亮数据----教你轻松获取数据-编程知识

文章目录

- 1. 数据采集遇到的瓶颈
- - 1.1 不会造数据？
  - 1.2 不会写爬虫代码？
- 2.IP 代理基础知识
- - 2.1 基本概念
  - 2.2 作用和分类
  - 2.3 IP 代理的配置和使用
  - 2.4 安全和合规
- 3. 为何使用亮数据 IP 代理
- - 3.1 拥有丰富的代理网络服务
  - 3.2 简单易操作的采集工具
  - 3.3 拥有各平台领域数据集
- 4. 数据获取应用案例
- 5. 总结

1. 数据采集遇到的瓶颈

1.1 不会造数据？

在项目开发的早期阶段，常常需要我们制造一些数据用于快速设计数据报告样品DEMO，这有利于目标实现、需求收集反馈和项目可行性分析。
这一过程就是项目中常用的原型法，它主要强调创建一个初步的原型模型，引导项目相关干系人积极参与讨论和分析，进而来获取反馈和验证需求，逐步完善需求和最终产品。

如果不使用样例数据或者数据质量太差，在项目开发中采用原型法时可能会导致许多不良效果：

需求理解错误：如果原型使用的数据不准确或不代表实际情况，可能会导致对用户需求的理解错误，进而可能导致开发出的产品与用户期望不符。
增加时间和资源：使用不合适的数据，可能不能得到项目干系人的及时反馈，反而在后期才发现一系列问题，最终不得已增加时间和人力资源成本。
功能缺失：不合适的数据可能导致不能交互和联动，以至于掩盖问题和功能，造成后期频繁互动和变更。

造数据用的最多的就是rand()函数，许多软件都能实现，下面使用 SQL 造数据，模拟订单交易记录，代码和结果如下：

select floor(rand() * 900000000 + 100000000)                                                            as `用户编号`, concat('1', floor(rand() * 7000000000 + 3000000000))                                             as `手机号`, from_unixtime(unix_timestamp('2022-01-01') +floor(rand() * (unix_timestamp('2022-12-31') - unix_timestamp('2022-01-01') + 1))) as `订单时间`, round(rand() * 10000, 2)                                                                         as `消费金额`
;
+-----------+-------------+---------------------+---------+
|  用户编号  |   手机号     |       订单时间        | 消费金额 |
+-----------+-------------+---------------------+---------+
| 482402020 | 16417672316 | 2022-03-02 14:43:43 | 3678.89 |
+-----------+-------------+---------------------+---------+

如果想要批量数据，那么可以使用存储过程和循环实现，也可以借助其他工具配合实现。

但通过上面生成的数据，可能缺少相关维度信息，指标生成数字过于平均，得到的趋势趋于平稳，不能体现极大或极小，易掩盖系列问题造成返工。

那么是否考虑获取相同领域内，同类型性质类数据呢？

1.2 不会写爬虫代码？

我们知道网络爬虫是按照一定的逻辑，获取网页内容并提取有效信息的程序或脚本。当我们采集指定的数据内容并结构化存储数据库时，常常需要解决许多问题：

安全性问题：在采集数据时，必须遵守相关的法律法规，确保不会侵犯他人的版权或违反网站的使用条款，保护相关隐私信息。
数据格式复杂：网站的数据一般都会嵌套的 HTML 结构、XML 或 JSON 等复杂数据格式，如果需要结构化存储在数据库中，那么就要进行适当的解析，解析后还需要进行清洗和预处理才能得到真正所需要的信息。
请求频率限制：爬虫代码需要控制请求访问速度，避免被视为恶意访问。
动态内容抓取：数据量大，数据需要动态分页抓取，这时可能需要模拟浏览器行为或使用其他专门的工具。
网络连接问题：爬取数据过程中，可能会遇到网络不稳定、代理服务器故障或网站服务器繁忙等问题。
适应网站的变化：网站的结构和内容可能会经常变化，爬虫程序需要具备一定的适应性，能够应对这些变化并及时调整。
网站反爬虫机制：许多网站会采取反爬虫措施，如设置 IP 限制、验证码验证、动态页面等，以防止爬虫程序的过度访问。这可能导致爬虫无法正常获取数据或被封禁 IP 地址。

面对以上一系列问题，爬虫代码可能需要综合运用各种技术手段、经常性维护和调整，那有没有已应付系列问题成熟可用的平台呢？

$\bigstar$ 当然有，最近发现一个宝藏产品：亮数据，该平台专业研发攻破各种数据问题，采集各大领域全网数据，提供对应场景的 IP 代理，帮助用户轻松获取所需数据。
在这里插入图片描述

