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Web 抓取的未来会怎样?

发布时间:2021-10-08 14:21  来源:互联网    背景: 无障碍阅读通道

  公司在竞争中能够胜出还是被吞没,已越来越取决于一个重要因素:商业情报(BI)。BI 是指采集、分析和可视化竞争策略数据和影响业务的其他因素,从而获取指明前进道路的深刻见解。越来越多的公司在研究竞争对手的业务操作后,尤其通过监控对手的网站进行研究后,开始构建策略模型。

  存储在公司 Web 服务器上的数据基本都是重要数据。尽管没有确切数字,根据2015年的一项研究预估显示,截至2020年,存储在互联网世界中的数据规模会超过40泽字节(ZB)。温馨提示,1ZB 相当于1万亿 GB。

  值得注意的是,这个规模只会更大。数据越多,就越需要对它进行分析得出见解。还是那句话,人类能做的有限,这表明商业情报有一天会证明过于繁重。这种可能性说明,将来互联网数据采集(Web 抓取)方式必须有所演进。未来有赖于 AI Web 抓取。让我们来看看会怎样。

  什么是 Web 抓取?

  Web 抓取又称 Web 数据采集或 Web 数据提取,是指从网站自动化提取数据。虽然这个术语也指手动采集信息,例如复制并粘贴,但它很少用在这个背景下。因此,本文中的 Web 抓取仅指通过自动化进行数据采集。

  Web 抓取工具的种类

  您可以使用各种工具抓取网页,包括:

  • 即用型 Web 抓取工具
  • 内部 Web 抓取工具

  即用型 Web 抓取工具

  这种 Web 抓取工具是现成可用的,能通过各种技巧自动采集数据,具体取决于它们的创建方式。自动化 Web 抓取技巧包括 HTML 解析、文本模式匹配、Xpath、垂直聚合以及DOM解析。作为用户,您不必了解每个术语涉及哪些。要求抓取工具从哪个网站采集数据,只要按照这种形式发布指令,它就开始工作。

  内部 Web 抓取工具

  内部抓取工具比即用型抓取工具成本更高,因为您需要开发人员从零开始搭建抓取代码。也就是说,大多数内部 Web 抓取工具都是使用 Python 设计的,这种编程语言比其它语言相对容易。而且,它有多个请求库,其中包含预先编写好的特定用途 Python 代码,在本例中,用途就是 Web 抓取。

  因此在即用型和内部 Web 抓取工具之间选择哪个,具体要看您的预算以及您是否具备设计内部 Web 抓取工具的人力资源。话虽如此,但无论应用规模大小,两种工具都是可以胜任的。要在大规模数据采集实践中有效运用它们,您还得借助轮换代理服务器。轮换代理服务器可以提升 Web 采集,具体方式如下:

  • 它们会隐藏您电脑的真实 IP 地址,因此可以让您匿名从网站采集数据,但要注意,这些网站只要留意到类似机器人活动,随时都可能通过电脑 IP 地址将其列入黑名单。
  • 它们每隔几分钟就会轮换分配的 IP 地址,确保单个 IP 地址只发出几个 Web 请求,以此模仿真人行为。这样可以高效提升顺畅的 Web 抓取过程,因为 Web 抓取工具通常发送大量请求到 Web 服务器,这样可能导致代理被列入黑名单。

  然而,将 Web 抓取工具搭配代理使用最终证明将来行不通,尤其考虑到信息规模的激增。因为人工操作除了让流程容易出错外,还可能会减缓采集的速度。而且,收集到的数据量微乎其微。这些理由突出了 AI Web 抓取的重要性。

  Web 抓取的未来

  如前所述,数据采集的未来要仰赖 AI Web 抓取。人工智能(AI)将弥补真人操作在数据采集生态系统中的不足。它会通过自动化基础任务和复杂任务(例如全自动)来增强数据采集能力,提高分析速度。

  重要的是,公共数据采集涉及管理代理、Web 爬行、数据指纹识别、真实数据收集、渲染网站、将它们转换为可分析的结构化格式等。互联网上的可用数据规模会使已经复杂的流程变得更加复杂。所幸,AI 带来的自动化大大缓解了复杂程度。AI Web 抓取可以适应不断变化的互联网生态系统,因此是大规模提取公共数据的理想工具。

  在商界,AI 驱动的 Web 抓取将简化用于分析的数据采集。它将成为一款必要工具,并非可有可无,尤其考虑到网上数据量的增长规模,必然如此。

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