一、先搞懂:电商爬虫的 3 大核心挑战(比普通爬虫更复杂的原因)
做电商爬虫前,必须先明确「为什么难」—— 淘宝、京东、拼多多的反爬体系是「多层级、动态化、行为导向」的,绝非简单的 UA 验证或 IP 封禁:
- 动态参数加密(最核心痛点)
三大平台的商品列表页 / 详情页接口,几乎都有「动态生成的签名参数」,且参数规则会定期更新:
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- 淘宝:sign「tk_trace」参数,依赖 cookie 中的tb_token「cookie2」,且与请求时间戳、用户行为(如浏览轨迹)绑定;
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- 京东:sign「venderId」参数,需逆向 JS 中的md5加密逻辑,且同一 IP 下频繁请求会导致 sign 失效;
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- 拼多多:anti_content参数(俗称「防爬内容」),需模拟 APP 端的设备指纹(如imei「android_id」),PC 端几乎无法爬取详情页。
- 行为反爬(比参数更难对抗)
平台会通过「用户行为特征」识别爬虫,而非仅看请求头:
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- 无浏览轨迹:直接请求商品详情页,未先访问首页→分类页→列表页,会被判定为「异常请求」;
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- 请求频率刚性:同一 IP / 账号 1 秒内请求 > 5 次,或分页爬取时跳过中间页(如从第 1 页直接到第 10 页),会触发临时封禁;
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- 设备指纹不一致:PC 端爬虫用固定 UA + 固定分辨率,或 APP 端爬虫未模拟真实设备的「传感器数据」(如加速度、陀螺仪),会被标记为「机器账号」。
- 数据动态性(爬取到的可能是「无效数据」)
电商商品数据有「实时性 + 地域性 + 账号相关性」:
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- 价格:同一商品,不同地区(如北京 vs 上海)、不同账号(新用户 vs 老用户)、不同时段(大促 vs 日常)价格可能不同;
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- 库存:秒杀商品库存每秒更新,爬取延迟 10 秒就可能导致数据失效;

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