Amazon 爬虫 Python 教程：如何提取商品数据

说真的，Amazon 就像互联网世界的购物广场、超市和数码商城。如果你做销售、电商或者运营，肯定深有体会：Amazon 上的每一个小变化都可能影响你的定价、库存，甚至决定下一个爆款产品的机会。但问题是：那些宝贵的商品详情、价格、评分和评论全都藏在为消费者设计的网页里，根本不是为需要数据的团队准备的。那怎么才能不再像 1999 年那样手动复制粘贴，轻松把这些数据搞到手呢？

这时候，网页爬虫就派上用场了。今天我就带你了解两种提取 Amazon 商品数据的方式：一种是传统的“自己用 Python 写代码”，另一种是用像 这样的零代码 AI 网页爬虫，让 AI 自动帮你搞定。我们会先用真实的 Python 代码演示（包括常见坑和解决办法），再展示如何用 Thunderbit 几次点击就能拿到同样的数据——完全不用写代码。不管你是开发者、业务分析师，还是已经厌倦手动录入数据的普通用户，这里都能找到适合你的方法。

为什么要提取 Amazon 商品数据？（amazon 爬虫 python，python 网页爬虫）

Amazon 不只是全球最大的在线零售商，更是一个巨大的竞争情报宝库。平台上有 和 ，对于想要：

• 监控价格（随时调整自己的定价）
• 分析竞争对手（追踪新品、评分和评论）
• 获取潜在客户（寻找卖家、供应商或合作伙伴）
• 预测市场需求（关注库存和销量排名）
• 洞察市场趋势（挖掘评论和搜索结果）

这些都不是空谈，很多企业已经通过这些方式获得了实实在在的收益。比如，有家电子产品零售商通过抓取 Amazon 价格数据，；还有品牌通过自动化竞争对手价格跟踪，。

下面这张表简单总结了常见应用场景和预期收益：

更重要的是， 已经通过数据分析获得了可衡量的价值。如果你还没开始抓取 Amazon 数据，等于把洞察力和利润拱手让人。

概览：Amazon 爬虫 Python vs. 零代码网页爬虫工具

想把 Amazon 数据导入表格或数据看板，主要有两种方式：

1. Amazon 爬虫 Python（python 网页爬虫）：

   用 Python 的 Requests、BeautifulSoup 等库自己写脚本。这样灵活性最高，但需要懂编程、应对反爬机制，还要随时维护脚本以适应 Amazon 网站变化。

2. 零代码网页爬虫工具（如 Thunderbit）：

   只需点几下就能提取数据，无需编程。像 这样的现代工具还用 AI 自动识别页面数据，支持子页面、分页抓取，并能一键导出到 Excel 或 Google Sheets。

两者对比如下：

接下来会分别演示这两种方法——先用 Python 写 Amazon 爬虫（含完整代码），再用 Thunderbit AI 网页爬虫实现同样目标。

入门：Amazon 爬虫 Python 的准备与环境搭建

在写代码前，先把环境准备好。

你需要准备：

• Python 3.x（可在 下载）
• 代码编辑器（推荐 VS Code，其他也可以）
• 相关库：
  • requests（发送 HTTP 请求）
  • beautifulsoup4（解析 HTML）
  • lxml（高效 HTML 解析器）
  • pandas（数据表/导出）
  • re（正则表达式，Python 内置）

安装依赖库：

1pip install requests beautifulsoup4 lxml pandas

项目结构建议：

• 新建一个文件夹存放项目
• 用编辑器新建 Python 文件（比如 amazon_scraper.py）
• 一切就绪，准备开工！

步骤详解：用 Python 爬取 Amazon 商品数据

下面以抓取单个商品页面为例（后面会讲如何批量抓取多个商品和分页）。

1. 发送请求，获取 HTML

首先获取商品页面的 HTML（URL 可替换为任意 Amazon 商品链接）。

1import requests
2url = "<https://www.amazon.com/dp/B0ExampleASIN>"
3response = requests.get(url)
4html_content = response.text
5print(response.status_code)

注意： 直接这样请求很容易被 Amazon 拦截，可能返回 503 或验证码页面。因为 Amazon 能识别你不是正常浏览器。

如何应对 Amazon 的反爬机制

Amazon 对爬虫非常敏感。想要不被封，需要：

• 设置 User-Agent 请求头（伪装成 Chrome 或 Firefox）
• 轮换 User-Agent（每次请求用不同的）
• 控制请求频率（加随机延迟）
• 使用代理（大规模抓取时）

设置请求头示例：

1headers = {
2    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)... Safari/537.36",
3    "Accept-Language": "en-US,en;q=0.9",
4}
5response = requests.get(url, headers=headers)

想更高级？可以准备一组 User-Agent，每次请求随机选一个。大批量抓取时建议用代理服务，但小规模时加请求头和延迟基本够用。

提取核心商品字段

拿到 HTML 后，用 BeautifulSoup 解析。

1from bs4 import BeautifulSoup
2soup = BeautifulSoup(html_content, "lxml")

