网络爬虫是如何工作的？以及它有哪些应用场景？
网络爬虫是如何工作的？以及它有哪些应用场景？
2025年，每秒钟有4.6百万GB的数据产生，当你读完这句话时，已经有15百万GB的新数据产生了。
大多数数据都是分散的、非结构化的，如果没有合适的工具，这些数据几乎无法使用。
这就是网络爬虫发挥作用的地方。它将互联网的混乱转化为有意义、可操作的洞察。无论是跟踪市场趋势、训练AI模型还是推动研究，网络爬虫都是现代数据驱动决策的基础。
在这篇文章中，我们将深入探讨什么是网络爬虫、它是如何工作的，以及它在当今快速发展的数字世界中扮演的角色。
什么是网络爬虫？
网络爬虫是自动从网站中提取信息并将其组织成结构化格式（如表格或数据库）的过程。与手动逐页收集数据相比，网络爬虫工具可以处理繁重的工作，使其更快、更高效。
企业通过网络爬虫监控竞争对手，研究人员通过网络爬虫收集洞察，开发者通过网络爬虫为创新工具提供动力——都是通过将分散的网络数据转化为可用的形式。
在继续之前，需要强调一点，因为网络爬虫的合法性经常受到质疑：
网络爬虫不是黑客行为。
它涉及收集网站上已经对任何访问者可见的公开信息。道德的网络爬虫会尊重网站所有者设置的边界，如robots.txt文件，并避免受限或需要登录的数据。负责任地进行网络爬虫，可以成为一个强大的工具，用于访问网络数据的巨大潜力，而不会跨越道德或法律界限。
一点历史
数据收集的方式已经走了很长一段路。
在互联网之前，企业和研究人员依赖耗时的手动方法，如整理物理记录、纸质表格和目录。
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即使在互联网早期，人们也会手动从网站复制粘贴信息。听起来像是折磨，对吧？
随着网络的扩展，更快、自动化的解决方案的需求也增加了，导致了我们今天所知的网络爬虫的兴起，它可以以分钟为单位从数千个页面中提取数据。
手动数据收集与网络爬虫
手动数据收集和网络爬虫都旨在收集信息，但它们的方法和结果大不相同。
手动收集可能对小任务足够，但在面对更大的数据集时就会崩溃。
想象一下，尝试手动记录来自数百个电子商务网站的产品价格。这可能需要数周时间，大多数数据可能在完成时就已经过时，而且在过程中犯下不可挽回的错误的可能性很高。
另一方面，网络爬虫自动化整个过程，以闪电般的速度准确地收集数据。
例如，一个研究人员分析数十个平台上的客户评论，如果采用手动方法会感到不知所措。有了网络爬虫，他们可以在更短的时间内提取相同的数据，获得更快、更可靠的洞察。
网络爬虫是如何工作的？
网络爬虫通过向网站发送自动化请求、检索其内容并提取所需数据（如文本、图像或元数据）来工作，然后将这些数据组织成可使用的格式，如CSV或JSON。这个过程使企业、研究人员和开发者能够快速有效地收集大量信息。
要真正理解网络爬虫，让我们逐步分解这个过程——从网站的工作原理到爬虫如何自动化这些交互。
HTTP请求和响应的理解
互联网基于一个简单的原理运行：当你访问一个网站时，你的浏览器作为一个客户端向服务器发送请求。
这个请求使用HTTP（或HTTPS）协议，指定浏览器请求的内容，无论是页面的HTML结构、图像还是JavaScript文件。服务器响应并发送回请求的数据，浏览器处理并显示你看到的网页。
网络爬虫以自动化的方式复制这个过程。
而不是一个人手动访问网站，爬虫向网站的服务器发送请求，就像浏览器一样。服务器响应并发送数据，通常是HTML的形式。
爬虫然后解析这个HTML，提取特定的信息，如产品价格、文章标题或客户评论，并将其组织成结构化的格式以供分析。
例如，一个爬虫针对新闻网站时，可能会从页面的HTML中提取标题和文章链接。这些数据可以保存为CSV或JSON格式，以便进一步分析或集成到其他系统中。
这个过程的关键部分涉及工具和库，它们处理爬取过程的各个阶段，从发送HTTP请求到解析和处理数据。
工具和库的作用
