网站开发 华景新城,网站的营销策略,湖北公众号定制开发,咨询公司属于什么行业类别引言 在行业竞争激烈、市场变化快速的跨境电商领域#xff0c;数据采集可以帮助企业深入了解客户需求和行为#xff0c;分析市场趋势和竞争情况#xff0c;从而优化产品和服务#xff0c;提高客户满意度和忠诚度。同时#xff0c;数据采集可以实时跟踪库存水平和销售情况数据采集可以帮助企业深入了解客户需求和行为分析市场趋势和竞争情况从而优化产品和服务提高客户满意度和忠诚度。同时数据采集可以实时跟踪库存水平和销售情况帮助企业管理库存减少库存成本和浪费优化供应链提高物流和配送效率。因此数据采集对于跨境电商而言是至关重要的可以帮助企业提高效率和盈利能力获得竞争优势。 但现实中数据采集可能会遇到多样化的数据来源、不统一的数据格式、庞大的数据量、数据质量和安全隐私问题等困难和挑战。为了应对这些挑战可以采用旋转代理或IP池避免频繁请求同一IP地址、模拟用户行为如随机请求间隔和动态内容处理设置请求头使请求看起来更像真实浏览器、随机化请求参数、延时和限速策略、动态IP切换、模拟AJAX请求等方式。但这些方式都必须避免网站检测到请求来自同一台设备这时就需要使用代理工具。 数据采集实战 这里我们尝试采集Temu电商网站数据。Temu是一个电商平台它成立于2019年。Temu主要针对年轻消费者提供各种时尚、潮流、品质优良的消费品包括服饰、鞋类、家居用品、个护产品、运动健康用品等。Temu的特色之一是价格实惠致力于为消费者提供高性价比的商品。由于Temu网站主要做跨境电商业务所以网站有很多验证机制大陆IP很容易连接不上网站。同时网站也具有多纬度的爬虫检测机制。避免这些困难的一大方法就是使用代理服务。 云端配置 市面上能够解锁网络验证机制的代理工具很多今天我们选用Proxy302这家代理服务。首先进入控制台页面点击“动态IP”然后选择“通用代理生成”即可生成一条代理。如果需要指定某个区域IP的话也可以通过地区代理生成实现。 生成完毕后在“已购代理”中即可找到代理。其中代理地址、端口、用户名、密码均在第一格显示最后一格中可以开关代理到这里我们就可以开始使用代理。 远程PC 有些同学可能希望有一个更为直观的可视化使用环境可以配置一台远程电脑实现。使用方法也很简单首先要先配置一下连接工具。点击“连接工具”选择想要的远程PC区域和配置即可创建。创建好之后在下方可以找到远程PC的用户名和密码。 之后点击“远程控制”即可在网页端控制远程PC并连接到代理。 输入用户名和密码即可连接上。 等待2-3分钟就可以加载到系统中。可以看到它就是一台云电脑可以按照自己喜欢的方式来操作和访问代理服务器。 数据采集 在采集数据之前我们先观察一下网页结构。使用开发者工具可以看到商品名和价格位于一个div下的两个不同div之中。通过aria-label属性可以轻松定位到两个数据。 基于以上分析我们可以编写一个Python爬虫来抓取这几处的商品信息。首先我们需要编辑请求头使得网站认为我们是一个用户而非程序。 headers {User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36}之后按照我们在网页中配置的数据配置代理。按照url形式填入我们的代理地址、端口、用户名、密码并将其放置在一个字典中。 host proxy.proxy302.com:2222
user_name maNwkWj2S
password tIegn05sPzyLdl0m
proxy_url fhttp://{user_name}:{password}{host}
proxies {
http: proxy_url}之后我们使用requests包通过配置好的代理发送请求并获得网页。 response requests.get(url, headersheaders, proxiesproxies)
html_str response.text
return html_str再之后我们就可以按照分析抓取商品信息。这里们选用xpath的方式按照层级选中目标之后保存在一个字典中。 html_data etree.HTML(html_str)li_list html_data.xpath(//div[dd_name普通商品区域]/ul/li)for li in li_list:title li.xpath(.//a[classpic]/title)title .join(title)goods_url https: li.xpath(.//a[classpic]/href)[0]price li.xpath(.//p[classprice]/span[classprice_n]/text())[0]print(price)pre_price li.xpath(.//p[classprice]/span[classprice_r]/text())[0]img_url https: li.xpath(.//a[classpic]/img/src)[0]print({页码: page, 标题: title, 价格: price, 定价: pre_price, 商品链接: goods_url,图片链接: img_url})data_list.append({页码: page, 标题: title, 价格: price, 定价: pre_price, 商品链接: goods_url,图片链接: img_url})最后我们将获取到的数据写入到本地文件中。 df pd.DataFrame(data_list)
df.drop_duplicates()
df.to_excel(电商采集数据集.xlsx)最后通过主函数将网址和查询关键词发送到函数中之后让我们运行一下。 可以看到程序正常运行。打开生成的文件可以看到最终的结果。 完整代码如下 import pandas as pd # pandas用于写入Excel文件
import requests # python基础爬虫库
from lxml import etree # 可以将网页转换为Elements对象
import time # 防止爬取过快可以睡眠一秒host proxy.proxy302.com:2222
user_name maNwkWj2S
password tIegn05sPzyLdl0m proxy_url fhttp://{user_name}:{password}{host}
