沃尔玛数据集: 商品数据CSV下载

沃尔玛商品数据采集为什么需要代理IP？

搞数据的朋友们都知道，爬取沃尔玛这类大平台的商品信息就像玩打地鼠游戏。你刚抓两页数据，IP地址就被锤进”小黑屋”了。这时候要是用ipipgo的代理IP，相当于同时拥有无数个”游戏手柄”，这个被封马上换下一个，数据采集根本停不下来。

举个真实场景：小王要分析5000款电子产品的价格趋势，单用自己网络刚爬到第3页就提示”访问频繁”。换成ipipgo的动态住宅IP后，每次请求自动切换不同地区的真实用户IP，不仅顺利抓完数据，还能获取到不同区域的定价差异。

手把手教你用代理IP下载CSV

这里以Python为例，演示如何通过ipipgo的API获取代理IP进行数据采集：

import requests
from itertools import cycle

 从ipipgo后台获取的API密钥
API_KEY = "your_ipipgo_key"
PROXY_URL = f"http://api.ipipgo.com/get?key={API_KEY}&type=json"

 获取10个动态住宅IP
proxy_list = requests.get(PROXY_URL).json()['data']
proxy_pool = cycle(proxy_list)

 伪装成正常浏览器访问
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0) AppleWebKit/537.36'
}

for page in range(1, 101):
     每次请求自动更换代理
    current_proxy = next(proxy_pool)
    proxies = {
        "http": f"http://{current_proxy}",
        "https": f"http://{current_proxy}"
    }
    
     抓取商品列表页
    url = f"https://www.walmart.com/api/products?page={page}"
    response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, timeout=10)
    
     处理数据并保存CSV...
    print(f"成功抓取第{page}页数据，使用代理IP：{current_proxy}")

关键注意点：

常见坑点与避雷指南

新手常犯的三大错误：

1. 用数据中心IP狂刷——这种机房IP特别容易被识别
2. 忘记设置User-Agent——就像不穿衣服逛街一样显眼
3. 连续请求不休息——再好的IP也扛不住机枪式扫射

之前有个客户用免费代理，结果数据里混进了竞争对手的假价格。后来换成ipipgo的独享企业级代理，数据准确率直接拉到98%以上。

QA时间：你可能想问的

Q：每次都要手动换代理好麻烦？
A：ipipgo的智能轮换模式可以自动切换IP，只需要在后台设置切换规则（比如每5次请求换一次）

Q：为什么推荐住宅代理？
A：沃尔玛的反爬系统对住宅IP更友好，特别是家庭宽带IP，比机房IP存活时间长3-5倍

Q：被封的IP还能用吗？
A：ipipgo的代理池会自动过滤异常IP，且在套餐内补充新IP，完全不用操心

升级玩法：数据采集+分析一条龙

用ipipgo的地理位置定向功能，可以专门抓特定地区的商品数据。比如想对比纽约和洛杉矶的电子产品价格，只需要在后台设置：

• 美西IP：抓加州区域定价
• 美东IP：获取纽约当地促销信息

这样收集到的CSV数据自带区域标签，做市场分析时直接按地理位置筛选，比原始数据价值翻倍。

最后唠叨一句：别贪便宜用那些公共代理池，之前我们测试发现，免费代理的成功率连20%都不到。ipipgo新用户有1元试用500MB流量的活动，先试再买更放心。