网页抓取也称为网络收获、屏幕抓取,是一种从网站获取数据的自动方法。该数据可以在数据管道中以结构化格式进行处理和存储。网页抓取可以手动完成;然而,自动化流程通常更快、更高效且不易出错。网页抓取是一种以多种方式从网页获取数据的技术。这些选项包括 网页抓取工具、特定的 API,甚至从头开始编写代码。

现在大多数企业都在使用抓取工具的服务,因为通过它他们不必设置用于抓取的基础设施,这也需要花费大量资金。 此外,他们不必参与更多技术性的抓取工作。 这些基于云的抓取公司提供易于使用的 API 和强大的解决方案,不需要太多的编码和技术知识。

网页抓取有很多优点。 网页抓取用于各种行业,包括信息技术、电子商务、教育、房地产、营销等。 提取的数据可能是宝贵的资源。 它有可能帮助企业做出更好的决策。 以下是一些好处:潜在客户生成、价格和产品优化、竞争对手分析、数据分析。

  • 潜在客户营销
  • 价格和产品优化
  • 竞争对手分析
  • 数据分析

通过可靠的网络抓取工具,如 刮板API,我们可以提取尽可能多的数据,而不必担心限制、块和验证码。

用于跟踪和管理数据管道的网络抓取工具提供了多种有益的功能,例如多线程中抓取数据、实时数据传输、实时监控、模式管理和地理定位旋转代理。

强大的网络抓取数据管道允许您自动从网站收集数据并将其输入数据管道,可以使用 Tableau 和 Power BI 等可视化工具处理和查看数据管道。这使得组织可以节省繁琐的数据收集任务的时间,并以其他方式维护数据管道。

数据管道

数据管道,通常称为 ETL,将数据从一个进程移动到另一个进程

数据管道(通常称为 ETL)将数据从一个进程移动到另一个进程。这意味着一个系统段的输出成为下一个系统段的输入。这些管道承载来自多个来源的数据;多条线可以汇聚于一点,流向不同的方向,并且不断地流动。数据管道的主要作用是将数据从一个状态或位置传输到另一个状态或位置。

通过数据管道执行的标准过程是 ETL:提取、转换和加载。

提取是指从实际位置收集数据并将其转换为可读格式。术语“加载”是指将数据发送到数据库,例如可以分析数据的数据库。

数据管道具有监控功能以确保数据完整性和提醒管理员有关故障情况的机制。

数据源可能包括来自软件即服务 (SaaS) 应用程序和关系数据库的数据。大多数管道使用推送机制、API 调用、定期提取数据的复制引擎或 Webhook 来从不同来源获取原始数据。此外,数据还可以实时或按预定间隔同步。

存在两种类型的数据摄取模型: 批量处理流处理。定期收集来自源的数据并以批处理方式发送到目标系统。相比之下,在流处理中,数据在创建后立即获取、操作和加载。

目标可以是本地服务器等数据存储、基于云的数据仓库,或者 Power BI 或 Tableau 等商业智能或分析应用程序。

数据转换包括数据标准化、排序、重复数据删除、验证和验证。主要目标是使数据分析成为可能。

数据管道具有监控功能以确保数据完整性和提醒管理员有关故障情况的机制。

许多企业创建自己的数据管道。 然而,开发内部管道并非没有困难。 不同的数据源提供不同的 API 并使用多种技术。 每个数据源都需要新代码,如果供应商的 API 发生变化或组织选择不同的数据仓库目标,则可能需要重写代码。数据工程师必须处理另外两个问题:速度和可扩展性。 高昂的价格和所需的持续维护工作可被视为构建内部数据管道的重大障碍。

基于云的数据仓库。

有基于云的数据仓库和基于云的ETL服务。只需几分钟,公司就可以建立一个用于移动数据的云优先平台,数据工程师可以依靠该解决方案来监控和管理异常情况和故障点。 SaaS 解决方案提供商会监控管道中的这些问题,及时发出警报,并采取所有合理的步骤来纠正故障。业务领导者和 IT 管理层可以改善客户服务或优化产品性能,而不是维护数据管道。

