从 WebElements 抓取数据是否合法？

抓取用于学术研究或个人学习的公开科学数据通常是允许的。但是，用户应尊重大学的服务条款，并避免可能干扰服务器运行的激进抓取行为。

WebElements 提供官方 API 吗？

WebElements 没有官方的公开 REST API。必须使用抓取工具或 BeautifulSoup、Scrapy 或 Automatio 等框架直接从 HTML 页面提取数据。

抓取时如何避免被屏蔽？

为了避免被屏蔽，请按照其 robots.txt 的要求，在请求之间实现至少 1 秒的 Crawl-delay。学术机构通常会监控来自单个 IP 地址的突发流量激增。

保存元素数据的最佳格式是什么？

JSON 通常是最佳格式，因为元素属性通常结构化在嵌套表格中。对于涉及原子量等基础周期趋势的扁平数据集，CSV 也是极好的选择。

抓取 WebElements 需要使用无头浏览器吗？

不需要，WebElements 主要使用静态 HTML 渲染。使用 Python Requests 或 Node.js Axios 等简单库即可提取大部分数据，无需完整的浏览器。

WebElements 上的数据多久更新一次？

数据会随着新 IUPAC 标准的发布或新元素的发现而定期更新。对于大多数已确定的元素，每年进行一次完整抓取通常就足够了。

我可以从 WebElements 抓取元素化合物吗？

是的，每个元素页面都有指向包含常见化合物信息的子页面的链接，尽管不同元素之间的结构可能有所不同。

是否有特定的频率限制？

虽然没有明确规定数值限制，但建议遵守 robots.txt 中的 'Crawl-delay: 1'，以确保您的 IP 在大学主机上保持良好信誉。

如何抓取 WebElements：元素周期表数据指南

从 WebElements 提取精确的化学元素数据。抓取原子量、物理性质和发现历史，用于研究和 AI 应用。

免费开始抓取

webelements.com简单

覆盖率:Global

可用数据6 字段

标题描述图片卖家信息分类属性

所有可提取字段

原子序数元素符号元素名称原子量元素类别周期族编号区 (Block)电子排布熔点沸点密度发现日期发现者共价半径原子半径第一电离能热导率晶体结构丰度

技术要求

静态HTML

无需登录

无分页

无官方API

关于WebElements

了解WebElements提供什么以及可以提取哪些有价值的数据。

WebElements 是由谢菲尔德大学的 Mark Winter 维护的首屈一指的在线元素周期表。它于 1993 年推出，是万维网上第一个元素周期表，此后成为学生、学者和专业化学家的高权威资源。该网站提供关于每个已知化学元素的深度结构化数据，从标准原子量到复杂的电子构型。

抓取 WebElements 的价值在于其高质量、经过同行评审的科学数据。对于开发教育工具的开发者、进行周期表趋势分析的研究人员，或训练 machine learning model 的材料科学家来说，WebElements 提供了一个可靠且技术丰富的真实来源，这是很难通过手动汇总获得的。

为什么要抓取WebElements？

了解从WebElements提取数据的商业价值和用例。

为教育工具开发收集高质量的科学数据。

汇总元素属性，用于材料科学研究和 machine learning model。

使用化学规范自动填充实验室库存系统。

对元素发现和科学进步进行历史分析。

为学术出版物创建全面的化学性质数据集。

抓取挑战

抓取WebElements时可能遇到的技术挑战。

数据分布在每个元素的多个子页面（例如 /history, /compounds）。

较旧的基于表格的 HTML 布局需要精确的选择器逻辑。

在搜索支持时，域名容易与 Selenium 的 'WebElement' 类混淆。

使用AI抓取WebElements

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WebElements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WebElements，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

无代码导航分层元素结构。

自动处理复杂科学表格的提取。

云端执行允许在没有本地停机时间的情况下提取完整数据集。

轻松导出为 CSV/JSON，直接用于科学分析工具。

计划任务监控可以检测已确认元素数据的更新。

免费开始抓取

无需信用卡提供免费套餐无需设置

WebElements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WebElements。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
import time

