探索亮数据Web Unlocker API：让谷歌学术网页科研数据 “触手可及”

本文目录

一、引言
二、Web Unlocker API 功能亮点
三、Web Unlocker API 实战
- 1.配置网页解锁器
- 2.定位相关数据
- 3.编写代码
四、Web Scraper API
- 技术亮点
五、SERP API
- 技术亮点
六、总结

一、引言

网页数据宛如一座蕴藏着无限价值的宝库，无论是企业洞察市场动态、制定战略决策，还是个人挖掘信息、满足求知需求，网页数据都扮演着举足轻重的角色。然而，这座宝库常被一道道无形的封锁之门所阻拦，反机器人检测机制、验证码验证、IP限制等重重障碍，让数据获取之路困难重重。

但是，亮数据的 Web Unlocker API 宛如一把闪耀的“金钥匙”，横空出世。它凭借先进的技术，突破层层阻碍，致力于让网页数据真正“触手可及”，可以为企业开启通往数据宝藏的康庄大道，轻松解锁海量有价值的信息。

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二、Web Unlocker API 功能亮点

网页解锁器API，即Web Unlocker API，是亮数据一款强大的三合一网站解锁和抓取解决方案，专为攻克那些最难访问的网站而设计，实现自动化抓取数据。主要有三大亮点，分别如下：

网站解锁方面，基于先进的AI技术，能实时主动监测并破解各类网站封锁手段。运用浏览器指纹识别、验证码（CAPTCHA）破解、IP轮换、请求重试等自动化功能，模拟真实用户行为，有效规避反机器人检测，可以轻松访问公开网页。

自动化代理管理是第二大亮点。无需耗费大量IP资源或配置复杂的多层代理，Web Unlocker会自动针对请求挑选最佳代理网络，全面管理基础架构，借助动态住宅IP，保障访问顺畅成功获取所需的重要网络数据。

对于使用JavaScript的网站，它具备用于JavaScript渲染的内置浏览器。当检测到此类网站时，能在后台自动启动内置浏览器进行渲染，完整显示页面上依赖JS的某些数据元素，无缝抓取准确的数据结果。此外，还支持使用自定义指纹和cookies ，进一步增强数据抓取的灵活性与隐蔽性，满足多样化的数据获取需求。

三、Web Unlocker API 实战

1.配置网页解锁器

首先在亮数据的功能页面中，选择“代理&抓取基础设施”，然后选择网页解锁器进行使用。

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接下来操作基本设置，比如通道描述，方便我们后续进行分类管理。

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然后就会展示Web Unlocker1的详细信息了，有API访问信息、配置信息、代码示例等。

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选择“配置”，选中“网页解锁器”进行使用。

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2.定位相关数据

这里我们用谷歌学术作为案例，因为谷歌学术的各种防范机制手段等比较多，对IP也有一定限制，还有人机交互验证登，现在我们通过python代码来展示怎么使用对应的Web Unlocker API，首先进入到谷歌学术页面，可以看到有很多论文信息，比如我们想获取论文题目、引用次数、论文摘要等重要信息，就可以先定位到这些相关数据。

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3.编写代码

首先，导入了必要的 Python 模块，包括 requests 用于发送 HTTP 请求，BeautifulSoup 用于解析 HTML 内容，以及 warnings 用于处理警告信息。此外，还导入了 scholarly 模块，这是一个专门用于爬取 Google Scholar 数据的库。

然后配置 Bright Data亮数据的代理设置。通过定义 customer_id、zone_name 和 zone_password 来指定用户的身份验证信息，这些信息用于访问 Bright Data 提供的代理服务。接着，代码构建了一个代理 URL，并将其与 HTTP 和 HTTPS 协议关联起来，存储在 proxies 字典中。这样，后续使用 requests 发送请求时，就可以通过这个代理服务器进行网络访问。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import warnings
from scholarly import scholarly

# 忽略SSL警告
warnings.filterwarnings('ignore', message='Unverified HTTPS request')

# Bright Data的Web Unlocker API配置信息
customer_id = "brd-customer-hl_c2e4626a-zone-web_unlocker1" 
zone_name = "web_unlocker1"
zone_password = "ti9xcyh503o5"

# 代理设置
proxy_url = "brd.superproxy.io:33335"
proxy_auth = f"brd-customer-{customer_id}-zone-{zone_name}:{zone_password}"
proxies = {
    "http": f"http://{proxy_auth}@{proxy_url}",
    "https": f"http://{proxy_auth}@{proxy_url}"
}

然后设置请求目标URL和请求头，模拟真实请求行为。

# 目标Google Scholar的URL
target_url = "https://scholar.google.com/scholar?hl=zh-CN&as_sdt=0%2C5&q=deep+learning&oq=deep"

# 模拟真实浏览器
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36",
    "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8",
    "Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8",
    "Accept-Encoding": "gzip, deflate, br",
    "Referer": "https://scholar.google.com/"
}

接着就是通过亮数据向谷歌学术发送HTTP请求，获取与“deep learning”深度学习相关的学术搜索结果，解析并打印前五个结果的标题、作者、摘要信息了。

# 使用代理发送请求
try:
    print("正在通过代理发送请求...")
    response = requests.get(target_url, proxies=proxies, headers=headers, verify=False)
    response.raise_for_status()  # 检查请求是否成功
    print(f"请求状态码: {response.status_code}")

