有系统可以抓取亚马逊后台销售报表吗

大家首先要知道市场上的选品工具的数据来源，目前分为两种：一种是用Python的爬虫，爬取的是前台数据而不是后台数据，那么这样的数据其实是有偏差的。一些选品工具，我们的卖家朋友经常告诉我，数据其实并不准确，卖家调整的库存也会带来数据的巨大变动。  另外一种就是ara数据，目前市场上很多的亚马逊服务商在卖ara的数据，这个数据就是直接从后台调出来的，非常的准确，是很真实的销售信息，包括库存、FBA数量的变化，你要什么商品，服务商可以调什么商品的数据，非常的准确。

有些js加载的内容只要当你的电脑屏幕或者鼠标滑到某个位置时，才会动态加载内容，这些内容不会在源码里体现，而python爬虫只是爬源码而已，如果想满足你的需求，可以试试phantomjs模拟浏览器，祝你成功。

实现爬虫技术的编程环境有很多种，Java、Python、C++等都可以用来爬虫。但很多人选择Python来写爬虫，为什么呢？因为Python确实很适合做爬虫，丰富的第三方库十分强大，简单几行代码便可实现你想要的功能。更重要的，Python也是数据挖掘和分析的好能手。那么，Python爬虫一般用什么框架比较好？

一般来讲，只有在遇到比较大型的需求时，才会使用Python爬虫框架。这样的做的主要目的，是为了方便管理以及扩展。本文我将向大家推荐十个Python爬虫框架。

1、Scrapy：Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。它是很强大的爬虫框架，可以满足简单的页面爬取，比如可以明确获知url pattern的情况。用这个框架可以轻松爬下来如亚马逊商品信息之类的数据。但是对于稍微复杂一点的页面，如weibo的页面信息，这个框架就满足不了需求了。它的特性有：HTML, XML源数据 选择及提取 的内置支持；提供了一系列在spider之间共享的可复用的过滤器(即 Item Loaders)，对智能处理爬取数据提供了内置支持。

2、Crawley：高速爬取对应网站的内容，支持关系和非关系数据库，数据可以导出为JSON、XML等。

3、Portia：是一个开源可视化爬虫工具，可让使用者在不需要任何编程知识的情况下爬取网站！简单地注释自己感兴趣的页面，Portia将创建一个蜘蛛来从类似的页面提取数据。简单来讲，它是基于scrapy内核；可视化爬取内容，不需要任何开发专业知识；动态匹配相同模板的内容。

4、newspaper：可以用来提取新闻、文章和内容分析。使用多线程，支持10多种语言等。作者从requests库的简洁与强大得到灵感，使用Python开发的可用于提取文章内容的程序。支持10多种语言并且所有的都是unicode编码。

5、Python-goose：Java写的文章提取工具。Python-goose框架可提取的信息包括：文章主体内容、文章主要、文章中嵌入的任何Youtube/Vimeo视频、元描述、元标签。

6、Beautiful Soup：名气大，整合了一些常用爬虫需求。它是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库。它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间。Beautiful Soup的缺点是不能加载JS。

7、mechanize：它的优点是可以加载JS。当然它也有缺点，比如文档严重缺失。不过通过官方的example以及人肉尝试的方法，还是勉强能用的。

8、selenium：这是一个调用浏览器的driver，通过这个库你可以直接调用浏览器完成某些 *** 作，比如输入验证码。Selenium是自动化测试工具，它支持各种浏览器，包括 Chrome，Safari，Firefox等主流界面式浏览器，如果在这些浏览器里面安装一个 Selenium 的插件，可以方便地实现Web界面的测试 Selenium支持浏览器驱动。Selenium支持多种语言开发，比如 Java，C，Ruby等等，PhantomJS 用来渲染解析JS，Selenium 用来驱动以及与Python的对接，Python进行后期的处理。

9、cola：是一个分布式的爬虫框架，对于用户来说，只需编写几个特定的函数，而无需关注分布式运行的细节。任务会自动分配到多台机器上，整个过程对用户是透明的。项目整体设计有点糟，模块间耦合度较高。

10、PySpider：一个国人编写的强大的网络爬虫系统并带有强大的WebUI。采用Python语言编写，分布式架构，支持多种数据库后端，强大的WebUI支持脚本编辑器，任务监视器，项目管理器以及结果查看器。Python脚本控制，可以用任何你喜欢的html解析包。

由于项目需求收集并使用过一些爬虫相关库，做过一些对比分析。以下是我接触过的一些库：

Beautiful Soup。名气大，整合了一些常用爬虫需求。缺点：不能加载JS。

Scrapy。看起来很强大的爬虫框架，可以满足简单的页面爬取（比如可以明确获知url pattern的情况）。用这个框架可以轻松爬下来如亚马逊商品信息之类的数据。但是对于稍微复杂一点的页面，如weibo的页面信息，这个框架就满足不了需求了。

mechanize。优点：可以加载JS。缺点：文档严重缺失。不过通过官方的example以及人肉尝试的方法，还是勉强能用的。

selenium。这是一个调用浏览器的driver，通过这个库你可以直接调用浏览器完成某些 *** 作，比如输入验证码。

cola。一个分布式爬虫框架。项目整体设计有点糟，模块间耦合度较高，不过值得借鉴。

以下是我的一些实践经验：

对于简单的需求，比如有固定pattern的信息，怎么搞都是可以的。

对于较为复杂的需求，比如爬取动态页面、涉及状态转换、涉及反爬虫机制、涉及高并发，这种情况下是很难找到一个契合需求的库的，很多东西只能自己写。

至于题主提到的：

还有，采用现有的Python爬虫框架，相比与直接使用内置库，优势在哪？因为Python本身写爬虫已经很简单了。

third party library可以做到built-in library做不到或者做起来很困难的事情，仅此而已。还有就是，爬虫简不简单，完全取决于需求，跟Python是没什么关系的。

一，检查pip有没安装cryptography，pyOpenSSL，certifi

pip install cryptography

pip install pyOpenSSL

pip install certifi

二，添加ssl验证

import ssl

ssl_create_default_>

这么具体的问题，找通用demo很难啊，个人觉得问题的难点不在Python。

1 获取什么服务器性能数据和如何获取，可以请教公司内部运维。

2 获取什么数据库性能数据和如何获取，可以请教公司内部DBA。

3 以上两点搞定了，才能确定临时数据存储结构和最终数据库表结构。

以上三点是关键，Python的事情就简单多了，提供一种思路：一分钟一次，实时性不高，每台服务器用cron部署一个apy，用于获取性能数据，在某一台服务器有一个bpy，负责获取所有服务器apy产生的数据，然后写入数据库；apy如何上报到bpy取决于你擅长什么，如果熟悉网络编程，用apy做客户端上报到服务端bpy，如果熟悉shell的文件同步(如rsync)，apy只写本地文件，bpy调用csh（封装rsync）拉取远程文件。

1Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中

2pyspider 是一个用python实现的功能强大的网络爬虫系统，能在浏览器界面上进行脚本的编写，功能的调度和爬取结果的实时查看，后端使用常用的数据库进行爬取结果的存储，还能定时设置任务与任务优先级等。

3Crawley可以高速爬取对应网站的内容，支持关系和非关系数据库，数据可以导出为JSON、XML等

4Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间。

还有很多，比如Newspaper，Grab，Cola等等

爬虫框架学习可以看一下黑马程序员视频库的学习视频，免费学习哦！很高兴能为你提供帮助

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