一、技术选型与工具准备

  1. API优先策略
    • 官方API接入:京东、淘宝、拼多多等平台提供商品详情API,需注册开发者账号获取API Key。例如:
      • 京东API支持实时获取商品价格、库存、评价数据。
      • 淘宝API通过RESTful接口返回JSON格式的商品信息,需OAuth2.0认证。
    • 第三方聚合API:如鼎点数据、用友APIlink,可一键调用多平台数据,简化开发流程。
  2. 爬虫技术备选方案
    • 静态网页爬取:使用Python Requests库发送HTTP请求,结合BeautifulSoup解析HTML结构。

      python

      import requests
      from bs4 import BeautifulSoup
      headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}
      response = requests.get('https://item.jd.com/1234567.html', headers=headers)
      soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
      price = soup.find('span', class_='price').text.strip()
    • 动态页面处理:对JavaScript渲染的页面(如拼多多),采用Selenium模拟浏览器加载。

      python

      from selenium import webdriver
      driver = webdriver.Chrome()
      driver.get('https://item.pinduoduo.com/goods.html?goods_id=12345')
      price = driver.find_element_by_class_name('price').text
二、数据采集流程设计
  1. API调用流程
    • 步骤1:注册目标平台开发者账号,创建应用并获取API密钥。
    • 步骤2:根据API文档构建请求参数,例如调用京东商品详情API:

      python

      import requests
      url = 'https://api.jd.com/api/detail'
      params = {
      'app_key': 'YOUR_APP_KEY',
      'method': 'jingdong.item.get',
      'item_id': '1234567'
      }
      response = requests.get(url, params=params)
      data = response.json()
    • 步骤3:解析返回的JSON数据,提取价格、库存等字段。
  2. 爬虫采集流程
    • 步骤1:分析目标网站结构,定位价格、商品名称等关键元素的CSS类名或XPath。
    • 步骤2:编写爬虫规则,例如使用Scrapy框架:

      python

      import scrapy
      class PriceSpider(scrapy.Spider):
      name = 'price_spider'
      start_urls = ['https://list.jd.com/list.html?cat=1318']
      def parse(self, response):
      for item in response.css('.product-item'):
      yield {
      'name': item.css('.product-name::text').get(),
      'price': item.css('.price::text').get()
      }
    • 步骤3:配置代理IP池和随机User-Agent,避免被封禁。
三、数据清洗与比价逻辑
  1. 数据清洗
    • 去除价格中的货币符号、千位分隔符,转换为浮点数。
    • 处理缺失值,例如用均值或中位数填充。
    • 合并多来源数据,基于商品名称或SKU去重。
  2. 比价算法实现
    • 基础比价:按商品名称分组,统计各平台最低价。

      python

      import pandas as pd
      df = pd.DataFrame(prices_data)
      min_prices = df.groupby('product_name')['price'].min()
    • 动态监控:定时采集数据,生成价格波动曲线。

      python

      import matplotlib.pyplot as plt
      plt.plot(history_prices['date'], history_prices['price'])
      plt.title('Price Trend of Product X')
      plt.savefig('price_trend.png')
四、合规与反爬策略
  1. 遵守平台规则
    • 控制请求频率(如京东API限制200次/2分钟),避免触发限流。
    • 不采集用户隐私数据(如买家联系方式)。
  2. 反爬应对措施
    • IP轮换:使用代理IP服务(如阿布云、芝麻代理)。
    • 请求头伪装:动态生成User-Agent和Referer。
    • 验证码处理:集成OCR服务(如Tesseract)识别简单验证码。
五、部署与维护
  1. 自动化任务调度
    • 使用Airflow或Cron定时执行采集任务。
    • 配置异常报警(如价格暴跌或数据源故障)。
  2. 数据存储方案
    • 结构化数据存入MySQL,非结构化数据(如详情页HTML)存入MongoDB。
    • 增量更新机制:仅采集变化字段,减少资源消耗。
六、案例效果
  • 数据覆盖:实时采集京东、淘宝、拼多多前100名商品数据。
  • 响应速度:API调用平均耗时500ms,爬虫页面加载时间2-3秒。
  • 成本对比:第三方API服务年费约2万元,自研爬虫维护成本约5万元/年。

通过API与爬虫结合,可实现高效、合规的全网比价,适用于竞品监控、价格预警等场景。

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