利用住宅代理与网络爬虫：解决数据收集难题

引言

你有没有想过，有没有办法可以帮你找到所有你需要的信息，并且帮你赚到更多钱？网络爬虫（Web Crawler）就是这样一种神奇的工具。它不仅能够系统地浏览和抓取互联网上的海量数据，还能为你提供无尽的商业机会。无论是实时获取电商网站上的价格信息，还是监控竞争对手的动向，网络爬虫都能大幅度提高你的数据采集效率，帮助你在竞争中占据优势。

网络爬虫是什么？它可以做什么？

网络爬虫（Web Crawler），又称为网络蜘蛛（Web Spider）、网络机器人（Web Robot）或自动索引器（Automatic Indexer），是一种用于系统性浏览和抓取互联网上网页内容的自动化脚本或程序。

简单来说，网络爬虫就像一个机器人。只需设定一套规则，它便能按照这些规则自动浏览网页，收集所需的各种数据，从而极大地节省人力成本。

网络爬虫可以遍历所有航空公司的网站，帮助用户找到最便宜的机票。此外，它还可以实时抓取电子商务、医疗保健和房地产等领域的数据。除了数据抓取，网络爬虫还能够发送数据，帮助用户订票和登录各种平台。它还可以分析公众讨论的热点话题或收集股市数据，辅助投资决策。这些行业的市场价值已达数十亿美元。

作为搜索引擎的重要组成部分，爬虫首要的功能就是爬取网页数据。目前市面流行的采集器软件都是运用网络爬虫的原理或功能。很多公司通过网络爬虫技术，不仅提高了数据采集的效率，还为用户提供了高质量的信息服务，从而实现了显著的商业收益。那么，要如何将这种技术应用到我们的项目中呢？

我怎么利用网络爬虫来赚钱？

网络爬虫的价值其实就是数据的价值。首先设想你是一位代发货商或电商卖家，需要与成百上千的竞争对手竞争。价格和库存是你主要的竞争优势。如果能够获取实时信息，并在竞争对手降价或缺货时调整价格，可以带来显著的收益。但是大多数公司会阻止你获取信息，即使提供API，你也可能遇到速率限制、过时信息等问题，这些问题会破坏系统的意义。因此，你需要建立一个网络爬虫帮你处理。而且爬虫还可以从事以下行业带来收益：

找爬虫外包工作

网络爬虫最通常的挣钱方式通过外包网站，做中小规模的爬虫项目，向甲方提供数据抓取，数据结构化，数据清洗等服务。新入行的程序员大多数都会先尝试这个方向，直接靠技术手段挣钱，也是技术人员最擅长的方式，但是由于竞争人员太多，价格可能不是很贵。

抓取数据做网站

可以通过Python爬虫抓取数据，来做网站挣钱，虽然收入不是很客观，但是做成之后不需要怎么维护，也算是有被动收入了。

在职大学生

如果你是在职大学生，数学或者计算机相关专业的人员，编程能力还可以的话，可以稍微看一下编程知识，比如爬虫库、HTML解析、内容存储等，复杂还需要了解URL排重、模拟登录、验证码识别、多线程等，这部分人员工程经验比较少，想要通过爬虫赚钱的话，可以找一些少量数据抓取的项目，一点点积累经验，后期可以尝试接一些监控类的项目或者大规模抓取的项目。

在职人员

如果你本身就从事Python网络爬虫工作，挣钱是非常简单的。在职人员比较熟悉项目开发流程，工程经验丰富，能对一个任务的难度、时间、花费进行合理评估，可以尝试去找一些大规模抓取任务、监控任务、移动端模拟登录并抓取任务等，收益是非常可观的。

如何操作网络爬虫？

我发现了一个自动化网络爬虫，它可以扫描电商市场上的产品，自动跟踪价格变化，并提醒我们做出调整，从而抓住机会。我使用 DrissionPage 等流行框架，访问网站，扫描产品，解析 HTML，获取价格并存储在数据库中，然后查看价格是否有变化。

我设定时间间隔自动运行扫描器，每天、每小时或每分钟都可以按需运行。你可以看到我有一个产品搜索工具，分析电商价格，每天自动抓取亚马逊上的产品。我可以启用或禁用产品跟踪，添加新产品并查看价格。

在 PyCharm 中操作这个自动化网络爬虫非常简单。首先，需要下载 PyCharm ，并创建一个新的项目，并确保选择创建一个新的虚拟环境。

接着，在 PyCharm 的终端中激活虚拟环境，并运行 pip install DrissionPage 以安装所需的包。然后，右键点击项目目录，选择 New > Python File，创建一个新的 Python 文件（例如 main.py），将上述代码复制并粘贴到文件中。最后，右键点击 main.py 文件，选择 Run 'main' 或使用快捷键 Shift + F10 运行脚本，即可在终端中查看运行结果，并在项目目录中找到生成的 data.json 文件和 scraper.log 日志文件。

import time

from DrissionPage import ChromiumOptions

from DrissionPage import WebPage

import json

import logging

# Configure logging

logging.basicConfig(filename='scraper.log', level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')

try:

    co = ChromiumOptions()

    co.headless()

    page = WebPage(chromium_options=co)

    page.get("https://www.amazon.com/")

    page.ele("#twotabsearchtextbox").click()

    keyword = input("Please enter a keyword and press Enter: ")

    page.ele("#twotabsearchtextbox").input(keyword)

    page.ele("#nav-search-submit-button").click()

    goods_eles = page.eles('xpath://*[@id="search"]/div[1]/div[1]/div/span[1]/div[1]/div')

    logging.info("Starting data scraping...")

