如何大规模收集网络数据并克服障碍
文章内容：
数据量呈指数级增长。到2020年，全球累计的生成数据量达到了64泽字节，包括捕获、复制、消费等信息。很快，在2025年左右，这一数字将超过181泽字节。企业需要这些源源不断的异构数据集。这意味着公司将继续投资于网络爬虫，投入精力、时间和资金。本文描述了大规模数据收集的前提、相关障碍及克服这些障碍的方法。
作为一个拥有地理定位代理的网站，Dexodata对大规模网络爬虫有着深入的了解。雄心勃勃的数据采集计划是客户联系我们的原因。这一显著的业绩记录使我们在应对数据收集扩展挑战方面具备了足够的专业知识。
最初，网络爬虫看起来并不复杂。人们通常会激活开源库、框架、现成的爬虫工具和代理生态系统，使数据收集变得更容易（Python被公认为无可争议的领导者）。然而，随着数据爬取的加剧，挑战也随之增加。
什么是大规模网络爬虫？
大规模网络爬虫是指自动从网站提取数据，通常使用旋转代理。如果专业人士提到“规模化网络爬虫”，可能有两种情况：
- 向单个网站发出大量并发请求，以在有限的时间内获取尽可能多的数据。
- 同时向多个来源发送并行查询。
在这两种方案中，大规模的方法围绕系统性地积累大量数据集展开。
大规模网络爬虫的障碍是什么？
使大规模网络爬虫变得棘手的问题包括：
- IP限制。尽管抓取公共数据是合乎道德的，但网站不喜欢机器人。每当检测到可疑IP或来自同一位置的查询过多时，平台会施加限制。使用代理，理想情况下是旋转的住宅代理或移动网络代理，以绕过这些障碍。
- 验证码提示可能会阻碍大规模数据采集。解决验证码对爬虫脚本构成挑战。然而，存在一些服务，例如Anti-Captcha或2Captcha，提供自动化的验证码解决方案（需收费）。将反验证码与网络爬虫脚本集成，依靠代理。
- 网站布局变化是Dexodata关注的另一个大规模数据采集障碍。网络爬虫与用户界面问题及其结构密切相关。如果目标网站发生变化，网络爬虫可能会“崩溃”或收集不准确、不相关的信息。这种情况很常见，使得使用代理的爬虫的持续维护比最初开发更耗费资源和时间。为了解决这个问题，建立数据检索逻辑的测试用例，并通过手动执行或自动化工具每天或每周运行它们。确保动态代理具有适当的调度。这使得可以监控页面是否发生了任何修改。
- 服务器崩溃和速率限制。网站在高峰时段可能会经历查询过载。如果用户增加大规模网络爬虫的因素，服务器可能会直接崩溃。这是反生产的、不道德的、有害的。因此，安排脚本，以避免拥堵。此外，平台可能会引入速率限制，以控制客户在规定时间内可以发出的请求数量。保持网络爬虫会话不过于密集。
- 动态内容。处理使用JS动态显示内容的网站时，大规模网络爬虫变得复杂。库或框架通常只能访问和检索主HTML文档中的信息。
与此同时，可以提到一些足够强大的替代方案来克服动态内容问题。例如，我们的代理网站提醒了Selenium。
如何构建高效的爬虫，依赖代理以克服障碍？
虽然使用现成的网络爬虫解决方案似乎合理且经济，但优化的行动方案意味着量身定制的爬虫软件，专注于特定重要网站。在构建时，请遵循Dexodata，一个用于大规模数据采集的代理生态系统的检查清单：
| 概述网站 | 根据明确的数据库，量身定制爬虫，独特或多个数据库， 由共同属性联合 |
| 设置连接查询 | 明确发送HTTP查询的技术。它们因 网络爬虫方法而异 |
| HTML解析 | 定位所需元素 |
| 数据提取 | 这些可能是增量流、批量、完整数据提取 |
| 数据清洗 | 设定格式标准，使数据准确、一致，准备进行 评估 |
| 数据保存 | 定义未来数据集的保存和存储方式。 |
从我们的角度来看，Dexodata承诺提供通过知情同意原则获得的道德来源IP。我们的KYC/AML政策对于代理是细致、严格、全面的。大规模信息收集可以从100多个国家进行，包括美国、欧盟、土耳其、俄罗斯、南美、哈萨克斯坦等。
为独特的大规模项目构建独特的组合。电子商务商店、社交媒体、新闻网站、博客、旅行票价聚合器、共享数据表、市场研究报告、价格表、评论都在可及范围内。
新用户注册时可享受代理的免费试用。
