网页抓取与网页爬取：了解两者的区别

究竟哪个先出现？是网络爬虫还是网页抓取工具？

这取决于你如何区分“信息提取”与“下载”。网络抓取并不一定需要依赖互联网。从本地系统、数据库中提取信息，或使用数据抓取工具，都可以称为数据收集。与此同时，网络爬虫的主要任务是复制所有访问过的网站，以便搜索引擎后续处理——搜索引擎会对保存的页面进行索引，并快速搜索未被索引的页面。

本文旨在阐明网页抓取、爬虫及其相关概念之间的区别与共同功能。作为额外福利，我们还附上了关于构建自有网页爬虫的深度指南，敬请继续阅读！

什么是网页抓取？

网页抓取（也称为数据提取）是指从互联网自动收集结构化信息的过程。这一统称涵盖了涉及大数据运作模式的广泛技术和应用场景。

从最基础的层面来说，网络爬取是指从网站上复制数据。随后，用户可以将爬取到的数据导入电子表格或数据库，或利用软件进行进一步处理。

谁能从网页抓取中受益？任何需要深入了解特定主题的人。如果您曾进行过任何类型的研究，您的第一反应很可能是手动将数据从来源复制粘贴到本地数据库中。

如今，得益于自动化工具，开发者可以轻松运用网页抓取技术。过去需要团队花费数周才能完成的工作，现在只需几个小时就能自动完成，且准确无误。

从手动抓取转向自动化抓取不仅为个人节省了时间，也为开发者带来了经济效益。通过网络爬虫收集的数据随后可导出为 CSV、HTML、JSON 或 XML 格式。

网络爬虫是如何工作的？

听起来很简单，对吧？但从零开始构建一个能完成所有这些功能的爬虫非常耗时。更不用说爬虫可能无法始终正常运行，而且您还需要租用代理。不过，如果您仍想尝试，我们提供了一些教程供您参考。

不过，使用现成工具最吸引人的地方之一，就是将其集成到项目中非常简单。你只需要一组凭证，并对 API 文档有基本的了解即可。

此外，现成的爬虫工具通常还附带许多其他实用功能：

内置的无头浏览器，用于执行 JavaScript
内置的验证码破解器
覆盖数百万 IP 的代理池
代理轮换器
用于自定义请求的简易界面

我们的团队开发了一款网络爬虫API，通过深入调研行业并专注于打造我们所能构想出的最具价值的解决方案，将为您节省大量时间。

什么是网络爬虫？

我们都知道并使用谷歌、必应或其他搜索引擎。使用它们很简单——您提出问题，它们就会遍寻网络的每个角落为您提供答案。但归根结底，谷歌的蓬勃发展全赖其Googlebot爬虫的功劳。

搜索引擎利用网络爬虫根据您输入的关键词扫描互联网上的网页，并通过索引将其记录下来，以便日后在搜索结果中使用。爬虫还协助搜索引擎收集网站数据：URL、超链接、元标签和文本内容，以及检查HTML文本。

您无需担心爬虫会陷入无限循环而反复访问相同网站，因为它会记录已访问过的页面。其行为模式还取决于多种标准的综合判断，例如：

重访策略
选择策略
去重策略
礼貌策略

网络爬虫面临诸多挑战，包括浩瀚且瞬息万变的公共互联网以及内容筛选问题。每天都有海量信息被发布。因此，它们必须不断更新索引，并筛选数百万个网页才能获得准确的结果。尽管如此，它们仍是分析网站内容系统中不可或缺的组成部分。

网页爬取是如何运作的？

搜索引擎无法预先知晓网络上存在哪些网页。在获取与关键词相关的页面之前，机器人必须先进行爬取并建立索引。以下是7个全面的步骤：

网页抓取与网络爬虫

网络抓取常与网页爬取混淆。两者的区别在于：网络抓取会从访问的任何页面中提取并复制数据，而网页爬取则是为了建立索引而浏览和读取页面。爬取负责查找页面和内容，抓取则确保数据能被获取。

