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我平时是用requests+lmxl组合来请求和解析数据，但遇到动态加载网页，就切换到selenium来操作浏览器采集数据，这个没办法，工具都有限制性，requests处理动态网页太难了。还有一点就是大的社交网站对机器人爬虫识别很严格，ip动不动被封。我尝试用了第三方平台亮数据的ip代理服务以及网页解锁功能，测试下来还不错，ip都比较稳定，1.5亿个且都是住宅ip，而且对于验证码、人机验证的解锁也能强，基本常见的都可以搞定，不需要自己写解锁器，节省大量时间。像js动态网页，它也能搞定，直接加载和解析js数据，输出结构化的json格式，这点太强了。有轮子就用轮子，人生还有其他美好的事情做。 -
我最近在研究reddit的AI帖子，想找一些热门方向，但需要写爬虫脚本去采集，我研究过通过requests接入亮数据的网页抓取api是比较靠谱的方式，因为亮数据可以解决爬虫检测的问题，请问有尝试过的吗？
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熟悉python爬虫的都知道，现在playwright确实慢慢在取代selenium的地位，主要因为速度快、功能简洁易用，它似乎还能直接并行采集数据。但不管是playwright还是selunium，都需要解决各种反爬的限制问题，因为现在大型的电商、社交、视频网站都会制定非常严格爬虫识别规则，一旦发现立马封禁ip和账号。我大学做论文时需要用到某电商商品数据，担心爬虫被封，就用亮数据平台的Web Unlocker，就是网页自动化解锁api，能模拟真人访问绕过爬虫识别，而且能处理人机验证、复杂验证码等，不需要手写ocr也不需要打码平台，这就非常的智能。另外，它也能轻松处理动态内容，抓取JavaScript密集型网站的数据，本来需要浏览器自动化工具才能做的事情，它也能搞定。所以如果时间不多，就用亮数据这样的三方采集平台，有轮子可以用就直接用。当然，爬虫要遵守网站规则，合理合法是很有必要的。
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我最近在公司搭建爬虫智能体，为了采集跨境电商数据，现在有playwright-mcp和brightdata-mcp两个工具，前者适合浏览器自动化，后者则是专业化的爬虫工具，而且不需要自己部署应对反爬的技术了，有熟悉这两个的吗？我其实偏向于brightdata-mcp，因为比较简单省事
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我经常会用到playwright操作浏览器去获取网页数据，主要用于研究，最近在采集跨境电商数据时，遇到人机验证，不好处理。请问是否可以用亮数据的解锁API，听说可以绕过反爬机制，有用过的吗？
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熟悉Python requests爬虫会知道，虽然可以实现静态数据采集，但是很难处理动态加载的网页，这里提供一个解决方案，需要用到亮数据网页抓取API——不用自己搞JS渲染，省不少事。首先在亮数据控制台拿API密钥，写代码时先构造请求头，加“Authorization: Bearer 你的密钥”和“Content-Type: application/json”，这是接口的访问凭证。请求体里填关键信息：{"zone":"web_unlocker1","url":"目标动态网页地址","selector":{"数据1":".类名1","数据2":"#ID名2"}}。zone固定用网页解锁区，selector直接指定要抓的内容位置，不用自己解析复杂的JS响应。用requests.post()发送请求，拿到响应后转成JSON格式，就能直接提取数据。亮数据会自动处理IP封禁问题，全球IP池随机切换，动态渲染也不用额外配置，爬取成功率比自己折腾高很多。中小团队或个人用这套组合刚好，不用懂复杂的前端知识，几行代码就能搞定动态数据采集。亮数据按成功请求计费，不会浪费成本，日常爬取足够省心。
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最近公司让我做一个电商舆情监测平台，来监测某些竞品的价格和用户评论，我没有用传统的web爬虫，反而利用Dify+亮数据基于AI工作流来实现的。首先准备Dify账号、亮数据账号及网页抓取API密钥。电商平台反爬严，普通工具抓不到评论、问答这些舆情核心数据，亮数据API能直接突破限制，省去自建代理池的麻烦。第一步，Dify绑定亮数据。进入Dify“插件市场”，搜索“HTTP请求”插件，配置请求地址为亮数据API接口，填入API密钥作为请求头，完成关联后，Dify就能调用亮数据的抓取能力。第二步，搭建监测工作流。在Dify新建“工作流”，触发方式选“定时”（比如每2小时一次），接着添加“HTTP请求”节点，填写目标电商页面URL，用亮数据API预设的“评论”“评分”抓取规则。第三步，配置舆情输出。加“数据处理”节点，用Dify的内置函数过滤负面关键词（如“质量差”），最后接“邮件/企业微信”节点，当负面舆情触发阈值时，自动推送告警。亮数据能支持JS渲染抓取动态评论，成功率稳定在90%以上。Dify负责流程串联，亮数据搞定数据采集，不用写代码，中小团队也能快速落地舆情监测。
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我做过电商数据分析，经常需要收集各种平台的商品数据做竞品分析，像用户评论情感、产品标题、销量等等，所以经常会用到Python爬虫去采集数据，一般会用到requests、但请求网页经常返回空值，我猜测是遇到IP访问限制、验证码等各种问题，导致被限制。为了能节省时间，我开始用现成的数据采集工具-亮数据，能自动化的解决网站解锁、登录验证、ip代理问题，只需要python写个接口代码接入亮数据提供的api即可，提交url能直接获取对应的html文档，并解析相应的数据字段。比如说亮数据的无界浏览器抓取功能，模拟真人操作，内置了解锁功能，可以处理ip反爬监测，通过Puppeteer和Playwright 来实现自动化的数据采集，把擦屁股的事情都处理好了，只需要提交请求就可，说实话挺方便的。
