斜杠青年

你准备爬取 AliExpress 的商品和评论数据吗？现在就来了解可用于爬取 AliExpress 的最佳网页爬虫，以及如果你会编程如何开发自己的爬虫。 电商是一个竞争激烈的领域，有大玩家也有小玩家。AliExpress 是市场中的参与者之一，库存超过 1 亿件商品，2021 年 1 月的访客超过 5 亿，在那之前的一个月活跃买家超过 1.5 亿。本文中对我们来说有趣的不是买家数据，而是该平台上庞大的信息数据库。 你可以提取商品数据用于联盟推广、监控自有产品的定价和排名以保持竞争力，以及利用评论数据发现模式和进行分析——这对市场研究很有用，可以了解用户对某些产品的看法。虽然你可以看出 AliExpress 是商品和评论数据的中心，但你需要知道——AliExpress 不向公众开放其数据，即使这些数据对所有人公开可见。如果你必须提取平台上的数据，你必须在没有任何平台帮助的情况下进行。众所周知，任何合理规模的手动网页数据提取都是繁重、枯燥且容易出错的。 这就是为什么网页爬取是收集 AliExpress 网页数据的最佳方法。我们将为你提供如果你会编程如何最好地爬取 AliExpress 的建议，以及如果你不会编程可以使用的现成 AliExpress 爬虫推荐。 AliExpress 爬取概览 AliExpress 爬取是使用称为网页爬虫或更具体的 AliExpress 爬虫的计算机机器人从 AliExpress 网页上提取公开数据的过程。信息可以是商品数据——如名称、描述、评分、甚至卖家信息；也可以是买家评论。实际上任何平台上公开可见的信息都可以被爬取。 过程其实很简单。网页爬虫充当浏览器，发送页面请求。与渲染页面的浏览器不同，网页爬虫会解析出目标数据以存储或直接使用（如果是自定义爬虫）。爬取是你从 AliExpress 提取数据的头号方法——因为平台不提供公开 API 让你收集所有需要的信息。有趣的是 AliExpress 反对爬取其内容——因为爬取不给平台增加任何价值，而是在短时间内向其发送大量非自然请求。这使得 AliExpress 开发了阻止爬取的方法，只有当你成功绕过这些检查时才能顺利爬取。 如何使用 Python 和 Selenium 爬取 AliExpress 如果你会编程，在正确的指导下你可以开发自己的自定义 AliExpress 爬虫来爬取商品和评论数据。你精通什么编程语言并不重要——最重要的是语言是图灵完备的，并为你提供了一种发送 HTTP 请求和从网页中解析内容的方法。在本指南中我们将使用 Python，因为它是教授网页爬取最流行的语言。 爬取 AliExpress 时有一件事你需要知道——它可能因依赖 JavaScript...

你刚听说过另类数据，想进一步了解它？那正好，下面我们会带你了解关于另类数据的一切，包括它的含义、来源以及用途等内容。 普通投资者会使用企业自己提供的信息来做投资决策，这些信息包括 SEC 文件、财务报表、新闻稿和演示材料。虽然这些来源都很不错，但公司的管理团队可能会对真相有所保留、长时间囤积信息，甚至歪曲信息。 投资者必须等待很久才能从企业那里获得信息，再加上企业所提供信息本身的可信度问题，这促使对冲基金和其他机构投资公司等大型投资者转而寻找其他信息来源，以获得能够更真实衡量一家企业或公司业绩的数据。 正是这种寻找能够反映公司真实业绩、并且可能与公司自身提供数据高度相关的信息的需求，催生了另类数据这一领域。 作为投资者，另类数据领域之所以重要，是因为它赋予你一种能力：在不依赖你所关注企业自行提供信息的情况下做出决策。这可以帮助你做出更好、更及时的投资决定。 “另类数据”这个词在投资圈里，指的是可用于对某项资产做投资决策的数据——但这些数据并不是由该资产背后的管理团队直接提供和/或正式提供的。 比如说，任何一种可以被你用来对某家公司做投资决策、但并非来自该公司的数据，都被称为另类数据。