网络数据采集的优势不是什么

一、网络数据采集的优势不是什么

网络数据采集的优势不是什么

在如今数字化时代，海量的数据被不断产生和积累。对于企业和组织来说，这些数据蕴含着无尽的机遇和潜力，但也带来了巨大的挑战。网络数据采集成为了一种重要的手段，帮助企业在竞争激烈的市场中取得优势。然而，网络数据采集并非一蹴而就，需要克服各种困难和问题。本文将探讨网络数据采集的优势，并剖析其并非解决所有问题的万能方法。

1. 节省时间和人力资源

在过去，手动收集数据是一项耗时费力的任务，需要大量的人力投入。然而，随着网络数据采集技术的发展，人们可以自动化地从互联网上抓取和提取数据。这极大地节省了时间和人力资源，使得企业能够更加专注于核心业务。通过自动化采集工具，企业可以快速获取大量的数据，并在短时间内进行分析和利用。

2. 提供全面和准确的数据

通过网络数据采集，企业可以获得全面和准确的数据，以支持其决策和战略制定。相比于传统的数据收集方法，网络数据采集可以从多个来源和渠道获取数据，并将其整合在一起。这使得企业可以更好地了解市场趋势、竞争对手、消费者需求等重要信息，帮助其做出正确的决策。此外，网络数据采集工具还可以实时更新数据，确保企业获得最新的信息。

3. 发现潜在商机和市场趋势

互联网上充满了各种各样的信息，包括产品信息、用户评论、社交媒体内容等。通过网络数据采集，企业可以挖掘出隐藏在这些数据中的潜在商机和市场趋势。例如，通过监测用户的反馈和评论，企业可以及时发现产品的优缺点，从而改进产品和服务。另外，网络数据采集可以帮助企业对竞争对手进行监测和分析，了解其营销策略和市场表现，从而制定更加有效的竞争策略。

4. 实时监测品牌声誉和舆情

在互联网时代，品牌声誉和舆情对企业的影响非常大。通过网络数据采集工具，企业可以实时监测其品牌在互联网上的曝光和评价情况。这使得企业能够及时回应消费者的关切和问题，维护良好的品牌形象。另外，网络数据采集还可以帮助企业发现并应对潜在的危机和负面舆情，减少潜在的损失。

5. 支持市场研究和竞争分析

市场研究和竞争分析是企业决策和战略制定的重要环节。通过网络数据采集，企业可以获取大量的市场数据和竞争信息，帮助其进行深入的市场研究和竞争分析。例如，企业可以通过网络数据采集工具监测市场上的产品价格和销售情况，了解竞争对手的定价策略和销售策略，从而制定相应的对策。此外，网络数据采集还可以帮助企业了解目标市场的需求和趋势，为产品创新和市场拓展提供支持。

结论

网络数据采集作为一种重要的工具和技术，为企业提供了许多机遇和优势。通过节省时间和人力资源、提供全面和准确的数据、发现潜在商机和市场趋势、实时监测品牌声誉和舆情，以及支持市场研究和竞争分析，企业可以更加有效地应对市场挑战，抢占竞争先机。然而，我们也应该认识到，网络数据采集并非解决所有问题的万能方法，仍然需要结合其他方法和工具来进行综合分析和决策。

希望本文能够帮助读者更好地了解网络数据采集的优势和局限性。无论是企业还是个人，都可以通过合理利用网络数据采集来获取更多的商机和竞争优势。未来，随着技术的进一步发展，网络数据采集将在各个领域发挥更加重要的作用。

二、网络型数据采集器是什么

什么是网络型数据采集器？

随着物联网的发展和智能化应用的日益普及，网络型数据采集器成为现代数据采集和监控领域中不可或缺的一部分。网络型数据采集器是一种集数据采集、传输和处理于一体的智能设备，用于将各种传感器和数据源的信息收集起来，并通过网络传输到指定的终端或云平台进行后续处理和分析。它在工业控制、环境监测、能源管理和智能建筑等领域中广泛使用。

