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大數據解決方案中的網頁數據抓取

到2020年,“數字宇宙” 估計將擁有40萬億千兆字節或40兆字節的信息。由於要分析的可用數據量很大,因此必須將其與Web抓取技術相關聯,這樣才能有效地減少大數據解決方案第一階段的人工工作和運營成本。

在談論網頁抓取技術時,Google蜘蛛可能是我們腦海中首先出現的事物。但是,它可以廣泛用於各種場景。在這裡進一步討論用例之前,本文將幫助您了解網頁數據抓取技術的工作邏輯以及如何快速掌握Web抓取技能。

爬蟲如何工作?
所有爬蟲的工作方式均相同。他們首先向目標網站發送“GET”請求,然後相應地解析HTML。但是,使用計算機語言和爬蟲工具之間存在一些差異。

以下代碼快照顯示了使用Python的網絡抓取工具的示例。您會發現自己在刮削過程中大部分時間都在檢查網絡結構。

代碼管理平台

  • 第1行是GET部分。它向網站發送“ GET”查詢,然後返回所有文本信息。
  • 第2行是加載我們請求的文本並以HTML格式顯示的文本。
  • 從第3行開始直到最後,我們開始解析HTML結構並獲得所需的數據/信息。

如果您認為它看起來像是對人類沒有任何意義的外星人的工作簿,那麼我與您在一起。獲取網絡數據的過程應該比複製粘貼更為複雜。這就是Web抓取工具的神奇之處。

爬蟲工作邏輯

如果您已經下載了Octoparse並使用了一段時間,則應該嘗試使用Octoparse任務模板模式和高級模式。當您在Octoparse中輸入目標URL時,Octoparse可以幫助您閱讀目標URL,這被視為發送了對目標網站的“ GET”查詢。

無論您使用哪種模式構建網絡抓取工具,基本操作都是解析目標網站。任務模板是由Octoparse搜尋器團隊預先構建​​的即用型解析器,而自定義任務要求用戶單擊以創建解析器。

如何從頭開始創建爬蟲?

在上一部分中,我們已經學習了刮板的基本工作邏輯,現在我們可以開始練習如何從頭開始創建刮板。在這一部分中,您將學習2種方法:

方法1:使用Octoparse 8.1構建爬蟲
自動生成的抓取工具:輸入目標網址以獲取數據

方法2:使用Python構建爬蟲

  • 步驟1:檢查數據源
  • 步驟2:在Pycharm中編碼GET零件
  • 步驟3:在Pycharm中編碼PARSE零件

任務說明:使練習更加適合新手
目標網站:https : //www.imdb.com/india/top-rated-indian-movies/

使用Octoparse 8.1構建刮板
自動生成爬蟲的抓取工具:輸入目標網址以獲取數據

自動識別

使用Python構建爬蟲

  • 步驟1:檢查數據源
    只需單擊“F12”以打開Chrome代碼開發人員來檢查HTML。我們可以找出包含我們所需數據的請求URL。在這裡,我們可以看到我們選擇的URL包含了我們想要的所有數據。

檢查網站

打開目標網址

此功能是從IMDB的印度頂級電影鏈接中獲取數據的,它還會將程序轉換為JSON格式,基本上它會給我們提供位置,電影URL,電影名稱,電影年份和評級。

GET部分

  • 步驟3:在Pycharm中編碼PARSE零件
    有兩種方法可以實現PARSE部分:使用Regex或Parse工具,例如Beautiful Soup。在這種情況下,為了使整個過程更容易,我們使用了美麗湯。將Beautiful Soup安裝到計算機中後,只需將以黃色突出顯示的兩行添加到Python文件中。

解析部分

通過以上步驟,完成了IMDB任務您所需要做的就是運行代碼並將數據存儲到計算機中。

最終結果

最後的想法

總而言之,創建搜尋器和進行數據抓取已不再是程序員的專有領域。越來越多的人幾乎沒有編碼背景,就可以藉助Octoparse等尖端工具來抓取在線數據。

現在,借助工具,我們比以前更容易進入大數據領域。也許此時,我們需要進一步考慮的是,我們從在線獲取的數據和信息中可以獲得什麼價值。

作者:埃里卡(Erika)


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