当前位置：首页 > article >正文

实践篇：青果IP助理跨境电商的高效采集

article 2024/11/28 2:57:03

写在前面：

近年来，跨境电商行业迅速崛起，成为全球贸易的重要组成部分。据市场调研机构Statista数据显示，2024年全球跨境电商市场规模预计将突破5万亿美元，覆盖数十亿消费者。跨境电商的竞争日益激烈，商家不仅需要快速推出符合市场需求的产品，还必须精准掌握目标市场的动态变化。

数据作为跨境电商决策的核心驱动力，通过消费者反馈优化产品，结合历史数据预测市场，监控竞争者调整策略。然而，传统数据采集工具在应对跨境电商数据量大、反爬机制严格的情况下，常面临诸多挑战…

作为程序员，代理产品我测试使用了很多，也丢弃了很多。直到后来我接触了青果代理，才真正感受到什么叫“工具选得好，事半功倍”，实操看看效果吧！

利用青果代理采集某国外电商平台热销商品的最佳实践

第一步：注册并登录青果代理官网

首先我们打开青果代理的官网：https://www.qg.net/
点击首页右上角的“登录/注册”按钮，直接微信扫码，然后输入邮箱、密码等基本信息，完成注册。

在这里插入图片描述

注册成功后，登录到个人账户。

在这里插入图片描述

第二步：选择合适的代理套餐

这里我们要进行数据采集，最主要用到的就是代理IP
进入“代理IP”功能模块——》选择按量业务——》新购，选择动态住宅IP套餐：

在这里插入图片描述

因为我们做跨境电商，采集国外某电商平台需要用到国外代理，这里我们选择全球HTTP，案例直接使用默认套餐（大家可以根据自己的业务需求进行套餐选择）

在这里插入图片描述

第三步：获取代理IP的API接口

进入“代理IP”页面：
查看已购买的代理IP的接口信息。

复制API接口地址和授权密钥（Authkey和Authpwd）。
在后续的采集脚本中，使用这些信息连接代理IP服务。

在这里插入图片描述

第四步：配置采集工具进行采集

我们将通过 Python 编写一个采集脚本，利用代理 IP 进行数据采集。采集的目标是亚马逊网站的笔记本电脑商品信息。在这里我们使用 requests 和 BeautifulSoup 作为核心工具，并结合代理的设置，模拟用户请求，以获取商品的关键信息。

在这里插入图片描述

准备工作

确保已安装必要的 Python 包：requests、BeautifulSoup4 和 lxml。
Python 采集脚本

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
import time
from random import randint
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

# 获取代理IP列表
def get_proxies():
    proxies = []
    for _ in range(5):  # 获取5个代理IP
        response = requests.get('https://overseas.proxy.qg.net/get?key=MTIL9VHO&num=1&area=&isp=&format=txt&seq=\r\n&distinct=false')
        proxies.append(response.text.strip())
    return proxies

# 轮换代理IP
def rotate_proxy(proxies):
    return {'http': proxies[randint(0, len(proxies)-1)], 'https': proxies[randint(0, len(proxies)-1)]}

# 数据采集函数
def fetch_data(url, proxies):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36',
        'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9',
        'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',
        'Connection': 'keep-alive',
        'DNT': '1'
    }
    for attempt in range(5):  # 重试5次
        proxy = rotate_proxy(proxies)
        try:
            response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxy, timeout=10)
            response.raise_for_status()  # 检查请求是否成功
            return response.text
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(f'请求失败（第{attempt+1}次尝试），错误: {e}')
            time.sleep(randint(5, 10))  # 随机等待5到10秒后重试

def scrape_page(url, proxies):
    response_text = fetch_data(url, proxies)
    if response_text:
        soup = BeautifulSoup(response_text, 'html.parser')
        products = soup.find_all('div', {'data-component-type': 's-search-result'})
        data = []
        for product in products:
            name = product.find('span', class_='a-size-medium a-color-base a-text-normal')
            price = product.find('span', class_='a-price-whole')
            rating = product.find('span', class_='a-icon-alt')
            if name and price and rating:
                data.append([name.text.strip(), price.text.strip(), rating.text.strip()])
        return data
    else:
        print('数据采集失败')
        return []

def save_to_csv(data):
    with open('products.csv', mode='w', newline='', encoding='utf-8') as file:
        writer = csv.writer(file)
        writer.writerow(['商品名称', '价格', '评分'])
        writer.writerows(data)

def main():
    proxies = get_proxies()
    urls = [f'https://www.amazon.com/s?k=laptop&page={i}' for i in range(1, 6)]  # 假设需要爬取前5页
    all_data = []

    with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
        results = executor.map(lambda url: scrape_page(url, proxies), urls)
        for result in results:
            all_data.extend(result)

    if all_data:
        save_to_csv(all_data)
    else:
        print('没有数据被采集')

if __name__ == "__main__":
    main()