网络型数据采集器的工作原理

网络型数据采集器通过内部的传感器或外接的传感器，对环境参数、物理量、电气信号等进行实时监测和采集。这些传感器可以是温度传感器、湿度传感器、压力传感器、流量传感器等各种类型的传感器。采集到的数据经过模数转换（A/D转换）后，由采集器进行数字化处理和数据存储。

采集器通过内置或外接的网络接口，将采集到的数据通过网络传输到远程终端或云平台。网络通信方式可以是以太网、Wifi、3G/4G等，根据具体的应用场景和需求来选择。同时，采集器也可以支持多种通信协议，如Modbus、OPC、MQTT等，以便与其他设备或系统进行数据交互和共享。

网络型数据采集器还具备实时数据处理和分析的能力。它可以通过预设的算法和规则，对采集到的数据进行实时计算、筛选和转换，生成有用的指标和报告。这些指标和报告可以直接上报到云平台或终端设备，也可以在采集器上进行本地存储和分析。

网络型数据采集器的特点和优势

1.灵活多样的传感器接口：网络型数据采集器通常提供多种类型的传感器接口，可以与各种传感器进行连接和配合使用。它支持模拟量输入、数字量输入和脉冲输入等多种信号类型的接入，满足不同领域和应用的需求。

2.快速稳定的数据传输：采集器采用高速的网络通信方式，能够实现数据的快速传输和实时监控。无论是数据量大还是传输距离远，网络型数据采集器都能够稳定地完成数据传输。

3.强大的数据处理和分析能力：网络型数据采集器具备一定的数据处理和分析功能，可以实时对采集到的数据进行计算、筛选和转换，并生成有用的数据指标和报告。这为后续的数据分析、优化和决策提供了基础。

4.可靠的数据存储和保护：采集器内置存储器和数据备份机制，能够对采集到的数据进行可靠的存储和保护。即使在网络异常或断电情况下，数据也不会丢失。

5.简化的安装和配置过程：网络型数据采集器通常提供友好的操作界面和配置工具，简化了安装和配置的过程。用户只需按照指导进行简单的操作，即可完成采集器的安装和配置。

网络型数据采集器的应用领域

网络型数据采集器广泛应用于各个领域，包括：

1. 工业控制和自动化：网络型数据采集器可以用于连接和控制各种工业设备和系统，实现远程监控和管理。
2. 环境监测和保护：通过连接各种环境传感器，网络型数据采集器可以实时监测空气质量、水质、噪音等环境参数，保护环境和人员的安全。
3. 能源管理和节能减排：通过连接电力仪表和能源传感器，网络型数据采集器可以实时监测能源消耗和使用情况，提供精细化的能源管理和节能策略。
4. 智能建筑和家居：网络型数据采集器可以将各种智能设备和传感器进行连接和集成，实现智能化的建筑和家居控制。
5. 农业监测和管理：通过连接土壤湿度传感器、气象传感器等，网络型数据采集器可以实时监测农田的水分、温度等信息，提供农业生产的科学指导。

网络型数据采集器的未来发展趋势

随着物联网和大数据技术的不断发展，网络型数据采集器将会有以下发展趋势：

1. 更高的性能和处理能力：网络型数据采集器将会具备更高的处理能力和性能，能够应对更多的数据采集和分析需求。
2. 更广泛的应用场景：网络型数据采集器将会在更多的领域和场景中得到应用，如智能交通、智能医疗等。
3. 更稳定的数据传输和通信：网络型数据采集器将会提供更稳定、更安全的数据传输和通信方式，保障数据的可靠性。
4. 更智能的数据处理和分析：网络型数据采集器将会支持更智能的数据处理和分析算法，提供更精准的数据指标和决策支持。
5. 更简化的安装和配置过程：网络型数据采集器将会提供更简化、更智能的安装和配置工具，方便用户的使用。