关于网页抓取与网页爬行同时进行的误解，是我们愿意澄清的。网页抓取是一种从网页中提取数据的技术。无论是已被爬取的页面、特定网站背后的所有页面，还是数字档案中的页面，网页抓取都能进行处理；而网页爬取则可生成 URL 列表供抓取工具收集。例如，当一家公司想要从某个网站收集信息时，它会先爬取页面，然后抓取其中包含有价值数据的页面。

将网页爬取与网页抓取相结合，能实现更高程度的自动化并减少操作麻烦。通过爬取，您可以生成链接列表，然后将其发送给抓取工具，使其明确需要提取的内容。其优势在于无需人工干预，即可从万维网的任何角落收集数据。

应用场景

网络抓取与网页爬取的结合堪称绝佳组合，能够快速收集并处理那些人类在相同时间内无法分析的数据。以下是这一组合在商业领域中的应用示例：

品牌保护。您可以利用这些工具快速查找对品牌有害的网络内容（如专利盗用、商标侵权或假冒伪劣），并将其列出以便对责任方采取法律行动。

品牌监测。使用网络爬虫进行品牌监测会简单许多。爬虫能发现网络环境中提及贵公司的内容，并将其分类以便于理解，例如新闻报道或社交媒体帖子。结合网络抓取技术可完善这一流程，从而获取所需信息。

价格监控。企业利用数据抓取提取产品数据，分析其对销售模式的影响，并制定最佳营销与销售策略。另一方面，爬虫会搜寻包含有价值信息的新产品页面。

电子邮件营销。网络爬取能以惊人的速度收集网站、论坛及评论区内容，并提取您下一轮营销活动所需的所有电子邮件地址。电子邮件爬取甚至可以深入论坛和聊天群组，查找那些隐藏在邮件头信息中但可被发现的电子邮件地址。

自然语言处理。在此场景下，机器人用于语言研究，机器协助解读人类使用的自然语言。

爬虫和抓取工具被用于向这些机器提供海量的语言数据，以帮助它们积累经验。发送给机器的数据越多，它达到理想理解水平的速度就越快。论坛、电商平台以及包含各类评论的博客，是获取此类信息最常见的站点。

互联网将能够训练它最终掌握并识别俚语，这对当今旨在服务于多元背景的营销至关重要。

房地产资产管理：在房地产领域，网络爬虫和数据抓取工具常因其分析市场数据与趋势的能力而被广泛应用。无论资产类别（办公、工业或零售）如何，它们都能提供关于房产或特定建筑群的详细信息，从而帮助租赁企业获得竞争优势。简而言之，这些机器人生成的洞察有助于提升市场预测的准确性，并优化物业管理实践。

潜在客户开发。如果广告和促销活动无法触达目标受众，便毫无意义。企业利用爬虫和数据抓取工具在社交媒体或商业注册数据库中精准定位目标人群。这些机器人能快速查找并收集联系信息，随后将数据传递给销售或市场营销团队。

如何构建网络爬虫

既然您已了解其运作原理，想必正好奇如何实际爬取网站。构建自己的爬虫不仅能节省成本，而且比您想象的要简单。基于此，我们准备了一份详尽指南，涵盖从基础知识到具体操作的方方面面。

先决条件

Python 3。
Python 集成开发环境（IDE）。推荐/在本指南中，我们将使用 Visual Studio Code，但任何其他 IDE 也能胜任。
Selenium：用于抓取动态网站的 HTML 内容。
BeautifulSoup：用于解析 HTML 文档。
ChromeDriver：用于配置 Selenium 的 Web 驱动程序。请下载正确的版本，并记住您保存它的路径！

环境配置

首先，让我们安装所需的库。在您选择的 IDE 中打开终端，并运行以下命令：

> pip install selenium
> pip install beautifulsoup4

现在，我们将已安装的库导入到 Python 代码中。同时定义待爬取的 URL 并添加 Selenium 的配置。只需创建一个 crawler.py 文件并添加以下内容：

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
from bs4 import BeautifulSoup

