网络抓取与网络爬行：2025 年选择正确方法的完整指南

Jason Grad

创始人

August 5, 2025

很可能，你交替使用了网络爬行和网页抓取这两个词。但是它们实际上意味着两件事，选择错误的方法可能会花费您的时间和资源，并可能使您无法访问网站。

TL; DR-本质区别

网页抓取 从网站提取特定信息，例如价格或产品详情。 网络爬行 就像派机器人去浏览互联网并收集它能找到的所有页面，通常是供搜索引擎使用的。虽然它们听起来很相似，但它们有不同的工作，知道要使用哪一个取决于你要做什么。

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Web scraping icon with 'Extracting Data' and web crawling icon with 'Discovery and Indexing,' explaining their distinct purposes

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快速决策工具

需要帮助选择吗？回答以下问题：

‍你的主要目标是什么？
- 提取特定数据（价格、评论、联系信息）→ 网页抓取
- 绘制网站结构或发现所有页面 → 网络爬行
你需要多少数据？
- 来自已知页面的有针对性的信息 → 网页抓取
- 一个或多个站点上可用的所有内容 → 网络爬行
你的最终用例是什么？
- 商业智能、定价分析、潜在客户生成 → 网页抓取
- SEO审计、内容发现、搜索引擎索引 → 网络爬行

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什么是网页抓取？

网络抓取是一种用于从网站提取特定数据的技术。可以将其视为从网页上挑选和选择所需的确切信息的一种方式，例如产品价格、评论或联系方式。网络抓取工具可以自动执行从多个网站复制这些数据的过程，从而为您节省手动收集这些数据的时间。

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现代网页抓取功能

当今的网络抓取工具可以处理复杂的场景，包括：

JavaScript 渲染的内容 使用无头浏览器
动态定价 它会根据用户的位置而变化
多页数据收集 跨越成千上万个站点
实时监控 用于即时价格或库存更新

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网页抓取的工作原理

网页抓取过程通常遵循以下优化步骤：

1。提出请求

该过程首先向网站的服务器发送请求。此请求要求您提供要抓取的网页的 HTML 内容。对于大规模的抓取操作，诸如此类的工具轮换住宅代理对于从不同 IP 地址发送请求至关重要，从而降低触发反机器人措施的可能性。

专业小贴士：抓取需要登录或维护用户状态的网站时，使用粘性代理的会话持久性。

2。提取和解析数据‍

收到 HTML 后，抓取器会对其进行解析以找到特定的信息。现代刮刀的用途：

CSS 选择器 用于精确的元素定位
XPath 表达式 用于复杂的数据关系
正则表达式 用于基于模式的提取
人工智能驱动的提取 用于非结构化数据

对于大量使用 JavaScript 的网站，诸如此类的工具 Selenium 和 Puppeteer 可以与动态元素交互并等待内容加载。

3.数据处理和存储

提取的数据经过清理、验证并以结构化格式存储：

CSV/Excel 用于业务分析
JSON 用于 API 集成
数据库 用于实时应用程序
云存储 用于大数据处理

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网络抓取工具的类型：选择你的方法

了解不同的刮刀类型有助于您根据自己的特定需求和技术专业知识水平选择合适的工具。

自建刮刀

定制开发的刮刀 为您的数据提取过程提供最大的灵活性和控制力。

优点：

完全自定义 打造独特的网站结构
经济高效 用于长期、大批量运营
完全控制 过度数据处理和存储
可扩展架构 专为您的特定需求而设计
专有逻辑 为了获得竞争优势

流行的自建技术：

巨蟒蛇: BeautifulSoup，Scrapy，请求
JavaScript的: 木偶演员、剧作家、Cheerio
爪哇: jSoup、HTMLUnit、Selenium WebDriver
C#: HtmlAgilityPack、AngleSharp

最适合：

有编程经验的开发人员
独特或复杂的刮擦要求
需求不断变化的长期项目
需要优化的高容量操作

# Example: Custom Python scraper with proxy rotation
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import random

class CustomScraper:
    def __init__(self, proxy_list):
        self.proxies = proxy_list
        self.session = requests.Session()
    
    def scrape_with_rotation(self, url):
        proxy = random.choice(self.proxies)
        response = self.session.get(url, proxies={'http': proxy})
        return BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

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预制刮刀

现成的解决方案 专为快速部署和易于使用而设计。

基于云的抓取工具：

八爪鱼: 使用点击界面进行视觉抓取
parseHub: 处理 JavaScript 和复杂的网站结构
Apify: 热门网站的预建抓取工具市场
ScrapingBee: 基于 API 的抓取，具有自动代理轮换

