互联网蕴藏着丰富的数据宝库，可以促进各种研究。但通过手动复制和粘贴信息来浏览网站的速度非常慢。网络抓取是一种可以从网络中大规模提取数据的自动化解决方案。
在这份综合指南中，我们将探讨各个领域的研究人员如何使用网络抓取来加速他们的工作并获得有价值的见解。无论您是需要分析学术研究的在线内容、监控竞争对手，还是作为记者揭露故事，网络抓取都可以提供帮助。
什么是网页抓取？
网络抓取，也称为数据抓取或网络收获，是使用机器人或爬虫以自动化方式自动收集结构化网络数据的过程。抓取工具会提取您指定的相关数据，并以电子表格或 CSV 文件等格式输出以供进一步分析。
抓取工具可以快速从网络上收集大量数据，速度远远快于任何人类研究人员。因此，网络抓取正在彻底改变研究方法，并使研究能够达到新的规模。
如何设置网络爬虫
第一步是确定您想要抓取的网站以及您的研究目标所需的具体数据。例如，产品的价格、用户评论、文章标题等。
接下来，您需要一个网络抓取工具。 Python 的 BeautifulSoup 等开源库允许您自定义抓取工具并根据需要提取数据。或者，来自 ScraperAPI、Apify 或 Octoparse 等服务的现成抓取工具需要较少的技术专业知识。
配置抓取工具涉及选择目标页面上要提取的元素，例如文本、图像或表格。对于动态网站，您可能需要结合滚动或单击来扩展内容。正确配置的抓取工具可以遍历整个网站收集研究材料。
网络抓取支持的研究类型
网络抓取在各个行业和学科中的应用是无穷无尽的。以下是研究人员如何利用这些工具的一些示例：
学术研究 – 博士生为他们的论文或研究搜集文献。人文研究人员提取引文，社会科学家收集数据集，而计算机科学家则挖掘 GitHub 等代码存储库。
市场调查 – 公司通过定价情报、产品/服务、营销信息等来争夺竞争对手。通过抓取社交媒体网站也可以促进品牌监控。
新闻监测 – 记者使用抓取工具来跟踪网络上正在发生的故事，发现报道中的不一致之处，或确认事实。
医学研究 – 刮擦有助于流行病学家追踪疾病爆发。新病例、死亡人数、医院容量和其他健康统计数据均来自政府网站。
商业智能 – 使用抓取来生成潜在客户，通过从目录或行业网站中提取特定公司和角色的联系信息来确定销售前景。
价格比较 – 跨电子商务网站抓取产品列表有助于找到最优惠的价格。数字营销机构将其作为一项服务提供给零售商。
还有很多 更多应用 比比皆是——网络抓取为在线和离线研究提供了无限的可能性。
相对于手动数据收集的主要优势
虽然理论上您可以通过手动复制和粘贴信息来进行在线研究，但网络抓取在速度、规模和成本方面具有显着的优势：
迅速的 – 使用刮刀可以在几小时或几天内完成人工需要数周或数月努力的工作。自动提取过程全天候（24/7）运行，收集数据的速度远远快于人类的速度。
鳞片 – 网络抓取工具可以从数千个来源并行提取数据。一名研究人员通过手动浏览限制您一次只能访问一个网站。抓取可以实现覆盖整个网络的海量数据集。
价格 – 雇用一支研究人员队伍极其昂贵，但爬虫提供了一种进行大规模研究的低成本手段。使用抓取器扩展数据收集的边际成本可以忽略不计。
无人为错误 – 手动流程会引入错误，例如拼写错误或不正确的数据输入。自动抓取方法消除了数据收集中人为错误的风险。
结构化数据 – 网络抓取工具将提取的信息整齐地排列到电子表格或数据库中，从而节省大量数据格式化和清理时间。
风险和道德考虑
网络抓取是一个强大的工具，但研究人员应该牢记一些风险和道德考虑：
过于激进的抓取可能会压垮网站并导致您的 IP 被禁止。使用节流来负责任地进行刮擦。
不要违反网站的服务条款 - 避免抓取明确禁止的数据。
请注意您所在司法管辖区的版权法和数据保护法规。
安全地存储抓取的数据，尤其是任何个人身份信息。
使用代理来掩盖抓取工具的来源并分发流量，从而降低可检测性。
自定义抓取工具可能需要监督以防止意外的数据提取。利用内置合规措施的平台。
收集和利用抓取数据的透明度是维持信任的关键。
遵守道德抓取实践可以确保您的研究的长久性，并让您能够支持自己的方法。
共享抓取的数据
某些版权条款可能会限制您共享通过抓取获得的数据的方式。例如，未经许可，您不能逐字重新发布大部分文章。
然而，只要您正确引用您的方法和来源，仅抓取价格、日期、名称等事实数据不会对共享造成任何问题。从正确分析的抓取数据中收集的见解可以自由分发。
在 GitHub 上发布您的实际抓取代码是分享您的工作同时使其他人能够重现您的结果的另一种好方法。抓取开放/公共数据通常也允许不受阻碍的共享。
无需编码技能即可抓取
缺乏编程专业知识不一定是网络抓取的障碍。存在许多用户友好的工具，不需要您手动编写爬虫代码。
现成的刮刀 – ScraperAPI、ParseHub 和 Apify 等服务为主要网站和平台提供预构建的抓取工具，只需点击几下即可立即提取数据。
图形用户界面构建器 – Octoparse 等抓取工具提供直观的拖放界面，无需编码即可直观地配置抓取器。
抓取即服务 – ScraperAPI 和 ScrapeStorm 等云抓取 API 将抓取器托管卸载到其基础设施上。只需发送请求并接收抓取的数据。
外包抓取 – 在 Upwork 等网站上一次性付费聘请一名自由职业者来处理自定义抓取工具的编码。
通过一些搜索，就可以找到适合许多常见研究任务的爬虫，使您能够专注于分析提取的数据。
网络抓取通过自动化数据收集的苦差事，为跨所有领域的在线研究提供了变革的可能性。抓取器实现了以前不可行的分析规模。
然而风险仍然存在，因此具有道德意识的刮擦至关重要。虽然自定义编码技能可以提供帮助，但用户友好的工具正在使所有人都可以访问网络抓取。如果您仍在手动复制和粘贴数据，那么是时候使用爬虫解锁您的研究的新水平了！
