很容易將網路抓取和網路爬行混淆為一回事。
但這並不是說你會傷害他們的感情或任何東西......
好吧，讓我們謹慎行事，學會區分它們。（我們都看過終結者和iRobot）
此外，它肯定有助於瞭解您可以從他們那裡得到什麼和不能期待什麼。
網路爬蟲和網路爬蟲一目了然...
如果要從互聯網中提取數據，則需要網路爬蟲和網路爬蟲。當爬蟲找到連結時，網路抓取工具會從這些鏈接下載數據。當你擁有數據時，你可以用它做一些事情，比如把它放進資料庫或以某種方式使用它。
您可以將網路抓取工具和爬蟲視為網路數據提取的夏洛克和沃森。您很少在沒有爬蟲的情況下抓取，也永遠不會在沒有刮刀的情況下爬行。
我給你舉個例子。
假設您正在圖書館為研究專案收集數據。
您正在翻閱教科書和資料夾，尋找您要查找的任何內容，盯著索引並翻閱頁面。這是爬行部分。一旦你寫任何筆記或複製頁面 - 這就是抓取部分。
如您所見，如果不爬行就很難刮擦，反之亦然。
仔細看看網络抓取和網路爬行之間的區別......
為了進一步區分這兩者，我們可以看看網路爬行和抓取是如何工作的。
網頁抓取如何工作？
眾所周知，網路抓取是指提取數據。您始終可以複製和粘貼所需的任何內容，但這非常耗時。相反，複製和粘貼策略是通過機器人完成的。
自動化過程遵循三個步驟：
- 請求-答覆
- 解析
- 萃取
這是通過編寫或程式設計自動訪問網頁並提取特定資訊的腳本來完成的。它涉及解析 HTML、CSS、JSON 等。抓取所有數據后。然後，您可以將其匯出到電子錶格，以便於查看和分析。
如果您使用手動抓取工具，則經常使用點擊式抓取工具。這些網路抓取工具為您提供了已爬網網址的清單，供您訪問以進行數據收集。
網路爬蟲如何工作？
網路爬蟲是指機器人逐個訪問網站上所有頁面以查找指向另一個網站的鏈接的技術。鏈接發現允許爬網程式或瀏覽器發現新內容並將其添加到其索引中以供以後檢索。網路爬蟲還會下載每個頁面，因此在某些時候如果需要，它們可以使用。
網路爬蟲的發生方式與網路抓取大致相同。但是，網路爬蟲不是提取資訊，而是存儲內部連結以創建索引。
它遵循以下步驟：
- 通過以下連結流覽每個頁面。
- 為每個鏈接編製索引。
- 將連結數據存儲在資料庫中。
如您所見，這兩個過程遵循相同的步驟，只有一個細微的區別：抓取會傳播到整個網站，而抓取會提取特定的數據集。
日常網路爬蟲和網路抓取用例。
數據有時可以是純粹的學術、商業或財務研究的組成部分。我們可以看到每個在線業務幕後的網路爬蟲和網路抓取。例如，Googlebot不斷抓取和抓取，以構建和維護Google的搜尋引擎結果頁面（SERP）。
瑟普斯
每天，谷歌在搜尋結果中抓取近270億個網站。爬蟲在數百萬個網站上搜索他們正在尋找的資訊。除了改變使用者的需求外，爬蟲還必須適應它們。最終結果，Google抓取工具對頁面進行排序，並評估內容的品質並執行許多索引功能。
房地產
大多數房地產網站通過在文本和連結中包含關鍵字來稱呼搜尋引擎。最好的房地產網路爬蟲將使用這些信號來確定應該為特定頁面或網站分配多少重要性。
市場數據分析
金融服務對股票市場數據使用爬網和網路抓取。目的是從知名網站收集有價值的數據，對內容進行各種分析，並相應地自動更新市場指數。
零售與電子商務
零售和電子商務企業需要執行市場分析以保持競爭優勢。他們可以檢索消費品數據、產品描述、競爭對手的產品詳細資訊，分析這對銷售模式的影響，並建立最佳的零售行銷和銷售策略。
成長一代
It was found that analyzing and identifying customer data is 23x more likely for an enterprise to get more sales and business leads. Companies have to analyze customers’ behavior through a continuous user survey and data capturing technique.
網站開發
爬蟲對於 Web 開發至關重要。他們創建網站，對其進行分析並反覆運算以改進其結構，直到達到最佳的用戶體驗。
機器學習
機器學習使用網路爬蟲和抓取器來構建數據存儲庫。數據存儲庫是 Web 上所有相關信息的集合。爬蟲自動以易於檢索的形式存儲此數據，可用於機器或人類將來的分析和處理。
數據聚合
企業已經發現了通過網路爬蟲和抓取工具進行數據聚合的廣泛用途。其中包括監控競爭對手的價格或產品、跟蹤在線聲譽以及從社交媒體平臺收集數據。
搜尋引擎排名
在SEO行業中，網路爬蟲和爬蟲對於分析內容然後進行更改以提高網站的搜尋引擎排名至關重要。它們也是SEMRush和AHREFS等網站的引擎蓋下的引擎。
行銷自動化
想要從目標受眾或客戶那裡收集數據的公司也可以將網路抓取工具用於行銷自動化專案。他們通過客戶反饋工具、市場研究網站或社交媒體平臺來做到這一點。
安全
最常用的數據聚合工具是安全網路爬蟲，它監控互聯網是否存在任何違規行為。其中包括 DDoS 保護、漏洞掃描和惡意軟體檢測。
品牌保護
品牌保護已成為防止品牌欺詐和品牌衰落以及識別從公司智慧財產權（如品牌徽標）中非法獲利的惡意行為者的一部分。
數據抓取似乎對幾乎所有業務領域都有強大的影響。然而，它確實帶來了挑戰。
網路抓取和網路爬蟲的主要挑戰。
某些網站有反抓取政策，阻止您在沒有適當文檔的情況下從某些網站獲取數據。僅僅因為您使用數據中心代理進行網路抓取而收到IP塊的情況並不少見。
In such situations, a web scraping API can be incredibly effective, especially if they provide you access to large residential proxy networks, which can help you collect data using real users’ IPs and circumvent these types of blocks.
如果您在內部收集數據， 則住宅代理 將成為數據收集工具包中不可或缺的一部分。他們使您的網路抓取和爬行在沒有地理限制或反機器人措施阻力的情況下運行。
Check out this deep-dive into how residential proxies are superior to data center proxies for web scraping.
總之，網路爬行和抓取都為企業提供了巨大的價值，但也帶來了一些挑戰。最後，他們都有分歧，但最終必須共同努力。
