亚马逊评论数据集：商品评价数据

当爬虫遇上亚马逊评论，这些坑你踩过吗？

最近有个做电商的朋友找我吐槽，说想分析竞品数据，结果刚爬了200条评论，IP就被亚马逊拉黑了。这种情况太常见了，很多新手都会栽在反爬机制上。今天就拿亚马逊评论数据采集这个典型场景，说说怎么用代理IP优雅地解决问题。

为什么你的爬虫总被封？

亚马逊的反爬系统比想象中聪明得多。举个真实案例：某用户用固定IP每5秒请求一次，看起来挺温和对吧？结果第二天账号直接被限制访问。后来发现，系统不仅看请求频率，还会检测访问轨迹。比如连续访问同类商品、特定时间段操作集中，都可能触发风控。

代理IP的实战妙用

这里就要搬出我们的救星——动态代理IP了。好的IP池应该做到三点：多地区分布、自动切换频率、真实用户行为模拟。比如用ipipgo的住宅代理，每次请求都换不同地区的终端用户IP，这样系统会以为是真实用户在浏览。

import requests
from itertools import cycle

proxy_pool = cycle(ipipgo.get_proxy_list())   获取动态IP池

for page in range(1, 50):
    proxy = next(proxy_pool)
    try:
        response = requests.get(url, proxies={"http": proxy, "https": proxy})
         处理数据逻辑...
    except Exception as e:
        print(f"IP {proxy}失效，自动切换下一个")

选代理服务要看这些硬指标

真实用户案例解析

某跨境电商公司需要采集10万+评论做情感分析。最初用免费代理，结果：

1. 每天触发20+次验证码
2. 数据重复率高达35%
3. 采集周期超过2周

换成ipipgo的定制解决方案后：

• 配置智能路由规则，自动绕过高风险区域
• 结合请求速率动态调整IP切换策略
• 最终5天完成采集，有效数据达98.7%

常见问题QA

Q：需要准备多少IP才够用？
A：按经验，每1000次请求建议准备50-80个优质IP。如果是ipipgo用户，他们的智能调度系统会自动计算所需数量。

Q：遇到验证码怎么处理？
A：建议配合自动化打码服务，同时注意两点：1）单个IP不要连续触发验证 2）遇到验证立即切换IP

Q：数据抓取合法吗？
A：遵守robots协议和网站规定，建议：1）设置合理间隔时间 2）不采集隐私信息 3）用于合法分析目的

避坑指南（重点看这里）

最后给三个实操建议：

1. 千万别用数据中心IP，亚马逊能识别机房段
2. 每次请求带不同的User-Agent，但别用太冷门的
3. 设置随机等待时间，模仿真人操作间隔

如果不想自己折腾代理池维护，直接用ipipgo的亚马逊数据采集解决方案，他们有针对性的参数预设，比自己搭省心得多。最近看官网还有新用户免费试用活动，建议先薅个羊毛试试效果。