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
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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