要成为亚马逊最佳卖家，您需要抓取亚马逊最佳卖家数据。 如果您想达到这一目标，您一定对亚马逊目前的热门产品感到好奇。 借助亚马逊畅销书抓取工具和本指南，您将能够深入了解为什么它们是最好的。 想想名字、排名和价格。

亚马逊是一座数据金矿。我们的免费电子书《自动化亚马逊数据抓取》教你如何像专业人士一样抓取世界上最大的电子商务平台上各种数据源。

我们即用型亚马逊畅销书抓取工具是抓取各种亚马逊畅销书数据的综合解决方案。 你现在就可以尝试一下.

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目录

为什么要抓取亚马逊畅销书？

为什么要抓取亚马逊畅销书？

抓取亚马逊畅销书提供了一些有价值的见解和好处，使其成为各种用途的令人信服的选择。 以下是您可能想要抓取亚马逊畅销书的一些原因：

  1. 市场调查： 亚马逊的畅销商品列表提供了当前流行和需求的产品的实时快照。 通过抓取这些数据，您可以获得有价值的市场洞察、识别趋势并了解消费者偏好。

  2. 竞争分析： 跟踪您的利基市场或行业中最畅销的产品可以帮助您监控竞争对手。 通过定期抓取亚马逊畅销书，您可以关注哪些产品表现良好，并相应地调整自己的策略。

  3. 产品选型： 如果您是电子商务企业家或考虑推出新产品，抓取亚马逊畅销书可以帮助您识别潜在利润丰厚的产品类别或利基市场。 它可以为您的产品选择和业务决策提供信息。

  4. 定价策略： 了解哪些产品受欢迎以及它们的价格随时间的波动情况有助于优化您的定价策略。 您可以调整定价以保持竞争力或最大化利润。

  5. 内容创建： 如果您运营内容驱动的网站或博客，畅销书数据可以成为创建与受众产生共鸣的内容的宝贵信息来源。 您可以根据最受欢迎的产品撰写产品评论、购买指南或精选列表。

  6. 电商优化： 如果您是亚马逊卖家，抓取畅销商品数据可以帮助您微调产品列表、关键字和营销工作。 您还可以确定潜在的补充产品以进行追加销售或交叉销售。

  7. 产品供货情况： 跟踪最畅销的产品可以帮助您随时了解产品的可用性。 这在假期等购物旺季尤其重要，因为热门商品可能很快就会脱销。

  8. 教育和研究目的： 网络抓取项目，包括抓取亚马逊畅销书，可以为 Python 开发人员和数据爱好者提供宝贵的学习经验。 它提供了在现实世界中应用网络抓取技术的机会。

  9. 用于分析的数据： 抓取的数据可用于深入的数据分析、可视化和建模。 它可以帮助您发现电子商务领域的模式和相关性。

  10. 决策： 从亚马逊畅销书收集的见解可以为关键业务决策提供信息，包括库存管理、营销策略和产品多样化。

了解亚马逊畅销书页面

亚马逊的畅销书页面是有价值数据的丰富来源，但在有效地抓取它之前，了解其结构并确定要提取的特定数据非常重要。 本节将指导您完成此过程。

识别要抓取的数据

一旦熟悉了页面的结构，您就可以查明要抓取的特定数据元素。 考虑以下步骤：

  • 排名和头衔： 确定产品排名和标题的结构。 查找包含此信息的 HTML 元素、类或标记。 例如，产品标题经常出现在 <a> 标签或特定 <div> 元素。
  • 价格和卖家信息： 识别保存价格、卖家信息和库存状态的 HTML 元素。 价格通常包含在 <span> or <div> 具有特定类的元素。
  • 产品分类： 查找指示每个产品所属类别或部门的元素。 类别可以为畅销书数据提供有价值的背景。
  • 评论和评分： 找到显示产品评论、评级和客户反馈的元素。 这些经常出现在特定的 <div> or <span> 元素。
  • 附加数据： 根据您的具体用例，您可能希望抓取其他信息，例如产品图片、产品说明或客户评论。确定这些数据点的相关元素。产品图片应重点关注产品本身，确保清晰度和专业性，这一点非常重要。通过使用 后台卸妆，您可以消除干扰并突出产品，使其对潜在客户更具吸引力。

