爬取外网数据（twitter、facebook）-易数云可视化爬虫软件

最新推荐文章于 2025-06-20 13:48:05 发布
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分类专栏： 易数云可视化爬虫软件 文章标签： 易数云 爬取外网数据 外网数据 爬取
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_38811128/article/details/81085022
本文介绍了使用特定软件进行外网数据采集的经验，包括PC版采集和云采集两种方式。作者最终选择性价比高的PC版采集，并详细说明了所需设备如稳定VPN及旗舰版账号的配置过程。对于数据量需求较大的情况，推荐购买服务器版爬取。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

采集外网数据一直比较难，偶然通过淘宝知道这个软件，试了下，还不错。

这个还可以直接定制爬取数据，当然按照我个性，最后还是选择了买了规则，自己在家慢慢爬。

采集数据有两种方式： PC版采集+云采集。

奔着性价比高，选了PC版。

单机采集+外网（自己电脑）

先买个稳定点的VPN，然后买个旗舰版的PC账号，还好，39元/月，数据量不限制，实在很小白，找下客服，加点儿钱就可以帮忙你设置好规则，自己再慢慢学。不然就看一些相关教程或者论坛上的信息试下设置。

数据量大的每天10万数据的，建议购买服务器版爬取，总费用是 2900/年。

数据量小的建议买VPN+旗舰PC版，费用是700-1000/年

 