2.IP 代理基础知识

前面提到 IP 代理，也许有小伙伴不太熟悉，本节将带大家进一步了解。

2.1 基本概念

IP（Internet Protocol）即互联网协议，主要用于在网络中确定设备的身份和位置，然而许多网站通常会设置 IP 限制或者 IP 封禁等，那要继续稳定进行访问，就要使用到 IP 代理。

IP 代理是一种网络技术，用户可以通过中间服务器来隐藏或调整真实 IP 地址，进一步实现网络通信，让用户可以更好地访问，安全采集公开数据，使得网络爬虫程序更加稳定高效的获取数据。

2.2 作用和分类

作用

隐藏真实 IP 地址：保护用户的隐私和安全。
突破访问限制：访问被限制的地区或网站。
高速稳定：代理服务器通过优化缓存和路由，减少网络延迟，提高访问速度和稳定性。
安全采集数据：安全的代理服务器可以模拟不同区域的用户访问，能更加获取更加全面的数据，减少数据丢失问题。

分类

按匿名分类：可以分为透明代理(会透露用户真实 IP)、匿名代理(隐藏用户真实 IP，但目标服务器仍可检测到代理的存在)和高匿代理(完全隐藏用户的真实 IP 代理的存在)。
按是否固定分类：根据是否固定场所，可分为机房代理 IP和移动代理 IP。
按是否变化分类：根据 IP 代理是否变化，分为动态代理 IP和静态代理 IP。

2.3 IP 代理的配置和使用

代理的配置和使用步骤如下：

选择合适的 IP 代理服务提供商，并获取代理服务器的相关信息，如 IP 地址、端口号和认证方式（如果需要）。
在用户的设备或应用程序中进行代理配置，将网络设置改为使用指定的代理服务器。
根据需要设置是否使用 HTTP、SOCKS 等协议，并进行相应的认证（如用户名、密码）。
测试代理是否正常工作，确保可以成功访问目标网站或应用程序。

2.4 安全和合规

使用合法合规的 IP 代理服务，避免违反网站的使用条款或相关法律法规。
注意代理服务的安全性，避免选择不可靠的代理，以免遭受中间人攻击或数据泄露。

3. 为何使用亮数据 IP 代理

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3.1 拥有丰富的代理网络服务

高质量 IP 全球覆盖，超级代理服务器快速分流发送到最近 IP ，实现高速高效，主要的代理服务如下：

动态住宅代理：超7200万合法合规 IP，运行稳定，网络在线时间100%。
静态住宅代理：遍布全球，高速稳定，可长期甚至终身使用。
机房代理：拥有最高质量超700万优质 IP 。
移动代理：超70万优质 IP，实现任何地方的用户都可以稳定地获取大且真实的信息。

在这里插入图片描述

3.2 简单易操作的采集工具

亮数据Web Scraper IDE：强大的集成开发环境，可以完全托管的云环境。
亮数据浏览器：市面上首款，解锁最强大的页面屏障，轻易绕过各种检测软件和程序，可以根据所需批量自动化抓取数据。
亮网络引擎采集 SERP API：适用于市面上各大搜索引擎，全方位获取复杂的结构化数据，再利用 SERP 数据驱动决策。
亮网络解锁器：仿真模拟用户 IP，自动解锁网站并采集数据。

3.3 拥有各平台领域数据集

数据集：整合全网各大平台安全公开的最新数据集，并且支持指定参数选择搜索各大行业数据，让你快速定位所需数据。
敏锐的洞察情报：基于机器学习，分析商业竞争力，确定市场份额，及时作出调整；精准的商品分类和捆绑搭配，提供商品销售额；实时跟踪产品销售情况，对比同行业间差距，针对性的为你提供优化方案；通过比较同业各大平台产品价格，已建立高效智能的定价系统，拿来即用。

3.3数据集.png

4. 数据获取应用案例

示例1. 直接使用平台数据集商城数据，可以直接搜索或者选择行业分类查找定位到所需数据。

在这里我们直接搜索”product“，选择“Amazon products”，点击查看数据集。
4.1数据集.png

进入到数据集后，这里可以看到数据的描述信息、字段数和数据记录大小，点击下载即可获得 CSV 数据，而且还可以根据筛选器定制自己所需要的数据集，该部分类似于我们地 SQL 查询。
4.2数据集.png

可以使用Python查看获取数据后的基本信息：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('/Users/guanfawang/Downloads/Amazon products.csv')
rows, cols = df.shape
print(f"行数：{rows},列数：{cols}")
df.head(10)

4.3py.png