在继续进行网络抓取之前，了解亚马逊畅销书页面中的结构和数据放置至关重要。 它确保您的抓取脚本能够准确定位并提取您需要的信息。 在接下来的部分中，我们将深入研究用于有效抓取这些数据的实际 Python 代码和库。

设置您的开发环境

设置适当的开发环境是使用 Python 抓取亚马逊畅销书的第一步。 本节将指导您完成必要的步骤。

安装Python

Python 是网络抓取的首选编程语言。 如果您尚未安装 Python，请按照以下步骤操作：

  • 访问 Python 网站：访问 Python 官方网站： 蟒蛇网.
  • 选择 Python 版本：通常建议下载最新版本的 Python。 确保您选择与您的操作系统（Windows、macOS 或 Linux）兼容的版本。
  • 安装 Python：运行您下载的安装程序并按照安装说明进行操作。 确保选中将 Python 添加到系统路径的选项，因为它简化了命令行的使用。
  • 验证安装：打开终端或命令提示符并输入 python --version or python3 --version 确认Python安装正确。

安装必要的Python库

您需要特定的 Python 库才能有效地执行网络抓取。 使用 Python 的包管理器 pip 安装这些库。 打开终端或命令提示符并运行以下命令：

Crawlbase: Crawlbase 有一个 Python 库 旨在通过充当便捷的包装器来简化网络爬取任务 Crawlbase API。这个轻量级库旨在简化访问和使用 Crawlbase API，使开发人员更容易将网络爬取和数据提取纳入他们的 Python 应用程序中。

开始使用“Crawlbase“，您可以使用以下命令简单地安装它：

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点安装爬虫库

其他库： 根据您的具体项目要求，您可能需要额外的库来执行数据存储、数据分析或自动化等任务。 根据需要安装它们。

使用以下方式抓取亚马逊畅销商品 Crawlbase Crawling API

创建 Python 脚本文件

您可以生成一个名为的Python脚本文件 "amazon-scraper.py" 通过执行以下命令：

1
触摸 amazon-scraper.py

此命令将在您当前的目录中生成一个名为“amazon-scraper.py”的空 Python 脚本文件。 创建此文件后，您可以打开并修改它以编写用于抓取亚马逊页面的 Python 代码。

创建 Crawlbase 账户

利用 Crawlbase Crawling API，必须有一个 Crawlbase 帐户。如果您还没有帐户，可以按照以下简单步骤创建一个：

  • 首先单击提供的链接以创建新的 Crawlbase 账户.
  • 填写必要的信息，包括您的姓名、电子邮件地址和您选择的安全密码。
  • 要验证您的电子邮件地址，请检查收件箱中的验证链接，然后单击它。 此步骤确认您的电子邮件和帐户。
  • 一旦您的电子邮件成功验证，您就可以访问您的 Crawlbase XNUMX月XNUMX日，您将能够在其中管理您的 API 访问、监控您的抓取活动并获取您的 私人令牌.

使用 Crawling API

获取 API 凭证、安装 Python 库并创建“amazon-scraper.py”文件后，下一步是选择您想要抓取的特定亚马逊畅销书页面。 在这个例子中，我们选择关注 亚马逊 电脑及配件畅销商品。 这个选择至关重要，因为它允许您通过选择提供各种提取元素的亚马逊畅销书页面来展示抓取过程的多功能性。 此特定页面展示了亚马逊平台上最流行的计算机和配件产品的最新列表，使其成为您的网络抓取项目的绝佳起点。

亚马逊畅销书页面

要设置 Crawlbase Crawling API，定义必要的 参数 和端点以使 API 能够正常运行。 首先，确保您已经创建了“amazon-scraper.py”文件，如上一节所述。 然后，将下面提供的脚本复制并粘贴到此文件中。 最后，使用命令“python amazon-scraper.py”在终端中执行脚本。

