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高了數據驅動戰略對競爭差異化的重要性。

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據Forrester的報告顯示，數據驅動性公司利用并貫徹公司洞察力以創造競爭優勢，年均增長率超過30%，并有望在2021年實現1.8萬億美元的收入。

麥肯錫公司的研究表明，善于利用客戶行為洞察力的公司在銷售增長方面比同行高出85%，毛利率高出25%。

然而，互聯網定期持續地提供內容。在尋找與需求相關的數據時，這會造成混亂。此時網頁抓取有助于提取符合要求和喜好的有用數據。

因此，以下的基本內容可以幫助了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。

什么是網頁抓取?

網頁抓取或網頁采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。對企業根據獲得的數據分析來計劃營銷戰略來說，這是非常有遠見的。

網頁抓取促使企業快速創新，實時訪問萬維網中的數據。因此，如果你是一家電子商務公司并且正在收集數據，那么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。

網頁抓取為何如此有益?

網頁抓取消除了手動提取數據的單調，并克服了其過程中的障礙。例如，有些網站的數據無法復制和粘貼。這就是網頁抓取發揮作用的地方，幫助提取所需的任何類型的數據。

還可以將其轉換和保存為選擇的格式。你用網頁抓取工具提取網頁數據時，將能夠以CSV等的格式保存數據。然后，可以按所需方式檢索、分析和使用數據。

網頁抓取簡化了數據提取的過程，通過使其自動化而加快了處理過程。并且以CSV的格式輕松訪問提取的數據。網頁抓取還有許多其他的好處，例如將其用于潛在客戶開發、市場調研、品牌監控、防偽活動和使用大數據集的機器學習等。

然而，只要在合理的范圍進行網頁抓取，強烈推薦使用代理服務器。

若要擴展網頁抓取項目，了解代理管理是至關重要的，因為它是擴展所有數據提取項目的核心。

什么是代理服務器?

IP地址通常如下所示：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簽，有助于定位設備。

代理服務器是第三方服務器，可通過其服務器來發送路由請求并在此過程中使用其IP服務器。使用代理服務器時，向其請求的網站不再看到IP地址，但是代理服務器的IP地址能夠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，從而減少爬蟲受禁或受阻的情況。

2. 代理服務器可使你從特定地理區域或設備上發出請求(例如移動IPs)，有助于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. 使用代理池可以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服務器的請求通常受到網站阻止，因為它會保存使用AWS服務器的大量請求而導致網站過載的記錄。

5. 使用代理服務器可對相同或不同的網站進行無數的并發會話。

什么是代理選項?

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。每種類別都有其優點和缺點，且可以很好地滿足特定目的。

數據中心IPs

這是最常見的代理IP類型。它們是數據中心的IPs服務器，價格非常便宜。如果有正確的代理管理解決方案，它會是堅實的基礎，為業務建立強大網頁采集解決方案。

住宅IPs

這些是私人住宅的IPs，可通過住宅網絡路由請求。它們更難獲得，因此價格更昂貴。當可以用價格更便宜的數據中心IPs達到相似的結果時，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，使軟件能夠訪問所有沒有代理可能無法進入的網站。

移動IPs

這些是私人移動設備IPs。由于移動設備的IPs難以獲得，所以它們極其昂貴。除非要抓取的結果是展示給移動用戶的，否則不推薦使用。從法律上來講，這甚至更加復雜，因為大多數情況下，設備所有者不知道你正在使用他們的GSM網絡進行網頁抓取。

通過適當的代理管理，數據中心IPs能產生與住宅IPs或移動IPs相似的結果，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

許多研究表明，人工智能可以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于人工智能系統的論文，該系統從網頁來源中提取信息，并學習如何自行完成這項工作。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，從而建立人類分析能力和人工智能驅動之間的聯系。

這可能是填補人力資源短缺的未來，或者最終使其成為完全由人工智能主導的過程。

總結

網頁抓取一直能推動創新，并從數據驅動的業務戰略中獲得突破性的成果。然而，它也有自己獨特的挑戰，這些挑戰會降低可能性，進而使實現預期結果更加困難。

僅在過去十年里，人類創造的信息就已經超過了整個人類歷史的總和。這便需要類似人工智能的更多創新，將高度非結構化的數據格局形成體系，并開辟更大的可能性。