做跨境电商，采集数据用python自己写还是用亮数据API？

方案对比

Python自研爬虫

适合场景：

• 监控特定竞争对手网站（你知道的具体网站）
• 采集公开的社交媒体讨论、论坛评价
• 定制化的价格跟踪和库存监控
• 预算有限，但技术能力较强

优势：

• 成本可控，只需服务器费用
• 完全自定义，灵活度高
• 数据采集频率和字段自主决定

挑战：

• 需要应对反爬虫机制
• 维护成本高（网站改版就要调整）
• IP容易被封，需要代理池
• 开发周期长

亮数据API

适合场景：

• 大规模平台数据（亚马逊、eBay等）
• 需要稳定、合规的数据源
• 快速启动项目，时间紧迫
• 缺乏专业爬虫团队

优势：

• 开箱即用，快速上手
• 数据稳定，避免封IP风险
• 数据结构化，节省清洗时间
• 相对更合规

挑战：

• 成本较高（按调用量收费）
• 数据字段可能不完全符合需求
• 依赖第三方服务

建议：混合方案

第一阶段：启动期（建议亮数据API）

先用亮数据API快速验证业务需求：

• 采集主要平台（亚马逊、eBay）的3C产品数据
• 分析热销品类、价格区间、用户评价
• 建立初步的数据分析模型

第二阶段：扩展期（混合使用）

在亮数据基础上，补充自研爬虫：

• 用Python监控特定竞争对手网站
• 采集社交媒体和论坛的用户讨论
• 跟踪行业新闻和趋势报告

第三阶段：优化期（根据效果调整）

评估数据价值：

• 如果数据带来的收益 > API成本，继续使用亮数据
• 如果某些数据源价值有限，转为自研或停止采集

具体实施思路

1. 先明确你要分析什么：

   • 哪些产品的销量趋势？
   • 竞争对手的定价策略？
   • 用户关注哪些产品特性？

2. 从亮数据开始：

   • 选择适合的API套餐
   • 先跑通数据采集流程
   • 验证数据质量是否满足需求

3. 逐步补充自研能力：

   • 针对亮数据覆盖不足的网站
   • 开发定制化的监控工具

这样既能快速获得商业价值，又能保持长期的数据采集能力。

这两种技术方案我觉得都可以，看个人的技术能力和使用场景，需要明确一点的是电商数据的采集其实非常复杂，可不是简单用python requests写个请求脚本就能搞定，其中涉及到反爬机制、合法合规等。
1、如果你python技术不错，能掌握各种爬虫库和前端知识，且抓取的是小批量数据，对稳定性没要求，那可以自己写selenium或者requests脚本来抓取。
2、如果你是公司用数据或者要采集大批量数据，建议用亮数据的api，主要因为它是现成的采集方案，稳定性高​​，主要是内置代理IP池和验证码破解等服务，采集成功率高，能搞定大批量数据集。
而且用亮数据的接口可以直接获得架构化的json数据，不需外额外极解析处理，时间成本低很多。
你也不用担心合规性，它都遵循网站robot协议，和更高规则的数据保护协议，没有啥风险，比较放心。