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寻找数据：关于数据收集的几句话
无论您的技术多么智能和复杂，最终对大数据分析的需求都是数据。大量数据。用途广泛，来自许多来源，格式各异。在许多情况下，您的数据将以机器可读的格式准备就绪，可以进行处理-来自传感器的数据就是一个例子。此类用于自动数据传输的格式和协议具有严格的结构，文档完善且易于解析。但是，如果您需要分析对人类有用的信息怎么办？如果您拥有无数个网站怎么办？
这是数据收集或Web收集的步骤：将信息从网站导入到电子表格或计算机上保存的本地文件的过程。与常规解析相反，数据抓取过程的输出旨在显示给最终用户，而不是作为另一个程序的输入，通常既不记录也没有结构化。为了成功处理此类数据，数据抓取通常涉及忽略二进制数据，例如图像和多媒体，显示格式，冗余标签，多余的注释以及注定无关的其他信息。
数据采集??的应用
当我们开始考虑数据抓取时，首先想到的是令人讨厌的应用程序，即电子邮件收集-发现人们的电子邮件地址以将其出售给垃圾邮件发送者或诈骗者。在某些辖区，甚至使用数据抓取等自动化手段以商业目的收集电子邮件地址也被视为非法。
但是，数据抓取应用程序众多，并且在每个行业或企业中都可能有用：
数据搜刮工具
抓取数据的最简单的基本方法是在Microsoft Excel中使用动态网络查询，或安装Chrome  Data Scraper 插件。但是，对于更复杂的数据抓取，您需要其他工具。
在这里，我们分享了一些顶级的数据抓取工具：
1.  Scraper API
Scraper API是开发人员构建网络刮板的工具。它处理代理，浏览器和验证码，因此开发人员可以通过简单的API调用从任何网站获取原始HTML。
优点：
它管理着来自十几个代理提供商的自身令人印象深刻的内部代理池，并具有智能路由逻辑，可以通过不同的子网路由请求并自动限制请求，从而避免IP禁止和验证码，因此您无需考虑代理。
退税：
价格从每月29美元起。
2.  Cheerio
Cherio是希望使用简单方法解析HTML的NodeJS开发人员最受欢迎的工具。
优点：
Cheerio提供了类似于jQuery的API，因此熟悉jQuery的开发人员将不会遇到任何困难。
它提供了许多有用的方法来提取文本，html，类，id等。
退税：
Cheerio（和Ajax请求）在获取由javascript网站生成的动态内容方面无效。
3.崎cra
Scrapy是Python最强大的库。它的功能包括使用CSS选择器，XPath或正则表达式或以上任意组合进行HTML解析。它具有集成的数据处理管道，并提供开箱即用的监视和广泛日志记录。还有一项付费服务??，可在云中启动Scrapy蜘蛛。
优点：
Scrapy具有多种有用的功能和高度可定制的设置。
很容易扩展。
退税：
在免费版本中，您仍然必须自己管理代理，CAPTCHA和JS渲染。
文档可能会造成混淆。
4. 美丽的汤
有时候Scrapy对于简单的HTML解析来说是一个过大的杀伤力。在这种情况下，美丽汤是一个不错的选择。它适用于希望使用简单的界面来解析HTML的Python开发人员。与面向NodeJS开发人员的Cheerio一样，Beautiful Soup是Python最受欢迎的HTML解析器之一。
优点：
即使没有经验的开发人员也很容易使用。
它的文档非常详尽，有许多教程使用它来在Python 2和Python 3中抓取各种网站。
退税：
Beautiful Soup不支持仅包含HTML解析器的Web爬网。
内置html.parser的性能相当差，尽管可以通过将Beautiful Soup与lxml库集成来解决。
5.  ParseHub
Parsehub是无需编写代码即可构建Web刮板的强大工具，因此分析人员，记者，院士和所有感兴趣的人都可以使用它。它具有许多功能，例如自动IP旋转，允许在登录墙后进行抓取，通过下拉菜单和选项卡，从表和地图获取数据等等。
优点：
它非常易于使用：单击数据，然后以JSON或Excel格式导出数据。
它具有一个免费的免费层，允许用户在40分钟内抓取多达200页的数据。
退税：
当然，对于开发人员而言，这不是最佳选择，因为它需要其他步骤才能导入其输出，并且不能提供通常的灵活性。
奖励： Diffbot
Diffbot与大多数Web抓取工具不同，因为它使用计算机视觉而不是html解析来识别页面上的相关信息。这样，即使页面的HTML结构发生了变化，只要页面在外观上看起来相同，您的Web抓取工具也不会损坏。
优点：
由于它依赖于计算机视觉，因此最适合长期运行的关键任务网络抓取作业。
退税：
对于非平凡的网站和转换，您将必须添加自定义规则和手动代码。
像数据科学的所有其他方面一样，数据抓取迅速发展，增加了机器学习功能以识别传统上只有人类才能解释的输入（例如图像或视频）。结合基于文本的数据抓取，它将颠覆数据收集的世界。
这意味着您是否打算在工作中使用数据抓取，是时候对这个主题进行自我教育了，因为在接下来的几年中它很有可能成为前景。
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