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我经常用scrapy数据采集脚本，很喜欢它的Pipline功能，能直接采集、处理和存储数据，一个工作流解决。但是scrapy也比较麻烦，要处理ip封禁和验证码，动态加载的网页也不好抓，所以我尝试直接用亮数据的采集api来解决，亮数据封装了一层自动切换ip池和解锁验证码的技术，基本能搞定各种反爬限制，这样对于数据采集会轻松很多，我一般用来抓科研数据，速度快还很稳定。
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最近发现mcp采集数据倒是不错的方式，用自然语言就可以爬虫，但mcp需不需要处理各种反爬机制啊，比如验证码、ip限制、动态网页等。我之前用过brightdata-mcp，可以进行网页搜索、网站浏览、指令操作和数据检索，还能规避封禁，因为这个mcp服务是亮数据开发的，其api内置有大量的住宅ip池，可以自动切换用，还内置了可以识别并解锁人机验证的功能，也是ai自动处理。对于传统爬虫，我还测试过亮数据的采集api，能用requests直接访问，不需要处理反爬机制，提交url就能获取复杂的网页的数据，比如电商等，主打一个方便。
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使用python requests爬虫是比较高效的爬虫方式，但就是Ajax加载的内容不好处理，因为requests主要用来请求静态网页数据，动态的还是需要selenium或者playwright这种自动化工具来处理。我之前做跨境电商数据分析项目时用过selenium，但要结合亮数据的采集工具，它有专门的云上浏览器可以提供selenium接入，和普通浏览器操作方式一样。但是亮数据可以自动切换ip池，而且是住宅ip，是真人行为，非常稳定，另外它可以识别和解锁复杂的人机验证，是AI智能识别的，比较高效。这种第三方工具还是可以的，适合代码能力没那么强的童鞋。
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求问下Selenium模拟浏览器加载AJAX数据怎么处理延迟和翻页，我之前用的playwright，接口蛮简单的，另外对于ip识别也比较麻烦，自己设置ip轮换也容易被封，而且会出现人机验证码，这都挺普遍了。我现在就直接用亮数据的远程抓取浏览器api了，省的烦。它和普通浏览器一样操作，但是亮数据内置了动态ip池切换和解锁人机验证的功能，会模拟真人登陆，像请求头啥的都有，不需要selenium或者playwright自己去写，还是蛮省事的。
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我自己在某个跨境平台北美站开了个小店，平时对商品数据比较关注，所以自己会尝试搭建一些自动化数据采集分析平台，能有的放矢的运营。上个月我摸索出一套用AI Agent自动化监测商品数据的方法，通过Trae搭配brightdata-mcp、postgresql来实现。Trae用来构建智能体Agent，postgresql用来存储数据。brightdata-mcp是专门用于采集网站数据的MCP服务，它特点是可以绕过爬虫监测，比较省心，而且它提供了很多用于电商数据的专属接口服务，比如对于amazon、ebay的商品采集。这个数据采集智能体有三个主要功能：1、监控竞品价格和库存，brightdata-mcp可以采集商品价格、促销、评论等信息，实时更新2、跨平台比价，可以在不同平台监测某个商品价格变动3、发现热销产品和趋势，可以用brightdata-mcp的search_engine工具，搜索商品流行趋势，及时发现商机在Trae上部署MCP很简单，先搭建一个智能体，然后绑定MCP配置信息，就能直接调用，这样比较省事
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最近在逛Github时发现了一个新的Python爬虫库：brightdata-sdk，刚好能用到自己最近在做的跨境电商数据分析项目里，相当的稳定。它不同于requests、selenium等传统爬虫库，可以直接从复杂网页中获取数据，而不需要处理繁琐的反爬机制，比如ip识别、访问行为识别、人机验证、动态加载等。我觉得这是一个新的python数据采集模式，将各种爬虫技术打包到一个api接口里，对于开发者来说只需要提交url就可以获取数据，真的蛮方便。看了readme介绍，brightdata-sdk是亮数据开发的python sdk，亮数据本身就是做数据采集工具的，而且提供稳定的ip代理功能，这个brightdata-sdk是将其服务集成到Python里，不再需要通过reqeusts等其他工具调用，等于缩短了路径。如何使用brightdata-sdk呢？1、直接通过pip下载：pip install brightdata-sdk2、申请api_token，然后import导入库就能用了from brightdata import bdclient client = bdclient(api_token="your_api_key")results = client.search("best selling shoes")print(client.parse_content(results))
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