网络爬虫可以用几乎任何编程语言完成，但有些语言由于其性能或生态系统中的库和工具的活跃社区而更适合这项任务。
常用的网络爬虫语言包括Python、JavaScript、Ruby、Java和PHP。
每种语言都提供了专门的工具，用于处理爬取过程的不同方面，如发送请求、解析HTML和管理动态内容。
请求库
请求库是网络爬虫的支柱，负责向网站发送HTTP请求并检索其响应。
这些库使爬虫能够模拟浏览器行为并获取原始HTML、JSON或其他数据格式。
Python：
requests是最广泛使用的库，用于在Python中进行HTTP请求，提供简单性和可靠性。
httpx是一个很好的替代品，用于异步爬取，允许同时处理多个请求。
JavaScript：
axios和node-fetch是JavaScript网络爬虫中流行的库，使爬虫能够轻松地从Web服务器获取内容。
Ruby：
Ruby的Net::HTTP和RestClient库以最小的设置和代码量处理请求而闻名。
例如，在Python中使用requests获取网页的代码如下：
# 导入requests库以处理HTTP请求
import requests
# 定义目标网站的URL
url = "https://example.com"
# 向目标URL发送GET请求并存储响应
response = requests.get(url)
# 打印从服务器接收到的HTML内容
print(response.text) # 打印页面的HTML内容
解析库
解析库处理请求库检索的原始HTML或其他内容，允许爬虫提取特定元素或数据点。
它们帮助导航网页的复杂结构，定位标签、类或属性。
Python：
BeautifulSoup是解析HTML的首选库，提供强大的工具来定位和提取元素。
lxml是一个更快的替代品，适用于性能密集型任务，而Pandas在解析表格时更有用。
JavaScript：
Cheerio在Node.js应用程序中广泛使用，模仿jQuery的功能，使元素选择变得容易。
Ruby：
Ruby开发者通常使用Nokogiri，这是一个功能强大的库，用于高效地解析HTML和XML内容。
例如，在Python中使用BeautifulSoup从HTML中提取元素的代码如下：
# 从bs4库导入BeautifulSoup
from bs4 import BeautifulSoup
# 定义一个简单的HTML字符串
html = "<html><body><h1>Hello, World!</h1></body></html>"
# 使用BeautifulSoup解析HTML字符串，并指定HTML解析器
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
# 查找第一个<h1>标签并提取其文本内容
print(soup.find("h1").text) # 输出：Hello, World!
无头浏览器
无头浏览器模拟一个没有用户界面的真实浏览器环境，对于爬取JavaScript密集型网站或与动态内容交互至关重要。这些工具可以执行JavaScript、导航页面并与其他元素（如按钮和下拉菜单）交互。
Python：
Selenium是Python中最流行的无头浏览器。
Playwright是一个较新的工具，支持多个浏览器引擎，非常适合处理现代Web技术。
JavaScript：
Puppeteer是JavaScript无头浏览器自动化的首选库，专门设计用于控制Chrome/Chromium。
Java：
Java开发者使用HtmlUnit，这是一个轻量级且高效的无头浏览器。
例如，在Python中使用Selenium加载页面并提取内容的代码如下：
from selenium import webdriver
driver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://example.com")