桌面应用程序：

WebHarvy: 基于 Windows 的视觉抓取工具
FMiner: 高级模式识别和数据提取
Import.io: 以企业为中心的数据提取平台

优点：

无需编码 -用于配置的可视化界面
快速设置 -在几分钟之内开始刮擦
内置功能 -代理轮换、验证码解析、调度
免维护 -自动更新和错误修复
包括支持 -客户服务和文档

最适合：

非技术用户和业务分析师
快速概念验证项目
标准刮刮需求，无需定制要求
没有专门开发资源的团队

浏览器扩展程序抓取工具

轻量级解决方案 可以直接在您的网络浏览器中运行。

热门选项：

网页抓取工具（Chrome）: 免费视觉抓取扩展程序
数据挖掘器: 使用预建配方将数据提取到 CSV
刮刀（镀铬）: 简单的表格和列表提取

最适合：

小规模、一次性数据收集项目
学习网页抓取概念
从单页快速提取数据
偶尔需要抓取的非开发者

API 优先抓取工具

基于服务的解决方案 通过 API 提供抓取功能。

领先的提供商：

ScrapingBee: 使用代理轮换的 JavaScript
Zenscrape: 具有全球代理网络的高性能 API
ScraperAPI: 具有自动重试和轮换功能的简单 API
Proxycrawl: 具有高级功能的抓取和抓取 API

优点：

易于集成 到现有应用程序中
自动缩放 由服务提供商处理
没有基础设施管理 规定的
内置代理轮换 和反侦查措施

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选择正确的刮刀类型

<table class="GeneratedTable"> <thead> <tr> <th>项目类型</th> <th>推荐的方法</th> <th>为什么</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>学习/小型项目</td> <td>浏览器扩展</td> <td>易于上手，可视化反馈</td> </tr><tr><td>商业智能</td> <td>预建的云解决方案</td> <td>快速部署，无需维护</td> </tr> <tr> <td>自定义企业需求</td> <td>使用框架自建</td> <td>完全控制、可扩展的架构</td> </tr> <tr> <td>整合项目</td> <td>API 优先的解决方案</td> <td>易于集成、可管理的基础架构</td> </tr> <tr> <td>高容量操作</td> <td>自建自制</td> <td>性能优化，性价比高</td> </tr> </tbody> </table>