    data = []

    for goods_ele in goods_eles:

        if not goods_ele.attrs['data-asin']:

            continue

        goods_name = goods_ele.ele('xpath://h2/a/span').text

        goods_href = goods_ele.ele('xpath://h2/a').link

        goods_price_ele = goods_ele.eles('xpath:/div/div/span/div/div/div[2]/div/div/span[2]')

        if len(goods_price_ele) == 1:

            goods_price = goods_price_ele[0].text

        elif len(goods_price_ele) > 1:

            goods_price = goods_price_ele[1].text

        else:

            continue

        if '$' not in goods_price:

            continue

        logging.info(f"Product Name: {goods_name}")

        logging.info(f"Product Price: {goods_price}"

        logging.info(f"Product Link: {goods_href}")

        logging.info('=' * 30)

        data.append({

            "name": goods_name,

            "price": goods_price,

            "link": goods_href

        })

    logging.info('Data scraping completed')

    # Save data to file

    with open("data.json", "w", encoding="utf-8") as f:

        json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)

    logging.info("Data has been saved to data.json")

except Exception as e:

    logging.error("An error occurred:", exc_info=True)

在PyCharm点击运行后。

输入关键词：您输入了要搜索的关键词。
数据采集：脚本在亚马逊网站上搜索并采集与关键词相关的商品信息。
数据保存：采集的数据保存在 data.json 文件中，日志信息保存在 scraper.log 文件中。

这里使用爬取amazon里的手链来举例：

点击链接就可以看见产品详情。

但是我在运行过程中爬虫会经常被网站给封掉，那应该怎么处理呢？

如何利用住宅代理进行爬取而不被阻止？

每次我尝试时，很多网站非常聪明，能够检测到机器人，他们拥有CAPTCHA并阻止你抓取数据。都开启

反爬虫策略如IP封锁，

CAPTCHA

，这些“障碍”影响了爬虫和赚钱效率。

多次尝试后被网站屏蔽。究竟这些那有什么办法解决这个问题呢？

这个时候你就可以利用到住宅代理来进行操作了，代理的原理非常简单，我们爬取网站的时候会有个请求发送给服务器，我们直接访问的时候，服务器会知道我们的IP地址，访问次数过多的时候就会被封禁，不过我们可以先发给代理服务器，由代理服务器来帮我们发送请求。这样被爬取的网站就不知道我们的IP是什么

这里推荐我一直在使用的 PROXY.CC ，他拥有动态住宅代理，静态住宅代理，不限流量代理三种代理模式：

动态住宅代理是每个住宅IP都是可选择国家和城市的动态IP，可以帮助用户高效、安全地进行精确的地理定位和信息访问。静态住宅代理提供固定的真实住宅IP，确保用户长时间使用相同IP，提升访问稳定性和安全性，并隐藏用户真实IP。

不限流量代理会提供不限制流量的住宅代理，高效、安全地访问信息，并确保用户的真实IP隐藏。非常适用于高流量任务，如果需要大规模进行数据的抓取和自动化测试而且如果对定位国家/城市没有要求的话，非常推荐这个套餐，他会大幅度降低按流量计费的成本。

它能够它自动解锁网站，连接代理网络，轮换你的IP地址，解决CAPTCHA，使你无障碍地进行网络爬虫。【PROXY网络抓取】

它还允许无限并发会话，意味着可以同时运行数百个爬虫实例，不仅限于单个或本地机器处理。如果你想了解PROXY.CC，可以点击链接查看，体验PROXY.CC强大的功能。首次注册联系客服还可以免费领取500MB的流量。【PROXY.CC 住宅代理使用教程】

我这里购买了住宅代理，只要在这个地方加入生成的代理内容，我使用的是API提取，提取结果假设为【5.78.24.25:23300】

原代码：

try:















































































   co = ChromiumOptions()















































































   co.headless()















































































   page = WebPage(chromium_options=co)















































































   page.get("https://www.amazon.com/")















































































   page.ele("#twotabsearchtextbox").click()















































































   keyword = input("Please enter a keyword and press Enter: ")















































































   page.ele("#twotabsearchtextbox").input(keyword)















































































   page.ele("#nav-search-submit-button").click()















































































   goods_eles = page.eles('xpath://*[@id="search"]/div[1]/div[1]/div/span[1]/div[1]/div')















































































   logging.info("Starting data scraping...")

加入代理后的代码：

co = ChromiumOptions()















































































   co.headless()















































































   # co.set_proxy("http://5.78.24.25:23300")















































































   page = WebPage(chromium_options=co)















































































   # page.get("https://api.ip.cc/")















































































   page.get("https://www.amazon.com/")















































































   # time.sleep(5)















































































   # page.get("https://www.amazon.com/s?k=fender+guitar")















































































   # print(page.html)















































































   page.ele("#twotabsearchtextbox").click()















































































   keyword = input("Please enter a keyword and press Enter: ")















































































   page.ele("#twotabsearchtextbox").input(keyword)















































































   page.ele("#nav-search-submit-button").click()















































































   goods_eles = page.eles('xpath://*[@id="search"]/div[1]/div[1]/div/span[1]/div[1]/div')















































































   print("Starting data scraping...")

然后点击运行就可以一直获取数据情况了

生成结果：

结论

在实际应用中，网络爬虫技术已经帮助许多企业和个人实现了数据采集的自动化，提高了工作效率，节省了大量的时间和成本。然而，爬虫在运行过程中经常会遇到网站的反爬措施，如IP封锁和CAPTCHA验证。此时，可以利用住宅代理服务如PROXY.CC来解决这些问题。通过代理服务器，爬虫程序可以隐藏真实IP，避免被封禁，从而顺利进行数据采集。PROXY.CC提供多种代理模式，如动态住宅代理、静态住宅代理和不限流量代理，满足不同用户的需求。特别是对于需要大规模数据抓取的用户，不限流量代理可以大幅度降低成本。