Web 數據提取終極指南
已發表: 2017-04-29Web 數據提取（也稱為 Web 抓取、Web 採集、屏幕抓取等）是一種從 Internet 上的網站中提取大量數據的技術。 網站上提供的數據不容易下載，只能使用網絡瀏覽器訪問。 然而，網絡是最大的開放數據存儲庫，自互聯網誕生以來，這些數據一直以指數級的速度增長。
網絡數據對電子商務門戶、媒體公司、研究公司、數據科學家、政府有很大的用處，甚至可以幫助醫療保健行業進行持續研究和預測疾病的傳播。
考慮分類網站、房地產門戶網站、社交網絡、零售網站和在線購物網站等上可用的數據，這些數據很容易以結構化格式獲得，隨時可供分析。 這些站點中的大多數不提供將數據保存到本地或云存儲的功能。 一些站點提供 API，但它們通常帶有限制且不夠可靠。 儘管在技術上可以將數據從網站複製並粘貼到本地存儲，但對於企業的實際用例來說，這是不方便且不可能的。
Web 抓取可幫助您以自動化方式執行此操作，並且更有效、更準確地執行此操作。 Web 抓取設置以類似於 Web 瀏覽器的方式與網站交互，但不是將其顯示在屏幕上，而是將數據保存到存儲系統中。
網絡數據提取的應用
1. 定價智能
鑑於在線空間競爭的加劇，定價智能是一種日益流行的應用程序。 電子商務門戶網站一直在關注他們的競爭對手，他們使用網絡爬蟲從他們那裡獲取實時定價數據，並以有競爭力的價格調整自己的目錄。 這是通過部署網絡爬蟲來完成的，該爬蟲被編程為提取產品詳細信息，如產品名稱、價格、變體等。 這些數據被插入一個自動化系統，該系統在分析競爭對手的價格後為每種產品分配理想的價格。
定價智能也用於需要在同一門戶的不同版本之間保持定價一致性的情況。 網絡抓取技術實時提取價格的能力使此類應用成為現實。
2. 編目
電子商務門戶網站通常有大量的產品列表。 更新和維護這麼大的目錄並不容易。 這就是為什麼許多公司依賴網絡數據提取服務來收集更新其目錄所需的數據的原因。 這有助於他們發現他們不知道的新類別，或使用新的產品描述、圖像或視頻更新現有目錄。
3. 市場調查
除非您掌握的數據量很大，否則市場研究是不完整的。 鑑於傳統數據採集方法的局限性並考慮到網絡上可用的相關數據量，網絡數據提取是迄今為止收集市場研究所需數據的最簡單方法。 企業從實體店向在線空間的轉變也使網絡數據成為更好的市場研究資源。
4. 情緒分析
情緒分析需要從人們分享他們對服務、產品、電影、音樂或任何其他以消費者為中心的產品的評論、意見或投訴的網站中提取的數據。 提取此用戶生成的內容將是任何情緒分析項目的第一步，而網絡抓取可以有效地達到目的。
5. 競爭對手分析
在網絡抓取技術出現之前，監控競爭的可能性從未如此簡單。 通過部署網絡蜘蛛，現在可以輕鬆地密切監控競爭對手的活動，例如他們正在進行的促銷活動、社交媒體活動、營銷策略、新聞稿、目錄等，從而在競爭中佔據上風。 近乎實時的爬網更進一步，為企業提供實時的競爭對手數據。
6.內容聚合
媒體網站需要即時訪問網絡上的突發新聞和其他趨勢信息。 快速報導新聞對這些公司來說是一個交易破壞者。 網絡爬蟲可以監控或從流行的新聞門戶、論壇或類似站點中提取您想要監控的熱門話題或關鍵字的數據。 此用例使用低延遲網絡爬取，因為更新速度應該非常高。
7. 品牌監控
現在，每個品牌都了解以客戶為中心對業務增長的重要性。 如果他們想在這個競爭激烈的市場中生存，那麼為他們的品牌贏得良好的聲譽將符合他們的最大利益。 大多數公司現在都在使用網絡爬蟲解決方案來監控流行的論壇、電子商務網站上的評論和社交媒體平台，以了解其品牌和產品名稱的提及。 這反過來又可以幫助他們及時了解客戶的聲音，並儘早解決可能破壞品牌聲譽的問題。 毫無疑問，以客戶為中心的業務在增長圖中會上升。
網絡數據提取的不同方法
