在当今数字化时代，电商直播已成为一种重要的销售模式，吸引了大量消费者和商家。抖音电商汇聚了众多的大人主播，他们通过直播带货，创造了一次次惊人的销售额。对于品牌和商家来说，了解抖音电商达人主播的数据对于制定营销策略、选择合作伙伴以及分析市场趋势至关重要。因为平台的机制，了解这些主播达人的销售表现、粉丝互动等关键信息要直接从抖音平台获取这些数据并非易事。但，如果我们使用代理IP结合Python爬虫技术，就可以高效地获取所需数据。
so，现在，我们一起来看看，要如何使用Python和代理IP获取抖音电商达人主播数据的。
一、爬取目标
首先，我们要先对抖音电商达人主播页面进行分析，确定需要抓取的数据点和页面结构。通常，这些达人的数据包括：
- 主播昵称：主播在平台上的显示名称。
- 主播ID：主播的唯一标识符。
- 直播间链接：主播直播间的URL地址。
- 观看人数：当前观看该直播间的用户数量。
- 点赞数：观众对直播内容的点赞数量。
- 商品列表：主播推荐的商品信息，包括名称、价格等。
二、环境准备
2.1 编程语言
选择Python作为编程语言，因其具有强大的库支持和简洁的语法，特别适合数据抓取和处理任务。
2.2 环境配置
我们需要安装以下Python库：
- requests：用于发送HTTP请求，获取网页内容。
- BeautifulSoup：用于解析HTML和XML文档，提取数据。
- pandas：用于数据处理和分析。
可以通过以下命令安装所需库：
pip install requests beautifulsoup4 pandas
2.3 代理IP配置
使用代理IP可以有效提升数据抓取的成功率。可以选择一些高质量优质的企业级代理IP服务。优质服务商能提供稳定、持续、高效的代理IP资源，显著提升爬取任务的效率与成功率。
在代理服务商选择上，像青果网络这样专业的企业级代理平台更有助于实现稳定、高效的代理集成，此外还有业界领先的动态轮换技术，能够满足从短时轮转到长效连接等多样需求。
- 600万+纯净IP池，代理节点覆盖200+城市，无论是国内跨省，还是国际化任务都能轻松应对；
- 动态、隧道、静态全覆盖，高支持率的API接口，实时分配代理资源；
- 7×24小时服务支持和6小时免费试用，完美适配多场景业务需求，助力用户完成第一步的测试部署和优化。
- 自研代理服务技术，采用分池技术，业务任务成功率比同类产品高出30%。
我们可以直接到他们官网注册使用：
注册成功后，选择对应需要的产品购买，购买后，即可在控制台看到相关业务信息：
2.3.1 授权验证
和其他代理IP服务一样，正式使用之前，我们都需要授权。青果支持白名单和帐密两种验证方式，可自主选择使用。
白名单模式：即把要实现代理的服务器IP添加进代理白名单中，后续使用该IP连接代理就能成功；
账密模式：即先获取该代理业务的密钥信息，连接代理时填入进行验证就可使用代理。类似我们图中：
2.3.2 提取IP
确认好验证方式后，就可以开始提取IP了。
1.用户可以点击对应业务右侧的【更多】-【IP使用】-【提取IP】进入提取工具页面，也可以点击左侧导航栏的【提取工具】进入；
2.在提取工具页面，选择对应业务的Authkey，以及提取数量、地区、格式等其他选项，便可在页面下方看到链接，点击【打开链接】；
便可在打开的网页中看到此时提取到的IP地址。
2.3.3 测试使用
做好以上步骤之后，即可开始连接代理测试。
青果代理IP支持用户使用各种浏览器、代理客户端、电脑系统等等进行代理设置。
以谷歌浏览器chrome为例，设置代理需要1.在右上角菜单中点击【设置】，设置页面中选择【系统】-【打开代理设置】；
2.在新打开的弹窗页面中，把【使用代理服务器】按钮打开，并填写地址与端口信息，点击保存，就算启动代理连接了；
3.若使用的是账密验证，此时在浏览器打开一个新网页，会弹出以下会话，填写业务所对应的AuthKey以及AuthPwd信息，点击确认便能完成代理连接； 
4.此时进行正常的网页浏览，若能正常使用，就算代理连接成功了。
2.3.4 重新获取IP
青果代理IP产品都有相对应的IP存活周期，其有效时长是从提取到IP时算起，超过这个时长IP会失效。
IP到期失效之后，直连池/中转池的产品需要回到第一步重新提取IP，再将新ip信息填入代理服务器中进行使用。
三、代码实战
3.1 网页分析
使用Chrome浏览器找到抖音主页，搜我们要的带货主播，随机先挑一个：
按下F12键调出开发者工具，分析需要抓取的数据接口：
在网络标签中，选择XHR（异步请求），查看API请求。
3.2 爬虫代码编写
以下是部分爬虫示例代码：
