引言

隨著DeepSeek的流行，越來越多的用戶開始嘗試將AI工具融入到日常工作當中，借助AI的強大功能提高工作效率。最近又掀起了一波企業出海的小高潮，那么如果是做跨境電商業務，怎么將AI融入工作流中呢？在做跨境電商的時候由于購物洗個和文化背景的不同，需要老板謹慎選擇主打的產品。這一工作往往需要完成大量的市場調研，并且變化很快。所以我們不妨將這一工作交給AI來完成，以此節約人力物力。不過目前的AI沒有辦法自行獲取數據，所以我們還需要使用爬蟲來獲取原始數據，將它交給AI進行分析。

www.ipcola.comhttps://www.ipcola.com

然而，數據采集的過程并非一帆風順。由于網絡原因，海外網站有時會出現連接緩慢，甚至無法連接的情況，給數據采集帶來了極大的挑戰。而且，為了保護網站免受惡意攻擊或過度抓取，許多網站設置了反爬蟲機制。一旦發現同一IP地址頻繁訪問，網站通常會立即切斷連接，甚至限制訪問。為了解決這一問題，跨境電商需要配置動態代理。通過合理的配置和使用代理，跨境電商可以順利繞過反爬蟲機制，實現高效的數據采集。接下來，讓我們通過一個實戰應用，完整了解這一過程。

購買動態住宅IP代理

代理服務商通常提供兩種類型的代理：住宅IP和運營商IP。住宅IP能夠模擬真實用戶的網絡訪問，減少被封鎖的風險，而運營商IP則來自大型互聯網服務提供商，具有更高的穩定性。這次我們選擇ipcola家的代理服務。需要注意的是，流量包有效期為30天，所以請大家按需購買。購買完畢后直接切換到API mode頁面，在這里我們可以生成獲取IP地址的鏈接。首先一定要將自己本機IP添加到白名單。在下面可以選擇IP地址的地理信息、生存時間、單次生成的數量和格式。這里我們只將單次生成數量改為1，其他保持默認。點擊生成即可獲得鏈接。

將鏈接復制到瀏覽器可以看到會返回一個文本格式的IP。我們在使用的時候需要將這個文本數據進行切割，再集成進爬蟲即可。

分析頁面結構

接下來我們到目標網站分析網頁結構。這次的目標是亞馬遜暢銷榜的電子產品排行榜。我們將依照榜單順序每件商品的名稱、售價、評分和鏈接。

打開開發者工具，可以發現商品是p13n-gridRow容器中的不同div，其中標題和鏈接在zg-grid-general-faceout容器下，其他內容分別在不同的a-row中。

分析完網頁結構，我們還需要提取我們的ua和cookie信息。還是在開發者工具，網絡這一欄中找一個流量包，在請求頭的部分很容易就可以找到。

編寫爬蟲軟件程序

接下來我們來編寫爬蟲程序。首先定義一下需要用到的參數。定義一個api記錄代理服務器的API地址，用于獲取代理IP，方便后期更換鏈接。定義一個headers記錄HTTP請求頭，模擬瀏覽器訪問，防止被網站封禁。這里需要將剛才獲取到的ua保存進來。再定義一個counter用于記錄商品的排名。

api = 'https://api.ipcola.com/api/proxy/get_proxy_list?token=換成自己的&num=1&type=residential&return_type=txt&lb=1'headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:135.0) Gecko/20100101 Firefox/135.0"
}counter = 0

?

