Shopee商品詳情頁數據采集實戰

作為東南亞地區最大的電商平臺之一,Shopee擁有超過3億活躍用戶。對于跨境電商企業、市場分析師等角色而言,從Shopee獲取商品數據是非常有價值的。本文將介紹如何使用Python程序采集Shopee單個商品詳情頁數據。

1. 確定采集目標和技術方案

確定采集目標是首先要明確我們需要獲取哪些數據,比如商品標題、價格、描述、規格參數、評論等。對于Shopee而言,商品數據使用AJAX動態加載,需要發送AJAX請求才能拿到數據。

因此我們可以選擇渲染JavaScript的模擬請求庫,如Selenium或Playwright等。此處以Playwright為例。

?2. 環境準備

首先需要安裝Python、瀏覽器驅動程序,并在Python環境中安裝依賴庫playwright。

pip install playwright

?3. 實現商品詳情頁數據采集

import re
from playwright.sync_api import sync_playwright# 商品鏈接
url = "https://shopee.sg/product/301814959/10035985393"def parse_product(url):# 啟動瀏覽器和頁面上下文with sync_playwright() as p:browser = p.chromium.launch()page = browser.new_page()page.goto(url)# 等待數據加載完畢page.wait_for_selector(".attrtk")# 獲取商品標題title = page.query_selector(".attrtk").inner_text()# 獲取商品價格price_pattern = r"#price(.*)#"price_text = page.query_selector("meta[name='checkout/product/price']").get_attribute("content")price = re.search(price_pattern, price_text).group(1)# 其他數據解析...browser.close()# 返回解析結果return {"title": title,"price": price,# ...}# 執行采集任務 ? ? ? ?
print(parse_product(url)) ? ? ? ?

上述代碼使用Playwright打開商品詳情頁,等待AJAX數據加載完畢。然后使用Selector選取元素獲取商品標題,使用正則表達式匹配獲取商品價格。

其他數據如商品描述、規格參數、評論等,均可以通過選取合適的Selector和數據解析方式獲取。最終返回一個字典作為采集結果。

需要注意的是,網站的結構和數據加載方式時而會發生變化,采集程序需要相應地進行調整,并處理異常等情況。

4. 采集結果存儲

將采集結果持久化存儲是必不可少的一步,可以存儲到文件(如CSV)、數據庫或者消息隊列等不同形式,以備后續應用或分析。此處就不進行展開了。

5. 探索更多

以上只是單個商品數據采集的示例,更多場景如品類搜索、評論翻頁等,則需要進一步分析網站邏輯并編寫對應的代碼。同時,對于大規模的采集任務,我們還需要考慮采集效率、反爬蟲策略等實際問題。

總的來說,在合規合法的前提下,通過Python腳本對主流電商平臺進行數據采集是一個非常實用且有價值的技能。不論是電商運營還是數據分析類工作,都可以從中獲益良多。

對抗采集風控

在進行大規模網絡數據采集時,處理反爬蟲策略與網站風控是非常重要的一環。以下是一些建議和方法:

1. **降低采集頻率**

高頻率的訪問請求很容易被網站識別為爬蟲行為并被攔截。可以適當降低請求頻率,設置隨機休眠時間,模擬正常用戶行為。

2. **偽裝請求頭**

編寫程序時可以模擬常見瀏覽器的請求頭,包括User-Agent、Referer等字段。也可以為每個請求動態生成不同的請求頭,使其看起來像是來自多個客戶端。

3. **使用IP代理池**

使用大量的代理IP地址發送請求,可以有效防止被特定IP地址攔截。可以自建IP代理池,也可以使用相關的代理服務。

4. **模擬真實用戶行為**

除了偽造請求頭,我們還可以在腳本中加入一些行為,比如鼠標移動、滾動加載數據等,以模擬真實的人機交互過程。

5. **人機交互**

對于一些復雜的人機驗證機制,例如圖形驗證碼、行為驗證、手動操作等,可以引入人工參與流程,避免被徹底攔截。

6. **分布式部署**

對于大規模爬蟲任務,建議采用分布式架構,在多個機器上分散請求,降低單點風險。

7. **數據分析反爬**

密切關注網站的前端和后端代碼變化,及時分析新的反爬蟲策略并制定應對措施。

8. **切換渲染引擎**

有時網站針對特定的渲染內核有反爬蟲策略,這種情況下可以嘗試切換使用不同的渲染引擎(如Chrome、Firefox等)。

9. **保持合法合規**

最重要的是,在進行采集時要保證行為的合法性,不能影響目標網站的正常運行,尊重對方的知識產權。遵守robots.txt等網站規則。

總之,處理好反爬蟲策略需要多方面的技術方法,并注重長期規劃。與此同時,我們也要時刻遵守相關法律法規,秉持職業道德操守。只有這樣,才能確保數據采集工作的持續性和合規性。