使用 Bright Data Web Scraper API + Python 高效抓取 Glassdoor 数据：从配置到结构化输出全流程实战

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摘要

本文详细介绍了如何使用 Bright Data 的 Web Scraper API 搭配 Python，实现对 Glassdoor 平台信息的高效抓取。通过 API 请求构建器、反爬机制集成与结构化数据输出，开发者可轻松获取高质量网页数据，适用于招聘分析、AI 训练与商业情报等场景，同时介绍了 Bright Data 的 Deep Lookup 功能，通过自然语言指令实现深度数据挖掘，进一步拓展数据采集的智能化能力。

前言

数字化商业时代，网页数据蕴含着市场洞察的宝藏，从 AI 模型训练的高质量素材，到商业分析、市场调研与竞争情报的核心依据，结构化网页数据成为开发者的 “必争之地”，然而传统爬虫开发成本高企、反爬封锁频发、长期维护艰难，让数据采集寸步难行。

亮数据 Bright Data 的 Web Scraper API 能很好解决这些问题，本文将聚焦 “Web Scraper API + Python” 组合，详解如何精准抓取 Glassdoor 平台信息：从 API 请求构建、反爬策略集成，到数据解析与自动化流程落地，带你避开开发陷阱，高效获取结构化数据，为 AI 训练、商业决策筑牢数据根基。

亮数据 Bright Data 网页爬虫 API 简介

亮数据网页爬虫 API 高效、稳定采集网页数据设计的接口服务，集成核心的全球代理网络、反爬突破技术与智能解析能力，该 API 能自动处理 IP 封锁、验证码拦截、动态页面渲染等常见爬虫难题，开发者无需搭建复杂代理池或反爬逻辑，通过简单的 API 调用即可实现对各类网站的数据抓取，不仅支持定制化配，兼容主流编程语言直接返回结构化数据，大幅降低爬虫开发门槛，让开发者专注于数据应用而非采集技术细节，尤其适合大规模、高稳定性要求的商业级数据采集场景。

✅卓越反爬突破：依托 7200 万住宅代理 IP 池高频切换 IP，模拟真实用户行为避开封锁，精准处理 Cloudflare/Akamai 等验证码，稳定抓取动态 JavaScript 页面，采集成功率达 99%+

✅零代码便捷操作：提供可视化界面，无需编程基础，通过输入网址、框选字段、设置输出格式与调度频率，快速完成数据采集配置，降低技术门槛

✅高度定制化适配：支持自定义采集规则，可灵活配置字段、分页逻辑，适配电商、房产、舆情等多行业场景，满足多样化数据需求，助力业务分析

前提准备：亮数据 Bright Data 注册

1、亮数据 Bright Data 注册

2、Sign up 注册

3、注册方式选择

4、访问 Bright Data

Python 自动化爬虫调用 API 抓取 Glassdoor 信息

1、点击 Web Scrapers（亮数据提供的网络数据抓取与解析工具集）

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2、亮数据 Web Scrapers Library 网页数据抓取取库中搜索 Glassdoor

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3、可以看到亮数据模板库中 glassdoor 信息的爬取方案有许多种类，可以根据个人需要进行选择

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此处也有现成的爬取后的数据，如有需要也可以进行选择

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4、此处我们不用现成的数据，选择通过URL来收集

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5、选择爬取方式（选择Scraper API）

✅Scraper API：需通过代码调用，可深度定制抓取逻辑，支持与系统集成，适合技术用户实现大规模、高定制化的数据采集

✅No-Code Scraper：纯可视化操作，无需代码，依赖模板快速配置，对非技术用户友好，适合简单到中等复杂度标准化数据采集

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6、点击 API request builder API 请求构建器（此处可以配置请求参数 URL、headers、参数等，自动生成对应语言、返回数据结构、错误处理与重试机制、自动化工具或数据库的集成方式）

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7、API request builder API 参数信息配置