一些企業僅基於數據運作，其他企業將其用於商業智能、競爭對手分析和市場研究，以及其他無數用例。 然而，從網絡中提取大量數據仍然是許多公司的主要障礙，更重要的是因為他們沒有走最佳路線。 以下是從 Web 提取數據的不同方法的詳細概述。
1.DaaS
將您的 Web 數據提取項目外包給 DaaS 提供商是迄今為止從 Web 中提取數據的最佳方式。 當依賴於數據提供者時，完全免除了爬蟲設置、維護和提取數據質量檢查的責任。 由於 DaaS 公司將擁有平滑和無縫數據提取所需的專業知識和基礎設施，因此您可以以比您自己做的成本低得多的成本利用他們的服務。
您只需向 DaaS 提供商提供您的確切要求，就可以放心了。 您必鬚髮送數據點、源網站、抓取頻率、數據格式和交付方式等詳細信息。 使用 DaaS，您可以按照自己想要的方式獲取數據，並且您可以專注於利用數據來改善業務底線，這在理想情況下應該是您的首要任務。 由於他們在抓取方面經驗豐富並且擁有有效和大規模獲取數據的領域知識，因此如果您的需求很大且經常出現，那麼與 DaaS 提供商合作是正確的選擇。
外包的最大好處之一是數據質量保證。 由於網絡本質上是高度動態的，因此數據提取需要持續監控和維護才能順利運行。 Web 數據提取服務可應對所有這些挑戰並提供高質量的無噪聲數據。
使用數據提取服務的另一個好處是定制和靈活性。 由於這些服務是為企業設計的，因此可以根據您的具體要求完全定制這些服務。
優點：
- 完全可根據您的要求定制
- 完全掌控流程
- 質量檢查以確保高質量數據
- 可以處理動態和復雜的網站
- 有更多時間專注於您的核心業務
缺點：
- 可能必須簽訂長期合同
- 比DIY工具貴一點
2. 內部數據提取
如果您的公司在技術上很豐富，您可以使用內部數據提取。 Web 抓取是一個技術利基過程，需要一個熟練的程序員團隊來編寫爬蟲代碼，將它們部署在服務器上，調試，監控，並對提取的數據進行後處理。 除了團隊之外，您還需要一個高端基礎架構來運行爬網作業。
維護內部爬行設置可能是比構建它更大的挑戰。 網絡爬蟲往往非常脆弱。 他們甚至可以在目標網站上進行微小的更改或更新。 您必須建立一個監控系統來了解抓取任務何時出現問題，以便可以修復它以避免數據丟失。 您將不得不花費時間和精力來維護內部爬行設置。
除此之外，如果您需要抓取的網站數量很多或目標網站正在使用動態編碼實踐，則與構建內部抓取設置相關的複雜性會顯著增加。 內部抓取設置也會影響焦點並稀釋您的結果，因為網絡抓取本身就是需要專業化的東西。 如果您不小心，它很容易占用您的資源並在您的操作流程中造成摩擦。
優點：
- 對流程的完全所有權和控制權
- 簡單要求的理想之選
缺點：
- 爬蟲的維護是一件很頭疼的事
- 成本增加
- 招聘、培訓和管理團隊可能會很忙
- 可能會佔用公司資源
- 可能影響組織的核心焦點
- 基礎設施成本高
3. 垂直特定解決方案
一些數據提供商只迎合特定的垂直行業。 如果您能找到一個適合您所針對的領域並涵蓋所有必要數據點的垂直特定數據提取解決方案，那將是非常棒的。 使用垂直特定解決方案的好處是您將獲得數據的全面性。 由於這些解決方案僅適用於一個特定領域，因此他們在該領域的專業知識將非常高。
您從特定於垂直行業的數據提取解決方案中獲得的數據集架構通常是固定的，並且不可定制。 您的數據項目將僅限於此類解決方案提供的數據點，但這可能會或可能不會破壞交易，具體取決於您的要求。 這些解決方案通常會為您提供已經提取並可以使用的數據集。 垂直特定數據提取解決方案的一個很好的例子是 JobsPikr，它是一個工作列表數據解決方案，可以直接從世界各地的公司網站的職業頁面中提取數據。
優點：
- 來自行業的綜合數據
- 更快地訪問數據
