12种文本数据采集方法

如何收集文本数据，来实现数据分析、数据训练、数据拓客使用，是目前所有人面临的一个技术问题。如果市场上有个技术或者有个工具可以聚合这些数据的话，我觉得将会促进大数据+AI的发展。数据采集根据采集数据的类型可以分为不同的方式,主要方式有:传感器采集、爬虫、录入。对于新闻资讯类、行业互联网和政府开放的数据,可以通过编写网络爬虫,设置好数据源后进行有目标性的爬取数据。下面是我对除了文本数据外，把平时大家接用比较多各种数据源的网址、开放类型、采集方法进行整理分类，希望可以帮助到大家快速找到时候自己的方法。

下面给大家提供我们用python采集数据时候，需要安装的环境和如何写一个python爬虫给大家做个详细介绍。 （1）爬虫的流程描述： 爬虫就是通过模拟人打开浏览器方式去打开网站 然后把网页的数据采集下来，只是人通过浏览器打开网页比较慢，比如您打开1万页的数据，估计需要1天时间，但是爬虫是代码自己循环打开，估计就10秒钟就扫描网了，所以爬虫其实没有什么高难度，就是通过代码技术解决人力效率问题 （2）爬虫需要解决问题： 因为爬虫是模仿人的行为像操作浏览器一样去打开网站，但是毕竟不是人的真实行为，他打开网站的速度太卡，会被网站的反爬机制识别出来是机器访问，就会进行拦截或者屏蔽，所以您在写爬虫打开某个网站的时候估计就会面临 IP被封或者出现验证码 或者出现需要vip登录。这个就是所有爬虫必须要解决的三座大山。其实要解决这个很简单， 就采用代理IP池解决封IP,采用图像识别进行验证码处理，采用模拟登录cookie池解决需要账号登录问题。 （3）写爬虫需要安装的环境和工具： 1 安装 selenium工具（专门模仿浏览器的） 2 安装python3.7 3 安装 xml 库 （python解析网页时候用的） 4 安装 bs4 (解析网页数据用) 5 安装 request (模拟请求网站的时候 核心库）

当您安装完上面基本的爬虫环境和工具后,我们可以开始一个用request方法采集天眼的试一试。

这只是简单第一步request示例代码，高级的爬虫架构还有 scrapy、cookie池搭建、代理IP池搭建、分布式多进程等、，像这种采集微信、微信加人、商标、工商、专利、电商、外贸等网站真正采集起来都是需要处理绕过验证码、需要解决封IP、需要解模拟决账号登录等问题，解决这种问题需要根据每个网站的情况来写不同的爬虫策略的，我现在主要是聚合数据来做AI训练和分析，还要标记各种数据训练集，比如我2021年光工商的就有1.5亿数、商标的就有4000万、外贸的有600亿，还有各种音频、视频、文本海量的这些数据都采集下来后，下面就是就需要构建图谱和做AI训练，或者做数据分析，有任何问题技术可以与我交流，扣**扣是2805195685。