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网页抓取用例：现实世界中的应用程序

网络抓取已发展成为各行各业的关键业务工具。以下是推动2025年业务增长的最有影响力的应用程序：

电子商务和零售情报

有竞争力的价格监控

实时价格跟踪 跨竞争对手的网站
动态定价策略 基于市场数据
价格历史分析 了解季节性趋势
MAP（最低广告价格）合规性监控

业务影响：使用价格情报的公司认为，通过优化的定价策略，利润率将提高15-25％。

产品目录管理

自动产品描述 来自制造商网站
库存水平监控 跨多个渠道
产品评论汇总 获取高质量见解
功能对比 竞争定位表

市场研究和趋势

消费者情绪分析 来自评论网站
趋势产品识别 跨市场
品牌提及跟踪 跨电子商务平台
季节性需求预测 来自搜索和定价数据

潜在客户生成和销售情报

B2B 潜在客户发现

联系人信息提取 来自企业名录
决策者身份 来自公司网站
特定行业的勘探 来自行业协会
活动参与者名单 来自会议和网络研讨会网站

销售支持

公司新闻监测 用于宣传时机
技术堆栈识别 来自招聘信息和网站
资金和投资跟踪 来自财经新闻网站
充实社交媒体资料 用于个性化宣传

房地产情报

物业清单汇总 来自多个 MLS 来源
市场价值分析 来自可比的销售数据
投资机会识别 通过价格趋势分析
租赁市场分析 适用于物业经理

市场营销和品牌管理

内容策略和搜索引擎优化

竞争对手内容分析 和差距识别
关键字效果跟踪 在搜索结果中
反向链接机会发现 来自竞争对手分析
内容性能基准测试 跨行业

社交媒体和品牌监控

品牌提及跟踪 跨社交平台
网红识别 和参与度分析
情绪分析 来自客户反馈网站
危机管理 通过实时提及监控

数字广告情报

广告创意分析 来自竞争对手的活动
着陆页优化 来自表现最佳者的见解
联盟计划监控 寻求合作机会
展示广告投放 媒体购买分析

金融服务和投资

市场数据收集

股票价格和成交量跟踪 来自金融网站
经济指标汇总 来自政府来源
加密货币数据 来自多个交易所
替代数据源 获取投资见解

风险管理与合规

监管文件监控 来自美国证券交易委员会和类似机构
检查制裁名单 出于合规目的
信用风险评估 来自公共业务数据
欺诈检测 通过交叉引用数据分析

衡量投资回报率和成功指标

网页抓取项目的关键绩效指标：

效率指标：

数据收集速度: 每小时抓取的页面数
准确率: 正确提取的数据的百分比
正常运行时间和可靠性: 抓取操作的成功率
每个数据点的成本：总运营成本除以数据量

业务影响指标：

收入归因: 销售与收集的见解直接相关
节省时间：与手动收集数据相比，节省了时间
决策速度: 缩短定价或产品决策的上市时间
竞争优势: 市场份额或价格改善

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什么是网络爬行？

网络爬行是系统地浏览网页以发现和收集网页的过程。谷歌等搜索引擎使用爬虫（也称为 “机器人”、“蜘蛛” 或 “网络机器人”）来索引网络。爬虫会扫描每个页面，跟踪指向其他页面的链接，并生成一份全面的网站结构地图。

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现代网络爬行应用程序

除了搜索引擎之外，网络爬行现在还能够：

SEO 分析工具 对整个网站进行审计
竞争情报 平台映射竞争对手网站
内容聚合 收集新闻和文章的服务
失效链接检测 用于网站维护
网站迁移规划 通过映射当前结构

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网络爬行的工作原理

网络爬行通过复杂的发现过程运行：

1。种子网址选择

爬虫从一组初始网址（种子）开始，并使用各种策略：

网站地图解析 用于全面的网站报道
Robots.txt 分析 遵守爬行指南
优先排队 先查看重要页面
深度优先与广度优先 爬行策略

2。链接发现和关注

高级爬虫可以：

解析脚本 查找动态加载的链接
处理重定向 并维护链接关系
检测并避开爬行陷阱 （无限循环）
遵守速率限制 和服务器资源

3.内容索引和存储

现代爬虫可以创建详细的网站地图，包括：

网址结构 和等级制度
页面元数据 （标题、描述、标题）
链接关系 在页面之间
内容新鲜度 指标

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网络爬行用例：企业应用程序

网络抓取的目的与抓取截然不同，它侧重于发现、映射和综合分析，而不是有针对性的数据提取。

搜索引擎运营和内容发现

搜索引擎索引

页面发现和索引 适用于谷歌、必应、DuckDuckGo 等搜索引擎
内容新鲜度检测 更新搜索索引
链接图分析 用于 PageRank 和权限计算
重复内容识别 在网络上

