网页抓取有时可能颇为棘手，尤其是在网站不断变化且需要收集大量不同信息时，更是困难重重。因此，普通抓取方法往往难以满足需求，无法准确提取数据。但是，如果利用人工智能 (AI) 抓取网页，便可以大大简化该流程，提高数据抓取的准确性。
仅 2021 年一年产生的数据量就达到 2.5 百京字节（或 25 亿千兆字节）。其中大部分数据并非现成可用，需要从互联网上抓取后才能用于分析和业务决策目的。虽然传统网页抓取方法可实现上述目的，但更先进的 AI 网页抓取工具或许更为实用。
AI 网页抓取工具利用机器学习 (ML) 技术从网站提取数据。这对于抓取动态网站或抓取采用先进反抓取技术的网站尤为重要。AI 抓取工具可以分析网页的文档对象模型，识别其结构，并在结构发生变化时进行自我调整。
本文将介绍传统网页抓取方法的一些局限性以及 AI 网页抓取的优势。
传统网页抓取：具体功能及主要工作原理
传统网页抓取方法可用于从互联网检索数据并将其存储为易于分析的格式。大致流程为：首先向所抓取网站的服务器发送 HTTP 请求，待服务器返回页面的 HTML 后，解析返回的 HTML 并提取所需的数据。抓取的数据随后可用于各种目的，包括训练 ML 模型或分析数据：
传统网页抓取方法的局限性
传统网页抓取方法非常有用。如果没有此类方法，就必须手动操作，比如从互联网复制粘贴数据，非常耗时耗力。但是，虽然传统网页抓取方法非常有用，但同时也存在一定的局限性。
无法适应动态网站
通常，抓取的网站可能含有动态内容。此类网站使用 AJAX 动态更新其网页内容，无需重新加载即可更改网页。但是，由于网页抓取的工作原理是向服务器发送 HTTP 请求并下载返回的 HTML，而返回的 HTML 中并不包含动态更新的内容，因此很难抓取这些内容。
动态内容有助于提高加载速度，提供更个性化的推荐，对于用户而言非常友好。但是，传统网页抓取工具只能解析原始 HTML，通常无法处理 JavaScript。换言之，传统工具无法抓取用户操作（例如点击或登录）之后显示的内容。
无法应对复杂或频繁变化的网站结构
大多数网站的结构各不相同，其中一些结构可能非常复杂。如果想要抓取不同的网站，甚至是同一网站的不同网页，需要编写不同的代码。
更棘手的是，网站结构可能会经常变化（例如，网站 HTML 结构或布局可能会改变）。网站结构一旦发生变化，传统网页抓取工具可能不再起作用。即使网站结构变化相对较小，也可能导致抓取工具崩溃。换言之，每次网站结构发生变化时，都需要更新网页抓取工具。
数据提取准确性较低
个人或公司抓取数据往往是为了将其用于某种目的。要想数据切实发挥作用，必须确保数据准确可靠。
确保数据准确性的方法多种多样，其中一种方法是使用适当的工具。这些工具应经过精确设计并定期更新和维护。传统网页抓取工具可能难以做到这一点，因为网站结构的任何变化都可能影响提取数据的准确性，甚至导致抓取工具完全崩溃。
仅选择合适的工具还不足以保证数据的准确性。您还需要确保数据来源可靠且数据经过验证。
可扩展性和灵活性受限
如果是较小规模的网页抓取，采用传统方法实现起来相对较易。这是因为小规模抓取网页时，传统方法的大多数问题表现得并不明显。小规模抓取网页时，如果网站结构发生变化，抓取工具调整起来也更为容易。
但是，如果为实现目的而需要抓取大量数据或者如果需要抓取多个网站，此等规模可能超出传统网页抓取工具的能力范围。
面对先进反抓取技术时效果不佳
Amazon 或 Google 等网站常常成为数据抓取的目标。这可能会导致不必要的流量和服务器过载，因此许多网站采用不同的网页抓取预防机制，例如 IP 封禁、验证码、速率限制和蜜罐陷阱。为应对日益复杂的网页抓取方法，这些反抓取技术也变得越来越复杂。传统网页抓取工具自身能力有限，通常无法应对如此复杂的机制。
AI 网页抓取的优势
与传统网页抓取方式相比，AI 抓取具有诸多优势，比如，可以更有效地处理动态网站、经常变化的网站以及采用高级反抓取机制的网站。
适应动态内容
与传统网页抓取工具不同，基于 AI 的网页抓取工具可以动态适应所抓取网页的结构。AI 抓取工具可分析网页的文档对象模型，自动识别其结构。
AI 和自适应抓取工具可以查看网页在浏览器中的最终呈现效果。这要归功于深度学习模型（例如卷积神经网络），这些模型专门为计算机视觉和图像识别而设计。因此，AI 抓取工具不必依赖网页的底层 HTML，而是可以直观地分析网页。
能够应对网站结构的频繁变化
AI 抓取工具能够自行适应网站的变化，因此在抓取结构经常变化的网站时非常实用。
可扩展性大大提高
此外，利用 AI 抓取网页可以提高抓取流程的可扩展性，这离不开 ML 助力实现的自动化。得益于这种自动化，AI 抓取工具可抓取大量数据，即使数据来自多个来源或网站，也不例外。这对于负责处理大数据和大型数据集的人员来说尤其有用。例如，如果希望训练 ML 模型，通常需要大量数据才能使模型发挥作用。
有效应对先进的反抓取技术
与传统抓取工具不同，AI 抓取工具可以模仿人类行为，比如模拟人类的浏览速度、点击模式和鼠标移动方式。这有助于抓取工具规避反抓取机制。
AI 抓取工具还可以借助代理应对 IP 封禁和验证码机制。例如，Bright Data 可将网站转换为结构化数据，该平台提供的轮换代理可用于抓取网站。这些代理可以轮换发送请求所使用的 IP 地址，避免通过单个 IP 地址发送过多请求，因此不太容易被目标网站检测为可疑活动。
效率和速度大大提高
AI 能够同时从多个网站提取数据，因而可加快从网页提取数据的流程。利用 AI 抓取网页不仅可提高速度，还可以提升抓取流程的准确性。
结语
传统网页抓取方法可有效从互联网提取数据，因而非常实用。但是，这些方法也存在一些局限性，比如无法适应动态网站，难以应对频繁变化的网站，以及处理反抓取机制时效率低下。幸运的是，AI 网页抓取工具可克服上述局限性，轻松处理动态内容、规避复杂的反抓取技术并应对网站结构的变化。
但是，自行训练 AI 网页抓取工具既复杂又耗时。值得庆幸的是，您不必自行研发 AI 网页抓取工具。Bright Data 提供了多种抓取网页时必不可少的工具，包括代理，这些工具有助于防止您的抓取工具遭到服务器的封禁。Bright Data 的 Web Unlocker 可模仿人类行为、解析验证码、自动轮换 IP、渲染 JavaScript、处理 Cookie 等，进而解锁任意网站，即使是采用最先进反抓取技术的网站，也概莫例外。此外，Bright Data 的 Scraping Browser API 可为浏览器提供内置网站解锁功能。
