让我们一起来探索网页抓取的世界吧！这个词听起来可能有点技术性，但其实非常实用。简单来说，网页抓取就是从网站上提取你需要的信息，比如房地产列表、产品价格，甚至是社交媒体评论，并将其整理到Excel中，方便查看和分析。
当然，你可以手动复制和粘贴数据，但想象一下要处理成百上千条数据时的情景。效率会大打折扣。这时，为什么不让AI工具来帮你完成繁重的工作呢？今天，我们将向你介绍，一个让这项任务变得轻而易举的AI工具。
什么是网页抓取？
网页抓取是一种从网站提取数据的技术。无论你是想从电商网站收集产品详情，还是从房地产平台获取租赁数据，网页抓取都可以自动化这些任务，将数据整理成电子表格，方便导入Excel。
传统上，网页抓取有两种主要方法。第一种是基于编码的方式，如果你不是程序员，这可能会很困难。第二种是使用无代码网页爬虫，如，但设置起来可能有些棘手。这些工具通常有针对热门网站的模板，如，但在实际场景中，你可能需要从各种独特的网站抓取数据，比如目录或Shopify商店。对于这些复杂多样的网站，使用AI进行网页抓取是更明智的选择。
为什么使用AI抓取网站数据？
使用AI抓取网站数据是一种更智能、更高效的方法。AI工具可以自动识别网页上的数据结构和模式。它们通过读取网站并直接输出结构化数据，能够处理动态内容并适应网页布局的变化，快速提供准确的结果。此外，这些工具不需要技术背景——只需点击几下，你就可以将抓取的数据直接导入Excel、Notion或Airtable进行进一步分析和使用。就是这样一个AI网页爬虫，我们将探索它的功能以及如何使用它。
介绍Thunderbit - AI网页爬虫
认识一下我们今天的主角：。它是一个智能的AI网页爬虫，可以处理热门网站的预构建爬虫和更复杂网站的自定义指令，满足各种需求。
- 预构建网页爬虫 提供专门设计的预构建网页爬虫，用于从热门网站如、和提取数据。只需选择一个模板，点击几下，就可以将网站数据抓取到Excel中。
- 自定义指令
对于更复杂的网站，你可以使用Thunderbit的列详细指令功能来指定你想抓取的内容。例如，如果你只需要地址中的城市和州，你可以添加详细指令，如“我只需要城市和州。例如，San Francisco, CA”，导出的数据将符合你的要求。
将网站数据抓取到Excel的分步指南
抓取热门网站（Amazon、Zillow、Twitter、Instagram等）
以下是如何使用从网站抓取数据并导出到Excel。
- 如何设置Thunderbit
访问网站，并将其添加为Chrome扩展程序。
- 抓取
打开你想抓取的网站，如或。预构建模板会自动弹出，你只需点击“抓取”。AI会识别页面上的有用信息，如产品价格和名称。
- 选择输出格式
抓取后，选择你的导出格式，如Excel，以便轻松组织数据。你也可以将其复制并粘贴到Google Sheets中。
抓取任何网站
如果你想抓取的网站不在模板列表中，不用担心，使用的自定义指令功能进行灵活调整：
- 设置AI爬虫模板
点击“AI建议列”，AI会读取整个网站并自动提取列，如产品价格、描述和评论。
如果你对AI生成的列名不满意，可以自定义每列的数据格式，如数字、日期、文本、单选或多选。
此外，点击“添加列详细指令”以提供更多描述，确保AI准确捕捉你的需求。例如，输入“我只需要城市和州。例如，San Francisco, CA”，导出的数据将符合所需格式。
- 连接到你的表格
数据抓取完成后，点击“下载CSV”直接导入Excel。或者，选择“保存到…”将结果同步到Notion、Airtable、Google Sheets等工具中，方便访问。
Thunderbit的使用案例
潜在客户生成
假设你在一家教育软件公司工作，需要找到大学教授的联系信息以推广你的产品。教师网站通常没有模板，这使得Thunderbit的自动抓取功能非常理想。只需两步，你就可以将网站数据抓取到Excel中，帮助生成潜在客户。以下是提取教授信息的示例：
- 使用Thunderbit抓取UC Berkeley教师名单： 打开你想抓取的页面并启动Thunderbit。当你点击“AI建议列”时，AI会读取网页并自动识别你需要的列，如教授姓名、电子邮件和研究领域。
- 导出数据： 点击“抓取”，Thunderbit将根据设置的列名提取数据。点击“下载CSV”直接导入Excel，或将其复制并粘贴到你的Google Sheet中。
电子商务
电子商务卖家需要实时监控竞争对手的价格和产品详情。从或商店抓取产品信息，包括价格、库存和评分，以快速分析市场趋势。在电子商务中，有两种使用场景：大型购物平台如Amazon，你可以使用预构建模板进行一键提取，以及多样化的Shopify商店，你可以使用自定义指令。
- Amazon
打开网站，点击你想抓取的产品页面，预构建模板图标会自动弹出，包括Amazon SKU详情爬虫和Amazon SKU评论爬虫。选择你想抓取的类型并点击“抓取”。
