高併發資料採集：Ebay商家資訊多程式爬蟲的進階實踐

背景

Ebay作為全球最大的電子商務平臺之一，其商家資訊包含豐富的市場洞察。然而，要高效獲取這些資訊，就需要利用先進的技術手段。本文將深入探討如何透過併發加速技術，實現Ebay商家資訊多程式爬蟲的實踐方法，並附帶詳細的實現程式碼過程。

多程式概述

多程式是一種併發執行的方式，透過同時執行多個獨立的程式來提高程式的執行效率。在資料爬取領域，特別是處理大規模資料時，多程式可以有效地提高爬蟲的效能。透過充分利用多核處理器，多程式爬蟲能夠同時執行多個任務，加速資料的採集和處理過程。

Ebay商品資料爬取概述

在開始深入討論多程式爬蟲的實現之前，我們先簡要概述一下Ebay商品資料爬取的基本流程：

1. 環境準備： 安裝必要的Python庫，如 requests 和 BeautifulSoup ，確保環境能夠支援多程式操作。
2. 分析目標網站： 瞭解Ebay商家資訊頁面的HTML結構，確定需要爬取的資料型別，例如商品名稱、價格、銷量等。
3. 獲取商品列表頁面： 構造合適的URL，透過HTTP請求獲取Ebay網站上特定類別的商品列表頁面的HTML內容。
4. 獲取商品詳細資料： 從商品列表頁面中解析出商品的詳細資料，包括名稱、價格、銷量等資訊。
5. 多程式併發爬取： 利用多程式技術，同時執行多個任務，加速資料的採集過程。

分析目標網站

當我們深入瞭解Ebay商家資訊頁面的HTML結構時，需要注意網站可能會採取一些反爬措施來防止爬蟲程式的訪問。這些反爬措施可能包括但不限於：

1. User-Agent檢測： 網站可能會檢查HTTP請求的User-Agent頭部資訊，識別出是否為瀏覽器發出的請求。因此，在編寫爬蟲程式時，可能需要設定合適的User-Agent來模擬正常的瀏覽器訪問。
2. IP封鎖： 網站可能會監測頻繁訪問的IP地址，並且封鎖那些被認為是爬蟲的IP地址。為了應對這種情況，可以使用代理IP來輪換訪問，避免被封鎖。
3. 驗證碼： 在某些情況下，網站可能會出現驗證碼頁面，要求使用者手動輸入驗證碼才能繼續訪問。這對於爬蟲程式來說是一個挑戰，可能需要使用OCR技術來自動識別驗證碼。
4. 動態載入： 很多現代網站採用JavaScript來動態載入內容，這樣的話，簡單的HTML解析工具可能無法獲取到完整的頁面內容。為了解決這個問題，可以使用Headless瀏覽器來模擬使用者行為，獲取動態載入後的頁面內容。
5. 頻率限制： 網站可能會對同一IP地址的訪問頻率進行限制，例如設定每秒或每分鐘最大請求次數。為了避免被頻率限制，可以在爬取過程中設定合理的訪問間隔，不要過於頻繁地請求頁面。

獲取商品列表頁面

首先，我們需要構造合適的URL，傳送HTTP請求，獲取Ebay網站上特定類別的商品列表頁面的HTML內容。以下是一個簡單的實現：

import requests
# 代理資訊
proxyHost = "
proxyPort = "5445"
proxyUser = "16QMSOML"
proxyPass = "280651"
# 構造代理字串
proxyStr = f"http://{proxyUser}:{proxyPass}@{proxyHost}:{proxyPort}"
def fetch_category_page(category):
    url = f"{category}"
    headers = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.190 Safari/537.36"
    }
    # 加入代理資訊
    proxies = {
        "http": proxyStr,
        "https": proxyStr,
    }
    response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies)
    if response.status_code == 200:
        return response.text
    else:
        print("請求失敗！")
        return None
# 示例用法
category_page = fetch_category_page("Laptops-Netbooks/175672")
if category_page:
    print(category_page)

from bs4 import BeautifulSoup
def extract_item_info(item_html):
    soup = BeautifulSoup(item_html, 'html.parser')
    title = soup.find("h3", class_="s-item__title").text.strip()
    price = soup.find("span", class_="s-item__price").text.strip()
    return title, price
# 示例用法
item_html = """<div class="s-item">
    <h3 class="s-item__title">商品名稱1</h3>
    <span class="s-item__price">$100</span>
    </div>"""
title, price = extract_item_info(item_html)
print("商品名稱:", title)
print("商品價格:", price)

在這個示例中，我們定義了 extract_item_info(item_html) 函式，接受一個商品條目的HTML程式碼作為輸入，然後使用 BeautifulSoup 從中解析出商品名稱和價格，並返回。

多程式併發爬取

現在，讓我們將多程式引入爬蟲，透過同時執行多個任務來加速資料的採集。以下是一個簡單的多程式爬蟲實現：

import multiprocessing
def crawl_category(category):
    category_page = fetch_category_page(category)
    if category_page:
        item_list = extract_item_list(category_page)
        for item_html in item_list:
            title, price = extract_item_info(item_html)
            print("商品名稱:", title)
            print("商品價格:", price)
            print("-" * 50)
# 示例用法
categories = ["Laptops-Netbooks/175672", "Smart-Watches/178893"]
with multiprocessing.Pool(processes=len(categories)) as pool:
    pool.map(crawl_category, categories)

在這個示例中，我們定義了crawl_category(category)函式，接受商品類別作為引數，呼叫之前實現的獲取商品列表頁面和解析商品詳細資料的函式，實現對特定類別的商品的併發爬取。最後，透過multiprocessing.Pool建立一個程式池，將多個任務分配到不同的程式中執行，從而提高爬蟲的效率。