# 目标 URL（例如：金 Gold）
url = 'https://www.webelements.com/gold/'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'}

def scrape_element(element_url):
    try:
        response = requests.get(element_url, headers=headers)
        response.raise_for_status()
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        
        # 从 H1 标签提取元素名称
        name = soup.find('h1').get_text().strip()
        
        # 使用表格标签逻辑提取原子序数
        atomic_number = soup.find('th', string=lambda s: s and 'Atomic number' in s).find_next('td').text.strip()
        
        print(f'元素: {name}, 原子序数: {atomic_number}')
    except Exception as e:
        print(f'发生错误: {e}')

# 遵循 robots.txt 建议
time.sleep(1)
scrape_element(url)

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

from playwright.sync_api import sync_playwright

def run():
    with sync_playwright() as p:
        browser = p.chromium.launch(headless=True)
        page = browser.new_page()
        # 元素链接自周期表主页
        page.goto('https://www.webelements.com/iron/')
        
        # 等待属性表格出现
        page.wait_for_selector('table')
        
        element_data = {
            'name': page.inner_text('h1'),
            'density': page.locator('th:has-text("Density") + td').inner_text().strip()
        }
        
        print(element_data)
        browser.close()

run()

使用场景

非常适合JavaScript密集的网站、SPA以及需要用户交互（如无限滚动或按钮点击）的页面。

优势

●完整的JavaScript执行
●处理动态内容和SPA
●内置等待机制
●跨浏览器支持

局限性

●比HTTP请求慢
●内存使用更高
●设置更复杂
●可能被反爬虫系统检测

import scrapy

class ElementsSpider(scrapy.Spider):
    name = 'elements'
    start_urls = ['https://www.webelements.com/']

    def parse(self, response):
        # 跟踪元素周期表中的每个元素链接
        for link in response.css('table a[title]::attr(href)'):
            yield response.follow(link, self.parse_element)

    def parse_element(self, response):
        yield {
            'name': response.css('h1::text').get().strip(),
            'symbol': response.xpath('//th[contains(text(), "Symbol")]/following-sibling::td/text()').get().strip(),
            'atomic_number': response.xpath('//th[contains(text(), "Atomic number")]/following-sibling::td/text()').get().strip(),
        }

使用场景

适合需要结构化数据管道、中间件和分布式爬取的大规模抓取项目。

优势

●内置请求调度和限流
●强大的中间件系统
●支持多种格式导出
●非常适合大规模项目

局限性

●学习曲线较陡
●不支持JavaScript（除非使用插件）
●对简单抓取任务来说过于复杂

const puppeteer = require('puppeteer');

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch();
  const page = await browser.newPage();
  await page.goto('https://www.webelements.com/silver/');

  const data = await page.evaluate(() => {
    const name = document.querySelector('h1').innerText;
    const meltingPoint = Array.from(document.querySelectorAll('th'))
      .find(el => el.textContent.includes('Melting point'))
      ?.nextElementSibling.innerText;
    return { name, meltingPoint };
  });

  console.log('Extracted Data:', data);
  await browser.close();
})();

使用场景

最适合Chrome专属自动化、生成PDF或截图。非常适合针对Chrome优化的网站。

优势

●出色的Chrome DevTools集成
●PDF生成和截图功能强大
●社区支持强大
●适合Chrome专属功能

局限性

●仅支持Chrome/Chromium
●资源消耗较高
●可能被反爬虫系统检测
●比基于HTTP的方法慢

如何用代码抓取WebElements

Python + Requests

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time

# 目标 URL（例如：金 Gold）
url = 'https://www.webelements.com/gold/'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'}

def scrape_element(element_url):
    try:
        response = requests.get(element_url, headers=headers)
        response.raise_for_status()
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        
        # 从 H1 标签提取元素名称
        name = soup.find('h1').get_text().strip()
        
