【地表最强】亚马逊Amazon高性能爬虫_亚马逊爬虫机器人检测

亚马逊爬虫经验总结：

1亚马逊对于国外的IP友好，对于国内IP不友好。
小规模采集可以使用香港VPN或者美国IP直接通过 request请求即可。robot几率大概是15%
但是如果你使用国内IP robot几率就有90%

验证码识别如何搞定移步
如何打造自己的打码系统-验证码识别系统 【上】(亚马孙amazon验证码识别为例)

如果你是大规模的用户这样
要实现这样的爬虫系统，你需要考虑以下几个方面：

1. 高性能爬虫设计：

   • 使用高效的异步网络库，如aiohttp或Scrapy配合Twisted。
   • 利用分布式爬虫系统，如Scrapy的分布式组件Scrapyd，并部署多个实例以提高并发能力。

2. IP解锁与代理管理：

   • 国内代理池的构建和管理，可以自建或使用第三方服务。
   • 实现自动切换IP的中间件，一旦检测到IP被封，自动更换代理。
   • 定期验证代理池中IP的有效性，确保代理IP的质量。

3. 数据解析与存储：

   • 使用Scrapy框架进行数据抓取和解析，利用其强大的Xpath和CSS选择器。
   • 数据存储可以考虑使用轻量级数据库如SQLite，或者根据数据量选择MySQL、PostgreSQL。
   • 对于大数据量存储，可以考虑使用NoSQL数据库如MongoDB。

4. OSS镜像保存：

   • 对于关键词搜索页面，可以使用Scrapy的FilesPipeline或ImagesPipeline来保存页面镜像。
   • 将抓取的页面存储到对象存储服务（OSS）中，如阿里云OSS、腾讯云COS等。

5. 时间与成本控制：

   • 优化爬虫的抓取策略，比如合理安排爬取时间、避免重复爬取等。
   • 成本控制方面，可以通过提高代理IP的复用率、减少无效请求、优化数据处理流程等方式来降低成本。

6. 代码优化：

   • 对爬虫代码进行性能分析和优化，减少不必要的计算和网络请求。
   • 使用缓存策略，减少对同一URL的重复访问。

解决方案：
1采用自建验证码识别系统，减少识别费用产生成本
2采用chrome 动态采集+request 采集同时进行。chrome +webdriver 用于识别和解锁ip
具体执行代码如下

is_robot = "/errors/validateCaptcha" in response.text
if (is_robot):
            # 机器人验证弹出 则标记被锁
            # logger.info(response.url + "mmmm"+proxy_about+'+++++++++'+"#机器人验证弹出================================")
            print(response.url + "mmmm" + proxy_about + '+++++++++' + "#机器人验证弹出================================")
            #读取验证码图片地址
            'div.a-text-center img'
            #执行IP解锁
            solution = get_amazon_code(code_img)
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def get_amazon_code(img_url):
    import base64
    url="http://xxxxxx:88/api/get/amazoncode?img_link=" 
    str = img_url.encode()
    # 对字符串进行编码
    bs4str = base64.b64encode(str)
    c=bytes.decode(bs4str)
    url=url+c
    code_json=get_task(url, payload={}, headers={})
    print(code_json.text)
    json1 = json.loads(code_json.text)
    return json1['code']
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3这样就能实现数据的高效采集，一边解锁IP，一边上锁IP
4这样IP被锁的概率由原先的80%可以降低到40%
5解析页面数据，
这里是亚马逊amazon 解析页面评论的python demo

def parseReview_element(self, element, countryCode):

        # review唯一标识
        reviewId = element.css('div::attr(id)').extract_first()
        if (reviewId == None):
            # 不是本国的review，跳过
            return None
        element_head = element.css("#customer_review-" + reviewId).extract_first()
        if (element_head == None):
            # 不是本国的review，跳过
            return None

