我们提供批量采集领英1，2，3度联系人的工具和服务，We provide LinkedIn connections data software & service!

与市面上其他的领英电话和邮箱采集工具不同，我们的(2)LinkedIn用户资料自动批量采集工具：电话、邮箱一网打尽！除了电话邮箱，我们的工具还可以采集领英用户的全部公开资料。更重要的是，绝大部分采集工具都只能采集1度联系人的资料，而我们的工具可以将指定用户的1度、2度、3度联系人的资料全部采集到本地保存。接下来，我们|飞机号: t.me/bulk006|将提供批量自动采集123度联系人的技术路径，帮助出海营销人员更好的了解我们工具的特色功能。

批量采集 LinkedIn 1 度、2 度、3 度用户联系方式和资料，可以按照以下技术路径实现：

技术路径：

1. 网页爬虫：使用网页爬虫库（例如 Scrapy、BeautifulSoup）从 LinkedIn 中提取用户资料基于提供的关键词。

2. 数据预处理：清洁和预处理提取的数据，包括删除重复项、处理缺失值和 normalize 数据。

3. 网络分析：使用网络分析库（例如 NetworkX、igraph）构建 LinkedIn 网络的图形表示，其中用户是节点，边缘表示用户之间的连接。

4. 度分析：计算每个用户在图形中的度数，表示他们拥有的连接数。确定 1 度、2 度和 3 度连接的用户。

5. 数据丰富：使用additional 信息丰富用户数据，例如职位、公司、位置和行业。

6. 数据存储：将提取和丰富的数据存储在数据库或数据仓库中，以便于进一步分析和处理。

我们提供LinkedIn采集工具和服务，We provide LinkedIn extractor. 为何我们的采集工具性价比远高于Hunter 或 Clearbit等第三方服务？

示例代码片段：

网页爬虫（Scrapy）：

数据预处理（Pandas）：

网络分析（NetworkX）：

度分析：

数据丰富：

数据存储：

请注意，这只是一个高级概述，实际实现将需要更多详细的编码和测试。此外，还需要注意 LinkedIn 的服务条款和 robots.txt 文件，这些可能会限制网页爬虫和数据提取。当然，我们这个工具最大的亮点，就是在于突破了领英平台反爬虫的机制，可以通过这个详细说明跟家深入的了解：我们提供领英用户资料和联系方式采集的工具和服务，We provide LinkedIn scrape software & service. 我们的工具是如何绕过平台的反爬虫机制无限采集的?

the technical path to achieve this, along with some example code snippets. Please note that this is a complex task that requires a good understanding of web scraping, natural language processing, and social network analysis.

Technical Path:

1. Web Scraping: Use a web scraping library (e.g., Scrapy, BeautifulSoup) to extract user profiles from LinkedIn based on the provided keywords.

2. Data Preprocessing: Clean and preprocess the extracted data, including removing duplicates, handling missing values, and normalizing the data.

3. Network Analysis: Use a network analysis library (e.g., NetworkX, igraph) to construct a graph representation of the LinkedIn network, where users are nodes, and edges represent connections between them.

4. Degree Analysis: Calculate the degree of each user in the graph, which represents the number of connections they have. Identify users with 1st, 2nd, and 3rd degree connections.

5. Data Enrichment: Enrich the user data with additional information, such as job titles, companies, locations, and industries.

6. Data Storage: Store the extracted and enriched data in a database or data warehouse for further analysis and processing.

Example Code Snippets:

Web Scraping (Scrapy):

import scrapyclass LinkedInSpider(scrapy.Spider):    name = "linkedin_spider"    start_urls = [        "https://www.linkedin.com/search/results/all/?keywords={}".format(keyword)    ]    def parse(self, response):        # Extract user profiles from the search results page        profiles = response.css("li.search-result__result-item")        for profile in profiles:            yield {                "name": profile.css("h3.search-result__title::text").get(),                "url": profile.css("a.search-result__result-link::attr(href)").get()            }

Data Preprocessing (Pandas):

import pandas as pd# Load the extracted data into a Pandas dataframedf = pd.read_csv("linkedin_data.csv")# Remove duplicates and handle missing valuesdf.drop_duplicates(inplace=True)df.fillna("", inplace=True)# Normalize the datadf["name"] = df["name"].str.title()

Network Analysis (NetworkX):

import networkx as nx# Create a directed graph to represent the LinkedIn networkG = nx.DiGraph()# Add nodes and edges to the graph based on the preprocessed datafor index, row in df.iterrows():    G.add_node(row["name"], job_title=row["job_title"], company=row["company"])    for connection in row["connections"]:        G.add_edge(row["name"], connection)# Calculate the degree of each node (user)degrees = nx.degree_centrality(G)

Degree Analysis:

# Identify users with 1st, 2nd, and 3rd degree connectionsfirst_degree = [node for node, degree in degrees.items() if degree == 1]second_degree = [node for node, degree in degrees.items() if degree == 2]third_degree = [node for node, degree in degrees.items() if degree == 3]

Data Enrichment:

# Enrich the user data with additional informationenriched_data = []for node in G.nodes:    enriched_data.append({        "name": node,        "job_title": G.nodes[node]["job_title"],        "company": G.nodes[node]["company"],        "location": G.nodes[node]["location"],        "industry": G.nodes[node]["industry"]    })

Data Storage:

# Store the enriched data in a database or data warehouseimport sqlite3conn = sqlite3.connect("linkedin_database.db")cursor = conn.cursor()cursor.executemany("INSERT INTO users (name, job_title, company, location, industry) VALUES (?, ?, ?, ?, ?)", enriched_data)conn.commit()
conn.close()

除了采集LinkedIn平台数据，我们还有一个功能更加强悍的工具：(1)自动在17个SNS社媒平台上采集海量用户和红人联系方式的工具。出海营销人员可与我们|飞机号: t.me/bulk006|联系了解更多工具详情。

Please note that this is a high-level overview, and the actual implementation will require more detailed coding and testing. Additionally, be aware of LinkedIn's terms of service and robots.txt file, which may restrict web scraping and data extraction.

如何联系此批量采集和群发工具的开发者及服务商：如需Telegram, WhatsApp, TikTok及全网和17个主流SNS社媒平台海量采集工具、筛活、及强制拉群、群发DM服务，可加此软件开发者的飞机号了解更多，他们的Telegram账号是：t.me/NomieEd（Eng pls）

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