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頁內(nèi)容抓取工具，最近很多做網(wǎng)站的朋友問我有沒有好用的網(wǎng)頁內(nèi)容抓取，可以批量采集網(wǎng)站內(nèi)容做網(wǎng)站指定采集偽原創(chuàng)發(fā)布，因?yàn)樗麄冋颈容^多，日常的網(wǎng)站內(nèi)容更新是一件很麻煩的事情。SEO是“內(nèi)容為王”的時代，高質(zhì)量的內(nèi)容穩(wěn)定輸出將將有利于網(wǎng)站的SEO收錄還SEO排名。
網(wǎng)頁內(nèi)容抓取工具做網(wǎng)站時，你要選擇一個好的模板。往往一個好的模板對于網(wǎng)站優(yōu)化來說會事半功倍。除了基本要求，一個好的模板應(yīng)該是圖文并茂，有時間線，沒有太多的頁面鏈接，沒有雜亂的章節(jié)。
采集速度快，數(shù)據(jù)完整度高。網(wǎng)頁內(nèi)容抓取工具的采集速度是采集軟件中速度最快的之一。獨(dú)有的多模板功能+智能糾錯模式，可以確保結(jié)果數(shù)據(jù)100%完整。任何網(wǎng)頁都可以采集,只要你能在瀏覽器中可以看到的內(nèi)容，幾乎都可以按你需要的格式進(jìn)行采集。支持JS輸出內(nèi)容的采集。
有節(jié)奏地更新網(wǎng)站內(nèi)容，保持原創(chuàng)，可以使用相應(yīng)的偽原創(chuàng)工具。剛開始的時候，不斷給搜索引擎一個好的形象，不要被判斷為采集站。這是很多人一開始不注意的。網(wǎng)站通過網(wǎng)頁內(nèi)容抓取有了一定的內(nèi)容規(guī)模后，為了增加網(wǎng)站的收錄，每天給網(wǎng)站添加外部鏈接。然后可以使用網(wǎng)頁內(nèi)容抓取工具的一鍵批量自動推送工具將網(wǎng)站鏈接批量提交給百度、搜狗、360、神馬等搜索引擎，推送是SEO的重要一環(huán)，通過推送主動將鏈接曝光給搜索引擎 增加蜘蛛抓取，從而促進(jìn)網(wǎng)站收錄。
當(dāng)網(wǎng)站被收錄，穩(wěn)定，有一定的關(guān)鍵詞排名，就可以通過網(wǎng)頁內(nèi)容抓取不斷增加網(wǎng)站內(nèi)容。當(dāng)然，如果你有資源，可以在網(wǎng)站收錄首頁后交換友情鏈接。這里主要是因?yàn)闆]有排名的網(wǎng)站很難找到合適的鏈接。
網(wǎng)頁內(nèi)容抓取可以通過站外推廣的方式不斷增加網(wǎng)站的曝光度，可以間接增加網(wǎng)站的點(diǎn)擊率，進(jìn)而提升和穩(wěn)定自己網(wǎng)站的排名。
很多情況下，我們會發(fā)現(xiàn)自己網(wǎng)站的代碼存在一些優(yōu)化問題，比如有些模板鏈接是錯誤的，或者我們對網(wǎng)站做了一些精細(xì)的調(diào)整。如果看不懂代碼，往往只能自己煩惱。如果你懂html，懂div+css，就能很好地解決這些小問題。
我們都知道網(wǎng)站空間的穩(wěn)定性很重要，打開速度也是衡量網(wǎng)站排名的一個很重要的指標(biāo)，所以百度站長平臺一旦有這樣的優(yōu)化建議，往往需要自己去解決。
做過SEO的人，都離不開程序背景。通常，很多工作都是在其中完成的。尤其是想做好網(wǎng)站結(jié)構(gòu)優(yōu)化的修改和設(shè)置，不了解這個程序是不行的。做不好，就容易犯各種嚴(yán)重的錯誤。
當(dāng)前網(wǎng)站安全形勢非常嚴(yán)峻。我們經(jīng)常看到一些人在網(wǎng)站上抱怨，因?yàn)榕琶茫缓诳痛虿婚_，或者被黑，甚至自己的服務(wù)器被別人炸了。這無疑會對他們的網(wǎng)站排名產(chǎn)生非常不好的負(fù)面影響，所以了解一些安全知識是很有必要的。
網(wǎng)頁內(nèi)容抓取工具基于高度智能的文本識別算法，網(wǎng)頁內(nèi)容抓取工具只需輸入關(guān)鍵詞即可采集內(nèi)容，無需編寫采集規(guī)則。覆蓋六大搜索引擎和各大新聞源讓內(nèi)容取之不盡，優(yōu)先收集最新最熱的文章信息，自動過濾收集的信息，拒絕重復(fù)收集。今天關(guān)于網(wǎng)站內(nèi)容抓取工具的講解就到這里。
