亮数据—数据采集工具全面评测

       亮数据—数据采集工具https://www.bright.cn/use-cases/ecommerce/?utm_source=brand&utm_campaign=brnd-mkt_cn_bilibili_yingjie&promo=yingjie

        

一、前言

         亲爱的朋友们，大家好！今天，我要跟大家分享一个我最近发现的宝藏产品—Bright Data。在我们日常的项目开发和研究中，数据获取总是一个让人既爱又恨的话题。找到一个既高效又安全的工具，简直就像是在茫茫沙漠中找到绿洲。近期，我测评了，数十家数据获取工具，最后锁定了，亮数据，本篇文章，从多角度带你深入了解，它的强大之处。

        

二、数据采集工具的应用场景

1.         提高访问速度和安全性
2.         跃过访问限制
3.         数据采集和爬虫应用
4.         访问受限制的网站

三、产品体验

     ①  首先建立一个数据获取池，进入首页选择无限机房代理

       ② 修改名字IP数，类型选择共享(因为IP不断切换)，IP数选择20，之后选择IP归属(任意填写即可)，高级选项这里也保持默认

         

        1.稳定性

                   我们在进行在线ping值测试网站过程中，将请求次数拉到了最大值，但是请求下来的延迟性，依旧保持在3以内

        

        2.延迟性

                     复制服务器主机号

                打开ping值在线测试网站 (会测试几大运营商不同地区的延迟)，将服务器地址放入中，进行确定请求，我们在发送请求处，可以手动设置请求次数

            测试完毕，延迟无限接近于0(延迟越低，说明请求的速度越快，在获取数据的过程中速度也就越快)，我们可以看出亮数据的延迟极低

        

        3.匿名性

                3.1 可以任选地理位置

      3.2 自动化测试脚本

          这里我们写了一个python脚本，这个脚本，可以用于测试数据获取工具的ip归属地，已经ip数量

import requests
 
host = 'brd.superproxy.io‘
port = 22225
username ='brd-customer-hl_a0a48734-zone-spider'
password ='vulnmfnoeb6o'
proxy_url = f'http://{username}:{password}@{host}:{port}’
proxies ={
'http': proxy_url
'https': proxy_url
url = "http://lumtest.com/myip.json"
i=0
while i < 3:
    response =requests.get(url,proxies=proxies, timeout=10)
    # print(response.json())
    print(response.json()['country'],':',response.json()['ip'])
    i += 1

        复制用户名和密码，将其拷贝到代码中

        这个脚本会自动访问lumltest在线测试网站，网站响应数据会回趟ip，里面包含了ip数和归属地

可以看到，ip都是不同的，归属地也都是随机进行选取的，这样做就有个好处，有效隐藏了用户的真实IP，避免在数据获取过程中，用户的ip被检索

 四、实战演练

        爬取电商网站数据用于数据分析

                首先我们选择亮数据浏览器

                修改名称，并点击添加，即可生成示例

                

      补充：  如果想要自定义消息头，我们选择高级选项这里，进行设置

         

 这个界面，完整显示了，Spider2的用户名和密码

 

         将生成的用户名复制到代码中，运行代码

import scrapy
from spider.items import SpiderItem
 
 
class HouseSpider(scrapy.Spider):
    name = 'housespider'
    start_urls = ['http://newhouse.xmhouse.com/newsearch.aspx?f=i']
 
    def parse(self, response):
        it = SpiderItem()
        # 抓取数据
        for res in response.xpath('//div[@class="loupans"]/div[@class="loupan_list_item"]/div[@class="lpitem"]'):
            it['name'] = res.xpath('.//div[@class="title"]/a/text()').extract()[0].strip()
            it['price'] = res.xpath('.//div[@class="price"]/div[@class="v1"]/span/text()').extract()[0].strip()
            it['address'] = res.xpath('.//div[@class="other"]//li[1]/div[@class="desc"]/span/text()').extract()[
                0].strip()
            it['developers'] = res.xpath('.//div[@class="other"]//li[2]/div[@class="desc"]/text()').extract()[0].strip()
            yield it
 
        # 判断是否是最后一页
        if response.xpath('//a[text()="下一页"]/@disabled').extract_first() != 'disabled':
            next_url = 'http://newhouse.xmhouse.com' + response.xpath('//a[text()="下一页"]/@href').extract_first()
            yield scrapy.Request(next_url, callback=self.parse)

           效果图：

 五、无经验如何玩转数据获取

        打开解面，选择选项数据集

        

 我们可以看到，里面已经提供好了现成数据集，我们直接选购即可

        按照业务场景和行业进行划分数据集，我们甚至可以，在上方找到他们的联系方式，定制我们所需数据集

         亮数据为粉丝提供了10美金的抵用券，成功注册账户，并登录后在用户界面里输入折扣代码即可享受抵扣！
        折扣代码：yingjie
        访问页面：外贸电商 - Bright Data
 如有问题，可以关“Bright_Data”注亮数据官微，联系后台客服。

六、总结

        数据采集对工具的需求，十分苛刻，这次测评亮数据，确实带来眼前一亮，他的功能其实远不止这些，欢迎各位私信博主，跟我一起探讨，数据采集