你也许会很快把它理解成“内幕信息”，但你必须打消这个念头——因为基于内幕信息进行投资是违法的。 Video 3 一般来说，这类数据的来源相当多，而且很多都是非结构化格式，你必须做大量清洗和结构化处理，才能从中获得洞察。最初，这个领域是非正式且缺乏监管的，因此几乎什么都可以做。现在它已经成长为一个被称为另类投资的领域，并且已经设立了一个机构来对其进行监督。这个机构名为 Standards Board for Alternative Investment（SBAI，另类投资标准委员会）。 为什么要使用另类数据 在我们继续深入之前，你需要先明白，另类数据不应该被当作官方数据的替代品，而应该作为补充性数据来使用。 在很多情况下，你需要先找出另类数据与现有官方数据之间是否存在相关性，只有在确实存在相关性时，你才应当认为它们足够有效，可以用于决策。你可以把另类数据看作一种用来验证官方数据的数据。你之所以应该使用另类数据，有几个原因。 做出及时的投资决策 业绩报告是按时间间隔发布的，而投资专家可能没有耐心等到财报和其他业绩报告公布之后才做投资决策。他们可以利用那些已经被证明与公司发布的业绩报告存在相关性的另类数据来做决定。 获得竞争优势 对冲基金和其他大型投资者之所以比小型投资者更成功，其中一个原因就是，他们会利用另类数据，在报告发布之前就对公司的表现有一个判断。 很多小投资者会等到一家公司的财报发布之后，才对这家公司做出投资决定——这也正是为什么在一份优秀财报或盈利超预期发布之后，价格往往会迅速上涨。 使用另类数据的公司不需要等待财报——在其他人入场之前，他们已经及时行动，因此往往成为最大的赢家。反过来说，另类数据也能让你抢先一步，在任何会导致其他人抛售的报告出来之前就先卖出你的股票。 补充官方报告和数据 另类数据可以作为补充性数据，帮助你做投资决策。有些时候，报告尚未发布，或者报告细节不够充分。还有些时候，你可能会对公司抛出来的报告和数据心存怀疑——而这时你就需要展开一个事实核查项目。 通过采用另类投资流程并使用另类数据，你可以发现官方报告与另类数据所反映的实际表现之间是否存在相关性。 另类数据的类型 你可能会感兴趣的是，另类数据从体量上来说，大多被视为大数据。在某些情况下，你只需要使用一种来源；而在更多情况下，你需要来自不同来源的多种数据类型，才能得出一个有效结论。可被用作另类数据的数据类型有很多。下面我们来看看其中最流行的几种。 地理信息系统（GIS）数据 GIS 是一个包罗万象的领域，处理的是带有地理空间背景的数据。它利用卫星影像遥感、GPS 以及其他工具等技术，来确定地理现象的变化。 你应该会同意，企业本身也具有地理空间背景，而通过对不同时期的卫星图像进行分析，你可以判断一家企业的顾客是在增加，还是顾客数量在下降。 一些投资者有自己的办法来追踪客流，比如通过 WI-FI 信号、蓝牙信标或其他方法。借助步行和车辆流量信息，投资者可以衡量某一时段与另一时段相比的经营表现。 网站和 App 分析 大多数企业都在向线上转移，而当一家企业在线上经营时，你可以衡量这家企业的表现；通过观察其网站和应用程序的表现，你可以把它看作线下客流的线上对应物。 显然，并不存在某种软件可以让你准确判断一个网站的真实流量——而且很多企业也不会把这些信息提供给你。不过，确实有一些网络服务可以提供某个 Web 服务的流量数据，包括 SimilarWeb、Alexa 等等。 至于 App 表现，你可以抓取并追踪应用在 Google Play 和 Apple App Store 等主要应用商店中的表现，从而判断客户对这家企业的看法。你可以从客户评论中获得惊人的信息量，而当这些评论被持续追踪一段时间后，你就能获得不同时期的评论数据，用来衡量表现变化。 交易数据 另一种可以用来判断一家公司业务表现的另类数据，就是它的交易数据。现在大多数企业都在使用销售点系统（POS），并接受在线支付，因此你可以深入分析信用卡和...

