頁內容抓取工具，最近很多做網站的朋友問我有沒有好用的網頁內容抓取，可以批量采集網站內容做網站指定采集偽原創發布，因為他們站比較多，日常的網站內容更新是一件很麻煩的事情。SEO是“內容為王”的時代，高質量的內容穩定輸出將將有利于網站的SEO收錄還SEO排名。

網頁內容抓取工具做網站時，你要選擇一個好的模板。往往一個好的模板對于網站優化來說會事半功倍。除了基本要求，一個好的模板應該是圖文并茂，有時間線，沒有太多的頁面鏈接，沒有雜亂的章節。

采集速度快，數據完整度高。網頁內容抓取工具的采集速度是采集軟件中速度最快的之一。獨有的多模板功能+智能糾錯模式，可以確保結果數據100%完整。任何網頁都可以采集,只要你能在瀏覽器中可以看到的內容，幾乎都可以按你需要的格式進行采集。支持JS輸出內容的采集。

有節奏地更新網站內容，保持原創，可以使用相應的偽原創工具。剛開始的時候，不斷給搜索引擎一個好的形象，不要被判斷為采集站。這是很多人一開始不注意的。網站通過網頁內容抓取有了一定的內容規模后，為了增加網站的收錄，每天給網站添加外部鏈接。然后可以使用網頁內容抓取工具的一鍵批量自動推送工具將網站鏈接批量提交給百度、搜狗、360、神馬等搜索引擎，推送是SEO的重要一環，通過推送主動將鏈接曝光給搜索引擎 增加蜘蛛抓取，從而促進網站收錄。

當網站被收錄，穩定，有一定的關鍵詞排名，就可以通過網頁內容抓取不斷增加網站內容。當然，如果你有資源，可以在網站收錄首頁后交換友情鏈接。這里主要是因為沒有排名的網站很難找到合適的鏈接。

網頁內容抓取可以通過站外推廣的方式不斷增加網站的曝光度，可以間接增加網站的點擊率，進而提升和穩定自己網站的排名。

很多情況下，我們會發現自己網站的代碼存在一些優化問題，比如有些模板鏈接是錯誤的，或者我們對網站做了一些精細的調整。如果看不懂代碼，往往只能自己煩惱。如果你懂html，懂div+css，就能很好地解決這些小問題。

我們都知道網站空間的穩定性很重要，打開速度也是衡量網站排名的一個很重要的指標，所以百度站長平臺一旦有這樣的優化建議，往往需要自己去解決。

做過SEO的人，都離不開程序背景。通常，很多工作都是在其中完成的。尤其是想做好網站結構優化的修改和設置，不了解這個程序是不行的。做不好，就容易犯各種嚴重的錯誤。

當前網站安全形勢非常嚴峻。我們經?？吹揭恍┤嗽诰W站上抱怨，因為排名好，被黑客打不開，或者被黑，甚至自己的服務器被別人炸了。這無疑會對他們的網站排名產生非常不好的負面影響，所以了解一些安全知識是很有必要的。

網頁內容抓取工具基于高度智能的文本識別算法，網頁內容抓取工具只需輸入關鍵詞即可采集內容，無需編寫采集規則。覆蓋六大搜索引擎和各大新聞源讓內容取之不盡，優先收集最新最熱的文章信息，自動過濾收集的信息，拒絕重復收集。今天關于網站內容抓取工具的講解就到這里。

家好，歡迎來到pypyai游樂園 ！

任何數據科學項目都離不開數據。沒有數據就沒有“數據科學”。大多數數據科學項目中用于分析和構建機器學習模型的數據存儲在數據庫中，但有時數據也來自是網絡。

你可以從某個網頁收集某種產品的數據，或者從社交媒體中發現某種模式，也許是情感分析。不管您為什么收集數據或打算如何使用數據，從Web收集數據（Web抓?。┒际且豁椃浅７爆嵉墓ぷ?。您需要做一些繁瑣的工作事情才能達到目的。

Web抓取是您作為數據科學家需要掌握的重要技能之一。為了讓得到的結果準確并有意義，您需要知道如何查找，收集和清理數據。

Web抓取一直是法律的灰色領域。在我們深入研究數據提取工具之前，我們需要確保您的活動是完全合法的。2020年，美國法院將網上抓取公開數據完全合法化。也就是說，如果任何人都可以在線找到數據（例如Wiki文章），則抓取網頁也是合法的。
但是，當您這樣做時，請確保：