下面开始提取关键数据：

商品标题

1title_elem = soup.find(id="productTitle")
2product_title = title_elem.get_text(strip=True) if title_elem else None

价格

Amazon 的价格可能出现在不同位置，尝试如下：

1price = None
2price_elem = soup.find(id="priceblock_ourprice") or soup.find(id="priceblock_dealprice")
3if price_elem:
4    price = price_elem.get_text(strip=True)
5else:
6    price_whole = soup.find("span", {"class": "a-price-whole"})
7    price_frac = soup.find("span", {"class": "a-price-fraction"})
8    if price_whole and price_frac:
9        price = price_whole.text + price_frac.text

评分与评论数

1rating_elem = soup.find("span", {"class": "a-icon-alt"})
2rating = rating_elem.get_text(strip=True) if rating_elem else None
3review_count_elem = soup.find(id="acrCustomerReviewText")
4reviews_text = review_count_elem.get_text(strip=True) if review_count_elem else ""
5reviews_count = reviews_text.split()[0]  # 例如 "1,554 ratings"

主图链接

Amazon 有时会把高清图片藏在 HTML 的 JSON 里，可以用正则提取：

1import re
2match = re.search(r'"hiRes":"(https://.*?.jpg)"', html_content)
3main_image_url = match.group(1) if match else None

或者直接找主图标签：

1img_tag = soup.find("img", {"id": "landingImage"})
2img_url = img_tag['src'] if img_tag else None

商品详情

品牌、重量、尺寸等参数通常在表格里：

1details = {}
2rows = soup.select("#productDetails_techSpec_section_1 tr")
3for row in rows:
4    header = row.find("th").get_text(strip=True)
5    value = row.find("td").get_text(strip=True)
6    details[header] = value

如果是“detailBullets”格式：

1bullets = soup.select("#detailBullets_feature_div li")
2for li in bullets:
3    txt = li.get_text(" ", strip=True)
4    if ":" in txt:
5        key, val = txt.split(":", 1)
6        details[key.strip()] = val.strip()

打印结果：

1print("Title:", product_title)
2print("Price:", price)
3print("Rating:", rating, "based on", reviews_count, "reviews")
4print("Main image URL:", main_image_url)
5print("Details:", details)

批量抓取商品与分页处理

单个商品不够？下面教你如何抓取搜索结果页和多页数据。

从搜索页获取商品链接

1search_url = "<https://www.amazon.com/s?k=bluetooth+headphones>"
2res = requests.get(search_url, headers=headers)
3soup = BeautifulSoup(res.text, "lxml")
4product_links = []
5for a in soup.select("h2 a.a-link-normal"):
6    href = a['href']
7    full_url = "<https://www.amazon.com>" + href
8    product_links.append(full_url)

分页处理

Amazon 搜索页 URL 用 &page=2、&page=3 等分页。

1for page in range(1, 6):  # 抓取前 5 页
2    search_url = f"<https://www.amazon.com/s?k=bluetooth+headphones&page={page}>"
3    res = requests.get(search_url, headers=headers)
4    if res.status_code != 200:
5        break
6    soup = BeautifulSoup(res.text, "lxml")
7    # ... 按上面方法提取商品链接 ...

循环抓取商品并导出 CSV

把所有商品数据存成字典列表，用 pandas 导出：

1import pandas as pd
2df = pd.DataFrame(product_data_list)  # 字典列表
3 df.to_csv("amazon_products.csv", index=False)

导出 Excel：

1df.to_excel("amazon_products.xlsx", index=False)

Amazon 爬虫 Python 项目最佳实践

现实中，Amazon 网站经常变动且反爬措施不断升级。想让你的爬虫长期稳定运行，建议：

• 轮换请求头和 User-Agent（可用 fake-useragent 库）
• 大规模抓取用代理
• 请求间加随机延迟（time.sleep()）
• 优雅处理错误（遇 503 重试，被封时暂停）
• 解析逻辑要灵活（每个字段多写几种选择器）
• 监控 HTML 结构变化（突然全是 None 时检查页面）
• 遵守 robots.txt（Amazon 明确禁止抓取部分区域，务必合规）
• 数据实时清洗（去除货币符号、逗号、空格等）
• 多关注社区动态（论坛、Stack Overflow、Reddit r/webscraping）

爬虫维护清单：

• [ ] 轮换 User-Agent 和请求头
• [ ] 大规模抓取用代理
• [ ] 加入随机延迟
• [ ] 代码模块化，便于更新
• [ ] 监控封禁和验证码
• [ ] 定期导出数据
• [ ] 记录选择器和解析逻辑