想知道 AIO Bot 是否值得购买？现在就来，不再疑惑，我们将在这篇 AIO Bot 评测中为你揭示 AIO Bot 背后的真相。从专业知识中学习，横扫所有新品发布。 如果你是球鞋抢购领域的新手，你应该听说过 All in One Bot（AIO Bot）——原版 AIO Bot。虽然 AIO Bot 可以指任何为多个球鞋平台提供抢购支持的机器人，但这里讨论的 AIO Bot 是由 Another Nike Bot（ANB）开发的 AIO Bot。它无疑是市场上最知名的 AIO 机器人。本文将为你评测 AIO Bot，让你知道它是否最适合你。我们将解密这个机器人，让它的一切对你透明。 ANB 的 AIO Bot 是市场上最早的 AIO 机器人，许多资深球鞋抢购者都是从使用它开始的。当前市面上的版本是 AIO Bot v2。这个机器人的受欢迎程度是深远的，从被称为 AIO Bot v1 的第一代就开始了。当前的版本更先进，并针对抢购做了优化。 这个机器人已经帮助大量球鞋爱好者在零售价入手而非支付转售价。球鞋转卖商使用这个机器人也取得了成功。它已被用于成功抢购超过 200,000 双球鞋，而且这个数字仍在增长。 这使它成为市场上最成功的机器人之一，但你应该买吗？阅读本文的优势和劣势部分，从中你可以判断是否应该购买。 AIO Bot 优势 AIO Bot 因其一些功能以及它得出的成功记录而受到许多人的喜爱——没有人能否认这一记录令人印象深刻。让我们看看这些功能中的一些。 提供对众多网站的支持 从名字就能看出，它对大量网站提供支持。事实上，就网站数量而言，它拥有最大的支持范围之一。这意味着你不需要为从不同网站抢购而购买多个机器人，AIO Bot...

你打算在多个球鞋网站上抢购吗？那么 AIO 机器人应该是你的首选。否则你将最终为多个球鞋机器人付费——如果你问我，这不经济。 AIO 机器人是一种球鞋抢购机器人，可用于从多个网站购买球鞋。市面上有很多这类机器人。然而有一些已被证明是最佳且经受住了时间考验。本文将讨论市场上排名前 10 的 All-in-One 机器人。 这 10 款已被验证在主流球鞋网站上表现完美，包括 Supreme、Adidas、Shopify 商店、以及 Footsites 等。然而由于对使用这些机器人感兴趣的人数量众多，其中一些会被售罄，你只能通过邀请获得使用机会。 1. Nike Shoe Bot 别在意名字里有”Nike”这个词。Nike Shoe Bot 虽然最初是作为 Nike 专用机器人开发的，但已发展成一款 AIO 机器人，可用于从 Adidas、Supreme、FootLocker 等其他网站抢购球鞋。Nike Shoe Bot 自 2014 年起存在至今——我告诉你，它易于使用，曾是市场上长期占主导地位的机器人。然而它是列表中最贵的 AIO 机器人。另外 NSB 2.0 已发布，带来更多功能！ 平台支持：Windows 和 Mac 多线程支持：是 更新：定期 代理支持：是 价格：$499/年 2. Cybersole 支持超过 170 家商店——包括 Footsites、Shopify、Supreme 和 Mesh——Cybersole 已被证明是最好的 AIO 机器人之一。除非你需要从 Nike 网店抢购，否则...