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在 爬行基地 进口 抓取API

# 设置你的 Crawlbase 象征
抓取基础令牌 = 'YOUR_CRAWLBASE_TOKEN'

# 要抓取的亚马逊页面的 URL
亚马逊页面网址= 'https://www.amazon.com/Best-Sellers-Computers-Accessories/zgbs/pc'

＃ 创建一个 Crawlbase 带有您的令牌的 API 实例
api = 爬行API({ '令牌':crawlbase_token})

尝试: # 发送GET请求抓取URL
响应 = api.get(amazon_page_url)
    # 检查响应状态码是否为200（OK）
    if '状态代码' in 响应：
        if 回复['状态代码'] == 200:
            # 打印响应正文
            打印（回复['身体'])
        其他:
            打印(f“请求失败，状态代码： {回复['状态代码']}")
    其他:
        打印(“响应不包含状态代码。”)

除 特殊课程 as e: # 处理任何异常或错误
打印(f“发生错误： {STR (e)}")

提供的脚本说明了如何使用 Crawlbase“ Crawling API 访问并提取 Amazon Best Sellers 页面的数据。这可以通过配置 API 令牌、指定感兴趣的 URL 并发起 GET 请求来实现。执行此代码时，您将从指定的 Amazon 页面获取未处理的 HTML 内容，这些内容将显示在控制台中，如下所示：

亚马逊畅销书页面的 HTML 响应

Crawlbase “亚马逊畅销书”爬虫

在上例中，我们学习了如何获取亚马逊畅销书页面的基本结构，这实际上提供了页面的 HTML 内容。然而，在某些情况下，我们感兴趣的不是原始的 HTML 数据，而是从页面中提取具体且重要的信息。幸运的是， Crawlbase“ Crawling API 包括内置 亚马逊刮刀 被称为 ”亚马逊畅销书”。 这些抓取工具旨在帮助我们从亚马逊畅销书页面中提取有价值的内容。

要在使用时启用此功能 Crawling API 在 Python 中，在代码中包含一个值为“amazon-best-sellers”的“scraper”参数非常重要。此参数简化了以 JSON 格式提取相关页面内容的过程。这些调整将在现有文件“python-scraper.py”中实现。让我们回顾以下示例以更好地理解：

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在 爬行基地 进口 抓取API
进口 JSON

# 初始化 Crawling API 和你的 Crawlbase 象征
api = 爬行API({'令牌':crawlbase_token})

# Amazon 畅销书页面的 URL
amazon_url = 'https://www.amazon.com/Best-Sellers-Electronics/zgbs/Electronics'

# 选项 Crawling API
选项= {
    '刮刀': “亚马逊畅销书”
}

响应 = api.get（amazon_url，选项）

# 检查请求是否成功
if 响应.get('状态代码'）== 200:
    # 解码字节数据后从响应体加载 JSON
    response_json = json.loads(响应['身体']。解码（'拉丁1'))

    # 获取抓取结果
    scraper_result = response_json.get（'身体', {})

    # 将抓取结果保存到 JSON 文件中
    - open('amazon_best_sellers.json', 'w', 编码='utf-8') as json_文件：
        json.dump（scraper_result，json_file，缩进=4, 确保_ascii=假)

    打印(“抓取响应已保存至‘amazon_best_sellers.json’”)
其他:
    打印(f“请求失败，状态代码： {响应.get('状态代码', 0)}")

