数据驱动着当今高度数字化的世界。随着人工智能时代的到来，数据对各行各业的企业和从业者都愈发珍贵。值得注意的是，Google、Amazon、IBM 等大型企业的成功离不开数据的支撑。
为什么？
有了相关信息，可挖掘的机会几乎没有上限。企业利用抓取到的数据训练人工智能模型、做出更明智的决策、生成客户数据洞察，并为客户提供个性化体验。
这不禁让人思考：这些企业究竟是如何从网络上收集数据的？更重要的是，您自己又该如何做到这一点？
实现这一目标的方法有很多，但随着时间推移，数据抓取逐渐成为更合适的方式，原因有很多，我们稍后会详细说明。
基于这一点，本文将带您了解网络数据抓取的基础知识：什么是网络数据抓取、如何从网站抓取数据，以及网络数据抓取的常见使用场景。我们还将比较购买现成抓取工具与自建抓取工具的优劣，并最终帮助您从零开始搭建一个基础的网络数据抓取工具。请继续阅读。
什么是网络数据抓取？
假设您经营一家电商一件代发店铺，希望通过对比同行业其他零售商的价格，确保自己的定价具有竞争力。
您会如何完成这项工作呢？难道要逐一手动查看每个商家的价格，再与自己的价格进行对比吗？这样做不仅耗时，还十分繁琐。
相比之下，您可以使用网络数据抓取工具自动提取数据，获取相关商家的信息。
那么，什么是数据抓取？
简单来说，它是指自动从网站提取并收集数据的过程。
需要注意的是，网络数据抓取的合法性一直存在争议。事实上，有些网站明确禁止数据抓取，而即便部分网站对此持开放态度，大多数也会限制可提取的数据类型。
为什么？
这是因为在进行网络数据抓取时，您本质上是在向网站发送并发请求，这会增加网站过载的风险，进而影响其性能。
因此，如果您想知道某个网站是否允许网络数据抓取，可以查看其 robots.txt 文件。该文件会告诉搜索引擎哪些网址可以被爬取。通过查看这个文件，您就能知道该网站是否允许提取数据，以及具体可以爬取哪些页面。
工作原理
说了这么多，网络数据抓取的具体流程究竟是怎样的呢？以下是从在线平台抓取数据时需要遵循的步骤：
- 第一步：选择要提取数据的目标网站。
- 第二步：在域名后加上 robots.txt，查看该网站是否允许数据抓取。
- 第三步：如果网站允许提取数据，向服务器发送请求，服务器会返回 HTML 格式的非结构化网页数据。
- 第四步：扫描网页数据，找出与您的数据抓取目标相关的元素。
- 第五步：运行抓取代码，或使用网络数据抓取软件提取所需信息。
- 第六步：将结构化数据以 CSV 等可读格式保存到电子表格或数据库中。
网络数据抓取的使用场景
随着世界迈向更加数字化、以人工智能为核心的时代，网络数据抓取对企业而言正变得愈发重要。以下是企业和从业者借助抓取数据革新业务运作方式的几种途径：
价格变动监测
如果您经常在电商平台购物，可能已经注意到，Amazon、AliExpress 等平台上的商品价格波动十分频繁。
这是因为这些平台采用了动态定价策略，商品价格会根据竞争对手价格、市场需求等多种因素，每天波动多次。
这些平台上的第三方卖家利用网络数据抓取技术自动监控这些价格波动，确保自身定价始终具有竞争力。
竞争对手分析
无论一家企业多么成功，都必须密切关注竞争对手的动向。
通过抓取竞争对手的定价策略、客户评价、产品品类、促销折扣、价格方案、库存情况以及内容营销策略等数据，企业可以发现自身策略中的不足，并及时采取改进措施，以保持竞争优势。
情感分析
在社交媒体时代，品牌声誉对企业而言正变得越来越重要。
因此，企业会从社交媒体平台和点评网站抓取数据，包括 Google、Trustpilot、Yelp 等，以全面了解自身的品牌形象。
通过这种方式，企业可以制定战略决策，重塑、维护并提升公众形象。图片抓取工具详见此处。
潜在客户开发
依靠自然流量获取销售的企业，需要通过潜在客户开发来触达潜在客户。为了节省从各个网络来源手动复制粘贴客户信息的时间，精明的企业会借助网络数据抓取，从行业专属平台提取联系人列表。
训练机器学习模型
机器学习模型需要依赖大量信息才能产生准确的输出结果。手动收集这些数据不仅效率低下，几乎也是不可能完成的任务。
因此，数据科学家依赖网络数据抓取方法来提取训练机器学习模型所需的数据。例如，2022年掀起人工智能革命的对话式 AI 工具 ChatGPT，其训练数据就来自网络文本，这也因此引发了多起法律诉讼。
市场调研
当企业想要进军新市场或在现有市场扩张时，网络数据抓取并非锦上添花，而是必不可少的环节。
借助可靠的数据抓取系统，企业可以收集相关信息，追踪消费者情绪、市场需求、行业趋势以及竞争对手策略。
汇总产品数据
在电商领域开店的企业，通常会使用网络数据抓取技术收集产品图片、描述和特性，而这些内容往往由其他商家已经撰写完成。
