什么是列表爬取？用 AI 实现高效批量采集

你是不是也遇到过这种情况：网站首页信息少得可怜，想拿到完整数据却得不停点开各种子页面？现在，越来越多的网站把重要内容藏在子页面里，批量采集数据变得特别麻烦。程序员得花大量时间写脚本去遍历子页面，不会写代码的小伙伴只能一个个手动点开。其实，这些问题完全可以靠列表爬取（也叫批量爬取）和子页面爬取来轻松搞定。

列表爬取和子页面爬取对比

工具	易用性	数据质量	最佳应用场景
列表爬取	★★	★★★	大型网站批量采集
子页面爬取	★★★★★	★★★★	轻量级采集、特定数据结构

列表爬取（批量爬取）就是通过一组 URL 列表，批量采集网页数据的方法。你得先准备好目标页面的 URL 列表，通常还得用别的爬虫工具先把这些链接抓出来。列表爬取的效果很大程度上取决于你手里这份 URL 列表的质量。如果这些链接指向的页面结构不统一，采集出来的数据就会很乱，整理起来也很费劲。列表爬取特别适合需要大规模、结构化数据的企业、研究员和数据分析师。不过，采集到的数据通常还得人工清洗和整理，才能真正用起来。

工作流程

列表爬取一般分为以下几个步骤：

准备 URL 列表：先把所有目标网页的链接收集好。
发送 HTTP 请求：系统会依次访问这些链接，获取网页的 HTML 内容。
数据提取：用 BeautifulSoup、XPath 或正则表达式等解析工具，把需要的文本、图片、链接等信息提取出来。
数据存储：把提取到的数据整理好，存进数据库或表格，方便后续分析。

数据采集完后，还可以用描述性统计、时间序列分析、相关性分析、聚类等方法进行清洗和分析。AI 技术能大大提升整个流程的自动化和数据质量。

想要更高效体验，不妨试试 Thunderbit AI 网页爬虫的批量爬取功能。

子页面爬取详解

什么是子页面爬取？

子页面爬取就是先从主页面提取列表数据，再自动抓取每个子页面的详细信息，并把这些内容合并到主表格里。Thunderbit 率先把 AI 能力引入网页爬虫，实现了这种创新流程。它特别适合处理有子页面的场景，比如商品详情页、博客文章、导航站点等。子页面爬取最大的优势，就是能智能采集和整合子页面信息，自动归入主表格。

比如你在看一篇“今日股市”新闻，想采集所有股票报价列表，可以用。只要定义好表格，系统会自动提取股票列表，再打开每个股票的实时页面，把详细数据合并到主表格。这样你一边看新闻，一边还能同步记录准确数据。Thunderbit 的 AI 网页爬虫能适应不同页面结构，这点是传统爬虫很难做到的。

为什么选择子页面爬取？

Thunderbit AI 网页爬虫有很多提升数据采集效率和准确率的功能。

智能数据提取

Thunderbit AI 网页爬虫用 AI 实现智能数据提取，能自动适应网页结构变化。你只需要用自然语言描述想要的数据，系统就能自动生成采集规则。这种智能方式不仅提升了数据准确率，还大大降低了技术门槛，让不会编程的小伙伴也能轻松采集数据。Thunderbit 支持文本、链接、图片等多种数据类型，满足不同需求。

智能子页面处理

Thunderbit 在子页面处理上表现非常出色。它能自动识别并访问子页面，用同一个模板适配不同页面结构。AI 会根据页面变化自动调整采集方式，你不用担心子页面结构不一致。Thunderbit 会自动把子页面内容合并到主表格，帮你更好地整理信息。同时，它还能像 AI 助手一样自动清洗、格式化数据，完成打标签等重复性工作，保证数据质量。

高效数据管理

Thunderbit 提供高效的数据管理功能，支持多种导出格式和平台对接（比如 Google Sheets、Airtable、Notion）。你可以把爬虫模板和 Google 表格关联，采集数据自动归档；也能同步到 Notion 数据库，方便团队协作。灵活的导出方式让你可以根据实际需求选择合适的数据存储方式。自定义数据标签和分类还能自动适配管理平台的数据格式，让后续管理更高效。

实用预设模板

为了提升效率，Thunderbit 提供了丰富的预设模板，覆盖电商数据采集（如、）、房产信息采集（如）、社交媒体数据分析（如、）、企业信息收集（如公司官网、企业名录）等场景。这些模板不仅帮你省下大量时间，还能保证数据采集的一致性和准确性。

