新式爬虫利器!太好用了!

教育   2024-11-20 11:31   四川  


在人工智能的应用中,我们常常遇到一个重要的问题:如何获取和处理大量高质量的数据来训练我们的AI模型。这一问题在各种AI应用中都非常关键,比如预测市场趋势、分析消费者行为和优化供应链管理。比如,我们可能在开发一个AI应用,来解决以下几种情况
  1. 市场趋势预测:我们需要预测股市走势、分析消费者的购买习惯以及预估经济指标的变化。
  2. 社交媒体分析:我们可以监测品牌的声誉、分析公众情绪,并识别潜在的市场机会。
  3. 个性化推荐系统:这些系统可以为电商平台提供个性化的产品推荐,提升用户体验。

在这些应用中,数据的多样性、质量和实时性是训练有效AI模型的关键因素,它们直接影响模型的表现和适应能力。

数据的多样性

数据多样性指的是训练数据中样本在特征、类型和场景上的丰富性。

  • 提升泛化能力:多样化的数据帮助模型学习更全面的特征,从而在遇到新数据时表现更好。
  • 减少偏差:如果训练数据过于单一,模型可能会过度拟合特定类型的数据,导致在其他类型数据上的表现差。
  • 更好代表现实:多样的数据能更准确地反映真实世界的各种情况,确保模型在实际应用时的可靠性。

数据的质量

数据质量包括数据的准确性、完整性、一致性和相关性。

  • 提升模型性能:高质量的数据可以提高模型的准确性和稳定性,降低错误预测的风险。
  • 减少噪声和偏差:低质量的数据可能包含错误或杂音,这会干扰模型的学习过程,导致训练效果不佳。
  • 有效特征学习:优质数据能帮助模型更有效地识别和学习重要特征,从而提高预测能力。

数据的实时性

数据实时性关乎数据更新的频率和及时性,反映数据是否能准确反映当前的状态或趋势。

  • 适应快速变化:在快速变化的环境中,实时数据能帮助模型及时调整预测和决策,提高适应性。
  • 增强决策能力:对于需要快速反应的应用(如金融交易和推荐系统),实时数据至关重要。
  • 支持持续学习:实时数据支持在线学习和逐步学习,使模型能够不断适应新信息和变化。

数据获取途径

获取高质量且具实时性的数据是一个复杂的过程,但可以通过以下几种方法和策略来实现:

数据源选择

  • API接口:使用公开的API(如社交媒体、金融市场和天气数据)获取实时数据。
  • 数据供应商:与专业的数据供应商合作,他们提供经过验证的高质量数据。

数据采集工具

  • 网络爬虫:使用工具如Scrapy或Beautiful Soup,定期抓取网站上的数据,确保获取到最新信息。
  • 流处理工具:使用Apache Kafka或Amazon Kinesis等流处理平台,实时处理和分析数据流。这些工具适合处理不断变化的数据源。

数据清洗与验证

  • 实时数据检查:在数据进入系统时,使用数据清洗工具(如Great Expectations)进行实时质量检查,确保数据的准确性和完整性。
  • 自动化工作流:建立自动化的数据验证流程,定期检查数据的质量,并即时修复问题。

数据更新策略

  • 定时抓取:设置定时任务,定期从数据源抓取最新数据,确保数据保持最新状态。
  • 增量更新:对于大型数据集,采用增量更新的策略,只获取变化的数据,从而减少数据抓取的时间和资源消耗。

数据合成与增强

  • 合成数据生成:在缺少实时数据的情况下,使用机器学习技术生成合成数据,以补充真实数据集,提高多样性和质量。
  • 数据增强技术:结合实时数据和合成数据,使用数据增强方法提高模型的训练效果。

专业的数据采集

如何获取高质量且实时性的数据看起来容易,但要是完全靠自己整的话,那真是太难了!

接下来,我将介绍一个在数据挖掘崭露头角的企业——亮数据,一家领先的高科技企业,专注于全球网络数据采集和IP代理服务,它可以提供全球网络数据采集和IP代理服务,帮助我们克服了获取高质量数据的挑战。

可以说,有了他,我也能从头开始训练一个ChatGPT了!

看他适配的api,超出我的想象!我看,是真很行!

