网络爬行（也称为 "蜘蛛爬行"）是指系统地遍历网页，收集链接和数据，以便进一步处理。爬虫（或 "蜘蛛"）分析网站结构、浏览链接并为后续搜索创建索引。例如，Google 等搜索引擎使用网络爬虫为数十亿个网页建立索引，以提供相关的搜索结果。
网络爬虫的主要特征：
网络抓取是从网页中提取特定数据的过程。其主要目的是检索产品价格、联系方式或文本内容等信息，以便进行分析。与索引整个网站的爬虫不同，网络刮擦以特定数据片段为目标。
网络刮擦的主要特征：
| Characteristic | Web Crawling | Web抓取 |
|---|---|---|
| 目的 | 收集链接和索引 | 提取特定数据 |
| 数据量 | 大型规模 | 目标 |
| 工具 | Scrapy、Heritrix、Apache Nutch | BeautifulSoup、Selenium、Puppeteer |
| 使用案例 | 搜索引擎、网站分析 | 价格监控、文本提取 |
| 开发复杂性 | 高（需要网站架构） | 中（HTML/CSS 处理） |
许多网站使用验证码和僵尸检测系统保护数据，这可以阻止自动数据收集：使用CapMonster云等服务自动解决验证码问题。
来自单个 IP 的过多请求可能导致封禁：
使用 JavaScript 加载数据的网站会增加传统解析的难度：使用 Selenium、Playwright 或 Puppeteer 等工具来处理动态元素。
网站设计或 HTML 的更新可能会破坏脚本：定期更新和测试脚本或使用自适应选择器。
高效的数据收集需要配置良好的管道：
一旦收集了数据，就必须对其进行有效的分析和可视化：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv('data.csv')
data['price'].plot(kind='line')
plt.title('Product Prices')
plt.show()现代机器学习技术大大改进了网页抓取过程。人工智能可预测网站结构的变化，使自适应刮擦程序无需手动更新代码即可自动调整。
使用 Scrapy 进行网络抓取：
import scrapy
类 QuotesSpider(scrapy.Spider)：
name = "quotes" 名称
start_urls = ['http://quotes.toscrape.com']
def parse(self, response)：
for quote in response.css('div.quote')：
yield {
text': quote.css('span.text::text').get()、
author': quote.css('small.author::text').get()、
}
next_page = response.css('li.next a::attr(href)').get()
if next_page：
yield response.follow(next_page, self.parse)Dynamic Content Scraping with Puppeteer:
const puppeteer = require('puppeteer')；
(async () => {
const browser = await puppeteer.launch()；
const page = await browser.newPage()；
await page.goto('https://example.com')；
const data = await page.evaluate(() => {
return document.querySelector('h1').innerText；
});
console.log(data)；
await browser.close()；
})();Web Scraping with BeautifulSoup:
导入请求
从 bs4 导入 BeautifulSoup
url = 'https://example.com/products'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
for item in soup.find_all('div', class_='product')：
title = item.find('h2').text
print(title)Note：我们在此提醒您，该产品用于在您自己的网站和您有授权访问权限的网站上自动进行测试。
