Amazon Data Crawling (Python): Desarrollo de Amazon Agent Crawler

搞Amazon数据抓取为啥必须上代理？

老铁们肯定都遇到过，用Python脚本刚抓几页Amazon就跳出验证码，严重的直接封IP。这年头做电商数据监测的，谁手里没几个代理池子？举个栗子，咱们团队去年用原生IP抓价格数据，结果3天就被拉黑名单，后来换了ipipgo的住宅代理才稳如老狗。

代理IP最大的能耐就是让服务器以为你是真人访问。比如用动态住宅IP，每次请求都换不同地区的家庭宽带地址，Amazon反爬系统根本分不清是真人还是机器。

实战配置代理爬虫

这里给大伙儿整个Python示例，用requests库+ipipgo代理。重点看auth参数设置，很多人在这块栽跟头：

import requests

 从ipipgo后台获取的API提取链接
proxy_api = "https://api.ipipgo.com/getproxy?type=dynamic&count=1"

def get_proxy():
    resp = requests.get(proxy_api)
    return f"{resp.json()['ip']}:{resp.json()['port']}"

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0) AppleWebKit/537.36...'
}

proxies = {
    'http': f'socks5://{get_proxy()}',
    'https': f'socks5://{get_proxy()}'
}

try:
    response = requests.get(
        'https://www.amazon.com/dp/B08J5F3G18',
        proxies=proxies,
        headers=headers,
        timeout=15
    )
    print(response.text[:500])   打印前500字符看效果
except Exception as e:
    print(f"翻车了：{str(e)}")

坑点提醒：别用免费代理！我们测试过市面二十几家服务商，最后用ipipgo的TK专线才解决美区商品页加载不全的问题。

代理选型门道多

给大伙儿列个对比表，不同业务需求对应不同代理类型：

Específicamente.Línea TK，这玩意儿专门针对海外电商平台优化，实测抓Amazon的图片加载速度比普通代理快3倍不止。

Sesión de control de calidad

Q：为啥我设置了代理还是被封？
A：九成概率是User-Agent没随机更换，建议每50次请求换一次浏览器指纹

P: ¿Cuánto volumen de IP se necesita al día?
A：看采集频率，一般每秒钟5次请求的话，动态住宅套餐选7.67元/GB的足够用

P: ¿Qué debo hacer si me encuentro con un error 403?
A：立马检查三点：1.代理是否生效 2.请求头是否带cookie 3.IP纯净度（用ipipgo的检测工具查）

Cómo elegir un paquete ipipgo

他们家套餐分三档：
– 动态标准版：适合刚起步的小团队，7.67元/GB白菜价
– 动态企业版：带请求优先级保障，抢秒杀数据必备
– 静态住宅IP：搞账号注册养号的选这个，35块一个IP用整月

最后说个骚操作：把ipipgo的客户端装到云服务器上，配合selenium做分布式采集，亲测同时开200个浏览器实例都没被封过。具体配置方案可以找他们家技术小哥要现成的脚本，说是看这篇文章介绍的还能送半小时测试时长。