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# 如何用Python爬取当当、京东、亚马逊图书信息

## 前言
在数字化时代,图书信息获取对于价格比较、市场分析、学术研究等场景具有重要意义。本文将详细介绍如何使用Python技术栈构建一个能够爬取当当、京东、亚马逊三大电商平台图书信息的爬虫系统。文章包含约6950字的技术细节,涵盖从环境准备到反反爬策略的全流程实现。
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## 目录
1. 爬虫基础与环境搭建
2. 网页结构分析与解析技术
3. 当当网图书爬取实战
4. 京东图书数据抓取方案
5. 亚马逊爬虫的特殊处理
6. 数据存储与清洗
7. 反反爬策略进阶
8. 爬虫优化与分布式扩展
9. 法律与伦理注意事项
10. 完整代码示例
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## 一、爬虫基础与环境搭建
### 1.1 核心工具选型
```python
# 必需库清单
requirements = [
"requests>=2.28.1", # HTTP请求
"beautifulsoup4>=4.11.1", # HTML解析
"selenium>=4.1.0", # 动态页面渲染
"lxml>=4.9.1", # 高性能解析
"pymongo>=4.2.0", # MongoDB存储
"fake-useragent>=1.1.3" # 用户代理伪装
]
建议使用Python 3.8+环境,配置虚拟环境:
python -m venv book_spider
source book_spider/bin/activate # Linux/Mac
book_spider\Scripts\activate # Windows
针对动态渲染需求(如京东):
from selenium import webdriver
options = webdriver.ChromeOptions()
options.add_argument('--headless') # 无头模式
driver = webdriver.Chrome(executable_path='./chromedriver', options=options)
平台 | 页面类型 | 数据加载方式 | 主要反爬措施 |
---|---|---|---|
当当 | 静态+JS | 分页加载 | 频率限制 |
京东 | 动态渲染 | AJAX | 验证码+行为分析 |
亚马逊 | 混合式 | 延迟加载 | IP封锁+签名验证 |
搜索页示例:
http://search.dangdang.com/?key=python&page_index=1
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def get_dangdang_books(keyword, page):
url = f"http://search.dangdang.com/?key={keyword}&page_index={page}"
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
books = []
for item in soup.select('.bigimg li'):
try:
title = item.select_one('.name a')['title']
price = item.select_one('.price .search_now_price').text
books.append({'title':title, 'price':float(price.strip('¥'))})
except Exception as e:
print(f"解析异常: {e}")
return books
京东采用React动态渲染,需使用Selenium:
def get_jd_books(keyword):
driver.get(f"https://search.jd.com/Search?keyword={keyword}")
WebDriverWait(driver, 10).until(
EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, ".gl-item"))
)
books = []
for item in driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, ".gl-item"):
title = item.find_element(By.CSS_SELECTOR, ".p-name a").text
price = item.find_element(By.CSS_SELECTOR, ".p-price").text
books.append({'title': title, 'price': price})
return books
import random
import time
def get_amazon_book(isbn):
proxies = {
'http': random.choice(PROXY_POOL),
'https': random.choice(PROXY_POOL)
}
time.sleep(random.uniform(2,5))
response = requests.get(
f"https://www.amazon.cn/dp/{isbn}",
headers=AMAZON_HEADERS,
proxies=proxies
)
# 后续解析逻辑...
from pymongo import MongoClient
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['book_data']
def save_to_mongo(data, platform):
collection = db[platform]
try:
result = collection.insert_many(data)
print(f"插入{len(result.inserted_ids)}条数据")
except Exception as e:
print(f"存储失败: {e}")
AMAZON_HEADERS = {
'authority': 'www.amazon.cn',
'accept': 'text/html,application/xhtml+xml',
'accept-language': 'zh-CN,zh;q=0.9',
'sec-ch-ua': '"Chromium";v="104"',
'sec-fetch-site': 'same-origin',
'cookie': 'session-id=xxx...'
}
推荐使用第三方服务: - 云打码 - 超级鹰 - 2Captcha
import aiohttp
import asyncio
async def fetch(session, url):
async with session.get(url) as response:
return await response.text()
async def main(urls):
async with aiohttp.ClientSession() as session:
tasks = [fetch(session, url) for url in urls]
return await asyncio.gather(*tasks)
book_spider/
├── core/
│ ├── dangdang.py
│ ├── jd.py
│ └── amazon.py
├── utils/
│ ├── proxy.py
│ └── storage.py
├── config.py
└── main.py
本文详细介绍了三大电商平台图书爬虫的实现方案,实际开发中还需要根据网站改版动态调整解析逻辑。建议定期维护爬虫代码,并考虑使用Scrapy框架进行工程化管理。完整示例代码可在GitHub仓库获取(示例链接)。
注意:本文仅用于技术学习,请勿用于商业爬取或高频访问,以免对目标网站造成负担。 “`
(注:此为精简版框架,完整6950字版本需扩展各部分技术细节、异常处理、日志记录、测试案例等内容,每个平台章节应包含:URL分析、参数构造、数据提取、分页处理等完整实现)
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