综上所述，网络型数据采集器作为物联网和大数据时代的重要组成部分，具有广泛的应用前景和发展空间。它将为各个行业和领域的数据采集、监控和管理提供强大的支持，推动智能化和自动化水平的不断提升。

三、网络数据采集软件

互联网时代的到来，给我们带来了大量的信息和数据，这些信息和数据对于企业和个人来说都具有巨大的价值。然而，要从互联网上采集和整理这些数据并不是一件容易的事情。幸运的是，我们现在有了网络数据采集软件，这些软件能够帮助我们自动化地从互联网上获取所需的数据，并将其整理和保存。

网络数据采集软件是一种基于互联网技术的应用程序，它能够模拟人的行为，自动化地访问指定的网页，并从网页中提取所需的数据。它可以采集各种形式的数据，例如文字、图片、视频等，并将这些数据保存到本地或者上传到服务器。

网络数据采集软件的功能

网络数据采集软件通常具有以下几个主要功能：

网页爬取：软件可以自动化地访问指定的网页，并将网页的内容下载到本地。
数据提取：软件可以根据预定的规则和模式从网页中提取出所需的数据，例如文字、图片、链接等。
数据清洗：软件可以对提取到的数据进行清洗和整理，去除不必要的标签和格式，以便后续的分析和处理。
数据存储：软件可以将采集到的数据保存到本地的数据库或者上传到远程服务器。
定时任务：软件可以按照预设的时间和频率自动执行数据采集任务，实现定时更新和自动化运行。

网络数据采集软件的应用

网络数据采集软件在各个领域都有广泛的应用。以下是几个常见的应用场景：

市场调研：企业可以利用网络数据采集软件从竞争对手的网站上获取市场情报和产品信息，帮助他们做出更加准确的决策。
舆情监测：政府部门或者企业可以利用网络数据采集软件对社交媒体和新闻网站进行监测，了解公众对某一事件或话题的看法和舆论动态。
价格比较：电商平台可以利用网络数据采集软件实时地从竞争对手的网站上获取商品的价格和促销信息，帮助他们做出合理的定价策略。
招聘信息：求职者可以利用网络数据采集软件从招聘网站上自动获取符合条件的职位信息，提高求职效率。
学术研究：研究人员可以利用网络数据采集软件从学术论文数据库和新闻网站上获取相关的数据和文献，辅助他们的研究工作。

如何选择网络数据采集软件

在选择网络数据采集软件时，需要考虑以下几个因素：

功能强大：软件应具备强大的爬取和提取功能，能够应对不同类型和结构的网页。
易于使用：软件应具备友好的用户界面和操作流程，使用户能够快速上手并完成数据采集的任务。
稳定可靠：软件应具备良好的稳定性和可靠性，能够长时间运行和处理大量的数据。
支持更新：软件应具备持续的更新和维护，以适应互联网的快速变化和网页的更新。
价格合理：软件的价格应该与其功能和性能相匹配，能够提供良好的性价比。

总之，网络数据采集软件是互联网时代的利器，它能够帮助我们从庞杂的信息中挖掘出有价值的数据。通过选择适合自己需求的软件，我们可以更加高效地获取和利用互联网上的数据，为个人和企业的发展提供有力的支持。

四、大数据采集员是什么?

大数据采集分很多种，个人认为有：物联网设备数据采集，各种业务系统数据采集，互联网数据采集。其中会涉及到数据流传输，数据转换，数据汇总，数据中心建设等等。单单说大数据采集比较宽泛，毕竟现在到处都在搞大数据，数据采集员职责就是收集数据，比较基础。其实数据采集是数据分析师，数据工程师，数据挖掘工程师，大数据工程师等工作的一部分，纯碎的采集员可能不会有太大的需要，数据的采集分析是从业务层面开始提需求的，需要有业务分析或挖掘的人根据专业知识和业务知识结合来决定采集何种数据，怎么进行采集。