家好，歡迎來到pypyai游樂園 ！
任何數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目都離不開數(shù)據(jù)。沒有數(shù)據(jù)就沒有“數(shù)據(jù)科學(xué)”。大多數(shù)數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目中用于分析和構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型的數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫中，但有時數(shù)據(jù)也來自是網(wǎng)絡(luò)。
你可以從某個網(wǎng)頁收集某種產(chǎn)品的數(shù)據(jù)，或者從社交媒體中發(fā)現(xiàn)某種模式，也許是情感分析。不管您為什么收集數(shù)據(jù)或打算如何使用數(shù)據(jù)，從Web收集數(shù)據(jù)（Web抓取）都是一項(xiàng)非常繁瑣的工作。您需要做一些繁瑣的工作事情才能達(dá)到目的。
Web抓取是您作為數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的重要技能之一。為了讓得到的結(jié)果準(zhǔn)確并有意義，您需要知道如何查找，收集和清理數(shù)據(jù)。
Web抓取一直是法律的灰色領(lǐng)域。在我們深入研究數(shù)據(jù)提取工具之前，我們需要確保您的活動是完全合法的。2020年，美國法院將網(wǎng)上抓取公開數(shù)據(jù)完全合法化。也就是說，如果任何人都可以在線找到數(shù)據(jù)（例如Wiki文章），則抓取網(wǎng)頁也是合法的。
但是，當(dāng)您這樣做時，請確保：
您不會以侵犯版權(quán)的方式重復(fù)使用或重新發(fā)布數(shù)據(jù)。
您尊重您要抓取的網(wǎng)站的服務(wù)條款。
您有一個合理的抓取率。
您不要嘗試抓取網(wǎng)站的非共享內(nèi)容。
只要您沒有違反這些條款中的任何一項(xiàng)，您的網(wǎng)絡(luò)抓取活動就是合法的。
如果使用Python構(gòu)建數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目，可能會用到BeatifulSoup收集數(shù)據(jù)，然后用Pandas對其進(jìn)行分析。本文將為您提供6種不包含BeatifulSoup的Web抓取工具，您可以免費(fèi)使用它們來收集下一個項(xiàng)目所需的數(shù)據(jù)。
網(wǎng)址：https://commoncrawl.org/
Common Crawl的開發(fā)者開發(fā)此工具是因?yàn)樗麄兿嘈琶總€人都應(yīng)該有機(jī)會探索和分析他們周圍的世界，并發(fā)現(xiàn)其模式。他們堅(jiān)持他們的開源信念，提供只有大公司和研究機(jī)構(gòu)才能免費(fèi)獲得的高質(zhì)量數(shù)據(jù)。這意味著，如果您是一名大學(xué)生，正在探索數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域，或者是一位研究人員正在尋找下一個感興趣的主題，或者只是一個喜歡揭示模式并尋找趨勢的好奇者，則可以使用此工具而無需擔(dān)心費(fèi)用或任何其他復(fù)雜的財(cái)務(wù)問題。Common Crawl提供原始網(wǎng)頁數(shù)據(jù)和和用于文本提取的開放數(shù)據(jù)集。為方便教育工作者教授數(shù)據(jù)分析，它還提供不用編碼的使用案例和資源。
網(wǎng)址：http://crawly.diffbot.com/
