该全球网络是数据的宝库。大数据的可用性，数据分析软件的迅猛发展以及日益廉价的计算能力，进一步提高了数据驱动型战略对竞争差异化的重要性。

根据Forrester的报告，数据驱动型公司利用其整个组织的洞察力并将其实施以创造竞争优势，它们的年均增长率超过30％，并有望在2021年实现1.8万亿美元的收入。

根据麦肯锡的研究，利用客户行为洞察力的组织在销售增长方面的表现优于同行，而其毛利率超过了25％。

但是，内容会定期定期在Internet上提供。当您寻找与您的需求相关的数据时，这会导致混乱。到那时，便开始进行网络抓取，以帮助您根据自己的要求和偏好来抓取网络以获取有用的数据。

因此，以下是您需要了解的有关如何使用网络抓取在线收集信息以及如何有效使用IP代理的基本知识。

什么是网页抓取？

Web抓取或Web收获是一种用于从网站中提取与需求相关的大量数据的技术。这些信息可以电子表格的形式存储在本地计算机上。对于企业根据获得的数据的分析来计划其营销策略，这可能是非常有见地的。

Web抓取使企业能够以光速进行创新，从而使他们能够实时访问来自万维网的数据。因此，如果您是一家电子商务公司，并且正在寻找数据，那么拥有网络抓取应用程序将帮助您在竞争对手的网站上下载数百页的有用数据，而无需手动进行处理。

为什么网络爬虫如此有益？

Web Scraping 消除了手动进行数据提取的单调乏味，并克服了过程中的障碍。例如，有些网站包含您无法复制和粘贴的数据。这是通过帮助您提取所需的任何类型的数据来进行网络抓取的地方。

您还可以将其转换并保存为您选择的格式。当您使用网络抓取工具提取网络数据时，将能够以CSV等格式保存数据。然后，您可以按所需方式检索，分析和使用数据。

Web抓取简化了提取数据的过程，通过使其自动化来加快该过程，并通过以CSV格式提供提取的数据来提供对访问提取数据的轻松访问。Web抓取还有很多其他好处，例如将其用于潜在客户生成，市场研究，品牌监控，防伪活动，使用大数据集的机器学习等。

但是，当以任何合理的比例刮擦幅材时，强烈建议使用代理。

为了扩展您的Web抓取项目，了解代理管理非常重要，因为它是扩展任何数据提取项目的核心。

什么是代理？

IP地址通常如下所示：289.9.879.15。这种数字组合基本上是您在使用互联网时贴在设备上的标签。它有助于找到您的设备。

代理是第三方服务器，允许您通过服务器路由请求并在此过程中使用其IP地址。使用代理时，您所请求访问的网站将不再看到您的IP地址，而是代理的IP地址，从而使您能够以更高的安全性来抓取网络。

使用代理的好处

1. 使用代理可以使您以更高的可靠性挖掘网站，从而减少蜘蛛被禁止或阻止的机会。
2. 代理使您能够从特定的地理区域或设备（例如移动IP）发出请求，这有助于您查看网站显示的特定于区域的内容。当从在线零售商处抓取产品数据时，这非常有用。
3. 使用代理池可以使您向目标网站发出更多请求，而不会被禁止。
4. 代理可以使您免于某些网站强加的IP禁令。例如，来自AWS服务器的请求通常被网站阻止，因为它拥有使用AWS服务器使网站超载大量请求的记录。
5. 使用代理使您可以对相同或不同的网站进行无限的并发会话。

什么是代理选项？

如果按代理的基本原理进行选择，则有3种主要IP类型可供选择。每个类别都有自己的优缺点，可以很好地满足特定目的。

数据中心IP

这是最常见的代理IP类型。它们是数据中心中服务器的IP。这些非常便宜。如果您拥有正确的代理管理解决方案，那么可以为您的业务构建非常强大的Web爬网解决方案奠定坚实的基础。

住宅IP

这些是私人住宅的IP，使您可以通过住宅网络路由请求。它们更难获得，因此价格更高。当您可以使用便宜的数据中心IP获得类似的结果时，它们可能会在财务上很麻烦。借助代理服务器，抓取软件可以使用住宅IP代理屏蔽其IP地址，从而使该软件能够访问所有可能没有代理就无法访问的网站。

移动IP

这些是专用移动设备的IP。这非常昂贵，因为很难获得移动设备的IP。除非您要抓取显示给移动用户的结果，否则不建议这样做。从法律上讲，这甚至更加复杂，因为在大多数情况下，设备所有者并不知道您正在使用其GSM网络进行网络抓取。

通过适当的代理管理，数据中心IP可以提供与住宅IP或移动IP相似的结果，而不会产生法律上的顾虑，而且成本低廉。

Web搜寻中的人工智能

许多研究表明，人工智能（AI）可以解决网络报废的挑战和障碍。从研究人员麻省理工学院最近公布的人工智能系统，可以提取在网络上从来源的信息，并了解如何做到这一点对自己在纸上。这项研究还介绍了一种从非结构化源中自动提取结构化数据的机制，从而在人类分析能力与AI驱动的机制之间建立了联系。

这可能是填补人力资源短缺的未来，或者最终使其成为完全由AI主导的过程。

结论

Web抓取功能一直在推动创新，并从数据驱动的业务战略中建立突破性的成果。但是，它带来了一系列独特的挑战，这些挑战可能会阻碍这种可能性，从而使实现预期结果更加困难。

在过去的十年中，人类创造的信息比人类整个历史的总和还多。这就需要更多的创新，例如人工智能，来构建这种高度非结构化的数据格局，并开辟更大的可能性。