数据采集中的四大障碍和解决方法
这篇文章我们将会讨论各种数据抓取的优势和劣势，以及如何才能快捷大批量进行数据抓取。
网页数据抓取时所面临的四大挑战：
挑战一：软件
自建还是直接使用外包软件？
自建
要创建数据抓取工具，您可以聘请软件开发人员编写专有代码，以下开源Python 包都可以使用：
BeautifulSoup
Scrapy
Selenium
自建的优点是该软件完全根据你的需求量身定制，缺点是成本很高，你需要
数百或数千个小时的编码；
软件和硬件购买许可；
代理的基础设施以及宽带费用,即使采集失败,你也需要支付；
软件维护极具挑战：目标网站经常更改页面结构,导致爬虫崩溃,工程师需要修复代码。
除了这些烦恼，你还需要面对以下挑战。
数据抓取工具
你可以使用专门从事该领域的第三方供应商，比如亮数据Bright Data。
市面上有很多数据采集器没有及时更新，－甚至从其网页都能看得出来。
亮数据有一个名为 数据采集器的平台，实现零代码数据自由提取，且只需要为成功的采集任务付费。
挑战二：反爬取技术
试图访问网站时却被频繁要求输入验证码来证明我们不是机器上是不是很气馁？好笑的是，这种验证码本身就是机器人！
在爬取网站数据时，绕过机器人并不是唯一的难题，要提取网站数据信息你还需要绕过很多机器人，验证码和“站点哨兵”总是试图阻止批量数据收集。这是一场猫捉老鼠的游戏，时间越长，技术难度越高。谨慎而成功地通过雷区是亮数据的专长。
挑战三：速度和规模
不管是代理网络的速度还是规模都和代理基础设施是否强大有十分密切的关系。
很多数据抓取项目从数万页开始，然后很快扩展到数百万页。
市面上绝大部分数据抓取工具的速度较慢，每秒发送请求有限。如果只是需要抓取少量页面数据，并可以在网速相对会比较快的时段（比如深夜）进行，那应该问题不大。但是，如果是企业的大规模抓取，考虑到采集频率等因素，考察供应商的基建设施是否够强大就十分必要。
挑战四：数据的准确性
如前所述，有些软件的解决方案可能无法顺利抓取数据，或只能部分成功，因为网站的页面结构更改会破坏爬虫工具或数据采集工具，导致数据的不完整或者不正确。
除了完整性和正确性，还需要看数据存储格式和交付方式是否能满足需求，数据能否无缝集成到你的现有系统，通过定制您的数据库模式，您可以加快数据 ETL 过程。