如何使用Python爬取Facebook公开页面信息：完整爬虫教程
2201_76125261的博客
05-14 957
本文详细介绍了如何使用Python爬取Facebook公开页面的信息。通过模拟浏览器行为和使用Cookie，我们可以绕过Facebook的反爬虫机制，成功获取页面的元数据。我们还展示了如何解析HTML、存储数据并进行简单的分析。
python爬虫项目（一百八十）：爬取社交媒体广告数据，并进行数据分析
sybh的博客
10-11 1262
随着社交媒体的广泛应用，企业在这些平台上投放广告的比例逐年增加。社交媒体广告的效果评估不仅可以帮助企业判断投放的成功与否，还可以为后续的广告策略提供数据支持。通过对广告数据的抓取和分析，企业可以深入了解用户行为、广告表现以及市场趋势，从而做出更加精准的营销决策。在items.pyad_text = scrapy.Field() # 广告文本ad_time = scrapy.Field() # 投放时间ctr = scrapy.Field() # 点击率。
twitter数据采集实例-最初
03-03
用来展示twitter数据采集,当初的事例.
简单Twitter爬虫--关键词
super_jackchen的博客
06-01 1万+
文章目录1. 常规参数2. 请求头 1. 常规参数   Twitter网站是用AJAX异步加载的，当对搜索关键词进行检索时，可以用requests请求到保存有数据的json文件，但是需要对url进行处理。 例如对特朗普进行搜索： 第一页url： 第二页url：   两者相同的参数有以下几个： self.url = ( f'https://twitter.com/i/api/2/search/adaptive.json?' f'include_profile
Facebook数据抓取深度解析：使用facebook-scraper库
最新发布
weixin_31315007的博客
06-20 857
在数字时代，社交媒体平台如Facebook积累了大量用户生成的数据。这些数据对于市场研究、公共舆论分析等领域具有极高的价值。因此，Facebook数据抓取成为了获取这些宝贵信息的重要手段。首先，我们需要明确Facebook数据抓取API的基本概念。API接口，实质上是Facebook公开的一种服务端接口，允许用户通过HTTP请求与之交互。通过这种接口，开发者能够实现页面内容的抓取、数据的解析以及操作的自动化。
用python爬取外网
热门推荐
長澤まさみの博客
04-20 1万+
import requests #ssr配置代理 proxies={'http': 'http://127.0.0.1:1080', 'https': 'http://127.0.0.1:1080'} r = requests.get('https://www.google.com/',proxies=proxies) print(r.status_code)
Python爬取外网数据
qq_40531593的博客
07-15 4403
python外网爬虫，用selenium
Twitter信息爬取工具TWINT
www_45zq_cn的博客
09-21 5588
Twint是一个用Python写的Twitter抓取工具，允许从Twitter配置文件中抓取推文，不使用Twitter的API。 Twint利用Twitter的搜索语法让您从特定用户那里搜索推文，特定主题，主题标签和相关的推文，或者从推文中挑选敏感信息，如电子邮件和电话号码。 Twint还对Twitter进行了特殊查询，允许您搜索Twitter用户的关注者，用户喜欢的推文，以及他们在API，Sel...
python外国网站爬虫_python 网络爬虫-爬取网页外部网站
weixin_42509293的博客
02-10 5367
前言上一篇中我们在维基百科的内部网站上随机跳转进入文章类网页，而忽视外部网站链接。本篇文章将处理网站的外部链接并试图收集一些网站数据。和单个域名网站爬取不同，不同域名的网站结构千差万别，这就意味我们的代码需要更加的灵活以适应不同的网站结构。因此，我们将代码写成一组函数，这些函数组合起来就可以应用在不同类型的网络爬虫需求。随机跳转外部链接利用函数组，我们可以在50行左右满足爬取外部网站的需求。示例代...
twitter数据爬取
Chloris_的博客
12-15 3906
继上次（爬取twitter数据_Chloris_的博客-优快云博客）在github上寻找代码看不懂的后续尝试： 其中包含selenium登录&异步加载&xpath from selenium import webdriver import time from datetime import datetime from datetime import timedelta import pandas as pd import requests import json from fak..
爬取社交媒体数据并生成社交网络图：深度学习与数据可视化实践
2201_76125261的博客
02-25 329
通过爬取社交媒体数据并生成社交网络图，我们能够对社交网络进行深入的分析和可视化，揭示社交平台上用户之间的互动模式和信息传播规律。社交网络分析不仅有助于社交媒体运营的优化，还能为舆情监控、市场营销、政治分析等领域提供有力的数据支持。未来，随着深度学习技术和图神经网络（GNN）的不断发展，社交网络分析将进入一个全新的阶段。通过更强大的计算能力和模型，我们可以从更加复杂的社交网络中提取出更有价值的信息，进一步推动社交媒体数据的智能分析与应用。
Facebook多线程爬虫（python+selenium）
04-02
用python+selenium可多线程爬取Facebook上视频数据，提供关键词，自动打开网页搜索关键词，并依次读取该关键词对应的所有视频的标题、地址、日期、播放量、点赞数、评论数、分享数、视频商品链接bit.ly点击量、是否有去逛逛和视频时长。读取到的数据存放在excel里，一个关键词一个excel表。
使用Python挖掘Twitter数据：学习数据挖掘的实践
02-05
利用Python挖掘Twitter数据 推特数据采集 推特官方提供的API可以让我们获取到所需的数据。然后，使用Python的Tweepy库来和API交互。在即时任务中可以通过Stream API获取twitter流数据，因为是及时获取的数据，常规任务中可以通过搜索API获取twitter历史数据，不过只能够下载当前时间以前的7天的数据，并且存在速度限制。两者在中。 BTW，我们还可以在Github或Kaggle上可以找到现有的名人或事件的社交平台数据集，本项目数据排名，基本涵盖了川普开通推特账号以来的所有推文（2009〜 ），而且持续更新，cool〜 先前的推特文本挖掘 你可以在中查看全部代
Python爬取国外天气预报网站的方法
01-21
