网络数据采集的发展前景怎么样？

一、网络数据采集的发展前景怎么样？

网络数据采集的发展前景怎么样，先看一个 2022 年的最新案例：

他怎么做到的呢？主要做的一件事，就是专扒别人家网站用了哪些技术。

互联网是世界上最大的数据库，越来越多的个人和组织日益倚重互联网数据来学习和决策。典型的应用包括价格情报、品牌舆情、市场调查、零售选品、智能获客、政务舆情、背景调查等等。

采集、分析和融合非隐私公开数据有利于行业发展、数据要素流通和技术进步。

根据 Opimas Research 报告，全球网页挖掘和融合的市场规模大约每年 100 亿美金，其中外部采购支出大约每年20亿美金，并且以每年超过70% 的速度增长。更进一步，以知识图谱为核心的认知智能是更为广阔的市场。

从互联网数据中获得数据和见解是一项基础性的需求，互联网是世界上最大的数据库，但从互联网获得数据从未容易过。

问：爬虫到底有哪些应用场景？

从行业应用场景角度看：

1. 认知智能：高精度结构化全体网页，为认知智能提供基础知识图谱
2. 情感分析：从社交媒体平台、新闻和评论等数据源提取信息，以量化和解读公司、品牌、产品的声誉，跟踪竞争对手，或者收集政务舆情，及时了解任何可能重要的突发事件
3. 价格情报：电商网站更改价格越来越频繁，竞争对手定价和库存监控变得越来越重要。监控竞争对手的定价有助于企业调整自身产品的市价率。品牌商也通过渠道巡检来监控渠道定价，以确保分销商遵守定价政策
4. 供应链管理：使用网络数据进行需求预测、销量预测，以帮助管理物流、采购、库存等。譬如帮助电商对产品销量进行预测，从而制定补货计划，优化库存；航空公司监控市场并调整其定价和航线；而食品公司则通过跟踪农产品原产地气候变化，来预测农产品质量并选择供应商
5. 市场营销：收集有关竞争对手的信息、识别销售线；从新闻、社交媒体和评论中收集信息并进行分析，跟踪需要客服和支持的问题，并进一步制定产品开发和市场进入策略。网络数据还可用于潜在客户生成，识别可能成为特定服务或产品目标的个人或公司
6. 经济与投资研究：从网络数据中生成可分析数据，并通过API 直接交付到投资公司模型，可以近乎实时地推动投资决策。投资公司使用测量移动位置、交通模式、天气、卫星图像、财务报表、宏观经济指标等数据集来帮助制定投资决策。市场数据汇总也被广泛应用于直接投资决策。对一些缺乏行业数据的新兴行业，从网络中获得自身数据指标可能是获得影响未来规划的关键见解的唯一机会
7. 风险管理：使用网络数据增强风险管理措施，如对员工、供应商、交易对手进行背景调查以控制风险，或者用于监控地缘政治风险和检测欺诈

从技术角度看：

1. 每日采集百万量级电商页面做市场调查和竞品分析
2. 采集数千个网站并降低规则失效率
3. 采集整个互联网并建立搜索引擎、信息流产品或者知识图谱
4. 开发数据采集器，架设自己的数据采集公有云

所以，你看，原来爬虫技术可以做这么多事情，为什么以前不觉得呢？

因为以前你学的是假爬虫！

问：爬虫到底有哪些难点？

网络爬虫在各种语言中都有实现，譬如 Java, Kotlin, Javascript, Python, Go, C++ 等。随着网站变得越来越复杂，页面变动越来越频繁，越来越多的网站由 Vue，React 等技术动态生成，建议网络爬虫直接从浏览器自动化工具开始，譬如 Selenium，Playwright，Puppeteer，Crawlee，PulsarR 等。这些工具本身由某一种语言编写，但往往对使用者提供了多种语言绑定。

譬如，Selenium 由 Java 编写，但是提供了 Java, Python, C#, Ruby, JavaScript, Perl, PHP, R, Objective-C, Haskell 这些语言的编程接口；Playwright 由 Javascript 写成，但是提供了 JavaScript, Java, Python, C# 的编程接口。

