网络数据抓取是一种从互联网或网站获取数据并将其存储在本地系统的方法或艺术。这种技术策略能够从网站获取大量信息，这些信息大多以HTML格式存在，然后被转换成结构化信息，如会计页面或数据集，以便在不同应用中使用。实现网络数据抓取的方法多种多样，包括使用在线服务、特定的API，或者从头开始编写自己的抓取代码。
网络数据抓取器可以从特定网站提取所有数据或用户需要的特定数据。理想情况下，如果指定需要的数据，网络数据抓取器将只关注这些数据，从而快速提取。例如，可能需要从亚马逊页面抓取各种榨汁机的信息，但可能只需要不同榨汁机型号的数据，而不是客户评论。
当网络数据抓取器需要抓取一个网站时，首先会给它提供所需网站的URL。然后，它会加载这些网站的HTML代码，更高级的抓取器甚至可能还会关注CSS和JavaScript组件。然后，抓取器从这些HTML代码中提取所需数据，并以用户指定的格式输出这些数据。
通常，这些数据会被保存为Excel电子表格或CSV文件，但数据也可以以其他格式保存，如JSON文件。
以下是一些流行的Python库，用于网络数据抓取：
AutoScraper是一个Python网络数据抓取库，它使得数据抓取变得智能、自动化、快速且简单。它轻量级，意味着不会对计算机产生太大影响。用户可以轻松使用这个工具进行数据抓取，因为它的用户界面易于使用。要开始使用，只需要输入几行代码，就可以看到效果。
只需要提供想要抓取数据的网页URL或HTML内容，以及想要从该页面抓取的测试数据列表。这个列表可以是文本、URL或页面上任何HTML标签的价值。它自己学习抓取规则，并返回相似的元素。
有三种方式可以在系统中安装这个库：
pip install git+https://github.com/alirezamika/autoscraper.git
pip install autoscraper
python setup.py install
只需要导入AutoScraper，因为它足以进行网络抓取。以下是导入代码：
from autoscraper import AutoScraper
url = 'https://www.analyticsvidhya.com/blog/category/machine-learning/'
wanted_list = ['Confusion Matrix: Detailed intuition and trick to learn']
可以向想要的列表中添加一个或多个候选项。也可以把URL放到想要的列表中以检索URL。
在初始化URL和想要的列表之后，下一步是调用AutoScraper函数。目标是使用这个函数构建抓取器模型，并在特定页面上执行网络数据抓取。
scraper = AutoScraper()
这是使用这个库进行网络数据抓取的最后步骤。在这里，创建对象并显示网络数据抓取的结果。
from autoscraper import AutoScraper
url = 'https://stackoverflow.com/questions/2081586/web-scraping-with-python'
wanted_list = ["What are metaclasses in Python?"]
scraper = AutoScraper()
result = scraper.build(url, wanted_list)
print(result)
它允许保存构建的模型，以便在需要时重新加载。
scraper.save('blogs') #Give it a file path
要加载模型，使用以下代码：
scraper.load('blogs')
注意：除了这些功能，AutoScraper还允许定义代理IP地址，以便可以使用它来获取数据。只需要定义代理并将其作为参数传递给build函数，如下所示：
proxies = {
"http": 'http://127.0.0.1:8001',
"https": 'https://127.0.0.1:8001',
}
result = scraper.build(url, wanted_list, request_args=dict(proxies=proxies))
更多信息，请查看以下链接：
在本文中，了解了如何使用AutoScraper进行网络数据抓取，创建一个简单且易于使用的模型。看到了使用AutoScraper可以以多种格式恢复数据。还可以保存和加载模型，以便以后使用，这节省了时间和努力。AutoScraper是了不起的、易于使用且高效的。