亚马逊价格抓取到Excel：自动化监控产品价格的实战教程

为什么抓取亚马逊价格需要代理IP？

很多刚开始做电商的朋友，在手动记录亚马逊商品价格时都会遇到一个头疼的问题：同一个商品，今天看是这个价，明天看就变了，甚至一天变好几次。更麻烦的是，有时候明明商品有货，刷新几次后页面却提示“访问受限”或者直接打不开了。

这其实不是你的网络问题，而是亚马逊的防御机制在起作用。当你短时间内频繁访问同一个商品页面，亚马逊的服务器会识别出这是“非正常人类行为”，从而暂时封锁你的IP地址。简单来说，你的IP地址被“拉黑”了。

解决这个问题的核心，就是使用代理IP。代理IP就像一个中间人，你的请求先发给代理IP，再由代理IP去访问亚马逊。这样，亚马逊看到的是代理IP的地址，而不是你的真实IP。即使某个代理IP被封锁，你只需要换一个IP就能继续工作，你的真实IP始终是安全的。这就是自动化价格监控能够持续运行的基础。

准备工作：选择合适的工具和代理IP服务

在开始写代码之前，我们需要准备好两样东西：编程工具和稳定的代理IP服务。

编程工具： 这里我们选择Python，因为它语法简单，有非常强大的库支持网络请求和数据处理。你需要安装几个关键的库：

• requests： 用于发送HTTP请求，获取网页内容。
• BeautifulSoup： 用于解析HTML，从复杂的网页代码中提取出我们需要的价格和商品名称。
• openpyxl： 用于创建和编辑Excel文件，将抓取到的数据整齐地保存起来。

你可以通过pip命令一键安装它们：

pip install requests beautifulsoup4 openpyxl

代理IP服务： 这是本教程成功的关键。一个糟糕的代理IP会导致请求失败、数据不准，甚至让你的账号陷入风险。在选择时，要重点关注IP的纯净度、稳定性和地理位置。例如，如果你要监控美国站点的价格，那么使用美国的住宅代理IP会比数据中心IP可靠得多，因为前者更接近真实用户的网络环境。

这里我推荐使用ipipgo的代理服务。特别是他们的Static Residential Proxy IP，非常适合价格监控这类需要长期稳定运行的任务。ipipgo的静态住宅IP来自真实的家庭网络，纯净度高，被网站识别为真实用户访问的概率低，而且支持精准的城市级定位，对于需要模拟特定地区用户浏览的场景非常有用。其99.9%的可用性保证了我们的监控脚本不会因为网络问题而频繁中断。

实战步骤：编写Python爬虫脚本

现在，我们进入核心环节，一步步搭建我们的价格监控脚本。

第一步：配置代理IP

我们需要在代码中设置如何通过ipipgo的代理IP来发送请求。假设你已经在ipipgo后台获取了代理服务器的地址、端口、用户名和密码。

import requests

 从ipipgo获取的代理信息
proxy_host = "你的代理服务器地址"
proxy_port = "你的端口号"
proxy_username = "你的用户名"
proxy_password = "你的密码"

 组合成代理格式
proxy_url = f"http://{proxy_username}:{proxy_password}@{proxy_host}:{proxy_port}"

proxies = {
    "http": proxy_url,
    "https": proxy_url,
}

第二步：模拟浏览器访问并抓取价格

直接访问亚马逊很容易被拒绝，所以我们需要在请求头中模拟一个真实的浏览器。然后使用配置好代理的requests去抓取页面。

from bs4 import BeautifulSoup

 要监控的商品URL
product_url = "https://www.amazon.com/dp/商品ID"

 设置请求头，模拟浏览器
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"
}

try:
     发送请求，并通过proxies参数使用代理
    response = requests.get(product_url, headers=headers, proxies=proxies, timeout=10)
    response.raise_for_status()   检查请求是否成功

     解析网页
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

     查找商品标题（选择器需要根据实际页面调整）
    title_element = soup.find("span", {"id": "productTitle"})
    product_title = title_element.get_text().strip() if title_element else "标题未找到"