尤其不建议再用 Requests, Scrapy 等原始工具了，不要陷入花里胡哨、无穷无尽的爬虫对抗中，这种对抗很多时候是一条死胡同，譬如采用动态自定义字体技术，已经可以彻底阻断 HTTP 抓包方式的采集了。

很多人认为 Requests, Scrapy 等原始工具的具有效率优势，这并不正确：

1. 对单一资源进行过于频繁的访问，会导致目标站点崩溃，从而带来法律风险
2. 对单一资源进行过于频繁的访问会触发目标站点的反爬机制
3. 对现代浏览器进行优化和和合理配置，譬如屏蔽不相关资源，其效率可以和原始 HTTP 效率媲美
4. 同人力成本相比，硬件很便宜
5. 其他效率相关弊病

选择什么语言开始你的爬虫之旅，需要综合考虑当前需求和职业规划。

如果只是临时性解决问题，那么 Crawlee/PulsarR 就是很好的选择，它们是开箱即用的，解决了阻挡在你和网页数据之间的绝大多数拦路虎。此时不建议选用 Selenium，Playwright，Puppeteer，如果使用它们，还有一大批技术问题需要解决。

如果希望从爬虫入手开始自己的职业生涯，那么 Java 语言就是很好的选择，因为工作机会很多。

如果你要学习高级爬虫知识，譬如：

1. 隐私上下文管理
2. 连续采集
3. 大规模分布式
4. 任务调度
5. 性能保证
6. 数据质量保证
7. 系统架构设计
8. API 设计
9. 机器人流程自动化（RPA）
10. 高级数据采集语言
11. 高级信息提取算法
12. 增强分析
13. 机器学习
14. 弹性计算
15. 云化服务
16. 存储处理
17. 运维工具
18. 降低数据获取成本
19. 降低团队技能要求
20. 提高数据规模
21. 解决数据融合问题
22. 提升时效价值
23. 提高系统可维护性

或者如果你是专业人士，需要解决最具挑战的网络数据采集问题，譬如：

1. 每日采集百万量级电商页面做市场调查和竞品分析
2. 采集数千个网站并降低规则失效率
3. 采集整个互联网并建立搜索引擎、信息流产品或者知识图谱
4. 开发一款供非技术人员用的“数据采集器”
5. 架设自己的数据采集公有云

那么，PulsarR 是你唯一的选择。

PulsarR（国内镜像）为解决网络数据管理、多源异构数据融合、数据采集等问题，开发了一系列基础设施和前沿技术。类似 Playwright 这样的浏览器驱动，在 PulsarR 中仅仅只是一个不大的子系统，可见单单 Playwright 能够解决的问题极其有限。为了性能、稳定性、容错性等考虑，我们也不会使用 Playwright 作为浏览器驱动，而是基于 CDP 从头开发。

传统数据采集方案有哪些问题？

目前大家常用的主流的数据采集软件，包括 selenium, playwright, puppeteer 等，不是为数据采集开发的，不适合数据采集；而大家熟知的 scrapy, requests 等，已经越来越不适应现代网页了。

一、现在主流网站常用的反爬手段基本都用了，譬如Cookie跟踪，IP跟踪，访问频率限制，访问轨迹跟踪，CSS 混淆等等。

二、使用基本的 HTTP 协议采集，如 requests, scrapy, jsoup, nutch 等，会陷入无穷无尽的爬虫/反爬虫对抗中，得不偿失，并且未必能解决，譬如说采用了动态自定义字体的站点就不可能解决。

三、使用浏览器自动化工具如 selenium, playwright, puppeteer 等进行数据采集，会被检测出来并直接屏蔽。

四、使用 puppeteer-extra, apify/crawlee 这样的工具，虽然提供了 WebDriver 隐身特性，一定程度上缓解了这个问题，但仍然没有完全解决。

1. 上述工具没有解决访问轨迹跟踪问题
2. Headless 模式能够被检测出来。云端爬虫通常以 headless 模式运行，即使做了 WebDriver 隐身, headless 模式也能够被检测出来
3. 其他爬虫对抗问题