五、python网络数据采集常用什么库？

urllib2或者urllib3加上beautifulsoup就能采集一些简单的网络数据了

大型一点的框架用scrapy，pyspider应该好些

六、绝地求生采集网络数据怎么关掉？

在绝地求生游戏中，一般没有直接关闭或禁用网络数据采集的选项。如果您希望停止网络数据的采集，可以尝试以下方法：1. 更改隐私设置：如果游戏有相关的隐私设置选项，您可以先进入游戏设置，查找与数据采集相关的设置，并尝试关闭或限制数据采集选项。2. 防火墙或网络设置：您可以通过防火墙或网络设置来限制游戏的网络访问权限，从而阻止其发送或接收数据。3. 游戏补丁或修改：有些游戏玩家可能会通过安装补丁或修改游戏文件来关闭或限制网络数据采集功能。请注意，这种方式可能违反游戏的使用协议，因此请在良好的道德和合法的前提下慎重考虑使用。请注意，游戏的网络数据采集通常是为了改善游戏性能、进行统计分析、提供个性化推荐等目的。关闭这些功能可能会影响游戏体验或限制某些功能的使用。如有需求，请自行权衡利弊，并在合法和道德的前提下采取相应的措施。

七、网络数据采集的发展前景怎么样？

网络数据采集的发展前景怎么样，先看一个 2022 年的最新案例：

这家公司只有1个人，年赚一个亿

他怎么做到的呢？主要做的一件事，就是专扒别人家网站用了哪些技术。

互联网是世界上最大的数据库，越来越多的个人和组织日益倚重互联网数据来学习和决策。典型的应用包括价格情报、品牌舆情、市场调查、零售选品、智能获客、政务舆情、背景调查等等。

采集、分析和融合非隐私公开数据有利于行业发展、数据要素流通和技术进步。

根据 Opimas Research 报告，全球网页挖掘和融合的市场规模大约每年 100 亿美金，其中外部采购支出大约每年20亿美金，并且以每年超过70% 的速度增长。更进一步，以知识图谱为核心的认知智能是更为广阔的市场。

从互联网数据中获得数据和见解是一项基础性的需求，互联网是世界上最大的数据库，但从互联网获得数据从未容易过。

问：爬虫到底有哪些应用场景？

从行业应用场景角度看：

认知智能：高精度结构化全体网页，为认知智能提供基础知识图谱
情感分析：从社交媒体平台、新闻和评论等数据源提取信息，以量化和解读公司、品牌、产品的声誉，跟踪竞争对手，或者收集政务舆情，及时了解任何可能重要的突发事件
价格情报：电商网站更改价格越来越频繁，竞争对手定价和库存监控变得越来越重要。监控竞争对手的定价有助于企业调整自身产品的市价率。品牌商也通过渠道巡检来监控渠道定价，以确保分销商遵守定价政策
供应链管理：使用网络数据进行需求预测、销量预测，以帮助管理物流、采购、库存等。譬如帮助电商对产品销量进行预测，从而制定补货计划，优化库存；航空公司监控市场并调整其定价和航线；而食品公司则通过跟踪农产品原产地气候变化，来预测农产品质量并选择供应商
市场营销：收集有关竞争对手的信息、识别销售线；从新闻、社交媒体和评论中收集信息并进行分析，跟踪需要客服和支持的问题，并进一步制定产品开发和市场进入策略。网络数据还可用于潜在客户生成，识别可能成为特定服务或产品目标的个人或公司
经济与投资研究：从网络数据中生成可分析数据，并通过API 直接交付到投资公司模型，可以近乎实时地推动投资决策。投资公司使用测量移动位置、交通模式、天气、卫星图像、财务报表、宏观经济指标等数据集来帮助制定投资决策。市场数据汇总也被广泛应用于直接投资决策。对一些缺乏行业数据的新兴行业，从网络中获得自身数据指标可能是获得影响未来规划的关键见解的唯一机会
风险管理：使用网络数据增强风险管理措施，如对员工、供应商、交易对手进行背景调查以控制风险，或者用于监控地缘政治风险和检测欺诈

