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- 来自专栏小徐学爬虫
企业数据抓取如何选择语言
上面的问题是我最近遇到的一个企业技术和我说的，对于选择企业级数据爬取的语言，我们肯定需要综合考虑开发效率、执行效率、维护成本、生态成熟度、团队技能以及项目规模/复杂度。 维护成本相对较低： 代码可读性好，社区庞大，问题容易找到解决方案。免费开源： 无许可费用。适用场景： 绝大多数中小型到大型爬虫项目，从简单页面抓取到复杂动态网站、反爬对抗、大规模分布式爬虫均可胜任。 一些特定的解析库或反爬解决方案可能需要自行实现或寻找第三方库，选择不如Python多。学习曲线比Python稍陡峭。 适用场景： 需要处理大量并发连接（如API轮询、大量简单页面抓取）、团队熟悉JavaScript/TypeScript、前后端技术栈统一的项目。利用 puppeteer 做复杂动态渲染爬取也很方便。 已有Java/.NET生态选Java/C#： 如果企业已有强大的Java或 .NET 团队和技术栈，并且爬虫需要深度集成到现有的大数据或企业系统中，选择对应的语言可以降低整体系统复杂度和维护成本。
47710编辑于 2025-06-12 - 来自专栏若是烟花
python爬虫----（6. scrapy框架，抓取亚马逊数据）
利用xpath()分析抓取数据还是比较简单的，只是网址的跳转和递归等比较麻烦。耽误了好久，还是豆瓣好呀，URL那么的规范。唉，亚马逊URL乱七八糟的.... </items> （5）数据保存，保存到数据库 ...
2K10发布于 2020-07-27 用Python抓取亚马逊动态加载数据，一文读懂
这种动态加载机制为数据抓取带来了两大挑战：数据隐藏在异步请求中：直接抓取HTML页面可能无法获取到完整数据，因为部分数据需要通过JavaScript动态加载。 二、抓取动态加载数据的方法（一）分析网络请求抓取动态加载数据的第一步是分析网络请求，找到数据的源头。 三、实战代码：抓取亚马逊商品评论数据为了更好地理解上述方法，我们以抓取亚马逊商品评论数据为例进行实战。我们将使用Selenium模拟浏览器行为，并结合代理服务以应对IP限制。 以下是完整的Python代码，结合代理服务抓取亚马逊商品评论数据：import requestsfrom selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.common.by ") as file: json.dump(review_data, file, ensure_ascii=False, indent=4)总结通过本文的介绍，我们详细探讨了如何使用Python抓取亚马逊动态加载的数据
98410编辑于 2025-02-18- 来自专栏python进阶学习
用Python抓取亚马逊动态加载数据，一文读懂
这种动态加载机制为数据抓取带来了两大挑战： 数据隐藏在异步请求中：直接抓取HTML页面可能无法获取到完整数据，因为部分数据需要通过JavaScript动态加载。 二、抓取动态加载数据的方法 （一）分析网络请求 抓取动态加载数据的第一步是分析网络请求，找到数据的源头。 三、实战代码：抓取亚马逊商品评论数据 为了更好地理解上述方法，我们以抓取亚马逊商品评论数据为例进行实战。我们将使用Selenium模拟浏览器行为，并结合代理服务以应对IP限制。 以下是完整的Python代码，结合代理服务抓取亚马逊商品评论数据： import requests from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by as file: json.dump(review_data, file, ensure_ascii=False, indent=4) 总结 通过本文的介绍，我们详细探讨了如何使用Python抓取亚马逊动态加载的数据
86910编辑于 2025-02-19 - 来自专栏爬虫资料
Python抓取亚马逊指定商品的所有页面
作为全球最大的电商平台之一，亚马逊的数据反映了外贸出口的趋势和变化。 中国商家在亚马逊上的商品交易总额（GMV）逐年攀升。 2017年，中国卖家在亚马逊上的GMV达到了480亿美元，占据了亚马逊总GMV的18%。而到了2022年，中国卖家的GMV已经增长至2010亿美元，占比为26%。 中国商家在不同的亚马逊站点上的占比存在差异。在TOP 10000卖家中，中国卖家平均占比达到了42%。 为了提高亚马逊电商卖家的竞争力和利润，他们应该如何选择和优化商品呢？其中，最重要的工作就是定期分析亚马逊上同类商品的相关信息，用于分析市场前景和商品信息等关键因素。 下面提供数据分析demo，用于对亚马逊指定商品的全部页面进行采集： import undetected_chromedriver from bs4 import BeautifulSoup from selenium.webdriver.chrome.options