- Shopify商店
对于界面多样的Shopify商店，使用AI驱动的自定义指令功能。打开你感兴趣的Shopify商店页面，点击右上角的Thunderbit插件图标，启动Thunderbit，然后点击“AI建议列”。AI会自动识别你需要的数据：产品名称、价格、评论等。
然后点击“抓取”将数据导入Excel。你也可以选择“带标题复制”或“无标题复制”将数据直接粘贴到你的Excel中。
房地产
如果你是房地产经纪人或投资者，你需要整理来自不同地区的房产列表。对于像Zillow这样的热门房地产网站，你可以使用预构建模板进行一键数据提取。对于像这样的房地产公司网站，你可以选择自定义指令功能。
- Zillow
Thunderbit为主要热门网站创建了预构建模板，具有丰富的列名，如城市、州、价格、地址等。数据表格详细。使用Thunderbit的预构建模板抓取Zillow的房产数据，并将其整理到Excel电子表格中，清晰高效。如图所示，你只需打开，搜索你想抓取的信息，Thunderbit会自动弹出“使用预构建模板”知识框。点击确认，你将生成丰富的数据。
- Equity Apartments
房地产公司网站通常会更新最新的房源，但每个公司的网站都不同，可能只有几十个房源。在这种情况下，你不能使用传统的网页爬虫来抓取这些数据，因为设置网页爬虫所需的时间比直接复制粘贴到Excel中更长。因此，AI网页爬虫是最佳工具，只需两次点击即可从网站抓取房源。
-
AI选择数据名称进行抓取： 打开你需要抓取的网站，点击AI网页爬虫，然后点击AI建议列。AI会读取整个页面并生成建议的列名，如公寓名称、地址、电话号码等。
-
点击抓取： 一旦列设置好，点击“抓取”。数据生成后，点击“下载CSV”在Excel中打开数据。你也可以选择“带标题复制”或“无标题复制”将数据直接粘贴到你的Excel中。
使用Thunderbit的技巧
以下是一些帮助你更高效使用的技巧：
- AI建议列
想要抓取没有模板的网页但不知道如何分类数据？没问题，交给AI建议列。打开你想抓取的网页，点击AI网页爬虫，然后点击AI建议列。Thunderbit会读取整个页面并自动推荐可能的数据列，如价格、日期和地址，减少手动设置的麻烦。
如果你对AI建议列的输出不满意，可以手动修改数据列，如更改列名和调整读取格式。数据格式可以是数字、文本、单选或多选，或图像。你还可以添加列详细指令，输入命令，告诉AI你的具体需求。它会根据你的要求提取你想要的数据。
- 与Notion、Airtable、Google Sheet集成
导出的数据可以带标题或不带标题复制，允许你将数据粘贴到Excel中。此外，Thunderbit可以与其他工具协作，无缝同步抓取的数据与生产力工具如Notion和Airtable，非常适合长期项目或团队协作。
导出的数据也可以直接在Google Sheets中打开供你个人使用。
- 抓取PDF
除了常规的网页数据，还可以识别网页上的PDF文件。PDF文件看起来整齐，但实际上包含各种形式的数据，如文本、表格和图像。使用传统的PDF爬虫可能很复杂。但使用Thunderbit，从PDF中提取数据变得简单。正如我在文章中提到的，你也可以使用Thunderbit将网页上的PDF数据抓取到Excel中。
不要再为繁琐的手动数据整理而烦恼了。无论是像Amazon和Zillow这样的热门网站，还是你想抓取的任何小众网站，都交给。这个AI工具可以帮助你轻松完成所有“将网站数据抓取到Excel”的需求。试试看，你会发现数据抓取从未如此简单和高效。
常见问题
- 我可以使用Thunderbit从任何网站抓取数据吗？
是的，Thunderbit允许用户通过其自定义指令功能从任何网站抓取数据。用户可以准确指定他们想要提取的数据，AI将相应生成所需的输出。
- 我可以使用Thunderbit抓取哪些类型的数据？
你可以抓取各种类型的数据，包括产品名称、价格、描述、联系信息等。Thunderbit的AI可以根据被抓取网站的内容建议相关列。
- 我如何导出抓取的数据？
抓取后，你可以轻松地以CSV格式或直接导入Excel导出数据。Thunderbit还允许你将抓取的数据与Notion或Airtable等工具同步，以便进一步分析。
- 我需要编程技能才能使用网页抓取工具吗？
这里介绍的大多数工具不需要编程技能，但像Octoparse和网页爬虫这样的工具可能会从用户具备基本的网页结构知识和编程思维中受益，以便最佳使用。
- 使用Thunderbit进行网页抓取的用例有哪些？
常见的用例包括潜在客户生成（例如，从大学网站提取教师信息）、电子商务价格监控（例如，跟踪Amazon上的竞争对手）和房地产数据收集（例如，从Zillow收集房产列表）。
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