Python을 사용하여 Amazon 제품 정보 얻기
소개
국내 쇼핑사이트에 비해 아마존 홈페이지는 파이썬의 가장 기본적인 요청을 직접 활용하여 요청을 할 수 있습니다. 액세스가 너무 빈번하지 않으며 보호 메커니즘을 트리거하지 않고도 원하는 데이터를 얻을 수 있습니다. 이번에는 다음 세 부분을 통해 기본 크롤링 프로세스를 간략하게 소개하겠습니다.
요청의 get 요청을 사용하여 Amazon 목록 및 세부 정보 페이지의 페이지 콘텐츠를 가져옵니다.
css/xpath를 사용하여 콘텐츠 획득 및 핵심 데이터 획득
동적 IP의 역할 및 사용 방법
1. Amazon 목록 페이지 정보 가져오기
게임 영역을 예로 들어보세요:
제품 이름, 세부 정보 링크, 기타 콘텐츠에 대한 추가 액세스 등 목록에서 얻을 수 있는 제품 정보를 가져옵니다.
requests.get()을 사용하여 웹 콘텐츠를 가져오고, 헤더를 설정하고, xpath 선택기를 사용하여 관련 태그의 콘텐츠를 선택하세요.
import requests from parsel import Selector from urllib.parse import urljoin spiderurl = 'https://www.amazon.com/s?i=videogames-intl-ship' headers = { "authority": "www.amazon.com", "user-agent": "Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 10_3_3 like Mac OS X) AppleWebKit/603.3.8 (KHTML, like Gecko) Mobile/14G60 MicroMessenger/6.5.19 NetType/4G Language/zh_TW", } resp = requests.get(spiderurl, headers=headers) content = resp.content.decode('utf-8') select = Selector(text=content) nodes = select.xpath("//a[@title='product-detail']") for node in nodes: itemUrl = node.xpath("./@href").extract_first() itemName = node.xpath("./div/h2/span/text()").extract_first() if itemUrl and itemName: itemUrl = urljoin(spiderurl,itemUrl)#用urljoin方法凑完整链接 print(itemUrl,itemName)
현재 목록 페이지에서 현재 사용할 수 있는 정보는 여기에서 얻었습니다. 시간:
II, 세부정보 페이지 정보 가져오기
세부정보 페이지 입력:
세부정보 페이지에 들어간 후 더 많은 콘텐츠를 얻을 수 있습니다.
requests.get()을 사용하여 웹을 가져옵니다. content를 클릭하고 CSS를 사용하여 관련 태그의 콘텐츠를 선택합니다.
res = requests.get(itemUrl, headers=headers) content = res.content.decode('utf-8') Select = Selector(text=content) itemPic = Select.css('#main-image::attr(src)').extract_first() itemPrice = Select.css('.a-offscreen::text').extract_first() itemInfo = Select.css('#feature-bullets').extract_first() data = {} data['itemUrl'] = itemUrl data['itemName'] = itemName data['itemPic'] = itemPic data['itemPrice'] = itemPrice data['itemInfo'] = itemInfo print(data)
이때 세부 페이지 데이터의 정보가 생성되었습니다.
현재 관련된 내용은 Amazon 및 해당 정보를 얻으려면 CSS/xpath를 사용하십시오.
3. 프록시 설정
현재 국내 아마존 접속이 매우 불안정하여 접속이 안될 확률이 높습니다. 정말로 Amazon의 정보를 크롤링해야 한다면 안정적인 프록시를 사용하는 것이 가장 좋습니다. 여기서는 5억 개의 트래픽을 무료로 얻을 수 있는 ipidia의 프록시를 사용합니다. 프록시가 있으면 접속 성공률이 높아지고 속도도 빨라집니다.
웹사이트는 여기입니다: http://www.ipidea.net/?utm-source=PHP&utm-keyword=?PHP
프록시를 사용하는 방법에는 두 가지가 있습니다. 하나는 프록시를 통해 IP 주소를 얻는 것입니다. api를 사용하고 다른 하나는 계정 비밀번호를 사용하는 것입니다. 다음과 같은 방법을 사용하십시오.
3.1.1 api를 사용하여 에이전트를 얻습니다.
3.2.1 에이전트 획득을 위한 계정 비밀번호(등록 주소: http://www.ipidea.net/?utm-source=PHP&utm-keyword=?PHP)
계정 및 비밀번호 인증이기 때문에, 하위 계정을 만들려면 계정 센터에 가서 정보를 입력해야 합니다.
