API + 爬蟲雙管齊下！最佳工具和庫推薦，助你高效收集數據

1. 引言：數據收集的新挑戰

在大數據時代，獲取全面、準確的數據是企業分析、市場調研和人工智慧模型訓練的核心需求。單一的數據來源往往不足，API（應用程式介面）和網路爬蟲的結合成為一種高效的數據採集方式。

API vs. 爬蟲，如何選擇？
· API：官方提供，數據穩定，格式標準（JSON/XML），但可能有限制（如訪問頻率、數據範圍）。
· 爬蟲：可以獲取 API 無法提供的額外資訊，如使用者評論、網頁動態數據。

最優解？API + 爬蟲混合數據收集！
這篇文章將介紹如何高效整合 API 和網路爬蟲，選用最合適的工具和庫，讓數據收集更加順暢！

2. 什麼是「混合數據收集」？

混合數據收集，顧名思義，就是同時利用 API 和網路爬蟲 來獲取數據。

為什麼要混合？

· API 的優勢：

• 數據穩定，官方提供，結構化格式（JSON、XML）。

• 高效，避免 IP 被封，符合平台規則。

· 爬蟲的優勢：

• 獲取 API 無法提供的額外資訊，如使用者評論、網頁動態數據。

• 適用於抓取 JavaScript 渲染的內容。

面臨的挑戰

· 數據整合問題：API 和爬蟲數據格式不同，需要處理。
· 技術複雜性：需要掌握 API 呼叫、網頁解析等技術。

3. API 數據收集工具和庫

① 使用 Luckdata API 採集 Walmart 數據

· 功能：Luckdata 提供 Walmart API 來直接獲取 Walmart 的商品數據。
· 優點：

• 免去複雜的網頁解析，直接返回結構化數據。

• 高效穩定，減少 IP 封禁風險。

示例程式碼（Python）：

import requests
headers = {
'X-Luckdata-Api-Key': 'your luckdata key'
}
response = requests.get(
'https://luckdata.io/api/walmart-API/get_vwzq?url=https://www.walmart.com/ip/NELEUS-Mens-Dry-Fit-Mesh-Athletic-Shirts-3-Pack-Black-Gray-Olive-Green-US-Size-M/439625664?classType=VARIANT',
headers=headers,
)
print(response.json())

示例程式碼（Java）：

import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.net.http.HttpClient;
import java.net.http.HttpRequest;
import java.net.http.HttpResponse;
HttpClient client = HttpClient.newHttpClient();
HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder()
.uri(URI.create("https://luckdata.io/api/walmart-API/get_vwzq?url=https://www.walmart.com/ip/NELEUS-Mens-Dry-Fit-Mesh-Athletic-Shirts-3-Pack-Black-Gray-Olive-Green-US-Size-M/439625664?classType=VARIANT"))
.GET()
.setHeader("X-Luckdata-Api-Key", "your luckdata key")
.build();
HttpResponse<String> response = client.send(request, HttpResponse.BodyHandlers.ofString());
System.out.println(response.body());

② requests（Python 標準 HTTP 請求庫）

· 適用場景：用於訪問 API，獲取 JSON 數據。
· 優點：

• 語法簡單，容易上手。

• 支援身份驗證、會話管理等。

import requests
headers = {
"X-Luckdata-Api-Key": "your luckdata key"
}
response = requests.get("https://luckdata.io/api/walmart-API/get_vwzq?url=https://www.example.com", headers=headers)
print(response.json())

③ httpx（支援異步 API 請求）

· 適用場景：高併發 API 請求，提高數據抓取速度。
· 優點：

• 支援 HTTP/2，提高請求效率。

• 適用於爬取大量數據時的異步處理。

4. 網路爬蟲工具和庫

① BeautifulSoup：輕量級網頁解析工具

· 適用場景：小規模靜態網頁數據提取。
· 優點：

• 代碼簡單，適合初學者。

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
url = "https://www.example.com"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
for title in soup.find_all("h1"):
print(title.text)

② Scrapy：強大的爬蟲框架

· 適用場景：大規模數據抓取，支援併發、爬取管道。
· 優點：

• 適用於高效爬取電商、社交媒體數據。

import scrapy
class ProductSpider(scrapy.Spider):
name = "products"
start_urls = ["https://www.example.com/products"]
def parse(self, response):
for product in response.css(".product"):
yield {
"name": product.css(".title::text").get(),
"price": product.css(".price::text").get()
}

③ Selenium：模擬瀏覽器操作，處理 JavaScript 動態網頁

· 適用場景：需要與網頁互動、應對 JavaScript 渲染時。
· 優點：

• 適用於爬取動態網頁，如電商網站詳情頁、社交媒體數據。

from selenium import webdriver
driver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://www.example.com")
print(driver.page_source)
driver.quit()

5. API + 爬蟲混合使用

① Scrapy + requests（API + 爬蟲整合）

· 方法：先用 API 獲取基礎數據，再用 Scrapy 解析額外資訊。
· 優點：

• 結合 API 和爬蟲，獲取更全面的數據。

import requests
from scrapy import Spider
class HybridSpider(Spider):
name = "hybrid"
def start_requests(self):
headers = {"X-Luckdata-Api-Key": "your luckdata key"}
api_data = requests.get("https://luckdata.io/api/walmart-API/get_vwzq?url=https://www.example.com", headers=headers).json()
for item in api_data:
yield scrapy.Request(url=f"https://www.example.com/{item['id']}", callback=self.parse)
def parse(self, response):
yield {"title": response.css("h1::text").get()}

6. 工具選型推薦

7. 結論

API 和爬蟲的結合能讓數據收集更高效、全面。
· API 提供標準數據，如 Luckdata Walmart API。
· 爬蟲補充額外資訊，如使用者評論、動態網頁數據。
· 結合 Pandas 進行數據整合，Celery 提高任務管理效率。

根據需求選擇合適的工具，讓數據採集更高效！