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如何从网站上抓取价格？2024 年的强大指南

指南, 如何, Aug-25-20225 分钟阅读

根据 Statista 的数据，2021 年，全球电子商务零售额达到 4.9 万亿美元。这是一笔不小的数字，据预测，到 2025 年，这一数字将达到 7 万亿美元大关。正如您所猜测的那样，面对电子商务如此巨大的收入潜力，竞争必然是激烈的。

根据 Statista 的数据，2021 年，全球电子商务零售额达到 4.9 万亿美元。这是一笔不小的数字，据预测，到 2025 年，这一数字将达到 7 万亿美元大关。正如您所猜测的那样，面对电子商务如此巨大的收入潜力，竞争必然是激烈的。

因此，必须适应最新趋势，才能在这个竞争异常激烈的环境中生存和发展。如果您是市场参与者，那么朝着这个方向迈出的第一步就是分析您的竞争对手。这种分析的一个关键组成部分就是价格。对竞争对手的产品价格进行比较，有助于您在市场上报出最具竞争力的价格。 

此外，如果您是最终用户，您将能够发现任何产品的最低价格。但真正的挑战在于，网上有许多电子商务网站。要手动访问每个网站并查看每个产品的价格是不可能的。这就是计算机编码发挥作用的地方。在 Python 代码的帮助下，我们可以从网站中提取信息。这使得从网站上获取价格变得轻而易举。 

本文将以 Python 为例，讨论如何从电子商务网站抓取网站价格。 

请随意查看您最想了解的部分。

网络搜索合法吗？

从网站上抓取价格

步骤 1：安装必要的库：

步骤 2：网络数据提取：

步骤 3：解析数据：

第 4 步：循环代码，获取更多数据：

步骤 5：获取输出：

常见问题：

结论

主要启示

网络搜索合法吗？

在讨论从网站上搜刮价格之前，我们必须讨论网络搜刮背后的定义和法律因素。

网络抓取，又称网络数据提取，使用机器人抓取目标网站并收集必要的数据。当你听到 "网络抓取 "一词时，首先想到的问题可能是网络抓取是否合法。

这个答案取决于另一个问题："你将如何处理刮擦的数据？"从其他网站获取数据用于个人分析是合法的，因为所有显示的信息都是供公众消费的。但是，如果你用于自己分析的数据以任何形式或形式影响到数据的原始所有者，那就是非法的。但在 2019 年，美国联邦法院 裁定，网络刮擦并不违反黑客法。

总之，最好是从不影响数据原始所有者的网站上提取数据。另一个需要注意的问题是，只抓取你需要的内容。从网站上抓取大量数据很可能会影响网站的带宽或性能。注意这一因素非常重要。 

如果您不清楚如何检查网站是否允许网络刮擦，有一些方法可以做到这一点：

检查 Robot.txt 文件 - 这个人类可读的文本文件提供了关于你可以从某些网站上搜刮多少数据的信息。机器人文本文件可帮助您确定哪些数据可以采集，哪些数据不可以采集。不同的网站发布者遵循不同的机器人文件格式。网站地图文件 - 网站 地图文件是一个包含网页必要信息、音频、视频和其他网站文件的文件。搜索引擎会读取该文件，以便更有效地抓取网页。网站大小 - 如上所述，抓取大量数据会影响网站效率和搜索器效率。请留意网站的大小。注意：这里的网站大小指的是可用页面的数量。检查条款和条件 - 检查要抓取的网站的条款和条件始终是个好主意。条款和条件中可能会有关于网络抓取的部分，包括你可以抓取多少数据以及他们在网站中使用的技术。

如何使用 Python 从网站上抓取价格？

现在，你应该对网络搜索和网络搜索背后的法律因素有了基本的了解。让我们看看如何构建一个简单的网络搜索器，从电子商务网站上查找笔记本电脑的价格。我们将使用 Python 语言和 Jupyter 笔记本来构建刮板。

使用 Python 从网站抓取价格的 5 个步骤

步骤 1：安装必要的库：

在 Python 中，一个名为 "BeautifulSoup"的库可以从其他网站收集数据，从而从网站上搜刮价格。

除了 BeautifulSoup，我们还使用了 "Pandas "和 "requests"。 Pandas用于创建数据框架和执行高级数据分析，而 request是 HTTP 库，有助于从网站请求数据。要在 python 中安装上述库，请使用下面的代码： 

从bs4导入BeautifuSoup
导入请求
importpandasaspd
导入urllib.parse

步骤 2：网络数据提取：

为了更好地实践，本例中不显示网站名称。按照上述网络刮擦法律指南和以下步骤操作，就能得到结果。获得网站地址后，可以将其保存到变量中，并检查请求是否被接受。提取数据时，请遵循下图所示的 python 代码： 

seed_url ='example.com/laptops'#检查请求是否被接受
response= requests.get(seed_url) #检查请求 是否 被接受
response.status_code#200 是 指OK 状态代码，表示请求 已被接受
200

status_code 将给出我们是否收到请求的结果。这里的status_code '200' 表示请求已被接受。现在，我们收到了请求。下一步是解析数据。

步骤 3：解析数据：

解析是将一种格式转换为另一种格式的过程。本例中进行的是 HTML 解析，将数据（HTML）转换为内部格式（python），以便环境可以运行数据。下图显示了使用 BeautifulSoup 库执行数据解析过程的 python 代码： 

soup= BeautifulSoup(response.content,'html.parser')

