AI数据采集的利器：动态住宅代理与网页抓取API实战解析

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AI数据采集的利器：动态住宅代理与网页抓取API实战解析

AI数据采集的利器：动态住宅代理与网页抓取API实战解析

一. 引言：数据驱动AI时代

在AI大模型的训练中，高质量的海量数据集是不可或缺的。无论是用于训练语言模型（如ChatGPT）、计算机视觉模型，还是推荐系统，数据的质量、广度和时效性都会直接影响模型的性能。然而，许多数据源（如社交媒体、新闻网站、学术论文库）都设置了严格的访问限制，包括IP封禁、验证码、数据加密等。

动态住宅代理（Proxy Network） 和 网页抓取API（Web Scraper API） 提供了一种高效、稳定的解决方案，使研究人员和数据工程师能够稳定地抓取数据集，而无需担心被封禁。

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二. 高效数据采集的捷径

2.1 传统爬虫的挑战

使用传统爬虫工具（如 Scrapy、BeautifulSoup）进行数据采集时，开发者通常会遇到以下核心难题：

1. 反爬机制

大多数网站都部署了各种 反爬策略 来防止自动化爬取，包括：

• IP封锁：网站会检测请求频率，若发现短时间内某个IP访问过于频繁，就会封锁该IP或要求身份验证。
• 验证码（CAPTCHA）：部分网站在检测到异常流量后，会弹出验证码（如 reCAPTCHA）阻止爬取。
• User-Agent 和 Cookie 检测：服务器会分析请求头，识别是否来自真实用户浏览器，并通过 Cookie 追踪访问行为。
• 登录限制：部分网站要求用户登录后才能访问完整数据，并可能增加访问频率限制。

2. 动态渲染

现代网站广泛使用 JavaScript 和 前端框架（如 React、Vue、Angular） 进行数据动态加载，导致传统爬虫面临以下问题：

• 页面源代码中找不到数据：许多网站不直接在 HTML 中返回完整数据，而是通过 API 或 AJAX 请求加载。
• 滚动加载：一些网页采用 无限滚动（infinite scroll）技术，数据只有在用户滚动时才会加载，普通爬虫难以获取所有内容。
• 依赖浏览器渲染：需要使用 Selenium、Playwright 等浏览器自动化工具来渲染页面，增加了爬取复杂度。

3. 维护成本高

爬虫的维护成本主要体现在：

• 网站结构经常变更：网站前端代码更新、数据接口变化，可能导致爬虫失效。
• 反爬策略不断升级：网站会持续改进检测手段，如更严格的访问频率限制、设备指纹识别等。
• 代理管理复杂：需要使用 IP 轮换、请求头伪装 等手段绕过检测，但配置和调试难度较高。

2.2 网页抓取API的优势

网页抓取API提供了一种更加便捷的解决方案，主要包括：

• 自动绕过反爬：内置动态住宅代理，支持自动更换IP。
• 解析JS渲染内容：可以抓取动态加载的数据，如SPA（单页应用）。
• 低代码实现：无需编写复杂的爬虫逻辑，直接调用API即可获取数据。

三. 快速开始

通过亮数据的解决方案，助力AI大模型训练获取精准市场数据，克服地域和语言障碍，并应对反爬虫挑战，提供包括全球 195 个国家/地区的 7200 万住宅 IP 访问、无限并发会话支持、零代码数据抓取的代理来源等功能，全面提升市场研究、竞争分析和业务决策的效率与成功率。

登录平台入口：/

如何使用动态住宅代理？

下一步 我们点击确定即可；

我们就可以拿到我们需要的账号密码等信息了；

同时也为我们提供了多语言的代码示例：

任务一：通过动态住宅IP 获取 论文数据集资源

通过动态住宅IP获取 arXiv 计算机科学领域的新论文数据,通过pandas库的数据格式转换和清洗，转为可以直接作为模型微调和训练使用的数据集格式。

代码使用了以下 Python 库，需要先安装它们：

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

pip install requests beautifulsoup4 pandas openpyxl

完整代码如下：

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import random
import time
import json