CHROMEDRIVER_PATH = "your/path/here/chromedriver_win32/chromedriver"
BASE_URL = "https://ecoroots.us"
SECTION = "/collections/home-kitchen"
FULL_START_URL = BASE_URL + SECTION

options = Options()
options.headless = True
driver = webdriver.Chrome(CHROMEDRIVER_PATH, options=options)

选择网站并检查 HTML

我们选择了一个销售零废弃产品的电商网站，将访问每个产品的页面并提取其 HTML。因此，我们将查找该商店网站上的所有内部链接，并递归访问它们。但首先，让我们查看一下页面结构，确保不会遇到任何可爬取性问题。在页面任意位置右键点击，然后选择“检查元素”，瞧！HTML 代码就呈现在眼前了。

构建爬虫

现在我们可以开始编写代码了。为了构建爬虫，我们将采用递归流程，从而访问所有遇到的链接。但首先，让我们定义入口点：

def crawl(url, filename):
    page_body = get_page_source(url, filename)
    soup = BeautifulSoup(page_body, 'html.parser')
    start_crawling(soup)

crawl(FULL_START_URL, 'ecoroots.txt')

我们实现 crawl 函数，该函数将通过 get_page_source 过程提取 HTML 文档。随后，它将构建 BeautifulSoup 对象以简化解析工作，并调用 start_crawling 函数，从而开始遍历网站。

def get_page_source(url, filename):
    driver.get(url)
    soup = BeautifulSoup(driver.page_source, 'html.parser')
    body = soup.find('body')

    file_source = open(filename, mode='w', encoding='utf-8')
    file_source.write(str(body))
    file_source.close()

    return str(body)

如前所述，get_page_source 函数将使用 Selenium 获取网站的 HTML 内容，并将其写入文本文件的 &lt;body> 部分，因为该部分包含我们感兴趣的所有内部链接。

unique_links = {}

def start_crawling(soup):
    links = soup.find_all(lambda tag: is_internal_link(tag))

    for link in links:
        link_href = link.get('href')

        if not link_href in unique_links.keys() or unique_links[link_href] == 0:
            unique_links[link_href] = 0

            link_url = BASE_URL + link_href
            link_filename = link_href.replace(SECTION + '/products/', '') + '.txt'
            crawl(link_url, link_filename)

            unique_links[link_href] = 1

这就是爬虫的主要逻辑。一旦接收到 BeautifulSoup 对象，它就会提取所有内部链接。我们通过一个 lambda 函数来实现这一点，其中包含我们在 is_internal_link 函数中定义的几个条件：

def is_internal_link(tag):
    if not tag.name == 'a': return False
    if tag.get('href') is None: return False
    if not tag.get('href').startswith(SECTION + '/products'): return False
    return True

这意味着对于遇到的每个 HTML 元素，我们会先验证它是否为 <a> 标签，是否具有 href 属性，然后检查 href 属性的值是否为内部链接。

获取链接列表后，我们会遍历每个链接，构建完整的 URL 并提取产品名称。利用这些新数据，我们得到一个新的网站，将其从入口点传递给爬取函数，从而使整个过程重新开始。

但如果遇到已访问过的链接怎么办？如何避免陷入无限循环？针对这种情况，我们使用了 unique_links 数据结构。在遍历每个链接时，我们会先验证该链接是否已被访问过，再开始爬取。如果是新链接，则在爬取完成后将其标记为已访问。

运行脚本后，爬虫将开始遍历网站的产品。根据所选网站规模的不同，此过程可能需要几分钟。最终，您将获得一组文本文件，其中包含爬虫访问过的每一页面的 HTML 内容。

结语

网页爬取与网页抓取紧密相连，它们通过提供最终处理的信息来相互影响彼此的成功。希望本文能帮助您评估这些相关机制的使用场景及其适用环境。

自动化是数据采集的未来。正因如此，我们推出了一套解决方案，既能省去您编写代码的麻烦，又能让您快速访问网页内容并规避IP封禁。在制定预算之前，何不先体验我们的免费试用套餐？该套餐从一开始就包含住宅代理和移动代理。尽情抓取吧。