python实践之电商系列

简介: 如何使用python加上代理IP的获取国外电商平台数据

跨境电商与百姓生活关系密切,这几年发展势头迅猛,跨境电商有别于传统外贸方式,碎片化、海量化、数字化的特点非常明显,针对跨境电商发展的特点,海关出台了不同于传统贸易的通关管理制度,不断加强科技赋能,上线应用了跨境电商进出口统一版信息化系统,实现对交易、支付、物流等相关数据的集成管理。
大数据之下,任何有价值的数据都是被市场需要的,跨境电商数据也不例外,如果我们是做电商行业,那如何使用Pyth爬取海外电商平台上 的产品数据,进行价格监控并获得竞争优势。例如这里我们可以通过python爬取eBay上有关手机产品的有关数据。
先对网页进行请求分析,点击智能手机分区的选购全部:https://www.ebay.com/globaldeals/tech/cell-phones ebay在国内还是可以正常访问的,不过速度也比较慢,而且访问次数也是有IP限制的,爬取需要获取的数据量肯定很多。不过还好有ip,好的代理能帮助你更好的获取数据,高质量低延迟,简单粗暴的就解决了网站的反爬机制,这里附上爬取实现代码:


    import requests
    import random

    # 要访问的目标页面
    targetUrl = "https://www.ebay.com/globaldeals/tech/cell-phones"

    # 要访问的目标HTTPS页面
    # targetUrl = "https://www.ebay.com/globaldeals/tech/cell-phones"

    # 代理服务器(产品官网 www.16yun.cn)
    proxyHost = "t.16yun.cn"
    proxyPort = "31111"

    # 代理验证信息
    proxyUser = "16CUPWWC"
    proxyPass = "459876"

    proxyMeta = "http://%(user)s:%(pass)s@%(host)s:%(port)s" % {
        "host" : proxyHost,
        "port" : proxyPort,
        "user" : proxyUser,
        "pass" : proxyPass,
    }

    # 设置 http和https访问都是用HTTP代理
    proxies = {
        "http"  : proxyMeta,
        "https" : proxyMeta,
    }


    #  设置IP切换头
    tunnel = random.randint(1,10000)
    headers = {"Proxy-Tunnel": str(tunnel)}



    resp = requests.get(targetUrl, proxies=proxies, headers=headers)

    print resp.status_code
    print resp.text
相关文章
|
11天前
|
机器学习/深度学习 供应链 大数据
【2023Mathorcup大数据】B题 电商零售商家需求预测及库存优化问题 python代码解析
本文提供了2023年MathorCup大数据竞赛B题的电商零售商家需求预测及库存优化问题的Python代码解析,涉及数据预处理、特征工程、时间序列预测、聚类分析以及模型预测性能评价等步骤。
47 0
|
1天前
|
数据采集 存储 中间件
Python进行网络爬虫:Scrapy框架的实践
【8月更文挑战第17天】网络爬虫是自动化程序,用于从互联网收集信息。Python凭借其丰富的库和框架成为构建爬虫的首选语言。Scrapy作为一款流行的开源框架,简化了爬虫开发过程。本文介绍如何使用Python和Scrapy构建简单爬虫:首先安装Scrapy,接着创建新项目并定义爬虫,指定起始URL和解析逻辑。运行爬虫可将数据保存为JSON文件或存储到数据库。此外,Scrapy支持高级功能如中间件定制、分布式爬取、动态页面渲染等。在实践中需遵循最佳规范,如尊重robots.txt协议、合理设置爬取速度等。通过本文,读者将掌握Scrapy基础并了解如何高效地进行网络数据采集。
20 6
|
7天前
|
开发者 Python
Python中的异常处理机制及其实践
【8月更文挑战第12天】Python的异常处理机制通过`try`和`except`结构显著提高了程序的稳定性和可靠性。在`try`块中执行可能引发异常的代码,如果发生异常,控制权将转移到与该异常类型匹配的`except`块。此外,还可以通过`else`处理无异常的情况,以及使用`finally`确保某些代码无论如何都会被执行,非常适合进行清理工作。这种机制允许开发者精确地捕捉和管理异常,从而提升程序的健壮性和可维护性。同时,Python还支持定义自定义异常,进一步增强了错误处理的灵活性。
23 4
|
15天前
|
Python
探索Python中的装饰器:从入门到实践
【8月更文挑战第4天】在Python的世界中,装饰器是一把双刃剑,它既能美化代码,又能提升效率。本文将带你一探究竟,通过实例学习如何定义、使用以及深入理解装饰器背后的原理。我们将一起揭开这层神秘的面纱,让装饰器成为你编程工具箱中的又一利器。
31 9
|
12天前
|
数据采集 JSON 数据可视化
基于Python的51job招聘数据采集与可视化项目实践
本文介绍了一个基于Python的51job招聘数据采集与可视化项目,该项目通过自动化手段获取大量招聘信息,并运用数据分析和可视化工具对就业市场进行深度分析,旨在为求职者和企业提供数据支持和决策依据。
|
13天前
|
Python
Python函数式编程:你真的懂了吗?理解核心概念,实践高阶技巧,这篇文章带你一次搞定!
【8月更文挑战第6天】本文介绍了Python中的函数式编程,探讨了高阶函数、纯函数、匿名函数、不可变数据结构及递归等核心概念。通过具体示例展示了如何利用`map()`和`filter()`等内置函数处理数据,解释了纯函数的一致性和可预测性特点,并演示了使用`lambda`创建简短函数的方法。此外,文章还强调了使用不可变数据结构的重要性,并通过递归函数实例说明了递归的基本原理。掌握这些技巧有助于编写更清晰、模块化的代码。
14 3
|
18天前
|
Python
探索Python中的装饰器:从入门到实践
【8月更文挑战第1天】本文将带领读者深入理解Python装饰器的概念,并透过代码示例展示如何利用装饰器来增强函数功能。我们将一起探索装饰器的工作原理,学习如何自定义装饰器,并探讨其在实战中的应用。通过阅读本篇文章,你将能够掌握装饰器的使用,为你的Python项目增添强大的功能。
|
13天前
|
监控 数据可视化 前端开发
基于python django的电商数据分析系统,包括大屏和登录
本文介绍了一个基于Python Django框架开发的电商数据分析系统,该系统具备大屏展示功能和用户登录机制,旨在帮助电商企业实时监控和分析销售数据,支持多维度数据分析和趋势预测。
基于python django的电商数据分析系统,包括大屏和登录
|
16天前
|
安全 开发者 Python
Python并发编程实践与性能优化
本文探讨了Python中并发编程的重要性及其实践方法,特别是在提升程序性能方面的应用。通过介绍多线程、多进程以及异步编程的基本概念和实现技巧,读者能够了解如何利用Python强大的并发特性来优化程序效率和响应速度。
|
18天前
|
缓存 监控 测试技术
探索Python中的装饰器:从理论到实践
【8月更文挑战第1天】在Python的世界里,装饰器如同一把瑞士军刀,灵活且功能强大。本文旨在揭开装饰器的神秘面纱,通过具体实例和代码演示,引导读者理解其背后的原理,并学会如何在实际项目中运用这一技术。我们将从基础概念出发,逐步深入到高级用法,最后探讨装饰器在日常编程实践中的应用价值。