亮点一:丰富的代理网络服务

亮数据拥有一个广泛的IP代理网络,这使得用户可以在全球范围内进行数据采集,而不受地理位置的限制。这种广泛的代理网络可以提供更多样化的IP资源,帮助用户绕过IP限制,提高数据采集的成功率和效率。

  • 全球覆盖:亮数据的全球IP代理网络覆盖超过7200万个IP,遍布195个国家,能够实现任意定位城市的服务。这使得我们能够从全球各地收集数据,确保我们的AI模型能够接触到不同地区、不同文化背景下的市场动态和消费者行为,从而提高模型的泛化能力和准确性。
  • 高可用性:亮数据的代理服务器以其卓越的稳定性而著称,几乎从不掉线,拥有99.99%的稳定运行时间。这一特性确保了即使在网络高峰流量期间,AI模型训练所需的数据采集任务也能保持连续性和可靠性,对于需要持续数据流的AI训练过程至关重要。


亮点二:简单易操作的采集工具

亮数据提供了简单易用的采集工具实现数据抓取自动化,使得即使是没有编程背景的用户也能够轻松上手,进行数据采集工作。这种易用性降低了技术门槛,使得数据采集变得更加普及和便捷。

  • 低代码平台:亮数据提供的低代码数据采集软件使得我们能够快速定制和部署数据采集任务,以收集特定类型的数据。这种工具的灵活性和效率,确保了我们可以针对AI模型训练的特定需求,高效地收集和处理数据。
  • 高速数据采集:亮数据的网络数据采集平台能够以170000请求/秒的速度处理数据,每天处理高达1PT的网络流量。这种高效的数据采集能力保证了我们可以快速收集到大量的实时数据,这对于训练需要最新信息的AI模型至关重要。

使用亮数据挖掘数据的优势

  • 全球数据采集:利用亮数据的全球IP代理网络,我们可以模拟全球各地的用户行为,收集金融市场、社交媒体和消费者行为等数据。这为AI模型提供了一个全面的、多角度的数据视图,有助于模型学习到更广泛的市场趋势和消费者行为模式。
  • 定制化数据采集:通过亮数据的低代码数据采集软件,我们可以针对特定的数据需求,快速构建和部署数据采集任务。这意味着我们可以为AI模型训练收集到更精确、更相关的数据,提高模型的训练效率和效果。
  • 数据实时性和动态性:亮数据的网络代理和数据采集工具能够实时更新数据,确保我们的AI模型能够接触到最新的市场信息。这对于训练需要快速响应市场变化的AI模型来说非常重要。

通过亮数据的服务,我们能够为AI模型训练提供高质量、多样化、实时更新的训练数据,这对于构建一个能够准确预测和理解各种复杂问题的AI模型至关重要。

亮数据产品更新内容

为了方便大家使用,亮数据一直在更新迭代,下面是本次更新的两大重点内容,更厉害、更好用!

更新一:无需审核,直接使用

即日起,新用户注册亮数据变得简单快捷,无需等待审核。您只需提交注册信息,即可立即完成注册并直接进入产品页面。只有在您需要使用特定产品时,才需要经过后续的审核流程。

步骤一:

访问亮数据官网 www.bright.cn,点击页面右上角的“注册”按钮,即可进入注册界面。请按照提示完整填写所需信息,以便顺利完成注册。(可以点击文末"阅读原文"链接注册,可以获取15美金的试用金!

步骤二:

完成注册页面信息填写后,点击“新建账户”按钮提交信息,网页将会跳转至下图页面

步骤三:

您将很快在注册邮箱中收到一封标题为“Bright Data - Welcome”的验证邮件,通常这个过程仅需30秒(小编亲测)。你只需打开邮件并点击其中的登录链接,即可被直接引导至产品界面。至此,您的注册流程已全部完成,可以开始享受亮数据提供的服务。

(请注意:如果进行以上简化的注册流程之后,您仍然遇到无法注册的问题,您可以关注亮数据官方微信公众号“Bright Data 亮数据”,并在后台输入关键字“微信群”,系统将自动发送一个二维码给您,扫描该二维码即可加入亮数据客户帮助群,后续相关客服会提供进一步的注册帮助。)

功能展示

代理&爬虫基础设施

这个是有什么用呢?这个相当于一个远程浏览器,不需要像谷歌浏览器、火狐浏览器一样下载到本地,你可以通过远程连接这个浏览器,进行相关爬虫操作(这样即使封IP也封不到自己了,嘿嘿嘿~),后文我会以python-playwright进行示列。这个浏览器的核心优势:

自动绕过验证码、封锁和限制

兼容Puppeteer, Playwright、Selenium

看到第一个了吗。这个就是我们可以使用的亮数据浏览器,点进去里面会有相关信息。

在右侧我们可以获取demo进行运行,我们分别以python语言-selenium-playwright进行操作。

python-selenium演示

pip3 install selenium

这里的主机名和其他信息改成上文中截图的,用你们自己注册的哈。

from selenium.webdriver import Remote, ChromeOptions
from selenium.webdriver.chromium.remote_connection import ChromiumRemoteConnection