        # 亚马逊用户id与名称

        amazonUserId = self.user(element)

        amazonUserName = str(element.css(".a-profile-name::text").extract_first())[0: 90]

        # 星级与title
        star = self.star(element)
        title = self.title(element)
        # review date
        reviewDateElement = element.css('span[data-hook*="review-date"]').extract_first()

        reviewDate = ReviewDateParseHelper().reviewDate(html_clear(reviewDateElement))
        if (reviewDate == ReviewDateParseHelper().LocalDateTimeUtils.parse("2099-12-31",
                                                                           ReviewDateParseHelper().LocalDateTimeUtils.YYYY_MM_DD)):
            logging.debug("解析评论日期出错*********************************")
            logging.debug(element.extract())
            logging.debug("解析评论日期出错*********************************")
        # Verified_Purchase 购买认证
        verifiedElement = element.css('span[data-hook*="avp-badge"]').extract_first()
        verified = 1 if verifiedElement else 0

        # 点赞数
        helpful_num = element.css('span[data-hook*="helpful-vote-statement"]::text').extract_first()
        if (helpful_num):
            helpful_num = "".join(list(filter(str.isdigit, helpful_num)))
            helpful_num = int(helpful_num) if (helpful_num != "") else 1
        else:
            helpful_num = 0

        # *review 内容
        content = html_clear(element.css('span[data-hook*="review-body"]').extract_first())
        originReviewDate = html_clear(reviewDateElement)
        user_info_ext = ",".join(element.css('span[class*="c7yTopDownDashedStrike"]::text').extract())

        # 解析media

        videos = []
        has_video = element.css("div[class*='cr-video-desktop']").extract_first()
        if (has_video):
            video = {}
            video['videoUrl'] = element.css("input[value$='.mp4']::attr(value)").extract_first()
            video['videoSlateImgUrl'] = element.css(
                "div[class*='cr-video-desktop']::attr(data-thumbnail-url)").extract_first()
            videos.append(video)

        pics = []
        has_pics = element.css("div[class*=review-image-tile-section] span a img::attr(src)").extract()
        if (has_pics):
            for pic in has_pics:
                pics.append(pic)

        if(len(pics)==0):
            has_pics2 = element.css("div[class*=cr-lightbox-image-thumbnails] img::attr(src)").extract()
            if (has_pics2):
                for pic in has_pics2:
                    pics.append(pic)

        if (len(videos) > 0 or len(pics) > 0):
            media = {}
            media['videos'] = videos
            media['reviewImageUrls'] = list(set(pics))
            media = json.dumps(media, ensure_ascii=False)
        else:
            media = ""
        print("media:==============",media)
        content = content.replace('The media could not be loaded.', " ").strip().replace("\n", " ").replace("\r", " ")

        Review = {}
        Review['country_code'] = countryCode
        Review['review_id'] = reviewId
        Review['amazon_user_id'] = amazonUserId
        Review['amazon_user_name'] = amazonUserName
        Review['verified'] = verified
        Review['star'] = star
        Review['title'] = title
        Review['content'] = content
        Review['helpful_num'] = helpful_num  # helpful_num
        Review['review_date'] = reviewDate
        Review['user_info_ext'] = user_info_ext
        Review['origin_review_date'] = originReviewDate
        Review['media'] = media
        Review['create_time'] = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime(int(time.time())))
        Review['update_time'] = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime(int(time.time())))
        return Review
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6采集完后需要写入数据库中，这里有两种方式写入一种是同步写入，会有并发性能问题，二异步写入，性能提高700%
以下是异步写入数据库的方法
将采集好的数据，先保存为本地json，然后通过其他的进程异步上传，本进程只做采集。进过测试，改造成异步后性能提升700%

if (sync_post):
            self.save_postinfo_json(type="review", id=task['id'], data_dict=payload)
            print(response.url, "异步上传数据")
            return ""
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联系作者

（未完待续。。。。。。。。。。。。。。。）