从技术角度看：

每日采集百万量级电商页面做市场调查和竞品分析
采集数千个网站并降低规则失效率
采集整个互联网并建立搜索引擎、信息流产品或者知识图谱
开发数据采集器，架设自己的数据采集公有云

所以，你看，原来爬虫技术可以做这么多事情，为什么以前不觉得呢？

因为以前你学的是假爬虫！

问：爬虫到底有哪些难点？

网络爬虫在各种语言中都有实现，譬如 Java, Kotlin, Javascript, Python, Go, C++ 等。随着网站变得越来越复杂，页面变动越来越频繁，越来越多的网站由 Vue，React 等技术动态生成，建议网络爬虫直接从浏览器自动化工具开始，譬如 Selenium，Playwright，Puppeteer，Crawlee，PulsarR 等。这些工具本身由某一种语言编写，但往往对使用者提供了多种语言绑定。

譬如，Selenium 由 Java 编写，但是提供了 Java, Python, C#, Ruby, JavaScript, Perl, PHP, R, Objective-C, Haskell 这些语言的编程接口；Playwright 由 Javascript 写成，但是提供了 JavaScript, Java, Python, C# 的编程接口。

尤其不建议再用 Requests, Scrapy 等原始工具了，不要陷入花里胡哨、无穷无尽的爬虫对抗中，这种对抗很多时候是一条死胡同，譬如采用动态自定义字体技术，已经可以彻底阻断 HTTP 抓包方式的采集了。

很多人认为 Requests, Scrapy 等原始工具的具有效率优势，这并不正确：

对单一资源进行过于频繁的访问，会导致目标站点崩溃，从而带来法律风险
对单一资源进行过于频繁的访问会触发目标站点的反爬机制
对现代浏览器进行优化和和合理配置，譬如屏蔽不相关资源，其效率可以和原始 HTTP 效率媲美
同人力成本相比，硬件很便宜
其他效率相关弊病

选择什么语言开始你的爬虫之旅，需要综合考虑当前需求和职业规划。

如果只是临时性解决问题，那么 Crawlee/PulsarR 就是很好的选择，它们是开箱即用的，解决了阻挡在你和网页数据之间的绝大多数拦路虎。此时不建议选用 Selenium，Playwright，Puppeteer，如果使用它们，还有一大批技术问题需要解决。

如果希望从爬虫入手开始自己的职业生涯，那么 Java 语言就是很好的选择，因为工作机会很多。

如果你要学习高级爬虫知识，譬如：

隐私上下文管理
连续采集
大规模分布式
任务调度
性能保证
数据质量保证
系统架构设计
API 设计
机器人流程自动化（RPA）
高级数据采集语言
高级信息提取算法
增强分析
机器学习
弹性计算
云化服务
存储处理
运维工具
降低数据获取成本
降低团队技能要求
提高数据规模
解决数据融合问题
提升时效价值
提高系统可维护性

或者如果你是专业人士，需要解决最具挑战的网络数据采集问题，譬如：

每日采集百万量级电商页面做市场调查和竞品分析
采集数千个网站并降低规则失效率
采集整个互联网并建立搜索引擎、信息流产品或者知识图谱
开发一款供非技术人员用的“数据采集器”
架设自己的数据采集公有云

那么，PulsarR 是你唯一的选择。

PulsarR（国内镜像）为解决网络数据管理、多源异构数据融合、数据采集等问题，开发了一系列基础设施和前沿技术。类似 Playwright 这样的浏览器驱动，在 PulsarR 中仅仅只是一个不大的子系统，可见单单 Playwright 能够解决的问题极其有限。为了性能、稳定性、容错性等考虑，我们也不会使用 Playwright 作为浏览器驱动，而是基于 CDP 从头开发。

传统数据采集方案有哪些问题？

目前大家常用的主流的数据采集软件，包括 selenium, playwright, puppeteer 等，不是为数据采集开发的，不适合数据采集；而大家熟知的 scrapy, requests 等，已经越来越不适应现代网页了。