- 無需處理提取的複雜方面
缺點：
- 缺乏自定義選項
- 數據不是排他性的
4. DIY數據提取工具
如果您沒有預算來構建內部抓取設置或將數據提取過程外包給供應商，那麼您只能使用 DIY 工具。 這些工具易於學習，並且通常提供點擊界面，使數據提取比您想像的更簡單。 如果您剛開始沒有數據採集預算，這些工具是理想的選擇。 DIY 網頁抓取工具通常價格非常低，有些甚至可以免費使用。
但是，使用 DIY 工具從網絡中提取數據存在嚴重的缺點。 由於這些工具無法處理複雜的網站，因此它們在功能、規模和數據提取效率方面非常有限。 DIY 工具的維護也將是一個挑戰，因為它們製作得非常僵硬且不太靈活。 您必須確保該工具正常工作，甚至不時進行更改。
唯一好的方面是配置和使用此類工具不需要太多技術專長，如果您不是技術人員，這可能適合您。 由於該解決方案是現成的，您還將節省與構建自己的基礎架構進行抓取相關的成本。 除了缺點之外，DIY 工具可以滿足簡單和小規模的數據需求。
優點：
- 完全控製過程
- 預建解決方案
- 您可以利用對工具的支持
- 更易於配置和使用
缺點：
- 他們經常過時
- 數據中的更多噪音
- 更少的自定義選項
- 學習曲線可能很高
- 結構變化時數據流中斷
Web 數據提取的工作原理
可以使用一些不同的方法和技術來構建爬蟲並從網絡中提取數據。
1. 種子
種子 URL 是一切的開始。 爬蟲將從種子 URL 開始其旅程，並開始在從種子獲取的數據中尋找下一個 URL。 如果爬蟲程序被編程為遍歷整個網站，則種子 URL 將與域的根相同。 種子 URL 在設置時被編入爬蟲程序，並且在整個提取過程中保持不變。
2. 設定方向
爬蟲獲取種子 URL 後，將有不同的選項繼續進行。 這些選項將是通過查詢種子 URL 剛剛加載的頁面上的超鏈接。 第二步是對爬蟲進行編程，從這一點開始自行識別並採取不同的路線。 此時，機器人知道從哪裡開始以及從哪裡開始。
3.排隊
既然爬蟲知道如何進入網站的深處並到達要提取數據的頁面，下一步是將所有這些目標頁面編譯到一個存儲庫中，它可以選擇要爬取的 URL。 完成後，爬蟲從存儲庫中獲取 URL。 它將這些頁面作為 HTML 文件保存在本地或基於雲的存儲空間中。 最後的抓取發生在這個 HTML 文件存儲庫中。
4. 數據提取
現在爬蟲已經保存了所有需要抓取的頁面，是時候從這些頁面中只提取所需的數據點了。 使用的架構將根據您的要求。 現在是時候指示爬蟲從這些 HTML 文件中只挑選相關的數據點，而忽略其餘的。 可以教導爬蟲基於與數據點關聯的 HTML 標籤或類名來識別數據點。
5. 去重和清洗
重複數據刪除是對提取的記錄執行的過程，以消除提取數據中重複的機會。 這將需要一個單獨的系統來查找重複記錄並將其刪除以使數據簡潔。 數據中也可能有噪音，也需要清理。 這裡的噪音是指與相關數據一起被抓取的不需要的 HTML 標記或文本。
6. 結構化
結構化是通過為數據提供適當的、機器可讀的語法來使數據與數據庫和分析系統兼容的原因。 這是數據提取和發布的最終過程，數據已準備好交付。 完成結構化後，數據就可以通過將其導入數據庫或插入分析系統來使用。
Web 數據提取的最佳實踐
作為獲得強大洞察力的絕佳工具，Web 數據提取已成為這個競爭激烈的市場中企業的當務之急。 與最強大的東西一樣，必須負責任地使用網絡抓取。 以下是抓取網站時必須遵循的最佳實踐的彙編。
1. 尊重 robots.txt
您應該始終檢查您計劃從中提取數據的網站的 Robots.txt 文件。 網站在其 robots.txt 文件中設置了機器人應如何與網站交互的規則。 一些網站甚至在他們的機器人文件中完全阻止爬蟲訪問。 從不允許抓取的網站中提取數據可能會導致法律後果，應該避免。 除了徹底屏蔽之外，每個站點都會在 robots.txt 中為其站點上的良好行為設置規則。 從目標站點提取數據時，您必須遵守這些規則。