样本输出：

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{
    “页面标题”: “电子产品畅销书”,
    “产品”: [
        {
            “标题”: “Apple AirTag 4 件套”,
            “价钱”: “ $ 69.99”,
            “客户评论”: “4.7 颗星，最多 5 颗星”,
            “客户评论计数”: 16736,
            “客户评论链接”: "https://www.amazon.com/product-reviews/B0D54JZTHY/ref=zg_bs_g_electronics_d_sccl_1_cr/138-6116616-3664428",
            “阿信”: “B0D54JZTHY”,
            “图片”: “https://images-na.ssl-images-amazon.com/images/I/61bMNCeAUAL._AC_UL300_SR300,200_.jpg”,
            “网址”: "https://www.amazon.com/Apple-MX542LL-A-AirTag-Pack/dp/B0D54JZTHY/ref=zg_bs_g_electronics_d_sccl_1/138-6116616-3664428?psc=1",
            “是总理”: false,
            “位置”: 1
        },
        {
            “标题”: “Amazon Fire TV Stick HD（最新型号）、免费直播电视、Alexa 语音遥控器、智能家居控制、高清流媒体”,
            “价钱”: “ $ 19.99”,
            “客户评论”: “4.6 颗星，最多 5 颗星”,
            “客户评论计数”: 9327,
            “客户评论链接”: "https://www.amazon.com/product-reviews/B0CQMRKRV5/ref=zg_bs_g_electronics_d_sccl_2_cr/138-6116616-3664428",
            “阿信”: “B0CQMRKRV5”,
            “图片”: “https://images-na.ssl-images-amazon.com/images/I/51GHEdUznQL._AC_UL300_SR300,200_.jpg”,
            “网址”: "https://www.amazon.com/amazon-fire-tv-stick-hd/dp/B0CQMRKRV5/ref=zg_bs_g_electronics_d_sccl_2/138-6116616-3664428?psc=1",
            “是总理”: false,
            “位置”: 2
        },
        {
            “标题”: “Apple AirPods Pro 2 无线耳塞，主动降噪，助听器功能，蓝牙耳机，透明度，Per”,
            “价钱”: “ $ 169.99”,
            “客户评论”: “4.6 颗星，最多 5 颗星”,
            “客户评论计数”: 22619,
            “客户评论链接”: "https://www.amazon.com/product-reviews/B0D1XD1ZV3/ref=zg_bs_g_electronics_d_sccl_3_cr/138-6116616-3664428",
            “阿信”: “B0D1XD1ZV3”,
            “图片”: “https://images-na.ssl-images-amazon.com/images/I/61SUj2aKoEL._AC_UL300_SR300,200_.jpg”,
            “网址”: "https://www.amazon.com/Apple-Cancellation-Transparency-Personalized-High-Fidelity/dp/B0D1XD1ZV3/ref=zg_bs_g_electronics_d_sccl_3/138-6116616-3664428?psc=1",
            “是总理”: false,
            “位置”: 3
        },
        .... 更多的
    ],
    “类别”: {
        “选定”: {
            “标题”: “电子产品”,
            “网址”: “https://www.amazon.com/Best-Sellers-Electronics/zgbs/ electronics”
        },
        “其他”: [
            {
                “标题”: “配件和耗材”,
                “网址”: “https://www.amazon.com/Best-Sellers-Electronics-Electronics-Accessories-Supplies/zgbs/ electronics/281407/ref=zg_bs_nav_ electronics_1”
            },
            {
                “标题”: “相机和照片”,
                “网址”: “https://www.amazon.com/Best-Sellers-Electronics-Camera-Photo-Products/zgbs/ electronics/502394/ref=zg_bs_nav_ electronics_1”
            },
            .... 更多的
        ]
    },
    “分页”: {
        “当前页面”: 1,
        “下一页”: 2
    }
}

最佳实践和道德考虑

抓取亚马逊畅销书或任何其他网站的数据需要承担一定的责任和道德考虑。 遵守最佳实践可确保您在法律范围内运营并尊重您抓取的网站。 在本节中，我们将探讨网络抓取的法律、道德和实践方面。