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8、复制右侧自动生成的 API 调用代码

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9、PyCharm粘贴代码

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import requestsurl = "https://api.brightdata.com/datasets/v3/trigger"
headers = {"Authorization": "Bearer 6c03e5947c0ac330f4fcd3f363c0038736bfcf27089c7deec066dc65a48d12b2","Content-Type": "application/json",
}
params = {"dataset_id": "gd_l7j0bx501ockwldaqf","include_errors": "true",
}
data = [{"url":"https://www.glassdoor.co.uk/Overview/Working-at-Department-for-International-Trade-EI_IE313977.11,45.htm"},{"url":"https://www.glassdoor.com/partner/jobListing.htm?pos=1621&ao=1136043&s=21&guid=000001984b2811aa9b3021c052e9e184&src=GD_JOB_AD&t=ESR&vt=w&ea=1&cs=1_7b1a4a81&cb=1753655687500&jobListingId=1009767232500&jrtk=5-yul1-0-1j15ig4h8j0ol800-ec3098cf4fbb1304"},{"url":"https://www.glassdoor.com/partner/jobListing.htm?pos=122&ao=1136043&s=21&guid=000001984b2811c6bc3aa87ef9131188&src=GD_JOB_AD&t=ESR&vt=w&cs=1_dd419c0f&cb=1753655688710&jobListingId=1006323743607&jrtk=5-yul1-0-1j15ig4hth73h800-72475e0676a4abef"},{"url":"https://www.glassdoor.com/partner/jobListing.htm?pos=1624&ao=1136043&s=21&guid=000001984b2811aa9b3021c052e9e184&src=GD_JOB_AD&t=ESR&vt=w&ea=1&cs=1_e5b2064c&cb=1753655688089&jobListingId=1009612278091&jrtk=5-yul1-0-1j15ig4h8j0ol800-e101a229fb38e5ba"},
]response = requests.post(url, headers=headers, params=params, json=data)
print(response.json())

代码进行优化：结构化的 Glassdoor 数据抓取工具，通过封装成GlassdoorScraper类实现了完整的 API 交互流程，初始化认证、触发 URL 抓取，到分页获取结果、清洗数据（提取公司名、职位等关键信息并处理缺失值），最终将结果保存为 JSON 文件，同时配备全面的异常处理和日志记录，确保抓取过程稳定可靠且结果可用

