首先配置LocoySpider新建“百科知识采集”任务并输入目标URL，接着通过智能模式分析页面结构，提取标题、信息框、正文段落及参考资料；针对动态加载内容启用浏览器模拟或JS脚本触发，对分页内容添加多URL模板；随后清洗数据去除HTML标签与冗余信息，结构化映射至数据库字段，最终设置JSON或Excel导出格式，并通过随机User-Agent、代理IP池和低频请求规避反爬机制，确保完整获取百科条目数据。
如果您需要从百科类网站（如百度百科、维基百科）采集结构化的知识条目，但发现数据抓取不完整或规则失效，则可能是由于网页结构复杂或动态加载所致。以下是针对LocoySpider进行百科知识采集的详细步骤和结构解析方法：
一、配置基础采集任务
此步骤用于创建并初始化一个针对百科页面的采集任务，确保软件能正确访问目标网址并识别基本页面结构。
1、打开LocoySpider软件，点击“新建任务”，在任务名称栏输入“百科知识采集”。
2、在“起始地址”中输入目标百科网站的词条URL，例如：https://baike.baidu.com/item/人工智能。
3、选择“智能模式”或“向导模式”，让软件自动分析页面结构，并识别标题、正文、信息框等主要区域。
4、点击“保存”完成基础任务配置，进入下一步规则设置。
二、解析百科页面结构
百科页面通常包含固定的HTML结构，如标题区、信息框（infobox）、目录、段落正文和参考资料等。准确识别这些区块是成功采集的关键。
1、在任务编辑界面，切换到“列表页”或“内容页”规则设置，使用鼠标框选词条标题区域，软件将自动生成XPath或CSS选择器规则。
2、单独提取信息框内容：找到百科右侧或顶部的信息表格，框选其整体区域，命名为“info_box”，设置为“表格型”字段以便结构化存储。
3、对于正文段落，选择第一个段落后，启用“循环提取”功能，确保所有连续段落都能被捕获。
4、添加“参考资料”和“相关词条”区域的提取规则，分别命名为“references”和“related_terms”，以完整保留知识关联性。
三、处理动态与分页内容
部分百科内容通过AJAX加载或多标签页展示（如“发展历程”、“应用领域”等子页面），需模拟点击或构造请求以获取全部数据。
1、若发现某些内容未被抓取，进入“高级采集”设置，启用“浏览器模拟”功能，选择内置的IE或Chromium内核渲染页面。
2、对于多标签页内容，手动添加额外的URL模板，例如：https://baike.baidu.com/item/人工智能?view=timeline，并为每个子页面设置独立的内容提取规则。
3、使用“自定义JS脚本”功能，在页面加载完成后执行点击操作，触发JavaScript加载隐藏内容。
四、清洗与结构化输出数据
采集后的原始数据可能包含HTML标签、冗余空格或编码乱码，需进行清洗才能形成可用的知识条目。
1、在“数据处理”环节，添加“过滤HTML标签”规则，清除所有、 2、使用“正则替换”功能统一日期格式、去除广告文本或无关链接。 3、将提取的字段映射到数据库表结构中，例如创建名为“encyclopedia_entries”的MySQL表，包含title、content、info_box_json、references等字段。 4、设置导出格式为JSON或Excel，便于后续导入知识图谱系统或CMS平台。 大型百科网站常设有IP频率限制、验证码或User-Agent检测等防护措施，需配置相应策略绕过封锁。 1、在“请求设置”中启用“随机User-Agent”，从预设列表中轮换不同浏览器标识。 2、配置代理IP池，导入可用的HTTP或SOCKS5代理，设置每N次请求更换一次IP。 3、调整采集线程数至1-2个，降低请求频率，避免被服务器判定为异常流量。 4、若遇到验证码，集成第三方OCR服务接口，在采集流程中自动识别并填写验证码。五、应对反爬虫机制
