使用Python腳本從網絡爬蟲中提取數據的 2 種方法

數據是任何行業的基石。 它使您能夠了解您的客戶、改善客戶體驗並增強銷售流程。 然而，獲取可操作的數據並不容易，尤其是在新業務的情況下。 幸運的是，如果您無法從自己的網站或平台生成足夠的數據，您可以從競爭對手的網站中提取和使用數據。 您可以使用網絡爬蟲和抓取工具來執行此操作。 雖然它們不一樣，但它們經常被串聯使用以實現乾淨的數據提取。 在本文中，我們將解釋網絡爬蟲和網絡爬蟲之間的區別，並探討如何製作用於數據提取和潛在客戶生成的網絡爬蟲。

網絡爬蟲與網絡爬蟲

網絡爬蟲是一組稱為蜘蛛的機器人，它爬取網站——它讀取頁面上的所有內容以發現內容和鏈接，並在數據庫中為所有這些信息編制索引。 它還繼續跟踪頁面上的每個鏈接並爬取信息，直到所有端點都用盡。 爬蟲不會查找特定數據，而是會爬取頁面上的所有信息和鏈接。 網絡爬蟲索引的信息通過刮板來提取特定數據點並創建可用的信息表。 屏幕抓取後，表格通常存儲為 XML、SQL 或 Excel 文件，可供其他程序使用。

如何構建網絡爬蟲

Python 是構建網絡爬蟲最常用的編程語言，因為它的現成庫使任務變得簡單。 第一步是安裝 Scrapy（一個用 Python 編寫的開源網絡爬蟲框架）並定義以後可以運行的類： import scrapy class spider1(scrapy.Spider): name = 'IMDBBot' start_urls = ['http ://www.imdb.com/chart/boxoffice'] def parse(self, response): pass這裡：

1. Scrapy 庫被導入
2. 為爬蟲機器人分配了一個名稱，在本例中為“IMDBBot”
3. 爬行的起始 URL 是使用 start_urls 變量定義的。 在這種情況下，我們選擇了 IMDB 上的票房榜
4. 包含解析器以縮小從抓取操作中提取的內容

我們可以隨時使用命令“scrapyrunspiderspider1.py”運行這個蜘蛛類。 該程序的輸出將包含頁面內以包裝格式存儲的所有文本內容和鏈接。 包裝後的格式不是直接可讀的，但是我們可以修改腳本來打印特定的信息。 我們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 上的檢查工具識別的。 現在運行程序會給我們輸出： [ {“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”，“週末”：“2750 萬美元”，“圖片”：“https://images-na.ssl-images-amazon.com/images/M/MV5BYjFhOWY0OTgtNDkzMC00YWJkLTk1NGEtYWUxNjhmMmQ5ZjYyXkEyXkFqcGdeQXVyMjMxOTE0ODA@,4,567_AL_CR0,0,0,0,0 ”，“標題”：“Wonder”}， {“毛”：“2.473 億美元”，“週”：“3”，“週末”：“2170 萬美元”，“圖片”：“https://images-na .ssl-images-amazon.com/images/M/MV5BMjMyNDkzMzI1OF5BMl5BanBnXkFtZTgwODcxODg5MjI@._V1_UY67_CR0,0,45,67_AL_.jpg”, “title”: “Thor: Ragnarok”}, ... ]這些數據可以提取到 SQL、Excel ，或 XML 文件，或也使用 HTML 和 CSS 編程呈現。 我們現在已經成功構建了一個網絡爬蟲和爬蟲，可以使用 Python 從 IMDB 中提取數據。 這就是您可以創建自己的網絡爬蟲以進行網絡收集的方法。

如何產生潛在客戶

網絡爬蟲對每個行業都非常有用，無論是電子商務、醫​​療保健、FnB 還是製造業。 獲取廣泛而乾淨的數據集可幫助您處理多個業務流程。 此數據可用於定義您的目標受眾並在構思階段創建用戶資料、創建個性化營銷活動以及對電子郵件進行冷呼叫以進行銷售。 提取的數據對於生成潛在客戶並將潛在客戶轉化為客戶特別方便。 然而，關鍵是為您的業務獲取正確的數據集。 您可以通過以下兩種方式之一執行此操作：

1. 創建您自己的網絡爬蟲並自己從目標站點中提取數據
2. 利用 DaaS（數據即服務）解決方案

我們已經了解瞭如何使用 Python 自己提取數據。 雖然這是一個不錯的選擇，但使用 DaaS 解決方案提供商可能是提取 Web 數據的最有效方式。

將數據作為解決方案引入

像 PromptCloud 這樣的Web 數據提取服務提供商會為您接管整個構建和執行過程。 您所要做的就是提供您要抓取的網站的 URL 以及您要提取的信息。 您還可以根據需要指定多個站點、數據收集頻率和交付機制。 然後，服務提供商定製程序並運行它，只要網站不合法地禁止Web 數據提取，就會將提取的數據提供給您。 這大大減少了您的時間和精力，您可以專注於使用數據而不是構建程序來提取數據。

最後的想法

雖然市場上可能有不同的解決方案，但大多數都沒有提供足夠的定制空間。 您通常會得到與您的需求相近的數據集，但並不完全符合您的業務需求。 另一方面，PromptCloud 的服務已被證明能夠帶來成果。 我們已經為電子商務、金融、旅遊、房地產和汽車等行業構建了網絡爬蟲和爬蟲（查看我們所有的用例）。 我們通過提供特定的結構化數據集來實現企業內的智能決策。 我們的平台高度可定制，您可以根據自己的業務需求對其進行定制。 我們擁有抓取和抓取大量數據所需的專業知識和基礎設施，因此無論您想抓取什麼網站，我們都會在幾秒鐘內完成。 與我們聯繫並提出您的要求，我們將與您聯繫並提供解決方案。