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如何抓取美国自然历史博物馆 (AMNH) 数据

抓取美国自然历史博物馆 (AMNH) 数据。提取标本、展览和档案，用于科学研究和教育用途。

免费开始抓取
数据抓取网络爬虫博物馆数据开放科学AMNHAPI
美国自然历史博物馆 favicon
amnh.org困难
覆盖率:GlobalUnited StatesNew YorkNorth America
可用数据10 字段
标题价格位置描述图片卖家信息联系信息发布日期分类属性
所有可提取字段
标本名称登记号编目号藏品类别地质时期发现地点文化/起源材料组成物品尺寸策展人姓名图片 URLs详细描述出版物参考活动日期门票价格展厅位置
技术要求
需要JavaScript
无需登录
有分页
有官方API
检测到反机器人保护
CloudflareRate LimitingIP BlockingBrowser Fingerprinting
查看API文档

检测到反机器人保护

Cloudflare
企业级WAF和机器人管理。使用JavaScript挑战、验证码和行为分析。需要带隐身设置的浏览器自动化。
速率限制
限制每个IP/会话在一段时间内的请求数。可通过轮换代理、请求延迟和分布式抓取绕过。
IP封锁
封锁已知的数据中心IP和标记地址。需要住宅或移动代理才能有效绕过。
浏览器指纹
通过浏览器特征识别机器人：canvas、WebGL、字体、插件。需要伪装或真实浏览器配置文件。

关于美国自然历史博物馆

了解美国自然历史博物馆提供什么以及可以提取哪些有价值的数据。

美国自然历史博物馆 (AMNH) 位于纽约市，是世界顶尖的科学和文化机构之一。该博物馆成立于 1869 年，开展广泛的科学研究和教育项目，拥有超过 3400 万件标本和文物的海量藏品。它以恐龙展厅、海洋生物展览以及罗斯地球与太空中心而闻名。

其官方网站包含涵盖考古学、民族志和生物学藏品的广泛数据库。这些数字档案包括高分辨率图像、详细的标本元数据、地理发现数据和历史记录。这些档案托管在包括 data.amnh.org 和 digitalcollections.amnh.org 在内的多个子域名中。

对于研究人员、学生和数据科学家来说，这个资源库提供了跨越地球数十亿年历史的丰富信息。抓取这些数据对于现代生物多样性研究、数字化保存和追踪历史科学考察至关重要。

关于美国自然历史博物馆

为什么要抓取美国自然历史博物馆？

了解从美国自然历史博物馆提取数据的商业价值和用例。

学术和科学研究

生物多样性和物种监测

教育内容聚合

历史和文化分析

档案保存和数字化编目

科学人员和出版物追踪

抓取挑战

抓取美国自然历史博物馆时可能遇到的技术挑战。

严格的 Cloudflare 反爬虫防护

搜索结果的动态内容加载

API 响应中复杂的嵌套 JSON 结构

研究子域名的严格频率限制

前端 CSS 选择器频繁变动

使用AI抓取美国自然历史博物馆

无需编码。通过AI驱动的自动化在几分钟内提取数据。

工作原理

1

描述您的需求

告诉AI您想从美国自然历史博物馆提取什么数据。只需用自然语言输入 — 无需编码或选择器。

2

AI提取数据

我们的人工智能浏览美国自然历史博物馆，处理动态内容，精确提取您要求的数据。

3

获取您的数据

接收干净、结构化的数据，可导出为CSV、JSON，或直接发送到您的应用和工作流程。

为什么使用AI进行抓取

无需编码即可处理复杂的导航
自动处理动态 JavaScript 渲染
定时运行以实现数据同步
云端执行以防止本地 IP 被封
直接导出到 Google Sheets 或 JSON API
免费开始抓取
无需信用卡提供免费套餐无需设置

