页内容抓取工具，最近很多做网站的朋友问我有没有好用的网页内容抓取，可以批量采集网站内容做网站指定采集伪原创发布，因为他们站比较多，日常的网站内容更新是一件很麻烦的事情。SEO是“内容为王”的时代，高质量的内容稳定输出将将有利于网站的SEO收录还SEO排名。

网页内容抓取工具做网站时，你要选择一个好的模板。往往一个好的模板对于网站优化来说会事半功倍。除了基本要求，一个好的模板应该是图文并茂，有时间线，没有太多的页面链接，没有杂乱的章节。

采集速度快，数据完整度高。网页内容抓取工具的采集速度是采集软件中速度最快的之一。独有的多模板功能+智能纠错模式，可以确保结果数据100%完整。任何网页都可以采集,只要你能在浏览器中可以看到的内容，几乎都可以按你需要的格式进行采集。支持JS输出内容的采集。

有节奏地更新网站内容，保持原创，可以使用相应的伪原创工具。刚开始的时候，不断给搜索引擎一个好的形象，不要被判断为采集站。这是很多人一开始不注意的。网站通过网页内容抓取有了一定的内容规模后，为了增加网站的收录，每天给网站添加外部链接。然后可以使用网页内容抓取工具的一键批量自动推送工具将网站链接批量提交给百度、搜狗、360、神马等搜索引擎，推送是SEO的重要一环，通过推送主动将链接曝光给搜索引擎 增加蜘蛛抓取，从而促进网站收录。

当网站被收录，稳定，有一定的关键词排名，就可以通过网页内容抓取不断增加网站内容。当然，如果你有资源，可以在网站收录首页后交换友情链接。这里主要是因为没有排名的网站很难找到合适的链接。

网页内容抓取可以通过站外推广的方式不断增加网站的曝光度，可以间接增加网站的点击率，进而提升和稳定自己网站的排名。

很多情况下，我们会发现自己网站的代码存在一些优化问题，比如有些模板链接是错误的，或者我们对网站做了一些精细的调整。如果看不懂代码，往往只能自己烦恼。如果你懂html，懂div+css，就能很好地解决这些小问题。

我们都知道网站空间的稳定性很重要，打开速度也是衡量网站排名的一个很重要的指标，所以百度站长平台一旦有这样的优化建议，往往需要自己去解决。

做过SEO的人，都离不开程序背景。通常，很多工作都是在其中完成的。尤其是想做好网站结构优化的修改和设置，不了解这个程序是不行的。做不好，就容易犯各种严重的错误。

当前网站安全形势非常严峻。我们经常看到一些人在网站上抱怨，因为排名好，被黑客打不开，或者被黑，甚至自己的服务器被别人炸了。这无疑会对他们的网站排名产生非常不好的负面影响，所以了解一些安全知识是很有必要的。

网页内容抓取工具基于高度智能的文本识别算法，网页内容抓取工具只需输入关键词即可采集内容，无需编写采集规则。覆盖六大搜索引擎和各大新闻源让内容取之不尽，优先收集最新最热的文章信息，自动过滤收集的信息，拒绝重复收集。今天关于网站内容抓取工具的讲解就到这里。

家好，欢迎来到pypyai游乐园 ！

任何数据科学项目都离不开数据。没有数据就没有“数据科学”。大多数数据科学项目中用于分析和构建机器学习模型的数据存储在数据库中，但有时数据也来自是网络。

你可以从某个网页收集某种产品的数据，或者从社交媒体中发现某种模式，也许是情感分析。不管您为什么收集数据或打算如何使用数据，从Web收集数据（Web抓取）都是一项非常繁琐的工作。您需要做一些繁琐的工作事情才能达到目的。

Web抓取是您作为数据科学家需要掌握的重要技能之一。为了让得到的结果准确并有意义，您需要知道如何查找，收集和清理数据。

Web抓取一直是法律的灰色领域。在我们深入研究数据提取工具之前，我们需要确保您的活动是完全合法的。2020年，美国法院将网上抓取公开数据完全合法化。也就是说，如果任何人都可以在线找到数据（例如Wiki文章），则抓取网页也是合法的。
但是，当您这样做时，请确保：

