Python爬虫实战：研究amazon-scrapy，构建亚马逊电商数据采集和分析系统

1 引言

1.1 研究背景

电子商务的高速发展使电商平台成为数据价值的核心载体。亚马逊作为全球领先的电商生态，截至 2024 年第二季度，其平台商品总量突破 1.5 亿，日均活跃用户超 3 亿，每日产生 PB 级的交易数据与用户行为记录。这些数据包含商品特征（价格、规格、品牌）、市场动态（销量排名、价格波动）、用户偏好（评价、评分）等关键信息，为企业竞品分析、营销策略制定及学术研究提供重要依据。

然而，亚马逊为保护商业利益，构建了多层次反爬体系：

• 基础层：IP 请求频率限制、User-Agent 校验、Cookie 跟踪；
• 中间层：动态 HTML 标签（class/id 随机生成）、JavaScript 加密数据（如价格通过 JS 计算）；
• 高级层：设备指纹识别（通过浏览器指纹、Canvas 绘图特征定位爬虫）、智能验证码（reCAPTCHA v3 无感知验证）。