即使解决完上述问题，也仅仅是入门而已。在稍稍正式一点的采集场景下，仍然面临诸多困难：

1. 如何正确轮换IP，触发条件是什么？事实上，仅轮换IP是不够的，需要“隐私上下文轮换”
2. 如何使用单台机器每天提取数千万数据点？
3. 如何保证数据准确性？
4. 如何保证调度准确性？
5. 如何保证分布式系统弹性？
6. 如何正确提取 CSS 混淆 的字段，它的 CSSPath/XPath/Regex 每个网页都不同，怎么解决？
7. 如何采集数百个电商站点并避免爬虫失效？
8. 如何降低总体拥有成本？

解决方案

我们提供了大量顶级站点的采集示例，从入门到资深，包含各种采集模式，包括顶尖大站的全站采集代码、反爬天花板的站点的采集示例，你可以找一个代码示例改改就可以用于自己的项目：

• Exotic Amazon，国内镜像 - 顶尖电商网站全站数据采集真实项目
• Exotic Walmart，国内镜像 - 顶尖电商网站数据采集示例
• Exotic Dianping，国内镜像 - 最困难的数据采集示例

我们的开源代码也包含 REST 服务、像数据库客户端一样的网页客户端等等，基于该网页客户端，你甚至可以稍稍完善一些用户体验就可以打造与最知名“采集器”相媲美的产品。

PulsarR 支持高质量的大规模数据采集和处理。PulsarR 开发了一系列基础设施和前沿技术，来保证即使是大规模数据采集场景，也能达到最高标准的性能、质量和总体拥有成本。

PulsarR 支持网络即数据库范式。PulsarR 像对待内部数据库一样对待外部网络，如果需要的数据不在本地存储中，或者现存版本不满足分析需要，则系统会从互联网上采集该数据的最新版本。我们也可以使用简单的 SQL 将 Web 直接转换为表格和图表，更进一步，我们可以使用 SQL 直接查询 Web。

PulsarR 支持浏览器渲染并将其作为数据采集的首要方法。将浏览器渲染作为数据采集的首要方法，我们在数据点规模、数据质量、人力成本和硬件成本之间实现了最佳平衡，并实现了最低的总体拥有成本。通过优化，如屏蔽不相关的资源文件，浏览器渲染的性能甚至可以与传统的单一资源采集方法相媲美。

PulsarR 支持 RPA 采集。PulsarR 包含一个 RPA 子系统，来实现网页交互：滚动、打字、屏幕捕获、鼠标拖放、点击等。该子系统和大家所熟知的 selenium, playwright, puppeteer 是类似的，但对所有行为进行了优化，譬如更真实的模拟操作，更好的执行性能，更好的并行性，更好的容错处理，等等。

PulsarR 支持退化的单一资源采集。PulsarR 的默认采集方式是通过浏览器渲染来采集完整的网页数据，如果您需要的数据可以通过单一接口获取，譬如可以通过某个 ajax 接口返回，也可以调用 PulsarR 的资源采集方法进行高速采集。

PulsarR 计划支持最前沿的信息提取技术。我们计划发布一个先进的人工智能，以显著的精度自动提取所有网页（譬如商品详情页）中的每一个字段，目前我们提供了一个预览版本，国内镜像。

开始

大多数抓取尝试可以从几乎一行代码开始：

fun main() = PulsarContexts.createSession().scrapeOutPages(
  "https://www.amazon.com/", "-outLink a[href~=/dp/]", listOf("#title", "#acrCustomerReviewText"))

上面的代码从一组产品页面中抓取由 css 选择器 #title 和 #acrCustomerReviewText 指定的字段。 示例代码可以在这里找到：kotlin，java，国内镜像：kotlin，java。

大多数 生产环境 数据采集项目可以从以下代码片段开始：

fun main() {
    val context = PulsarContexts.create()

    val parseHandler = { _: WebPage, document: Document ->
        // use the document
        // ...
        // and then extract further hyperlinks
        context.submitAll(document.selectHyperlinks("a[href~=/dp/]"))
    }
    val urls = LinkExtractors.fromResource("seeds10.txt")
        .map { ParsableHyperlink("$it -refresh", parseHandler) }
    context.submitAll(urls).await()
}

