乐思数据：政企对爬虫软件和信息采集存在着什么样的误解？

“爬虫门槛低”

爬虫的入门门槛确实不高。当今网络上充斥着各类爬虫软件教程，就算不懂代码的小白只要跟着教程钻研几天，也能轻松从指定网站爬下数据和图片。然而，网上的爬虫教程，即使教了也就教个怎么用Python模拟请求和搜索DOM，最多可能讲一下怎么用Scrapy，这个最多也只能算是真正做爬虫的基础问题。因为入门简单，所以爬虫在外行眼中并不被当做具有较高“技术含量”的工作。而许多政企项目需要采集一些网络信息时，会认为数据采集爬虫只是简单的工作，用低成本低标准开源软件进行大规模数据采集就能够满足需求。

实际上，爬虫的关键问题远不是怎么去模拟请求这件事。

爬虫技术并不简单，反而实际上远远比我们想的复杂得多。例如，大规模高效率的数据爬取需要分布式系统的支撑，任务分派，分布式存储，这些才是问题关键。往特殊爬取方向看，重点在于对抗反爬虫，这个方向上对HTTP越了解越有优势，特别重前端是现在的普遍趋势，解析DOM还不如分析JS有用，而对于达到一定计算规模的爬取而言，分析JS还不如模拟浏览器实在，更何况说不准还要爬websocket，扩展算力对比扩展人力，前者成本大多数时候都更低，何况特殊爬取的大规模难以实现;往应用层面看，数据的提取、清洗、分析和应用才是重点。正是因为爬虫的技术含量太高，精通爬虫技术的人都往更深层次的应用上发展，而单纯爬数据的需求可能都被个人和开源软件替代了。所以政企才更应当慎重选用数据采集的方式，网络教程所包括的爬虫技术仅仅是冰山一角，将爬虫技术正式运用到商业实践中，通常会面临更多复杂难解的情况。如果仅仅是个人需求且对精确度和数据存储都没有高要求的，采用开源爬虫软件能够完成较粗糙数据采集项目。但在实际情况中，数据爬取会遇到各方面的难题：

触发防采集措施，IP被拉黑怎么处理?

返回的数据为脏数据，数据清洗如何处理?

对方网站被爬死，调度规则如何重设?

机器宽带有限，难以支持政企通常需求的大规模数据采集怎么办?

如何避免反复爬取旧数据?

加密数据如何处理?

验证码如何破解?

如何获取隐藏API接口?

数据如何根据客户需求入库展示，如何可视化发挥价值?

这些问题都是政企在数据采集项目中进行大规模采集时极易遇到的问题，也是网络中开源采集软件相对不好实现的问题。每一个问题的实现都有赖于采集各门类的知识框架，包括协助宽带限制的分布式，爬虫调度算法，redis，javascript，机器学习验证码破解，获取隐藏API也需要对各类操作系统的开发知识有所了解……实际上，爬虫在实际运用中是一门将开发半壁江山学科都交叉杂糅的一门综合性工作，涉及的宽度、广度和对技术的要求都是苛刻的。这也是为什么当前网络上大部分的爬虫软件都是面向个人客户而非政府企业客户的原因——政企的所需要的数据往往是覆盖量极广极大的，超过亿级完全是家常便饭，且政企在采集项目中对采集数据各个阶段的状况也有细致拘泥的要求。

政企如何正确采用适合项目进程的爬虫技术提供方？

对于这类政企，如何采用适合的数据采集解决方案实现项目数据需求，成为了更基本的问题。针对这类情况，采用乐思网络信息采集解决方案能够充分应对各类数据采集情景，解决数据采集难题。将采集项目整个外包给更加专业的数据采集机构，不仅能够节约技术成本，省去大量繁琐试错的时间，更重要的是采集到的数据具有专业流程的保障，能够最大限度避免垃圾数据对最终结果的扰乱。

乐思数据所提供的乐思网络信息采集系统有别于普通的爬虫软件服务模式，而是采用“一手包办”式的数据采集承包模式。采用乐思数据采集系统无需客户具有专业编程基础，只需要提供基本的数据需求。

乐思数据采集服务模式拥有数百台大规模设备和尖端技术人员支撑，一旦参与到采集项目中，便可全面包揽从数据获取到数据适配入库的所有流程，上述所有难题都能够交由专业技术人员全面解决，协助企业做好采集系统的全面技术适配。客户只需依照乐思数据最终提供的解决方案运行采集系统，便可实现全网络大规模的数据安全采集，相当于开箱即用。

作为凝聚了近二十年开发经验的乐思网络数据采集系统，其通用性经历过十余年海内外各类复杂数据采集情景的考验与优化，基本可以解决目前数据集成商遇到的各类问题，且无须数据采集方具有技术基础，从采集到入库全面兼备，在工业数据逐步迁移到公有云已经的大势下形成了一套完整的零基础大规模网络数据采集服务。乐思数据采集，为您一手包办政企大数据。

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