本文实例讲述了Python爬取国外天气预报网站的方法。分享给大家供大家参考。具体如下： crawl_weather.py如下： #encoding=utf-8 import httplib import urllib2 import time from threading import Thread import threading from Queue import Queue from time import sleep import re import copy lang = fr count = 0 class Location: # Location(False, 中国
社交平台广告爬虫：如何使用Python爬取社交平台广告数据并进行分析
2201_76125261的博客
02-05 432
许多广告主通过这些平台精准地推广自己的产品和服务，因此，分析社交平台上的广告信息，对于了解市场趋势、广告效果评估、用户行为分析等具有重要意义。在这篇文章中，我们将深入讲解如何使用Python爬虫技术，爬取社交平台上的广告信息，并进行分析。通过分析广告的目标受众，我们可以了解广告的受众分布，进而为广告主提供优化投放的建议。为了保持数据的实时性，我们可以定时爬取广告信息，并进行数据更新。
【爬虫数据可视化方法】：提升爬取数据价值的有效可视化手段
[【爬虫数据可视化方法】：提升爬取数据价值的有效可视化手段](http://www.51paper.net/ueditor/php/upload/image/20231128/1701184325136410.png) # 1. 爬虫数据可视化的基本概念 在当今的数字化时代，数据可视化...
爬取全网公开数据并进行聚合分析：基于Python爬虫技术的全面指南
2201_76125261的博客
05-03 1367
公开数据（Open Data）是指不受任何限制、可以自由使用和分发的数据。它通常来自公共资源，具有广泛的可访问性。社交媒体数据新闻数据：来自新闻网站、博客、媒体平台的数据，涵盖了政治、经济、科技等领域的新闻报道。电子商务数据：来自电子商务平台（如淘宝、亚马逊等）的商品、价格、用户评论等数据。政府公开数据：各国政府提供的公共服务数据，如经济数据、环境数据、公共卫生数据等。爬虫（Web Crawler）是指一种自动化程序，它通过模拟用户的访问行为，从互联网抓取信息并进行存储与处理。发送HTTP请求。
Python Scrapy 爬虫框架爬取推特信息及数据持久化！整理了我三天！
爬遍所有网站
04-17 5162
最近要做一个国内外新冠疫情的热点信息的收集系统，所以，需要爬取推特上的一些数据，然后做数据分类及情绪分析。作为一名合格的程序员，我们要有「拿来主义精神」，借助别人的轮子来实现自己的项目，而不是从头搭建。 一、爬虫框架Scrapy Scrapy是用Python实现一个为爬取网站数据、提取结构性数据而编写的应用框架。专业的事情交给专业的框架来做，所以，本项目我们确定使用 Scrapy 框架来进行...
全球数据爬取的解决方案-国外数据爬取(亮数据)
程序员蒋老湿的博客
04-27 3413
是一家在以色列的互联网公司，他们的主要产品是互联网数据服务，不少世界500强公司和欧美名校都是他们的客户，其实就是数据采集（爬虫），但是做到了很牛的程度。能提供各种已有收集到的互联网数据集诸如ShoppeeGoogleTikTok等电商、社交媒体、搜索引擎结果。还有各种的基础设施服务，用来给有定制开发能力公司提供获取开放数据解决方案。
python爬虫数据可视化接活
12-30
### 使用 Python 爬虫和数据可视化技能找到工作或项目机会 #### 寻找 Freelancer 平台上的项目机会 为了利用 Python 爬虫和数据可视化技能寻找自由职业平台上的项目机会，可以从以下几个方面入手： - **选择合适的平台**：一些知名的自由职业者平台如 Upwork、Freelancer 和 Fiverr 提供了大量的编程类工作任务。这些平台上经常会有客户发布与 Web 开发、自动化脚本编写以及数据分析有关的任务。 - **创建个人资料并展示作品集**：在注册成为会员之后，应该精心准备一份专业的简历和个人简介，在其中突出自己掌握的技术栈特别是 Python 及其生态系统内的库（例如 Pandas、Matplotlib 或 Seaborn），并且附上之前做过的案例链接作为证明材料[^3]。 - **定期浏览新发布的职位列表**：大多数网站都允许求职者设置关键词提醒服务以便及时获取最新的招聘信息；也可以手动每天花一定时间查看是否有匹配度较高的需求出现。 #### 构建自己的网络存在感 除了直接申请已有的岗位之外，建立良好的在线形象同样重要： - **撰写技术博客文章**：分享关于如何构建高效稳定的爬虫程序的经验心得或者是探讨某些热门话题下的数据洞察力等内容能够吸引潜在雇主的关注。 - **参与开源社区贡献代码**：GitHub 是全球最大的同好聚集地之一，加入感兴趣的项目组不仅可以锻炼实际动手能力而且有助于积累人脉资源。对于那些正在寻觅合适人选的企业来说，活跃于此类场所的人往往更受青睐。 #### 利用社交媒体拓展人际关系网 最后但并非最不重要的一步就是善加运用社交媒介的力量扩大影响力范围： - **LinkedIn 上积极互动交流**：这里汇聚了许多专业人士，通过参加群聊讨论或是向行业领袖请教问题等方式均有可能促成合作意向达成。 - **Twitter/Facebook 群组推广自我品牌**：这两个平台拥有庞大的用户基数，适当宣传自己的专长领域或许能带来意想不到的效果。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup as bs4 def fetch_freelance_jobs(): base_url = "https://www.upwork.com/jobs/" job_listings = [] for page_num in range(1, 5): # 假设只抓取前四页的内容 url = f"{base_url}?page={page_num}" response = requests.get(url) soup = bs4(response.content, 'html.parser') jobs = soup.find_all('div', class_='job-tile-title')[:10] # 每次仅提取每一页前十条记录 for job in jobs: title = job.a.string.strip() link = job.a['href'] job_info = { 'title': title, 'link': link } job_listings.append(job_info) return job_listings ```
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