网络抓取与网络爬行 [Python]

随着互联网数据的爆炸式增长，收集、处理和分析在线信息的需求变得比以往任何时候都更加重要。这就是两种强大技术的用武之地。网络抓取 和 网络搜刮.虽然这些术语经常互换使用，但它们并不相同。无论您是要收集产品价格、监控竞争对手网站，还是要建立搜索索引，这些方法都能帮助您实现大规模数据收集自动化。

内容隐藏

I 相同？网络数据收集的不同术语

I.I 什么是网络爬行？

I.II 什么是网络抓取？

II 网络爬行与网络抓取网络抓取：主要区别

III Python 代码片段：网络爬行与网络抓取抓取

III.I 如何用 Python 进行网络爬行

III.II 如何用 Python 进行网络扫描

四使用 IP 代理服务器，在没有 IP 禁止的情况下保持畅通无阻

IV.I 更改为新 IP，以规避网络爬行/抓取限制

IV.II 轮换代理 IP，避免网络抓取/抓取限制

V 数据抓取和扫描的用途是什么？

VI 结论

相同？网络数据收集的不同术语

什么是网络爬行？

网络抓取是自动浏览互联网并发现多个页面中的 URL 或链接的过程。可以把它想象成谷歌等搜索引擎发现和索引新网页的方式。

🕷 示例：

网络爬虫又称蜘蛛或机器人，它从一个网页开始，通过所有内部/外部链接发现更多网页。这使它可以收集 URL，但不一定能下载或提取特定数据。

典型用例

建立搜索引擎索引
大规模监控网站变化
检测自己网站上的断开链接

什么是网络抓取？

网络搜刮 是指从一个或多个网页中提取特定数据的过程。刮擦器会将产品名称、价格或联系信息等内容作为目标，并将其格式化，而不仅仅是发现链接。 CSV, JSON等等。

🧲 示例：

您可以从沃尔玛搜刮产品价格或其他电子商务网站、职业门户网站的职位列表、社交媒体的帖子统计等。

典型用例

价格比较工具
潜在客户生成（从目录中收集联系人）
市场调研（收集评论和评级）

网络爬行与网络抓取网络抓取：主要区别

爬网程序负责绘制网络地图，而刮擦程序则负责将重要信息归零。

方面	网络抓取	网络抓取
首要目标	发现网页并编制索引	提取结构化数据
运行	递归跟踪链接	解析和提取特定数据
输出	网页列表	结构化数据（CSV、JSON 等）
复杂性	每页逻辑更简单，但规模很重要	每页复杂的解析逻辑
工具和图书馆	Scrapy（爬虫）、Heritrix、Apache Nutch、Requests 等。	BeautifulSoup、Selenium、lxml、Requests 等。
目标	整个网站	单个页面或页面元素
使用示例	谷歌索引新闻文章	获取文章标题和作者

在很多情况下，这两种技术会同时使用。爬虫会发现网页，而搜刮器则从中提取数据。

Python 代码片段：网络爬行与网络抓取抓取

让我们来看看用于抓取和刮擦的 Python 代码片段。

如何用 Python 进行网络爬行

有了 Python 这样的库，网络抓取就变得简单了。 废料 或 要求 + 美丽汤.

范例：使用 Scrapy 的简单网络爬虫

# 安装： pip install scrapy
导入 scrapy

class SimpleCrawler(scrapy.Spider)：
    name = "simple_crawler" 名称
    start_urls = ["https://example.com"]

    def parse(self, response)：
        # 打印页面标题
        title = response.css('title::text').get()
        yield {'url': response.url, 'title': title}

        # 跟踪所有内部链接
        for href in response.css('a::attr(href)').getall()：
            if href.startswith('/')：
                yield response.follow(href, callback=self.parse)

范例：使用 Requests + BeautifulSoup 的简单网络爬虫

导入请求
from bs4 import BeautifulSoup
从 urllib.parse 导入 urljoin

visited = set()
start_url = "https://example.com"

def crawl(url)：
    if url in visited：
        return
    visited.add(url)
    
    try：
        response = requests.get(url)
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        
        print("Crawling:", url)
        
        for link in soup.find_all('a', href=True)：
            full_url = urljoin(url, link['href'])
            crawl(full_url)
    except Exception as e：
        print("Failed to crawl:", url, "Reason:", e)

crawl(start_url)

请注意： 快速抓取大型网站可能会让你的 IP 被标记和屏蔽。因此，您需要旋转 IP 代理.