     查找商品价格（亚马逊价格选择器可能多变，这里是示例）
    price_element = soup.find("span", {"class": "a-price-whole"})
    product_price = price_element.get_text().strip() if price_element else "价格未找到"

    print(f"商品: {product_title}")
    print(f"价格: {product_price}")

except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"抓取失败: {e}")

Attention: 亚马逊的HTML结构经常变化，上面的idrespond in singingclass可能需要你通过浏览器的开发者工具实时检查并更新。

第三步：将数据保存到Excel

抓取到数据后，我们需要把它连同抓取时间一起保存到Excel中，方便后续分析。

from openpyxl import Workbook, load_workbook
from datetime import datetime

def save_to_excel(product_title, product_price, filename="amazon_prices.xlsx"):
    try:
         尝试加载已存在的Excel文件
        workbook = load_workbook(filename)
        sheet = workbook.active
    except FileNotFoundError:
         如果文件不存在，创建一个新的
        workbook = Workbook()
        sheet = workbook.active
         设置表头
        sheet.append(["时间", "商品名称", "价格"])

     追加新数据
    current_time = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    sheet.append([current_time, product_title, product_price])

     保存文件
    workbook.save(filename)
    print(f"数据已保存到 {filename}")

 在抓取成功后调用此函数
 save_to_excel(product_title, product_price)

第四步：实现自动化定时监控

价格监控贵在持续。我们可以使用Python的schedule库让脚本每隔一段时间自动运行一次。

import schedule
import time

def job():
    print(f"开始执行抓取任务... {datetime.now()}")
     这里放入上面完整的抓取和保存代码
     ...

 设置每30分钟执行一次job函数
schedule.every(30).minutes.do(job)

while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(1)

将以上所有代码片段组合在一起，一个完整的自动化价格监控脚本就诞生了。它会定时运行，通过ipipgo的代理IP抓取价格，并记录到Excel中。

Frequently Asked Questions and Solutions (QA)

Q1: 脚本运行一段时间后突然抓不到数据了，是什么原因？

A1. 这很可能是当前使用的代理IP被亚马逊暂时限制了。即使是高质量的代理IP，在极高频率的访问下也可能触发风控。解决方案是使用proxy IP pool。ipipgo的服务支持自动轮换IP，你可以在请求中设置使用不同的IP，从而分散访问压力，避免单个IP被封锁。

Q2: 返回的网页代码里找不到价格信息，怎么办？

A2. 用浏览器打开商品页面，右键“检查”元素，确认价格所在的HTML标签和属性是否变化，并更新代码中的选择器。亚马逊对未登录用户或某些地区的IP可能展示不同的页面布局。确保你使用的ipipgo代理IP的地理位置是正确的（例如监控美国站就用美国IP）。

Q3: 如何保证监控脚本长期稳定运行？

A3. 除了使用ipipgo这种高可用的代理服务外，你还需要在代码中增加Exception handlingrespond in singingRetesting mechanism。例如，当一次请求失败后，脚本可以自动更换一个IP并重试几次。将脚本部署在云服务器上，可以避免因个人电脑关机而中断监控。

Q4: ipipgo的静态住宅代理和动态住宅代理，我应该选哪个？

A4. 对于价格监控这类任务，Static Residential Agents是更优的选择。因为它在一段时间内IP是固定的，稳定性极高，特别适合需要保持会话连贯性的场景。而Dynamic Residential Agents的IP会频繁变化，更适合大规模、高并发的数据采集任务，能有效规避封禁。你可以根据业务量大小选择ipipgo对应的套餐。

summarize

通过本教程，你已经掌握了使用Python和ipipgo代理IP构建亚马逊价格监控系统的核心方法。关键在于理解代理IP的作用——它不仅是解决IP封锁的钥匙，更是确保数据准确性和脚本稳定性的基石。一个好的代理IP服务能让你事半功倍。

现在，你就可以动手尝试，用ipipgo的代理服务搭建属于你自己的价格监控工具，从容应对瞬息万变的电商市场。记住，在实操过程中，耐心调试和持续优化同样重要。