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山东省水利建设市场信用信息平台网站网站系统区别

news 2025/9/27 7:46:30

山东省水利建设市场信用信息平台网站,网站系统区别,网站集约化建设的目的,宿迁网站建设价格低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。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&#…

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...