Airbnb 爬虫是用于爬取 Airbnb 网站上公开数据的工具。在下文中，我们将介绍一些最好的 Airbnb 爬虫，以及如何在你拥有编程技能的情况下开发自定义爬虫。 对普通互联网用户来说 Airbnb 是寻找世界各地度假租赁、海滩小屋和独特住宅的平台——这是对 Airbnb 的简短描述。对网页爬虫来说，这意味着 Airbnb 可以成为你收集住宿租赁数据的目标。Airbnb 网站上有公开数据可用于价格比较和监控、构建推荐系统以及进行分析等。如果你选择了 Airbnb 作为数据提取的目标网站，那么本文为你而写——我们将推荐一些可用于爬取 Airbnb 数据的最佳网页爬虫。 本文还将讨论如何开发你自己的自定义网页爬虫来爬取 Airbnb 数据。我们使用”爬取”一词是因为没有官方的方式来获取数据——Airbnb 不提供 API 供你爬取其内容。这意味着你必须自己想办法。如果你有编程技能，开发自定义爬虫是个不错的主意。对于没有编程技能的读者，可以直接跳到我们推荐 Airbnb 爬虫的部分——经验不足的程序员如果持续被封锁也可以使用它们。 Airbnb 爬取概览 无论你是想使用现成的 Airbnb 爬虫还是开发自定义爬虫，你都会从阅读本节内容中受益。Airbnb 爬取是使用网页爬虫从 Airbnb 网站提取公开数据的过程。这比手动操作更高效、省时、有效——因为 Airbnb 不提供 API 来收集其数据。需要注意的是，Airbnb 不允许自动化访问，也不会允许你使用网页爬虫来收集其数据。它使用了一系列技术来使爬虫不易访问。 Airbnb 追踪其用户，可以判断某些行为是否来自机器人。这意味着在开发自定义机器人时，你不能忽视机器人会被封锁的事实——如果你不整合绕过反垃圾检查的技术，它就会被封锁。Airbnb 为防止爬取和其他自动化访问而部署的一些反爬技术包括 IP 追踪和封锁、浏览器指纹识别和 Cookie 追踪。 要想成功爬取 Airbnb，你必须找到绕过所有这些系统的方法。如果你正在开发自定义 Airbnb 爬虫，那么你必须知道如何绕过所有这些。然而对于使用现成爬虫的人来说，这可能不是必需的。 如何使用 Python 和 Selenium 爬取 Airbnb 本部分为有编程技能的人撰写。尽管使用的编程语言是 Python，但你仍可从本节受益——因为代码只是本节的一小部分，你可以用获得的知识在你偏好的编程语言中开发自定义爬虫。如果你不是程序员，应移至下一节，那里提供了无需编程技能即可使用的最佳 Airbnb 爬虫推荐。...

用高质量训练数据为你的 AI 开发提速。深入了解最适合机器学习的数据采集代理服务商评测，立即开始优化你的项目。 想象一下，你正在构建一个 AI 模型，却始终找不到足够多、质量足够高的训练数据。你并不孤单——对大多数开发者来说，数据采集本来就是一件很难的事。互联网上信息海量存在，但网站往往会封禁机器人、限制请求频率，或者根据访问地区展示不同内容。这正是代理派上用场的地方。 代理可以帮助你在不被封锁的情况下采集数据、访问全球各地内容，并保持匿名。无论你做的是语言模型、推荐系统，还是计算机视觉项目，合适的代理方案都是基础设施中的关键一环。 这篇指南会告诉你，如何为 AI 数据采集挑选并使用代理——讲实操，不堆术语，不说空话。 什么样的代理才适合 AI 数据采集？ AI 数据采集通常意味着要在整个网络范围内进行大规模抓取、爬取或聚合。你使用的代理不仅仅是一个技术细节——它直接决定了你的数据管道能否高效、稳定并合规地运行。 在进入具体服务商之前，我们先拆解一下：真正优秀的 AI 数据采集代理，到底强在哪里。它远不只是“隐藏 IP 地址”这么简单，背后是一整套协同工作的能力与机制。 绕过反机器人与地域限制：优质代理能够通过更聪明的技术手段，访问被 CAPTCHA、地域封锁或封禁策略保护的内容。 速度与稳定性：对于大规模、实时型数据采集来说，低延迟、高速度、稳定在线的代理不可或缺。 可扩展性：你的服务商应该能承载数千个并发连接与每天数百万次请求，并且支持自动扩容和高效资源调度。 地理覆盖多样性：如果你需要地区定向数据，拥有覆盖 100 多个国家、并支持城市级定位的 IP 资源非常重要。 匿名性与安全性：通过定期 IP 轮换、多子网分布、SSL 加密以及严格的无日志政策来保护你的项目。 合规与风控：确保代理方案支持监管合规、隐私保护，并提供安全、可监控的连接环境。 最终选择应该与你的数据需求、目标站点特性以及法律合规要求相匹配。把钱花在高质量代理上，往往能帮你节省大量时间、降低风险，并最大化 AI 项目的潜力。 市面上的代理服务商很多，真正要选时很容易眼花缭乱。为了帮你更有依据地做决定，我花了几个月测试和对比主流选项，重点看的是性能、稳定性、价格和支持服务。 1. Bright Data —— 企业级标杆 Bright Data 免费层更新（2026 年 6 月）：新的 PAYG 账户现在每月可获得 5,000 个免费 credits，按标准 PAYG credit 价格计算，大约价值 7.50 美元，并且不需要信用卡。如果免费 credits...

