如何抓取 Archive.org | Internet Archive 网页抓取工具
了解如何抓取 Archive.org 以获取历史快照和媒体 metadata。核心数据：提取书籍、视频和网页存档。工具：使用 API 和 Python 等。
检测到反机器人保护
- 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。
- Account Restrictions
- WAF Protections
关于Archive.org
了解Archive.org提供什么以及可以提取哪些有价值的数据。
Archive.org 概览
Archive.org，即 Internet Archive，是一家总部位于旧金山的非营利数字图书馆。其使命是通过存档数字伪影（包括已保存超过 8000 亿个网页的著名 Wayback Machine），为全人类提供访问所有知识的途径。
数字馆藏
该网站托管了海量的资源：超过 3800 万本书籍和文本、1400 万份音频录音以及数百万个视频和软件程序。这些资源被组织成不同的馆藏，并拥有丰富的 metadata 字段，如项目标题、创建者和使用权限。
为什么抓取 Archive.org
这些数据对研究人员、记者和开发者来说具有极高的价值。它能够实现对万维网的纵向研究、恢复丢失的内容，并为 NLP 和 machine learning model 构建大规模数据集。
为什么要抓取Archive.org？
了解从Archive.org提取数据的商业价值和用例。
分析历史网站变化和市场演变
为学术研究收集大规模数据集
从已停产或已删除的网站中恢复数字资产
监控公共领域媒体以进行内容聚合
为 AI 和 machine learning model 构建训练集
追踪数十年来社会和语言趋势的变化
抓取挑战
抓取Archive.org时可能遇到的技术挑战。
搜索和 Metadata API 存在严格的频率限制
海量数据需要极高效率的爬虫
不同媒体类型之间的 metadata 结构不一致
特定项目详情的 JSON 响应结构复杂且嵌套深
使用AI抓取Archive.org
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
描述您的需求
告诉AI您想从Archive.org提取什么数据。只需用自然语言输入 — 无需编码或选择器。
AI提取数据
我们的人工智能浏览Archive.org，处理动态内容，精确提取您要求的数据。
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
AI让您无需编写代码即可轻松抓取Archive.org。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:
- 描述您的需求: 告诉AI您想从Archive.org提取什么数据。只需用自然语言输入 — 无需编码或选择器。
- AI提取数据: 我们的人工智能浏览Archive.org，处理动态内容，精确提取您要求的数据。
- 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:
- 用于复杂媒体提取任务的无代码界面
- 自动处理基于云的 IP 轮换和重试
- 计划工作流以监控特定馆藏的更新
- 将历史数据无缝导出为 CSV 或 JSON 格式
Archive.org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Archive.org。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
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
Archive.org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Archive.org。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
- 安装浏览器扩展或在平台注册
- 导航到目标网站并打开工具
- 通过点击选择要提取的数据元素
- 为每个数据字段配置CSS选择器
- 设置分页规则以抓取多个页面
- 处理验证码（通常需要手动解决）
- 配置自动运行的计划
- 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
# 定义馆藏的目标 URL
url = 'https://archive.org/details/texts'
headers = {'User-Agent': 'ArchiveScraper/1.0 (contact: email@example.com)'}
try:
# 发送带有 header 的请求
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status()
# 解析 HTML 内容
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
items = soup.select('.item-ia')
for item in items:
title = item.select_one('.ttl').get_text(strip=True) if item.select_one('.ttl') else '无标题'
link = 'https://archive.org' + item.select_one('a')['href']
print(f'找到项目: {title} | 链接: {link}')
except Exception as e:
print(f'发生错误: {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Archive.org
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 定义馆藏的目标 URL
url = 'https://archive.org/details/texts'
headers = {'User-Agent': 'ArchiveScraper/1.0 (contact: email@example.com)'}
try:
# 发送带有 header 的请求
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status()
# 解析 HTML 内容
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
items = soup.select('.item-ia')
for item in items:
title = item.select_one('.ttl').get_text(strip=True) if item.select_one('.ttl') else '无标题'