如何用 Python 进行网络扫描

Python 中的 Web scraping 包括使用自动脚本从网站中提取数据。其中一个最受欢迎的库是 美丽汤经常与 要求.

例如，您可以找到特定的 tag、属性或类，并提取有用的信息，如产品名称、价格或标题。

示例：从页面中抓取产品标题

导入请求
从 bs4 导入 BeautifulSoup

url = "https://example.com/products"
resp = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(resp.text, 'html.parser')

for product in soup.select(".product")：
    name = product.select_one(".name").get_text(strip=True)
    price = product.select_one(".price").get_text(strip=True)
    print({"name": name, "price": price})

您可以使用选择器或 XPath 从表格、列表或自定义 HTML 元素中抓取数据。

小贴士 虽然网络刮擦和抓取通常是合法的，但有些网站在服务条款或其 robots.txt 文件。请务必检查您的机器人允许或不允许哪些路径。

使用 IP 代理服务器，在没有 IP 禁止的情况下保持畅通无阻

从您的 IP 地址运行大量请求可能会触发验证码等反僵尸防御措施，或被网站直接禁止。为了保持可靠性和速度，可以考虑使用 IP 代理，它可以在数百万个真实 IP 地址之间自动切换。

只需将 HTTP 客户端配置为使用 OkeyProxy 使用新的 IP 地址或轮换 IP 地址：

更改为新 IP，以规避网络爬行/抓取限制

代理服务器 = {
    "http"："http://username:[email protected]:1234"、
    "https"："http://username:[email protected]:1234"、
}

resp = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, timeout=10)

轮换代理 IP，避免网络抓取/抓取限制

# 代理池 - 替换为您的代理 IP
PROXY_POOL = [
    "http://username1:[email protected]:1234"、
    "http://username2:[email protected]:1234"、
    "http://username3:[email protected]:1234"、
    "http://username4:[email protected]:1234"
]

# 从代理池中随机选择并验证一个代理
def rotate_proxy()：
    while True：
        proxy = random.choice(PROXY_POOL)
        if check_proxy(proxy)：
            返回代理
        else：
            print(f "Proxy {proxy} is not available, trying another...")
            PROXY_POOL.remove(proxy)
    raise Exception("池中已无有效代理")。

# 通过测试请求检查代理是否正常工作
def check_proxy(proxy)：
    try：
        test_url = "https://httpbin.org/ip"
        response = requests.get(test_url, proxies={"http": proxy}, timeout=10)
        return response.status_code == 200
    例外：
        return False

用优质住宅代理服务因此，您可以安全地大规模运行网络爬虫或刮擦程序，而不必担心被禁止或拒绝。

数据抓取和扫描的用途是什么？

网络爬行和网络搜索被广泛用于从海量在线数据中提取有价值的见解，已成为支撑当今数据经济不可或缺的工具。

一方面，企业利用网络搜索收集客户评论、论坛帖子和社交媒体对话，进行情感分析。除消费者情感分析外，数据抓取还为市场情报平台提供了动力。 年增长率为 28% 直到 2032 年。事实上，在 2024 年的企业数据预算中，有 42.0% 专门用于获取和处理网络数据，凸显了网络数据在以下方面的关键作用 数据驱动决策.在零售业，59% 的零售商使用竞争性价格监控工具（通常基于自动搜索）来优化动态定价策略并增加收入。

另一方面，数据抓取和刮擦的主要应用之一是为以下方面提供动力 人工智能和机器学习 有 65.0% 的组织利用网络搜索来推动他们的模式。例如，Common Crawl 在 2024 年 4 月的档案中收集了 27 亿个网页（386 TiB 内容），可用作 主要 NLP 模型训练的基础数据集.此外，学术研究人员和Semantic Scholar等平台也使用网络爬虫为大量文献编制索引，这些平台已为超过2.05亿篇学术论文编制了索引。搜索引擎优化和营销团队也使用网络爬虫进行网站审计、反向链接分析和竞争研究。