하위 계정을 만든 후 계정 번호와 비밀번호를 기반으로 링크를 얻습니다. 3.2. 2 계정 비밀번호에 대한 에이전트 코드 얻기
def getProxies(): # 获取且仅获取一个ip api_url = '生成的api链接' res = requests.get(api_url, timeout=5) try: if res.status_code == 200: api_data = res.json()['data'][0] proxies = { 'http': 'http://{}:{}'.format(api_data['ip'], api_data['port']), 'https': 'http://{}:{}'.format(api_data['ip'], api_data['port']), } print(proxies) return proxies else: print('获取失败') except: print('获取失败')
에이전트 사용 후 Amazon 제품 정보 획득이 많이 개선되었습니다. 이전 코드에서는 요청 요청 전에 프록시 획득 방법을 호출하여 다양한 연결 오류를 보고했습니다. 이 메서드는 프록시 IP를 반환하고 요청 요청 매개변수를 추가하여 프록시 요청을 구현합니다. 通过上面的步骤,可以实现最基础的亚马逊的信息获取。 目前只获得最基本的数据,若想获得更多也可以自行修改xpath/css选择器去拿到你想要的内容。而且稳定的动态IP能是你进行请求的时候少一点等待的时间,无论是编写中的测试还是小批量的爬取,都能提升工作的效率。以上就是全部的内容。 위 내용은 Python을 사용하여 Amazon 제품 정보 얻기의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!四、全部代码
# coding=utf-8
import requests
from parsel import Selector
from urllib.parse import urljoin
def getProxies():
# 获取且仅获取一个ip
api_url = '生成的api链接'
res = requests.get(api_url, timeout=5)
try:
if res.status_code == 200:
api_data = res.json()['data'][0]
proxies = {
'http': 'http://{}:{}'.format(api_data['ip'], api_data['port']),
'https': 'http://{}:{}'.format(api_data['ip'], api_data['port']),
}
print(proxies)
return proxies
else:
print('获取失败')
except:
print('获取失败')
spiderurl = 'https://www.amazon.com/s?i=videogames-intl-ship'
headers = {
"authority": "www.amazon.com",
"user-agent": "Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 10_3_3 like Mac OS X) AppleWebKit/603.3.8 (KHTML, like Gecko) Mobile/14G60 MicroMessenger/6.5.19 NetType/4G Language/zh_TW",
}
proxies = getProxies()
resp = requests.get(spiderurl, headers=headers, proxies=proxies)
content = resp.content.decode('utf-8')
select = Selector(text=content)
nodes = select.xpath("//a[@title='product-detail']")
for node in nodes:
itemUrl = node.xpath("./@href").extract_first()
itemName = node.xpath("./div/h2/span/text()").extract_first()
if itemUrl and itemName:
itemUrl = urljoin(spiderurl,itemUrl)
proxies = getProxies()
res = requests.get(itemUrl, headers=headers, proxies=proxies)
content = res.content.decode('utf-8')
Select = Selector(text=content)
itemPic = Select.css('#main-image::attr(src)').extract_first()
itemPrice = Select.css('.a-offscreen::text').extract_first()
itemInfo = Select.css('#feature-bullets').extract_first()
data = {}
data['itemUrl'] = itemUrl
data['itemName'] = itemName
data['itemPic'] = itemPic
data['itemPrice'] = itemPrice
data['itemInfo'] = itemInfo
print(data)