之后在get_proxy函數中，發送GET請求到代理服務器API，獲取一個代理IP。然后返回一個字典，包含HTTP和HTTPS代理地址。

def get_proxy(api):res = requests.get(api)return {"http": res.text.strip(),'https': res.text.strip()}

然后定義get_page函數獲取網頁數據。首先使用代理IP發送GET請求到亞馬遜電子產品暢銷頁面，然后返回頁面的HTML內容。

def get_page(proxy):res = requests.get('http://www.amazon.com/Best-Sellers-Electronics/zgbs/electronics/ref=zg_bs_nav_electronics_0',headers=headers, proxies=proxy)return res.text

接下來使用parse_page函數解析頁面數據。首先使用lxml解析HTML內容，然后利用XPath提取商品的排名、鏈接、標題、評分和價格，最后將提取的信息存儲到results列表中。

def parse_page(page):global countertree = etree.HTML(page)items = tree.xpath('//div[@class="p13n-gridRow"]/div')results = []for item in items:rows = item.xpath('.//div[@class="zg-grid-general-faceout"]/span/div/div/div')link = rows.xpath('./a/@href')title = rows.xpath('./a/span/div/text')ratings = rows.xpath('./div[1]//i/span/text')price = rows.xpath('./div[1]/div/div/a/div/span/span/text')results.append({'rank': counter, "link": link, "title": title, "ratings": ratings, "price": price})counter += 1return results

最后我們定義一個主函數來控制流程。首先要獲取代理IP，然后使用代理IP獲取亞馬遜頁面內容。接著，解析頁面內容并提取商品信息，之后將結果寫入文件r.txt。

def main():proxy = get_proxy(api)page = get_page(proxy)goods = parse_page(page)with open("r.txt", 'w') as f:f.write(str(goods))

完整代碼如下：

import requests
from lxml import etreeapi = 'https://api.ipcola.com/api/proxy/get_proxy_list?token=oecdrmaakstrzwnx695422aca68ce5e6&num=1&type=residential&return_type=txt&lb=1'headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:135.0) Gecko/20100101 Firefox/135.0"
}counter = 0def get_proxy(api):res = requests.get(api)return {"http": res.text.strip(),'https': res.text.strip()}def get_page(proxy):res = requests.get('http://www.amazon.com/Best-Sellers-Electronics/zgbs/electronics/ref=zg_bs_nav_electronics_0',headers=headers, proxies=proxy)return res.textdef parse_page(page):global countertree = etree.HTML(page)items = tree.xpath('//div[@class="p13n-gridRow"]/div')results = []for item in items:rows = item.xpath('.//div[@class="zg-grid-general-faceout"]/span/div/div/div')link = rows.xpath('./a/@href')title = rows.xpath('./a/span/div/text')ratings = rows.xpath('./div[1]//i/span/text')price = rows.xpath('./div[1]/div/div/a/div/span/span/text')results.append({'rank': counter, "link": link, "title": title, "ratings": ratings, "price": price})counter += 1return resultsdef main():proxy = get_proxy(api)page = get_page(proxy)goods = parse_page(page)with open("r.txt", 'w') as f:f.write(str(goods))if __name__ == "__main__":main()

運行之后得到商品數據。

AI選品

接下來我們將商品數據上傳至AI，讓AI為我們提供選品信息。

可以看到有了詳細的數據，AI就能很輕松的就為我們提供了一套方案。

總結

在本文中，我們一起經歷了一次跨境電商選品分析的實戰過程。我們首先從選購動態住宅IP代理入手，通過這種方式優化網絡連接，同時巧妙地隱藏爬蟲的特性，避免被目標網站檢測到。接著，我們深入分析頁面結構，熟悉并掌握了提取頁面元素的方法，這是獲取有效數據的關鍵一步。之后，我們動手編寫爬蟲程序，按照既定的步驟依次執行獲取代理、獲取頁面、提取數據以及保存數據的操作。最后，我們將采集到的數據提交給AI進行選品分析，借助AI的強大能力，為市場決策提供了有力支持。這種結合了現代技術手段的方法，不僅極大地提高了數據采集的效率，還通過AI分析為我們的決策提供了科學依據。隨著技術的不斷進步，AI與爬蟲的結合將在跨境電商領域發揮越來越重要的作用，幫助我們更好地應對全球市場的復雜挑戰。如果你對這個過程感興趣，不妨親自嘗試一下，相信你會從中收獲不少寶貴的經驗和知識。