八爪鱼数据平台

前几天淘宝数据爬不下来,购买使用了几天八爪鱼,现在总结一下。

1.有点贵哦,而且数据爬的很慢

2.固定模板不支持编辑,想自定义爬数据需要自己新建模板,指定循环,翻页等一系列规则,很麻烦。官网有教程,需要慢慢了解

3.点击按钮请求时需要勾选ajax,创建循环需要选择循环类型,设置翻页时候需要设置退出翻页的条件即第几页结束。

八爪鱼爬虫使用总结

  • 下载安装八爪鱼

在浏览器搜索八爪鱼,在官方网站下载安装,官方下载地址https://www.bazhuayu.com/download

  • 登录

输入账号密码登录

  • 操作教程

八爪鱼首页,点击教程,点击更多。

新手入门和八爪鱼8节课这两个是必要掌握的课程。如需其他操作,可以查看相关教程。

  • 采集天猫数据:使用已创建好的任务
  1. 点击左上角我的任务按钮
  2. 选择一个你要执行任务
  3. 点击这个任务名
  4. 点击右上角的流程按钮查看具体流程,因为阿里系的网站有反爬机制,拿数据必须经过登录。
  5. 扫码登录的,点击本地采集,用自己手机的淘宝扫码二维码【请在30秒内完成】,截图如下A【推荐使用扫码采集】,扫码爬取数据被反爬的频率低,采集更方便
  6. 账号密码登录的,请在查看流程的时候,把程序里的淘宝账号和密码换成你自己的,否则短信验证或者图片验证的时候会比较尴尬,截图如下B
  7. 点击开始采集,选择本地采集,然后在电脑前等待采集,期间有滑动验证码或者短信验证码需要人工进行验证
  1. 附截账号密码采集截图,请按序号点击:
  1. 点击右上角的流程
  2. 点击输入文字
  3. 输入自己淘宝手机号
  4. 点击确定
  5. 点击保存
  6. 开始采集

 

 

7.等采集完成,点击导出数据,将数据导出就可以了。

  1. 附扫码采集截图,按顺序:
  1. 点击开始采集
  2. 点击本地

 

  1. 使用手机上的淘宝APP进行扫码,然后等待采集,等验证码出现的时候进行验证

 

 

  1. 等采集完成,点击导出数据,将数据导出就可以了。
  • 清理缓存

由于阿里巴巴的网站监测反爬虫机制比较强大,需要定期清理缓存和切换浏览器版本降低被监测的几率。

清理八爪鱼缓存(清理之前将未导出的数据导出):

显示隐藏的文件夹:【最新8版本】C:\Users\(用户名)\AppData\Local\OctopusSoftV8
把OctopusSoft(或OctopusSoftV8)整个文件夹删掉
注意:删除缓存会导致本地采集的数据全部清空,如果本地采集有重要数据先导出再清理缓存,无法恢复,云采集数据和已编辑好的任务不受影响。

切换浏览器版本:

在开始采集之前,开始采集按钮旁边有个设置按钮,点击设置,选择一个新的浏览器版本,点击保存,保存成功后就可以开始采集了。

 

 

  • 注意事项

爬数据的时候最好用操作人的淘宝账号,因为阿里会检测账号登录是不是使用常用设备、常用地址。检测之后反爬会频繁影响爬取数据。

### 使用 Octoparse (八爪鱼) 从 Taobao 抓取商品信息 Octoparse 是一款无需编程即可使用的网页数据采集工具,能够帮助用户轻松获取网页上的公开数据。对于希望从淘宝网抓取商品信息的情况,可以按照以下方法操作: #### 准备工作 确保安装并启动最新版本的 Octoparse 软件[^1]。 #### 创建新任务 点击软件界面上的“新建任务”,选择适合淘宝页面结构的任务模板或者自定义创建流程来适应目标网页的具体布局特点。 #### 设置浏览器环境 由于淘宝采用了较为复杂的前端技术以及反爬机制,在设置过程中可能需要启用高级浏览模式以模拟真实用户的访问行为,从而提高成功率和稳定性。 #### 定位所需元素 利用内置的选择器功能精确选取要提取的数据项,比如商品名称、价格、销量等字段,并指定其对应的 HTML 标签路径或 CSS/XPath 表达式。 #### 处理分页加载 针对多页展示的结果集,配置翻页逻辑以便连续收集不同页面中的全部条目;注意观察 URL 参数变化规律或是通过 JavaScript 动作实现自动化跳转。 #### 验证与优化 初步构建完成后应先执行测试运行查看输出效果是否符合预期,必要时调整参数直至达到理想状态后再正式部署上线定期更新数据源。 ```python # 此处仅作为示例说明用途,并非实际可执行代码 import requests from bs4 import BeautifulSoup def fetch_product_info(url): response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') products = [] for item in soup.select('.product-item'): name = item.find('h2').get_text(strip=True) price = float(item['data-price']) product_data = { 'name': name, 'price': price } products.append(product_data) return products ``` 请注意,尽管上述指南提供了基本指导方针,但在具体实施时还需考虑平台政策法规等因素的影响,务必遵循合法合规的原则开展活动。
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