采集跨境电商数据，可以用用这个爬虫工具-育师

就我个人经验来看，数据爬虫是很费时间的技术，特别对于中小公司和个人，我曾经想研究下某音用户短视频的评论情感倾向，需要大概100万条级以上的数据，光是写代码有上千行，虽然是公开数据，但会面临各种反爬手段，最后脚本磨了两三天才能正常稳定的运行。

爬虫为什么难？

爬虫是网络数据采集的简称，顾名思义就是利用http请求技术向网站发送数据请求，然后进行html解析并提取到需要的数据，可以使用Python等工具实现，这个过程看似简单，但暗藏很多机关，也导致很多人只是入了爬虫的门，但无法真正开发爬虫项目。

这主要是因为网络上到处是反爬虫机制，爬虫会面对IP限制、验证码、数据加密、动态页面处理等各种问题，需要IP代理、OCR、数据解密、selenium动态加载等技术来解决。所以写爬虫要一路打怪升级，才能稳定地获取到高质量数据。

最近用到一个非常简单的高级爬虫工具，亮数据的Scraper APIs，你可以理解成一种爬虫接口，它帮你绕开了IP限制、验证码、加密等问题，无需编写任何的反爬机制处理、动态网页处理代码，后续也无需任何维护，就可以“一键”获取Tiktok、Amazon、Linkedin、Github、Instagram等全球各大主流网站数据。

这能极大地节省数据采集时间，对于爬虫技术不那么过硬的小伙伴来说是不可多得的捷径。

比如可以轻松采集大批量Tiktok商品数据，还不受网络限制。

如何使用Scraper APIs？

Scraper APIs是亮数据专门为批量采集数据而开发的接口，支持上百个网站，200多个专门API采集器，例如Linkedin的职位、公司、人员数据采集器，Tiktok的商品、短视频数据采集器，当然这些数据都是公开可抓取的，不会涉及任何隐私安全问题。

想要使用Scraper APIs，主要有以下三个步骤，非常简单。

1、注册和登陆亮数据

亮数据是专门做数据采集服务的网站，各大Top互联网公司的数据服务商。

首先从下面网址注册并登陆亮数据。

https://get.brightdata.com/webscra

登陆后就进入到亮数据的管理后台，点击Web Scrapers栏目进入网页采集看板。

然后点击Scrapers marketplace进入数据采集集市，在这里你能看到各种网站的API数据采集器，后面就以Tiktok为例讲下采集器的使用。

2、配置和使用API来抓取数据

进入Tiktok API界面，会有各种各样数据类别采集器，包括电商商品、短视频、评论等。

我们这里选择电商商品采集器，是通过网址url来采集的。

接着进入到API配置的界面。

在Dictionary中我们知道这个API会采集电商商品名称、网址、价格等多达20几个字段，看看是不是你想要的数据。

「第一步：配置要采集的url网址和输出数据的格式」

这里需要你把想要采集的url网址（必须Tiktok商品）填进去，一次性最多5千个，然后选择输出形式，Json或者CSV都行。

在这里插入图片描述

「第二步：设置数据存储形式」

亮数据支持数据临时存储（也就是snapshot），还可以存储到亚马逊、谷歌、微软、阿里的云端服务上。

这里的snapshot id先不用管，你发送数据请求后爬下来的数据就会临时存储到亮数据平台上，然后会生成一个snapshot id（用于下载数据），接着你可以通过snapshot id再提取你想要的数据，snapshot id是唯一的，不用担心数据丢失。

「第三步：开始抓取数据」

配置就是这么简单，下面直接复制配置好的命令行代码，放到本地电脑命令行执行。

执行好后，返回{"snapshot_id":"s_m6tm1ezn28xivtvzlt"}的提示，说明数据已经抓取成功，并临时存起来了。

这时候没看到爬取的数据，不要着急，把刚刚返回的snapshot_id填进去，复制用于下载数据的命令行代码，放到命令行执行。

很快，你就能看到抓取的Tiktok商品数据，在命令行呈现了出来。

这就是使用Scraper API采集复杂数据集的流程，没有写任何代码，直接获取到数据。

看似很简单，那这个中间Scraper API帮我们做了什么呢？有以下三件大事。

1、在云上向Tiktok发出http数据请求 2、模拟登陆、配置IP代理、动态访问、识别验证码、破解加密数据等 3、解析获取的HTML，提取重要的字段，输出为json格式

这里面有着极其复杂的操作，如果你要自己写代码抓取，会面临非常多棘手的问题，而且网站都是经常变动的，代码维护成本很高。

3、使用Python来实现大批量灵活抓取

Scraper API提供了python的访问方式，通过request库来获取数据，也是非常的简单。

通过Python来实现有2个好处。

1、支持大批量的自动提交url网址，不像刚刚那样的手动复制进去 2、支持对抓取的数据进行处理、清洗、存储操作，配合Pandas、Numpy库，非常方便

下面是Python来抓取数据的代码，也是两步，先提交请求获取snapshot_id，然后再配置snapshot_id下载数据。

import requests # 提交数据采集请求，获取snapshot_id url = "https://api.brightdata.com/datasets/v3/trigger" querystring = {"dataset_id":"gd_m45m1u911dsa4274pi"} payload = [{"url": "https://shop-sg.tiktok.com/view/product/1730242941495248835"},{"url": "https://www.tiktok.com/view/product/1729762527861968902"}] headers = { "Authorization": "Bearer 5ef0c1963cd15598df06011c34c7dffa89daf64bea9004776319d1448fa29109", "Content-Type": "application/json" } response = requests.request("POST", url, json=payload, headers=headers, params=querystring) snapshot_id = response.json()['snapshot_id'] # 配置snapshot_id，下载数据 url = "https://api.brightdata.com/datasets/v3/snapshot/{0}".format(snapshot_id) headers = {"Authorization": "Bearer 5ef0c1963cd15598df06011c34c7dffa89daf64bea9004776319d1448fa29109"} response = requests.request("GET", url, headers=headers) # 打印数据 print(response.text)

打印出商品信息如下：

如果你想输出为dataframe格式，更加直观且方便处理，也可以增加几行代码。

import json import pandas as pd data_list = [] for line in response.text.strip().split('\n'): try: data = json.loads(line) data_list.append(data) except json.JSONDecodeError: print(f"无法解析行: {line}") df = pd.DataFrame(data_list) df

用python来访问Scraper API获取数据，比命令行更加灵活且强大些，可以自己选择合适的使用。