# 亮数据提供的动态住宅代理IP
proxy = {
    'http': '用户名:密码@brd.superproxy.io:33335',
}

def fetch_arxiv_data(start=0, max_results=10):
    """获取 arXiv 计算机科学领域的新论文数据"""
    url = f'={start}&show={max_results}'
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
    }

    try:
        response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxy, timeout=10)
        response.raise_for_status()
    except requests.RequestException as e:
        print(f"请求失败：{e}")
        return []

    soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
    papers = []

    # 提取论文信息
    for entry in soup.find_all('div', class_='meta'):
        title = entry.find('div', class_='list-title').get_text(strip=True)
        authors = [a.get_text(strip=True) for a in entry.find('div', class_='list-authors').find_all('a')]

        # 处理摘要（有些论文可能没有摘要）
        summary_tag = entry.find('p', class_='abstract')
        summary = summary_tag.get_text(strip=True) if summary_tag else None

        # 论文链接修正
        link = '' + entry.find('a')['href']

        papers.append({
            'title': title,
            'authors': ", ".join(authors),  # 以逗号分隔多个作者
            'summary': summary,  # 可能为空
            'link': link
        })

    return papers

def fetch_multiple_pages(start_page=0, max_pages=5, max_results_per_page=100):
    """抓取多页论文数据"""
    papers_data = []
    for page in range(start_page, start_page + max_pages):
        print(f"正在抓取第 {page + 1} 页数据...")
        papers_data.extend(fetch_arxiv_data(start=page * max_results_per_page, max_results=max_results_per_page))
        time.sleep(random.randint(1, 3))  # 休眠避免请求频繁被封
    return papers_data

def save_to_format(df, file_name, file_format='csv'):
    """保存数据为不同格式"""
    if file_format == 'csv':
        df.to_csv(file_name, index=False)
    elif file_format == 'json':
        df.to_json(file_name, orient='records', lines=True)
    elif file_format == 'excel':
        df.to_excel(file_name, index=False)
    else:
        raise ValueError(f"不支持的格式: {file_format}")
    print(f"数据已保存为 {file_name} ({file_format}格式)")

# 抓取数据并转换为 DataFrame
papers_data = fetch_multiple_pages(start_page=0, max_pages=5, max_results_per_page=100)
df = pd.DataFrame(papers_data)

# 保存数据，格式可选 'csv', 'json', 'excel'
output_file = 'arxiv_papers'
file_format = 'json'  # 适用于 AI 训练
save_to_format(df, f"{output_file}.{file_format}", file_format)

# 显示前几行数据
print(df.head())

运行效果如下：

在这里插入图片描述

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这段代码通过爬取 arXiv 计算机科学类别的最新论文，获取论文的 标题、作者、摘要、链接 等关键信息，并存储为 CSV、JSON、Excel 等多种数据集格式。

这些数据可以直接用于 AI 或大模型的训练和微调，因为其格式天然适用于自然语言处理（NLP）任务，如文本分类、摘要生成、论文推荐等。

任务二：使用Web Scrapers API抓取数据集

多朋友头疼自己从零抓数据太麻烦——写代码老出bug，整理清洗数据累到秃头，格式转换更是让人抓狂。我们直接把整理好的热门数据打包成“即食套餐”，省掉你90%的折腾时间：不用搭服务器搞运维，数据量大时系统自动扩容防崩溃，自带智能程序自动清洗乱数据，通过简单接口就能稳定抓取海量网页内容。相当于有个隐形技术团队帮你扛下所有麻烦事，你直接享用现成数据就行。

首先， 我们点击 左侧 Web Scrapers 进入网络爬虫市场；

下面我将演示下如何使用网页抓取API来实现数据集获取，首先点击Crawler API

可以看到 ，点击Crawler API，我们发现 Crawler API 提供了两种方式；

我们选择 抓取API，点击进行无代码抓取；

此处填写我们需要爬取的地址；

而点击词典我们查看这次爬取能够获取的信息有哪些：

然后，我们点击开始收集；

可以看到该抓取器很快就抓取成功了并返回了数据，我们可以点击下载选择适合自己的格式即可。

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本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。 原始发表：2025-03-19，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除前往查看api代理论文数据数据采集

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