您不會以侵犯版權的方式重復使用或重新發布數據。

您尊重您要抓取的網站的服務條款。

您有一個合理的抓取率。

您不要嘗試抓取網站的非共享內容。

只要您沒有違反這些條款中的任何一項，您的網絡抓取活動就是合法的。
如果使用Python構建數據科學項目，可能會用到BeatifulSoup收集數據，然后用Pandas對其進行分析。本文將為您提供6種不包含BeatifulSoup的Web抓取工具，您可以免費使用它們來收集下一個項目所需的數據。

Commom Crawl

網址：https://commoncrawl.org/

Common Crawl的開發者開發此工具是因為他們相信每個人都應該有機會探索和分析他們周圍的世界，并發現其模式。他們堅持他們的開源信念，提供只有大公司和研究機構才能免費獲得的高質量數據。這意味著，如果您是一名大學生，正在探索數據科學領域，或者是一位研究人員正在尋找下一個感興趣的主題，或者只是一個喜歡揭示模式并尋找趨勢的好奇者，則可以使用此工具而無需擔心費用或任何其他復雜的財務問題。Common Crawl提供原始網頁數據和和用于文本提取的開放數據集。為方便教育工作者教授數據分析，它還提供不用編碼的使用案例和資源。

Crawly

網址：http://crawly.diffbot.com/

Crawly是另一個令人令人贊嘆的抓取工具，特別是如果您只需要從網站中提取基本數據，或者希望以CSV格式提取數據，缺不想編寫任何代碼就對其進行分析的時候。您所需要做的就是輸入一個URL，發送提取數據的電子郵件地址，所需的數據格式（在CSV或JSON之間選擇）。然后立即馬上，已抓取的數據就在您的郵件收件箱里了。您可以使用JSON格式，然后使用Pandas和Matplotlib或任何其他編程語言在Python中分析數據。如果您不是程序員，或者只是剛開始使用數據科學和Web抓取技術，Crawly是完美的選擇，但它有其局限性。它只能提取一組有限的HTML標簽，包括，Title，Author，Image URL，和Publisher。

ContentGrabber

網址：https://contentgrabber.com/Manual/understandingtheconcept.htmContent Grabber是我最喜歡的Web抓取工具之一，因為它非常靈活。如果您只想抓取網頁而又不想指定任何其他參數，則可以使用其簡單的GUI進行操作。但Content Grabber也可以讓您完全控制參數選擇。Content Grabber的優點之一是您可以安排它自動從Web上抓取信息。眾所周知，大多數網頁都會定期更新，因此定期提取內容可能會非常有用。它還為提取的數據提供了多種格式，從CSV，JSON到SQL Server或MySQL。

Webhose.io

網址：https://webhose.io/

Webhose.io是一個網絡抓取工具，可讓您從任何在線資源中提取企業級實時數據。Webhose.io收集的數據是結構化的，干凈的包含了情感和實體識別，并且可以以XML，RSS和JSON等不同格式使用。Webhose.io的數據覆蓋所有公共網站。此外，它提供了許多過濾器來優化提取的數據，因此只需較少的清理工作及可直接進入分析階段。Webhose.io的免費版本每月提供1000個HTTP請求。付費計劃提供了更多抓取請求。Webhose.io具有對提取數據的強大支持，并提供圖像分析和地理定位以及長達10年的存檔歷史數據等諸多功能。

ParseHub

網址：https://www.parsehub.com/

ParseHub是一個強大的Web抓取工具，任何人都可以免費使用。只需單擊一下按鈕，即可提供可靠，準確的數據提取。您還可以設定抓取時間以便及時更新數據。ParseHub的優勢之一是它可以輕松處理復雜的網頁。您甚至可以指示它搜索表單，菜單，登錄網站，甚至單擊圖像或地圖獲取更多數據。您還可以為ParseHub提供各種鏈接和一些關鍵字，它可以在幾秒鐘內提取相關信息。最后，您可以使用REST API以JSON或CSV格式下載提取的數據進行分析。您也可以將收集的數據導出為Google表格或Tableau。

Scrapingbee

網址：https://bit.ly/2P8gRAA

我們介紹的最后一個抓取工具是Scrapingbee。Scrapingbee提供了一種用于Web抓取的API，該API甚至可以處理最復雜的Javascript頁面并將其轉換為原始HTML供您使用。此外，它具有專用的API，可用于使用Google搜索進行網頁抓取。Scrapingbee可以通過以下三種方式之一使用：1. 常規Web爬網，例如，提取股票價格或客戶評論。2. 搜索引擎結果頁通常用于SEO或關鍵字監視。3. 增長黑客，包括提取聯系信息或社交媒體信息。Scrapingbee提供了一個免費計劃，其中包括1000次額度和可無限使用的付費計劃。

