對網絡抓取和網絡爬行感到困惑嗎？好吧，別擔心。你不是一個人。
許多人發現很難識別Web抓取和爬行之間的區別。
為什麼這麼混亂？
這是因為網絡抓取和網絡爬行，如果不是完全相同的話，是相似的，甚至在某種程度上是相同的。兩者都有相似的用例。
雖然Web中充斥著對Web抓取和爬行的引用，但在你以一種更簡單的語言閱讀它的定義之前，它不會有幫助。
以下是兩者的定義：
什麼是網絡抓取？
- Web抓取基本上是以一種自動的方式從網站中提取數據。
- 它是自動化的，因為它使用機器人從網站上刮取信息或內容。
- 這是對網頁的編程分析，可以從網頁中下載信息。
- 數據抓取涉及定位數據，然後提取數據。它不復制和粘貼，而是以精確和準確的方式直接獲取數據。它並不侷限於網絡；數據可以從存儲的任何地方抓取。它不一定來自互聯網。它是關於數據的，而不是存儲在哪裡的。
- Web抓取實例Web抓取將涉及從一個或多個特定網頁中抓取特定信息。例如，你想要研究價格情報。您可以從Amazon或任何其他電子商務站點提取各種/特定產品的價格。這將被稱為網絡抓取。同樣，您可以提取數據並將其用於業務線索、股票市場數據、房地產列表。
什麼是網絡爬行？
- 爬行這個詞來自蜘蛛爬行的方式。這就是為什麼網絡爬蟲有時也叫蜘蛛。它基本上是一個互聯網機器人，系統地瀏覽(閱讀)萬維網，通常是為了網頁索引。
- 它用於使用機器人(也稱為爬蟲)對頁面上的信息進行索引。
- 它涉及到查看整個頁面，併為其建立索引，包括頁面上的最後一個字母和點，以尋求信息。
- 蜘蛛爬過萬維網的每一個角落和縫隙，定位並檢索位於更深層的信息。Web爬蟲或機器人在大量的數據和信息中導航，並獲取與您的項目相關的內容。
- Web爬行示例谷歌(Google)、雅虎(Yahoo)或暴發戶所做的就是一個簡單的網絡抓取例子。這些搜索引擎抓取網頁，並使用這些信息索引網頁。
網絡抓取是如何工作的？
這個Web抓取過程遵循以下三個步驟。
1. 請求-答覆
- 第一步是請求目標網站提供特定URL的內容。
- 作為回報，刮板以HTML格式獲取所請求的信息。
2. 解析和提取
- 當涉及到分析時，它通常適用於任何計算機語言。它是以代碼為文本，在內存中生成計算機能夠理解和使用的結構的過程。
- 簡單地說，HTML解析基本上是接受HTML代碼並提取相關信息，如頁面標題、頁面中的段落、頁面中的標題、鏈接、粗體文本等等。
3. 下載數據
- 最後一部分是下載數據並將其保存在CSV、JSON或數據庫中，以便可以手動檢索和使用，或者在任何其他程序中使用。
網絡爬行是如何工作的？
Web爬行過程以下步驟如下：
- 選擇一個啟動種子URL或URL
- 把它加到邊境
- 現在從邊界選擇URL
- 獲取與該URL對應的網頁
- 解析該網頁以找到新的URL鏈接
- 將所有新發現的URL添加到邊界
- 進入第三步，並重申，直到邊境線空空如也。
Web抓取工具
市場上有無數的網絡抓取工具。不過，就這個特別的討論而言，我只會討論其中兩項。
- ProWebScraperProWebScraper幫助您從任何網站提取數據。它的設計是為了使網絡刮刮是一個完全毫不費力的練習。它的點擊率界面是非常友好的用戶，並使您的生活更容易的網頁刮。你不需要任何技術知識來執行復雜的網絡抓取任務。
- Webscraper.ioWebscraper.io是一個鉻的擴展，可以很容易地從網站獲取數據。使用這個擴展，您可以創建一個計劃(Sitemap)如何遍歷一個網站，以及應該提取哪些內容。使用這些站點地圖，Web刮刀將相應地導航站點並提取所有數據。以後可以將刮擦的數據導出為CSV。
Web爬行工具
在市場上提供的幾種網絡爬行工具中，我將只討論以下兩種：
- 刮痕刮痕是一種高質量的網頁抓取和抓取框架，廣泛應用於爬蟲網站。它可以用於各種用途，如數據挖掘、數據監視和自動測試。如果您熟悉Python，您會發現Scrapy很容易使用。它運行在Linux、MacOS和Windows上。
- 阿帕奇阿帕奇是一個非常有用的Web爬蟲軟件項目，您可以使用它來擴展它。它因其在數據挖掘中的應用而特別受歡迎。數據分析人員、數據科學家、應用程序開發人員和Web文本挖掘工程師廣泛地將其用於不同的應用程序。它是用Java編寫的跨平臺解決方案。
Web抓取的應用：
- 零售營銷在零售領域，有許多使用網絡抓取的途徑。無論是競爭對手的價格監控還是地圖遵從性監控，Web抓取都被用來提取有價值的數據並從中收集重要的洞見。同樣，當涉及到電子商務業務時，你需要無數的圖片和產品描述，你不能簡單地一夜之間創建或複製和粘貼。因此，Web抓取在為電子商務業務提取各種各樣的圖像和產品描述時非常方便。對於在線市場，你迫切需要網絡抓取，以配合閃電般的變化速度，每一刻發生。這樣，Web抓取有大量的應用程序在零售市場。
- 股權研究股票研究過去僅限於閱讀一家公司的財務報表，並相應地投資於股票。但現在不是了！現在，每一個新聞項目，數據點，和情緒的衡量，對於確定正確的股票和當前的趨勢是很重要的。你是如何獲得這類替代數據的？這就是網絡抓取有幫助的地方。它可以幫助您獲取與市場相關的所有數據聚合，並使您能夠查看全局。當然，通過網絡抓取，你可以更容易、更快地從網站中提取財務報表和所有常規數據。
- 機器學習基本上，機器學習就是讓機器能夠為你發現模式和洞察力。然而，要做到這一點，您需要為機器提供大量數據。數據將從何而來？是的，你是對的，你只會從網上得到它。因此，Web抓取在機器學習中是不可或缺的，因為它可以方便、快捷地以可靠的方式方便各種Web數據。
Web爬行的應用：
- 如果沒有網絡爬行，谷歌就不會以一種越來越精確和有效的方式給你搜索結果。谷歌每天爬行大約250億個或更多的頁面，為你提供搜索結果。
- Web爬蟲會抓取數十億的網頁，以生成用戶正在尋找的結果。隨著用戶需求的變化，網絡爬蟲也必須適應它。
- Web爬蟲對頁面進行排序，並對內容質量進行評估，並執行許多其他功能來執行索引，作為最終結果。
- 因此，正如你所看到的，網絡爬蟲對於產生精確的結果是至關重要的。
- 因此，網絡爬蟲是搜索引擎功能不可或缺的一部分，是我們對萬維網的訪問，也是網絡抓取的首要部分。
結語
Web爬行和Web抓取是相關的過程，因此有可能對其產生混淆。
但是，在閱讀了本指南之後，我希望您對兩者的定義、不同點和用例都非常清楚。
一旦你清楚了這個概念，你就可以利用每個概念來滿足你的不同需求。
祝您愉快的數據爬行和數據抓取！
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