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Web Scraper——轻量数据爬取利器

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日常学习工作中，我们多多少少都会遇到一些数据爬取的需求，比如说写论文时要收集相关课题下的论文列表，运营活动时收集用户评价，竞品分析时收集友商数据。

当我们着手准备收集数据时，面对低效的复制黏贴工作，一般都会萌生一个想法：我要是会爬虫就好了，分分钟就把数据爬取下来了。可是当我们搜索相关教程时，往往会被高昂的学习成本所劝退。拿现在最通用的 python 爬虫来说，对于小白来说往往要跨过下面几座大山：

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  • 学习一门编程语言：python
  • 学习网页的基础构成——HTML 标签和 CSS 选择器，有时候还要了解一些 JavaScript
  • 学习网络通信的基础协议——HTTP 协议
  • 学习 python 中常见的爬虫框架和解析库
  • ......

上面的知识点，没有几个月是掌握不完的。而且对于非强需求的人来说，这么多的知识点，你还会时时刻刻和遗忘做斗争。

那么有没有不学 python 也能爬取数据的利器呢？结合文章标题，我想你已经知道我要安利什么了。今天我要推荐的就是Web Scraper，一个轻量的数据爬虫利器。

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Web Scraper 的优点就是对新手友好，在最初抓取数据时，把底层的编程知识和网页知识都屏蔽了，可以非常快的入门，只需要鼠标点选几下，几分钟就可以搭建一个自定义的爬虫。

我在过去的半年里，写了很多篇关于 Web Scraper 的教程，本文类似于一篇导航文章，把爬虫的注意要点和我的教程连接起来。最快一个小时，最多一个下午，就可以掌握 Web Scraper 的使用，轻松应对日常生活中的数据爬取需求。

插件安装

Web Scraper 作为一个 Chrome 插件，网络条件良好的用户可以直接上chrome 网上应用店安装，不太好的用户可以下载插件安装包手动安装，具体的安装流程可以看我的教程：Web Scraper 的下载与安装。

常见网页的类型

结合我的数据爬取经验和读者反馈，我一般把网页分为三大类型：单页、分页列表和筛选表单。

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1.单页

单页是最常见的网页类型。

我们日常阅读的文章，推文的详情页都可以归于这种类型。作为网页里最简单最常见的类型，Web Scraper 教程里第一篇爬虫实战就拿豆瓣电影作为案例，入门 Web Scraper 的基础使用。

2.分页列表

分页列表也是非常常见的网页类型。

互联网的资源可以说是无限的，当我们访问一个网站时，不可能一次性把所有的资源都加载到浏览器里。现在的主流做法是先加载一部分数据，随着用户的交互操作（滚动、筛选、分页）才会加载下一部分数据。

教程里我费了较大的笔墨去讲解 Web Scraper 如何爬取不同分页类型网站的数据，因为内容较多，我放在本文的下一节详细介绍。

3.筛选表单

表单类型的网页在 PC 网站上比较常见。

这种网页的最大特点就是有很多筛选项，不同的选择会加载不同的数据，组合多变，交互较为复杂。比如说淘宝的购物筛选页。

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比较遗憾的是，Web Scraper 对复杂筛选页的支持不是很好，如果筛选条件可以反映在 URL 链接上就可以爬取相关数据，如果不能就无法爬取筛选后的数据。

常见的分页类型

分页列表是很常见的网页类型。根据加载新数据时的交互，我把分页列表分为 3 大类型：滚动加载、分页器加载和点击下一页加载。

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1.滚动加载

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我们在刷朋友圈刷微博的时候，总会强调一个『刷』字，因为看动态的时候，当把内容拉到屏幕末尾的时候，APP 就会自动加载下一页的数据，从体验上来看，数据会源源不断的加载出来，永远没有尽头。

Web Scraper 有一个选择器类型叫 Element scroll down，意如其名，就是滚动到底部加载的意思。利用这个选择器，就可以抓取滚动加载类型的网页，具体的操作可以见教程：Web Scraper 抓取「滚动加载」类型网页。

2.分页器加载

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分页器加载数据的网页在 PC 网页上非常常见，点击相关页码就能跳转到对应网页。