1.3K20编辑于 2023-06-01 - 来自专栏爬虫资料
使用Python和BeautifulSoup抓取亚马逊的商品信息
Beautiful Soup 是一个 Python 库，可让您轻松地从 HTML 页面中提取数据。 Beautiful Soup 对于网络抓取很有用，因为它可以获取 URL 的内容，然后解析它以提取您需要的信息。 例如，您可以使用 Beautiful Soup 从亚马逊网站上抓取商品的标题、价格等信息。 首先安装所需的库：BeautifulSoup、requests和fake-useragent。 下面是demo示例： from bs4 import BeautifulSoup import requests from fake_useragent import UserAgent # 定义爬取的亚马逊产品页面的
3K20编辑于 2023-05-31 - 来自专栏全栈程序员必看
Python抓取数据_python抓取游戏数据
抓取策略 确定目标：确定抓取哪个网站的哪些页面的哪部分数据。本实例抓取百度百科python词条页面以及python相关词条页面的标题和简介。 分析目标：分析要抓取的url的格式，限定抓取范围。 分析要抓取的数据的格式，本实例中就要分析标题和简介这两个数据所在的标签的格式。分析要抓取的页面编码的格式，在网页解析器部分，要指定网页编码，然后才能进行正确的解析。 执行爬虫：进行数据抓取。 分析目标 1、url格式 进入百度百科python词条页面，页面中相关词条的链接比较统一，大都是/view/xxx.htm。 新建html_outputer.py，作为写出数据的工具。 2、网络数据流的编码 比如获取网页，那么网络数据流的编码就是网页的编码。需要使用decode解码成unicode编码。
2.8K30编辑于 2022-09-20 物联网数据归档方案选择分析
上面两种方案，哪个更符合物联网中归档数据方案？在物联网(IoT)归档数据场景中，方式2（年月日时分区）通常是更优且更符合行业实践的选择。 两种方案对比分析维度方式1（年月日）方式2（年月日时）胜出方写入性能日表分区成为写入热点（高并发时锁竞争）写入分散到小时分区，并发能力高方式2明细查询效率需扫描整个日分区（如查1小时数据需读24小时）精准定位小时分区方式 （如Sum、Avg），避免手动维护选择时序数据库 使用专用时序数据库（如 TimescaleDB, InfluxDB, ClickHouse）可自动处理：按时间分区（PARTITION BY DAY() PARTITION OF device_telemetry FOR VALUES FROM ('2023-06-15 10:00:00') TO ('2023-06-15 11:00:00');何时选择方式 仅当满足全部以下条件时：数据量极小（设备数<100，写入频率<1条/分钟）无需查询原始时序数据（只需看日报、月报）无高并发查询需求结论✅ 优先选择方式2（年月日时分区）：写入性能高、明细查询快、兼容冷热分离
37610编辑于 2025-06-06- 来自专栏AI科技评论
亚马逊工程师分享：如何抓取、创建和构造高质量的数据集
对此，亚马逊工程师 Rishabh Misra 分享了他关于如何识别、抓取和构建一个高质量的机器学习数据集的心得，雷锋网 AI 科技评论编译整理如下。 我将 TheOnion 确定为获取讽刺文本的来源，而对于非讽刺文本，我选择了一个真正的新闻报道网站 HuffPost。 思考一下，您是否可以通过不同的数据源组合有关某些属性的更多信息，这些信息可能会帮助人们为他们的模型构建特性。 未知问题 在解释这些类型情况的时候，新闻类别数据集是一个很好的选择。 在抓取数据之前，请仔细阅读网站的条款，以确保您不会因为抓取和公开分发数据而违反法律规则。 通常，每秒一个请求是合适的，但是考虑到 ModCloth 是一个小站点（可能没有亚马逊那么大），我们可以将等待时间延长。在这方面你可以运用你的判断力。
1.4K40发布于 2019-05-14 - 来自专栏爬虫资料
移动端数据抓取：Android App的TLS流量解密方案
这使得传统的HTTP抓包工具无法直接获取有效数据，增加了数据采集的难度。然而，借助代理IP技术、TLS流量解密工具以及合适的请求头配置，仍然可以实现对Android App的有效抓取。 本文将以知乎App为例，演示如何通过TLS流量解密技术抓取其热榜数据。 数据目标本项目旨在抓取知乎App热榜页面的以下数据：热榜标题热榜内容简介热榜链接发布时间作者信息（如有）这些数据将有助于分析知乎平台的热点话题和用户关注趋势。 技术选型为实现上述目标，选择以下技术栈：Charles Proxy：用于解密HTTPS流量，分析App与服务器之间的通信内容。 此方法可广泛应用于其他Android App的数据抓取，需要注意的是，使用代理IP服务时，应选择可靠的服务提供商，以确保数据抓取的稳定性。