link = 'https://archive.org' + item.select_one('a')['href']
print(f'找到项目: {title} | 链接: {link}')
except Exception as e:
print(f'发生错误: {e}')Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def scrape_archive():
with sync_playwright() as p:
# 启动 headless 浏览器
browser = p.chromium.launch(headless=True)
page = browser.new_page()
# 导航到搜索结果
page.goto('https://archive.org/search.php?query=web+scraping')
# 等待动态结果加载
page.wait_for_selector('.item-ia')
# 从列表中提取标题
items = page.query_selector_all('.item-ia')
for item in items:
title = item.query_selector('.ttl').inner_text()
print(f'提取的标题: {title}')
browser.close()
if __name__ == '__main__':
scrape_archive()Python + Scrapy
import scrapy
class ArchiveSpider(scrapy.Spider):
name = 'archive_spider'
start_urls = ['https://archive.org/details/movies']
def parse(self, response):
# 遍历项目容器
for item in response.css('.item-ia'):
yield {
'title': item.css('.ttl::text').get().strip(),
'url': response.urljoin(item.css('a::attr(href)').get()),
'views': item.css('.views::text').get()
}
# 使用“下一页”链接处理分页
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();
// 访问特定媒体板块
await page.goto('https://archive.org/details/audio');
// 确保元素已渲染
await page.waitForSelector('.item-ia');
// 从页面上下文中提取数据
const data = await page.evaluate(() => {
const cards = Array.from(document.querySelectorAll('.item-ia'));
return cards.map(card => ({
title: card.querySelector('.ttl')?.innerText.trim(),
id: card.getAttribute('data-id')
}));
});
console.log(data);
await browser.close();
})();您可以用Archive.org数据做什么
探索Archive.org数据的实际应用和洞察。
历史竞品定价分析
零售商通过分析旧版网站，了解竞品多年来如何调整价格。
如何实现：
- 1从 Wayback Machine API 获取竞品域名的快照。
- 2识别季度或年度回顾的相关时间戳。
- 3从存档的 HTML 中抓取价格和产品目录数据。
- 4分析随时间变化的价格差异，以制定当前的策略。
使用Automatio从Archive.org提取数据，无需编写代码即可构建这些应用。
您可以用Archive.org数据做什么
- 历史竞品定价分析
零售商通过分析旧版网站，了解竞品多年来如何调整价格。
- 从 Wayback Machine API 获取竞品域名的快照。
- 识别季度或年度回顾的相关时间戳。
- 从存档的 HTML 中抓取价格和产品目录数据。
- 分析随时间变化的价格差异，以制定当前的策略。
- 内容权威度恢复
SEO 机构从过期域名中恢复高权威内容，以重建网站流量和价值。
- 在你的细分领域中搜索过期的、具有高 DA（域名权威度）的域名。
- 在 Archive.org 上找到最近的健康快照。
- 批量抓取原创文章和媒体资产。
- 在网站上重新发布内容，以恢复历史搜索排名。
- 数字诉讼证据
法律团队使用经过验证的存档时间戳，在法庭上证明特定网页内容的存在。
- 查询特定 URL 和日期范围内的 Wayback Machine 快照。
- 捕获全页截图和原始 HTML 日志。
- 通过 API 验证存档的加密时间戳。
- 生成法律证据，展示该网站在历史上的状态。
- LLM 训练
AI 研究人员抓取公共领域的书籍和报纸，以构建大规模、版权安全的训练语料库。
- 按 'publicdomain'（公共领域）使用权限筛选 Archive.org 馆藏。
- 使用 Metadata API 查找具有 'plaintext' 格式的项目。
- 使用 S3 兼容接口批量下载 .txt 文件。
- 清洗数据并进行 token 化，以供 LLM 训练流水线使用。
- 语言演变分析
学者通过抓取几十年的网页文本，研究语言用法和俚语的变化。
- 定义一组目标关键词或语言标记。
- 从不同年代的网页存档中提取文本。
- 对提取的语料库进行情感和频率分析。
- 可视化语言模式随时间轴的变化趋势。
抓取Archive.org的专业技巧
成功从Archive.org提取数据的专家建议。
在搜索结果 URL 后添加 '&output=json'，无需解析 HTML 即可获取纯净的 JSON 数据。
对于高频 URL 查询，请使用 Wayback Machine CDX Server API，而不是直接访问主站。
务必在 User-Agent header 中包含联系邮箱，以便管理员在封禁前能与你取得联系。
将抓取频率限制在每秒 1 次请求，以避免触发自动 IP 封禁。
利用 Metadata API (archive.org/metadata/IDENTIFIER) 获取特定项目的深度数据。
如果需要在多个账户之间进行高并发抓取，请使用住宅代理。
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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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