例如，许多电商零售商会抓取 Amazon 网站上的产品数据，用于自己的商品详情页，从而节省时间和精力。
数据丰富化
客户需求和认知始终在变化，企业常常需要用新的数据点更新现有数据库，以确保营销策略持续有效。
因此，许多企业借助网络数据抓取，从互联网收集并存储大量结构化数据，然后利用这些丰富后的数据实现营销个性化，并优化业务策略。
行业分析
网络数据抓取是金融行业发展不可或缺的一部分。
尤其是投资公司，会使用网络数据抓取工具和策略来把握市场动态、做出明智决策。它们从新闻门户、论坛和金融网站抓取数据，用于股价预测分析。
就业市场分析
招聘公司需要持续获取与职位发布、技能要求及就业市场趋势相关的数据。
这些机构会运用网络数据抓取方法从网络上的各类来源收集信息，确保其结构化数据准确且保持最新。
教育与创新
教育机构的教授和研究人员会使用网络数据抓取方法，从数字档案、学术文章等海量网络资源中提取数据，并将这些结构化的抓取数据用于研究项目、论文和各类研究工作。
自建还是购买网络数据抓取工具
在了解了网络数据抓取最常见的使用场景之后，您可能也想亲自使用这项技术。
不过，即便您已经明确了想要实现的目标，仍需要问问自己：是自己搭建数据抓取工具，还是选择使用现成的工具？
这个问题没有统一的答案，因为这取决于您当前的需求。
对某些企业或从业者而言，选择现成的网络数据抓取工具可能更为合理，而另一些则会发现自行搭建更适合自己。
什么时候应该自建网络数据抓取工具？
如果您倾向于自己搭建数据抓取工具，应当了解这样做的优缺点。
打造此类工具最重要的前提之一，是熟练掌握以下任意一种编程语言：Python、Ruby、JavaScript、C++，或使用 Java 进行网络数据抓取。
虽然每种编程语言各有优劣，但 Python 是公认适合构建网络数据抓取工具的编程语言，原因是多方面的。
首先，相较于其他编程语言，它的语法简洁，概念也相对容易理解。此外，它还拥有功能强大的网络数据抓取库，例如 BeautifulSoup 和 Scrapy。
因此，如果您不熟悉上述编程语言，就需要花费时间和资源组建内部 IT 团队来完成这项工作（假设您目前还没有这样的团队）。
不过，从积极的一面来看，自行搭建工具可以让您根据自身独特的数据抓取需求进行充分定制，一旦运行效果不理想，也能轻松调整。
什么时候应该购买现成的网络数据抓取工具？
并非所有企业和个人都能抽出时间和资源从零开始搭建网络数据抓取工具，这种情况下，购买现成的无代码数据抓取工具往往是更好的选择。
选择这一方式可以释放时间和资源，投入到业务自动化以外的其他工作中。
此外，开发者可能在该工具的开发上投入了大量精力与资金，这意味着它性能往往优于内部自建的抓取工具，因为后者开发可能较为仓促、功能也更有限。
若从零开始搭建数据抓取工具，您必须自行应对网站的反机器人检测机制，例如搭建一个高质量的代理池；而现成工具大多已内置此类功能，且通常无需额外付费。
此外，大多数数据抓取 API 都配备完善的客户支持，一旦工具出现问题，您可以快速联系客服，而无需另外花时间寻找替代方案。
归根结底，在权衡是否购买现成的数据抓取工具还是自行开发时，您应评估当前与未来的需求和资源
例如，如果您需要定制化工具，且拥有内部 IT 团队支持，自行开发数据提取软件会是更好的选择；但如果时间和资源有限，也可以从网上众多现成工具中选择。
搭建基础数据抓取工具
若您想自行搭建数据抓取工具，很可能会借助 Python 进行编码。
虽然具备一定的编程基础和数据抓取相关知识会更有帮助，但整个过程其实相当简单，您完全不需要成为技术专家。
虽然可供选择的数据抓取库有很多，但我们将使用 Beautiful Soup，因为它既流行又易于上手。
不过，在开始之前，您需要确保系统中已安装好必要的前置环境，具体需要以下内容：
- Requests
执行以下命令以安装 Beautiful Soup 和 requests：
pip install beautifulsoup4 requests
现在开始：
- 第一步：导入所需的库
执行以下代码以导入 Beautiful Soup 和 requests：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
- 第二步：为 HTTP 请求配置代理
没有代理的数据抓取工具能做什么？多数情况下只是徒劳无功。使用高质量住宅代理可以帮助您避免 IP 被封，并模拟来自不同地理位置的请求，具体操作如下：
proxies = {
'http': 'http://marsproxiesusername:marsproxiespassword@91.239.130.17:44443',