    # 解析HTML内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

    # 使用scholarly库获取数据
    print("正在获取Google Scholar数据...")
    search_query = scholarly.search_pubs('deep learning')

    # 检索前5个结果
    for i in range(5):
        try:
            publication = next(search_query)
            title = publication['bib']['title']
            authors = ', '.join(publication['bib']['author'])
            abstract = publication['bib'].get('abstract', '没有摘要可用')
            print(f"标题: {title}")
            print(f"作者: {authors}")
            print(f"摘要: {abstract}\n")
        except StopIteration:
            print("已获取所有可用结果。")
            break
        except Exception as e:
            print(f"获取结果时出错: {e}")

except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"请求失败: {e}")
except Exception as e:
    print(f"解析失败: {e}")

完整代码如下：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import warnings
from scholarly import scholarly

# 忽略SSL警告
warnings.filterwarnings('ignore', message='Unverified HTTPS request')

# 您的Bright Data凭证
customer_id = "brd-customer-hl_c2e4626a-zone-web_unlocker1"
zone_name = "web_unlocker1"
zone_password = "ti9xcyh503o5"

# 代理设置
proxy_url = "brd.superproxy.io:33335"
proxy_auth = f"brd-customer-{customer_id}-zone-{zone_name}:{zone_password}"
proxies = {
    "http": f"http://{proxy_auth}@{proxy_url}",
    "https": f"http://{proxy_auth}@{proxy_url}"
}

# 目标Google Scholar的URL
target_url = "https://scholar.google.com/scholar?hl=zh-CN&as_sdt=0%2C5&q=deep+learning&oq=deep"

# 模拟真实浏览器
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36",
    "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8",
    "Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8",
    "Accept-Encoding": "gzip, deflate, br",
    "Referer": "https://scholar.google.com/"
}

# 使用代理发送请求
try:
    print("正在通过代理发送请求...")
    response = requests.get(target_url, proxies=proxies, headers=headers, verify=False)
    response.raise_for_status()  # 检查请求是否成功
    print(f"请求状态码: {response.status_code}")

    # 解析HTML内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

    # 使用scholarly库获取数据
    print("正在获取Google Scholar数据...")
    search_query = scholarly.search_pubs('deep learning')

    # 检索前5个结果
    for i in range(5):
        try:
            publication = next(search_query)
            title = publication['bib']['title']
            authors = ', '.join(publication['bib']['author'])
            abstract = publication['bib'].get('abstract', '没有摘要可用')
            print(f"标题: {title}")
            print(f"作者: {authors}")
            print(f"摘要: {abstract}\n")
        except StopIteration:
            print("已获取所有可用结果。")
            break
        except Exception as e:
            print(f"获取结果时出错: {e}")

except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"请求失败: {e}")
except Exception as e:
    print(f"解析失败: {e}")

可以看到结果如下：

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四、Web Scraper API

网页抓取 API （Web Scraper API）是亮数据一款强大的网页数据提取工具，可通过专用端点，从 120 多个热门域名提取最新的结构化网页数据，且完全合规、符合道德规范。用户无需开发和维护基础设施，就能轻松提取大规模网页数据，满足各类数据需求。

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技术亮点

高效数据处理：支持批量处理请求，单次最多可处理 5,000 个 URL ，还能进行无限制的并发抓取任务。同时具备数据发现功能，可检测数据结构和模式，确保高效、有针对性地提取数据；数据解析功能则能将原始 HTML 高效转换为结构化数据，简化数据集成与分析流程，大幅提升数据处理效率。
灵活输出与交付：能够提供 JSON 或 CSV 等多种格式的结构化数据，还可通过 Webhook 或 API 交付，以 JSON、NDJSON 或 CSV、XLSX 文件获取数据，方便用户根据自身工作流程和需求进行选择，量身定制数据处理流程。
稳定且可扩展：依托全球领先的代理基础设施，保障无与伦比的稳定性，将故障降至最低，性能始终保持一致。同时具备出色的可扩展性，能轻松扩展抓取项目以满足不断增长的数据需求，在扩展规模的同时维持最佳性能，并且内置基础设施和解封功能，无需用户维护代理和解封设施，就能从任意地理位置轻松抓取数据，避免验证码和封锁问题。

五、SERP API

SERP API 是亮数据一款用于轻松抓取搜索引擎结果页面（SERP）数据的工具。能自动适应搜索引擎结构和算法的变化，从 Google、Bing、DuckDuckGo 等所有主流搜索引擎，像真实用户一样抓取大量数据。提供 JSON 或 HTML 格式的结构化数据输出，支持定制化搜索参数，助力用户获取精准的搜索结果数据。

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技术亮点

自适应与精准抓取：可自动调整适应不断变化的 SERP，结合各种定制化搜索参数，充分考虑搜索历史、设备、位置等因素，如同真实用户操作般精准抓取数据，避免因位置等原因被搜索引擎屏蔽。
高效快速响应：数据输出速度超快，能在短时间内以 JSON 或 HTML 格式快速、准确地输出数据，满足用户对时效性的需求，即使在高峰时段也能高效处理大量抓取任务。
成本效益与易用性：采用成功后付款模式，仅在成功发送抓取请求后收费，节省运营成本。用户无需操心维护，可专注于抓取所需数据，使用便捷。

六、总结

在数据驱动的当今时代，网页数据无疑是一座亟待挖掘的富矿。亮数据的 Web Unlocker API、Web Scraper API 以及 SERP API，构成了一套全面且强大的数据获取解决方案。

Web Unlocker API 凭借先进 AI 技术，巧妙突破网站封锁，自动管理代理网络，支持 JavaScript 渲染，为数据抓取扫除障碍，让解锁网站变得轻而易举。Web Scraper API 则以高效的数据处理能力，支持批量与并发抓取，提供多种灵活的数据输出格式，依托稳定且可扩展的基础设施，实现从热门域名的合规、精准数据提取。SERP API 更是能够自动适应搜索引擎的频繁变化，依据定制化参数精准抓取，快速输出数据，以成功付费模式降低成本，使用便捷。

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