Crawly是另一個令人令人贊嘆的抓取工具，特別是如果您只需要從網(wǎng)站中提取基本數(shù)據(jù)，或者希望以CSV格式提取數(shù)據(jù)，缺不想編寫任何代碼就對其進(jìn)行分析的時候。您所需要做的就是輸入一個URL，發(fā)送提取數(shù)據(jù)的電子郵件地址，所需的數(shù)據(jù)格式（在CSV或JSON之間選擇）。然后立即馬上，已抓取的數(shù)據(jù)就在您的郵件收件箱里了。您可以使用JSON格式，然后使用Pandas和Matplotlib或任何其他編程語言在Python中分析數(shù)據(jù)。如果您不是程序員，或者只是剛開始使用數(shù)據(jù)科學(xué)和Web抓取技術(shù)，Crawly是完美的選擇，但它有其局限性。它只能提取一組有限的HTML標(biāo)簽，包括，Title，Author，Image URL，和Publisher。
網(wǎng)址：https://contentgrabber.com/Manual/understandingtheconcept.htmContent Grabber是我最喜歡的Web抓取工具之一，因?yàn)樗浅ｌ`活。如果您只想抓取網(wǎng)頁而又不想指定任何其他參數(shù)，則可以使用其簡單的GUI進(jìn)行操作。但Content Grabber也可以讓您完全控制參數(shù)選擇。Content Grabber的優(yōu)點(diǎn)之一是您可以安排它自動從Web上抓取信息。眾所周知，大多數(shù)網(wǎng)頁都會定期更新，因此定期提取內(nèi)容可能會非常有用。它還為提取的數(shù)據(jù)提供了多種格式，從CSV，JSON到SQL Server或MySQL。
網(wǎng)址：https://webhose.io/
Webhose.io是一個網(wǎng)絡(luò)抓取工具，可讓您從任何在線資源中提取企業(yè)級實(shí)時數(shù)據(jù)。Webhose.io收集的數(shù)據(jù)是結(jié)構(gòu)化的，干凈的包含了情感和實(shí)體識別，并且可以以XML，RSS和JSON等不同格式使用。Webhose.io的數(shù)據(jù)覆蓋所有公共網(wǎng)站。此外，它提供了許多過濾器來優(yōu)化提取的數(shù)據(jù)，因此只需較少的清理工作及可直接進(jìn)入分析階段。Webhose.io的免費(fèi)版本每月提供1000個HTTP請求。付費(fèi)計(jì)劃提供了更多抓取請求。Webhose.io具有對提取數(shù)據(jù)的強(qiáng)大支持，并提供圖像分析和地理定位以及長達(dá)10年的存檔歷史數(shù)據(jù)等諸多功能。
網(wǎng)址：https://www.parsehub.com/
ParseHub是一個強(qiáng)大的Web抓取工具，任何人都可以免費(fèi)使用。只需單擊一下按鈕，即可提供可靠，準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)提取。您還可以設(shè)定抓取時間以便及時更新數(shù)據(jù)。ParseHub的優(yōu)勢之一是它可以輕松處理復(fù)雜的網(wǎng)頁。您甚至可以指示它搜索表單，菜單，登錄網(wǎng)站，甚至單擊圖像或地圖獲取更多數(shù)據(jù)。您還可以為ParseHub提供各種鏈接和一些關(guān)鍵字，它可以在幾秒鐘內(nèi)提取相關(guān)信息。最后，您可以使用REST API以JSON或CSV格式下載提取的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。您也可以將收集的數(shù)據(jù)導(dǎo)出為Google表格或Tableau。
網(wǎng)址：https://bit.ly/2P8gRAA