第五步：采集完成后的数据处理与分析

数据存储到 CSV 文件
每次从页面提取到商品信息后，将其写入 products.csv 文件中：

在这里插入图片描述
在成功采集并存储商品数据后，可以将 products.csv 文件交给 GPT，快速完成数据分析。这一过程能够帮助我们从繁琐的表格中提取关键信息，迅速了解商品的价格分布、用户评分，以及畅销商品的特性。

对于需要数据采集、舆情监测、营销推广还是分布式监控等场景的用户来说，一款优质的代理ip产品可以让你的工作事半功倍，那么有人会问：

代理产品千千万，如何选择出一款适合自己的？

首先无论是企业还是用户，先比较的是产品定价。从收费上看，青果代理绝对是一颗‘明珠’。市面上的代理产品五花八门，收费模式让人眼花缭乱。你以为自己选择了‘灵活’的计费方式，结果却发现到处都是隐形的费用，最后账单比预期高出不少。话不多说，我们拿几家热门代理商来对比一下：

按量付费

快代理：

在这里插入图片描述
快代理提供了按IP付费的模式，价格为48元/1万IP。我们来计算一下每个IP的成本：
单个IP的价格 = 总价格 / IP数量

在这种情况下：
单个IP的价格 = 48元 / 10,000个IP = 0.0048元/IP，也就是每个IP需0.48分。
再看看快代理的另一种套餐模式，按IP付费的标准版为80元/1万IP。我们同样来计算一下每个IP的成本：
单个IP的价格 = 80元 / 10,000个IP = 0.008元/IP，也就是每个IP需0.8分。

小象代理：

在这里插入图片描述
小象代理我们可以直观的看到按量付费下单个IP价格为0.0090元，即每个IP需0.9分。

青果网络：

在这里插入图片描述
青果代理的短效代理按量提取的价格为0.003元/IP，30元/1万个IP。我们同样来计算一下每个IP的成本：
单个IP的价格 = 总价格 / IP数量
单个IP的价格 = 30元 / 10,000个IP = 0.003元/IP，也就是每个IP只需0.3分。

从这个角度看，青果代理的单价显然更加划算，对于需要大量IP的用户来说，青果代理在价格上更具竞争力。

定价原理

聊完收费模式，大家可能会好奇：为什么代理 IP 的价格差距会这么大？简单总结一下，主要是以下几个原因：

代理 IP 的来源
有的代理商是自建专属网络，甚至是自己研发服务器的。这些代理商以前可能是做 IDC 的，分布式部署经验丰富，技术优势明显，不需要花钱去采购设备或者外包，自然成本就降下来了。而有的代理商，则是买别人的服务再转卖，能不贵吗？

程序员技术
就拿池子来举例，技术过硬的程序员能让池子的资源利用率达到 80%，而技术差一点的，可能只有 50%。这样一来，资源成本自然拉开了差距。

品牌溢价
有些代理商公司规模比较大，品牌名气响亮，广告宣传做得多，定价自然也就跟着水涨船高。这些成本摊不下来，怎么可能卖得便宜呢？

次级代理
更有甚者，有的代理商直接是转卖别人的服务，也就是说他们自己不掌握核心资源。那这种“二道贩子”还能卖便宜？答案显然是否定的。

用过几家代理后，我个人还是更推荐那些有实力、自研自建的商家，比如青果代理。他们自建独立研发体系，省下了各种中间成本，价格自然比其他家低；而且重点是质量也很在线！他们的 IP 源是直接采集的第一手资源，真心靠谱。换句话说，他们的 IP 简单总结就是“三高”（高匿、高并发、高可用率）、“三纯”（纯净度高、质量高、精准度高）。这一点确实让我用下来感受非常好。