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- 来自专栏小徐学爬虫
企业数据抓取如何选择语言
上面的问题是我最近遇到的一个企业技术和我说的，对于选择企业级数据爬取的语言，我们肯定需要综合考虑开发效率、执行效率、维护成本、生态成熟度、团队技能以及项目规模/复杂度。 维护成本相对较低： 代码可读性好，社区庞大，问题容易找到解决方案。免费开源： 无许可费用。适用场景： 绝大多数中小型到大型爬虫项目，从简单页面抓取到复杂动态网站、反爬对抗、大规模分布式爬虫均可胜任。 一些特定的解析库或反爬解决方案可能需要自行实现或寻找第三方库，选择不如Python多。学习曲线比Python稍陡峭。 适用场景： 需要处理大量并发连接（如API轮询、大量简单页面抓取）、团队熟悉JavaScript/TypeScript、前后端技术栈统一的项目。利用 puppeteer 做复杂动态渲染爬取也很方便。 已有Java/.NET生态选Java/C#： 如果企业已有强大的Java或 .NET 团队和技术栈，并且爬虫需要深度集成到现有的大数据或企业系统中，选择对应的语言可以降低整体系统复杂度和维护成本。
46010编辑于 2025-06-12 - 来自专栏若是烟花
python爬虫----（6. scrapy框架，抓取亚马逊数据）
利用xpath()分析抓取数据还是比较简单的，只是网址的跳转和递归等比较麻烦。耽误了好久，还是豆瓣好呀，URL那么的规范。唉，亚马逊URL乱七八糟的.... </items> （5）数据保存，保存到数据库 ...
2K10发布于 2020-07-27 用Python抓取亚马逊动态加载数据，一文读懂
这种动态加载机制为数据抓取带来了两大挑战：数据隐藏在异步请求中：直接抓取HTML页面可能无法获取到完整数据，因为部分数据需要通过JavaScript动态加载。 二、抓取动态加载数据的方法（一）分析网络请求抓取动态加载数据的第一步是分析网络请求，找到数据的源头。 三、实战代码：抓取亚马逊商品评论数据为了更好地理解上述方法，我们以抓取亚马逊商品评论数据为例进行实战。我们将使用Selenium模拟浏览器行为，并结合代理服务以应对IP限制。 以下是完整的Python代码，结合代理服务抓取亚马逊商品评论数据：import requestsfrom selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.common.by ") as file: json.dump(review_data, file, ensure_ascii=False, indent=4)总结通过本文的介绍，我们详细探讨了如何使用Python抓取亚马逊动态加载的数据
93810编辑于 2025-02-18- 来自专栏python进阶学习
用Python抓取亚马逊动态加载数据，一文读懂
这种动态加载机制为数据抓取带来了两大挑战： 数据隐藏在异步请求中：直接抓取HTML页面可能无法获取到完整数据，因为部分数据需要通过JavaScript动态加载。 二、抓取动态加载数据的方法 （一）分析网络请求 抓取动态加载数据的第一步是分析网络请求，找到数据的源头。 三、实战代码：抓取亚马逊商品评论数据 为了更好地理解上述方法，我们以抓取亚马逊商品评论数据为例进行实战。我们将使用Selenium模拟浏览器行为，并结合代理服务以应对IP限制。 以下是完整的Python代码，结合代理服务抓取亚马逊商品评论数据： import requests from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by as file: json.dump(review_data, file, ensure_ascii=False, indent=4) 总结 通过本文的介绍，我们详细探讨了如何使用Python抓取亚马逊动态加载的数据
83710编辑于 2025-02-19 物联网数据归档方案选择分析
