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用Python获取Amazon亚马逊的商品信息

藏色散人

藏色散人

发布时间:2022-10-08 16:49:51

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3448人浏览过

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来源于php中文网

原创

引言

亚马逊网站相较于国内的购物网站,可以直接使用python的最基本的requests进行请求。访问不是过于频繁,在未触发保护机制的情况下,可以获取我们想要的数据。本次通过以下三部分简单介绍下基本爬取流程:

  • 使用requests的get请求,获取亚马逊列表和详情页的页面内容

  • 使用css/xpath对获取的内容进行解析,取得关键数据

  • 动态IP的作用及其使用方法

一、获取亚马逊列表页的信息

以游戏区为例:

立即学习Python免费学习笔记(深入)”;

0f7f805e4e9e0df03eb3143aa4f1a8d.jpg

获取列表内能获取到的商品信息,如商品名,详情链接,进一步获取其他内容。

用requests.get()获取网页内容,设置好header,利用xpath选择器选取相关标签的内容:

import requests  
from parsel import Selector  
from urllib.parse import urljoin  
   
spiderurl = 'https://www.amazon.com/s?i=videogames-intl-ship'  
headers = {  
    "authority": "www.amazon.com",  
    "user-agent": "Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 10_3_3 like Mac OS X) AppleWebKit/603.3.8 (KHTML, like Gecko) Mobile/14G60 MicroMessenger/6.5.19 NetType/4G Language/zh_TW",  
}  
resp = requests.get(spiderurl, headers=headers)  
content = resp.content.decode('utf-8')  
select = Selector(text=content)  
nodes = select.xpath("//a[@title='product-detail']")  
for node in nodes:  
    itemUrl = node.xpath("./@href").extract_first()  
    itemName = node.xpath("./div/h2/span/text()").extract_first()  
    if itemUrl and itemName:  
        itemUrl = urljoin(spiderurl,itemUrl)#用urljoin方法凑完整链接  
        print(itemUrl,itemName)

此时已经获取的当前列表页目前能获得的信息:

图片2.png

二、获取详情页信息

进入详情页:

图片3.png

进入详情页之后,能获得更多的内容

用requests.get()获取网页内容,css选取相关标签的内容:

res = requests.get(itemUrl, headers=headers)  
content = res.content.decode('utf-8')  
Select = Selector(text=content)  
itemPic = Select.css('#main-image::attr(src)').extract_first()  
itemPrice = Select.css('.a-offscreen::text').extract_first()  
itemInfo = Select.css('#feature-bullets').extract_first()  
data = {}  
data['itemUrl'] = itemUrl  
data['itemName'] = itemName  
data['itemPic'] = itemPic  
data['itemPrice'] = itemPrice  
data['itemInfo'] = itemInfo  
print(data)

此时已经生成详情页数据的信息:

Magic AI Avatars
Magic AI Avatars

神奇的AI头像,获得200多个由AI制作的自定义头像。

下载

图片4.png

目前涉及到的就是最基本的requests请求亚马逊并用css/xpath获取相应的信息。

三、代理设置 

目前,国内访问亚马逊会很不稳定,我这边大概率会出现连接不上的情况。如果真的需要去爬取亚马逊的信息,最好使用一些稳定的代理,我这边自己使用的是ipidea的代理,可以白嫖500M流量。如果有代理的话访问的成功率会高,速度也会快一点。    

网址在这里:http://www.ipidea.net/?utm-source=PHP&utm-keyword=?PHP 

代理使用有两种方式,一是通过api获取IP地址,还有用账密的方式使用,方法如下:

3.1.1 api获取代理

d6b1e002ba1685d81a8bd62894d0b80.jpg

a7feedc0026edd0ffebb428bccc7089.jpg

 3.1.2 api获取ip代码

def getProxies():  
    # 获取且仅获取一个ip  
    api_url = '生成的api链接'  
    res = requests.get(api_url, timeout=5)  
    try:  
        if res.status_code == 200:  
            api_data = res.json()['data'][0]  
            proxies = {  
                'http': 'http://{}:{}'.format(api_data['ip'], api_data['port']),  
                'https': 'http://{}:{}'.format(api_data['ip'], api_data['port']),  
            }  
            print(proxies)  
            return proxies  
        else:  
            print('获取失败')  
    except:  
        print('获取失败')

