈推荐使用代理服务器。

若要扩展网页抓取项目,了解代理管理是至关重要的,因为它是扩展所有数据提取项目的核心。

什么是代理服务器?

IP地址通常如下所示:289.9.879.15.。在使用互联网时,这种数字组合基本上是贴在设备上的标签,有助于定位设备。

代理服务器是第三方服务器,可通过其服务器来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,向其请求的网站不再看到IP地址,但是代理服务器的IP地址能够以更高的安全性提取网页数据。

使用代理服务器的好处

1. 使用代理服务器能以更高的可靠性开发网站,从而减少爬虫受禁或受阻的情况。

2. 代理服务器可使你从特定地理区域或设备上发出请求(例如移动IPs),有助于查看网站上显示的特定地域的内容。从线上零售商提取产品数据时,这十分有效。

3. 使用代理池可以向目标网站发出更高的请求,而不会被禁止。

4. 代理服务器使你免受一些网站强加的IP禁令。例如,来自AWS服务器的请求通常受到网站阻止,因为它会保存使用AWS服务器的大量请求而导致网站过载的记录。

5. 使用代理服务器可对相同或不同的网站进行无数的并发会话。

什么是代理选项?

若遵循代理服务器的基本原则,则有三种主要IPs类型可供选择。每种类别都有其优点和缺点,且可以很好地满足特定目的。

数据中心IPs

这是最常见的代理IP类型。它们是数据中心的IPs服务器,价格非常便宜。如果有正确的代理管理解决方案,它会是坚实的基础,为业务建立强大网页采集解决方案。

住宅IPs

这些是私人住宅的IPs,可通过住宅网络路由请求。它们更难获得,因此价格更昂贵。当可以用价格更便宜的数据中心IPs达到相似的结果时,这类IPs在财务上会出现困难。有了代理服务器,抓取软件可用住宅IP代理屏蔽它们的IP地址,使软件能够访问所有没有代理可能无法进入的网站。

移动IPs

这些是私人移动设备IPs。由于移动设备的IPs难以获得,所以它们极其昂贵。除非要抓取的结果是展示给移动用户的,否则不推荐使用。从法律上来讲,这甚至更加复杂,因为大多数情况下,设备所有者不知道你正在使用他们的GSM网络进行网页抓取。

通过适当的代理管理,数据中心IPs能产生与住宅IPs或移动IPs相似的结果,而无需考虑法律层面的问题,且成本低。

网页抓取中的人工智能

许多研究表明,人工智能可以解决网页抓取遇到的挑战和障碍。最近,麻省理工学院的研究人员发表一篇关于人工智能系统的论文,该系统从网页来源中提取信息,并学习如何自行完成这项工作。该研究还引入了从非结构化来源自动提取结构化数据的机制,从而建立人类分析能力和人工智能驱动之间的联系。

这可能是填补人力资源短缺的未来,或者最终使其成为完全由人工智能主导的过程。

总结

网页抓取一直能推动创新,并从数据驱动的业务战略中获得突破性的成果。然而,它也有自己独特的挑战,这些挑战会降低可能性,进而使实现预期结果更加困难。

仅在过去十年里,人类创造的信息就已经超过了整个人类历史的总和。这便需要类似人工智能的更多创新,将高度非结构化的数据格局形成体系,并开辟更大的可能性。

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