可以是任何东西 — 招聘网站上的职位、CRM 系统的联系人，任何东西都可以。抓取确实使很多工作自动化。 进入，获取所需内容，然后将其投入使用。 数据提取及其在现实中的工作方式 数据提取工具可以去除垃圾，让从任何地方抓取数据变得轻而易举，并将其转化为您真正可以使用的东西。选择您的毒药（来源和您想要的特定位）。 该工具开始工作，深入源头，提取数据，可能通过爬取网络或类似的东西来收集信息。一旦它得到货物，它就会将它们整理成一个整洁的结构化包。
其中一些工具会清理混乱，甚至让你设置一个时间表，。 以下是游戏计划： 在野外发现数据 标记宝藏——您要找的数据。这可能意味着挑选网页的片段或精确定位数据库或 API 中的精确位置。 抓取数据。数据以整洁的格式呈现，就像电子表 比利时电话号码几位数 格或数据库表一样。 整理好它。可能需要掸去灰尘、删除重复项、理顺格式或删除错误 — 这是流程的一部分。 发货。将其打包成适合您下一步行动的任何格式 — CSV、Excel、JSON，随便什么都可以，用于分析或机器学习乐趣。
无代码数据提取工具可以用于数据提取吗？ 您有两种数据提取工具：一种需要您编码，另一种不需要。 基于代码的工具 卷起袖子，因为您需要编写一些代码来获取数据。您最好也知道自己在做什么，因为这些工具不适合初学者。以下是您的工具箱中的内容： R 软件包。对于统计和数据可视化专家来说，R 是您的首选，它拥有大量可供抓取数据的软件包。 Python 库。对于那些准备深入研究数据提取的人来说，Python 提供了 Beautiful Soup 等工具 Java 库。