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• 大家好我是ζ小菜雞，我用Deepseek + 亮數據爬蟲神器 1小時做出輿情分析器
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一、前言

??在社群媒體高度發達的時代，用戶評論和輿情動態成為品牌、產品乃至社會事件的重要風向標。然而，如何快速、系統地收集并分析這些分散在平臺上的評論信息，一直是個技術挑戰。傳統爬蟲容易被平臺封鎖，數據結構復雜，且缺乏高效的情感分析工具。

??為了解決這些問題，我嘗試結合 Bright Data 的強大爬蟲能力與 Deepseek 的自然語言處理模型，打造一個自動化的“輿情分析器”。這個項目的目標是：在最短時間內，實現對 Facebook 評論的抓取、存儲與情緒分析，幫助用戶快速洞察社群情緒走向。過程中也遇到了一些技術難點，例如反爬機制、數據清洗與模型調優等，本文將逐步分享我的實戰過程與解決方案。

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二、Web Scraper API 實戰

??構建了一個完全本地化的多代理 Facebook -Comments分析系統，基于 DeepSeek-R1，并集成 Bright Data 的 API，實現大規模抓取收集Facebook Comments，用于實時趨勢分析。

??【1】用戶操作控制臺登錄進入之后找到web Scraper，如下圖所示：

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??【2】web scrapers在facebook.com提供了12抓取器和8個數據集 如下圖所示：

主要展示的是使用Facebook-Comments-collect by URL實現大規模抓取收集Facebook Comments的效果

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（1）選擇對應的URL

??web scrapers在 facebook.com 提供了12抓取器和8個數據集,我們需要抓取的是Facebook comments需要選擇對應的url 如下圖所示：

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（2）點擊進入對應url界面

??選擇對應url界面，如下圖所示：

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（3）API結果實例和爬取結果展示

??在對應的Facebook-Comments URL中web scrapers提供兩天一個API結果實例和爬取結果展示，如下圖所示：

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（4）用戶直接使用post請求訪問Facebook.com報錯

??Python代碼：用戶直接使用post請求訪問Facebook.com報錯，如下圖所示：

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（5）使用Bright Data 的 API訪問 Facebook.com ，爬取comments可以解決上述問題：

??【1】在用戶控制臺設置代理網絡。如下圖所示：

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??【2】立即解鎖瀏覽器訪問。如下圖所示：

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??【3】同意協議 如下圖所示：

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??【4】使用平臺提供的Chrome DevTools 調試器，如下圖所示：

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（6）結果分析

??將爬取的結果寫入comments集合中，并使用deepseek進行結果分析，如下圖所示：

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（7）用戶心理分析

??使用deepseek對Facebook中常見comments進行用戶心理分析，如下圖所示：

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三、Bright Data介紹與注冊

??Bright Data亮數據是一家領先的網絡數據采集平臺，提供全球范圍的高匿名代理服務和強大的爬蟲工具。它支持住宅、數據中心、移動等多種類型的代理IP，并配備自動化瀏覽器和結構化數據API，幫助用戶高效、合規地抓取公開網頁數據，廣泛應用于電商監控、社交媒體分析、品牌保護等場景。

??以下是 Bright Data 注冊與使用 的詳細圖文指南，幫助你快速上手其代理和數據采集服務：

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步驟 1：訪問官網

1. 打開 Bright Data 官網。
2. 點擊右上角 “登錄” 或 “免費使用”，如下圖所示：

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步驟 2：填寫信息

• 輸入郵箱、密碼、公司名稱（個人用戶可填個人姓名）。
• 選擇用途（如市場研究、電商監控等）。
• 閱讀并同意服務條款，點擊 “創建賬號”。

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步驟 3：驗證郵箱

• 登錄郵箱查收驗證郵件，點擊鏈接激活賬號，如下圖所示：

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步驟 4：完成KYC認證（可選）

• 部分功能（如住宅代理）需提交身份驗證（企業用戶可能需要營業執照）。

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四、官方資源

??這里寫注冊免費試用，官方網站：https://www.bright.cn

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??我用Deepseek + 亮數據爬蟲神器 1小時做出輿情分析器就到這里，感謝大家閱讀，如果文章對你有幫助，歡迎關注、點贊、收藏(一鍵三連)，敬請期待下篇項目具體實現。

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