我們介紹的最后一個抓取工具是Scrapingbee。Scrapingbee提供了一種用于Web抓取的API，該API甚至可以處理最復(fù)雜的Javascript頁面并將其轉(zhuǎn)換為原始HTML供您使用。此外，它具有專用的API，可用于使用Google搜索進(jìn)行網(wǎng)頁抓取。Scrapingbee可以通過以下三種方式之一使用：1. 常規(guī)Web爬網(wǎng)，例如，提取股票價格或客戶評論。2. 搜索引擎結(jié)果頁通常用于SEO或關(guān)鍵字監(jiān)視。3. 增長黑客，包括提取聯(lián)系信息或社交媒體信息。Scrapingbee提供了一個免費(fèi)計(jì)劃，其中包括1000次額度和可無限使用的付費(fèi)計(jì)劃。
在數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目工作流程中，為項(xiàng)目收集數(shù)據(jù)可能是最有趣，最乏味的步驟。這項(xiàng)任務(wù)可能會非常耗時，并且，如果您在公司甚至是自由職業(yè)者中工作，您都知道時間就是金錢，這總是意味著，如果有一種更有效的方法來做某事，則最好使用它。好消息是，網(wǎng)頁抓取不必過于繁瑣。您不需要執(zhí)行它，甚至不需要花費(fèi)很多時間手動執(zhí)行它。使用正確的工具可以幫助您節(jié)省大量時間，金錢和精力。而且，這些工具對于分析人員或編碼背景不足的人員可能是有益的。當(dāng)您想選擇一種用于抓取網(wǎng)絡(luò)的工具時，需要考慮下列因素，比如API集成和大規(guī)模抓取的可擴(kuò)展性。本文為您提供了一些可用于不同數(shù)據(jù)收集機(jī)制的工具。使用一下這些工具，然后確定下一個數(shù)據(jù)收集項(xiàng)目中采取哪個事半功倍的方法。
原文鏈接：https://towardsdatascience.com/6-web-scraping-tools-that-make-collecting-data-a-breeze-457c44e4411d
紹
網(wǎng)頁抓取是一種重要的技術(shù)，經(jīng)常在許多不同的環(huán)境中使用，尤其是數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘。 Python在很大程度上被認(rèn)為是網(wǎng)絡(luò)抓取的首選語言，其原因在于Python的內(nèi)嵌電池特性。 使用Python，您可以在大約15分鐘內(nèi)使用不到100行代碼創(chuàng)建一個簡單的抓取腳本。 因此，無論何種用途，網(wǎng)頁抓取都是每個Python程序員必須具備的技能。
在我們開始動手之前，我們需要退后一步，考慮什么是網(wǎng)頁抓取，什么時候應(yīng)該使用它，何時避免使用它。
如您所知，網(wǎng)頁抓取是一種用于從網(wǎng)站自動提取數(shù)據(jù)的技術(shù)。 重要的是要理解，網(wǎng)頁抓取是一種從各種來源（通常是網(wǎng)頁）中提取數(shù)據(jù)的粗略技術(shù)。 如果網(wǎng)站的開發(fā)人員足夠慷慨地提供API來提取數(shù)據(jù)，那么訪問數(shù)據(jù)將是一種更加穩(wěn)定和健壯的方式。 因此，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，如果網(wǎng)站提供API以編程方式檢索其數(shù)據(jù)，請使用它。 如果API不可用，則只能使用網(wǎng)絡(luò)抓取。
請務(wù)必遵守有關(guān)您使用的每個網(wǎng)站的網(wǎng)頁抓取的任何規(guī)則或限制，因?yàn)橛行┚W(wǎng)站不允許這樣做。 有了這個清楚的認(rèn)識，讓我們直接進(jìn)入教程。
在本教程中，我們將抓取http://quotes.toscrape.com/，這是一個列出著名作家名言的網(wǎng)站。
網(wǎng)頁抓取管道
我們可以將web-scraping理解為包含3個組件的管道：
下載：下載HTML網(wǎng)頁
解析：解析HTML并檢索我們感興趣的數(shù)據(jù)
存儲：以特定格式將檢索到的數(shù)據(jù)存儲在本地計(jì)算機(jī)中
下載HTML
