前言
❝ 如果当初让我去问顾客他们想要什么,他们肯定会告诉我:“一匹更快的马。” – 亨利·福特
❞
如今是人工智能大红大紫的时代,不管是 ChatGPT 还是随之而来的各种智能应用,让许多人看到即将到来的在几年前几乎不可想象的科幻世界。不过,在爬虫领域,人工智能似乎还没有过多涉及。诚然,爬虫作为一项“古老”的技术,在过去 20 多年缔造了搜索引擎、新闻聚合、数据分析等多而又多的技术行业,不过在如今还暂时没有看到明显的技术突破:爬虫工程师还是主要依赖于 XPath、逆向等技术来自动获取网络数据。不过,随着人工智能和机器学习的发展,爬虫技术理论上也可以做到“自动驾驶”。本篇文章,将从多个维度介绍所谓**「智能爬虫」**(智能化、自动化数据提取爬虫技术)的现状以及可能的未来发展方向。
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爬虫技术现状
爬虫程序是一种自动化的程序,用于从互联网或其他计算机网络上获取数据。它们通常使用自动化数据抓取技术来自动访问网站,并收集、解析和存储网站上的信息。这些信息可以是结构化或非结构化数据。
传统意义上的爬虫技术主要包括以下模块或系统:
- 「网络请求」:对网站或网页发起 HTTP 请求,获取 HTML 等数据;
- 「网页解析」:对 HTML 进行解析,形成结构化的树形结构,并通过 XPath 或 CSS Selector 获取目标数据;
- 「数据储存」:将解析后的结构化数据进行存储,可以是数据库,也可以是文件形式;
- 「URL 管理」:负责管理待抓取的URL列表和已经抓取的URL列表,例如分页或列表页的 URL 解析和请求。
爬虫系统 (3)
以上都是基础的爬虫技术模块,对于大型爬虫系统来说,还需要具备任务调度、错误管理、日志管理等生产环境必要模块。笔者的爬虫管理平台 Crawlab 就是用于企业级生产环境爬虫管理平台。另外,针对一些反爬措施,例如验证码或 IP 封锁,通常还需要额外模块,例如验证码识别、IP 代理等。
然而,目前爬虫程序的开发主要集中在网页解析上,这也是非常消耗人力的地方。虽然 HTML 需要解析网页数据,但是不同网站的网页布局、排版、风格、内容各不相同,导致每个网站、网页都需要单独编写解析逻辑,从而大大增加了人工编写成本。虽然一些通用爬虫例如搜索引擎爬虫可以不用编写过多解析逻辑,但这样的爬虫通常都无法聚焦于某些特定的主题数据提取。因此,为了降低人工编写成本,最好是不需要编写或少量编写解析逻辑就可以自动提取网页数据,这也就是智能爬虫的主要目标。
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