上面两种方案，哪个更符合物联网中归档数据方案？在物联网(IoT)归档数据场景中，方式2（年月日时分区）通常是更优且更符合行业实践的选择。 两种方案对比分析维度方式1（年月日）方式2（年月日时）胜出方写入性能日表分区成为写入热点（高并发时锁竞争）写入分散到小时分区，并发能力高方式2明细查询效率需扫描整个日分区（如查1小时数据需读24小时）精准定位小时分区方式 （如Sum、Avg），避免手动维护选择时序数据库 使用专用时序数据库（如 TimescaleDB, InfluxDB, ClickHouse）可自动处理：按时间分区（PARTITION BY DAY() PARTITION OF device_telemetry FOR VALUES FROM ('2023-06-15 10:00:00') TO ('2023-06-15 11:00:00');何时选择方式 仅当满足全部以下条件时：数据量极小（设备数<100，写入频率<1条/分钟）无需查询原始时序数据（只需看日报、月报）无高并发查询需求结论✅ 优先选择方式2（年月日时分区）：写入性能高、明细查询快、兼容冷热分离
37010编辑于 2025-06-06- 来自专栏AI科技评论
亚马逊工程师分享：如何抓取、创建和构造高质量的数据集
对此，亚马逊工程师 Rishabh Misra 分享了他关于如何识别、抓取和构建一个高质量的机器学习数据集的心得，雷锋网 AI 科技评论编译整理如下。 我将 TheOnion 确定为获取讽刺文本的来源，而对于非讽刺文本，我选择了一个真正的新闻报道网站 HuffPost。 思考一下，您是否可以通过不同的数据源组合有关某些属性的更多信息，这些信息可能会帮助人们为他们的模型构建特性。 未知问题 在解释这些类型情况的时候，新闻类别数据集是一个很好的选择。 在抓取数据之前，请仔细阅读网站的条款，以确保您不会因为抓取和公开分发数据而违反法律规则。 通常，每秒一个请求是合适的，但是考虑到 ModCloth 是一个小站点（可能没有亚马逊那么大），我们可以将等待时间延长。在这方面你可以运用你的判断力。
1.4K40发布于 2019-05-14 - 来自专栏爬虫资料
移动端数据抓取：Android App的TLS流量解密方案
这使得传统的HTTP抓包工具无法直接获取有效数据，增加了数据采集的难度。然而，借助代理IP技术、TLS流量解密工具以及合适的请求头配置，仍然可以实现对Android App的有效抓取。 本文将以知乎App为例，演示如何通过TLS流量解密技术抓取其热榜数据。 数据目标本项目旨在抓取知乎App热榜页面的以下数据：热榜标题热榜内容简介热榜链接发布时间作者信息（如有）这些数据将有助于分析知乎平台的热点话题和用户关注趋势。 技术选型为实现上述目标，选择以下技术栈：Charles Proxy：用于解密HTTPS流量，分析App与服务器之间的通信内容。 此方法可广泛应用于其他Android App的数据抓取，需要注意的是，使用代理IP服务时，应选择可靠的服务提供商，以确保数据抓取的稳定性。
65510编辑于 2025-04-21 - 来自专栏物联网
物联网数据归档之数据存储方案选择分析
在上一篇文章中《物联网数据归档方案选择分析》中凯哥分析了归档设计的两种方案，并对两种方案进行了对比。这篇文章咱们就来分析分析，归档后数据应该存储在哪里？及存储方案对比。 这里就选择常用的mysql及taos数据库来存储归档后的数据吧。你在处理设备归档表存储方案时对MySQL和TDengine的对比考量很关键，这直接关系到系统长期的可扩展性和运维成本。 作为专门处理时序数据的数据库，TDengine和通用型MySQL在底层设计上存在本质差异，而这种差异在物联网高并发、大吞吐的数据场景下会被放大。 ，减少事务开销异步写入：用Kafka等消息队列缓冲写入，避免直接冲击数据库存储治理热数据：存MySQL（近3个月）冷数据：转储至对象存储（如S3），通过外部表查询 冷热分离：定期归档：将超期数据迁移到历史表 device_id)查最新状态、INTERVAL时间窗口聚合10水平扩展：添加节点即可线性提升吞吐，无需人工分片10成本控制：OPPO案例中，替换MySQL后存储成本降低 80% 以上10 五、决策建议：根据场景选择存储方案场景推荐方案说明设备数