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import requests
import time
import json
import logging
from datetime import datetime
from typing import List, Dict, Optional# 配置日志
logging.basicConfig(level=logging.INFO,format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s',handlers=[logging.FileHandler("scraper.log"),logging.StreamHandler()]
)class GlassdoorScraper:def __init__(self, api_token: str, dataset_id: str):"""初始化Glassdoor数据抓取器Args:api_token: BrightData API令牌dataset_id: 要使用的数据集ID"""self.api_url = "https://api.brightdata.com/datasets/v3/trigger"self.headers = {"Authorization": f"Bearer {api_token}","Content-Type": "application/json",}self.dataset_id = dataset_idself.session = requests.Session()  # 使用会话提高性能self.session.headers.update(self.headers)def _handle_response(self, response: requests.Response) -> Dict:"""处理API响应，检查状态码并返回解析后的JSONArgs:response: API响应对象Returns:解析后的JSON数据Raises:ValueError: 当API返回错误状态码时"""try:response.raise_for_status()  # 抛出HTTP错误return response.json()except requests.exceptions.HTTPError as e:error_msg = f"HTTP错误: {str(e)}"if response.text:try:error_details = response.json()error_msg += f" 详情: {json.dumps(error_details)}"except json.JSONDecodeError:error_msg += f" 响应内容: {response.text}"logging.error(error_msg)raise ValueError(error_msg) from eexcept json.JSONDecodeError as e:error_msg = f"解析JSON响应失败: {str(e)}"logging.error(error_msg)raise ValueError(error_msg) from edef trigger_scrape(self, urls: List[str], include_errors: bool = True) -> Dict:"""触发对指定URL的抓取Args:urls: 要抓取的URL列表include_errors: 是否包含错误信息Returns:API响应结果"""if not urls:logging.warning("没有提供要抓取的URL")return {}params = {"dataset_id": self.dataset_id,"include_errors": str(include_errors).lower(),}data = [{"url": url} for url in urls]try:logging.info(f"开始抓取 {len(urls)} 个URL")response = self.session.post(self.api_url,params=params,json=data,timeout=30  # 设置超时时间)result = self._handle_response(response)logging.info(f"成功触发抓取，返回ID: {result.get('id')}")return resultexcept requests.exceptions.RequestException as e:error_msg = f"请求失败: {str(e)}"logging.error(error_msg)raise ConnectionError(error_msg) from edef get_results(self, job_id: str, page: int = 1, page_size: int = 100) -> Optional[Dict]:"""获取抓取结果Args:job_id: 抓取任务IDpage: 页码page_size: 每页结果数量Returns:抓取结果数据或None"""results_url = f"https://api.brightdata.com/datasets/v3/results/{job_id}"params = {"page": page,"page_size": page_size,"dataset_id": self.dataset_id,}try:logging.info(f"获取任务 {job_id} 的结果，第 {page} 页")response = self.session.get(results_url,params=params,timeout=30)return self._handle_response(response)except requests.exceptions.RequestException as e:error_msg = f"获取结果失败: {str(e)}"logging.error(error_msg)raise ConnectionError(error_msg) from edef paginated_results(self, job_id: str, page_size: int = 100, max_pages: int = None) -> List[Dict]:"""分页获取所有结果Args:job_id: 抓取任务IDpage_size: 每页结果数量max_pages: 最大页数，None表示获取所有页Returns:所有页面的结果列表"""all_results = []page = 1while True:try:results = self.get_results(job_id, page, page_size)# 检查是否有结果if not results.get('results'):logging.info(f"任务 {job_id} 第 {page} 页没有结果，停止分页")breakall_results.extend(results['results'])logging.info(f"已获取 {len(all_results)} 条结果")# 检查是否有下一页total_pages = results.get('total_pages', 1)if page >= total_pages:logging.info(f"已获取所有 {total_pages} 页结果")break# 检查是否超过最大页数限制if max_pages and page >= max_pages:logging.info(f"已达到最大页数限制 {max_pages}")breakpage += 1time.sleep(1)  # 延迟避免请求过于频繁except Exception as e:logging.error(f"获取第 {page} 页结果时出错: {str(e)}")# 尝试再获取一次time.sleep(3)continuereturn all_results@staticmethoddef clean_data(raw_data: List[Dict]) -> List[Dict]:"""清洗原始数据，提取有用字段并处理缺失值Args:raw_data: 原始数据列表Returns:清洗后的数据列表"""cleaned = []for item in raw_data:# 根据实际API返回结构调整字段提取cleaned_item = {'url': item.get('url'),'timestamp': item.get('timestamp'),'status': item.get('status'),'company_name': item.get('data', {}).get('company_name'),'job_title': item.get('data', {}).get('job_title'),'location': item.get('data', {}).get('location'),'salary': item.get('data', {}).get('salary'),'description': item.get('data', {}).get('description', '')[:500]  # 截断长描述}# 处理缺失值for key, value in cleaned_item.items():if value is None:cleaned_item[key] = "N/A"cleaned.append(cleaned_item)logging.info(f"已清洗 {len(cleaned)} 条数据")return cleaned@staticmethoddef save_results(data: List[Dict], filename: str = None) -> None:"""保存结果到JSON文件Args:data: 要保存的数据filename: 文件名，None则使用时间戳生成"""if not data:logging.warning("没有数据可保存")returnif not filename:timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")filename = f"glassdoor_results_{timestamp}.json"try:with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as f:json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)logging.info(f"结果已保存到 {filename}")except IOError as e:logging.error(f"保存文件失败: {str(e)}")def main():# 配置参数API_TOKEN = "6c03e5947c0ac330f4fcd3f363c0038736bfcf27089c7deec066dc65a48d12b2"DATASET_ID = "gd_l7j0bx501ockwldaqf"# 要抓取的URL列表urls = ["https://www.glassdoor.co.uk/Overview/Working-at-Department-for-International-Trade-EI_IE313977.11,45.htm","https://www.glassdoor.com/partner/jobListing.htm?pos=1621&ao=1136043&s=21&guid=000001984b2811aa9b3021c052e9e184&src=GD_JOB_AD&t=ESR&vt=w&ea=1&cs=1_7b1a4a81&cb=1753655687500&jobListingId=1009767232500&jrtk=5-yul1-0-1j15ig4h8j0ol800-ec3098cf4fbb1304","https://www.glassdoor.com/partner/jobListing.htm?pos=122&ao=1136043&s=21&guid=000001984b2811c6bc3aa87ef9131188&src=GD_JOB_AD&t=ESR&vt=w&cs=1_dd419c0f&cb=1753655688710&jobListingId=1006323743607&jrtk=5-yul1-0-1j15ig4hth73h800-72475e0676a4abef","https://www.glassdoor.com/partner/jobListing.htm?pos=1624&ao=1136043&s=21&guid=000001984b2811aa9b3021c052e9e184&src=GD_JOB_AD&t=ESR&vt=w&ea=1&cs=1_e5b2064c&cb=1753655688089&jobListingId=1009612278091&jrtk=5-yul1-0-1j15ig4h8j0ol800-e101a229fb38e5ba",]try:# 初始化抓取器scraper = GlassdoorScraper(API_TOKEN, DATASET_ID)# 触发抓取scrape_result = scraper.trigger_scrape(urls)job_id = scrape_result.get('id')if not job_id:logging.error("未能获取到任务ID，无法继续")return# 等待抓取完成（实际应用中可能需要更长时间或轮询状态）logging.info("等待抓取完成...")time.sleep(10)  # 根据实际情况调整等待时间# 获取所有结果raw_data = scraper.paginated_results(job_id)if not raw_data:logging.warning("没有获取到任何数据")return# 清洗数据cleaned_data = GlassdoorScraper.clean_data(raw_data)# 保存结果GlassdoorScraper.save_results(cleaned_data)logging.info("抓取任务完成")except Exception as e:logging.error(f"程序执行出错: {str(e)}", exc_info=True)if __name__ == "__main__":main()

