爬取大量數據就用動態ip

用代理ip爬很多數據!大多數人即使不了解大數據的原理,也知道大數據“殺人”,因為它已經上新聞很多次了。目前很多行業都應用了大數據,利用大數據來把握客戶的供需,比如零售業,哪種產品最火。如果能清楚地把握顧客購物的變化,就能更快地做出對策,也更容易創造出暢銷商品。
 
 
無論什么樣的行業,商家一定會收集競爭對手的信息,掌握他們的優缺點,從而揚長避短。但是這個結果的獲取并沒有那么簡單,必須通過很多方法獲取數據。最常見的一種方式就是偽裝成用戶,比如爬蟲偽裝成用戶抓取大量數據,進行分析,掌握競品的售價、價格變化趨勢、商品類別等。很明顯,這種與人工操作的對比相對來說比較麻煩,效率也不高。
 
用爬蟲抓取數據就不一樣了。比如我們可以每天找一些產品抓取數據,這些數據會被存儲起來。只要商品價格發生變化,我們就能看得一清二楚,調整價格。
 
也可以參考對方的商品信息,購買新品,也可以參考價格區間。這些對于剛起步的企業來說非常有用,了解整個市場的信息更有利于我們的判斷。
 
邊肖,得到這些信息不容易,因為如果你隨便拿走,難道不會培養你的對手嗎?除此之外,爬蟲獲取信息本身也會對網站的服務器造成一定的影響。企業為了自己的利益,當然會保護自己的數據。比如網站會設置各種反爬蟲,對數據進行偽裝,用各種方法阻止你獲取有效數據。
 
網站設置的防線有IP檢測限制。檢測用戶的IP可以控制用戶的訪問頻率,減少對服務器的影響。訪問頻率降低,這樣即使爬蟲使用代理IP進行突破,也會增加爬蟲的成本,降低爬行效率。數據是有時效性的,時間越長,抓取效率越低。抓取信息的時間越長,對企業越有利。
 
為了解決網站的ip檢測問題,爬蟲只能使用代理IP(例如IP模擬器IP proxy)替換IP,繼續獲取信息。由于IP頻率的限制,需要使用多個爬蟲進行爬行。無論是使用多線程還是分布式爬蟲,都意味著要使用更多的IP,增加成本。但這是不可避免的。畢竟通過這些數據可以挖掘出非常有用的信息。
 
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