示例代码可以在这里找到：kotlin，java，国内镜像：kotlin，java。

最复杂的数据采集项目可以使用 RPA 模式：

最复杂的数据采集项目往往需要和网页进行复杂交互，为此我们提供了简洁强大的 API。以下是一个典型的 RPA 代码片段，它是从顶级电子商务网站收集数据所必需的：

val options = session.options(args)
val event = options.event.browseEvent
event.onBrowserLaunched.addLast { page, driver ->
    // warp up the browser to avoid being blocked by the website,
    // or choose the global settings, such as your location.
    warnUpBrowser(page, driver)
}
event.onWillFetch.addLast { page, driver ->
    // have to visit a referrer page before we can visit the desired page
    waitForReferrer(page, driver)
    // websites may prevent us from opening too many pages at a time, so we should open links one by one.
    waitForPreviousPage(page, driver)
}
event.onWillCheckDocumentState.addLast { page, driver ->
    // wait for a special fields to appear on the page
    driver.waitForSelector("body h1[itemprop=name]")
    // close the mask layer, it might be promotions, ads, or something else.
    driver.click(".mask-layer-close-button")
}
// visit the URL and trigger events
session.load(url, options)

示例代码可以在这里找到:kotlin，国内镜像。

如需了解更多，可以看看项目主页，项目 国内镜像，知乎介绍 或者 在线教程。

希望这个回答对你有帮助。

二、ACCESS怎么样实现网络数据库？

可以是可以，但是你这样访问会出问题，ACCESS是以独占形式存在的，当那边在使用，你这边就只能只读了，如果你不会编程哪我教你个简单办法：在局域网范围随便那台电脑安装个SQL Server用ACCESS在局域网范围新建一个连接表，让连接表去链接SQL Server的表，这教网络连接表然后在局域网范围你的ACCESS就可以作为客户端任意使用，SQL Server变成了数据服务器，前提条件SQL Server电脑是开启的，并且开启用户访问权限

三、sqlite做网络数据库怎么样？

sqlite 是一个 文本型数据库,很多功能没有,比如存储过程,,函数等,而且一些语句也不支持 比如修改一个列的 属性 等.因为是文本型数据库,如果有大量的数据时,查询时很慢的.所以 sqlite 是不可以做服务端数据库.手机端是不可能放你说的MySql ,等数据库,因为手机是个轻量级的移动端.对于大量的数据运算,cup处理会很慢.所以移动端 和服务端是不是可以公用的.

四、网络数据保存多久？

看问题的性质类型了,不过如果当时没发案基本上不会保存了,一般网络提供商那的服务器一般都会有保存的,具体保存时间不祥,有可能因事而定吧,其实像我们平时用MSN或QQ等聊天工具聊天,内容都会记录在服务器上,保一般没有重大的事情发生都会删除的.

五、网络数据拦截原理？

网络数据报文的拦截有很多层面的拦截。每个网卡在收到物理链路上发送来的数据桢之后，都会自动检测收到的这个MAC地址是否和自己的网卡MAC地址相同，如果相同，则接受，否则就丢弃。

这样就可以实现对于数据包的过滤过程。

而很多网络拦截工具，例如Sniffer或者Ethereal，都将网卡的这个功能给打破了。

六、网络数据怎样打开？

　一般安卓手机设置移动网络数据是在：设置--数据管理--数据传输--启动移动网络设置里面。有些手机可能会在一起在无线网络设置里面，仔细查看下一般都可以很轻松的找到。　　另外对于安卓手机一般也都有移动网络控制快捷键，不同品牌智能手机在设置可能会有所不同，比如手机在下拉通知栏上面有快捷设置，看到有↓↑标识的图标即为移动网络数据控制图标。　　移动网络快捷设置图标　　如果对自己手机的一些移动网络开关快捷键不是很熟悉，那么也没关系，大家可以阅读下使用说明书或者按照以下方法也可以找的到：　　