10、运行代码开始数据爬取，运行成功即可在亮数据 Bright Data 看到一条正在爬取的记录

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11、等待数据爬取完成选择JSON格式下载即可

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12、打开下载后的 JSON和CSV 数据可以看到已经获取到爬取的 Glassdoor 信息

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Bright Data Deep lookup：AI深度查找

Bright Data Deep Lookup 是AI 驱动深度数据搜索工具，核心在于通过直观的自然语言指令（如 “Find all + 实体类型 + 条件”），快速将复杂查询转化为结构化数据集，支持结构化查询进阶与自定义列功能，能精准挖掘非结构化数据中的关键信息（如特定公司、产品、事件等），无需复杂技术操作，可帮助用户从海量信息中高效提取精准、定制化的深度洞察。

1、输入需要查询的信息
查找所有查找所有使用 OpenAI 或 GPT 技术的 SaaS 公司，并在其网站上列出实时集成
2、通过亮数据 Bright Data Deep lookup 使用 OpenAI 或 GPT 技术的 SaaS 公司

如下是 V1 版本的信息

3、如果给我的结果不满意可以继续让 Bright Data Deep lookup 优化
补充 live_integrations_evidence / openai_gpt_usage_evidence字段的具体证明（文档、链路、数据）
如下是 V2 版本的信息

亮数据 Web Scraper API 技术亮点

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亮数据 Web Scraper API 核心优势显著：高效采集上，可批量处理大量 URL，数分钟获取海量数据，支持定时采集保障数据时效；智能处理时，能精准解析 HTML 与 JavaScript 复杂页面，提取关键数据并初步清洗，输出结构化数据直接可用；便捷使用方面，零代码界面让非技术人员快速配置启动任务，多语言 API 调用便于系统集成

✅数据获取更高效便捷：无需维护代理或解析 HTML，可直接获取结构化数据，简化技术流程

✅灵活适配多样需求：支持按需调用与批量处理，兼顾零散查询与大规模数据需求

✅成本友好且支付灵活：提供按量、套餐等多种定价模式，起步价低至 $0.79 / 千条记录；支持免费试用及支付宝付款，更贴合中国开发者使用习惯

总结

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亮数据 Bright Data Web Scraper API 凭借 7200 万住宅代理池与智能反爬技术轻松突破网站封锁，支持零代码快速配置与 Python 深度定制两种模式，直接输出结构化数据，广泛适配电商、招聘、舆情等多场景需求， AI 驱动的 Deep Lookup 功能更能通过自然语言指令挖掘深度洞察，搭配免费试用、按量付费灵活方案，让开发者无需投入复杂维护成本，即可高效获取高质量数据，为 AI 训练与商业决策筑牢数据根基。

亮数据 Bright Data 免费体验通道已开启，即刻解锁高效数据采集新体验！