该网站是一个巨大的图书馆，其中包含重要信息。它不仅与寻找报告材料相关，而且与赚钱相关。也就是说，对于商业公司来说。因此，解析仍然非常流行。收集数据有两种策略：网络爬行和网络抓取。两者都收集数据，但采用不同的方法。在本文中，我们将了解这些功能，比较应用程序，并找出如何为特定任务选择合适的方法。
网络爬行
网络爬行是自动爬行网站以收集有关页面的信息以供搜索引擎建立索引的过程。爬行的主要目的是创建搜索索引，使您可以在 Internet 上查找必要的信息。此过程可能很大，通常涉及数百万个网页。以下是使用网络爬行的一些示例：
- 搜索引擎。 Google、Bing 和 Yahoo 等搜索引擎的主要目的是索引数百万个网页，以便为用户提供搜索结果。
- 网络档案。一些组织扫描并保存网页副本以创建可用于研究或访问旧信息的网络档案。
- 价格和竞争力分析。公司可以使用网络爬行来监控产品价格以及竞争对手和市场分析。
- 媒体监控。媒体公司和分析师使用网络爬行来实时监控新闻、讨论和社交媒体。
- 数据收集和研究。研究人员和分析师可以执行网络爬行来收集数据、分析趋势并进行各个领域的研究。
网页抓取
另一方面，网络抓取或抓取是从网站提取特定数据以供分析、存储或进一步使用的过程。与侧重于广泛信息提取的爬行不同，抓取侧重于特定数据。例如，抓取可用于从在线商店提取产品价格、从媒体门户提取新闻或从竞争对手网站提取产品数据。
相似之处
现在我们已经概述了这些工具的本质，让我们谈谈它们的相似之处：
- 自动化。这两个过程都依赖于从网站自动提取数据，从而节省时间和精力。
- 使用 HTTP。爬行和抓取都使用 HTTP 协议与 Web 服务器通信并检索数据。
现在让我们看看差异。
差异
- 爬行侧重于为搜索引擎索引网站，而抓取侧重于提取特定数据以用于分析和其他目的。
- 数据量。爬网程序处理大量数据，可以索引数百万个网页，而抓取通常处理有限数量的数据。
- 请求频率。爬行通常是自动执行的，可以是更新搜索引擎索引的连续过程，而抓取可以是一次性操作，也可以根据用户需要定期执行。
使用代理服务器
代理服务器用于爬行和解析。它们可以帮助您绕过限制并启用多线程数据检索。毕竟，如果从一个IP解析，该用户很快就会因为超过对服务器的请求次数而被禁止。许多代理在它们之间分配负载并且不会使服务器过载。价格实惠、高质量的服务器代理非常适合解析和爬行。
各行业应用
电子商务中使用爬行和解析来监控产品价格并分析竞争对手。在金融领域分析金融数据和投资机会。在医学中，收集有关疾病和研究的数据。几乎每个行业都需要从网站收集和分析数据。
爬行和解析工具
在进行爬行和抓取时，选择合适的工具和库非常重要。爬行需要更复杂的工具，可以爬行robots.txt文件、管理请求队列并确保可靠性。另一方面，可以使用简单的库轻松组织解析：
- Scrapy是一个用Python编写的强大而灵活的爬行和抓取框架。它提供了许多工具来创建和定制您自己的爬虫。 Scrapy还支持数据处理和导出为各种格式。
- Beautiful Soup 是一个 Python 库，可以使 HTML 和 XML 解析更容易。如果您需要从网页中提取和操作数据，这是一个不错的选择。它为文档导航提供了简单方便的API。
- Apache Nutch 是一个用于爬行和索引 Web 内容的开源平台。该工具提供了一种可扩展且可扩展的爬网方法。它支持各种数据格式。
- Selenium 是一种浏览器自动化工具，可用于从与网页交互性很重要的网站中爬行和抓取数据。它允许您控制浏览器并执行操作，就像用户手动执行操作一样。
- Octoparse 是一种可视化数据抓取工具，无需编程即可创建解析器。对于那些想要快速从网站提取数据的人来说，它非常有用。
- Apify 是一个网站抓取和自动化平台。提供许多现成的抓取工具，以及创建自己的脚本的能力。 Apify 还提供用于监控和管理抓取任务的工具。
抓取时，考虑不同的数据处理方法很重要。这包括结构化、清理、聚合数据并将其转换为可以分析或存储的格式。结构化数据更容易进一步分析和使用。
爬行和抓取允许您从网站获取数据。这两种工具都需要使用代理，我们建议从我们这里租用它们。您会发现许多国家/地区的服务器代理非常适合爬行和抓取。