import requests import pandas as pd # 设置代理IP proxy = { "http": "http://your_proxy_ip:port", "https": "https://your_proxy_ip:port" } # 目标URL url = 'https://www.douyin.com/user/MS4wLjABAAAArEVLEa-OxHisbIVsn3i3UwQZpIYkTGg1Dmp5M77NG_0?from_tab_name=main/api/anchors' # 发送请求 try: response = requests.get(url, proxies=proxy, timeout=10) response.raise_for_status() # 检查请求是否成功 data = response.json() # 解析JSON数据 # 存储主播数据的列表 anchors_data = [] for anchor in data['anchors']: anchor_info = { '主播昵称': anchor['nickname'], '主播ID': anchor['id'], '直播间链接': anchor['link'], '观看人数': anchor['view_count'], '点赞数': anchor['like_count'], '商品列表': anchor['product_list'] # 假设存在商品列表 } anchors_data.append(anchor_info) # 将数据转换为DataFrame并保存为CSV文件 df = pd.DataFrame(anchors_data) df.to_csv('anchors_data.csv', index=False, encoding='utf-8') print("数据爬取成功，已保存为 anchors_data.csv") except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"请求失败：{e}")
3.3 扩展数据抓取
3.3.1 分页抓取
我们也可以添加分页参数，循环请求多个页面的数据：
anchors_data = [] page = 0 while True: params = {'page': page} response = requests.get(url, proxies=proxy, params=params, timeout=10) response.raise_for_status() data = response.json() if not data['anchors']: break # 如果没有更多数据，则停止抓取 for anchor in data['anchors']: anchor_info = { '主播昵称': anchor['nickname'], '主播ID': anchor['id'], '直播间链接': anchor['link'], '观看人数': anchor['view_count'], '点赞数': anchor['like_count'], '商品列表': anchor['product_list'] } anchors_data.append(anchor_info) page += 1 # 增加页码 # 保存数据 df = pd.DataFrame(anchors_data) df.to_csv('anchors_data.csv', index=False, encoding='utf-8')
3.3.2 数据清洗与处理
在抓取到数据后，通常需要进行清洗和分析。以下是一些常用的数据清洗操作：
# 读取数据 df = pd.read_csv('anchors_data.csv') # 去除重复项 df.drop_duplicates(inplace=True) # 处理缺失值 df.fillna(0, inplace=True) # 将缺失值替换为0 # 数据分析示例：统计点赞数最高的主播 top_anchors = df.nlargest(5, '点赞数') print("点赞数最高的主播：") print(top_anchors[['主播昵称', '点赞数']])
3.4 数据可视化
可以使用matplotlib或seaborn等库对数据进行可视化，这样可以更直观地分析主播的表现。
pip install matplotlib seaborn
部分代码：
import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 绘制点赞数分布图 plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.barplot(x='点赞数', y='主播昵称', data=top_anchors) plt.title('点赞数最高的主播') plt.xlabel('点赞数') plt.ylabel('主播昵称') plt.show()
3.5 定时任务
如果需要定时抓取数据，可以使用APScheduler库来设置定时任务。
pip install APScheduler
示例代码：
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler def fetch_data(): # 数据抓取逻辑 print("开始抓取数据...") # (插入数据抓取代码) scheduler = BlockingScheduler() scheduler.add_job(fetch_data, 'interval', hours=1) # 每小时抓取一次 scheduler.start()
四、总结
随着技术的发展，数据抓取与分析将不断优化，为企业的商业决策提供更有力的支持。我们通过使用代理IP高效抓取抖音电商达人主播的数据，为后续的企业的决策分析提供基础。
