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轻松获取海量数据?揭秘 AI 训练背后的两大神器!

作者:陈老老老板
  • 2025-03-19
    北京
  • 本文字数:3308 字

    阅读完需:约 11 分钟

引言:数据——AI 时代的“新石油”

在人工智能和大模型技术飞速发展的今天,数据已成为驱动技术进步的 “ 燃料 ”。无论是训练聊天机器人、优化推荐算法,还是开发自动驾驶系统,都需要海量、多样化的数据支持。然而,获取这些数据并非易事————网站反爬虫机制、IP 封锁、数据格式复杂等问题,常让开发者和企业头疼不已。今天,我们就来聊聊两个能帮你高效、稳定获取数据的“秘密武器”。它们不仅技术强大,而且操作简单,普通人也能轻松上手。更重要的是,文末还有超值福利哦!

一、动态住宅代理:像真实用户一样“隐身”抓数据

1. 什么是动态住宅代理?

想象一下,你想从某个网站收集数据,但每次访问都被对方识别为 “ 爬虫 ” ,直接封禁你的 IP。这时候,动态住宅代理(Dynamic Residential Proxy)就能派上用场。它相当于一个“智能中间人”,将你的网络请求通过全球各地的真实家庭网络 IP 转发出去。这样一来,网站会认为访问者是一个普通用户,而非机器程序,从而大幅降低被封禁的风险

2. 为什么 AI 训练需要它?

●数据多样性:动态 IP 覆盖全球多个地区,能模拟不同地理位置用户的访问行为,确保数据来源的多样性。●高成功率:通过轮换 IP 池,即使某个 IP 被封锁,系统会自动切换下一个可用 IP,保证数据抓取不间断。●合规性:使用真实住宅 IP,避免因滥用数据中心代理而触犯法律或平台规则。

3.实战演示:三步搞定数据抓取

Step 1:注册与登录最近在钻研 AI 大模型训练,大模型训练最重要的就是数据集,而收集数据集的关键就在于 IP 代理工具的选择,经过一周的选择与对比,最终选择使用亮数据平台进行动态获取数据。


首先我们需要注册亮数据账号,非常简单!只需要输入邮箱进行验证即可。新用户会赠送 2$,这也是我选择它的原因之一,对初学者是非常友好的。



登录亮数据控制台:注册并登录后,进入「代理网络」模块,选择「动态住宅 IP」,点击开始使用。



设置代理参数:通道名称是必填项(有默认值),代理类型:针对于新用户只能选择共享方式,默认国家选择:例如选择美国、印度等目标市场。选好之后点击添加。



Step 2:编写抓取脚本(代码示例)进入之后可以看到主机 IP、端口号、用户名、密码等信息,同时贴心的给出了测试代码。地区我们选择 CHINA,语言选择 PYTHON,我们使用 VSCODE 运行 python 脚本,爬取的网址就是训练 AI 最爱数据集——当当云



示例代码如下(proxies 中要替换成自己的用户名、密码、ip、端口号):


import urllib3urllib3.disable_warnings(urllib3.exceptions.InsecureRequestWarning)
# 请求头模拟浏览器headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/131.0.6778.14 Safari/537.36'}
import requestsfrom bs4 import BeautifulSoup
# 目标URLurl = 'https://e.dangdang.com/list-LS1-dd_sale-0-1.html'
proxies = {'http': 'http://brd-customer-hl_bddb8569-zone-residential_proxy1:hst6nsfh4lq5@brd.superproxy.io:33335', 'https': 'http://brd-customer-hl_bddb8569-zone-residential_proxy1:hst6nsfh4lq5@brd.superproxy.io:33335'}
# 添加请求头和代理IP发送请求response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, verify=False)
# 检查请求是否成功if response.status_code == 200: # 解析HTML内容 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 示例:获取页面标题 title = soup.title.string print(f'页面标题: {title}')
# 初始化空列表来存储每轮循环的数据 titles = [] authors = [] prices = [] descriptions = [] links = [] sales_ranking = []
# 示例:获取帖子列表(根据页面结构可能需要调整) posts = soup.find_all('div', class_='bookinfo') for index, post in enumerate(posts): # 根据具体的HTML结构提取所需信息 title_tag = post.find('div', class_='title') author_tag = post.find('div', class_='author') now_tag = post.find('span', class_='now') des_tag = post.find('div', class_='des') a_tag = soup.find('a', attrs={'title': title_tag.text}) href_value = a_tag.get('href')
print(f'书名: {title_tag.text},作者:{author_tag.text},销量排名:{index+1},价格:{now_tag.text},详情链接:https://{href_value},作品简介:{des_tag.text}')
# 将数据添加到列表中 titles.append(title_tag.text) authors.append(author_tag.text) prices.append(now_tag.text) sales_ranking.append(index+1) descriptions.append(des_tag.text) links.append(f'https://{href_value}' if href_value else 'N/A')
# 创建一个字典,其中包含所有数据 data = { '书名': titles, '作者': authors, '价格': prices, '销量排名': sales_ranking, '详情链接': links, '作品简介': descriptions
} import pandas as pd
# 使用pandas创建DataFrame df = pd.DataFrame(data)
# 打印DataFrame查看结果 print(df)
# 将DataFrame保存到Excel文件 df.to_excel('output.xlsx', index=False)
# # 或者保存到CSV文件 # df.to_csv('output.csv', index=False)
else: print(f'请求失败,状态码: {response.status_code}')
复制代码