Web Scraper 也可以爬取这种类型的网页。相关的教程可见： Web Scraper 控制链接分页、Web Scraper 抓取分页器类型网页 和 Web Scraper 利用 Link 选择器翻页。

3.点击下一页加载

点击下一页按钮加载数据其实可以算分页器加载的一种，相当于把分页器中的「下一页」按钮单独拿出来自成一派。

这种网页需要我们手动点击加载按钮来加载新的数据。Web Scraper 可以 Element click 选择器抓取这种分页网页，相关教程可见：Web Scraper 点击「下一页」按钮翻页。

进阶使用

学习了上面列出的几篇教程，Web Scraper 这个插件 60% 的功能基本上就掌握了。下面是一些进阶内容，掌握了可以更高效的抓取数据。

1.列表页 + 详情页

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互联网资讯最常见的架构就是「列表页 + 详情页」的组合结构了。

列表页是内容的标题和摘要，详情页是详细说明。有时候我们需要同时抓取列表页和详情页的数据，Web Scraper 也支持这种常见的需求。我们可以利用 Web Scraper 的 Link 选择器来抓取这种组合网页，具体操作可以看教程：Web Scraper 抓取二级网面。

2.HTML 标签与 CSS 选择器

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我在前面说了 Web Scraper 屏蔽了一些网页知识，比如说 HTML 和 CSS 的一些内容，只需要简单的鼠标点选就可以搭建一个自定义爬虫。但是如果我们花半个小时了解一些基础的 HTML 和 CSS 知识，其实可以更好的使用 Web Scraper。所以我专门写了一篇介绍 CSS 选择器的文章，十分钟读下来可以上手自定义 CSS 选择器。

3.正则表达式的使用

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Web Scraper 其实是一款专注于文本爬取的爬虫工具。如果你日常工作中经常和文本打交道，或者使用过一些效率工具，那你一定听说过正则表达式。没错，Web Scraper 也支持基础的正则表达式，用来筛选和过滤爬取的文本，我也写了一篇文章介绍正则表达式，如果爬取过程中使用它，可以节省不少数据清洗的时间。

4.Sitemap 的导入和导出

SItemap 是个什么东西？其实它就是我们操作 Web Scraper 后生成的配置文件，相当于 python 爬虫的源代码。我们可以通过分享 Sitemap 来分享我们制作的爬虫，相关操作我也写了教程：Web Scraper 导入导出爬虫配置。

5.换一个存储数据库

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Web Scraper 导出数据时有一个缺点，默认使用浏览器的 localStorage 存储数据，导致存储的数据是乱序的。这种情况可以通过 Excel 等软件进行排序，也可以通过换一个数据存储库的方式来解决。

Web Scraper 支持 CouchDB 数据库，配置成功后导出的数据就是正序了。相关的配置过程可以看我写的教程：Web Scraper 使用 CouchDB。

Web Scraper 的优点

  • 轻量：非常的轻量。上手只需要一个 Chrome 浏览器和一个 Web Scraper 插件。对于一些限制安装第三方软件的公司电脑，可以很轻易的突破这层限制
  • 提效：Web Scraper 支持绝大多数的网页的爬取，可以无侵入的加入你的日常工作流中
  • 快：抓取速度取决于你的网速与浏览器加载速度，其他的数据采集软件可能有限速现象（充钱就能不限速）

Web Scraper 的缺点

  • 只支持文本数据抓取：图片短视频等多媒体数据无法批量抓取
  • 不支持范围抓取：例如一个网页有 1000 条数据，默认是全量抓取的，无法配置抓取范围。想停止抓取，只能断网模拟数据加载完毕的情况
  • 不支持复杂网页抓取：对于那些加了复杂交互、酷炫的特效和反人类的反爬虫网页，Web Scraper 无能为力（其实这种网页写 python 爬虫也挺头疼）
  • 导出数据乱序：想让数据正序就得用 Excel 或者用 CouchDB，相对复杂了一些

总结

掌握了 Web Scraper 的使用，基本上可以应付学习工作中 90% 的数据爬取需求。相对于 python 爬虫，虽然灵活度上受到了限制，但是低廉的学习成本可以大大节省学习时间，快速解决手头的工作，提高整体的工作效率。综合来看，Web Scraper 还是非常值得去学习的。

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