在这篇文章中，我们将涵盖以下内容：
- 误区#1：网络爬虫是不合法的行为
- 误区#2：爬虫仅适用于开发人员
- 误区#3：爬虫就是黑客行为
- 误区#4：爬虫很简单
- 误区#5：一旦收集到数据，就可以立即使用
- 误区#6：数据爬取是一个完全自动化的过程
- 误区#7：数据爬取操作很容易扩展
- 误区#8：网络爬虫会产生大量可用数据
误区#1：网络爬虫是不合法的行为
许多人误认为网络爬虫是非法的。事实上，只要不收集受密码保护的信息或个人身份信息（PII），网络爬虫是完全合法的。需要注意的是目标网站的服务条款（ToS），确保在从特定网站收集信息时遵守规则、法规和规定。那些仅收集匿名的开源网络数据并且仅与符合CCPA和GDPR的数据收集网络合作的公司是不会出错的。
在美国，联邦层面没有法律禁止网络爬虫，只要收集的信息是公开的，并且在爬取过程中没有对目标网站造成任何损害。在欧盟和英国，爬虫从知识产权的角度来看，根据数字服务法，它指出“复制公开可用的内容”不是非法的，这意味着只要收集的数据是公开可用的，你在法律上是没有问题的。
误区#2：爬虫仅适用于开发人员
这是一个更为常见的误区。许多没有技术背景的专业人士通常会在了解爬虫之前就放弃控制数据的能力。确实，许多爬虫技术确实需要大多数开发人员具备的技术技能。但也有一些新的零代码工具，目前可用，这些解决方案通过提供预构建的数据爬虫，帮助普通商业人士自动化爬虫过程。它们还包括一些热门网站（如亚马逊和Booking）的网络爬虫模板。
误区#3：爬虫就是黑客行为
这不是真的。黑客行为包括通常导致利用私人网络或计算机系统的非法活动。这些行为的目的是进行非法活动，如窃取私人信息或操纵系统以获取个人利益。
另一方面，网络爬虫是访问目标网站的公开可用信息的行为。企业通常使用这些信息来更好地在其领域竞争。这为消费者带来更好的服务和更公平的市场价格。
误区#4：爬虫很简单
许多人错误地认为“爬虫是小菜一碟”。他们问：“有什么问题吗？只需进入目标网站并检索目标信息即可。”从概念上讲，这似乎是对的，但在实践中，爬虫是一个非常技术性、手动且资源密集的工作。无论你选择使用Python、Java、Selenium、PHP还是PhantomJs，你都需要配备一个技术团队来编写这些语言的脚本。
很多时候，目标网站有复杂的架构和不断变化的拦截机制。一旦克服了这些障碍，数据集通常需要进行清理、合成和结构化，以便算法可以分析它们并获取有价值的见解。归根结底，爬虫一点也不简单。
误区#5：一旦收集到数据，就可以立即使用
通常情况并非如此。收集目标信息时需要考虑许多方面。例如，信息可以以什么格式捕获，而你的系统可以处理什么格式的数据。例如，假设你收集的所有数据都是JSON格式，但你的系统只能处理CSV格式的文件。除了格式之外，还有结构化、合成和清理数据的问题，只有在数据格式化、清理和结构化之后，它才能被分析和使用。
误区#6：数据爬取是一个完全自动化的过程
许多人认为有机器人可以在点击按钮后爬取网站并检索信息。这不是真的，大多数网络爬虫是手动的，需要技术团队监督过程并解决问题。然而，可以通过使用网络爬虫工具或购买预先收集的数据集来自动化这个过程，这些数据集不需要参与数据爬取过程的复杂性。
误区#7：数据爬取操作很容易扩展
这是一个完全的误区。如果你维护内部的数据收集软件和硬件，并有一个技术团队来管理操作。当希望有意义地扩展操作时，需要添加新的服务器，雇用新的团队成员，并为目标网站构建新的爬虫。考虑到仅维护一个服务器就可能使企业每月平均花费高达$1,500。公司越大，成本倍增越高。
另一方面，当依赖数据即服务提供商时，扩展操作可能非常容易，因为你依赖第三方的基础设施和团队以及成千上万个不断变化的网络域的实时地图。
误区#8：网络爬虫会产生大量可用数据
通常情况并非如此。进行手动数据收集的企业经常会获得不准确或无法读取的信息。因此，重要的是使用执行质量验证的工具和系统，并通过真实的对等设备路由流量。这使目标网站能够识别请求者为真实用户，并“鼓励”它们检索地理位置相关的准确数据集。使用进行质量验证的数据收集网络可以让你获取一个小的数据样本，验证它，然后再全面运行收集作业，节省时间和资源。
总结
正如你所看到的，关于数据爬取有很多误解。现在你掌握了事实，可以更好地开展未来的数据收集工作。Bright Data提供完整的网络爬虫解决方案，包括自动化数据收集解决方案和代理服务。
