工业品供应链数据监测：从慧聪网采购需求说起

最近跟几个做制造业的朋友聊，他们普遍关心一个问题：下游的采购需求波动怎么追踪？
很多公司习惯看行业报告，但问题是——数据往往滞后。实际上，像慧聪网这样的 B2B 工业品平台，每天都有企业发布采购需求，如果能把这些信息持续抓下来，就能更快感知市场动向。

不过，直接去抓取也不是一件轻松的事。平台有访问频率限制、页面结构变化、反爬机制等等。如果流程不可控，就容易出现一会能采，一会被封，甚至采到一堆“空壳数据”的情况。

数据抓取和“物流调度”的相似之处

我更喜欢把它比作物流：

• 企业的采购需求 = 一批批货物
• 平台页面 = 仓库
• 爬虫请求 = 卡车
• 代理 IP = 临时通行证

如果没有调度系统，车队可能走错路、堵在路口，甚至被交警拦下。那怎么让这条“数据运输线”更顺畅呢？

在慧聪网看什么数据？

慧聪网的采购版块里，能看到不少关键信息：

• 采购标题：比如“采购10吨螺纹钢”
• 数量：采购规模大小
• 公司名称：需求方是谁
• 时间：需求发布时间

这些信息拼起来，就能看到：哪个行业近期需求活跃？哪些地区在放量采购？甚至能推测出某些行业的景气度变化。

一个可操作的采集示例

下面的代码演示了如何在采集过程中加入爬虫代理、间隔和重试，让流程稳一点。

import requests
import time
from lxml import etree

# ====== 代理配置（示例：亿牛云 www.16yun.cn） ======
proxy_host = "proxy.16yun.cn"
proxy_port = "3100"
proxy_user = "16YUN"
proxy_pass = "16IP"

proxies = {
    "http": f"http://{proxy_user}:{proxy_pass}@{proxy_host}:{proxy_port}",
    "https": f"http://{proxy_user}:{proxy_pass}@{proxy_host}:{proxy_port}"
}

# 请求函数：加了重试和延迟，避免过快访问
def fetch(url, retries=3, delay=2):
    for i in range(retries):
        try:
            r = requests.get(url, proxies=proxies, timeout=10)
            if r.status_code == 200:
                return r.text
        except Exception as e:
            print(f"请求失败 {i+1}/{retries}：{e}")
            time.sleep(delay)
    return None

# 页面解析：提取采购需求
def parse(html):
    tree = etree.HTML(html)
    data = []
    for item in tree.xpath("//div[@class='purchase-item']"):
        d = {
            "title": item.xpath(".//h3/text()")[0],
            "quantity": item.xpath(".//span[@class='num']/text()")[0],
            "company": item.xpath(".//span[@class='company']/text()")[0],
            "date": item.xpath(".//span[@class='time']/text()")[0],
        }
        data.append(d)
    return data

# 运行示例：采集前3页
url_template = "https://b2b.hc360.com/supply/purchase.html?page={}"
for p in range(1, 4):
    html = fetch(url_template.format(p))
    if not html:
        print(f"第 {p} 页没采到，跳过")
        continue
    result = parse(html)
    for r in result:
        print(f"[{r['date']}] {r['company']} - {r['title']} (数量: {r['quantity']})")
    time.sleep(3)  # 再加一层延迟

这段代码的思路比较简单：

• 代理 IP：避免访问次数太多直接被封。
• 重试机制：网络波动时还能继续。
• 延迟访问：模拟“正常用户”的操作节奏。
• 解析目标字段：只拿采购需求的关键信息，避免数据冗余。

总结

工业品供应链的监测，本质上是把一条条零散的需求信息串起来，变成有方向的信号。而抓取过程是否可控，就决定了你能不能长期、稳定地拿到这些信号。