最后

在數據科學項目工作流程中，為項目收集數據可能是最有趣，最乏味的步驟。這項任務可能會非常耗時，并且，如果您在公司甚至是自由職業者中工作，您都知道時間就是金錢，這總是意味著，如果有一種更有效的方法來做某事，則最好使用它。好消息是，網頁抓取不必過于繁瑣。您不需要執行它，甚至不需要花費很多時間手動執行它。使用正確的工具可以幫助您節省大量時間，金錢和精力。而且，這些工具對于分析人員或編碼背景不足的人員可能是有益的。當您想選擇一種用于抓取網絡的工具時，需要考慮下列因素，比如API集成和大規模抓取的可擴展性。本文為您提供了一些可用于不同數據收集機制的工具。使用一下這些工具，然后確定下一個數據收集項目中采取哪個事半功倍的方法。

原文鏈接：https://towardsdatascience.com/6-web-scraping-tools-that-make-collecting-data-a-breeze-457c44e4411d

紹

網頁抓取是一種重要的技術，經常在許多不同的環境中使用，尤其是數據科學和數據挖掘。 Python在很大程度上被認為是網絡抓取的首選語言，其原因在于Python的內嵌電池特性。 使用Python，您可以在大約15分鐘內使用不到100行代碼創建一個簡單的抓取腳本。 因此，無論何種用途，網頁抓取都是每個Python程序員必須具備的技能。

在我們開始動手之前，我們需要退后一步，考慮什么是網頁抓取，什么時候應該使用它，何時避免使用它。

如您所知，網頁抓取是一種用于從網站自動提取數據的技術。 重要的是要理解，網頁抓取是一種從各種來源（通常是網頁）中提取數據的粗略技術。 如果網站的開發人員足夠慷慨地提供API來提取數據，那么訪問數據將是一種更加穩定和健壯的方式。 因此，根據經驗，如果網站提供API以編程方式檢索其數據，請使用它。 如果API不可用，則只能使用網絡抓取。

請務必遵守有關您使用的每個網站的網頁抓取的任何規則或限制，因為有些網站不允許這樣做。 有了這個清楚的認識，讓我們直接進入教程。

在本教程中，我們將抓取http://quotes.toscrape.com/，這是一個列出著名作家名言的網站。

網頁抓取管道

我們可以將web-scraping理解為包含3個組件的管道：

下載：下載HTML網頁

解析：解析HTML并檢索我們感興趣的數據

存儲：以特定格式將檢索到的數據存儲在本地計算機中

下載HTML

從網頁中提取任何數據，從邏輯上講，我們首先要下載它。 我們有兩種方法可以做到這一點：

1.使用瀏覽器自動化庫

您可以使用Selenium等瀏覽器自動化庫從網頁下載HTML。 Selenium允許您打開瀏覽器，比方說Chrome，并根據需要控制它。 您可以在瀏覽器中打開網頁，然后使用Selenium自動獲取該頁面的HTML代碼。

但是，這種方法有一個很大的缺點 - 它明顯變慢。 原因是運行瀏覽器并在瀏覽器中呈現HTML的開銷。 此方法僅應用于特殊情況 - 我們要抓取的內容在瀏覽器中使用JavaScript代碼，或者要求我們單擊按鈕/鏈接以獲取數據，Selenium可以為我們執行此操作。

2.使用HTTP庫

與第一種方法不同，HTTP庫（例如Requests模塊或Urllib）允許您發送HTTP請求，完全不需要打開任何瀏覽器。 這種方法應該始終是首選，因為它比Selenium快得多。

現在讓我告訴您如何使用Selenium和Requests庫實現管道這個組件：

使用Requests

使用以下命令安裝Requests模塊：

現在您可以在代碼中使用它，如下所示：

這里，對URL進行HTTP GET請求，這幾乎與下載網頁同義。 然后，我們可以通過訪問requests.get方法返回的結果對象來獲取頁面的HTML源代碼。

使用Selenium

您可以通過pip安裝selenium模塊：

在這里，我們首先創建一個表示瀏覽器的webdriver對象。 這樣做會在運行代碼的計算機上打開Chrome瀏覽器。 然后，通過調用webdriver對象的get方法，我們可以打開URL。 最后，我們通過訪問webdriver對象的page_source屬性來獲取源代碼。

在這兩種情況下，URL的HTML源都作為字符串存儲在page變量中。

解析HTML和提取數據

不必深入計算機科學理論，我們可以將解析定義為分析字符串的過程，以便我們可以理解其內容，從而輕松訪問其中的數據。

在Python中，有兩個庫可以幫助我們解析HTML：BeautifulSoup和Lxml。 Lxml是一個比BeautifulSoup更低級的框架，我們可以在BeautifulSoup中使用Lxml作為后端，因此對于簡單的HTML解析，BeautifulSoup將是首選的庫。