從網(wǎng)頁中提取任何數(shù)據(jù)，從邏輯上講，我們首先要下載它。 我們有兩種方法可以做到這一點(diǎn)：
1.使用瀏覽器自動化庫
您可以使用Selenium等瀏覽器自動化庫從網(wǎng)頁下載HTML。 Selenium允許您打開瀏覽器，比方說Chrome，并根據(jù)需要控制它。 您可以在瀏覽器中打開網(wǎng)頁，然后使用Selenium自動獲取該頁面的HTML代碼。
但是，這種方法有一個很大的缺點(diǎn) - 它明顯變慢。 原因是運(yùn)行瀏覽器并在瀏覽器中呈現(xiàn)HTML的開銷。 此方法僅應(yīng)用于特殊情況 - 我們要抓取的內(nèi)容在瀏覽器中使用JavaScript代碼，或者要求我們單擊按鈕/鏈接以獲取數(shù)據(jù)，Selenium可以為我們執(zhí)行此操作。
2.使用HTTP庫
與第一種方法不同，HTTP庫（例如Requests模塊或Urllib）允許您發(fā)送HTTP請求，完全不需要打開任何瀏覽器。 這種方法應(yīng)該始終是首選，因?yàn)樗萐elenium快得多。
現(xiàn)在讓我告訴您如何使用Selenium和Requests庫實(shí)現(xiàn)管道這個組件：
使用Requests
使用以下命令安裝Requests模塊：
現(xiàn)在您可以在代碼中使用它，如下所示：
這里，對URL進(jìn)行HTTP GET請求，這幾乎與下載網(wǎng)頁同義。 然后，我們可以通過訪問requests.get方法返回的結(jié)果對象來獲取頁面的HTML源代碼。
使用Selenium
您可以通過pip安裝selenium模塊：
在這里，我們首先創(chuàng)建一個表示瀏覽器的webdriver對象。 這樣做會在運(yùn)行代碼的計(jì)算機(jī)上打開Chrome瀏覽器。 然后，通過調(diào)用webdriver對象的get方法，我們可以打開URL。 最后，我們通過訪問webdriver對象的page_source屬性來獲取源代碼。
在這兩種情況下，URL的HTML源都作為字符串存儲在page變量中。
解析HTML和提取數(shù)據(jù)
不必深入計(jì)算機(jī)科學(xué)理論，我們可以將解析定義為分析字符串的過程，以便我們可以理解其內(nèi)容，從而輕松訪問其中的數(shù)據(jù)。
在Python中，有兩個庫可以幫助我們解析HTML：BeautifulSoup和Lxml。 Lxml是一個比BeautifulSoup更低級的框架，我們可以在BeautifulSoup中使用Lxml作為后端，因此對于簡單的HTML解析，BeautifulSoup將是首選的庫。
但在我們深入分析之前，我們必須分析網(wǎng)頁的HTML，看看我們想要抓取的數(shù)據(jù)是如何構(gòu)建和定位的。只有當(dāng)我們掌握了這些信息時，我們才能從解析的HTML中獲取我們想要的信息。但幸運(yùn)的是，我們不必在編輯器中打開源代碼，并手動理解每個HTML元素并將其與渲染頁面中的相應(yīng)數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)。大多數(shù)瀏覽器都提供了一個檢查器，比如Chrome的開發(fā)人員工具，它使我們只需單擊它們即可快速查看任何元素的HTML代碼。
要在Chrome中執(zhí)行此操作，請?jiān)贑hrome中打開網(wǎng)頁，然后右鍵單擊要抓取的數(shù)據(jù)，然后選擇“檢查”。在Firefox中，此選項(xiàng)稱為Inspect Element - 這是在做相同的事情，但只是名稱不同。
您會注意到Chrome窗口底部打開了一個窗格，其中包含您單擊的元素的源代碼。 瀏覽一下源代碼，了解我們想要抓取的數(shù)據(jù)是如何在HTML代碼中構(gòu)建的。
經(jīng)過一些檢查后你可以理解，http://quotes.toscrape.com/上的每個引用都包含在一個帶有class=“quote”屬性的div中。 在該div中，引用的文本在class=“text”的范圍內(nèi)，作者的名稱在class=“author”的小標(biāo)簽中。 當(dāng)我們實(shí)際解析HTML并提取數(shù)據(jù)時，將需要此信息。
