使用Python脚本从网络爬虫中提取数据的 2 种方法

数据是任何行业的基石。 它使您能够了解您的客户、改善客户体验并增强销售流程。 然而，获取可操作的数据并不容易，尤其是在新业务的情况下。 幸运的是，如果您无法从自己的网站或平台生成足够的数据，您可以从竞争对手的网站中提取和使用数据。 您可以使用网络爬虫和抓取工具来执行此操作。 虽然它们不一样，但它们经常被串联使用以实现干净的数据提取。 在本文中，我们将解释网络爬虫和网络爬虫之间的区别，并探讨如何制作用于数据提取和潜在客户生成的网络爬虫。

网络爬虫与网络爬虫

网络爬虫是一组称为蜘蛛的机器人，它爬取网站——它读取页面上的所有内容以发现内容和链接，并在数据库中为所有这些信息编制索引。 它还继续跟踪页面上的每个链接并爬取信息，直到所有端点都用尽。 爬虫不会查找特定数据，而是会爬取页面上的所有信息和链接。 网络爬虫索引的信息通过刮板来提取特定数据点并创建可用的信息表。 屏幕抓取后，表格通常存储为 XML、SQL 或 Excel 文件，可供其他程序使用。

如何构建网络爬虫

Python 是构建网络爬虫最常用的编程语言，因为它的现成库使任务变得简单。 第一步是安装 Scrapy（一个用 Python 编写的开源网络爬虫框架）并定义以后可以运行的类： import scrapy class spider1(scrapy.Spider): name = 'IMDBBot' start_urls = ['http ://www.imdb.com/chart/boxoffice'] def parse(self, response): pass这里：

1. Scrapy 库被导入
2. 为爬虫机器人分配了一个名称，在本例中为“IMDBBot”
3. 爬行的起始 URL 是使用 start_urls 变量定义的。 在这种情况下，我们选择了 IMDB 上的票房榜
4. 包含解析器以缩小从抓取操作中提取的内容

我们可以随时使用命令“scrapyrunspiderspider1.py”运行这个蜘蛛类。 该程序的输出将包含页面内以包装格式存储的所有文本内容和链接。 包装后的格式不是直接可读的，但是我们可以修改脚本来打印特定的信息。 我们在程序的解析部分添加以下行： ... def parse(self, response): for e in response.css('div#boxoffice>table>tbody>tr'): yield { 'title': ”。 join(e.css('td.titleColumn>a::text').extract()).strip(), 'weekend': ”.join(e.css('td.ratingColumn')[0].css ('::text').extract()).strip(), 'gross': ”.join(e.css('td.ratingColumn')[1].css('span.secondaryInfo::text') .extract()).strip(), 'weeks': ”.join(e.css('td.weeksColumn::text').extract()).strip(), 'image': e.css(' td.posterColumn img::attr(src)').extract_first(), } ... DOM 元素“title”、“weekend”等是使用 Google Chrome 上的检查工具识别的。 现在运行程序会给我们输出： [ {“gross”: “$93.8M”, “weeks”: “1”, “weekend”: “$93.8M”, “image”: “https://images-na. ssl-images-amazon.com/images/M/MV5BYWVhZjZkYTItOGIwYS00NmRkLWJlYjctMWM0ZjFmMDU4ZjEzXkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UY67_CR0,0,45,67_AL_.jpg”, “title”: “$27”}, {“gross”: “$27” } “1”，“周末”：“2750 万美元”，“图片”：“https://images-na.ssl-images-amazon.com/images/M/MV5BYjFhOWY0OTgtNDkzMC00YWJkLTk1NGEtYWUxNjhmMmQ5ZjYyXkEyXkFqcGdeQXVyMjMxOTE0ODA@,4,567_AL_CR0,0,0,0,0 ”，“标题”：“Wonder”}， {“毛”：“2.473 亿美元”，“周”：“3”，“周末”：“2170 万美元”，“图片”：“https://images-na .ssl-images-amazon.com/images/M/MV5BMjMyNDkzMzI1OF5BMl5BanBnXkFtZTgwODcxODg5MjI@._V1_UY67_CR0,0,45,67_AL_.jpg”, “title”: “Thor: Ragnarok”}, ... ]这些数据可以提取到 SQL、Excel ，或 XML 文件，或也使用 HTML 和 CSS 编程呈现。 我们现在已经成功构建了一个网络爬虫和爬虫，可以使用 Python 从 IMDB 中提取数据。 这就是您可以创建自己的网络爬虫以进行网络收集的方法。

如何产生潜在客户

网络爬虫对每个行业都非常有用，无论是电子商务、医疗保健、FnB 还是制造业。 获取广泛而干净的数据集可帮助您处理多个业务流程。 此数据可用于定义您的目标受众并在构思阶段创建用户资料、创建个性化营销活动以及对电子邮件进行冷呼叫以进行销售。 提取的数据对于生成潜在客户并将潜在客户转化为客户特别方便。 然而，关键是为您的业务获取正确的数据集。 您可以通过以下两种方式之一执行此操作：

1. 创建您自己的网络爬虫并自己从目标站点中提取数据
2. 利用 DaaS（数据即服务）解决方案

我们已经了解了如何使用 Python 自己提取数据。 虽然这是一个不错的选择，但使用 DaaS 解决方案提供商可能是提取 Web 数据的最有效方式。

将数据作为解决方案引入

像 PromptCloud 这样的Web 数据提取服务提供商会为您接管整个构建和执行过程。 您所要做的就是提供您要抓取的网站的 URL 以及您要提取的信息。 您还可以根据需要指定多个站点、数据收集频率和交付机制。 然后，服务提供商定制程序并运行它，只要网站不合法地禁止Web 数据提取，就会将提取的数据提供给您。 这大大减少了您的时间和精力，您可以专注于使用数据而不是构建程序来提取数据。

最后的想法

虽然市场上可能有不同的解决方案，但大多数都没有提供足够的定制空间。 您通常会得到与您的需求相近的数据集，但并不完全符合您的业务需求。 另一方面，PromptCloud 的服务已被证明能够带来成果。 我们已经为电子商务、金融、旅游、房地产和汽车等行业构建了网络爬虫和爬虫（查看我们所有的用例）。 我们通过提供特定的结构化数据集来实现企业内的智能决策。 我们的平台高度可定制，您可以根据自己的业务需求对其进行定制。 我们拥有抓取和抓取大量数据所需的专业知识和基础设施，因此无论您想抓取什么网站，我们都会在几秒钟内完成。 与我们联系并提出您的要求，我们将与您联系并提供解决方案。