您不会以侵犯版权的方式重复使用或重新发布数据。

您尊重您要抓取的网站的服务条款。

您有一个合理的抓取率。

您不要尝试抓取网站的非共享内容。

只要您没有违反这些条款中的任何一项，您的网络抓取活动就是合法的。
如果使用Python构建数据科学项目，可能会用到BeatifulSoup收集数据，然后用Pandas对其进行分析。本文将为您提供6种不包含BeatifulSoup的Web抓取工具，您可以免费使用它们来收集下一个项目所需的数据。

Commom Crawl

网址：https://commoncrawl.org/

Common Crawl的开发者开发此工具是因为他们相信每个人都应该有机会探索和分析他们周围的世界，并发现其模式。他们坚持他们的开源信念，提供只有大公司和研究机构才能免费获得的高质量数据。这意味着，如果您是一名大学生，正在探索数据科学领域，或者是一位研究人员正在寻找下一个感兴趣的主题，或者只是一个喜欢揭示模式并寻找趋势的好奇者，则可以使用此工具而无需担心费用或任何其他复杂的财务问题。Common Crawl提供原始网页数据和和用于文本提取的开放数据集。为方便教育工作者教授数据分析，它还提供不用编码的使用案例和资源。

Crawly

网址：http://crawly.diffbot.com/

Crawly是另一个令人令人赞叹的抓取工具，特别是如果您只需要从网站中提取基本数据，或者希望以CSV格式提取数据，缺不想编写任何代码就对其进行分析的时候。您所需要做的就是输入一个URL，发送提取数据的电子邮件地址，所需的数据格式（在CSV或JSON之间选择）。然后立即马上，已抓取的数据就在您的邮件收件箱里了。您可以使用JSON格式，然后使用Pandas和Matplotlib或任何其他编程语言在Python中分析数据。如果您不是程序员，或者只是刚开始使用数据科学和Web抓取技术，Crawly是完美的选择，但它有其局限性。它只能提取一组有限的HTML标签，包括，Title，Author，Image URL，和Publisher。

ContentGrabber

网址：https://contentgrabber.com/Manual/understandingtheconcept.htmContent Grabber是我最喜欢的Web抓取工具之一，因为它非常灵活。如果您只想抓取网页而又不想指定任何其他参数，则可以使用其简单的GUI进行操作。但Content Grabber也可以让您完全控制参数选择。Content Grabber的优点之一是您可以安排它自动从Web上抓取信息。众所周知，大多数网页都会定期更新，因此定期提取内容可能会非常有用。它还为提取的数据提供了多种格式，从CSV，JSON到SQL Server或MySQL。

Webhose.io

网址：https://webhose.io/

Webhose.io是一个网络抓取工具，可让您从任何在线资源中提取企业级实时数据。Webhose.io收集的数据是结构化的，干净的包含了情感和实体识别，并且可以以XML，RSS和JSON等不同格式使用。Webhose.io的数据覆盖所有公共网站。此外，它提供了许多过滤器来优化提取的数据，因此只需较少的清理工作及可直接进入分析阶段。Webhose.io的免费版本每月提供1000个HTTP请求。付费计划提供了更多抓取请求。Webhose.io具有对提取数据的强大支持，并提供图像分析和地理定位以及长达10年的存档历史数据等诸多功能。

ParseHub

网址：https://www.parsehub.com/

ParseHub是一个强大的Web抓取工具，任何人都可以免费使用。只需单击一下按钮，即可提供可靠，准确的数据提取。您还可以设定抓取时间以便及时更新数据。ParseHub的优势之一是它可以轻松处理复杂的网页。您甚至可以指示它搜索表单，菜单，登录网站，甚至单击图像或地图获取更多数据。您还可以为ParseHub提供各种链接和一些关键字，它可以在几秒钟内提取相关信息。最后，您可以使用REST API以JSON或CSV格式下载提取的数据进行分析。您也可以将收集的数据导出为Google表格或Tableau。

Scrapingbee

网址：https://bit.ly/2P8gRAA

我们介绍的最后一个抓取工具是Scrapingbee。Scrapingbee提供了一种用于Web抓取的API，该API甚至可以处理最复杂的Javascript页面并将其转换为原始HTML供您使用。此外，它具有专用的API，可用于使用Google搜索进行网页抓取。Scrapingbee可以通过以下三种方式之一使用：1. 常规Web爬网，例如，提取股票价格或客户评论。2. 搜索引擎结果页通常用于SEO或关键字监视。3. 增长黑客，包括提取联系信息或社交媒体信息。Scrapingbee提供了一个免费计划，其中包括1000次额度和可无限使用的付费计划。