现实世界的影响：谷歌抓取超过130万亿个页面，每天处理超过200亿个页面，以保持搜索质量。

内容聚合平台

新闻聚合器 从数千个来源收集文章
工作板汇总 来自公司招聘页面
房地产清单汇编 来自多个 MLS 系统
产品目录汇总 跨电子商务平台

学术和研究应用

数字图书馆索引 用于学术搜索引擎
创建 Web 档案 用于历史研究
引文网络映射 在学术出版物中
语言语料库构建 用于自然语言处理

SEO 和数字营销情报

技术 SEO 审计

场地结构分析 识别导航问题
断开的链接检测 在整个网站上
页面速度分析 用于性能优化
移动设备友好度评估 在所有页面上
架构标记验证 用于结构化数据

竞争性搜索引擎优化分析

竞争对手网站地图 了解内容策略
内容差距识别 通过比较场地结构
内部链接分析 获取SEO优化见解
网址结构分析 用于技术 SEO 改进

内容策略情报

主题集群映射 跨竞争对手的网站
内容层次结构分析 用于信息架构
关键字分布模式 跨站点部分
内容新鲜度模式 用于发布策略

企业网站管理

大型网站维护

库存管理 适用于拥有数千页的企业网站
内容审计准备 通过映射所有现有内容
迁移规划 用于网站重新设计和平台变更
质量保证 跨海量网络资产

数字资产发现

图像和媒体编目 跨网络资产
文档存储库映射 用于合规性审计
品牌资产跟踪 跨越多个域
法律合规性扫描 用于监管要求

安全与合规应用程序

网络安全侦察

攻击面映射 识别潜在漏洞
影子 IT 发现 查找未经授权的 Web 应用程序
数据泄露检测 跨面向公众的页面
品牌保护 通过监控未经授权的使用

监管合规监控

GDPR 合规性检查 跨网络资产
无障碍审核准备 为了符合 ADA
隐私政策监控 跨组织网站
法律文件跟踪 用于监管要求

商业情报和市场研究

市场格局分析

行业网站地图 了解竞争格局
供应商和供应商发现 通过系统的探索
确定合作机会 通过链接分析
市场规模估计 通过全面的场地分析

地理和人口情报

本地业务地图 用于市场扩张规划
区域内容变异分析 在全球网站上
语言和本地化评估 适用于国际市场
文化内容改编 通过全面的爬行获得见解

高级爬网应用程序

人工智能和机器学习培训

数据集创建 用于训练语言模型
网络语料库构建 用于 AI 研究应用
内容分类 模型训练数据收集
情绪分析 数据集准备

社交网络分析

网络关系映射 通过链接图分析
影响网络发现 通过全面的场地探索
社区识别 通过共享链接模式
信息流分析 跨网络生态系统

Web 爬网项目的性能指标

覆盖率指标：

爬行完整性：找到的可发现页面的百分比
发现率: 每个抓取会话都会找到新页面
深度覆盖: 爬行者能达到多少关卡
广度覆盖范围: 已探讨的网站章节百分比

效率指标：

每小时页数: 爬行速度基准
带宽利用率: 数据传输效率
重复检出率: 避免冗余爬行
资源消耗: CPU、内存和存储使用率

质量指标：

链接精度：发现的有效链接的百分比
内容新鲜度: 抓取的信息保持最新状态
错误率: HTTP 错误和抓取失败
合规性: 尊重 robots.txt 和速率限制

特定行业的抓取注意事项

电子商务平台：

尊重产品目录页面的速率限制
动态定价页面处理
库存状态变化检测
多币种和多语言网站导航

新闻和媒体网站：

实时内容更新检测
付费专区和订阅内容处理
多媒体内容发现和编目
突发新闻优先抓取

政府和公共部门：

FOIA（信息自由法）文件发现
公共记录可访问性地图
监管文件跟踪
透明度合规监控

医疗保健和生命科学：

符合 HIPAA 标准的抓取行为
医学文献和研究发现
药品安全信息监测
临床试验数据库探索

爬网基础设施要求

可扩展性注意事项：

分布式爬行 跨越多个服务器和地点
队列管理 适用于数百万个 URL
重复数据删除系统 避免冗余处理
负载平衡 跨越爬虫实例

技术基础设施：

强大的存储系统 适用于海量数据
高带宽连接 用于高效的页面检索
容错架构 用于连续运行
监控和警报 用于爬虫运行状况管理

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性能比较：速度、资源和可扩展性

<table class="GeneratedTable"> <thead> <tr> <th>公制</th> <th>网页抓取</th> <th>网络爬行</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>速度</td> <td>快速获取目标数据</td> <td>由于覆盖面比较全面，速度较慢</td> </tr> <tr> <td>资源使用情况</td> <td>低到中</td> <td>高（CPU、内存、带宽）</td> </tr> <tr> <td>可扩展性</td> <td>使用代理轻松扩展</td> <td>需要强大的基础架构</td> </tr> <tr> <td>数据量</td> <td>有针对性的小型数据集</td> <td>大型、全面的数据集</td> </tr> <tr> <td>带宽</td> <td>高效、只需要的页面</td> <td>高，访问所有可发现的页面</td> </tr> <tr> <td>处理能力</td> <td>最小化便于简单提取</td> <td>密集型链接分析</td> </tr> </tbody> </table>

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现实世界的性能指标

网页抓取: 每个代理每小时可以处理 1,000-10,000 页

‍网络爬行：由于进行了全面分析，通常每小时处理 100-1,000 页

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高级技术和最佳实践

网页抓取高级技术

处理反机器人措施

验证码求解 使用 AI 服务
浏览器指纹识别 逃避技巧
请求标头轮换 模仿人类行为
延迟随机化 请求之间

大量使用 JavaScript 的网站

# Example: Using Selenium for dynamic content
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait

driver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://example.com")
# Wait for dynamic content to load
wait = WebDriverWait(driver, 10)
element = wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, "price")))

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速率限制管理

指数退缩 用于重试策略
并发请求限制 基于服务器响应
代理轮换 在 IP 之间分配负载

网络爬行高级技巧

智能链接发现

网站地图优先级 以获得全面的保障
深度链接分析 查找隐藏的页面
内容新鲜度检测 用于高效的重新爬行

抓取优化

# Example: Optimized crawling with Scrapy
import scrapy

class OptimizedSpider(scrapy.Spider):
    name = 'smart_crawler'
    custom_settings = {
        'CONCURRENT_REQUESTS': 16,
        'DOWNLOAD_DELAY': 1,
        'RANDOMIZE_DOWNLOAD_DELAY': 0.5,
    }

