企业数据采集新实践：提升工作效率的秘籍

写在前面

在数据为王的时代，如何快速、准确地获取所需数据成为了各大企业面临的一大挑战。而亮数据的API产品，正是以新颖有趣的实际应用案例为突破口，为企业和用户提供了高效的数据获取解决方案。作为数据分析和处理的爱好者，我亲身体验了这些产品，并深感其带来的便捷与高效。下面我希望通过这篇文章与大家一同探讨这些产品的实际应用与优势。

一、网页解锁器API (Web Unlocker API)

在数据分析和处理的道路上，我们时常会遇到各种挑战。例如，有时我们需要获取某个受限网页的数据，但传统方法往往难以突破限制。但是，针对受限网页的数据获取难题，网页解锁器API无疑是我们的得力助手。它采用先进的技术方法，能够快速突破网页的限制，帮助我们轻松获取所需数据。如模拟真实用户行为，规避反机器人检测；高效且可扩展，满足用户不断增长的需求以及自动管理代理，无需用户操心等。今天，我们就以获取豆瓣电影数据来对该功能做一个简单的演示。众所周知，豆瓣影评是全网最具有权威性的一个影评网站，虽然说它的采集策略十分简单，也没有什么反采集机制，但是一旦我们频繁的获取数据，就会封禁我们的ip，同时会进行机器人检测，也就是让我们进行验证，类似于下图所示。

为了有效规避这类问题的发生，网页解锁器API就派上了很大的用场，接下来我们就来一起体验下该功能的强大之处。首先，进入网址：www.bright.cn/products/we...，注册一个账号，这里推荐可以使用谷歌登录。然后，选择Web Unlocker API功能，点击Get Started，开始创建网页解锁器API通道。

紧接着，配置好通道名称以后，点击Add，添加该通道，点击YES或回车成功创建。

创建成功以后，会弹出网页解锁器API使用的示例代码：

我们可以直接点击 Copy code 复制该示例代码使用，但是一般我开发喜欢使用Pycharm的python解释器环境，所以我将复制的代码通过www.lddgo.net/convert/cur...代码转换网站转换为了python代码。

当然，官方API文档里面其实也给了python代码的示例，具体操作如下：

我们点击示例代码右上角的API Documentation，进入官方的API文档，可以看到右边有各种语言代码的示例，但是唯一不好的点就是，里面的好多参数我们需要修改为自己的参数，比如API Token他这里就需要我们自己填写一下，而通过转换得到的代码可以直接运行。

接下来，我们打开pycharm试一下该示例代码是否可以正常运行。

可以看到，官方给的示例代码是可以正常获取示例网站中的数据。接下来，我们就要开始进行我们的豆瓣影评爬取了。首先进入豆瓣影评官网，将url复制下来，比如说选一部最近比较火的《电幻国度》作为爬取对象。

复制url以后，替换代码中的url部分，记得这里替换的是json_data里面的url，而不是post请求里面的第一个url参数。

然后运行以后确实可以看到获取到了该电影影评的数据，接下来的工作就是数据处理部分了，而数据处理部分就简单多了，我们可以自己手搓，也可以交给AI处理。

这里我主要采用xpath来进行数据处理，代码如下：

python 复制代码

python
from lxml import etree
import requests
import pandas as pd  # 新增
import os  # 可选：用于确保路径存在

headers = {
    'Authorization': 'Bearer 65cbecf95ca6ea998aa513583460ac7754be79ef3e981f02064dfcfcff873444',
}

json_data = {
    'zone': 'web_unlocker2',
    'url': 'https://movie.douban.com/subject/27606065/comments?status=P',
    'format': 'raw',
}

response = requests.post('https://api.brightdata.com/request', headers=headers, json=json_data)
response.raise_for_status()

tree = etree.HTML(response.text)
comment_list = tree.xpath('//div[@class="comment"]')

reviews = []
for comment_div in comment_list:
    try:
        name = comment_div.xpath('.//span[@class="comment-info"]/a/text()')[0].strip()
    except:
        name = ''

    try:
        content = comment_div.xpath('.//p[@class="comment-content"]/span[@class="short"]/text()')[0].strip()
        content = ''.join(content.split())
    except:
        content = ""

    try:
        upvote = comment_div.xpath('.//span[@class="votes vote-count"]/text()')[0].strip()
    except:
        upvote = '0'

    try:
        time_str = comment_div.xpath('.//span[@class="comment-time"]/@title')[0]
    except:
        time_str = ''

    try:
        location = comment_div.xpath('.//span[@class="comment-location"]/text()')[0].strip()
    except:
        location = ''

    try:
        link = comment_div.xpath('.//div[@class="comment-report"]/@data-url')[0]
    except:
        link = ''

    reviews.append({
        'time': time_str,
        'content': content,
        'author': name,
        'like': upvote,
        'city': location,
        'link': link,
    })

# 保存为 CSV
df = pd.DataFrame(reviews)
output_path = 'douban_comments.csv'
df.to_csv(output_path, index=False, encoding='utf-8-sig')  # 保证中文不乱码

print(f"评论数据已保存到 {output_path}")