数据管道解决方案

基于云计算

使用基于云的工具来合并数据具有非常有利的成本效益比。企业已经找到了如何在花费尽可能少的钱的情况下保持基础设施的最新状态。另一方面,选择供应商来管理数据管道则是完全不同的事情。

数据管道的性质和功能响应与用于在实时解决方案中迁移和使用数据的云工具不同。

开源

对于想要清晰的数据管道、不会在数据使用方面欺骗客户的数据科学家来说,该术语具有很强的含义。 想要削减成本并减少对供应商依赖的公司将从开源工具中受益。 然而,为了定制和修改用户体验,这些工具需要专业知识和功能理解。

实时处理

对于需要处理来自受监管的流媒体源的数据的企业来说,实时处理是有利的。 此外,由于金融市场和移动设备的兼容性,实时处理成为可能。 另一方面,实时处理需要有限的人工交互、自动缩放选择和可能的分区。

批量处理

批处理使企业能够定期移动大量数据,而无需实时可见性。 该方法简化了分析师的任务,他们必须结合大量营销数据才能得出结论性结果或模式。

数据管道和ETL的区别?

术语 ETL 代表提取、转换和加载。它的独特之处在于它只专注于一个用于提取、转换数据并将数据加载到特定数据仓库的系统。另一方面,ETL 只是构成数据管道的一个组件。

ETL 管道以预定的时间间隔将数据批量发送到指定的系统。 另一方面,数据管道在实时或流模式下转换和处理数据的应用范围更广。

将数据加载到数据仓库中不需要数据管道; 相反,它们可以指向一个特定的目标,例如亚马逊的 S3 存储桶,甚至可以连接到一个完全不同的系统。

数据管道对决策的影响

数据驱动的文化已成为当今决策者不可或缺的一部分。 此外,其成功的主要原因之一是将多个分析数据合并到一个简化的仪表板中。

有限的结构化数据可帮助企业主和企业家根据他们收集的证据做出最佳决策。然而,这种模式适用于以前依赖简单模型设计和描述性统计数据来做出明智决策的管理者。

数据管道的优势

简单有效

尽管数据管道具有复杂的基础设施和操作程序,但它们的使用和导航非常简单。 类似地,使用 Java 虚拟机语言读写文件有助于建立数据管道的学习过程。
另一方面,装饰器模式旨在将一个简单的动作转换为一个健壮的动作。 当谈到管道数据时,程序员比其他任何人都更喜欢它。

应用兼容性

客户和数字营销策略师都可以从数据管道的嵌入式特性中受益。 它的无缝互操作性消除了对安装、配置文件或对服务器的依赖的需要。 通过简单地将适度大小的数据管道嵌入到应用程序中,您就可以拥有完整的数据访问权限。

元数据灵活性

几个数据管道最有价值的功能之一是自定义字段和记录的分离。 您可以使用这些信息来跟踪数据源、创建者、标签、说明、新更改和可见性选择。

内置组件

Web 抓取数据管道包含内置组件,即使您有可自定义的选项,也可以让您将数据移入和移出管道。激活内置功能后,您可以开始使用流运算符处理数据。

提高效率

数据管道提供高性能数据迁移和操作。 强大的基础架构还通过筛选错误的数据传输和防止数据冗余来确保高质量的数据。

允许快速数据分析以获得业务洞察力

数据管道为数据管理和分析提供了一个安全的环境。 它使企业能够通过集成可视化工具来分析数据并提供可行的见解。

您可能面临的网络抓取挑战

开发人员和数据科学家经常遇到有关网络抓取的两个主要障碍:反机器人系统的存在以及与运行抓取程序相关的费用。

网站采用反机器人系统(例如验证码、指纹挑战等)来防止机器人访问其内容。克服这些系统需要先进的方法。此外,网络抓取需要大量的计算资源、带宽、定期维护和更新。

现在,让我们探讨一下您在网络抓取过程中可能面临的一些挑战:

