打造数据驱动的商业洞察引擎：基于 Python 的电商网站商品信息智能采集与分析实战

📌 前言

在数字商业时代，电商数据是洞察消费趋势、竞争态势与产品热度的核心资产。从价格浮动、销量波动到用户评价和商品结构，精准采集并分析电商平台数据已成为品牌、卖家、数据科学家与市场研究者的重要能力。

本文将基于 Python，从零开始构建一个可扩展、高鲁棒性、支持多平台的电商商品数据爬虫系统，并结合数据分析与可视化工具，提取可操作的商业价值。文章不仅涵盖技术实现，还聚焦反爬机制应对、数据建模与分析场景应用，助你将爬虫技术提升到实战应用层面。

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🔧 一、项目目标与技术栈规划

🎯 项目目标：

• 自动化抓取电商平台（如京东、淘宝、拼多多等）商品信息；
• 抽取核心字段：商品名、价格、销量、评价数、店铺名、商品链接等；
• 支持关键词搜索与分页抓取；
• 实现数据清洗、结构化存储，并进行可视化分析。

🛠 技术栈：

模块	工具/库
请求发送	requests, httpx, selenium