一、现在主流网站常用的反爬手段基本都用了，譬如Cookie跟踪，IP跟踪，访问频率限制，访问轨迹跟踪，CSS 混淆等等。

二、使用基本的 HTTP 协议采集，如 requests, scrapy, jsoup, nutch 等，会陷入无穷无尽的爬虫/反爬虫对抗中，得不偿失，并且未必能解决，譬如说采用了动态自定义字体的站点就不可能解决。

三、使用浏览器自动化工具如 selenium, playwright, puppeteer 等进行数据采集，会被检测出来并直接屏蔽。

四、使用 puppeteer-extra, apify/crawlee 这样的工具，虽然提供了 WebDriver 隐身特性，一定程度上缓解了这个问题，但仍然没有完全解决。

上述工具没有解决访问轨迹跟踪问题
Headless 模式能够被检测出来。云端爬虫通常以 headless 模式运行，即使做了 WebDriver 隐身, headless 模式也能够被检测出来
其他爬虫对抗问题

即使解决完上述问题，也仅仅是入门而已。在稍稍正式一点的采集场景下，仍然面临诸多困难：

如何正确轮换IP，触发条件是什么？事实上，仅轮换IP是不够的，需要“隐私上下文轮换”
如何使用单台机器每天提取数千万数据点？
如何保证数据准确性？
如何保证调度准确性？
如何保证分布式系统弹性？
如何正确提取 CSS 混淆 的字段，它的 CSSPath/XPath/Regex 每个网页都不同，怎么解决？
如何采集数百个电商站点并避免爬虫失效？
如何降低总体拥有成本？

解决方案

我们提供了大量顶级站点的采集示例，从入门到资深，包含各种采集模式，包括顶尖大站的全站采集代码、反爬天花板的站点的采集示例，你可以找一个代码示例改改就可以用于自己的项目：

Exotic Amazon，国内镜像 - 顶尖电商网站全站数据采集真实项目
Exotic Walmart，国内镜像 - 顶尖电商网站数据采集示例
Exotic Dianping，国内镜像 - 最困难的数据采集示例

我们的开源代码也包含 REST 服务、像数据库客户端一样的网页客户端等等，基于该网页客户端，你甚至可以稍稍完善一些用户体验就可以打造与最知名“采集器”相媲美的产品。

PulsarR 支持高质量的大规模数据采集和处理。PulsarR 开发了一系列基础设施和前沿技术，来保证即使是大规模数据采集场景，也能达到最高标准的性能、质量和总体拥有成本。

PulsarR 支持网络即数据库范式。PulsarR 像对待内部数据库一样对待外部网络，如果需要的数据不在本地存储中，或者现存版本不满足分析需要，则系统会从互联网上采集该数据的最新版本。我们也可以使用简单的 SQL 将 Web 直接转换为表格和图表，更进一步，我们可以使用 SQL 直接查询 Web。

PulsarR 支持浏览器渲染并将其作为数据采集的首要方法。将浏览器渲染作为数据采集的首要方法，我们在数据点规模、数据质量、人力成本和硬件成本之间实现了最佳平衡，并实现了最低的总体拥有成本。通过优化，如屏蔽不相关的资源文件，浏览器渲染的性能甚至可以与传统的单一资源采集方法相媲美。

PulsarR 支持 RPA 采集。PulsarR 包含一个 RPA 子系统，来实现网页交互：滚动、打字、屏幕捕获、鼠标拖放、点击等。该子系统和大家所熟知的 selenium, playwright, puppeteer 是类似的，但对所有行为进行了优化，譬如更真实的模拟操作，更好的执行性能，更好的并行性，更好的容错处理，等等。

PulsarR 支持退化的单一资源采集。PulsarR 的默认采集方式是通过浏览器渲染来采集完整的网页数据，如果您需要的数据可以通过单一接口获取，譬如可以通过某个 ajax 接口返回，也可以调用 PulsarR 的资源采集方法进行高速采集。

