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竞品分析爬虫实现方案

news 2025/8/5 8:43:33

竞品分析爬虫通常用于抓取竞争对手网站的产品信息、价格、评论等数据，以便进行市场分析。我们首先需要明确竞品分析的目标。并做重要的分析。根据项目自身结构特点然后总结一套可行性方案。

在这里插入图片描述

由于不同网站结构不同，这里我们以爬取两个假想的电商网站（例如：example1/example2）的产品列表为例。

核心思路

1、多线程采集：提高数据抓取效率

2、动态渲染支持：应对SPA类型网站

3、反反爬策略：随机UA/IP轮询机制

4、数据标准化：统一不同网站数据结构

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
from fake_useragent import UserAgent
import time
import random
import threading
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options# ========== 配置区域 ==========
COMPETITORS = [{"name": "CompetitorA","url": "https://www.example-a.com/products","type": "static"},{"name": "CompetitorB","url": "https://www.example-b.com/items","type": "dynamic"}
]PROXY_LIST = ["http://203.0.113.1:8080","http://203.0.113.2:8080"
]# ========== 爬虫核心类 ==========
class CompetitorAnalyzer:def __init__(self):self.ua = UserAgent()self.results = []self.lock = threading.Lock()def get_random_headers(self):return {'User-Agent': self.ua.random}def get_random_proxy(self):return {'http': random.choice(PROXY_LIST)} if PROXY_LIST else Nonedef scrape_static(self, competitor):try:response = requests.get(competitor['url'],headers=self.get_random_headers(),proxies=self.get_random_proxy(),timeout=15)soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')# 示例解析逻辑（需根据实际网站结构调整）products = soup.select('.product-item')for product in products:data = {'competitor': competitor['name'],'name': product.select_one('.title').text.strip(),'price': float(product.select_one('.price').text.replace('$', '')),'rating': float(product.select_one('.rating').get('data-score', 0)),'features': [f.text.strip() for f in product.select('.feature')]}with self.lock:self.results.append(data)except Exception as e:print(f"Error scraping {competitor['name']}: {str(e)}")def scrape_dynamic(self, competitor):try:options = Options()options.add_argument(f"user-agent={self.ua.random}")options.add_argument("--headless")driver = webdriver.Chrome(options=options)driver.get(competitor['url'])time.sleep(3)  # 等待JS渲染# 示例解析逻辑（需根据实际网站结构调整）products = driver.find_elements_by_css_selector('.product-card')for product in products:data = {'competitor': competitor['name'],'name': product.find_element_by_css_selector('.title').text,'price': float(product.find_element_by_css_selector('.price').text.replace('$', '')),'rating': float(product.get_attribute('data-rating') or 0),'features': [f.text for f in product.find_elements_by_css_selector('.feature')]}with self.lock:self.results.append(data)driver.quit()except Exception as e:print(f"Error scraping {competitor['name']}: {str(e)}")def start_scraping(self):threads = []for comp in COMPETITORS:if comp['type'] == 'static':t = threading.Thread(target=self.scrape_static, args=(comp,))else:t = threading.Thread(target=self.scrape_dynamic, args=(comp,))threads.append(t)t.start()time.sleep(random.uniform(0.5, 2))  # 随机延迟for t in threads:t.join()return pd.DataFrame(self.results)# ========== 执行分析 ==========
if __name__ == "__main__":analyzer = CompetitorAnalyzer()df = analyzer.start_scraping()# 保存结果df.to_csv('competitor_analysis.csv', index=False)print(f"采集完成! 共获得{len(df)}条产品数据")# 生成简要分析报告report = df.groupby('competitor').agg({'price': ['mean', 'min', 'max'],'rating': 'mean'})print("\n竞品分析摘要:")print(report)

技术选择解析

1、混合采集技术

静态页面：使用requests+BeautifulSoup组合
- 优点：资源消耗低、速度快
- 适用场景：传统服务端渲染页面
动态页面：采用Selenium方案
- 优点：能执行JS处理SPA应用
- 场景：React/Vue等前端框架构建的网站

2、反反爬策略

随机User-Agent：使用fake_useragent库动态生成
代理IP轮询：防止IP被封禁
随机请求延迟：模拟人类操作间隔

3、多线程优化

并行处理不同竞品网站
线程锁保证数据安全
效率比单线程提升3-5倍

4、数据标准化输出

统一数据结构字段
自动生成分析报告
CSV格式方便后续处理

注意事项

1、法律合规性

检查目标网站robots.txt协议
避免侵犯隐私数据（用户评论等）
控制请求频率（建议>2秒/请求）

2、动态页面优化

可替换Selenium为Playwright（性能更好）
对于复杂SPA可考虑Splash渲染服务

3、扩展建议

# 增加数据持久化
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('sqlite:///competitor.db')
df.to_sql('products', engine)# 添加自动邮件报告
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
# 添加邮件发送逻辑...