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“哪儿的话,我们这儿平时也有朋友、潜在客户过来聊,没那么封闭。怎么,李博士是对金融科技这块感兴趣了?”王铮语气半开玩笑。
“那倒不是,”李乐拧开瓶盖喝了一口,“是我自己研究上遇到点麻烦,想着你们是专业做这个的,或许能有思路。”
“思路,你的研究?”王铮一愣,随即想道,“哦,对,你是社会学,是不是数据统计?你们不是常用SPSS么?”
“是,”李乐点点头,又给解释着,“不过我的方向是网络社会学研究,经常需要从各大网站、论坛、新闻门户抓取大量文本数据,比如特定话题的讨论帖、新闻评论、博文什么的,用来做内容分析和趋势研究。”
“但现在常用的几个爬虫工具,要么功能太简单,只能抓取静态页面,遇到复杂点的JS渲染或者需要登录交互的就抓瞎。”
“要么配置起来极其复杂,得写一堆规则,维护起来特别麻烦,动不动就因为网站改版失效了,效率很低,而且很多深层数据、关联数据根本拿不到。”
王铮听得很认真,“嗯,通用爬虫确实有这些问题。它们追求的是广度,但对特定领域的深度挖掘和结构化处理,就很弱。”
“而,你的需求是需要那种.....能精准锁定目标,并且能理解页面内容结构的工具,对吧?”
“诶,对对对,就是这个意思,”李乐一拍手,把凳子往前拉了拉,比划道,“最好能智能识别出不同网站的文章主体、评论区块、作者、发布时间这些元数据,自动把它们结构化地提取出来,存成规范的格式,比如JSON或者直接入数据库。而不是一堆杂乱的HTML代码,还需要我后期花大量人力去清洗和标注。”
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听了李乐的意思,王铮沉吟片刻,眼神中流露出技术人遇到具体问题时的专注,“技术上完全可行。这属于聚焦爬虫或垂直领域爬虫的范畴,核心是定制化规则和智能解析。”
“那意思是,有门儿?”李乐脸上敲到好处的现出喜色。
“理论上是可以,”王铮肯定道,“我们可以基于一些开源框架,比如Python的Scrapy,进行深度定制。针对不同类型的网站,编写特定的解析器。”
“现在虽然还没法做到完全通用识别,但通过配置选择器、正则表达式,结合一些启发式规则,准确率可以做到很高。”
李乐又往前凑了凑,追问,“如果目标网站有反爬虫机制呢?比如IP限制、验证码、或者数据通过Ajax动态加载?”
“这都是标配要解决的。”王铮回答得很有底气,“IP池轮换、代理服务器网络这是基础。验证码可以接入打码平台,或者对简单图形验证码用OCR尝试识别。”
“至于动态加载的问题,现在越来越普遍,我们需要内置一个轻量级的浏览器内核,比如无头浏览器,像Puppeteer或Selenium,来模拟真实用户操作,执行JS,获取渲染后的完整DOM内容。”
“当然,这会牺牲一些速度,但为了数据完整性,是必要的代价,就看使用者能不能接受了。”
李乐笑了笑,“那总比自己一点点在线上抠呲,或者用哪些不靠谱的爬虫软件强多了吧,”
王铮点点头,“是不假,但更关键的是管理和调度。”
“你需要一个可视化的平台来管理你的爬虫任务,定义目标网站、设置抓取频率、配置提取字段、处理翻页、去重。任务监控、日志报警、数据导出功能等等选项也得跟上。这样你就不用每次都去敲命令行了。”
李乐琢磨琢磨,又问道,“这个,听起来功能很强,但开发这样一套定制化系统,成本和周期恐怕不短吧?”
王铮看了李乐一眼,“怎么,我听李博士这意思,是想给我们拉客户?”
“客户不好说,不过先问问成本呗?”
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