proxies {http: proxy_url,}def get_html_str(url):headers {User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36,cookie: dest_areacountry_id%3D9000%26province_id%3D111%26city_id%3D0%26district_id%3D0%26town_id%3D0; __permanent_id20240526224738315295956158315909549; ddscreen2; __dd_token_id202104062202466363669562232a8cdf; search_passback51a9db4eecb3b24ff6ab7766fc010000fbbbca00dcab7766; pos_6_start1716734858859; pos_6_end1716734858807; deal_token1576b51797067261d98918f7285bd6495f87d87938a72c8849da21f5acf064403857abf3742ed1c739; login_dang_code202103291113455962963369449d079d; bind_custid106901607; __visit_id20240623125745069259408506015858558; __out_refer1719118665%7C!%7Cwww.baidu.com%7C!%7C; __trace_id20240623125804232373763612518646769; __rpms_112100...1719118830586%7Clogin_page...1719118833969; sessionIDpc_4012ba7c7eaa04527a44c2379c16b0c6164ad4d2625cd18cfe1c7acbf03f1be0; USERNUM8Y5nq8RumeCtfoBrVftkA; login.dangdang.com.ASPXAUTHqFvA8gjuJvlbZfleoWsswUEz1frglA5/; dangdang.comemailbWF3ZW5jYWkxOTk0QDE2My5jb20nicknamedisplay_id9562776931392customeridkVr1TGEUb6ByKz6allcKDQviptype04VLqcFOuaQshow_name156****4818; ddoyemailmawencai1994163.comnicknamevalidatedflag2unamemawencai1994%40163.comutype0.ALFGoff.ALTM1719118838363; LOGIN_TIME1719118839620}response requests.get(url, headersheaders, proxiesproxies)html_str response.textreturn html_strdef get_data(html_str, page, data_list):html_data etree.HTML(html_str)li_list html_data.xpath(//div[dd_name普通商品区域]/ul/li)for li in li_list:title li.xpath(.//a[classpic]/title)title .join(title)goods_url https: li.xpath(.//a[classpic]/href)[0]price li.xpath(.//p[classprice]/span[classprice_n]/text())[0]print(price)pre_price li.xpath(.//p[classprice]/span[classprice_r]/text())[0]img_url https: li.xpath(.//a[classpic]/img/src)[0]print({页码: page, 标题: title, 价格: price, 定价: pre_price, 商品链接: goods_url,图片链接: img_url})data_list.append({页码: page, 标题: title, 价格: price, 定价: pre_price, 商品链接: goods_url,图片链接: img_url})def to_excel(data_list):df pd.DataFrame(data_list)df.drop_duplicates()df.to_excel(电商采集数据集.xlsx)
def main():print(开始作业)keyword 手机page_num 1data_list []for page in range(1, page_num 1):url fhttps://www.temu.com/search_result.html?search_key{keyword}search_methoduserrefer_page_el_sn200010srch_enter_sourcetop_search_entrance_10005refer_page_namehomerefer_page_id10005_1722768505220_nkdyrd23tnrefer_page_sn10005_x_sessn_idiq9v42rvznhtml_str get_html_str(url)get_data(html_str, page, data_list)time.sleep(1)to_excel(data_list)if __name__ __main__:main()print(抓取成功)AI助手 对于编程困难的同学可以尝试使用Proxy302家的AI集成平台302.AI。它集合了市面上主流的AI工具采用量贩化结算方式在一个平台中自定义满足所有需求。注册登录之后在控制面板左侧即可根据需求定制AI工具之后即可按照实际流量计费使用非常的方便快捷由于都是Proxy302家的产品所以余额也是共享的。通过它也可以辅助我们生成爬虫代码快速获取数据。 总结 通过上面的实战我们可以看到代理服务可以大大提高爬虫的匿名性和效率。Proxy302的代理可以满足这两点需求。 Proxy302提供动态IP和静态住宅IP两种代理。动态IP具备智能切换功能可以自动更换代理IP模拟真实用户行为进一步降低被检测到的风险。同时根据业务需求静态IP能够提供高稳定性和快速响应速度确保数据采集的连续性和效率不会因代理不稳定而中断。这些IP都具有高级别的匿名性确保用户的真实IP地址不被暴露保护隐私并避免被网站封禁同时用户可以根据需求选择特定地区的代理IP以适应区域特殊需求。 这些优势使得Proxy302能够为电商平台爬虫的实现提供了强有力的支持。 无论是匿名性、安全性还是效率Proxy302都提供了丰富的功能和优质的用户体验是企业和个人在数据采集领域的理想选择。数据采集对工具的需求十分苛刻Proxy302的功能其实远不止这些欢迎各位私信博主跟我一起继续探讨。
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