        # 使用表格标签逻辑提取原子序数
        atomic_number = soup.find('th', string=lambda s: s and 'Atomic number' in s).find_next('td').text.strip()
        
        print(f'元素: {name}, 原子序数: {atomic_number}')
    except Exception as e:
        print(f'发生错误: {e}')

# 遵循 robots.txt 建议
time.sleep(1)
scrape_element(url)

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()
        # 元素链接自周期表主页
        page.goto('https://www.webelements.com/iron/')
        
        # 等待属性表格出现
        page.wait_for_selector('table')
        
        element_data = {
            'name': page.inner_text('h1'),
            'density': page.locator('th:has-text("Density") + td').inner_text().strip()
        }
        
        print(element_data)
        browser.close()

run()

Python + Scrapy

import scrapy

class ElementsSpider(scrapy.Spider):
    name = 'elements'
    start_urls = ['https://www.webelements.com/']

    def parse(self, response):
        # 跟踪元素周期表中的每个元素链接
        for link in response.css('table a[title]::attr(href)'):
            yield response.follow(link, self.parse_element)

    def parse_element(self, response):
        yield {
            'name': response.css('h1::text').get().strip(),
            'symbol': response.xpath('//th[contains(text(), "Symbol")]/following-sibling::td/text()').get().strip(),
            'atomic_number': response.xpath('//th[contains(text(), "Atomic number")]/following-sibling::td/text()').get().strip(),
        }

Node.js + Puppeteer

const puppeteer = require('puppeteer');

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch();
  const page = await browser.newPage();
  await page.goto('https://www.webelements.com/silver/');

  const data = await page.evaluate(() => {
    const name = document.querySelector('h1').innerText;
    const meltingPoint = Array.from(document.querySelectorAll('th'))
      .find(el => el.textContent.includes('Melting point'))
      ?.nextElementSibling.innerText;
    return { name, meltingPoint };
  });

  console.log('Extracted Data:', data);
  await browser.close();
})();

您可以用WebElements数据做什么

探索WebElements数据的实际应用和洞察。

材料科学 AI 训练

训练 machine learning model，根据元素属性预测新合金的性质。

如何实现：

1提取所有金属元素的物理性质。
2清洗并归一化密度和熔点等数值。
3将数据输入回归或预测性材料 model。
4根据现有的实验合金数据验证预测。

使用Automatio从WebElements提取数据，无需编写代码即可构建这些应用。

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

免费开始

抓取WebElements的专业技巧

成功从WebElements提取数据的专家建议。

遵守网站 robots.txt 文件中指定的 Crawl-delay

1 规定。

使用原子序数（Atomic Number）作为主键，以确保数据库的一致性。

抓取“history”和“compounds”子页面，以获取每个元素的完整数据集。

由于网站结构非常传统且稳定，建议重点关注基于表格的选择器。

如果数据用于关键研究，请根据 IUPAC 标准验证数据。

将密度或熔点等数值存储为浮点数，以便于后续分析。

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

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

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.

关于WebElements的常见问题

查找关于WebElements的常见问题答案

如何抓取 WebElements：元素周期表数据指南

关于WebElements

为什么要抓取WebElements？

抓取挑战

使用AI抓取WebElements

工作原理

为什么使用AI进行抓取

WebElements的无代码网页抓取工具

无代码工具的典型工作流程

常见挑战

代码示例

您可以用WebElements数据做什么

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化学趋势分析

实验室库存管理

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为什么要抓取WebElements？

抓取挑战

使用AI抓取WebElements

工作原理

为什么使用AI进行抓取

How to scrape with AI:

Why use AI for scraping:

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无代码工具的典型工作流程

常见挑战

WebElements的无代码网页抓取工具

无代码工具的典型工作流程

常见挑战

代码示例

如何用代码抓取WebElements

Python + Requests

Python + Playwright

Python + Scrapy

Node.js + Puppeteer

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我可以从 WebElements 抓取元素化合物吗？

是否有特定的频率限制？