現(xiàn)在，讓我們開始使用BeautifulSoup解析HTML頁面。 但首先，我們必須安裝它：
安裝好之后，可以像下面這樣在代碼中調(diào)用：
首先，我們通過將頁面?zhèn)鬟f給BeautifulSoup類構(gòu)造函數(shù)來創(chuàng)建頁面的解析版本。 如您所見，我們還將第二個參數(shù)html.parser傳遞給構(gòu)造函數(shù)。 這是Beautiful Soup將用于解析傳遞給它的字符串的解析器的名稱。 你可以使用我們之前談到過的解析器lxml，因?yàn)槟阋呀?jīng)安裝了Lxml庫。
然后，我們提取包含class=“quote”的頁面中的所有div標(biāo)簽，因?yàn)槲覀冎肋@些是包含引用的div。 為此，Beautiful Soup 4提供了find_all功能。 我們將標(biāo)記名稱和類名稱傳遞給find_all函數(shù)，并返回滿足條件的所有標(biāo)記，即包含引用的標(biāo)記。
這里需要注意的一件重要事情是，我們在這里使用樹結(jié)構(gòu)。 變量soup以及引用的每個元素都是樹。 在某種程度上，引用的元素是較大的soup樹的一部分。 無論如何，為避免進(jìn)入不同的討論，讓我們繼續(xù)。
我們知道引用的文本是帶有class=“text”的span標(biāo)記，而作者是帶有class=“author”的小標(biāo)記。 要從quote元素中提取它們，我們再次使用類似的函數(shù)find。 find函數(shù)使用與find_all函數(shù)相同的參數(shù)。 唯一的區(qū)別是它返回滿足條件的第一個標(biāo)記，而find_all返回標(biāo)記列表。 此外，我們希望訪問返回對象的text屬性，該對象包含該標(biāo)記中包含的文本。
因此，正如您在代碼中看到的那樣，我們遍歷列表引用的所有元素，并提取引用文本和作者名稱，將它們存儲在名稱為scraped的列表。 在控制臺上打印時，已抓取的列表如下所示：
存儲檢索的數(shù)據(jù)
一旦我們獲得了數(shù)據(jù)，我們就可以以任何我們想要的格式存儲它，例如CSV文件，SQL數(shù)據(jù)庫或NoSQL數(shù)據(jù)庫。 嚴(yán)格來說，這一步不應(yīng)算作抓取過程的一部分，但為了完整起見，我將簡要介紹它。
我想說最流行的存儲抓取數(shù)據(jù)的方法是將它們存儲為CSV電子表格，所以我將簡要介紹如何做到這一點(diǎn)。 我不會詳細(xì)介紹，因?yàn)槟鷳?yīng)該參考官方的Python文檔。 所以，不用多說，讓我們看看代碼。
我們可以看到，代碼非常明顯。 我們從打開的quotes.csv文件創(chuàng)建一個CSV編寫器對象，然后使用writerow函數(shù)逐個寫入引用。 很明顯，writerow函數(shù)接受一個列表作為輸入，然后將其作為一行寫入CSV。
結(jié)論和后續(xù)步驟
本教程應(yīng)該幫助您了解在學(xué)習(xí)自己實(shí)現(xiàn)簡單的scraper時基本上是什么。 這種抓取應(yīng)該足以實(shí)現(xiàn)簡單的自動化或小規(guī)模數(shù)據(jù)檢索。 但是如果你想有效地提取大量數(shù)據(jù)，你應(yīng)該研究一下抓取框架，特別是Scrapy。 它可以幫助您使用幾行代碼編寫非常快速，高效的scraper。 無論你使用什么樣的框架，在那個閃亮的表面下面，框架也使用這些非常基本的抓取原則，所以理解本教程應(yīng)該可以幫助你為開始抓取的探險(xiǎn)建立基礎(chǔ)知識。
英文原文：https://stackabuse.com/introduction-to-web-scraping-with-python/
譯者：javylee
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