PulsarR 计划支持最前沿的信息提取技术。我们计划发布一个先进的人工智能，以显著的精度自动提取所有网页（譬如商品详情页）中的每一个字段，目前我们提供了一个预览版本，国内镜像。

开始

大多数抓取尝试可以从几乎一行代码开始：

fun main() = PulsarContexts.createSession().scrapeOutPages(
  "https://www.amazon.com/", "-outLink a[href~=/dp/]", listOf("#title", "#acrCustomerReviewText"))

上面的代码从一组产品页面中抓取由 css 选择器 #title 和 #acrCustomerReviewText 指定的字段。示例代码可以在这里找到：kotlin，java，国内镜像：kotlin，java。

大多数 生产环境 数据采集项目可以从以下代码片段开始：

fun main() {
    val context = PulsarContexts.create()

    val parseHandler = { _: WebPage, document: Document ->
        // use the document
        // ...
        // and then extract further hyperlinks
        context.submitAll(document.selectHyperlinks("a[href~=/dp/]"))
    }
    val urls = LinkExtractors.fromResource("seeds10.txt")
        .map { ParsableHyperlink("$it -refresh", parseHandler) }
    context.submitAll(urls).await()
}

示例代码可以在这里找到：kotlin，java，国内镜像：kotlin，java。

最复杂的数据采集项目可以使用 RPA 模式：

最复杂的数据采集项目往往需要和网页进行复杂交互，为此我们提供了简洁强大的 API。以下是一个典型的 RPA 代码片段，它是从顶级电子商务网站收集数据所必需的：

val options = session.options(args)
val event = options.event.browseEvent
event.onBrowserLaunched.addLast { page, driver ->
    // warp up the browser to avoid being blocked by the website,
    // or choose the global settings, such as your location.
    warnUpBrowser(page, driver)
}
event.onWillFetch.addLast { page, driver ->
    // have to visit a referrer page before we can visit the desired page
    waitForReferrer(page, driver)
    // websites may prevent us from opening too many pages at a time, so we should open links one by one.
    waitForPreviousPage(page, driver)
}
event.onWillCheckDocumentState.addLast { page, driver ->
    // wait for a special fields to appear on the page
    driver.waitForSelector("body h1[itemprop=name]")
    // close the mask layer, it might be promotions, ads, or something else.
    driver.click(".mask-layer-close-button")
}
// visit the URL and trigger events
session.load(url, options)

示例代码可以在这里找到:kotlin，国内镜像。

如需了解更多，可以看看项目主页，项目国内镜像，知乎介绍或者在线教程。

希望这个回答对你有帮助。

八、数据采集箱是什么？

移动数据采集终端（Portable Data Terminal, PDT），也称为便携式数据采集箱，它可以将电脑技术与条形码技术完美的结合，利用物品上的条形码作为信息快速采集手段。

移动数据采集终端（Portable Data Terminal, PDT），也称为便携式数据采集器，或手持终端(Hand-hold Terminal, HT)。又因其用于自动识别条形码故称做便携式条码扫描终端（以下统称为便携式数据采集器）。便携式数据采集器是集激光扫描、汉字显示、数据采集、数据处理、数据通讯等功能于一体的高科技产品，它相当于一台小型的计算机，将电脑技术与条形码技术完美的结合，利用物品上的条形码作为信息快速采集手段。

九、人工数据采集是什么？

就是需要人入户去向一个人采集数据。

十、人像数据采集是什么？

居民二代身份证人像采集系统，是一款公安部门用于采集二代证照片的系统。能够实现快速裁切，自动处理等多方面功能。同时配合民警高效便捷的完成居民照片的采集工作。做到照片处理规范化，数据化，清晰化。其中BNS100二代证人像采集系统，是目前国内应用最为广泛的系统之一。

一、网络数据采集的优势不是什么