最佳实践和道德考虑

抓取活动的频率和数量对您的道德和实践方法起着重要作用：

  • 刮擦频率： 避免高频度发出请求，尤其是在亚马逊等网站上。 频繁的请求可能会导致您的 IP 地址被暂时或永久阻止。
  • 批量抓取： 不要连续抓取，而是在非高峰时段安排抓取会话。 这减少了对亚马逊服务器的影响，并最大限度地减少对其他用户的干扰。
  • 数据保留： 仅存储和保留您预期目的所需的数据。 及时、负责任地丢弃不必要的数据。
  • 定期维护： 监控和维护您的抓取脚本，以适应亚马逊网站结构或反抓取措施的变化。 定期检查和更新您的代码以确保其保持有效。

亚马逊畅销书 Scraper 的实际应用程序和用例

网络抓取亚马逊畅销书数据可以应用于各种现实场景中，以获得洞察并做出明智的决策。 以下是一些实际用例：

价格监控

  • 动态定价策略： 电商企业可以抓取亚马逊畅销书来监控价格变化并实时调整自己的定价策略。 通过跟踪热门产品的价格波动，企业可以保持竞争力并实现利润最大化。
  • 价格对比： 消费者可以使用抓取的数据来比较不同卖家和平台的价格，确保他们在热门产品上获得最优惠的价格。

市场调查

  • 趋势分析： 营销人员和研究人员可以分析亚马逊畅销书数据，以确定新兴趋势和消费者偏好。 这些信息可以指导产品开发和营销活动。
  • 产品发布见解： 计划推出新产品的个人可以评估畅销书数据，以确定市场需求和潜在的服务不足的利基市场。
  • 地理见解： 通过分析区域畅销书数据，企业可以根据特定地理市场定制产品并了解区域购买习惯。

竞争力分析

  • 竞争对手基准测试： 企业可以监控竞争对手的畅销书数据，以深入了解他们的策略和产品性能。 这些信息可以为他们自己的决策提供信息。
  • 产品线扩展： 取消亚马逊畅销书可以帮助企业识别其产品线中的差距，并根据畅销品类和趋势发现新的扩张机会。
  • 市场份额分析： 通过将产品销量与畅销书数据进行比较，公司可以衡量其市场份额并确定需要增长或改进的领域。

总结

关于用 Python 抓取亚马逊畅销书的另一个教程就到此结束了。 如需更多此类指南，请查看下面的链接

📜 如何抓取亚马逊评论
📜 如何抓取亚马逊搜索页面
📜 如何抓取亚马逊产品数据

我们有一些，请查看我们的指南 刮亚马逊价格, 亚马逊点击付费广告, 亚马逊ASIN, 亚马逊的评论, 亚马逊图片及 Ruby 中的亚马逊数据.

此外，我们丰富的教程库涵盖了其他电子商务平台的各种类似指南，提供了从 沃尔玛, 易趣及 全球速卖通 還有更多

如果您有任何疑问或需要帮助 – 请给我们留言。 我们就在这里伸出援手！ 😊

常见问题 (FAQ)

抓取亚马逊的合法性取决于服务条款、版权、数据隐私和目的等因素。 违反亚马逊的条款可能会导致法律诉讼。 废弃公共数据可能更容易被接受，但它仍然很复杂。 考虑特定司法管辖区的法律，尊重 robots.txt，并咨询法律专家。 请务必谨慎，因为出于商业或竞争目的进行抓取可能会带来法律风险。

亚马逊如何检测抓取行为？

亚马逊使用各种方法来检测其网站上的抓取活动：

速率限制： 亚马逊监控向其服务器发出请求的速率。 来自单个 IP 地址或用户代理的异常高的请求频率可能会引发怀疑。
验证码挑战： 亚马逊可能会向表现出类似抓取行为的用户提出验证码挑战。 抓取者通常很难解决这些挑战，而普通用户却可以。
用户行为分析： 亚马逊分析用户行为模式，包括点击模式、会话持续时间和导航路径。 偏离正常用户行为可能会引发危险信号。
API使用： 如果您使用亚马逊的官方 API，他们可以监控使用情况并检测异常或过多的 API 请求。
会话数据： 亚马逊可能会分析会话数据，例如 cookie 和会话令牌，以识别自动化脚本。
IP 封锁： 亚马逊可以阻止表现出抓取行为的 IP 地址，使抓取者难以访问其网站。
用户代理分析： Amazon 可以检查 HTTP 请求中的 User-Agent 标头，以发现非标准或可疑的用户代理。

