Web Unlocker API 实战：AI 训练数据集自动化获取方案

2. 配置通道标识

在左侧基本设置中点击添加通道，创建完成后选择 Python 代码案例进行参考。

3. 运行与清洗

复制官方提供的 Python 代码案例到 IDE 中运行。虽然基础案例能成功提取数据，但在实际使用中，通常需要对结果进行细粒度的清洗和处理。

以下是一个字段提取的代码片段，展示了如何处理分类、标题及图片链接：

for category in categories:
    category_section = soup.find('div', {'class': category})
    if category_section:
        tag = category_section.get('data-tag', '')
        title = category_section.find('h2').text if category_section.find('h2') else ''
        coords = category_section.get('data-coords', '')
        img_url = category_section.find('img')['src'] if category_section.find('img') else ''
        
        # 将数据整理到 dataset 中
        dataset.append({
            'Tag': tag,
            'Title': title,
            'Coords': coords,
            'Image URL': img_url
        })

三、扩展工具：Web Scraper 与 SERP API

除了基础的网页解锁，我们还可以通过切换配置使用其他工具来丰富数据源。

1. Web Scraper

Web Scraper API 支持从简单到复杂的网页结构抓取，且兼容动态内容加载。它旨在简化多步骤的数据收集过程，无论是商品信息还是评论数据都能精准获取。在配置界面将网页解锁器切换为 网页抓取浏览器 (Web Scraper) 即可启用。

2. SERP API

SERP API 专注于搜索引擎结果页面（SERP）的抓取，支持 Google、Bing 等主流引擎。这对于 SEO 分析、市场研究及领域知识库构建非常有用。

切换到 SERP API 后，直接配置关键词搜索即可。例如搜索热门的 MCP 协议和 A2A 协议，可以快速获得网页和代码的双重结果。

此外，界面下方提供了多语言 API 代码生成器，点击右下角菜单即可快速复制代码到 IDE 运行，无需手动编写请求逻辑。

总结

本文介绍了 Web Unlocker API、Web Scraper 和 SERP API 在自动化网页数据抓取中的应用。这三款工具各具特色，极大降低了网页数据获取的复杂性和成本。

• Web Unlocker API 通过智能代理和指纹伪装，解决了高防护网站的数据获取难题。
• Web Scraper 支持动态内容加载，适合复杂页面的精准抓取。
• SERP API 专注于搜索引擎结果，适用于 SEO 分析和行业信息收集。

这些工具不仅为 AI 大模型的训练和微调提供了高效的数据支持，还帮助开发者在构建知识库时节省了大量时间和精力，确保了数据获取的高效性和合规性。