59610编辑于 2025-06-10 构建电商大数据能力：亚马逊数据采集方案的架构选型与实践
本文将从云原生和大数据架构的视角，深度对比分析当前主流的三种 亚马逊数据抓取方案：SaaS平台、自建分布式爬虫集群，以及第三方数据采集API服务。 Amazon数据采集API对比：4种主流方案的成本、效率与选择指南引言：亚马逊卖家面临的数据困境做亚马逊的朋友都知道，数据就是命根子。 所以今天我就想跟大家聊聊，市面上主流的几种亚马逊数据抓取方案到底哪个更适合你。我把常见的四种方式都分析一遍，包括成本、效率、技术难度这些大家最关心的问题，希望能帮你找到最合适的解决方案。 如果你的业务增长了，需要抓取更多数据，API天然支持大规模并发，不像RPA那样受限于工具本身的性能。当然，这种方案也不是完美的。你需要有一定的技术基础来集成API，虽然不算太难，但也不是完全没门槛。 希望这篇文章能帮到正在为Amazon数据采集方案选择而纠结的朋友们。
61010编辑于 2025-08-06- 来自专栏腾讯云数据库(TencentDB)
基于DTS的大数据同步，如何选择最佳方案？
那这两种方案在实际使用时如何选择呢？接下来为您详细介绍。 三、如何选择数据同步 最佳方案？ 数据同步到Kafka（以下简称方案一），与数据订阅（以下简称方案二），两者的实现原理类似，都可实时获取源库的数据变更，都可应用于数据归档、数据分析等场景中，但在实际应用中，应根据具体情况选择最佳方案。 3.1 全量+增量 VS 增量 如果用户只需要获取新增日志，新增订单等类似信息，仅需要同步增量数据，可选择方案二（方案一也可以，需再结合其他差异点对比）。 如果用户需要获取源数据库的历史存量和新增的数据，则选择方案一。 如果数据量大，对同步性能有要求，建议选择方案一的高规格链路；如果对性能要求不高，建议计算成本后，选择费用较低的一个方案即可。
2.2K30编辑于 2023-08-03 YashanDB认识与应用：企业数据解决方案的选择
YashanDB作为一种新型的数据库解决方案，以其独特的特性和架构，给企业数据管理带来了新的选择和机遇。 查询优化与执行引擎为了进一步提升查询性能，YashanDB优化器采用了基于成本的优化方法（CBO），通过分析统计信息、使用HINT等方式选择最优的执行计划。 同时，YashanDB的执行引擎能够根据不同的查询模式选择适合的算子，可实现向量化并行执行，降低了计算时延。 总结与建议基于YashanDB的技术特性，企业在选择数据解决方案时应关注以下几点：根据数据访问模式选择合适的存储结构，以满足数据处理需求。选择适当的部署方式，确保系统的高可用性和灵活性。 结论YashanDB作为现代企业数据解决方案，凭借其先进的架构设计、强大的功能和灵活的部署方式，能够有效满足企业在数据处理方面的多样化需求。
15310编辑于 2025-07-14- 来自专栏图雀社区
简易数据分析（五）：Web Scraper 翻页、自动控制抓取数量 & 父子选择器
这时，控制链接批量抓去数据的方案失效了，所以我们需要模拟点击「加载更多」按钮，去抓取更多的数据。 ? 3.创建子选择器 接下来我们创建几个子选择器，分别抓取作者、标题、点赞数和评论数四种类型的数据，详细操作我在上一篇教程中已经说明了，这里我就不详细说明了。整个爬虫的结构如下，大家可以参考一下： ? 今天我们说说 Web Scraper 的一些小功能：自动控制 Web Scraper 抓取数量和 Web Scraper 的父子选择器。 如何只抓取前 100 条数据？ 其实 Web scraper 提供了对应的解决方案，那就是通过键盘来选择元素，这样就不会触发点击打开新的网页的问题了。 如何抓取选中元素的父节点 or 子节点？ 通过 P 键和 C 键选择父节点和子节点： ?
