如何使用代理服務器進行網頁抓取？

萬維網是數據的寶庫。大數據的易得性、數據分析軟件的迅猛發展以及日益廉價的計算能力進一步提升了數據驅動戰略對競爭差別化的重要性。 據Forrester的報告顯示，數據驅動性公司利用並貫徹公司洞察力以創造競爭優點，年均增加率超過30%，並有望在2021年實現1.8萬億美圓的收入。

麥肯錫公司的研究代表，善於利用客戶行爲洞察力的公司在銷售增加方面比同行高出85%，毛利率高出25%。 然而，互聯網按期持續地提供內容。在尋找與需求相關的數據時，這會形成混亂。此時網頁抓取有助於提取符合要求和喜愛的有用數據。

所以，如下的基本內容能夠幫助瞭解如何使用網頁抓取來收集信息，以及如何有效使用代理服務器。

什麼是網頁抓取？

網頁抓取或網頁採集是從網頁中提取相關要求和大量數據的技術。該信息以電子表格的形式儲存在本地計算機中。對企業根據得到的數據分析來計劃營銷戰略來講，這是很是有遠見的。網頁抓取促使企業快速創新，實時訪問萬維網中的數據。

所以，若是你是一家電子商務公司而且正在收集數據，那麼網頁抓取應用程序將幫助你在競爭對手的網站上下載數百頁的有用數據，無需手動處理。網頁抓取爲什麼如此有益？網頁抓取消除了手動提取數據的單調，並克服了其過程當中的障礙。例如，有些網站的數據沒法複製和粘貼。這就是網頁抓取發揮做用的地方，幫助提取所需的任何類型的數據。還能夠將其轉換和保存爲選擇的格式。你用網頁抓取工具提取網頁數據時，將可以以CSV等的格式保存數據。

而後，能夠按所需方式檢索、分析和使用數據。網頁抓取簡化了數據提取的過程，經過使其自動化而加快了處理過程。而且以CSV的格式輕鬆訪問提取的數據。

網頁抓取還有許多其餘的好處，例如將其用於潛在客戶開發、市場調研、品牌監控、防僞活動和使用大數據集的機器學習等。然而，只要在合理的範圍進行網頁抓取，強烈推薦使用代理服務器。若要擴展網頁抓取項目，瞭解代理管理是相當重要的，由於它是擴展全部數據提取項目的核心。

什麼是代理服務器？

IP地址一般以下所示：289.9.879.15.。在使用互聯網時，這種數字組合基本上是貼在設備上的標籤，有助於定位設備。代理服務器是第三方服務器，可經過其服務器來發送路由請求並在此過程當中使用其IP服務器。使用代理服務器時，向其請求的網站再也不看到IP地址，可是代理服務器的IP地址可以以更高的安全性提取網頁數據。

使用代理服務器的好處

1.使用代理服務器能以更高的可靠性開發網站，從而減小爬蟲受禁或受阻的狀況。

2.代理服務器可以使你從特定地理區域或設備上發出請求（例如移動IPs），有助於查看網站上顯示的特定地域的內容。從線上零售商提取產品數據時，這十分有效。

3.使用代理池能夠向目標網站發出更高的請求，而不會被禁止。

4.代理服務器使你免受一些網站強加的IP禁令。例如，來自AWS服務器的請求一般受到網站阻止，由於它會保存使用AWS服務器的大量請求而致使網站過載的記錄。

5.使用代理服務器可對相同或不一樣的網站進行無數的併發會話。

什麼是代理選項？

若遵循代理服務器的基本原則，則有三種主要IPs類型可供選擇。每種類別都有其優勢和缺點，且能夠很好地知足特定目的。數據中心IPs這是最多見的代理IP類型。

它們是數據中心的IPs服務器，價格很是便宜。若是有正確的代理管理解決方案，它會是堅實的基礎，爲業務創建強大網頁採集解決方案。住宅IPs這些是私人住宅的IPs，可經過住宅網絡路由請求。它們更難得到，所以價格更昂貴。當能夠用價格更便宜的數據中心IPs達到類似的結果時，這類IPs在財務上會出現困難。有了代理服務器，抓取軟件可用住宅IP代理屏蔽它們的IP地址，使軟件可以訪問全部沒有代理可能沒法進入的網站。

移動IPs這些是私人移動設備IPs。因爲移動設備的IPs難以得到，因此它們極其昂貴。除非要抓取的結果是展現給移動用戶的，不然不推薦使用。從法律上來說，這甚至更加複雜，由於大多數狀況下，設備全部者不知道你正在使用他們的GSM網絡進行網頁抓取。經過適當的代理管理，數據中心IPs能產生與住宅IPs或移動IPs類似的結果，而無需考慮法律層面的問題，且成本低。網頁抓取中的人工智能許多研究代表，人工智能能夠解決網頁抓取遇到的挑戰和障礙。

最近，麻省理工學院的研究人員發表一篇關於人工智能系統的論文，該系統從網頁來源中提取信息，並學習如何自行完成這項工做。該研究還引入了從非結構化來源自動提取結構化數據的機制，從而創建人類分析能力和人工智能驅動之間的聯繫。這多是填補人力資源短缺的將來，或者最終使其成爲徹底由人工智能主導的過程。

總結

網頁抓取一直能推進創新，並從數據驅動的業務戰略中得到突破性的成果。然而，它也有本身獨特的挑戰，這些挑戰會下降可能性，進而使實現預期結果更加困難。僅在過去十年裏，人類創造的信息就已經超過了整我的類歷史的總和。這便須要相似人工智能的更多創新，將高度非結構化的數據格局造成體系，並開闢更大的可能性。