67510编辑于 2025-04-21 - 来自专栏物联网
物联网数据归档之数据存储方案选择分析
在上一篇文章中《物联网数据归档方案选择分析》中凯哥分析了归档设计的两种方案，并对两种方案进行了对比。这篇文章咱们就来分析分析，归档后数据应该存储在哪里？及存储方案对比。 这里就选择常用的mysql及taos数据库来存储归档后的数据吧。你在处理设备归档表存储方案时对MySQL和TDengine的对比考量很关键，这直接关系到系统长期的可扩展性和运维成本。 作为专门处理时序数据的数据库，TDengine和通用型MySQL在底层设计上存在本质差异，而这种差异在物联网高并发、大吞吐的数据场景下会被放大。 ，减少事务开销异步写入：用Kafka等消息队列缓冲写入，避免直接冲击数据库存储治理热数据：存MySQL（近3个月）冷数据：转储至对象存储（如S3），通过外部表查询 冷热分离：定期归档：将超期数据迁移到历史表 device_id)查最新状态、INTERVAL时间窗口聚合10水平扩展：添加节点即可线性提升吞吐，无需人工分片10成本控制：OPPO案例中，替换MySQL后存储成本降低 80% 以上10 五、决策建议：根据场景选择存储方案场景推荐方案说明设备数
63710编辑于 2025-06-10 - 来自专栏若是烟花
数据抓取练习
代码放在Github上了。https://github.com/lpe234/meizi_spider
1.5K10发布于 2020-07-27 构建电商大数据能力：亚马逊数据采集方案的架构选型与实践
本文将从云原生和大数据架构的视角，深度对比分析当前主流的三种 亚马逊数据抓取方案：SaaS平台、自建分布式爬虫集群，以及第三方数据采集API服务。 Amazon数据采集API对比：4种主流方案的成本、效率与选择指南引言：亚马逊卖家面临的数据困境做亚马逊的朋友都知道，数据就是命根子。 所以今天我就想跟大家聊聊，市面上主流的几种亚马逊数据抓取方案到底哪个更适合你。我把常见的四种方式都分析一遍，包括成本、效率、技术难度这些大家最关心的问题，希望能帮你找到最合适的解决方案。 如果你的业务增长了，需要抓取更多数据，API天然支持大规模并发，不像RPA那样受限于工具本身的性能。当然，这种方案也不是完美的。你需要有一定的技术基础来集成API，虽然不算太难，但也不是完全没门槛。 希望这篇文章能帮到正在为Amazon数据采集方案选择而纠结的朋友们。
65910编辑于 2025-08-06- 来自专栏Jaycekon
Phantomjs+Nodejs+Mysql数据抓取（1.数据抓取）
概要： 这篇博文主要讲一下如何使用Phantomjs进行数据抓取，这里面抓的网站是太平洋电脑网估价的内容。 主要是对电脑笔记本以及他们的属性进行抓取，然后在使用nodejs进行下载图片和插入数据库操作。 return cont; }); console.log(pageSize); loadController(status); }); 这部分代码是Phantomjs的入口，也是我们进行数据抓取的开始部分 这里抓到的信息是所有页面的页数，用来作为循环判断的次数依据 然后观察代码就可以发现从入口结束之后就跳转到了LoadContriller函数中去，然后再调用loadComputerList这个函数，然后就可以进行数据抓取了 抓取详细信息 再上面我们已经抓到了一些基本信息了，但是页面中并没有为我们提供比如电脑cpu,内存，显卡这些内容，所以我们的抓取工作并没有完成。
1.8K60发布于 2018-03-09 - 来自专栏小孟开发笔记
PHP登入网站抓取并且抓取数据
有时候需要登入网站，然后去抓取一些有用的信息，人工做的话，太累了。有的人可以很快的做到登入，但是需要在登入后再去访问其他页面始终都访问不了，因为他们没有带Cookie进去而被当做是两次会话。 文件 $ch = curl_init(); curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, “http://localhost:8080/test/login.php”); //设定返回的数据是否自动显示 curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, 1); // 我们在POST数据哦！
2.3K30编辑于 2023-02-20 Elasticsearch 数据同步方案实战：Logstash 之外的选择
