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网络爬虫vs网络抓取--二者的不同和各自的优点

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taobao01221
发布于 2023-05-19 01:36:03
发布于 2023-05-19 01:36:03
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什么是网络爬虫?

网络爬虫,也称为索引,是使用机器人(也称为爬虫)对页面上的信息来进行索引的。搜索引擎本质上所做的就是爬虫,这一切都是关于查看整个页面并为其编制索引。当机器人爬取一个网站的时候,它会为了寻找任何信息而爬过每一个页面和链接,直到网站的最后一行。

网络爬虫基本上被谷歌、必应、雅虎等主流搜索引擎、统计机构和大型网络信息整合商使用。网络爬虫的过程通常捕获的是通用信息,而网络抓取则专注于特定的数据集片段。

什么是网络抓取?

网络抓取,也称为网页数据提取,与网络爬虫类似,两者都是从网页中识别和定位目标数据的。两者的主要区别在于,对于网络抓取,我们知道确切的数据集标识符,例如,要从正在修复的网页的HTML元素结构中提取数据。

网络抓取是一种使用机器人(也称为“抓取器”)提取特定数据集的自动化方式。一旦收集到所需的信息,就可以根据特定的业务需求和目标将其用于比较、验证和分析。

常见的网络抓取用例

以下是企业利用网络抓取实现业务目标的一些最常用的方式:

研究:数据通常是任何研究项目不可或缺的一部分,无论它是纯粹的学术性质的研究亦或是用于营销、金融或其他商业应用的研究。实时收集用户的数据以及识别行为模式的能力可能在试图阻止全球流行病或识别准确的目标受众时至关重要。

零售/电子商务:尤其对于电子商务领域的公司,需要定期进行市场行业的分析以保持竞争优势。前端和后端零售业务收集的相关数据集包括定价、评论、库存、折扣信息以及受欢迎程度等。

品牌保护:数据收集正在成为防止品牌欺诈、品牌稀释(品牌过度延伸而摊薄、侵蚀原有品牌资产)以及识别非法从公司知识产权(品牌名、商标、产品的复制品等)中获利的恶意行为者不可或缺的一部分。数据收集可以帮助公司监控、识别此类网络犯罪分子并对其采取相应的反击行动。

二者分别有什么优点呢?

网络抓取的主要优点:

准确度高——网络抓取工具可帮助消除操作中的人为错误,这样可以确定得到的信息是 100% 准确的。

成本效益——网络抓取可能更具成本效益,因为网络抓取的人力支出通常较少,并且在许多情况下,是配备有完全自动化解决方案的,且解决方案对公司终端的基础设施要求为零。

精确定位——许多网络抓取工具可以让你准确地过滤出你正在寻找的数据点,这意味着你可以决定在具体的抓取工作中收集图像而不是视频,或决定收集的是产品的定价而不是产品描述。从长远角度来看,网络住区可以帮助你节省时间、带宽和开销等。

网络爬虫的主要优点:

深入研究——这种方法涉及对每个目标页面进行深入索引。当试图在万维网的深处发现和收集信息时,这种方法会很有用。

实时性——对于寻求目标数据集实时快照的公司来说,网络爬虫更受欢迎,因为它们更容易保持实时的频率。

质量保证——爬虫更擅长内容质量的评估,这意味着它是一种可以在执行问答任务时提供优势的工具。

二者的输出内容如何作区分?

对于网络爬虫来说,主要输出通常是URL列表。可以有其他字段或信息,但通常占绝大多数是是根据产品所区分的链接。

而就网络抓取而言,输出内容可以是 URL,但其范围更广,可能包括各种字段,例如:

  • 产品/价格
  • 浏览量/点赞数/分享数(主要针对于社交平台中的参与度)
  • 顾客评论
  • 竞争对手产品的评论
  • 从行业广告中所收集的图像
  • 按时间顺序显示的搜索引擎查询和结果

二者主要面临的挑战

尽管网络爬虫和网络抓取各有所长,但是它们却面临以下的共同挑战:

数据抓取封锁——许多网站都有反爬虫/反抓取政策,这会使得收集抓取需要的具体数据点变得更加困难。在这种情况下,网络抓取服务有时会非常有效,特别是如果它们能帮你通过大型代理网络访问,可以帮助你使用真实用户 IP 来绕过这些阻碍并收集数据。

请求过于密集——大规模执行数据爬虫/抓取工作可能非常耗费人力和时间。公司可能从最初只是偶尔需要数据集变成需要定期更新数据的业务,因此并不能再依赖手动收集。

收集量级限制——对于某些简单的单独目标站点,执行数据爬虫/抓取通常可以轻松完成,但是当你想要批量的从设置反爬等难度升级的不同目标站点提取数据时,一些对于单个IP的限制可能会变得无法逾越。

总结

网络爬虫是数据索引,网络抓取则是数据提取。对于那些希望执行网络抓取的人,Bright Data 提供了各种领先的解决方案。亮数据网络解锁器使用机器学习算法总能找到收集开源目标数据点的最佳和最快的路径。Web Scraper IDE则是一个可将数据直接传送到邮件收件箱的完全自动化的零代码网页抓取集成开发工具。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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