网页抓取 - 新的前进方式

第一个 Web 浏览器创建于 1990 年，第一个 Web 机器人创建于 1993 年。它只是用于测量 Web 的大小。 到 1993 年 12 月，第一个基于网络爬虫的搜索引擎JumpStation已经创建，尽管数据没有被抓取。 Python 的BeautifulSoup是一个易于使用的网页抓取库，创建于 2004 年。但这些只是我们今天在网页抓取领域所看到的形式和范围的垫脚石。

一些正在进行的最大的数据科学项目，无论是社交媒体数据还是图像检测，都在使用互联网上的大量数据来构建数据库，然后再验证哪种算法运行得最好。 因此，网络抓取是一种新的前进方式——无论是在医学科学还是营销领域。 它交到人们手中的大量数据有助于做出更多数据支持和智能的决策。

Web Scraping 的未来将带来新的机遇：

1. 随着更新更快的网络抓取技术开始发挥作用，数据将随着时间的推移而变得更便宜。 因此，更多的公司和个人将能够更好地访问市场数据。 今天，虽然在不同部门使用数据抓取、机器学习和预测算法的大多数公司都是大中型，但随着网络抓取变得越来越普遍，即使是初创公司或刚刚成立业务的公司也将在他们的决策过程。 公司甚至在开店之前就开始使用数据。 例如，如果一个人想开一家新咖啡馆。 他不会去请房地产经理帮助他决定地点。 取而代之的是，他将从网络上抓取数据，以查找城镇中最受欢迎的咖啡馆和咖啡馆密度最大的地区。 然后，他将找到具有人口统计特征的理想位置。 那很可能会访问咖啡馆，并且现有咖啡馆的集中度也不高。 通过这种方式，企业主将决定最适合他即将开展的业务的位置。
2. 当我们今天谈论网络抓取或数据抓取时，在大多数情况下，我们谈论的是文本数据评论、推文、消息、情绪分析等等。 然而，网络抓取已经远远超出了这些。 分析卫星图像以预测自然灾害，使用采访视频训练计算机。 目前，更多此类项目正在进行中。 其中大多数使用从网络上抓取的数据来构建训练集。 最流行的研究方法之一。 其中使用的这种非结构化数据是面部识别。 这些项目需要大量的非结构化数据，并且通常需要稳定的数据源——这些数据只能通过网络抓取来收集。
3. 网页抓取只是公司制定业务解决方案的第一步。 如今，使用Amazon AWS提供的云基础设施，可以在几分钟内构建完整的决策引擎或预测模型。 这对于没有资源通过购买专用服务器在内部构建整个基础架构的公司来说是有益的。 通过这种方式，更便宜且更易于访问的基础设施将帮助公司充分利用海量数据集。 他们从互联网上刮下来的。 机器学习算法可以在云中的完全托管实例上 24×7 运行，并且可以处理使用您稳定的网络抓取数据源。
4. 随着网络抓取的增长，协作精神将增强。 无论您是试图查找案件相关信息的律师，还是试图查找他发现的新型病毒株是否存在任何数据的医生，您都可以使用自动蜘蛛从网络上抓取数据，该蜘蛛可以提供您以所需格式提供相关信息。 如果获得的公开信息不够，您可以联系编写您抓取的文本的专业人士，这样，数据将使相距数千英里的人们更加接近。
5. 今天，大多数业务决策仍然基于董事会会议的结果，最终容易做出错误的决策。 但数据支持的决策正变得越来越普遍，随着时间的推移，我们可以预期，决策和计划将很快被输入预测引擎，该引擎将使用历史和当前市场数据来预测可行性和成功机会。 尽管它不会完全消除风险和问题，但您的决策将基于实际数据，您将对场景有更好的理解，并且可以及早预测可以支撑的问题。
6. 由于未来几天网络抓取领域的进步，投资者将受益最大。 无论是业余投资者还是对冲基金经理，与市场相关的实时数据将揭示丑闻、惨败和与公司相关的新闻。 他们想要的股票将有助于加快决策速度，并使人们能够进行有数据支持的投资。 来自网络抓取提要的实时数据将减少投资者对错过的恐惧。

挑战：

1. 随着时间的推移，数据清理将变得更具挑战性。 随着越来越多类型的媒体内容被添加到网页中。 结构化和非结构化数据的分离变得更多。 他们还将从网站上抓取的数据转换为数据库服务器中的数据。 这将导致需要专门的数据清洗解决方案，以便处理海量数据库。 即使有一小部分不干净的数据，它们也不会变得无用。
2. 当公司插入多个流或网络抓取源时，冗余管理和处理重复将成为一个问题。 重复数据可能导致数字膨胀或预测模型有偏差。 即使在将数据添加到数据库之前，也可以通过运行重复数据删除逻辑来处理重复项。 另一方面，当您有多个来源时，您可以使用来自一个来源的数据来验证另一个来源。
3. 就网络抓取而言，较新的前端技术的兴起可能导致网站更加复杂。
4. 每次出现新技术时，网络抓取蜘蛛都需要配置和训练以抓取数据。 如果整个布局也发生了变化，这将变得特别困难和耗时。
5. 许多网站通过只允许通过登录页面访问数据来防止抓取。 当你登录时，你接受了某些通常否定网络抓取的规则和条件。 这会使网络抓取更加复杂。
6. 随着今天抓取的数据类型越来越多，需要更多类型的存储解决方案。 此外，数据将以易于检索的方式存储。 另一个问题是，随着我们添加越来越多的数据源，我们抓取的数据存储量也会增加。 但我们最终只使用总数据的一小部分进行决策。 因此，需要有效的数据抓取和存储，以便可以节省金钱和时间。

结论：

随着网络抓取变得如此普遍，几乎每个行业和部门。 他们试图充分利用庞大的数据存储库来恢复和改造自己。 无论您是从事办公空间租赁业务，还是只是在线销售书籍。 您将不得不利用数据来发挥自己的优势，而对于最终没有这样做的企业而言。 这只会为他们的竞争对手留下更多的数据。

如果您是一家以技术为基础的公司，您应该尝试将抓取的数据合并到您的工作流程中。 如果没有，您应该尝试使用基于云的解决方案来抓取数据并将其用于您的优势。 Amazon AWS提供的不同 SaaS 解决方案有助于数据的存储和转换，甚至可以让您在它们上运行机器学习算法来构建预测模型。 而在获取网络抓取数据时，您所需要的只是像PromptCloud这样的 DaaS 解决方案。 我们提供完全托管的企业级网络抓取解决方案，可以改变您的业务。