使用 Python 抓取亚马逊产品数据：分步指南

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已于 2025-06-20 22:03:51 修改 · 1.2k 阅读

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文章标签：

#python #开发语言 #亚马逊 #抓取 #爬虫 #网络爬虫 #爬取

于 2025-06-20 22:00:29 首次发布

文章目录

前言
一、了解亚马逊搜索
二、亚马逊搜索的优势
三、亚马逊产品数据搜索分步指南
四、刮取亚马逊产品数据的高级技术
五、使用 Pandas 整理数据
六、无需编码即可抓取亚马逊产品数据
- 1. 无代码网络搜刮工具
- 2. 电子商务搜索 API
总结

前言

本综合指南将教您如何使用 Python 搜索亚马逊产品数据。无论您是电子商务专业人士、研究人员还是开发人员，您都将学会创建一个解决方案，从亚马逊市场中提取有价值的见解。通过学习本指南，您将掌握有关设置刮擦环境、克服常见挑战和高效收集所需数据的实用知识。

在这里插入图片描述

一、了解亚马逊搜索

获取亚马逊产品数据对电子商务企业非常有用。通过自动数据提取，您可以发现消费者行为的趋势，评估产品需求，并进行定价分析。利用正确的技术，您可以通过分析产品细节和客户评论来监控竞争对手，从而在激烈的市场竞争中占据明显优势。

尽管如此，对亚马逊进行搜索并非没有挑战。该网站采用了验证码、速率限制甚至 IP 禁止等各种方法来阻止自动访问。要克服这些问题，需要采取谨慎的方法。使用轮换用户代理、在请求之间引入延迟以及利用 Selenium 等高级工具处理动态内容等方法，可以帮助您构建更具弹性的刮擦程序。

二、亚马逊搜索的优势

使用 Python 抓取亚马逊产品数据为企业和研究人员提供了获取宝贵市场洞察力的强大方法。通过自动收集数据，您可以高效地收集大量产品信息，无需手动输入并减少人为错误。

一个关键优势是成本效益。自动化可实现可扩展的数据提取，无需额外人力。此外，采集到的数据还可以集成到内部系统中，从而实现高级分析、机器学习模型和预测性洞察，以制定战略决策。

另一个重要优势是实时监控。通过持续跟踪定价、库存水平和客户反馈等产品细节，企业可以动态调整定价策略，并对市场趋势做出迅速反应。

总之，利用 Python 进行亚马逊搜索可简化数据收集、增强分析能力，并为企业提供电子商务方面的竞争优势。

三、亚马逊产品数据搜索分步指南

在开始从任何亚马逊产品页面收集实时数据之前，有几个步骤。那么，我们还在等什么呢？让我们动手吧！

1. 设置刮擦的前提条件

在深入学习代码之前，请确保您掌握了正确的知识和工具，以便有效地搜索亚马逊产品数据。在开始编写代码之前，您需要了解一些基础知识：

熟悉 Python 编程；
了解 HTML 的核心结构和网络内容的组织；
深入了解 HTTP 请求机制以及浏览器如何与网络服务器通信。

你还需要一些工具：

Python 3.x；
IDE 或代码编辑器–使用 Visual Studio Code、PyCharm 或任何你喜欢的编辑器；
库，包括用于发送 HTTP 请求的 requests、用于解析 HTML 的 BeautifulSoup（来自 bs4 包）、用于组织和分析数据的 pandas。如果需要处理动态内容或更复杂的刮擦任务，还可以选择使用 Selenium；
浏览器开发工具–熟练使用浏览器的 Inspect 工具来检查亚马逊页面的 HTML 结构；
可选工具–虚拟环境（使用 venv 或 virtualenv）来管理项目依赖关系，如果计划使用 Selenium，还可以使用无头浏览器驱动程序（如 ChromeDriver）。

2. 步骤 1：安装 Python 并设置环境

首先安装设置 Python：

下载 Python。从 python.org 安装最新版本的 Python 3.x。
将 Python 添加到 PATH。单击 Add Python to system’s PATH 复选框，确保在安装过程中将 Python 添加到系统的 PATH。
验证安装。要执行下面的命令，请使用集成开发环境内置终端或单机版：

python --version

升级 pip。应更新 Python 的软件包管理器 (pip) 以顺利安装库：

python -m ensurepip --upgrade

(可选）设置虚拟环境。虚拟环境有助于管理依赖关系，而不会干扰全局软件包：

python -m venv venv

在 Windows 系统中使用以下命令激活它：

venv\Scripts\activate

在 MacOS/Linux 上

source venv/bin/activate

3. 第 2 步：安装所需的库

Python 本身无法执行网络刮擦。您需要使用 pip 安装必要的库：

安装 Requests、Beautiful Soup 和 Pandas。您需要使用这 3 个库来执行 HTTP 请求、解析数据和分析数据：

python -m pip install requests beautifulsoup4 pandas

安装 Selenium。如果您计划抓取动态内容，可能还需要 Selenium：

python -m pip install selenium

4. 第 3 步：创建 Python 脚本

现在是使用已安装工具并编写 Python 脚本的时候了。刮板将提取特定元素，如产品标题和价格。

创建一个新的 Python 文件。打开代码编辑器，创建一个名为 amazon_scraper.py 的新文件。
导入库。Requests 库检索网页内容，而 BeautifulSoup 处理 HTML 结构：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

设置目标 URL。选取一个 URL 进行扫描（例如，亚马逊产品页面）：

url = "https://www.amazon.com/dp/B09FT3KWJZ/"

定义标题。这些有助于脚本模拟真实的浏览器：

headers = {
   
   
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:109.0) Gecko/20100101 Firefox/109.0",
    "Accept-Language": "en-US,en;q=0.9",
    "Accept-Encoding": "gzip, deflate, br",
    "Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8",
    "Connection": "keep-alive",
    "Upgrade-Insecure-Requests": "1"
}

发送 HTTP 请求。这一行会像真正的浏览器一样向亚马逊产品页面发送请求：

response = requests.get(url, headers=headers)

实施错误控制。确保在请求失败时停止程序：

if response.status_code != 200:
    print("Failed to fetch the page. Status code:", response.status_code)
    exit()

解析 HTML 内容。使用 Beautiful Soup 解析搜刮到的内容：

soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")

提取产品标题和价格。通过 id 和 class锁定特定元素：

title = soup.find("span", id="productTitle")
price = soup.find("span", class_="a-price-whole")

确保价格格式正确。价格的分数位于一个具有不同类名的元素中，因此需要将它们合并在一起：

price_fraction = soup.find("span", class_="a-price-fraction")

if price and price_fraction:
    price = f"{price.t

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