值得注意的是，亚马逊不断发展其检测和防止抓取的方法，因此抓取者必须适应并谨慎以避免被发现。

我可以抓取任何产品类别的亚马逊畅销书吗？

您可以抓取许多产品类别的亚马逊畅销商品，因为亚马逊为各个部门和子类别提供了畅销商品列表。 然而，畅销书的可用性和组织可能会有所不同。 某些类别可能有更详细的子类别及其自己的畅销书列表。 请记住，亚马逊可能会施加速率限制或限制，并且抓取大量数据可能会受到法律和道德方面的考虑。 从特定类别中抓取数据时，必须查看亚马逊的服务条款、遵守其政策并遵守其指南。

如何使用亚马逊畅销书数据？

亚马逊畅销书数据对于市场研究、竞争分析和产品策略非常有价值。 您可以用它来识别流行产品、了解市场趋势并分析竞争对手。 这些数据有助于就产品选择、定价策略和内容优化做出明智的决策。 它对于规划库存、关注高需求商品和优化广告工作也很有用。

在抓取亚马逊数据时，如何应对潜在的 IP 屏蔽或验证码挑战？

在抓取亚马逊数据时处理潜在的 IP 封锁和验证码挑战对于确保不间断的数据提取至关重要。 以下是解决这些问题的一些策略：

  1. 轮换 IP 地址： 使用 轮换代理 提供 IP 地址池的服务。 这有助于在不同的 IP 之间分配请求，使亚马逊更难阻止您的访问。
  2. 用户代理随机化： 改变 HTTP 请求中的 User-Agent 标头以模仿不同的 Web 浏览器或设备。 这可能会让亚马逊检测自动抓取变得更具挑战性。
  3. 延迟请求： 在请求之间引入延迟，以模拟更类似于人类的浏览行为。 亚马逊更有可能标记或阻止快速的自动请求。
  4. 验证码求解器： 考虑使用验证码解决服务或库（例如 2Captcha 或 Anti-CAPTCHA）来处理验证码挑战。 这些服务使用人工来实时解决验证码。
  5. 会话管理： 维护会话并使用 cookie 来复制真实用户的行为。 确保您的抓取脚本在请求之间保留并重用 cookie。
  6. 标头和引荐来源： 在请求中设置正确的标头和引用值以模拟典型的浏览会话。 请参阅 Amazon 的请求标头以获取指导。
  7. 代理旋转： 如果您使用代理，请定期轮换它们以避免被标记。 一些 IP轮换 服务提供自动轮换。
  8. 处理验证码： 当您遇到验证码时，您的脚本应设计为自动识别并触发验证码解决机制。 解决后，继续抓取过程。
  9. 避免剧烈刮擦： 不要在短时间内因过多的请求而使亚马逊的服务器超载。 使您的抓取脚本更加渐进并尊重其服务器资源。
  10. 使用无头浏览器： 考虑使用带有真实用户配置文件的无头浏览器（例如 Selenium）来与 Amazon 网站进行交互。 这可以更抵抗检测。

什么是亚马逊畅销书刮刀？

亚马逊畅销书抓取工具是一种从亚马逊畅销书列表中提取数据的软件工具或程序。 它收集各个类别中最畅销产品的信息，例如产品名称、价格和排名。 这些数据通常用于市场研究、竞争分析和跟踪亚马逊平台上的趋势。

如何找到亚马逊畅销书？

要查找亚马逊的畅销商品，请访问亚马逊网站。 导航到特定类别并选择“畅销书”。 您还可以按子类别和时间范围进行过滤。 使用搜索栏查找特定产品或类别。 Jungle Scout 或 Helium 10 等第三方工具可提供更多见解。 阅读客户反馈的评论和评级，并在做出决策时考虑季节性变化。