3.2.1 账密获取代理 (注册地址:http://www.ipidea.net/?utm-source=PHP&utm-keyword=?PHP )

因为是账密验证,所以需要去到账户中心填写信息创建子账户: 图片7.png

 图片8.png

创建好子账户之后,根据账号和密码获取链接:

3.2.2 账密获取代理代码

# 获取账密ip  
def getAccountIp():  
    # 测试完成后返回代理proxy  
    mainUrl = 'https://api.myip.la/en?json'  
    headers = {  
        "Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8",  
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 10_3_3 like Mac OS X) AppleWebKit/603.3.8 (KHTML, like Gecko) Mobile/14G60 MicroMessenger/6.5.19 NetType/4G Language/zh_TW",  
    }  
    entry = 'http://{}-zone-custom{}:proxy.ipidea.io:2334'.format("帐号", "密码")  
    proxy = {  
        'http': entry,  
        'https': entry,  
    }  
    try:  
        res = requests.get(mainUrl, headers=headers, proxies=proxy, timeout=10)  
        if res.status_code == 200:  
            return proxy  
    except Exception as e:  
        print("访问失败", e)  
        pass

使用代理之后,亚马逊商品信息的获取改善了不少,之前代码会报各种连接失败的错误,在requests请求之前调用代理获取的方法,方法return回代理ip并加入requests请求参数,就可以实现代理请求了。

四、全部代码

# coding=utf-8  
   
import requests  
from parsel import Selector  
from urllib.parse import urljoin  
   
def getProxies():  
    # 获取且仅获取一个ip  
    api_url = '生成的api链接'  
    res = requests.get(api_url, timeout=5)  
    try:  
        if res.status_code == 200:  
            api_data = res.json()['data'][0]  
            proxies = {  
                'http': 'http://{}:{}'.format(api_data['ip'], api_data['port']),  
                'https': 'http://{}:{}'.format(api_data['ip'], api_data['port']),  
            }  
            print(proxies)  
            return proxies  
        else:  
            print('获取失败')  
    except:  
        print('获取失败')  
   
spiderurl = 'https://www.amazon.com/s?i=videogames-intl-ship'  
headers = {  
    "authority": "www.amazon.com",  
    "user-agent": "Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 10_3_3 like Mac OS X) AppleWebKit/603.3.8 (KHTML, like Gecko) Mobile/14G60 MicroMessenger/6.5.19 NetType/4G Language/zh_TW",  
}  
proxies = getProxies()  
resp = requests.get(spiderurl, headers=headers, proxies=proxies)  
content = resp.content.decode('utf-8')  
select = Selector(text=content)  
nodes = select.xpath("//a[@title='product-detail']")  
for node in nodes:  
    itemUrl = node.xpath("./@href").extract_first()  
    itemName = node.xpath("./div/h2/span/text()").extract_first()  
    if itemUrl and itemName:  
        itemUrl = urljoin(spiderurl,itemUrl)  
        proxies = getProxies()  
        res = requests.get(itemUrl, headers=headers, proxies=proxies)  
        content = res.content.decode('utf-8')  
        Select = Selector(text=content)  
        itemPic = Select.css('#main-image::attr(src)').extract_first()  
        itemPrice = Select.css('.a-offscreen::text').extract_first()  
        itemInfo = Select.css('#feature-bullets').extract_first()  
        data = {}  
        data['itemUrl'] = itemUrl  
        data['itemName'] = itemName  
        data['itemPic'] = itemPic  
        data['itemPrice'] = itemPrice  
        data['itemInfo'] = itemInfo  
        print(data)

通过上面的步骤,可以实现最基础的亚马逊的信息获取。

目前只获得最基本的数据,若想获得更多也可以自行修改xpath/css选择器去拿到你想要的内容。而且稳定的动态IP能是你进行请求的时候少一点等待的时间,无论是编写中的测试还是小批量的爬取,都能提升工作的效率。以上就是全部的内容。 

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