SBR_WEBDRIVER = 'https://brd-customer-hl_8dfe8c6c-zone-scraping_browser:y6ebvg0rhg72@brd.superproxy.io:9515'


def main():
    print('Connecting to Scraping Browser...')
    sbr_connection = ChromiumRemoteConnection(SBR_WEBDRIVER, 'goog''chrome')
    with Remote(sbr_connection, options=ChromeOptions()) as driver:
        print('Connected! Navigating to https://example.com...')
        driver.get('https://example.com')
        # CAPTCHA handling: If you're expecting a CAPTCHA on the target page, use the following code snippet to check the status of Scraping Browser's automatic CAPTCHA solver
        # print('Waiting captcha to solve...')
        # solve_res = driver.execute('executeCdpCommand', {
        #     'cmd': 'Captcha.waitForSolve',
        #     'params': {'detectTimeout': 10000},
        # })
        # print('Captcha solve status:', solve_res['value']['status'])
        print('Navigated! Scraping page content...')
        html = driver.page_source
        print(html)


if __name__ == '__main__':
    main()

python-playwright演示

pip3 install playwright

这里的主机名和其他信息改成上文中截图的,用你们自己注册的哈。

import asyncio
from playwright.async_api import async_playwright

SBR_WS_CDP = 'wss://brd-customer-hl_8dfe8c6c-zone-scraping_browser:y6ebvg0rhg72@brd.superproxy.io:9222'


async def run(pw):
    print('Connecting to Scraping Browser...')
    browser = await pw.chromium.connect_over_cdp(SBR_WS_CDP)
    try:
        page = await browser.new_page()
        print('Connected! Navigating to https://example.com...')
        await page.goto('https://example.com')
        # CAPTCHA handling: If you're expecting a CAPTCHA on the target page, use the following code snippet to check the status of Scraping Browser's automatic CAPTCHA solver
        # client = await page.context.new_cdp_session(page)
        # print('Waiting captcha to solve...')
        # solve_res = await client.send('Captcha.waitForSolve', {
        #     'detectTimeout': 10000,
        # })
        # print('Captcha solve status:', solve_res['status'])
        print('Navigated! Scraping page content...')
        html = await page.content()
        print(html)
    finally:
        await browser.close()


async def main():
    async with async_playwright() as playwright:
        await run(playwright)


if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(main())


不想写代码

当然,如果你是爬虫小白,不想写代码,亮数据还提供一键爬取数据。

示列:爬取CSDN的数据。

步骤一:选择按需定制数据集

步骤二:新建数据集

步骤三:填入目标网址爬取CSDN后端内容

https://blog.csdn.net/nav/back-end
https://blog.csdn.net/nav/web

步骤四:提交后就会自动抓取


建议上手试一下,反正有免费试用~

更新二:智能助手,一路随行

对于初次使用亮数据产品的新用户来说,可能会对代理技术和相关操作感到陌生。为了解决这一问题,亮数据的软件研发团队在产品中集成了ChatGPT服务。用户可以直接用中文进行提问,来此来获取实时的帮助和指导。

用户可进入到初始登录界面,界面上方有一个文本输入框。用户只需在那里输入问题,亮数据的AI助手就能提供相应的帮助。

在用户提出问题后,系统会快速响应,并返回相应的帮助内容回答。以“如何选择代理服务”为例,用户只需输入这个问题,系统便会在稍作处理后,自动展示中英文双语的回复。回复中不仅包含了详细的解释和指导,还附有相关链接,供用户点击深入了解。这样的设计旨在为用户提供一个直观、便捷的帮助体验,让用户在使用亮数据产品时能够更加得心应手。

为了感谢大家的支持与厚爱,云朵君联合亮数据,给朋友们争取了两大超值优惠活动:

  1. 免费试用优惠:即日起,凡是新注册的用户,即可享受2+5=7美元的免费试用额度!
  2. 首次充值优惠:新客户首次充值,亮数据实行“充多少送多少”的优惠政策,最高可赠送500美元!
  3. 价格调整:亮数据的数据中心代理和静态代理服务也进行了大幅度的价格和收费模式调整,现在更加具有市场竞争力,同时以上充值赠送活动,同样适用于数据中心代理和静态代理服务。想要了解更多详情可以访问亮数据公司主页。

现在注册,可以享受以上所有的价格优惠,同时注册即送十五美金额度的试用金!!!

点击 阅读原文 即可直接立即注册!


🏴‍☠️宝藏级🏴‍☠️ 原创公众号『数据STUDIO』内容超级硬核。公众号以Python为核心语言,垂直于数据科学领域,包括可戳👉 PythonMySQL数据分析数据可视化机器学习与数据挖掘爬虫 等,从入门到进阶!

长按👇关注- 数据STUDIO -设为星标,干货速递

数据STUDIO
点击领取《Python学习手册》,后台回复「福利」获取。『数据STUDIO』专注于数据科学原创文章分享,内容以 Python 为核心语言,涵盖机器学习、数据分析、可视化、MySQL等领域干货知识总结及实战项目。
 最新文章