但在我們深入分析之前，我們必須分析網頁的HTML，看看我們想要抓取的數據是如何構建和定位的。只有當我們掌握了這些信息時，我們才能從解析的HTML中獲取我們想要的信息。但幸運的是，我們不必在編輯器中打開源代碼，并手動理解每個HTML元素并將其與渲染頁面中的相應數據相關聯。大多數瀏覽器都提供了一個檢查器，比如Chrome的開發人員工具，它使我們只需單擊它們即可快速查看任何元素的HTML代碼。

要在Chrome中執行此操作，請在Chrome中打開網頁，然后右鍵單擊要抓取的數據，然后選擇“檢查”。在Firefox中，此選項稱為Inspect Element - 這是在做相同的事情，但只是名稱不同。

您會注意到Chrome窗口底部打開了一個窗格，其中包含您單擊的元素的源代碼。 瀏覽一下源代碼，了解我們想要抓取的數據是如何在HTML代碼中構建的。

經過一些檢查后你可以理解，http://quotes.toscrape.com/上的每個引用都包含在一個帶有class=“quote”屬性的div中。 在該div中，引用的文本在class=“text”的范圍內，作者的名稱在class=“author”的小標簽中。 當我們實際解析HTML并提取數據時，將需要此信息。

現在，讓我們開始使用BeautifulSoup解析HTML頁面。 但首先，我們必須安裝它：

安裝好之后，可以像下面這樣在代碼中調用：

首先，我們通過將頁面傳遞給BeautifulSoup類構造函數來創建頁面的解析版本。 如您所見，我們還將第二個參數html.parser傳遞給構造函數。 這是Beautiful Soup將用于解析傳遞給它的字符串的解析器的名稱。 你可以使用我們之前談到過的解析器lxml，因為你已經安裝了Lxml庫。

然后，我們提取包含class=“quote”的頁面中的所有div標簽，因為我們知道這些是包含引用的div。 為此，Beautiful Soup 4提供了find_all功能。 我們將標記名稱和類名稱傳遞給find_all函數，并返回滿足條件的所有標記，即包含引用的標記。

這里需要注意的一件重要事情是，我們在這里使用樹結構。 變量soup以及引用的每個元素都是樹。 在某種程度上，引用的元素是較大的soup樹的一部分。 無論如何，為避免進入不同的討論，讓我們繼續。

我們知道引用的文本是帶有class=“text”的span標記，而作者是帶有class=“author”的小標記。 要從quote元素中提取它們，我們再次使用類似的函數find。 find函數使用與find_all函數相同的參數。 唯一的區別是它返回滿足條件的第一個標記，而find_all返回標記列表。 此外，我們希望訪問返回對象的text屬性，該對象包含該標記中包含的文本。

因此，正如您在代碼中看到的那樣，我們遍歷列表引用的所有元素，并提取引用文本和作者名稱，將它們存儲在名稱為scraped的列表。 在控制臺上打印時，已抓取的列表如下所示：

存儲檢索的數據

一旦我們獲得了數據，我們就可以以任何我們想要的格式存儲它，例如CSV文件，SQL數據庫或NoSQL數據庫。 嚴格來說，這一步不應算作抓取過程的一部分，但為了完整起見，我將簡要介紹它。

我想說最流行的存儲抓取數據的方法是將它們存儲為CSV電子表格，所以我將簡要介紹如何做到這一點。 我不會詳細介紹，因為您應該參考官方的Python文檔。 所以，不用多說，讓我們看看代碼。

我們可以看到，代碼非常明顯。 我們從打開的quotes.csv文件創建一個CSV編寫器對象，然后使用writerow函數逐個寫入引用。 很明顯，writerow函數接受一個列表作為輸入，然后將其作為一行寫入CSV。

結論和后續步驟

本教程應該幫助您了解在學習自己實現簡單的scraper時基本上是什么。 這種抓取應該足以實現簡單的自動化或小規模數據檢索。 但是如果你想有效地提取大量數據，你應該研究一下抓取框架，特別是Scrapy。 它可以幫助您使用幾行代碼編寫非常快速，高效的scraper。 無論你使用什么樣的框架，在那個閃亮的表面下面，框架也使用這些非?；镜淖ト≡瓌t，所以理解本教程應該可以幫助你為開始抓取的探險建立基礎知識。

英文原文：https://stackabuse.com/introduction-to-web-scraping-with-python/
譯者：javylee