AI让您无需编写代码即可轻松抓取美国自然历史博物馆。我们的AI驱动平台利用人工智能理解您想要什么数据 — 只需用自然语言描述，AI就会自动提取。

How to scrape with AI:
  1. 描述您的需求: 告诉AI您想从美国自然历史博物馆提取什么数据。只需用自然语言输入 — 无需编码或选择器。
  2. AI提取数据: 我们的人工智能浏览美国自然历史博物馆，处理动态内容，精确提取您要求的数据。
  3. 获取您的数据: 接收干净、结构化的数据，可导出为CSV、JSON，或直接发送到您的应用和工作流程。
Why use AI for scraping:
  • 无需编码即可处理复杂的导航
  • 自动处理动态 JavaScript 渲染
  • 定时运行以实现数据同步
  • 云端执行以防止本地 IP 被封
  • 直接导出到 Google Sheets 或 JSON API

美国自然历史博物馆的无代码网页抓取工具

AI驱动抓取的点击式替代方案

Browse.ai、Octoparse、Axiom和ParseHub等多种无代码工具可以帮助您在不编写代码的情况下抓取美国自然历史博物馆。这些工具通常使用可视化界面来选择数据，但可能在处理复杂的动态内容或反爬虫措施时遇到困难。

无代码工具的典型工作流程

1
安装浏览器扩展或在平台注册
2
导航到目标网站并打开工具
3
通过点击选择要提取的数据元素
4
为每个数据字段配置CSS选择器
5
设置分页规则以抓取多个页面
6
处理验证码（通常需要手动解决）
7
配置自动运行的计划
8
将数据导出为CSV、JSON或通过API连接

常见挑战

学习曲线

理解选择器和提取逻辑需要时间

选择器失效

网站更改可能会破坏整个工作流程

动态内容问题

JavaScript密集型网站需要复杂的解决方案

验证码限制

大多数工具需要手动处理验证码

IP封锁

过于频繁的抓取可能导致IP被封

美国自然历史博物馆的无代码网页抓取工具

Browse.ai、Octoparse、Axiom和ParseHub等多种无代码工具可以帮助您在不编写代码的情况下抓取美国自然历史博物馆。这些工具通常使用可视化界面来选择数据，但可能在处理复杂的动态内容或反爬虫措施时遇到困难。

无代码工具的典型工作流程
  1. 安装浏览器扩展或在平台注册
  2. 导航到目标网站并打开工具
  3. 通过点击选择要提取的数据元素
  4. 为每个数据字段配置CSS选择器
  5. 设置分页规则以抓取多个页面
  6. 处理验证码（通常需要手动解决）
  7. 配置自动运行的计划
  8. 将数据导出为CSV、JSON或通过API连接
常见挑战
  • 学习曲线: 理解选择器和提取逻辑需要时间
  • 选择器失效: 网站更改可能会破坏整个工作流程
  • 动态内容问题: JavaScript密集型网站需要复杂的解决方案
  • 验证码限制: 大多数工具需要手动处理验证码
  • IP封锁: 过于频繁的抓取可能导致IP被封

代码示例

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 目标 URL：博物馆职员目录
url = 'https://www.amnh.org/research/staff-directory'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36'}

try:
    response = requests.get(url, headers=headers)
    response.raise_for_status()
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 提取职员信息
    staff_list = soup.select('.staff-member-card')
    for staff in staff_list:
        name = staff.select_one('.name').text.strip()
        print(f'职员姓名: {name}')
except Exception as e:
    print(f'错误: {e}')

使用场景

最适合JavaScript较少的静态HTML页面。非常适合博客、新闻网站和简单的电商产品页面。

优势

  • ●执行速度最快（无浏览器开销）
  • ●资源消耗最低
  • ●易于使用asyncio并行化
  • ●非常适合API和静态页面

局限性

  • ●无法执行JavaScript
  • ●在SPA和动态内容上会失败
  • ●可能难以应对复杂的反爬虫系统

如何用代码抓取美国自然历史博物馆

Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 目标 URL：博物馆职员目录
url = 'https://www.amnh.org/research/staff-directory'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36'}

try:
    response = requests.get(url, headers=headers)
    response.raise_for_status()
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 提取职员信息
    staff_list = soup.select('.staff-member-card')
    for staff in staff_list:
        name = staff.select_one('.name').text.strip()
        print(f'职员姓名: {name}')
except Exception as e:
    print(f'错误: {e}')
Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright

def run():
    with sync_playwright() as p:
        browser = p.chromium.launch(headless=True)
        page = browser.new_page()
        page.goto('https://data.amnh.org/anthropology/collections')
        