通过解析网页，python 可以获取所有数据，如名称、标签、价格、图片详情和页面布局详情。

如上所述，我们的目标是在电子商务网站上查找笔记本电脑的价格。本例中的必要信息是笔记本电脑的名称和价格。为了找到这些信息，请访问您要删除的网页。在网页上单击右键，选择 "检查选项"。你会看到这样一个终端：

使用突出显示选项，将鼠标悬停在笔记本电脑名称、价格和容器上。这样就可以在终端中看到高亮显示的 div 代码。从这里，你可以获得类的详细信息。获得类别详细信息后，将所有信息输入下面的 python 代码。   

results = soup.find_all('div', {'class':'item-container'})
len(results)

results[1]

#NECESSARY DATA:
#Name and Price of the item
Name_of_the_Item= soup.find('a', {'class':'item-title'}).get_text()
print(Name_of_the_Item)

price=soup.find('li', {'class':'price-current'}).get_text()
print(price)

第 4 步：循环代码，获取更多数据：

现在你已经知道了一台笔记本电脑的价格。如果需要 10 台笔记本电脑呢？可以在 for 循环中使用相同的代码。执行 for 循环的 Python 代码如下所示。 

Name_of_the_item = []
Price_of_the_item = []
for soup in results:
    try:
        Name_of_the_item.append(soup.find('a', {'class':'item-title'}).get_text()) 
    except:
        Name_of_the_item.append('n/a')
    try:
        Price_of_the_item.append(soup.find('li', {'class':'price-current'}).get_text())
    except:
        Price_of_the_item.append('n/a')
print(Name_of_the_item)
print(Price_of_the_item)

步骤 5：获取输出：

现在，我们了解了网络刮擦的所有步骤，让我们看看输出结果是什么样的。

笔记本电脑的名称：

就笔记本电脑的价格而言

这不是可读格式。要将其转换为可读格式，最好是表格（数据帧）格式，可以使用 pandas 库。下面的 python 代码说明了如何执行这一步骤。 

#Creating a dataframe
product_details=pd.DataFrame({'Name': Name_of_the_item, 'Price':Price_of_the_item})
product_details.head(10)

现在看起来可以阅读了。最后一步是将数据框保存为 CSV 文件，以便分析。将数据框保存为 CSV 格式的 python 代码如下所示。 

product_details.to_csv("Web-scraping.csv")

有了它，您就可以进行简单的竞争分析，重点关注产品价格。与手动操作相比，使用 python 进行自动网络搜索是一种高效的方法，可为您节省大量时间。 

ProxyScrape:

如上文讨论的如何检查网站是否允许网络搜刮，代理服务器将帮助你解决这个问题。

代理可以帮你屏蔽本地 IP 地址，让你匿名上网。这样做可以帮助你轻松地从网站上抓取数据。 ProxyScrape是获取高级代理服务器和免费代理服务器的最佳场所。 使用ProxyScrape 的好处有

  • 隐藏你的身份，确保你不会被屏蔽。
  • 它可用于所有操作系统。
  • 支持大多数现代网络标准。
  • 无下载限制。
  • 帮助你在不影响刮板效率的情况下执行网络刮板。
  • 99% 正常运行时间保证。

常见问题：

常见问题：

1.网络搜刮工具有什么作用？
网络搜刮器是一种工具或软件，它在机器人的帮助下爬行网站，获取必要的信息以进行分析。
2.从网站上搜索价格是否合法？
从其他网站获取数据用于个人分析是合法的，因为所有显示的信息都是供公众使用的。但是，如果将数据用于自己的分析，会对数据的原始所有者造成任何形式的影响，则属于非法行为。
3.代理服务器能帮助你进行网络搜索吗？
是的，代理可以帮助您匿名执行网络搜索，并确保您不会被目标网站禁止。

结论

在本文中，我们了解了如何使用 python 从网站上搜刮价格。网络搜刮是一种高效的在线数据获取方式。大多数 Kickstarter 都在使用网络搜刮来获取必要的数据，同时遵守所有道德准则，而无需花费大量时间和资源。网上有专门的网络搜刮工具，可用于获取各种信息，如价格和产品信息。您可以访问此处了解更多有关网络搜刮工具的信息。

本文希望提供足够的信息来回答 "如何从网站上获取价格 "这一问题。但实际上，从网站上抓取价格并没有明确的方法。您可以使用专门的网络搜刮工具从网站上搜刮价格，也可以创建自己的 python 脚本从网站上搜刮价格。无论哪种方法，您都可以节省时间，轻松收集大量数据。 

主要收获：

  • 网络搜索是一种无需花费大量时间和资源就能获取在线数据的有效方法。
  • 网络搜索过程应遵守所有道德准则。
  • 像 "BeautifulSoup "这样的 Python 库可用于网络搜索
  • 使用代理服务器有助于不受干扰地执行网络搜索。

免责声明：本文仅用于学习目的。如果不遵守正确的指导原则，进行网络搜刮可能会被视为非法活动。本文不支持任何形式的非法网络搜索。

由ProxyScrape

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