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。
- User-Agent Filtering
- 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。
关于Wikipedia
了解Wikipedia提供什么以及可以提取哪些有价值的数据。
世界知识库
Wikipedia 是一个免费、多语种的在线百科全书，由志愿者社区通过开放协作模式并使用基于维基的编辑系统撰写和维护。它是历史上规模最大、阅读量最大的参考作品，也是全球公众的基础信息来源。它由 Wikimedia 基金会所有，包含数以千万计、涵盖数百种语言的文章。
丰富的结构化数据
该网站托管了海量的结构化和半结构化数据，包括文章标题、全文描述、层次分类、包含特定属性的信息框（infoboxes）以及地理坐标。每篇文章都经过广泛的交叉链接并附有参考文献，使其成为网络上互联性最强的数据集之一。
商业与研究价值
抓取 Wikipedia 对广泛的应用场景都具有极高价值，包括训练 Large Language Models (LLM)、构建知识图谱、进行学术研究以及执行实体链接。其开放许可性质 (Creative Commons) 使其成为开发者和研究人员寻求高质量、经验证数据进行数据增强和竞争情报的首选。
为什么要抓取Wikipedia？
了解从Wikipedia提取数据的商业价值和用例。
训练自然语言处理 (NLP) 模型
构建和扩展知识图谱
进行历史和学术研究
为商业智能数据集进行数据增强
情感分析和实体识别研究
追踪特定主题随时间的演变
抓取挑战
抓取Wikipedia时可能遇到的技术挑战。
复杂的 Wikitext 和 HTML 嵌套
不同类别的信息框结构各异
MediaWiki API 的严格速率限制
大规模数据量管理
使用AI抓取Wikipedia
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Wikipedia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Wikipedia，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Wikipedia。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Wikipedia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Wikipedia，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:
- 用于复杂元素选择的无代码界面
- 自动处理分类列表的分页
- 云端执行消除本地硬件依赖
- 定时运行以追踪文章更新和历史
- 无缝导出数据至 Google Sheets 和 JSON
Wikipedia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Wikipedia。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
Wikipedia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Wikipedia。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
# 要抓取的 Wikipedia URL
url = 'https://en.wikipedia.org/wiki/Web_scraping'
# Wikimedia 建议在 User-Agent 中标识你的机器人
headers = {'User-Agent': 'DataScraperBot/1.0 (contact@example.com)'}
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status() # 对错误的响应代码抛出异常
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 提取主标题
title = soup.find('h1', id='firstHeading').text
print(f'文章标题: {title}')
# 提取导语部分的第一段
first_para = soup.find('div', class_='mw-parser-output').p.text
print(f'摘要片段: {first_para}')
except requests.exceptions.RequestException 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Wikipedia
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 要抓取的 Wikipedia URL
url = 'https://en.wikipedia.org/wiki/Web_scraping'
# Wikimedia 建议在 User-Agent 中标识你的机器人
headers = {'User-Agent': 'DataScraperBot/1.0 (contact@example.com)'}
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status() # 对错误的响应代码抛出异常
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 提取主标题
title = soup.find('h1', id='firstHeading').text
print(f'文章标题: {title}')
# 提取导语部分的第一段
first_para = soup.find('div', class_='mw-parser-output').p.text
print(f'摘要片段: {first_para}')
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f'发生错误: {e}')Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def scrape_wikipedia():
with sync_playwright() as p:
