网页抓取是一种从网站获取数据的技术。在网上冲浪时，许多网站不允许用户保存数据供个人使用。一种方法是手动复制粘贴数据，这既乏味又耗时。 Web Scraping 是从网站中自动提取数据的过程。此事件是在称为网络抓取工具的网络抓取软件的帮助下完成的。它们会根据用户要求自动从网站加载和提取数据。这些可以自定义构建以适用于一个站点，也可以配置为与任何网站一起使用。
网页抓取的用途：网页抓取在专业和个人层面都有很多用途。在不同级别有不同的需求，网络抓取的一些流行用途是。
- 品牌监控和竞争分析： Web Scraping 用于获取客户对特定服务或产品的反馈，以了解客户对特定事物的感受。它还用于以结构化、可用的格式提取竞争对手数据。
- 机器学习：机器学习是人工智能的一个过程，在这个过程中，机器可以根据自己的经验进行学习和改进，而不是被明确地编程。为此，需要从数百万个站点中通过网络抓取软件提取大量数据。
- 财务数据分析： Web Scraping 用于以可用格式记录股票市场，因此使用相同的格式获取见解。
- 社交媒体分析：它用于从社交媒体网站中提取数据，以衡量客户趋势以及他们对活动的反应。
- SEO 监控：搜索引擎优化是优化网站在不同搜索引擎（如 Google、雅虎、必应等）中的可见性和排名。网页抓取用于了解内容随时间的排名情况。
使用 Web Scrapping 的原因还有很多。
网页抓取技术：从网站中提取数据有两种方法，手动提取技术和自动提取技术。
- 手动提取技术：手动复制粘贴网站内容属于这种技术。尽管乏味、耗时且重复，但它是从具有良好反爬取措施（例如机器人检测）的站点中删除数据的有效方法。
- 自动提取技术： Web 抓取软件用于根据用户要求从站点中自动提取数据。
- HTML 解析：解析的意思是让一些东西变得可以理解，以便逐个部分地对其进行分析。也就是说，这意味着将一种形式的信息转换为另一种易于处理的形式。 HTML 解析是指根据用户的需求接收代码并从中提取相关信息。主要使用JavaScript执行，顾名思义，目标是HTML页面。
- DOM 解析：文档对象模型是万维网联盟的官方推荐。它定义了一个接口，使用户能够修改和更新 XML 文档的样式、结构和内容。
- 网页抓取软件：如今，有许多网页抓取工具可用，或者是根据用户需要从数百万个网站中提取所需信息的自定义构建。
Web Scraping 工具： Web Scraping 工具是专门为从 Internet 提取数据而开发的。此外，它们被称为网络收集工具或数据提取工具，对于试图从网站收集特定数据的任何人都很有用，因为它们为用户提供了从多个网站提取数据的结构化数据。一些最流行的网页抓取工具是：
- 导入.io
- 网管网
- 德喜
- 抓取中心
- 分析中心
Web Scraping 的合法化：Web Scraping的合法化是一个敏感话题，取决于它的使用方式，它可能是福音，也可能是祸根。一方面，使用好的机器人进行网页抓取使搜索引擎能够索引网页内容，提供价格比较服务以节省客户的金钱和价值。但是网络抓取可以重新定位，以满足更多恶意和滥用的目的。网页抓取可以与其他形式的恶意自动化相结合，称为“坏机器人” ，这会导致其他有害活动，如拒绝服务攻击、竞争性数据挖掘、帐户劫持、数据窃取等。
Web Scraping 的合法性是一个灰色地带，随着时间的推移会逐渐发展。虽然网络爬虫在技术上提高了数据浏览的速度，但加载、复制和粘贴网络抓取也是导致侵犯版权、违反使用条款和其他对公司业务具有高度破坏性的活动增加的主要罪魁祸首。
网络抓取的挑战：除了网络抓取合法性的挑战之外，还有其他问题对网络抓取构成挑战。
- 数据仓库：大规模的数据提取会产生大量的信息进行存储。如果数据仓库基础设施建设不当，那么这些数据的搜索、存储和导出将成为一项繁琐的任务。因此，对于大规模的数据提取，需要一个完美的数据仓库系统，没有任何缺陷和故障。
- 网站结构变化：每个网站都会定期更新其用户界面，以提高其吸引力和体验。这也需要各种结构变化。由于网络爬虫是根据当时网站的代码元素设置的，因此它们也需要更改。因此，他们也需要每周更改一次以针对正确的网站进行数据抓取，因为有关网站结构的不完整信息将导致数据抓取不当。
- 反抓取技术：一些网站使用反抓取技术来阻止任何抓取尝试。他们应用动态编码算法来防止任何机器人干预并使用 IP 阻止机制。解决此类反抓取技术需要大量时间和金钱。
- 提取的数据质量：不符合所需信息质量的记录将影响数据的整体完整性。确保抓取的数据符合质量指南是一项艰巨的任务，因为它需要实时完成。
数据抓取的未来：由于数据抓取存在一些挑战和机遇，因此可以公平地认为，非故意的数据抓取从业者容易造成道德风险，他们瞄准公司并检索他们的数据。然而，由于我们正处于数据转型的边缘，结合大数据的数据抓取可以为公司提供市场情报，帮助他们识别关键趋势和模式，并确定最佳机会和解决方案。因此，说数据抓取可以很快升级到更好是没有错的。