探索 AI 驱动的网页爬虫与传统工具的比较。找出哪种解决方案提供更出色的准确性、可扩展性和投资回报率——以便选择最适合你数据提取目标的工具。 你的竞争对手刚刚改版了网站，突然间你的网页爬虫返回的数据全坏了。令人沮丧，对吧？超过 65% 的财富 500 强公司依赖网页爬取来获取洞察和制定策略，其重要性从未如此之高。然而，随着网站越来越擅长阻止自动化访问，有效的爬取比以往任何时候都更难。 那么，你应该坚持使用像 BeautifulSoup 和 Scrapy 这样的传统工具，还是升级到能实时自适应的 AI 驱动爬虫？最佳方法取决于你的具体目标和资源。让我们详细分析两种方案。 2026 更新：先搞清楚信息差 2026 年的信息差在于：很多买家仍在为原始 IP 付费，而真正缺失的其实是渲染、搜索检索、解锁逻辑或结构化提取这一层。 Bright Data 免费层范围说明（2026年6月）：新 PAYG 账户每月获得 5,000 免费积分，无需信用卡。月度积分适用于 Unlocker API、SERP API、Web Scraper API 和 Scraper Studio。代理产品不在免费层内。详见 Bright Data 官方免费层详情。 本文的决策框架 目标网站是否足够稳定以使用 Scraper API JavaScript、Cookie 或点击路径是否强制需要浏览器层 搜索采集是否应被视为独立的产品 工作流是否应转向数据集或托管采集而非自建爬虫 运行时层级图让爬虫决策更清晰，因为它展示了浏览器、解锁器和路由各自属于哪一层。 访问层决策矩阵 任务 我从这里开始 原因 从稳定目标做结构化提取 Scraper API 缩短从获取到可用 JSON/Markdown 的路径 需要渲染或多步流程 托管浏览器...

AdsPower 需要配合代理使用，才能真正做到账号之间的隔离，而且并不是所有代理都适合它。下面这篇文章会讨论一些最适合与 AdsPower 搭配使用的代理，帮助你获得最佳效果。 AdsPower 概览 Bright Data：IP 池超过 1.5 亿 —— <1GB 8 美元起> —— AdsPower 最佳代理提供商 Decodo：IP 池超过 1.15 亿 —— <1GB 7 美元起> —— 适合各种代理使用场景的高性价比选择 Proxy-Seller：IP 池超过 2000 万 —— <1GB 3.5 美元起> —— AdsPower 经济型住宅代理 SOAX：IP 池超过 1.55 亿 —— <25GB 90 美元起 | 每 GB 3.6 美元> —— 适合 AdsPower 的干净代理池 Hydraproxy：IP 池超过 500 万...

