全球网络是一个数据宝库。大数据的可用性、数据分析软件的闪电般的快速发展以及日益廉价的计算能力，进一步提升了数据驱动型战略对竞争差异化的重要性。
根据Forrester 的报告，数据驱动的公司利用整个组织的洞察并实施这些见解来创造竞争优势，并且每年平均增长 30% 以上，并有望赚取 1.8 美元到2021年万亿。
根据麦肯锡的研究，利用客户行为洞察的组织在销售增长方面优于同行85%，毛利率超过25%。
如何，内容不断在互联网上，定期。当您查找与您的需求相关的数据时，这会导致大量混乱。这是当网络刮擦进来，以帮助您刮到网上的有用数据，根据您的要求和偏好。
因此，下面是您需要了解的基本知识，了解如何使用 Web 抓取在线收集信息，以及如何有效地使用 IP 代理。
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什么是网络刮擦？
Web 抓取或网络采集是一种用于从网站中提取相关和大量数据的技术。此信息可以以电子表格的形式存储在您的计算机上本地。对于企业来说，根据对获得的数据的分析来规划其营销战略，可以非常有见地。
网络抓取使企业能够以光速进行创新，从而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，拥有 Web 刮擦应用程序将帮助您在竞争对手网站上下载数百页的有用数据，而无需处理手动处理数据的痛苦。
为什么网络刮擦如此有益？
Web 抓取扼杀了数据提取的手动单调，并克服了该过程的障碍。例如，有些网站具有无法复制和粘贴的数据。这是 Web 抓取功能发挥作用的地方，它帮助您提取所需的任何类型的数据。
您还可以以您选择的格式转换和保存它。当您在 Web 抓取工具的帮助下提取 Web 数据时，您将能够以 CSV 等格式保存数据。然后，您可以检索、分析和使用所需方式的数据。
Web 抓取简化了数据提取过程，通过自动化加快了数据提取过程，并通过以 CSV 格式提供数据，从而方便访问提取的数据
但是，当以任何合理比例刮取 Web 时，强烈建议使用代理。
为了扩展 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。当您使用互联网时，此数字组合基本上是附加到设备的标签。它有助于定位您的设备。
代理是第三方服务器，允许您通过其服务器路由请求，并在过程中使用其 IP 地址。使用代理时，您请求的网站不再看到您的 IP 地址，而是代理的 IP 地址，从而使您能够以更高的安全性刮取 Web。
使用代理的好处
- 使用代理允许您挖掘一个更可靠的网站，从而减少您的蜘蛛被禁或阻止的机会。
- 通过代理，您可以从特定地理区域或设备（例如移动 IP）发出请求，这有助于您查看网站显示的区域特定内容。这在从在线零售商处抓取产品数据时非常有用。
- 使用代理池，您可以向目标网站发出更高的请求量，而不会被禁止。
- 代理会将您从某些网站施加的 IP 禁令中拯救。例如，来自 AWS 服务器的请求通常被网站阻止，因为它保存了使用 AWS 服务器大量请求使网站过载的记录。
- 使用代理使您能够对相同或不同的网站进行无限制的并发会话。
什么是代理选项？
如果您按代理的基础知识，有 3 种主要类型的 IP 可供选择。每个类别都有其自己的优点和缺点，可以很好地适合特定用途。
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，它可以为您的业务构建一个非常强大的 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，使您能够通过住宅网络路由您的请求。它们更难得到，因此要贵得多。当您使用成本更低的数据中心 IP 实现类似的结果时，它们在财务上可能会很麻烦。使用代理服务器，刮擦软件可以使用住宅 IP 代理屏蔽其 IP 地址，使软件能够访问没有代理可能无法访问的所有网站。
移动 IP
这些是专用移动设备的 IP。这是非常昂贵的，因为它很难获得移动设备的IP。除非希望刮掉向移动用户显示的结果，否则不建议这样做。这在法律上甚至更加复杂，因为大多数时候，设备所有者不知道您正在使用他们的 GSM 网络进行网络刮擦。
通过适当的代理管理，数据中心 IP 提供与住宅或移动 IP 类似的结果，无需法律顾虑，而且成本仅为一小部分。
网络刮擦中的人工智能
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。麻省理工学院的研究人员最近发表了一篇关于人工智能系统的论文，该系统可以从网络上的来源中提取信息，并学习如何独立进行。
这可能是未来填补人力资源短缺的空白，或最终使其成为一个完全由AI主导的过程。
结论
网络抓取一直推动创新，并从数据驱动的业务战略中建立突破性成果。然而，它伴随着一系列独特的挑战，这些挑战会阻碍各种可能性，并因此使实现预期结果更加困难。
仅仅在过去十年里，人类创造了比人类整个历史加起来更多的信息。这需要更多的创新，如人工智能，以构建这种高度非结构化的数据环境，并开辟更大的可能性景观。