2.不要太頻繁地訪問服務器
如果負載非常高，Web 服務器很容易停機。 就像人類用戶一樣，機器人也可以增加網站服務器的負載。 如果負載超過一定限制，服務器可能會變慢或崩潰，從而使網站對用戶無響應。 這會給網站上的人類訪問者帶來糟糕的用戶體驗，這違背了該網站的全部目的。 應該注意的是，人類訪問者對網站的優先級高於機器人。 為避免此類問題，您應將爬蟲設置為以合理的間隔訪問目標站點並限制並行請求的數量。 這會給網站一些喘息的空間，它確實應該有。
3. 在非高峰時段刮痧
確保目標網站不會因為來自人類和機器人的高流量而變慢。 最好將您的網絡爬取任務安排在非高峰時間運行。 站點的非高峰時段可以由站點的大部分流量來自的地理位置來確定。 您可以通過在非高峰時段抓取來避免網站服務器可能出現的過載。 這也將對您的數據提取過程的速度產生積極影響，因為在此期間服務器的響應速度會更快。
4.負責任地使用抓取的數據
從 Web 中提取數據已成為一個重要的業務流程。 但是，這並不意味著您擁有從 Internet 上的網站提取的數據。 未經網站抓取同意將數據發佈到其他地方被認為是不道德的，並且您可能違反版權法。 在從網絡中提取數據時，您應該按照目標網站的政策負責任地使用數據。
尋找可靠來源
1. 避免鏈接過多的網站
鏈接就像互聯網的連接組織。 對於 Web 數據提取項目來說，一個有太多斷開鏈接的網站是一個糟糕的選擇。 這表明該站點維護不善，爬取這樣的站點對您來說不會是一次美妙的體驗。 一方面，如果在蝕刻過程中遇到斷開的鏈接，刮削裝置可能會停止。 這最終會篡改數據質量，對於任何認真對待數據項目的人來說，這應該是一個交易破壞者。 您最好使用具有相似數據和更好內務管理的不同來源網站。
2.避免使用高度動態編碼實踐的站點
這可能並不總是一種選擇； 但是，最好避免具有復雜和動態實踐的站點以運行穩定的爬取作業。 由於動態站點難以從中提取數據並經常更改。 維護可能會成為一個巨大的瓶頸。 在網絡爬蟲方面，找到更少複雜的網站總是更好。
3. 數據的質量和新鮮度
在選擇數據提取來源時，數據的質量和新鮮度必須是您最重要的標準之一。 您獲取的數據應該是新鮮的並且與當前時間段相關，以便它完全可以使用。 在為您的數據提取項目選擇來源時，請始終尋找始終使用新鮮和相關數據經常更新的站點。 您可以查看網站源代碼上的最後修改日期，以了解數據的新鮮程度。
網絡抓取的法律方面
對 Web 數據提取不是很熟悉的人有時會以模糊的眼光看待 Web 數據提取。 為了清除空氣，網絡抓取/爬網不是不道德或非法的活動。 爬蟲機器人從網站獲取信息的方式與人類訪問者在網頁上消費內容的方式沒有什麼不同。 例如，谷歌搜索運行網絡爬蟲，我們沒有看到任何人指責谷歌做一些甚至是非法的事情。 但是，在抓取網站時應遵循一些基本規則。 如果您遵循這些規則並在互聯網上作為一個好的機器人運行，那麼您並沒有做任何違法的事情。 以下是要遵循的規則：
- 尊重目標站點的robots.txt文件
- 確保您遵守 TOS 頁面
- 未經網站事先許可，請勿在其他地方在線或離線複製數據
如果您在抓取網站時遵循這些規則，則您完全處於安全區域。
結論
我們在這裡介紹了 Web 數據提取的重要方面，例如您可以採用的不同途徑獲取 Web 數據、最佳實踐。 各種業務應用程序，以及流程的法律方面。 隨著商業世界正在迅速轉向以數據為中心的運營模式。 現在是評估您的數據需求並開始從 Web 提取相關數據以提高業務效率和增加收入的時候了。 如果您在旅途中遇到困難，本指南應該可以幫助您繼續前進。