        # 等待动态结果加载
        page.wait_for_selector('.specimen-result-item')
        
        # 提取数据
        items = page.eval_on_selector_all('.specimen-result-item', 'elements => elements.map(e => e.innerText)')
        for item in items:
            print(item)
        
        browser.close()
run()
Python + Scrapy
import scrapy

class AmnhSpider(scrapy.Spider):
    name = 'amnh'
    start_urls = ['https://www.amnh.org/exhibitions']

    def parse(self, response):
        # 抓取展览标题和链接
        for exhibit in response.css('.exhibit-card'):
            yield {
                'title': exhibit.css('.title::text').get(),
                'link': exhibit.css('a::attr(href)').get()
            }

        # 如果有分页，则跟随分页链接
        next_page = response.css('a.next::attr(href)').get()
        if next_page:
            yield response.follow(next_page, self.parse)
Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer');

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch();
  const page = await browser.newPage();
  await page.goto('https://www.amnh.org/calendar');

  // 等待日历活动加载
  await page.waitForSelector('.event-item');

  const events = await page.evaluate(() => {
    return Array.from(document.querySelectorAll('.event-item')).map(event => ({
      title: event.querySelector('.event-title').innerText,
      date: event.querySelector('.event-date').innerText
    }));
  });

  console.log(events);
  await browser.close();
})();

您可以用美国自然历史博物馆数据做什么

探索美国自然历史博物馆数据的实际应用和洞察。

生物多样性监测系统

汇总生物标本记录，创建历史物种分布图。

如何实现：

  1. 1抓取标本发现坐标和日期。
  2. 2将地理数据标准化以进行绘图。
  3. 3将数据集成到 GIS 软件中，分析种群随时间的变化。

使用Automatio从美国自然历史博物馆提取数据，无需编写代码即可构建这些应用。

您可以用美国自然历史博物馆数据做什么

  • 生物多样性监测系统

    汇总生物标本记录，创建历史物种分布图。

    1. 抓取标本发现坐标和日期。
    2. 将地理数据标准化以进行绘图。
    3. 将数据集成到 GIS 软件中，分析种群随时间的变化。
  • 教育内容中心

    为学生创建一个自动化门户，以便远程探索高质量的博物馆展览。

    1. 提取高分辨率图像和详细的展览文本。
    2. 按科学领域（如古生物学、动物学）对数据进行分类。
    3. 每周使用新的展览数据更新门户网站。
  • 研究人员职员目录

    建立专门科学家数据库，促进学术合作。

    1. 抓取研究人员名单，包括姓名、职责和电子邮件。
    2. 按专业领域为个人资料建立索引。
    3. 为新的研究出版物或博客文章设置警报。
  • 历史文物索引

    开发民族志物品的可搜索目录，用于文化研究。

    1. 从人类学数据库中抓取编目号和文化描述。
    2. 将材料类型与地理来源进行交叉引用。
    3. 分析不同文明的艺术趋势。
  • 博物馆活动追踪器

    监控展览时间表和门票价格，用于竞争分析或旅游应用。

    1. 抓取 AMNH 日历和售票展览页面。
    2. 提取活动日期和门票费用。
    3. 将数据导出为日历订阅源，供旅游平台使用。
不仅仅是提示词

用以下方式提升您的工作流程 AI自动化

Automatio结合AI代理、网页自动化和智能集成的力量，帮助您在更短的时间内完成更多工作。

AI代理
网页自动化
智能工作流

抓取美国自然历史博物馆的专业技巧

成功从美国自然历史博物馆提取数据的专家建议。

针对 data.amnh.org 等子域名获取结构化数据，而不是抓取主营销网站。

在网络面板中检查后台 XHR 请求，寻找搜索界面使用的隐藏 JSON API。

在请求之间设置至少 3 秒的延迟，以避免触发安全封锁。

如果正在抓取大型数据集，请使用住宅代理来绕过 Cloudflare 防护。

定期检查 CSS 选择器的变化，因为博物馆会定期更新其前端架构。

轮换 User-Agent 字符串以模拟不同的浏览器和设备。

用户评价

用户怎么说

加入数千名已改变工作流程的满意用户

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

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