3.6K30发布于 2020-09-30 为什么选择YashanDB数据库作为您的数据解决方案
在当今的数据驱动世界，数据库的选择至关重要。企业面临各种技术要求，如快速查询响应、高可用性和数据一致性。在这种背景下，选择一款合适的数据库系统开展业务运营显得尤为重要。 本文将探讨YashanDB数据库的优势以及其独特之处，以帮助您决策是否适合您的数据解决方案。 BTREE存储：为数据提供高效的索引查找，加快数据检索速度。MCOL和SCOL存储：分别优化了可变列式和稳态列式存储需求，提高查询性能与数据压缩能力。 用户甚至可以为数据对象设置自定义的加密机制，提高敏感数据的防护能力。灵活强大的数据备份与恢复YashanDB提供了一系列灵活的数据备份与恢复选项，包括全量备份、增量备份及快照功能。 总结和建议YashanDB通过灵活的部署架构、强大的存储引擎、可靠的事务管理、完备的安全性与数据保护机制，为企业级应用提供卓越的数据解决方案。
14600编辑于 2025-07-15- 来自专栏爬虫0126
常见的数据存储方案：选择合适的方式来管理您的数据
对于数据存储方案的选择，是现代企业和个人都需要面对的重要决策。本文将为您介绍几种常见的数据存储方案，包括关系型数据库、NoSQL数据库以及分布式文件系统。 通过了解每种方案的特点、操作方式和适用业务类型，希望能帮助您选择合适的数据存储方案，以更好地管理和存储数据。第一部分：关系型数据库1. 适用业务类型： - 分布式文件系统适用于大规模存储和处理数据的业务。例如，云存储服务、大数据分析平台等。数据存储方案的选择对于企业和个人的数据管理至关重要。 本文介绍了几种常见的数据存储方案，包括关系型数据库、NoSQL数据库和分布式文件系统。通过了解每种方案的特点、操作方式和适用业务类型，您可以选择合适的数据存储方案来满足您的需求。 现在就开始评估各种方案，并选择最适合您的数据存储方案吧！
1.2K50编辑于 2023-10-09 为什么选择YashanDB作为您的数据存储解决方案？
YashanDB作为一种新兴的数据库解决方案，以其灵活的架构和强大的性能优化能力，逐渐被视为满足这一需求的理想选择。1. 通过不同的部署形式，YashanDB能够根据用户的实际需求和应用场景提供最佳的解决方案。 通过合理选择存储请求和结合表的冷热数据特性，YashanDB优化了存储与查询性能。3. 总结建议根据实际需求评估不同的部署形态，以选择最适合的YashanDB部署方式。合理选择数据存储结构以优化数据读写性能。充分利用MVCC机制，提升事务的并发性能。 结论选择YashanDB作为数据存储解决方案能够有效满足现代企业对高可用性、高性能与安全性等方面的需求。
13600编辑于 2025-07-15- 来自专栏超级码力
简易数据分析 09 | Web Scraper 自动控制抓取数量 & Web Scraper 父子选择器
【这是简易数据分析系列的第 9 篇文章】 今天我们说说 Web Scraper 的一些小功能：自动控制 Web Scraper 抓取数量和 Web Scraper 的父子选择器。 如何只抓取前 100 条数据？ 如果跟着上篇教程一步一步做下来，你会发现这个爬虫会一直运作，根本停不下来。网页有 1000 条数据，他就会抓取 1000 条，有 10W 条，就会抓取 10W 条。 如果我们的需求很小，只想抓取前 200 条怎么办？ 如果你手动关闭抓取数据的网页，就会发现数据全部丢失，一条都没有保存下来，所以说这种暴力的方式不可取。 这样，我们就可以通过控制数据的编号来控制需要抓取的数据。 抓取链接数据时，页面跳转怎么办？ 其实 Web scraper 提供了对应的解决方案，那就是通过键盘来选择元素，这样就不会触发点击打开新的网页的问题了。
1.7K20发布于 2020-07-09 基于云原生架构的电商数据采集解决方案：亚马逊选品数据处理实践
