不懂编程，如何获取全面海量的重要数据？-编程知识

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：

决策依据

模型训练

个性化服务

创新驱动

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

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 requestsdef 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.textelse:return None

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 BeautifulSoupdef 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.textlink = result.a["href"]news_list.append({"title": title, "link": link})return news_list

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

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