print(driver.page_source) # 输出渲染后的HTML内容
driver.quit()
特别是在网站复杂性和反机器人措施不断增加的情况下，结合不同的工具和库已成为网络爬虫的核心任务。
但是为什么要费这么大的劲？
为什么我们要爬取网络？
网络爬虫用于什么？
网络爬虫用于从各种行业中提取有价值的数据，用于洞察、决策和自动化。在2025年，它驱动着从训练先进的AI模型到监测市场趋势的一切，将非结构化的网络内容转化为可操作的信息。
它的多功能性使其能够应用于多个用例，涵盖广泛的领域。让我们探讨五个网络爬虫已成为关键的通用用例，从其在推动人工智能方面的作用开始：
1. LLM训练
2025年，近一半的网络爬虫工作集中在训练大型语言模型（LLMs）上。
像ChatGPT、Google Bard或DeepSeek（最近的热门话题）这样的生成式AI系统需要大量的高质量数据，几乎所有这些数据都是通过爬取网络上的公开数据收集的。
通过从新闻文章、研究论文和公共论坛等来源提取多样化的数据集，网络爬虫提供了开发、微调和训练这些模型所需的基础输入。
随着专业化和领域特定的LLMs的兴起，网络爬虫已成为本十年AI创新的主要驱动力。
2. 市场研究
网络爬虫对市场研究至关重要，帮助企业通过提供实时洞察来获得竞争优势。
公司使用它来监控竞争对手的价格、跟踪产品发布并分析消费者行为趋势。
例如，一个电子商务企业可以爬取竞争对手网站的产品详情和评论，以优化其定价策略或识别市场空白。
3. SEO和数字营销
搜索引擎优化（SEO）和数字营销严重依赖网络爬虫来收集数据，以了解其在线可见性。
爬取搜索结果页面（SERPs）使企业能够跟踪其排名、分析关键词表现和监控竞争对手的战略。
同样，网络爬虫帮助数字营销人员跟踪反向链接、识别内容机会并分析在线广告活动的趋势。
4. 数据聚合
网络爬虫简化了从多个来源聚合数据并将其统一格式的过程。
这对于电子商务等行业特别有用，企业需要从各种平台汇总产品详情、价格和可用性。
聚合数据不仅更容易分析，而且使企业能够提供增强的服务，如价格比较工具或产品推荐系统，如PriceGrabber和Shopzilla，甚至是Google自己的平台Google Shopping。
5. 社交媒体洞察
社交媒体平台是信息的金矿，网络爬虫是收集这些渠道洞察的流行方法。
企业使用它来监控品牌声誉、跟踪热门话题并分析受众参与度。
例如，爬取X（前Twitter）帖子和标签可以帮助公司了解公众对其公司和产品的看法，甚至跟踪热门话题以创建相关性。
要准确地说，网络爬虫的用例是无穷无尽的，可以在任何行业、任何公司规模中使用；甚至在个人层面处理日常任务。
2025年的网络爬虫格局
进入20年代的后半段，网络爬虫将更难规模化，但将成为每个业务的核心部分。
随着对数据需求的激增，网络爬虫工具和防御措施的复杂性也在增加。
如果回顾网络爬虫的背景，我们可以理解为什么它成为Web开发中最复杂的主题之一。
网络爬虫的历史可以追溯到互联网早期，当时基本脚本用于自动化重复的数据收集任务。只需requests库和几行代码，你就可以轻松地爬取任何网站。
然而，随着时间的推移，网络从静态HTML页面演变为动态的JavaScript驱动体验，以增强Web访问者的用户体验。
这些对Web访问者的生活质量改进意味着网络爬虫需要克服新的挑战，例如任何具有JS渲染的动态网页都不能仅使用HTTP请求进行爬取。
而且，并非所有这些新挑战都是为了改善访问者体验，有些是为了直接阻止机器人，包括爬虫。使用Web应用程序防火墙（WAF），网站现在可以区分普通用户和爬虫机器人。
所有这些都推动了爬虫工作流程的演变，引入了工具如无头浏览器和API。
如今，网络爬虫不再仅仅是简单的自动化；它已成为从AI到电子商务等各个行业的重要基础设施。