但真正有效的竞品分析需要更深层次的数据支撑。通过专业的亚马逊数据抓取工具，你可以获得竞品的销量趋势、价格变化历史、广告投放策略、甚至是库存周转情况。 这种情况在电商行业屡见不鲜，根本原因就是数据获取的滞后性。真正有效的亚马逊数据抓取应该达到分钟级的更新频率。只有这样，卖家才能第一时间捕捉到市场变化，抢占先机。 Pangolin产品：专业解决方案助力数据竞争面对亚马逊选品数据采集的诸多挑战，市场上出现了各种解决方案。然而，大多数方案要么功能单一，要么成本高昂，难以满足专业卖家的实际需求。 总结与建议技术架构建议：采用云原生架构：利用容器化、微服务等技术提升系统弹性数据湖+数据仓库：分层存储，支持多种数据分析场景实时+批处理：结合业务需求选择合适的数据处理模式业务价值评估：数据获取成本降低 选择合适的技术方案和合作伙伴，能够事半功倍地实现业务目标。
39010编辑于 2025-08-20- 来自专栏全栈数据化营销
Excel企业管理数据分析案例：选择最佳的生产方案
3、以期望现值为决策依据选择最佳生产方案。 下面将详细说明解决的思路和方法。 下图展示了建立决策树模型所有的基础数据： ? TRUE表示当前条件下该决策方案是最优方案，FALSE代表在当前条件下该决策方案不少最佳方案。 所以，最优的决策过程是：进行市场调查，如果市场调查结果为乐观，选择方案1，如果市场调查结果为悲观，则选择方案2。 ? 基于上面在excel中建立的决策数据，可以回答第一个问题，即：在目前条件下，企业是否应该进行市场调查。 下图给出了三个决策点的最优决策：C75处的市场调查？
2K20发布于 2020-05-09 企业级亚马逊选品数据分析解决方案：架构设计与实施路径
技术选型对比方案评估矩阵维度自建爬虫系统第三方SaaS工具API数据服务(Pangolinfo)初期投入高(20-30万)低(年费2-5万)低(按需付费)维护成本高(2名工程师)低极低数据完整性中(60 -70%)中(70-80%)高(95%+)定制化能力高低中-高稳定性低(需持续维护)中高(SLA99.9%)扩展性中低(受限于工具功能)高(API灵活调用)数据时效性高(实时)中(T+1)高(分钟级)推荐方案 price*0.10#预估广告成本profit=price-cost-fba_fee-commission-ad_costreturnprofit/price成本效益分析4.1投资回报率(ROI)计算方案 TXTAI代码解释年度成本:-选品专员(2人)×10万/年=20万-试错成本(失败率88%)=88万-机会成本(错失蓝海)=50万━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━总成本:158万/年方案 ,专注跨境电商数字化解决方案欢迎交流:企业级选品系统设计与实施经验电商数据#架构设计#数据中台#亚马逊#选品
16810编辑于 2026-01-04- 来自专栏新智元
OpenAI推出网络爬虫GPTBot，自动抓取数据，可选择性关闭
新智元报道 编辑：桃子 好困 【新智元导读】就在刚刚，OpenAI推出了GPTBot——一个可以自动从整个互联网抓取数据的网络爬虫。 得到的这些数据则会被用来训练像GPT-4和GPT-5这样的AI模型！ 前段时间，抓取平台用户数据风波，Reddit网友吵翻了天。 今天，OpenAI推出了一个网络爬虫工具GPTBot，能够自动抓取网站的数据。 如何使用？ GPTBot抓取的数据，被用来训练GPT-4或GPT-5，能够提升未来人工智能系统的准确性和能力。 网友表示，终于有机会阻止OpenAI抓取你的网络数据，来训练模型。 还有人表示，ChatGPT浏览器插件已被移除一段时间，部分原因是它可以访问付费墙后面的内容。
87850编辑于 2023-09-09
腾讯云开发者
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