3.3.2 設置API密鑰和目標URL

設置API密鑰和目標URL：

API_KEY = 'your_api_key_here'

BASE_URL = 'https://api.hunter.io/v2/domain-search'

TARGET_URL = 'https://www.example.com/products'

3.3.3 構建請求參數

構建請求參數，包括API密鑰和目標URL：

params = {

    'api_key': API_KEY,

    'domain': TARGET_URL,

    'limit': 100  # 每次請求最多返回100條數據

}

3.3.4 發送請求并獲取數據

發送請求并獲取數據：

response = requests.get(BASE_URL, params=params)

data = response.json()

3.3.5 解析數據

解析返回的數據，提取所需的商品信息：

products = data['data']['products']



product_list = []

for product in products:

    product_info = {

        'name': product['name'],

        'price': product['price'],

        'rating': product['rating'],

        'reviews': product['reviews']

    }

    product_list.append(product_info)

3.3.6 保存數據

將提取的商品信息保存到CSV文件中：

df = pd.DataFrame(product_list)

df.to_csv('products.csv', index=False)

3.4 完整代碼示例

以下是完整的代碼示例：

import requests

import pandas as pd



# 設置API密鑰和目標URL

API_KEY = 'your_api_key_here'

BASE_URL = 'https://api.hunter.io/v2/domain-search'

TARGET_URL = 'https://www.example.com/products'



# 構建請求參數

params = {

    'api_key': API_KEY,

    'domain': TARGET_URL,

    'limit': 100  # 每次請求最多返回100條數據

}



# 發送請求并獲取數據

response = requests.get(BASE_URL, params=params)

data = response.json()



# 解析數據

products = data['data']['products']



product_list = []

for product in products:

    product_info = {

        'name': product['name'],

        'price': product['price'],

        'rating': product['rating'],

        'reviews': product['reviews']

    }

    product_list.append(product_info)



# 保存數據

df = pd.DataFrame(product_list)

df.to_csv('products.csv', index=False)

3.5 運行代碼

將上述代碼保存為hunter_example.py文件，然后在終端中運行：

python hunter_example.py

運行成功后，你將在當前目錄下看到一個名為products.csv的文件，里面保存了抓取到的商品信息。

四、常見問題及解決方案

在使用Hunter平臺進行數據采集時，可能會遇到一些常見問題。以下是幾個常見問題及解決方案：

4.1 API請求失敗

問題描述：API請求失敗，返回錯誤碼。

解決方案：

1. 檢查API密鑰是否正確。
2. 檢查目標URL是否正確。
3. 檢查網絡連接是否正常。
4. 查看API文檔，確認請求參數是否正確。

4.2 數據解析錯誤

問題描述：解析返回的數據時出錯。

解決方案：

1. 打印返回的數據，檢查數據結構是否符合預期。
2. 查看API文檔，確認數據字段的名稱和類型。
3. 使用try-except語句捕獲異常，避免程序崩潰。

4.3 數據量過大

問題描述：抓取的數據量過大，導致程序運行緩慢或內存不足。

解決方案：

1. 使用分頁功能，分批獲取數據。
2. 使用多線程或異步編程，提高數據采集效率。
3. 將數據保存到數據庫中，避免內存占用過高。

五、總結

本文詳細介紹了如何使用Hunter平臺進行數據采集，并結合實際代碼示例，演示了如何通過Hunter平臺的API接口抓取某電商網站的商品信息。通過本文的學習，相信你已經掌握了Hunter平臺的基本使用方法，并能夠利用Hunter平臺進行高效的數據采集。

Hunter平臺提供了強大的技術支持，無論是文檔、示例代碼還是技術支持團隊，都能幫助開發者快速解決問題。希望本文對你有所幫助，祝你在數據采集的道路上越走越遠！

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