該全球網絡是數據的寶庫。大數據的可用性，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型戰略對競爭差異化的重要性。
根據Forrester的報告，數據驅動型公司利用其整個組織的洞察力并將其實施以創造競爭優勢，它們的年均增長率超過30％，并有望在2021年實現1.8萬億美元的收入。
根據麥肯錫的研究，利用客戶行為洞察力的組織在銷售增長方面的表現優于同行，而其毛利率超過了25％。
但是，內容會定期定期在Internet上提供。當您尋找與您的需求相關的數據時，這會導致混亂。到那時，便開始進行網絡抓取，以幫助您根據自己的要求和偏好來抓取網絡以獲取有用的數據。
因此，以下是您需要了解的有關如何使用網絡抓取在線收集信息以及如何有效使用IP代理的基本知識。
什么是網頁抓取？
Web抓取或Web收獲是一種用于從網站中提取與需求相關的大量數據的技術。這些信息可以電子表格的形式存儲在本地計算機上。對于企業根據獲得的數據的分析來計劃其營銷策略，這可能是非常有見地的。
Web抓取使企業能夠以光速進行創新，從而使他們能夠實時訪問來自萬維網的數據。因此，如果您是一家電子商務公司，并且正在尋找數據，那么擁有網絡抓取應用程序將幫助您在競爭對手的網站上下載數百頁的有用數據，而無需手動進行處理。
為什么網絡爬蟲如此有益？
Web Scraping 消除了手動進行數據提取的單調乏味，并克服了過程中的障礙。例如，有些網站包含您無法復制和粘貼的數據。這是通過幫助您提取所需的任何類型的數據來進行網絡抓取的地方。
您還可以將其轉換并保存為您選擇的格式。當您使用網絡抓取工具提取網絡數據時，將能夠以CSV等格式保存數據。然后，您可以按所需方式檢索，分析和使用數據。
Web抓取簡化了提取數據的過程，通過使其自動化來加快該過程，并通過以CSV格式提供提取的數據來提供對訪問提取數據的輕松訪問。Web抓取還有很多其他好處，例如將其用于潛在客戶生成，市場研究，品牌監控，防偽活動，使用大數據集的機器學習等。
但是，當以任何合理的比例刮擦幅材時，強烈建議使用代理。
為了擴展您的Web抓取項目，了解代理管理非常重要，因為它是擴展任何數據提取項目的核心。
什么是代理？
IP地址通常如下所示：289.9.879.15。這種數字組合基本上是您在使用互聯網時貼在設備上的標簽。它有助于找到您的設備。
代理是第三方服務器，允許您通過服務器路由請求并在此過程中使用其IP地址。使用代理時，您所請求訪問的網站將不再看到您的IP地址，而是代理的IP地址，從而使您能夠以更高的安全性來抓取網絡。
使用代理的好處
- 使用代理可以使您以更高的可靠性挖掘網站，從而減少蜘蛛被禁止或阻止的機會。
- 代理使您能夠從特定的地理區域或設備（例如移動IP）發出請求，這有助于您查看網站顯示的特定于區域的內容。當從在線零售商處抓取產品數據時，這非常有用。
- 使用代理池可以使您向目標網站發出更多請求，而不會被禁止。
- 代理可以使您免于某些網站強加的IP禁令。例如，來自AWS服務器的請求通常被網站阻止，因為它擁有使用AWS服務器使網站超載大量請求的記錄。
- 使用代理使您可以對相同或不同的網站進行無限的并發會話。
什么是代理選項？
如果按代理的基本原理進行選擇，則有3種主要IP類型可供選擇。每個類別都有自己的優缺點，可以很好地滿足特定目的。
數據中心IP
這是最常見的代理IP類型。它們是數據中心中服務器的IP。這些非常便宜。如果您擁有正確的代理管理解決方案，那么可以為您的業務構建非常強大的Web爬網解決方案奠定堅實的基礎。
住宅IP
這些是私人住宅的IP，使您可以通過住宅網絡路由請求。它們更難獲得，因此價格更高。當您可以使用便宜的數據中心IP獲得類似的結果時，它們可能會在財務上很麻煩。借助代理服務器，抓取軟件可以使用住宅IP代理屏蔽其IP地址，從而使該軟件能夠訪問所有可能沒有代理就無法訪問的網站。
移動IP
這些是專用移動設備的IP。這非常昂貴，因為很難獲得移動設備的IP。除非您要抓取顯示給移動用戶的結果，否則不建議這樣做。從法律上講，這甚至更加復雜，因為在大多數情況下，設備所有者并不知道您正在使用其GSM網絡進行網絡抓取。
通過適當的代理管理，數據中心IP可以提供與住宅IP或移動IP相似的結果，而不會產生法律上的顧慮，而且成本低廉。
Web搜尋中的人工智能
許多研究表明，人工智能（AI）可以解決網絡報廢的挑戰和障礙。從研究人員麻省理工學院最近公布的人工智能系統，可以提取在網絡上從來源的信息，并了解如何做到這一點對自己在紙上。這項研究還介紹了一種從非結構化源中自動提取結構化數據的機制，從而在人類分析能力與AI驅動的機制之間建立了聯系。
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AI主導的過程。
結論
Web抓取功能一直在推動創新，并從數據驅動的業務戰略中建立突破性的成果。但是，它帶來了一系列獨特的挑戰，這些挑戰可能會阻礙這種可能性，從而使實現預期結果更加困難。
在過去的十年中，人類創造的信息比人類整個歷史的總和還多。這就需要更多的創新，例如人工智能，來構建這種高度非結構化的數據格局，并開辟更大的可能性。