操作步骤详解

如何实现子页面爬取

：打开 Thunderbit AI 网页爬虫，创建新的爬虫模板。
定义主表结构：在表格设置里添加需要采集的字段，比如标题、价格、描述等。对于子页面数据，创建对应字段并启用子页面爬取。
运行爬虫：Thunderbit 会先从主页面提取列表数据，再自动访问每个子页面，采集详细信息并合并到主表格。整个过程由 AI 驱动，无需复杂编程。

如何实现列表爬取

对于开发者来说，可以用多种编程语言和工具实现列表爬取。Python 因为简单易用、库资源丰富，最受欢迎。下面是一个用 requests 和 BeautifulSoup 实现的基础 Python 示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

def scrape_urls(urls):
    data = []
    for url in urls:
        response = requests.get(url)
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        titles = soup.find_all('h2', class_='product-title')
        prices = soup.find_all('span', class_='product-price')
        for title, price in zip(titles, prices):
            data.append({
                'title': title.get_text(),
                'price': price.get_text()
            })
    return pd.DataFrame(data)

# 示例用法
urls = ['<http://example.com/product1>', '<http://example.com/product2>']
data_frame = scrape_urls(urls)
print(data_frame)

总结

在这个时代，数据已经成为企业的核心资产。谁能高效采集和分析数据，谁就能在市场竞争中抢占先机。数据能帮助企业洞察市场趋势和客户需求，为产品开发和营销决策提供有力支撑。但如何高效采集和整理互联网上海量、分散的数据，确实是个大难题。

有了 Thunderbit 这样的工具，企业再也不用为数据采集发愁。它就像一位靠谱的助手，能从庞大的数据中快速找到有价值的信息，让决策更有底气。凭借智能采集和处理能力，企业可以轻松获取竞品信息、市场动态、用户评价等关键数据，助力科学决策。

Thunderbit 不仅有便捷的数据采集功能，还具备强大的数据处理和分析能力。它能自动清洗、结构化采集到的数据，生成直观报告，帮助企业快速发现潜在商机。对于需要定期监控市场变化的企业来说，Thunderbit 的自动化采集功能绝对是省时高效的选择。

在数据驱动的时代，拥有 Thunderbit 这样的工具能极大提升数据采集效率，也为企业数字化转型提供了有力支撑。随着数据在商业决策中的作用越来越大，像 Thunderbit 这样的智能采集工具会成为企业不可或缺的竞争利器。

常见问题解答

Thunderbit 是什么？ 是一款 Chrome 插件，专为企业用户自动化网页操作而设计。它集成了 AI 网页爬虫、AI 剪贴板、AI 网页助手等功能，支持数据采集、表单自动填写、等多种场景，大大提升工作效率，简化重复性操作。
Thunderbit 的 AI 网页爬虫怎么用？ Thunderbit 的 AI 网页爬虫通过 AI 技术自动提取网页结构化数据。你只需点击“AI 智能识别字段”，AI 就会自动推荐采集方案，再点“采集”就能拿到数据。它支持采集任意网站、PDF、图片等内容，操作非常简单，只需两步。
列表爬取和子页面爬取有什么区别？ 列表爬取（批量爬取）是从一组 URL 列表中批量采集数据，适合大型网站。子页面爬取则是在主页面采集列表数据的同时，自动抓取每个子页面的详细信息并合并到主表格。Thunderbit 的 AI 网页爬虫两种方式都支持，还具备智能提取和管理能力。
不会编程的人能用 Thunderbit 吗？ 当然可以！Thunderbit 设计非常友好，无需编程基础。你只要用自然语言描述想要的数据，系统会自动生成采集规则，零基础也能轻松上手。
Thunderbit 支持哪些数据类型？ Thunderbit 支持文本、链接、图片等多种数据类型，适用于电商采集、房产信息、社交媒体分析、企业信息收集等多种场景。
怎么开始用 Thunderbit？ 只需在下载并安装插件，就能体验 AI 网页爬虫、AI 剪贴板、AI 网页助手等功能，提升网页操作效率。
Thunderbit 有预设模板吗？ 有的，Thunderbit 提供了丰富的，覆盖电商、房产、社交媒体、企业信息等多种场景，帮你节省时间，保证数据采集一致性和准确性。
Thunderbit 如何保证数据质量？ Thunderbit 利用 AI 智能提取和处理数据，能自动适应网页结构变化。同时还提供数据清洗、格式化等功能，像 AI 助手一样完成重复性工作，提升数据质量。
网页爬虫有哪些应用场景？ 有很多实际用途，比如用于市场调研，或做文档分析。很多企业需要进行分析。现在有了 AI 工具，根本不用写复杂代码，也能。做社交媒体分析时，可以用或等专用工具，采集营销所需数据。

了解更多：

体验 AI 网页爬虫