什么是网络数据抓取?有什么好用的数据抓取工具?

什么是网络数据抓取

网络数据抓取(Web Scraping)是指采用技术手段从大量网页中提取结构化和非结构化信息,按照一定规则和筛选标准进行数据处理,并保存到结构化数据库中的过程。目前网络数据抓取采用的技术主要是对垂直搜索引擎(指针对某一个行业的专业搜索引擎)的网络爬虫(或数据采集机器人)、分词系统、任务与索引系统等技术的综合运用。

网络数据抓取有什么作用

 科学研究离不开详实可靠的数据,互联网的发展提供了新的获取数据的手段。面对海量的互联网数据,网络数据抓取技术被视为一种行之有效的技术手段。相比于传统的数据采集方法,网络抓取数据无论时效性,还是灵活性均有一定的优势。利用网络数据抓取技术,可以在短时间内快速地抓取目标信息,构建大数据集以满足分析研究需要。

网络数据抓取流程

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如上图所示,网络数据抓取的一般步骤包括:

NO.1

确定数据抓取的目标网站。

根据研究需求确定所需信息的来源网站。

NO.2

网站的源代码分析。

逐个分析各来源网站的数据信息组织形式,包括信息的展示方式以及返回方式,比如在线校验格式化的工具(JSON),在线格式化美化工具(XML)等, 根据研究需求确定抓取字段。

NO.3

编写代码。

 分析时尽量找出各来源网站信息组织的共性,这样更便于编写服务器端和数据抓取端的代码。

NO.4

抓取环境测试。

对抓取端进行代码测试,根据测试情况对代码进行修改和调整。

NO.5

数据抓取。

将测试好的代码在目标网站进行正式数据抓取。

NO.6

数据存储。

将抓取的数据以一定格式存储,比如将文本数据内容进行过滤和整理后, 以 excel、csv 等格式存储,如果数据量较大也可以存储在关系型数据库(如MySQL,Oracle 等),或非关系型数据库(如 MongoDB)中来辅助随后的信息抽取和分析。若抓取积累的数据量大到一定程度,即达到大数据的级别,为了将来分析的效率性和方便性,可以将其直接存储于各类分布式大数据框架 ( 如Hadoop 和 Spark 等 ) 提供的分布式文件系统中。数据存储完成后,基于整理好格式的数据,可以根据分析目标执行各类数据挖掘和机器学习算法,如分类、建模、预测等等。

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