Bright Data + LangChain 高效采集方案：7 分钟搭建实时数据管道原创

大家好，我是莫雨，今天给大家带来一期纯技术实操测评，主题是如何在longtimem中快速配置bird的data。实现高效的网页抓取和LLM数据增强，做大模型开发IG应用的朋友应该都深有体会，让唱想要拿到高质量的实时数据，反扒、IP封禁、数据解析这些问题真的太头疼了。今天我就基于本人data官方实操方案，一步一步带大家搞定集成全程无废话，都是一些可以复制的干货，记得看到最后先简单的说一下为什么要将波和long termm结合，Long termm是构建AI工作流的核心框架，核心能力就是连接外部数据，做rag。但原生的抓取方式短板特别明显，一个是公共IP池，随便爬几下就被封，成功率特别低，二是遇到动态的网站，它的验证就会卡壳，得自己花大量的时间去写代码，三是跨境数据，主流平台数据基本上拿不到，而本家代塔刚好能解决这些痛点，它有专门的longtimem官方集成包，不用自己去写样板代码，还有全球合规的IP池，自动反扒和数据分析的能力，相比其他的竞品，集成效率甚至提升了好多倍，这也是我今天重点测试这款工具的原因。接下来我们直接进入实操，开始之前先要准备好三个基础工具，这缺一不可。第一，本地要安装拍唱3及以上版本，这个是基础。第二，一个是bra的账号，后期要获取API密钥，大家可以。

去不的官网去注册一下，第三个是open AI API密钥，今天的示例会用到JPT4O mini做数据处理，没有的朋友自己申请一下。

呃，准备好之后，我们就开始搭建项目环境，全程用命令去执行，我会把关键的命令打到屏幕上，大家可以截图保存，跟着一步一步来。接下来我会把关键的步骤去拆开，重点去讲核心的配置和代码，全程基于bra官网latime be集成包，这也是官方推荐的最简单的集成方式，比直接调用API省太多事儿了。首先打开终端，先创建项目文件夹，输入以下命令回车，再进入文件夹。然后初始化Python虚拟环境Windows，把PYTH3换成PA Python就行了。虚拟环境能够隔离项目依赖，避免和本地的其他项目冲突，这是个良好的开发习惯。然后接着激活虚拟环境。如果是Linux和Mac OS的话，输入这个命令，Windows输入另外一个命令。

激活后，终端会显示VENV标识，这就说明环境搭好了。环境激活后直接输入安装命令，回车等待安装，三个库都是核心，第一个库用来管理环境变量，避免密钥直接写代码里，第二个包是longtime。姆和open AI的集成包，第三个是的官方为longtime姆开发的专属集成包，相比其他第三方视会包，兼容性拉满，不会出现版本冲突，这也是be比竞品贴心的地方。安装完成之后，在项目文件夹里创建两个文件，一个是script.py，用来写核心代码，一个是点ENV文件用来存的和open AI的API密钥，这样做的好处是密钥不会被泄露，后续换密钥的话直接改点en nv就行，不用动代码。现在在先导入这个文件夹，再写一个加载变量的方法，最后就是为了后续读取密钥做准备。这1。

题步比较关键，然后我们要登录不要对的账号，进入后台，点击右下角，然后找到API tokens选项，如果有现成的密钥就可以复制，没有的话点击ad token创建，注意密钥创建之后一定要保存好，复制密钥后打开点EV文件写入你的密钥。然后保存回到SPPY，导入webs API, 这个类是ta和long集成的核心，而且它会自动读取点1NV里面的密钥，不用手动查餐，比其他工具配置简单太多了。然后接下来sp.piy里面定义一个可复用的抓取函数，先初始化data SP API对象，然后用这个方法传入两个参数URL，抓取网页地址data set type是bridge data的解析类型，比如今天我们测试的领英person，专门用来解析领英个人主页bita专门支持了120多个网页的专属解析类型，不用自己写解析规则，这一点直接秒杀传统爬虫，省了大量的解析工作。

和一样，在点en nv文件里写入你的open AI的密钥，然后在script.py里面导入t open AI同时会自动解读密钥，不用额外配置，非常的方便。先定义要抓取的领英的URL，调用我们写的抓取函数，然后获取结构化的抓取数据，然后写一个LLM的提示词，把抓取的候选人数据传进去，让JPT-4o mini评判这个人是否适合远程软件工程师的这个岗位。接着调用chat open AI模型，传入提示词评估，再把结果导出成Json文件，方便后续查看。现在把所有的代码整合起来，我把完整的代码打在屏幕上，大家可以截屏，或者是在我的CSDN文章里拿取完整的代码和。

生成完之后在终端输入eon3victorct.py运行，大家可以看到终端会显示抓取的数据，创建提示词，调用JPT，导出JS文件，全程没有任何报错，很快就会完成。然后打开项目文件夹里面的JS文件，里面就是不data里抓取的里面的数据和JPT评估的结果，然后结果的话非常工整，也没有乱码和缺失，这就是贝的实例，大家可以看一下，用贝尔塔配置longtime之后整个抓取。

数据分析的流程也挺快的，然后数据成功率，呃，基本上就算百分之百，我之前用传统的免费代理做过同样的实验，抓取0数据的话，耗时得将近15分钟到半个小时，还被封了IP，数据解析出来还全是乱码，对比之下真的是呃，差距太明显了。总结一下本子的核心优势，这也是比其他竞品强的一个地方。不要对，他有那个longm的集成包，不用自己写代码和样品，然后集成的效率也直接拉满，第二个是120多个网页，专属的解析类型，自动化结构的数据，省了大量的解析工作，第三个是全球的合规IP池加自动反扒IP轮换，然后。

基本上本来的条都能全部自己搞定，再也不用怕IP被封。第4个是环境变量的管理密钥啊，安全又方便，适用于企业级开发。呃，以上就是long chat中配置的全部流程。传承的基于比如说这种的，呃，官方教程，然后步骤也比较简单，技术也比较容易复刻，大家在配置的过程中如果有任何问题，欢迎在评论区里面留言，我会一一解答。本期的技术测评就到这里，我是莫雨，咱们下期再见。