  1. IP 禁令: 如果网站检测到某个 IP 地址被用于恶意或过度请求,它可以禁止或限制来自该地址的访问。
  2. 验证码: 验证码(区分计算机和人类的完全自动化公共图灵测试)是广泛使用的安全措施,使网络抓取数据管道难以访问网站。在授予对所需内容的访问权限之前,他们需要手动交互来解决挑战。
  3. 动态内容: 传统的网页抓取技术严重依赖于分析 HTML 源代码,其中通常包含静态数据。然而,现代网站经常提供实时变化的动态内容。这对管理数据管道的网络抓取工具提出了挑战,因为它需要调整其方法来捕获这些动态数据。
  4. 登录要求: 许多网站要求用户在访问某些内容之前登录。这可能会阻碍网络抓取工作,因为它涉及处理身份验证过程和获取有效凭据。
  5. 复杂的网站结构: 具有复杂结构和嵌套元素的网站很难有效地进行抓取。浏览不同的页面、处理分页以及从各个部分提取相关信息可能既耗时又复杂。
  6. 防刮措施: 一些网站积极实施反抓取措施来阻止机器人并保护其数据。这些措施可以包括阻止特定的用户代理、实施 JavaScript 挑战或采用混淆技术来使抓取变得更加困难。
  7. 处理大量数据: 网络抓取数据管道通常涉及收集和处理大量数据。有效管理和存储这些数据可能是一项挑战,需要强大的基础设施和高效的数据存储解决方案。
  8. 法律和道德考虑: 虽然网络抓取数据管道本身并不违法,但抓取某些网站或特定数据类型可能会违反服务条款或版权法。参与网络抓取活动时,理解并遵守法律和道德准则至关重要。
  9. 维护刮刀: 由于网站经常更新其结构和内容,用于跟踪数据管道的网络抓取工具必须定期维护和更新,以确保其有效性。这需要监控网站的变化,相应地调整抓取工具,并解决任何问题。
  10. 可扩展性: 扩展网络抓取操作以处理大量数据或定位多个网站可能会带来可扩展性挑战。确保抓取工具可以处理增加的流量、适应网站结构的变化以及管理多个并发抓取流程可能很复杂。

网络抓取带来了一些挑战,包括反机器人系统、计算资源、动态内容、登录要求、复杂的网站结构、反抓取措施、数据管理、法律考虑、抓取工具维护和可扩展性。克服这些障碍需要先进的技术、仔细的规划和可靠的解决方案。

数据管道的 Scraper API

借助像 Scraper API 这样的工具,可以为数据管道提取大量数据。

API 是通过节省时间和资源来提高生产力的好方法。如今,公司不再希望从头开始抓取网络以节省金钱和时间。 API 是软件即服务的未来,第三方 API 允许开发人员极其轻松地完成所有工作,并且有几个关键功能可以帮助有效管理数据管道。
Crawlbase 的 Scraper API 是用于网页抓取的顶级抓取工具之一。它可以让你提取大量网页而不卡顿。它使您能够绕过任何类型的限制并轻松提取大型网页。 Crawlbase 处理来自全球各地的抓取数据和最先进的人工智能,以确保每个请求都成功。其 API 建立在数百个高质量代理之上,在全球拥有超过 17 个数据中心,处理来自全球各地的数据抓取。

借助 Scraper API 等工具,可以为数据管道提取大量数据。这些抓取工具的输出通常是 JSON 或原始 HTML 形式的非结构化数据;在输入数据管道之前,需要对数据进行分类和清理。有多种技术可以清理开发人员需要处理的抓取数据。清理后的数据可用于训练 机器识别 模型或用于分析目的。 这种刮板工具非常适合您的数据管道来管理、跟踪和可视化数据集。