'https': 'http://marsproxiesusername:marsproxiespassword@91.239.130.17:44443',
}
response = requests.get(url, proxies=proxies)
- 第三步：向目标网站发送 HTTP 请求
现在向您想要抓取的网站发送请求：
url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)
- 第四步：解析 HTML 内容
当服务器返回非结构化数据后，您需要使用 Beautiful Soup 对其进行解析：
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
- 第五步：查找 HTML 元素
您需要在非结构化数据中定位包含目标信息的具体元素。Beautiful Soup 可以借助元素 ID、CSS 选择器和类名来帮助您识别这些元素，示例如下：
paragraphs = soup.find_all('p', class_='class-name')
- 第六步：提取所需数据
确定所有目标元素后，下一步就是提取数据。我们可以使用以下命令从上述段落中获取文本内容：
for paragraph in paragraphs:
print(paragraph.text)
- 第七步：保存提取的数据
获取结构化数据后，就可以将其保存到文件或数据库中了：
with open('output.txt', 'w') as file:
for paragraph in paragraphs:
file.write(paragraph.text + '\n')
比起 Python 更想用 Go？我们的Golang 数据抓取工具搭建指南将带您从零开始完整搭建一个
代理对数据抓取的重要性
代理是数据抓取不可或缺的前置条件之一，原因有很多
正如前文所提到的，从任何平台抓取数据，本质上都是在向主机服务器发送大量请求。如果请求量过大，可能会给网站所有者造成严重的经济损失。这正是大多数网站会限制数据抓取行为、并封禁表现出此类活动特征的 IP 的根本原因
因此，建议通过信誉良好的代理服务器转发请求，例如 MarsProxies 的住宅代理和数据中心代理。
我们的服务器会将您的请求分散到多个 IP 地址上发送，这样一来，目标网站在抓取数据时就无法追踪到您的真实 IP 地址
同时，我们的服务器还能帮助您绕过网站针对 IP 地址设置的速率限制。
使用无代码抓取工具
如果您没有足够的时间或资源自行搭建数据抓取工具，更简便快捷的方式是使用无代码抓取工具。简单来说，这类工具无需用户编写任何代码即可从网页上采集数据。
不过，网上此类工具众多，您可能难以挑选到合适的一种。以下是几款值得关注的无代码抓取工具：
Zenrows
首先介绍的是Zenrows，这是一种无代码抓取工具，凭借易用性、实惠的价格和优质的客户支持赢得了用户的好评
该平台提供反机器人检测绕过机制、轮换代理和无头浏览器等功能。它还提供7 天免费试用，方便用户在正式购买前先行测试。
其控制台操作简单，内置大量现成代码模板，无需编写一行代码即可完成数据抓取。只需输入目标网址并选择所需元素即可开始抓取网站，价格从每月 49 美元起。
Apify
Apify是一种成熟的无代码数据抓取工具，同时适合开发者和非技术用户使用
Apify Store 提供数百个名为 actors 的现成数据抓取模板，无需编写一行代码即可直接使用。
根据 Apify 官方文档，抓取网站时需要输入目标网址以及想要提取的元素，不过您可能仍需进行一些调整并借助其他工具以获取高质量数据。价格从每月 49 美元起（不含附加功能费用）。
Octoparse
最后要介绍的是Octoparse，这是一个稳定可靠的无代码数据抓取平台，可以让您无需编写代码就能搭建专属的数据抓取工具
其 AI 数据抓取助手可以说是最大的亮点。自动识别功能使该工具能够无需依赖 HTML 选择器等常规方法即可提取信息，价格从每月 75 美元起。
总结
读到这里，您应该已经清楚如何根据自身目标从网站抓取数据，无论是价格监控、竞争对手分析，还是训练机器学习模型。
根据您当前的需求和资源情况，您可以购买现成的无代码抓取工具，也可以使用 Python 自行搭建定制化工具，以更低的成本精准满足自身需求。
无论选择哪种方式，住宅代理和数据中心代理都至关重要，它们可以帮助您规避 IP 封禁、速率限制和地域封锁等问题。
此外，别忘了查看我们关于如何抓取 Shopify 店铺数据的指南。