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全面的工具推荐

网页抓取工具对比

<table class="GeneratedTable"> <thead> <tr> <th>工具</th> <th>最适合</th> <th>难度</th> <th>脚本支持</th> <th>代理集成</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>漂亮的汤</td> <td>简单的 HTML 解析</td> <td>初学者</td> <td>没有</td> <td>手动设置</td> </tr> <tr> <td>Scrapy</td> <td>大型项目</td> <td>中级</td> <td>有限</td> <td>内置</td> </tr> <tr> <td>硒</td> <td>大量使用 JavaScript 的网站</td> <td>中级</td> <td>已满</td> <td>手动设置</td> </tr> <tr> <td>木偶演员</td> <td>现代 Web 应用程序</td> <td>高级</td> <td>已满</td> <td>内置</td> </tr> <tr> <td>剧作家</td> <td>跨浏览器测试</td> <td>高级</td> <td>已满</td> <td>内置</td> </tr> </tbody> </table>

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网络爬行工具对比

<table class="GeneratedTable"> <thead> <tr> <th>工具</th> <th>最适合</th> <th>规模</th> <th>特征</th> <th>成本</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>尖叫的青蛙</td> <td>SEO 审计</td> <td>中小型网站</td> <td>全面的搜索引擎优化分析</td> <td>已付费</td> </tr> <tr> <td>Sitebulb</td> <td>技术 SEO</td> <td>大中型站点</td> <td>可视化站点地图</td> <td>已付费</td> </tr> <tr> <td>谷歌机器人</td> <td>搜索索引</td> <td>互联网规模</td> <td>高级 JS 渲染</td> <td>不适用</td> </tr> <tr> <td>自定义 Scrapy</td> <td>特定需求</td> <td>无限制</td> <td>完全可定制</td> <td>开发时间</td> </tr> </tbody> </table>

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选择正确的工具

适合初学者: 先用 BeautifulSoup 来抓取，用 Screaming Frog 来爬行

‍对于企业: Scrapy + 用于抓取的住宅代理，用于抓取的自定义解决方案‍

适用于企业: 具有分布式基础设施的 Puppeteer/Playwright

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网页抓取与网络爬行：完整比较

<table class="GeneratedTable"> <thead> <tr> <th>方面</th> <th>网页抓取</th> <th>网络爬行</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>目的</td> <td>提取特定的 Web 数据</td> <td>Discover and index entire web pages</td> </tr> <tr> <td>Function</td> <td>Targets specific elements (e.g., prices, reviews)</td> <td>Systematically browses and follows links across websites</td> </tr> <tr> <td>Scope</td> <td>Focuses on particular pieces of data</td> <td>Maps and gathers all available web pages and links</td> </tr> <tr> <td>Common Use Cases</td> <td>Price tracking, lead generation, data analysis</td> <td>Search engine indexing, site structure analysis, content aggregation</td> </tr> <tr> <td>Tools Used</td> <td>BeautifulSoup, Scrapy, Selenium</td> <td>Googlebot, Screaming Frog, custom crawlers</td> </tr> <tr> <td>Interaction with Websites</td> <td>Extracts only needed information from web pages</td> <td>Scans entire websites and follows all internal/external links</td> </tr> <tr> <td>Output</td> <td>Specific data in formats like CSV, JSON, or databases</td> <td>Indexed pages, URLs, or sitemaps</td> </tr> <tr> <td>Dynamic Content</td> <td>Requires handling of JavaScript for some pages</td> <td>Often skips or may not fully process dynamic content, although advanced crawlers (e.g., Googlebot) can handle it</td> </tr> <tr> <td>Data Storage</td> <td>Typically stores targeted data for analysis</td> <td>Stores entire site maps or URLs for future processing</td> </tr> <tr> <td>Limitations</td> <td>Can be blocked by anti-scraping measures or CAPTCHAs</td> <td>May face rate limits or blocked access due to heavy traffic requests</td> </tr> </tbody> </table>

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How Web Crawling and Web Scraping Work Together

Many successful data collection strategies combine both approaches:

Sequential Approach

Discovery Phase: Use web crawling to map available pages and identify data sources
Extraction Phase: Deploy targeted scrapers on discovered pages for specific data

Parallel Approach

Crawling team: Continuously discovers new content and monitors site changes
Scraping team: Focuses on extracting business-critical data from known sources

Practical Example: E-commerce Intelligence

Crawler: Discovers all product category pages across competitor sites
Scraper: Extracts pricing, inventory, and review data from discovered product pages
Result: Comprehensive competitive pricing database with automatic new product detection

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The Critical Role of Residential Proxies

Residential proxies are essential for both web crawling and scraping success, especially at scale. Here's why Massive's proxy infrastructure makes the difference: