网络数据抓取技术解析

在当今数字化时代，80%的全球数据都是非结构化的。这些数据可能包括照片、文档、音频和视频记录以及网页内容。为了利用这些数据中包含的信息，需要将其提取出来并找出模式或得出有用的见解。

但是，如何将这些非结构化数据转换成结构化格式呢？这就是网络抓取技术发挥作用的地方。

什么是网络抓取：

简而言之，网络抓取、网络收割或网络数据提取是一种自动化的过程，用于从网站收集大量非结构化数据。用户可以提取特定网站上的所有数据，或者根据需要提取特定数据。收集到的数据可以存储在结构化格式中，以供进一步分析。

网络抓取的用途：

在当今世界，网络抓取已经引起了广泛关注，并拥有广泛的用途。以下是一些用途的列表：

• 社交媒体情绪分析
• 营销领域的潜在客户生成
• 电子商务领域的市场分析、在线价格比较
• 机器学习应用中收集训练和测试数据

网络抓取涉及的步骤：

1. 找到想要抓取的网页的URL

2. 通过检查选择特定元素

3. 编写代码以获取所选元素的内容

4. 将数据存储在所需的格式中

就是这么简单！

Selenium - 用于测试网络应用程序的框架

BeautifulSoup- 用于从HTML、XML和其他标记语言中提取数据的Python库

Pandas - 用于数据操作和分析的Python库

在本文中，将通过从网站consumeraffairs.com/food提取Domino's Pizza评论来构建自己的数据集。将使用requests和BeautifulSoup进行抓取和解析数据。

打开URL "consumeraffairs.com/food"，在搜索栏中搜索Domino's Pizza并按Enter。以下是评论页面的样子。

基础URL是网址的一致部分，代表网站搜索功能路径。

查询参数代表可以在页面上声明的额外值。