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PHP는 주로 절차 적 프로그래밍이지만 객체 지향 프로그래밍 (OOP)도 지원합니다. Python은 OOP, 기능 및 절차 프로그래밍을 포함한 다양한 패러다임을 지원합니다. PHP는 웹 개발에 적합하며 Python은 데이터 분석 및 기계 학습과 같은 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.

PHP는 웹 개발 및 빠른 프로토 타이핑에 적합하며 Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다. 1.PHP는 간단한 구문과 함께 동적 웹 개발에 사용되며 빠른 개발에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문을 가지고 있으며 여러 분야에 적합하며 강력한 라이브러리 생태계가 있습니다.

Python은 부드러운 학습 곡선과 간결한 구문으로 초보자에게 더 적합합니다. JavaScript는 가파른 학습 곡선과 유연한 구문으로 프론트 엔드 개발에 적합합니다. 1. Python Syntax는 직관적이며 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합합니다. 2. JavaScript는 유연하며 프론트 엔드 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다.

PHP는 1994 년에 시작되었으며 Rasmuslerdorf에 의해 개발되었습니다. 원래 웹 사이트 방문자를 추적하는 데 사용되었으며 점차 서버 측 스크립팅 언어로 진화했으며 웹 개발에 널리 사용되었습니다. Python은 1980 년대 후반 Guidovan Rossum에 의해 개발되었으며 1991 년에 처음 출시되었습니다. 코드 가독성과 단순성을 강조하며 과학 컴퓨팅, 데이터 분석 및 기타 분야에 적합합니다.

VS 코드는 Windows 8에서 실행될 수 있지만 경험은 크지 않을 수 있습니다. 먼저 시스템이 최신 패치로 업데이트되었는지 확인한 다음 시스템 아키텍처와 일치하는 VS 코드 설치 패키지를 다운로드하여 프롬프트대로 설치하십시오. 설치 후 일부 확장은 Windows 8과 호환되지 않을 수 있으며 대체 확장을 찾거나 가상 시스템에서 새로운 Windows 시스템을 사용해야합니다. 필요한 연장을 설치하여 제대로 작동하는지 확인하십시오. Windows 8에서는 VS 코드가 가능하지만 더 나은 개발 경험과 보안을 위해 새로운 Windows 시스템으로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

VS 코드는 파이썬을 작성하는 데 사용될 수 있으며 파이썬 애플리케이션을 개발하기에 이상적인 도구가되는 많은 기능을 제공합니다. 사용자는 다음을 수행 할 수 있습니다. Python 확장 기능을 설치하여 코드 완료, 구문 강조 및 디버깅과 같은 기능을 얻습니다. 디버거를 사용하여 코드를 단계별로 추적하고 오류를 찾아 수정하십시오. 버전 제어를 위해 git을 통합합니다. 코드 서식 도구를 사용하여 코드 일관성을 유지하십시오. 라인 도구를 사용하여 잠재적 인 문제를 미리 발견하십시오.

메모장에서 Python 코드를 실행하려면 Python 실행 파일 및 NPPEXEC 플러그인을 설치해야합니다. Python을 설치하고 경로를 추가 한 후 nppexec 플러그인의 명령 "Python"및 매개 변수 "{current_directory} {file_name}"을 구성하여 Notepad의 단축키 "F6"을 통해 Python 코드를 실행하십시오.

vs 코드에서는 다음 단계를 통해 터미널에서 프로그램을 실행할 수 있습니다. 코드를 준비하고 통합 터미널을 열어 코드 디렉토리가 터미널 작업 디렉토리와 일치하는지 확인하십시오. 프로그래밍 언어 (예 : Python의 Python Your_file_name.py)에 따라 실행 명령을 선택하여 성공적으로 실행되는지 여부를 확인하고 오류를 해결하십시오. 디버거를 사용하여 디버깅 효율을 향상시킵니다.
