我们使用 Python 和 Django 构建了一个应用程序，并使用它来转换 API 发送的数据，因此我们的应用程序充当客户端并使用数据。
Web 抓取是以自动化方式收集结构化 Web 数据的过程。它也称为网络数据提取。网络抓取的一些主要用例包括价格监控、价格情报、新闻监控、潜在客户生成和市场研究等。
通常，希望利用大量公开可用的 Web 数据做出更明智决策的个人和企业使用 Web 数据提取。
如果您曾经从网站复制和粘贴信息，那么您执行的功能与任何网络抓取工具相同，只是在微观的手动范围内。与手动提取数据的平凡、令人麻木的过程不同，网络抓取使用智能自动化从互联网看似无穷无尽的前沿检索数百、数百万甚至数十亿个数据点。
Web 数据提取（也被广泛称为数据抓取）具有广泛的应用范围。数据抓取工具可以帮助您快速准确地自动化从其他网站提取信息的过程。它还可以确保您提取的数据井井有条，便于分析和用于其他项目。
在电子商务领域，网络数据抓取被广泛用于竞争对手的价格监控。这是品牌检查竞争对手产品和服务定价的唯一实用方法，使他们能够微调自己的价格策略并保持领先地位。它还被用作制造商的工具，以确保零售商遵守其产品的定价指南。市场研究机构和分析师依靠网络数据提取，通过跟踪在线产品评论、新闻文章和反馈来衡量消费者情绪。
金融界有大量的数据提取应用程序。数据抓取工具用于从新闻故事中提取洞察力，使用这些信息来指导投资策略。同样，研究人员和分析师依靠数据提取来评估公司的财务状况。保险和金融服务公司可以挖掘从网络上抓取的大量替代数据，为他们的客户设计新产品和政策。
发表于 06/2022
MP4 | 视频：h264, 1280×720 | 音频：AAC，44.1 KHz，2 Ch
类型：eLearning | 语言：英语 + 英语字幕srt | 时长：52 节课（3 小时 50 分）| 大小：1.17 GB
你会学到什么
- 从网站抓取数据并将提取的数据保存到文本文件
- 将 YouTube 数据抓取到 Google 表格中
- 抓取并通过电子邮件发送亚马逊数据
- 构建应用程序以使用API获取的数据
- 使用 Python 构建采集器
- 使用 JavaScrip构建带API的采集器
- Scrape data from a website and save extracted data to a text file
- Scrape YouTube data into Google Sheets
- Scrape and email amazon data
- Build an application to consume data with API
- Build scrapers with Python
- Build scrapers with JavaScript and API
要求
建议具备 Python基础知识
建议具备 JavaScript 基础知识。