针对这些问题，CloudCanal 提供了基于增量扫描的企业级数据同步解决方案，本文将介绍这种方案的实现机制和特性，并带你从零开始构建数据链路，帮你快速上手。 CloudCanal 解决方案：增量扫描最近，CloudCanal 提供了一种轻量、直观的 Elasticsearch 数据同步方式：增量扫描同步。 选择源端和目标端数据源，点击 测试连接。选择需要同步的 schema 信息。步骤 4：配置任务在功能配置页面，任务类型 选择 增量同步。同步模式 选择 定时扫描，并 设置参数。 这里选择 无，以实现增量同步效果。步骤 5：选择数据表在表 & action 过滤页面，选择要迁移的表。步骤 6：处理数据在数据处理页面的左侧选择表，并勾选要迁移的列。 如果你正在寻找 Elasticsearch 到 Elasticsearch 数据迁移同步的解决方案，不妨试一下 CloudCanal 免费社区版，几分钟内即可完成一条同步链路的搭建，让数据更高效地流动起来
900编辑于 2026-04-16- 来自专栏小徐学爬虫
BeautifulSoup数据抓取优化
优化 BeautifulSoup 数据抓取可以帮助提高数据抓取的效率和性能，优化的数据抓取方式更加友好，减少了对目标网站的访问压力，降低了被封禁或限制访问的风险。 看看下面的几种解决方案。1、问题背景我正在使用BeautifulSoup库来抓取一个网站上的数据。 我使用如下代码来抓取数据：from bs4 import BeautifulSoupimport urllib2page = urllib2.urlopen("http , contact_person, address, phone_number, email))输出结果为：公司名称,联系人,地址,电话,邮箱公司名称2,联系人2,地址2,电话2,邮箱2...优化后的数据抓取代码通常能够更快速地获取所需数据 数据抓取优化不仅能够提高程序的性能和效率，还能够降低资源消耗，改善用户体验，降低被封禁风险，提高可维护性和可扩展性，以及降低错误和异常情况的发生，从而为数据抓取任务带来更多的好处和优势。
49210编辑于 2024-04-08 - 来自专栏git
抓取淘宝美食数据
div > div > ul > li.item.active"), str(page))) # 解析对应页面的数据 wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, "#mainsrp-itemlist .items .item"))) # 当前页面的数据 text # print(total) total_num = re.compile(r'\d+').search(total).group() # 写一个函数获取当前页（第一页的数据
1K40发布于 2019-07-19 - 来自专栏chenchenchen
Fiddler、Charles抓取数据
Fiddler抓取数据 一、Fiddler简介 现在的移动应用程序几乎都会和网络打交道，所以在分析一个 app 的时候，如果可以抓取出其发出的数据包，将对分析程序的流程和逻辑有极大的帮助。 对于HTTP包来说，已经有很多种分析的方法了，但是现在越来越多的应用已经使用HTTPS协议来和服务器端交换数据了，这无疑给抓包分析增加了难度。 ，选择“修改网络”。 原因是去掉后过滤掉PC上抓到的包，只抓取移动终端上的信息。 ,效果图如下 第一个请求详细信息： 第二个请求如下 比如我需要这三个参数去发送请求，就可以在这里看到，接着在下面api用这三个参数去发送请求 若要抓取http请求，在Charles的菜单栏上选择
1.7K10编辑于 2022-11-29 - 来自专栏用户7850017的专栏
搜索引擎广告情报抓取方案
因此，网络爬虫还应将非结构化数据转换为结构化格式的数据。 资源 构建一个内部网络抓取工具来收集搜索广告情报需要付出大量的时间和金钱。选择这条路的公司至少应该有一个专门的开发团队来完成这项任务。 这意味着如果在收集广告情报时不小心，抓取的数据可能会变得不准确，从而变得无用。 高效抓取搜索引擎的解决方案 提供搜索引擎广告情报的企业通常会投资自己的内部解决方案来收集所需的搜索引擎数据。 为任务选择正确的代理可能需要了解不同类型的代理如何运作。您可以阅读我们关于数据中心与住宅代理之间差异的文章以了解更多信息。 使用现成的工具 由于主流搜索引擎的复杂性，内部网络抓取工具在提供高质量结果方面面临挑战。在这种情况下，专门提供广告情报的公司会选择另一种方法：外包可靠的网络抓取工具以加快数据收集过程。 企业如何在构建内部网络抓取工具和使用即用型工具之间做出选择。前者与代理一起使用效果最好，而后者对于想要逃避处理数据收集问题并获得即用型数据的公司来说是理想的选择。
85700发布于 2021-08-24
腾讯云开发者
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