最后

在数据科学项目工作流程中，为项目收集数据可能是最有趣，最乏味的步骤。这项任务可能会非常耗时，并且，如果您在公司甚至是自由职业者中工作，您都知道时间就是金钱，这总是意味着，如果有一种更有效的方法来做某事，则最好使用它。好消息是，网页抓取不必过于繁琐。您不需要执行它，甚至不需要花费很多时间手动执行它。使用正确的工具可以帮助您节省大量时间，金钱和精力。而且，这些工具对于分析人员或编码背景不足的人员可能是有益的。当您想选择一种用于抓取网络的工具时，需要考虑下列因素，比如API集成和大规模抓取的可扩展性。本文为您提供了一些可用于不同数据收集机制的工具。使用一下这些工具，然后确定下一个数据收集项目中采取哪个事半功倍的方法。

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

绍

网页抓取是一种重要的技术，经常在许多不同的环境中使用，尤其是数据科学和数据挖掘。 Python在很大程度上被认为是网络抓取的首选语言，其原因在于Python的内嵌电池特性。 使用Python，您可以在大约15分钟内使用不到100行代码创建一个简单的抓取脚本。 因此，无论何种用途，网页抓取都是每个Python程序员必须具备的技能。

在我们开始动手之前，我们需要退后一步，考虑什么是网页抓取，什么时候应该使用它，何时避免使用它。

如您所知，网页抓取是一种用于从网站自动提取数据的技术。 重要的是要理解，网页抓取是一种从各种来源（通常是网页）中提取数据的粗略技术。 如果网站的开发人员足够慷慨地提供API来提取数据，那么访问数据将是一种更加稳定和健壮的方式。 因此，根据经验，如果网站提供API以编程方式检索其数据，请使用它。 如果API不可用，则只能使用网络抓取。

请务必遵守有关您使用的每个网站的网页抓取的任何规则或限制，因为有些网站不允许这样做。 有了这个清楚的认识，让我们直接进入教程。

在本教程中，我们将抓取http://quotes.toscrape.com/，这是一个列出着名作家名言的网站。

网页抓取管道

我们可以将web-scraping理解为包含3个组件的管道：

下载：下载HTML网页

解析：解析HTML并检索我们感兴趣的数据

存储：以特定格式将检索到的数据存储在本地计算机中

下载HTML

从网页中提取任何数据，从逻辑上讲，我们首先要下载它。 我们有两种方法可以做到这一点：

1.使用浏览器自动化库

您可以使用Selenium等浏览器自动化库从网页下载HTML。 Selenium允许您打开浏览器，比方说Chrome，并根据需要控制它。 您可以在浏览器中打开网页，然后使用Selenium自动获取该页面的HTML代码。

但是，这种方法有一个很大的缺点 - 它明显变慢。 原因是运行浏览器并在浏览器中呈现HTML的开销。 此方法仅应用于特殊情况 - 我们要抓取的内容在浏览器中使用JavaScript代码，或者要求我们单击按钮/链接以获取数据，Selenium可以为我们执行此操作。

2.使用HTTP库

与第一种方法不同，HTTP库（例如Requests模块或Urllib）允许您发送HTTP请求，完全不需要打开任何浏览器。 这种方法应该始终是首选，因为它比Selenium快得多。

现在让我告诉您如何使用Selenium和Requests库实现管道这个组件：

使用Requests

使用以下命令安装Requests模块：

现在您可以在代码中使用它，如下所示：

这里，对URL进行HTTP GET请求，这几乎与下载网页同义。 然后，我们可以通过访问requests.get方法返回的结果对象来获取页面的HTML源代码。

使用Selenium

您可以通过pip安装selenium模块：

在这里，我们首先创建一个表示浏览器的webdriver对象。 这样做会在运行代码的计算机上打开Chrome浏览器。 然后，通过调用webdriver对象的get方法，我们可以打开URL。 最后，我们通过访问webdriver对象的page_source属性来获取源代码。