十年前，运行一个网络爬虫操作只需要几个小时的维护，而现在如果是在内部进行，它已经成为一个专门的团队操作。
有许多现有的付费和免费解决方案可以解决这些挑战，因此更重要的问题是：
网络爬虫在未来十年将如何变化？
AI和大型语言模型
2025年最大的转变之一是网络爬虫在训练AI系统和大型语言模型（LLMs）中的作用。
这些生成式模型，如ChatGPT、Google Bard和DeepSeek，依赖于从网络收集的大量数据集。
爬虫现在负责收集各种数据，从公共论坛上的文本到目录中的结构化信息，支持领域特定和通用AI系统的开发。
随着AI的不断发展，网络爬虫将继续成为数据收集不可或缺的一部分。
IPv6和代理管理
向IPv6的过渡正在重塑互联网，全球采用率在2025年达到44.43%，预计到2026年将超过50%。
这一转变为网络爬虫提供了几乎无限的IP地址池，使更有效的代理轮换成为可能，降低检测风险。中国等国家正在通过China Next Generation Internet（CNGI）等举措加速这一转变，目标是在2030年前完全淘汰IPv4。
虽然IPv6为网络爬虫带来了新的机遇，但也带来了挑战。
管理如此庞大的地址池需要先进的代理系统，能够无缝处理IPv4和IPv6环境。
此外，并非所有网站都完全支持IPv6，现代反机器人防御系统分析行为而不是仅仅依赖IP检测。
为了保持领先地位，爬虫需要采用更智能的代理管理系统，动态分配和轮换代理，针对特定地理位置，并保持与IPv6网络的兼容性，以避免被阻止。
AI驱动的反机器人系统
AI为爬虫开启了新的可能性，使先进的技术（如ScrapeGraphAI的高级解析）和对复杂Web结构的动态适应成为可能。
但另一方面，它也成为反机器人系统手中的强大武器，使网络爬虫比以往任何时候都更具挑战性。
现代Web应用程序防火墙（WAF）和反机器人系统利用AI以前所未有的精度识别和阻止爬虫活动。
这些系统不仅仅依赖简单的IP禁令或速率限制；它们分析行为模式、流量来源，甚至SSL/TLS指纹来检测非人类交互。
Cloudflare等服务现在允许网站所有者一键（虚拟）阻止机器人、爬虫和爬虫。
这些系统不断学习和适应，使爬虫更难保持隐形。
爬虫和反爬虫技术之间的军备竞赛继续演变，推动双方变得更加复杂。对于爬虫来说，保持领先于这些防御措施需要的不仅是技术专业知识，还需要采用工具，如自适应爬取API和智能代理管理系统，以确保不间断的数据访问。
结论
随着行业变得更加数据驱动，网络爬虫将继续发展，以满足对更快、更可靠、可扩展解决方案的需求。
能够从Web上的任何网站提取数据是Web开发人员技能集中的巨大优势，使他们能够创建具有极高价值的产品和系统。
开发人员在Web爬取方面最强大的盟友将是Web爬取API，这些API旨在将数月的部署和定期维护工作减少到仅几个小时的设置。
Scrape.do是成本、容量、速度和支持方面最好的Web爬取API。
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常见问题
网络爬虫的例子是什么？
想象一下，你是一个小型企业主，想要跟踪竞争对手对你销售的产品的价格。与其每天手动访问竞争对手的网站检查价格，你可以使用网络爬虫自动化这个过程。
你只需要设置一个小型机器人，通过编程或无代码自动化工具：
- 访问竞争对手的网站，
- 收集产品名称、价格和可用性信息，
- 并将这些信息导出到电子表格或数据库中。
网络爬虫还在使用吗？
随着LLMs的兴起，网络爬虫仍在使用，并且现在比以往任何时候都更受欢迎。它在实践和工具方面有了显著的演变，近年来从事网络爬虫的程序员数量显著增加。
网络爬虫需要编码吗？
与普遍看法和几乎所有的在线资源相反，你不需要知道如何编码就可以进行网络爬虫，感谢无代码工具和API。然而，没有编码能力会严重限制你在网络爬虫方面的能力，而只需一点点编程知识和正确的工具，你就可以像专业爬虫一样进行网络爬虫。