不懂编程，如何获取全面海量的重要数据？

在大数据和人工智能时代，数据的重要性变得更加突出。以下是数据在这个时代的重要性所体现的几个方面：

1. 决策依据

2. 模型训练

3. 个性化服务

4. 创新驱动

5. 智能决策支持

本文，将介绍两个获取数据的方法

1、利用爬虫框架写采集程序

在前面，我介绍了两个编写爬虫程序获取数据的经典案例：

Python数据分析实战-爬取以某个关键词搜索的最新的500条新闻的标题和链接（附源码和实现效果）

Python数据分析实战-爬取豆瓣电影Top250的相关信息并将爬取的信息写入Excel表中（附源码和实现效果）

回顾总结一下第一个案例，通过爬虫获取数据有以下几个步骤：

1、安装所需的库：你需要安装requests和beautifulsoup4库。可以使用以下命令通过pip安装：

pip install requests beautifulsoup4

1. 发起搜索请求并获取多个搜索结果页面的HTML内容。可以使用以下代码实现：

import requests

def search_baidu(keyword, page):
    url = f"https://www.baidu.com/s?wd={keyword}&pn={page}&rn=10"
    headers = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.81 Safari/537.36"
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        return response.text
    else:
        return None

1. 解析搜索结果并提取新闻标题和链接：使用beautifulsoup4库解析HTML内容。可以使用以下代码实现：

from bs4 import BeautifulSoup

def parse_search_results(html):
    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
    news_results = soup.find_all("h3", class_="t")
    news_list = []
    for result in news_results:
        title = result.a.text
        link = result.a["href"]
        news_list.append({"title": title, "link": link})
    return news_list

1. 完整的爬取过程：将上述步骤整合到一个函数中，实现完整的爬取过程。可以使用以下代码实现：

def crawl_latest_news(keyword, num_news):
    news_list = []
    num_pages = num_news // 10 + 1  # 每页10条新闻，计算需要请求的页面数
    for page in range(num_pages):
        html = search_baidu(keyword, page * 10)
        if html:
            page_news = parse_search_results(html)
            news_list.extend(page_news)
        else:
            print(f"无法获取第 {page+1} 页的搜索结果")
    return news_list[:num_news]

主程序入口：调用crawl_latest_news函数，并传入你想要搜索的关键词和要获取的新闻数量（这里是500），获取最新的500条新闻列表。例如：

keyword = "开源之夏"
num_news = 500
news_list = crawl_latest_news(keyword, num_news)
if news_list:
    for news in news_list:
        print(news["title"])
        print(news["link"])
        print()
else:
    print("无法获取搜索结果")

上述中，我们总结了 python 编写采集程序实现简单的爬虫的几个步骤。但是在实际中会遇到很多问题，主要体现在以下几个方面：

• 限制 IP 的访问次数（许多站点有反爬机制）

• 复杂页面爬虫，对代码要求比较高

• 对大型爬虫项目，数据的后期处理比较麻烦

在此，我为大家介绍第二种获取数据的方法，数据收集平台Bright Data

2、全球网络数据一站式平台-Bright Data

      作为世界一号数据收集平台，财富500强，学术机构和中小企业信赖和喜爱的公司，亮数据Bright Data以高效、可靠和灵活的方式检索提取关键的公共网络数据而著称，这些数据帮助用户研究、监控、分析并做出最好的决策。亮数据Bright Data的产品涵盖了从零代码解决方案到工程师和IT专业人员使用的强大基础设施，数据收集平台被全球几乎所有行业的，成千上万客户所使用。

使用教程：

• 注册完成之后登录界面

• 

可以看到主要有两部分：代理爬虫基础设施 和 数据集和Web Scraper IDE，平台大致提供了以下三种服务：

• 代理服务：通过真实的代理 IP 来爬虫，避免 IP 地址的限制。

• 数据集服务

  • 数据集商城：提供已爬好的一些知名站点数据，可以直接使用。

• • 按需定制数据集：可以定制数据。以获取豆瓣电影Top250的数据为例。

    • 定义收集范围、频率并提供示例

• • • 定义项目范围，审查并批准数据模式和样本

• • • 开始收集数据，并以您喜欢的频率和格式（JSON、CSV、Excel）提供数据

• 网络爬虫IDE服务：官方提供了 web 端的 IDE工具，并提供了相关的示例代码，可以直接使用！

想要获取重要数据，对于不懂编程、苦恼于反爬以及后期数据处理的你，不妨去试一试这个产品！

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