如果你本身就是个代理玩家，那你大概很熟悉这套流程：输入 IP 地址、在网上四处搜罗免费代理列表、下载内容、并以匿名的方式访问互联网。 我懂。我也是个代理用户。刚开始接触时，确实会有点上头——看到自己的 ISP 地址被隐藏起来，在整个互联网面前保持低调，感觉挺刺激。 但当最初的新鲜感慢慢过去，随着你对代理的了解越来越深，你会开始注意到一些问题。 代理当然很好玩，但它本质上是一个有明确用途的工具。不管你的目标是什么，代理更像是一匹干活的老马，而不是一只可爱的宠物小马。你需要的是它真正为你所用，适应你的实际场景。 用久了你还会发现，代理在使用中其实存在一些明显短板。比如： 免费代理速度慢、恶意软件多，而且很快就失效。 并不是所有代理都真的匿名，所以你还得定期检查它们到底靠不靠谱。 共享代理同样可能很快失效，而且你还得为它付费。 并不是所有应用程序都支持代理。 前面三类问题在其他文章里都有讨论，而最后这个问题，其实可以借助一个很实用的工具来解决——它叫 Proxifier。 什么是 Proxifier？ 如果你打开 Proxifier 官网，会看到它用一句话介绍自己： “Proxifier allows network applications that do not support working through proxy servers to operate through a SOCKS or HTTPS proxy and chains.” 翻成更直白的话就是：有些程序、应用或浏览器，本身并不支持通过代理连接互联网。 当然，也有很多程序是支持的。比如 Chrome、Firefox、BT 下载应用，以及其他很多软件，都可以在设置里直接填写代理。 相关阅读：如何在网页浏览器中设置代理？ 不过，也确实有不少应用程序不支持代理。这对于想把某个特定程序的联网请求，通过某个特定代理转发出去的用户来说，会非常让人抓狂。 在 Windows 和 Mac OS 中，你确实可以去网络设置里修改代理使用方式，但这样做往往会让整台电脑都走同一个代理，对大多数用户来说，这种方式太粗暴了。 Proxifier 本质上就是一个代理客户端，专门用来解决这类麻烦。 简单来说，你可以把自己所有的代理都导入到 Proxifier 里，然后把每一个代理分配给电脑上运行的特定应用，并在程序运行时查看对应日志。 对于认真使用代理的人来说，Proxifier...

HTTPX 和 AIOHTTP 是 Python 中两款很受欢迎的 HTTP 库。下面这篇文章会对它们的相同点与不同点做一次系统对比，帮助你判断：你的任务更适合用哪一个。 在开发需要访问远程服务器或向远程服务器发送数据的应用时，发送 Web 请求几乎是绕不过去的基础能力。在 Python 生态中，事实上的底层库是 urllib3；但由于它本身相对复杂，大家后来更愿意把第三方 HTTP 客户端 Requests 当成标准方案。包括我自己在内，大多数脚本开发时也经常用 Requests。 不过，在某些方面，其他 HTTP 库比 Requests 做得更好，比如 HTTPX、httplib2、AIOHTTP 和 GRequests。本文重点讨论的是 HTTPX 和 AIOHTTP。我会带你比较这两个库，帮助你为自己的任务选出更合适的那个。在正式开始之前，我们先分别快速看一下它们各自是什么。 什么是 AIOHTTP？ AIOHTTP 是一个功能强大的 Python 异步 HTTP 客户端/服务器框架，专门为高效处理并发连接而设计。它基于 asyncio 模块实现非阻塞 I/O，因此很适合那些需要处理大量并发连接的应用。这个库可以通过下面这条命令从 PyPI 安装。 执行上面的命令后，会安装 AIOHTTP 以及它的全部依赖项，包括 async_timeout、attrs、multidict 和 yarl。AIOHTTP 的一个关键特性是它支持 middleware（中间件），这意味着你可以编写可复用组件，并把这些组件统一应用到所有请求上。 什么是 HTTPX？ 和同时覆盖服务端与客户端能力的 AIOHTTP 不同，HTTPX 是一个专门用于发送 HTTP/HTTPS 请求的客户端库。它建立在与 Requests...