亮数据：AI时代的数据采集革命者——从试用体验到实战应用全解析
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目录
一、为什么选择亮数据？——试用体验与核心优势
试用体验亮点
二、实战测试
测试1
测试场景
平台注册
查看用户名和密码
爬虫代码
测试2:
测试场景
测试操作
三、技术优势与行业应用
四、总结
一、为什么选择亮数据？——试用体验与核心优势
在AI与大数据驱动的时代，获取高质量、结构化且实时的数据是模型训练与业务决策的基础。然而，传统爬虫工具面临IP封禁、动态渲染、反爬机制等技术瓶颈，而亮数据（Bright Data）通过其全栈式数据采集解决方案，完美解决了这些问题。
试用体验亮点
经过我一天的使用，现总结出三点分享分享给大家：
第一点：它具有零代码抓取与智能工具集成： 亮数据的Web Scraper IDE和浏览器插件无需编程基础，通过可视化界面即可配置目标网站的数据抓取规则。例如，在抓取电商价格时，只需点击页面元素并定义字段，系统自动生成结构化数据
第二点：他可以动态住宅代理网络： 覆盖全球195个国家/地区的7200万住宅IP，支持自动轮换和地理定位。在测试中，使用亮数据代理访问亚马逊美国站，成功绕过地域限制，抓取效率提升300%，IP封禁率降至0%
第三代：它拥有合规性与安全性： 通过KYC实名认证和加密传输，确保数据采集符合GDPR、CCPA等法规。与VirusTotal、Avast等安全巨头合作，实时监控300亿域名，屏蔽非法内容
二、实战测试
废话不多说，说的再好听大家心中还是有顾虑，那么我现在就把我测试的全过程展现给大家：
测试1
测试场景
为自然语言处理（NLP）模型训练收集最新学术论文数据，来源为arXiv计算机科学板块。
平台注册
亮数据-官网地址
点击免费使用后，试用后，可获得三天免费体验哟
在注册时，一定要注意：符合要求，不然注册可能会出问题
然后点击：Proxies & Scraping
接下来我们选择，选择抓取浏览器（这里你按照自己的需求去选），然后点击去使用
接下来点击抓取数据，按自己的需求进行配置即可
最后点击添加：
如果你对爬虫代码不太熟的话，操作平台也提供的示例代码：
查看用户名和密码
在概览里面可以查看到自己的用户名和密码等信息（这里如果自己编写爬虫代码的话，建议赋值单一字符串格式的三种之一，比较方便操作）
爬虫代码
这里我们对：https://arxiv.org/list/cs/new这个网站进行爬取：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pdproxy = {'http': '刚刚你复制的单一格式的信息'
}def fetch_arxiv_papers():url = 'https://arxiv.org/list/cs/new'headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.212 Safari/537.36','Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9'}try:response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxy, timeout=20)response.raise_for_status()print("状态码:", response.status_code)soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')papers = []entries = soup.find_all('div', class_='meta')print("找到论文条目数:", len(entries))for entry in entries:# 标题处理title_div = entry.find('div', class_='list-title')title = title_div.text.replace('Title:', '').strip() if title_div else "无标题"# 作者处理（关键修改部分）author_div = entry.find('div', class_='list-authors') # 新增定位层authors = [a.text.strip() for a in author_div.find_all('a')] if author_div else []# 摘要处理abstract_p = entry.find('p', class_='mathjax')abstract = abstract_p.text.strip() if abstract_p else "无摘要"papers.append({'title': title, 'authors': ', '.join(authors), 'abstract': abstract})return pd.DataFrame(papers)except Exception as e:print(f"错误发生: {str(e)}")return pd.DataFrame()# 执行保存
df = fetch_arxiv_papers()
if not df.empty:df.to_json('arxiv_papers.json', orient='records', indent=2)print("文件保存成功！")
else:print("未抓取到数据")
运行代码，爬取出来的json数据为：
发现爬取成功！！！
测试2:
测试场景
还在为代码bug发愁？快来试一试亮数据提供的网络爬虫市场！
测试操作
选择一个例子进行测试
选择通过URL爬取数据
这里我们选择无代码抓取器，可以实现在控制面板上进行所有操作：
然后点击start collection
现在显示Ready，说明已经爬取完成。
然后点击日志，点击下载，下载为json
我们查看这个json文件
发现我们也爬取出来了
三、技术优势与行业应用
反反爬能力：
CAPTCHA自动破解：集成机器学习模型识别验证码，成功率达98%
浏览器指纹模拟：动态调整User-Agent、Canvas指纹等，规避网站风控
高并发与低延迟： 支持每秒数千次请求，平均响应时间<2秒，适合实时数据管道。例如，某金融公司使用亮数据抓取全球股票行情，延迟低于1.5秒
行业应用案例：
电商竞争分析：某头部平台通过亮数据监控竞品价格波动，日均抓取100万SKU，成本降低60%
AI训练数据：DeepMind使用亮数据抓取公开论文和专利数据，加速Gemma模型研发
智慧城市：结合物联网传感器数据，亮数据代理支持实时交通流量抓取，优化城市路网规划 。
四、总结
亮数据不仅是爬虫工具，更是AI时代的数据基础设施。无论是训练大语言模型、构建实时推荐系统，还是监控市场动态，其解决方案均能显著提升数据获取效率与质量。正如海外开发者Avi Chawla所言：“亮数据的SERP API让我们的大规模AI写书项目从构想变为现实。”
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https://www.bright.cn/products/web-scraper