小贴士:动态代理的 IP 池越大,抓取效率越高。某些服务提供数千万个 IP 资源,几乎能模拟全球任意地区的用户!


可以看到直接获取到书名、作者、价格、销量排名、详情链接、作品简介。整体流程还是非常的简单的,想尝试的小伙伴快试一下吧!


二、网页抓取 API:不懂代码?也能一键爬数据!

1. 传统爬虫的痛点

即便有了代理,传统爬虫仍需面对复杂的技术挑战:解析网页结构、处理验证码、应对反爬策略……这对非技术人员来说门槛极高。

2. 网页抓取 API 如何破局?

如果你觉得以上的操作还是有点难,那网页抓取 API 就再适合不过了。网页抓取 API(Web Scrapers API)将爬虫技术封装成 “ 开箱即用 ” 的工具**。你只需输入目标网址,它就能自动识别页面结构,返回结构化数据(如商品信息、社交媒体内容等),甚至支持 JavaScript 渲染的动态页面。**

3. 三大核心优势

●零代码操作:提供可视化界面,点击鼠标就能生成数据报表。●企业级定制:支持定制爬取频率、数据字段,还能对接企业内部的 BI 系统。●覆盖广泛:电商、新闻、社交媒体等热门网站均可抓取,且持续更新反爬策略。

4.实战演示:爬取 facebook 博主发布的信息

这次我们选择 Web Scrapers 模块,可以看到众多热门的网站都有,同时也可以定制化爬取,这次演示的是爬取 facebook 博主发布的信息。



点击进入之后,我们选择 Pages Posts by Profile URL - collect by URL,通过 URL 进行爬取你想了解的博主发布的信息。



最好用的神器它来了,无代码抓取器,我们只需要配置基础信息就能访问,连访问 URL 的步骤都省略了。



这里我们需要填写博主的 URL,爬取帖子的数量,开始和结束日期,点击 start,就会触发爬取程序,只需要耐心等待就能获取到数据集了,没有比这更简单的操作了!



获取数据集也很简单,都是可视化操作,我们点击左侧,Web Scrapers,然后点击日志,当状态为 Ready 时,就可以点击下载,将数据集下载到本地,数据自由从此开始实现!


三、技术之外:数据抓取的伦理与合规

在享受技术便利的同时,我们必须警惕数据滥用的风险:●遵守 Robots 协议:尊重网站的爬虫规则,避免抓取禁止访问的页面。●用户隐私保护:切勿收集个人敏感信息(如手机号、住址等)。●合理使用代理:动态代理虽能隐身,但高频请求仍可能对目标网站造成负担。

结语:数据自由,触手可及

无论是个人开发者还是企业团队,高效获取数据的能力已成为核心竞争力。通过动态住宅代理和网页抓取 API 的组合,你不仅能绕过技术瓶颈,还能专注于数据分析与价值挖掘。技术的本质是让复杂的事情变简单——而现在,正是拥抱这种“简单”的最佳时机。

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奇安信开发工程师,有问题可以私聊我! 2019-03-16 加入

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