我用Deepseek + 亮数据爬虫神器 1小时做出輿情分析器

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一、前言

  在社群媒体高度发达的时代，用户评论和舆情动态成为品牌、产品乃至社会事件的重要风向标。然而，如何快速、系统地收集并分析这些分散在平台上的评论信息，一直是个技术挑战。传统爬虫容易被平台封锁，数据结构复杂，且缺乏高效的情感分析工具。

  为了解决这些问题，我尝试结合 Bright Data 的强大爬虫能力与 Deepseek 的自然语言处理模型，打造一个自动化的“舆情分析器”。这个项目的目标是：在最短时间内，实现对 Facebook 评论的抓取、存储与情绪分析，帮助用户快速洞察社群情绪走向。过程中也遇到了一些技术难点，例如反爬机制、数据清洗与模型调优等，本文将逐步分享我的实战过程与解决方案。

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二、Web Scraper API 实战

  构建了一个完全本地化的多代理 Facebook -Comments分析系统，基于 DeepSeek-R1，并集成 Bright Data 的 API，实现大规模抓取收集Facebook Comments，用于实时趋势分析。

  【1】用户操作控制台登录进入之后找到web Scraper，如下图所示：

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  【2】web scrapers在facebook.com提供了12抓取器和8个数据集 如下图所示：

主要展示的是使用Facebook-Comments-collect by URL实现大规模抓取收集Facebook Comments的效果

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（1）选择对应的URL

  web scrapers在 facebook.com 提供了12抓取器和8个数据集,我们需要抓取的是Facebook comments需要选择对应的url 如下图所示：

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（2）点击进入对应url界面

  选择对应url界面，如下图所示：

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（3）API结果实例和爬取结果展示

  在对应的Facebook-Comments URL中web scrapers提供两天一个API结果实例和爬取结果展示，如下图所示：

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（4）用户直接使用post请求访问Facebook.com报错

  Python代码：用户直接使用post请求访问Facebook.com报错，如下图所示：

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（5）使用Bright Data 的 API访问 Facebook.com ，爬取comments可以解决上述问题：

  【1】在用户控制台设置代理网络。如下图所示：

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  【2】立即解锁浏览器访问。如下图所示：

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  【3】同意协议 如下图所示：

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  【4】使用平台提供的Chrome DevTools 调试器，如下图所示：

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（6）结果分析

  将爬取的结果写入comments集合中，并使用deepseek进行结果分析，如下图所示：

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（7）用户心理分析

  使用deepseek对Facebook中常见comments进行用户心理分析，如下图所示：

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三、Bright Data介绍与注册

  Bright Data亮数据是一家领先的网络数据采集平台，提供全球范围的高匿名代理服务和强大的爬虫工具。它支持住宅、数据中心、移动等多种类型的代理IP，并配备自动化浏览器和结构化数据API，帮助用户高效、合规地抓取公开网页数据，广泛应用于电商监控、社交媒体分析、品牌保护等场景。

  以下是 Bright Data 注册与使用 的详细图文指南，帮助你快速上手其代理和数据采集服务：

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步骤 1：访问官网

1. 打开 Bright Data 官网。
2. 点击右上角 “登录” 或 “免费使用”，如下图所示：

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步骤 2：填写信息

• 输入邮箱、密码、公司名称（个人用户可填个人姓名）。
• 选择用途（如市场研究、电商监控等）。
• 阅读并同意服务条款，点击 “创建账号”。

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步骤 3：验证邮箱

• 登录邮箱查收验证邮件，点击链接激活账号，如下图所示：

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步骤 4：完成KYC认证（可选）

• 部分功能（如住宅代理）需提交身份验证（企业用户可能需要营业执照）。

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四、官方资源

  这里写注册免费试用，官方网站：https://www.bright.cn

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  我用Deepseek + 亮数据爬虫神器 1小时做出輿情分析器就到这里，感谢大家阅读，如果文章对你有帮助，欢迎关注、点赞、收藏(一键三连)，敬请期待下篇项目具体实现。

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