RPA 實戰應用｜五分鐘帶你看懂電商產業背後的爬蟲機器（下）

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前言

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要如何透過 RPA 抓資料？

Data Scraping 數據抓取

Extract Data 之 Properties 介紹

在使用「數據抓取」功能時，也可以在 UiPath 的 Properties 中進行更完整的操作，如下圖可以在 MaxNumberOfResults 中指定想下載的資料數目，爬到此數值的資料量即結束。

此外，下圖的 NextLinkSelector 也是相當重要的功能，當我們使用「數據抓取」並和 UiPath 溝通說要下載的資料形式後，也需去點選網站中下一頁的 icon，這樣才能讓 UiPath 抓取後續幾頁，將整個網站的類似資訊都蒐集，而點選網站下一頁的操作顯示，就會呈現在 NextLinkSelector 中，因此若該欄位沒東西的話，就代表此爬蟲將只會爬一頁網頁內容喔。

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資料抓到了，下一步呢？

Output Data Table

緊接著如下圖，當設定好上面提及的輸出變數（ExtractDataTable）後，我們就可以使用 OutputDataTable（輸出數據表）這個功能，並在 Input 欄位填寫我們剛剛設定的 ExtractDataTable 變數，即可將抓取資訊匯出。

而因為此功能的輸出格式是 "text" 記事本形式（可看 Output 欄位說明），因此在輸出時，會將所抓到的資料灌到記事本中，但因為我們最終是希望以 Excel 格式進行梳理，因此還需要透過 "Write Range" 功能來實現。

Write Range

因此最後，我們可以用 Write Range 來將剛剛的記事本資料，進一步匯整到 Excel 中，在這部分的操作就相當直覺，只要按照欄位資訊填寫 Input 欄位、Excel 表名稱等，即可完成。

成功執行 RPA 機器人後，便可以得到如下圖的結果，成功看到我們希望抓取的資訊，像是價格、房間數、衛浴數、坪數等，都被整理到 Excel 中，等待進行下一步的清洗和分析，如此我們就完成初步的 RPA 網站爬蟲了！

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總結與觀點

• 網站限制 之所以採取美國房屋平台作為案例，主要是因其網站內容較固定、一致，可讓 RPA 較易進行判斷和抓取資訊；倘若今天網站內容每頁格式都不同，爬蟲難度便會大幅提高，此時使用 RPA 操作可能就會更加複雜。
• 資料清理 在這個案例中最後的結果，可以看到於 Excel 中所彙整的資料仍相當雜亂，像有一些空格、不必要符號等，而這其實並非 RPA 的問題，事實上也是可透過 RPA 其他內建功能，進行資料清洗再匯到 Excel 中，待日後有機會再進行分享！

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