想深入了解，推荐阅读我的 。

零代码替代方案：用 Thunderbit AI 网页爬虫抓取 Amazon

看完 Python 方案后，如果你不想写代码，或者只想两步搞定数据，Thunderbit 就是你的理想选择。

Thunderbit 是一款 AI 网页爬虫 Chrome 扩展，能帮你轻松抓取 Amazon 商品数据（以及几乎任何网站的数据），无需编程。它的优势包括：

• AI 智能字段识别： 一键点击，Thunderbit 的 AI 自动识别页面数据并推荐字段（如标题、价格、评分等）。
• 内置数据模板： 针对 Amazon 提供现成模板，常用字段一网打尽，无需配置。
• 子页面抓取： 支持先抓取商品列表，再自动访问每个商品详情页补充更多信息。
• 自动分页： Thunderbit 可自动点击“下一页”或无限滚动，批量抓取。
• 一键导出 Excel、Google Sheets、Airtable、Notion： 数据随时导出，直接用。
• 免费试用： 少量页面免费体验。
• 自动处理反爬机制： 运行在浏览器或云端，Amazon 视其为真实用户。

步骤详解：用 Thunderbit 抓取 Amazon 商品数据

操作非常简单：

1. 安装 Thunderbit：

   下载 并登录。

2. 打开 Amazon 页面：

   进入你想抓取的 Amazon 页面（搜索结果、商品详情等）。

3. 点击“AI 智能识别”或选择模板：

   Thunderbit 会自动推荐可提取的字段（也可直接选用 Amazon 商品模板）。

4. 调整字段：

   可根据需要增删字段、重命名等。

5. 点击“抓取”：

   Thunderbit 会自动采集页面数据并以表格展示。

6. 处理子页面和分页：

   如果抓取的是列表，可点击“抓取子页面”自动访问每个商品详情页补充信息。Thunderbit 也能自动翻页。

7. 导出数据：

   一键导出到 Excel 或 Google Sheets，数据即刻可用。

8. （可选）定时抓取：

   需要每天自动获取数据？用 Thunderbit 的定时功能即可。

就是这么简单，无需写代码、无需调试、无需代理、无烦恼。想看操作演示，可以去 或 。

Amazon 爬虫 Python vs. 零代码网页爬虫：对比一览

总结如下：

如果你喜欢折腾、需要高度定制，Python 肯定是首选。如果你追求速度、简单和零代码，Thunderbit 更适合你。

何时选择 Python、零代码或 AI 网页爬虫抓取 Amazon 数据

适合用 Python 的场景：

• 需要复杂定制逻辑或集成到后端系统
• 大规模抓取（数万商品）
• 想深入学习爬虫原理

适合用 Thunderbit（零代码、AI 网页爬虫）的场景：

• 需要快速获取数据，无需编程
• 商业用户、分析师、市场人员
• 希望团队成员自主获取数据
• 不想折腾代理、反爬和维护

两者结合用：

• 先用 Thunderbit 快速原型，后续用 Python 定制生产级方案
• 用 Thunderbit 采集数据，Python 做数据清洗和分析

对大多数商业用户来说，Thunderbit 能覆盖 90% 的 Amazon 数据抓取需求，效率也非常高。剩下 10% 的超定制、大规模或深度集成场景，Python 依然是首选。

总结与要点回顾

抓取 Amazon 商品数据，对销售、电商和运营团队来说就是一项超级能力。不论是监控价格、分析竞争对手，还是解放团队免于重复劳动，都有合适的解决方案。

• Python 爬虫 灵活性极高，但学习和维护成本较大。
• 零代码网页爬虫如 Thunderbit 让 Amazon 数据采集变得人人可用——无需编程、无烦恼、直接出结果。
• 最佳选择？用最适合你技能、时间和业务目标的工具。

感兴趣的话，不妨试试 Thunderbit——免费上手，数据采集快到让你惊喜。如果你是开发者，也可以灵活组合：有时候让 AI 先帮你搞定枯燥部分，才是最高效的开发方式。

常见问题解答

1. 企业为什么要抓取 Amazon 商品数据？

抓取 Amazon 数据可以帮助企业监控价格、分析竞争对手、收集评论做产品调研、预测市场需求、挖掘销售线索。Amazon 拥有 6 亿+商品和近 200 万卖家，是竞争情报的宝库。

2. 用 Python 和像 Thunderbit 这样的零代码工具抓取 Amazon 有什么区别？

Python 爬虫灵活性最高，但需要编程、环境搭建和持续维护。Thunderbit 作为零代码 AI 网页爬虫，用户只需通过 Chrome 扩展一键提取 Amazon 数据，无需编程，内置反爬机制，支持导出 Excel 或 Sheets。

3. 抓取 Amazon 数据合法吗？

Amazon 的服务条款通常禁止爬虫抓取，并有严格的反爬措施。但许多企业仍会抓取公开数据，并注意合规操作，比如控制抓取频率、避免过度请求等。

4. 用网页爬虫工具能抓取哪些 Amazon 数据？

常见字段包括商品标题、价格、评分、评论数、图片、商品参数、库存状态，甚至卖家信息。Thunderbit 还支持子页面抓取和分页，能批量采集多条数据。

5. 什么时候该选 Python，什么时候选 Thunderbit？

需要完全自定义、复杂逻辑或后端集成时选 Python。追求快速、易用、易扩展或商业用户首选 Thunderbit。

想深入了解？推荐阅读：

祝你抓取顺利，表格数据永远最新！