Python多线程爬取亚马逊商品数据

前言

新年快乐

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1.环境准备

使用miniconda为亚马逊创建一个新环境，防止feapder和其他包冲突（比如scrapy）。

# 创建一个新的 Conda 环境：
conda create -n python_feapder python=3.12

# 查看已创建的环境
conda info --envs

# 激活环境
conda activate python_feapder

# 安装所需要的包
pip install  pymysql requests retrying lxml loguru feapder

# 使用pip install安装包，要使用 pip list 来查看当前环境中通过 pip 安装的包
# 使用conda  install安装包，要使用 conda list 来查看当前环境中通过 pip 安装的包
pip list

# 退出当前环境
conda deactivate

# 删除可以删除环境，可能不需要，如果创建失败或者需要重新创建，可以删除重建
conda remove -n python_feapder --all

以下是创建过程>

创建python_feapder

如果创建时不指定python版本，会默认使用你的安装目录\miniconda\package\python.exe

也就是你的miniconda安装目录下的python.exe的解释器

查看当前所有环境

激活python_feapder

安装环境所需要的包

查看已安装的包

2.conda解释器设置

添加本地解释器

选择新创建的环境

如果新创建的环境的解释器位置对不上，可以重新设置

创建环境的时候设置python版本，应该不会有这个问题

conda create -n python_feapder python=3.12

重新指定新环境的python解释器地址

3.一级菜单

地址：https://www.amazon.com/

查找一级菜单

一级菜单地址

https://www.amazon.com/nav/ajax/hamburgerMainContent?ajaxTemplate=hamburgerMainContent&pageType=Gateway&hmDataAjaxHint=1&navDeviceType=desktop&isSmile=0&isPrime=0&isBackup=false&hashCustomerAndSessionId=c29600d243c8a5975548ed30d33b8f18925a7d23&languageCode=zh_CN&environmentVFI=AmazonNavigationCards%2Fdevelopment%40B6289328400-AL2_aarch64&secondLayerTreeName=prm_digital_music_hawkfire%2Bkindle%2Bandroid_appstore%2Belectronics_exports%2Bcomputers_exports%2Bsbd_alexa_smart_home%2Barts_and_crafts_exports%2Bautomotive_exports%2Bbaby_exports%2Bbeauty_and_personal_care_exports%2Bwomens_fashion_exports%2Bmens_fashion_exports%2Bgirls_fashion_exports%2Bboys_fashion_exports%2Bhealth_and_household_exports%2Bhome_and_kitchen_exports%2Bindustrial_and_scientific_exports%2Bluggage_exports%2Bmovies_and_television_exports%2Bpet_supplies_exports%2Bsoftware_exports%2Bsports_and_outdoors_exports%2Btools_home_improvement_exports%2Btoys_games_exports%2Bvideo_games_exports%2Bgiftcards%2Bamazon_live%2BAmazon_Global&customerCountryCode=VN

我们发现这个链接返回了所有的菜单列表，一级菜单和二级菜单，但是返回的是html

我们使用PyCharm创建一个新的html页，并把代码拷贝进去

整理一下代码，Ctrl + shift + L格式化代码

然后替换一些格式化的字符，代码就整洁多了

在页面开始加一行配置，要不然使用PyCharm打开时会乱码

<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html;charset=utf-8">

我们只需要商品分类下的菜单地址，而且每个菜单的前2个是没有链接的

所以我们提取数据的xpath是：

从 <ul> 元素中，选取 data-menu-id 在 5 到 26 之间的 ul，并筛选其中符合以下条件的 <li> 元素：

• 位置 (position()) 大于 2（即排除前两个 <li>）。
• 不包含 class="hmenu-separator"（即排除分隔符）。这个是我后期测试发现的，这个li没有链接，可以忽略掉

//ul[number(@data-menu-id) >= 5 and number(@data-menu-id) <= 26]/li[position() > 2 and not(contains(@class, "hmenu-separator"))]

看看返回的html，基本就明白了

当然，看着简单，我调的时候也费了点事

然后就是我请求的时候一直返回的是英文的数据，需要在请求头加点配置

 "Cookie": " i18n-prefs=CNY; lc-main=zh_CN;"
 "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9",

多线程其实就是把数据放到队列，交给其他有资源的线程从队列中获取后进行处理

获取一级菜单也不是多线程，我只开启了一个线程，其实也不需要多线程处理这个html

然后爬取到的链接，其实就是li下的a标签的href属性，这个链接是没有域名的，需要加上域名

4.商品列表页

这里只爬取二级菜单返回的链接中带有分页的，其他的页面也要好多种，这里不展开学习了

这里获取到商品列表后，获取分页最大的页码，给商品列表的链接拼接分页参数，就是&page=

拼接完所有的分页链接后，解析获取每页的商品详情链接

记得开始get()，代码最后要task_done()

其实就是获取<a>标签的<href>的链接

获取到商品详情的链接就放入到获取商品详情数据的队列product_url_queue

5.商品详情

这里获取到商品详情链接后，就需要分析商品详情的页面，获取到自己需要的数据

这里就以商品标题为例，商品标题的xpath

//span[@id="productTitle"]/text()

xpath匹配数据的时候记得做非空判断，提高代码容错率，我这里封装了一个方法

其实每种类别的商品详情页还是有一些差别的

我这里主要是获取了名称、图片、价格、销量、评论等

实际爬取的过程中，获取到商品详情的链接，我打开页面发现对应的xpath也能获取信息，但是代码获取的就是空

具体原因可能是返回的页面不完整或者其他的反爬措施

我这里就在请求的时候带上xpath，主要是商品标题的xpath，这个肯定是有的

如果没有我要的数据就重试3次，每次间隔2s，算是一个小的优化，实际爬取过程确实好了不少

6.保存数据

保存mysql基本操作，这里做了优化就是30条数据插入一次，算是优化

但是风险就是插入失败了会损失30条

还有需要注意的是代码的缩进，我这里sql一开始缩进不对，程序就一直卡着，不好调试

7.请求重试

这里对发送请求进行了优化

• 一个是普通请求失败了，可以重试3次
• 另一个是没有返回指定内容的页面也进行了重试，重试3次，间隔2s

8.多线程启动任务

创建线程（不同任务分配不同数量的线程）：

• 1个线程 处理获取菜单链接 (get_menu_url)。
• 10个线程 处理获取商品详情链接 (get_procduct_detail_url)。
• 5个线程 处理解析商品详情 (get_product_detail)。
• 1个线程 负责数据保存 (save_product_data)。

然后遍历thread_list启动所有线程，并设置置守护线程，保证主线程退出时所有子线程自动终止。

time.sleep(5)：等待5秒，确保所有线程都真正运行起来，防止主线程提前执行 queue.join() 导致阻塞。

queue.join()：阻塞主线程，直到队列中的所有任务都被消费。

9.代理IP池

如果长时间对https://www.amazon.com进行请求，自己的IP可能被封禁，所以建议使用代理IP池，当然需要付费，我这里只是记录一下实现方式

首先在__init__(self)中声明代理IP池的请求地址和队列，因为我们获取到IP池的IP放到队列，需要的时候从队列里取

从代理池队列里取出IP后，请求的时候带上proxies，如果IP可用，再放回代理IP池队列中，做到重用

开启一个线程从代理IP池的服务器获取代理IP

10.结尾

没有使用代理IP池，个人电脑爬取，不到30分钟，爬取了3000条数据，效率还凑合

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