# 启动 headless browser
browser = p.chromium.launch(headless=True)
page = browser.new_page()
# 导航到随机 Wikipedia 文章
page.goto('https://en.wikipedia.org/wiki/Special:Random')
# 等待标题元素加载
page.wait_for_selector('#firstHeading')
# 提取标题
title = page.inner_text('#firstHeading')
print(f'随机文章标题: {title}')
# 关闭浏览器会话
browser.close()
if __name__ == '__main__':
scrape_wikipedia()Python + Scrapy
import scrapy
class WikiSpider(scrapy.Spider):
name = 'wiki_spider'
allowed_domains = ['en.wikipedia.org']
# 从分类页面开始，以抓取多篇文章
start_urls = ['https://en.wikipedia.org/wiki/Category:Web_scraping']
def parse(self, response):
# 从分类页面提取所有文章链接
links = response.css('.mw-category-group a::attr(href)').getall()
for link in links:
yield response.follow(link, self.parse_article)
def parse_article(self, response):
# 为每个文章页面输出结构化数据
yield {
'title': response.css('#firstHeading::text').get(),
'url': response.url,
'categories': response.css('#mw-normal-catlinks ul li a::text').getall()
}Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer');
(async () => {
// 启动浏览器
const browser = await puppeteer.launch();
const page = await browser.newPage();
// 设置自定义 User-Agent 以避免通用的机器人封禁
await page.setUserAgent('MyResearchScraper/1.0');
// 导航到目标文章
await page.goto('https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence');
// 在页面上下文中执行脚本以提取数据
const pageData = await page.evaluate(() => {
const title = document.querySelector('#firstHeading').innerText;
const firstSection = document.querySelector('.mw-parser-output > p:not(.mw-empty-elt)').innerText;
return { title, firstSection };
});
console.log('标题:', pageData.title);
await browser.close();
})();您可以用Wikipedia数据做什么
探索Wikipedia数据的实际应用和洞察。
Machine Learning 训练数据集
研究人员可以通过使用海量的多语言文本来训练和 fine-tuning 语言模型。
如何实现：
- 1通过 Wikimedia 公共转储下载文章数据。
- 2使用 mwparserfromhell 等解析器清理 Wikitext。
- 3为 model 摄取进行文本 token 化和结构化处理。
使用Automatio从Wikipedia提取数据，无需编写代码即可构建这些应用。
您可以用Wikipedia数据做什么
- Machine Learning 训练数据集
研究人员可以通过使用海量的多语言文本来训练和 fine-tuning 语言模型。
- 通过 Wikimedia 公共转储下载文章数据。
- 使用 mwparserfromhell 等解析器清理 Wikitext。
- 为 model 摄取进行文本 token 化和结构化处理。
- 自动化知识图谱构建
科技公司可以构建实体之间的结构化关系图，用于搜索引擎优化。
- 抓取信息框以识别实体属性。
- 提取内部链接以定义文章之间的关系。
- 将提取的数据映射到 DBpedia 或 Wikidata 等本体中。
- 历史修订追踪
记者和历史学家可以受益于监控争议话题的事实如何随时间演变。
- 抓取特定文章的“历史”选项卡。
- 提取特定修订 ID 之间的差异 (diffs)。
- 分析编辑模式和用户贡献频率。
- 地理数据映射
旅游和物流应用可以提取地标坐标，以构建自定义地图层。
- 过滤“分类:坐标”中的文章。
- 从 HTML 中提取纬度和经度属性。
- 为 GIS 软件或 Google Maps API 格式化数据。
- 情感与偏见分析
社会科学家使用这些数据来研究同一文章不同语言版本之间的文化偏见。
- 在多个语言子域名中抓取同一篇文章。
- 进行翻译或跨语言情感分析。
- 识别历史事件在报道或框架上的差异。
抓取Wikipedia的专业技巧
成功从Wikipedia提取数据的专家建议。
首先检查 Wikimedia API，因为这是获取数据最稳健的方式。
在 headers 中包含描述性的 User-Agent 字符串以及联系信息。
遵守 robots.txt 文件，并设置至少 1 秒的合理抓取延迟。
使用 Kiwix 等工具下载 ZIM 文件，以便离线抓取整个数据库。
针对特定的语言子域名（如 es.wikipedia.org）来收集本地化信息。
为信息框（infoboxes）使用特定的 CSS 选择器（如 '.infobox'），以避免捕获无关的侧边栏数据。
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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