1.找到手机“设置”--然后再选择“无线和网络”。　　手机无线网络设置　　

2.进入无线和网络设置后，在里面我们就会发现有“移动网络”设置一项，进入里面即可找到移动网络的开关了。　　移动网络设置　　智能手机移动网络开关控制　　手机流量不够用的时候，在不需要使用手机的时候尽量关闭移动网络开关，比如夜间休息的时候完全可以关闭移动网络，减少手机后台应用浪费手机流量，最后近期不少朋友反馈手机开启移动网络后依然上不了网，这种情况多数是要么手机没用开通移动网络，要么在设置里开启了，但手机还有快捷移动流量控制开关，如果快捷开关关闭了，依然会出现这种情况，大家多检查下即可解决问题。

七、网络如何产生数据？

网络原指用一个巨大的虚拟画面，把所有东西连接起来。在计算机领域中，网络就是用物理链路将各个孤立的工作站或主机相连在一起，组成数据链路，从而达到资源共享和通信的目的。

凡将地理位置不同，并具有独立功能的多个计算机系统通过通信设备和线路而连接起来，且以功能完善的网络软件（网络协议、信息交换方式及网络操作系统等）实现网络资源共享的系统，可称为计算机网络

八、网络数据是指？

1. 通过互联网传输的各种形式的信息和数字资料。2. 这些数据可以包括文字、图片、音频、视频等各种形式的内容，通过网络传输和存储。3. 网络数据的延伸是随着互联网的普及和发展，网络数据的规模和种类不断增加，涵盖了各个领域的信息和知识，对人们的生活和工作产生了深远的影响。同时，网络数据的安全和隐私问题也成为了重要的议题，需要引起人们的重视和关注。

九、如何截取网络数据？

要截取网络数据，您可以使用网络抓包工具。下面是一种常用的方法，使用Wireshark来截取网络数据：

1. 下载和安装Wireshark：前往Wireshark官方网站（https://www.wireshark.org/）下载并安装适用于您操作系统的Wireshark版本。

2. 打开Wireshark：打开Wireshark应用程序。

3. 选择网络接口：在Wireshark界面的主窗口中，选择要截取网络数据的网络接口。通常，这是指您正在使用的网络适配器，比如Wi-Fi适配器或以太网适配器。

4. 开始捕获数据包：点击Wireshark界面上的“开始”按钮，开始捕获网络数据包。Wireshark将开始监听选定的网络接口，并显示捕获到的数据包。

5. 过滤数据包（可选）：如果您只对特定类型的网络流量感兴趣，您可以使用Wireshark的过滤功能来筛选和显示特定的数据包。您可以根据IP地址、协议、端口等条件进行过滤。

6. 分析数据包：Wireshark将显示捕获到的每个数据包的详细信息。您可以查看每个数据包的源和目标IP地址、端口、协议类型以及其他相关信息。

7. 保存捕获的数据包：如果您需要保存已捕获的数据包进行进一步分析或查看，您可以将它们保存为文件。在Wireshark中，点击“文件”菜单，选择“保存”选项，选择保存位置和文件名。

请注意，在使用Wireshark或其他抓包工具时，请遵循合法和伦理规范，确保您拥有适当的授权和权限，以便捕获和分析网络数据。 

十、网络数据怎么引用

引用网络数据的方式主要取决于具体的引用要求和目标。以下是几种常见的引用方式：1. 直接引用：如果网络数据是原始数据，可以直接引用。在引用时，需要注明数据的来源、作者、发布日期等基本信息。2. 间接引用：如果网络数据经过了处理或转述，则需要间接引用。在间接引用时，需要注明数据的来源、作者、发布日期等信息，同时还需要注明数据的处理过程或转述内容。3. 引文格式：不同的学科领域和学术期刊可能对引用格式有不同的要求。因此，在引用网络数据时，需要根据所投期刊或学科领域的要求来选择合适的引文格式。4. 遵守学术规范：无论采用何种引用方式，都需要遵守学术规范，如真实、准确、完整地引用数据来源。总之，在引用网络数据时，需要注意引用的方式、格式和学术规范等方面的问题，以确保引用的准确性和规范性。