在这两种情况下，URL的HTML源都作为字符串存储在page变量中。

解析HTML和提取数据

不必深入计算机科学理论，我们可以将解析定义为分析字符串的过程，以便我们可以理解其内容，从而轻松访问其中的数据。

在Python中，有两个库可以帮助我们解析HTML：BeautifulSoup和Lxml。 Lxml是一个比BeautifulSoup更低级的框架，我们可以在BeautifulSoup中使用Lxml作为后端，因此对于简单的HTML解析，BeautifulSoup将是首选的库。

但在我们深入分析之前，我们必须分析网页的HTML，看看我们想要抓取的数据是如何构建和定位的。只有当我们掌握了这些信息时，我们才能从解析的HTML中获取我们想要的信息。但幸运的是，我们不必在编辑器中打开源代码，并手动理解每个HTML元素并将其与渲染页面中的相应数据相关联。大多数浏览器都提供了一个检查器，比如Chrome的开发人员工具，它使我们只需单击它们即可快速查看任何元素的HTML代码。

要在Chrome中执行此操作，请在Chrome中打开网页，然后右键单击要抓取的数据，然后选择“检查”。在Firefox中，此选项称为Inspect Element - 这是在做相同的事情，但只是名称不同。

您会注意到Chrome窗口底部打开了一个窗格，其中包含您单击的元素的源代码。 浏览一下源代码，了解我们想要抓取的数据是如何在HTML代码中构建的。

经过一些检查后你可以理解，http://quotes.toscrape.com/上的每个引用都包含在一个带有class=“quote”属性的div中。 在该div中，引用的文本在class=“text”的范围内，作者的名称在class=“author”的小标签中。 当我们实际解析HTML并提取数据时，将需要此信息。

现在，让我们开始使用BeautifulSoup解析HTML页面。 但首先，我们必须安装它：

安装好之后，可以像下面这样在代码中调用：

首先，我们通过将页面传递给BeautifulSoup类构造函数来创建页面的解析版本。 如您所见，我们还将第二个参数html.parser传递给构造函数。 这是Beautiful Soup将用于解析传递给它的字符串的解析器的名称。 你可以使用我们之前谈到过的解析器lxml，因为你已经安装了Lxml库。

然后，我们提取包含class=“quote”的页面中的所有div标签，因为我们知道这些是包含引用的div。 为此，Beautiful Soup 4提供了find_all功能。 我们将标记名称和类名称传递给find_all函数，并返回满足条件的所有标记，即包含引用的标记。

这里需要注意的一件重要事情是，我们在这里使用树结构。 变量soup以及引用的每个元素都是树。 在某种程度上，引用的元素是较大的soup树的一部分。 无论如何，为避免进入不同的讨论，让我们继续。

我们知道引用的文本是带有class=“text”的span标记，而作者是带有class=“author”的小标记。 要从quote元素中提取它们，我们再次使用类似的函数find。 find函数使用与find_all函数相同的参数。 唯一的区别是它返回满足条件的第一个标记，而find_all返回标记列表。 此外，我们希望访问返回对象的text属性，该对象包含该标记中包含的文本。

因此，正如您在代码中看到的那样，我们遍历列表引用的所有元素，并提取引用文本和作者名称，将它们存储在名称为scraped的列表。 在控制台上打印时，已抓取的列表如下所示：

存储检索的数据

一旦我们获得了数据，我们就可以以任何我们想要的格式存储它，例如CSV文件，SQL数据库或NoSQL数据库。 严格来说，这一步不应算作抓取过程的一部分，但为了完整起见，我将简要介绍它。

我想说最流行的存储抓取数据的方法是将它们存储为CSV电子表格，所以我将简要介绍如何做到这一点。 我不会详细介绍，因为您应该参考官方的Python文档。 所以，不用多说，让我们看看代码。

我们可以看到，代码非常明显。 我们从打开的quotes.csv文件创建一个CSV编写器对象，然后使用writerow函数逐个写入引用。 很明显，writerow函数接受一个列表作为输入，然后将其作为一行写入CSV。

结论和后续步骤

本教程应该帮助您了解在学习自己实现简单的scraper时基本上是什么。 这种抓取应该足以实现简单的自动化或小规模数据检索。 但是如果你想有效地提取大量数据，你应该研究一下抓取框架，特别是Scrapy。 它可以帮助您使用几行代码编写非常快速，高效的scraper。 无论你使用什么样的框架，在那个闪亮的表面下面，框架也使用这些非常基本的抓取原则，所以理解本教程应该可以帮助你为开始抓取的探险建立基础知识。

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