如何大规模抓取 eBay 数据：Massive 的完整代理解决方案
Jason Grad
创始人
February 18, 2025
eBay是全球最大的电子商务市场之一，拥有数十亿的eBay列表，每天吸引数百万访客。对于企业而言，eBay 产品数据提供了大量有价值的数据，这些数据对于商业智能、市场研究和竞争分析可能非常宝贵。但是，由于该平台具有先进的防抓取机制，从eBay大规模提取数据的网络抓取过程构成了重大的技术挑战。
本分步指南解释了如何使用Massive的代理网络构建eBay网络抓取工具，以有效地提取eBay列表数据，同时最大限度地降低被封锁的风险。
事不宜迟，让我们开始吧！
为什么要抓取 eBay 数据？
来自eBay网站的原始数据为企业提供了宝贵的见解，从而推动了明智的决策和竞争优势。以下是来自eBay的公开数据如何改变业务战略：
- 市场研究： 通过实时跟踪竞争对手的定价、促销和客户偏好，您可以识别市场缺口并调整策略以超越竞争对手。
- 智能定价： 在eBay上监控价格波动使您可以调整价格以保持竞争力，同时保持可观的利润率。这在价格频繁变动的快速市场或季节性高峰期特别有用。
- 产品决策： 在投资新库存之前，利用 eBay 的销售和反馈数据来验证您的产品选择。通过分析畅销产品并了解客户反馈，您可以完善产品供应并安排发布时间，以最大限度地发挥影响力。
- 库存管理： eBay 数据显示了明确的需求模式，使您能够保持最佳库存水平。这可以帮助您优化库存水平，避免库存积压并防止缺货。
避免在抓取 eBay 时被屏蔽
构建 eBay 抓取工具并不像看起来那么容易。由于基于IP的速率限制、验证码和严格的反抓取措施，大规模抓取eBay带来了重大挑战。当你超过eBay的请求限制时，你的IP会被封锁或面临验证码。
为什么你需要代理来进行eBay抓取？
在构建用于大规模抓取 eBay 数据的 eBay 抓取工具时，代理不仅有用，而且是必不可少的。使用代理可以将请求分配到多个 IP 地址，从而帮助您：
- 避免被封锁或节流
- 保持稳定的刮擦速度
- 防止 IP 黑名单（这可能是一个非常棘手的问题）
- 可靠地扩展您的数据收集
为什么选择大规模代理来抓取 eBay？
正如我们在上面已经讨论的那样，从eBay抓取数据并不简单。你必须考虑使用某种代理，而且 住宅代理 是最受欢迎的。我们的 住宅代理的使用 来自真实台式机和移动设备的IP，使其在绕过eBay的反抓取措施方面非常有效。以下是我们提供的服务：
- 成功率高：我们的住宅 IP 可显著降低封锁风险，从而实现可靠的大规模数据收集。
- 全球接入：使用特定地区的代理从全球任何 eBay 市场无缝收集数据。
- 精确的本地数据：定位特定的城市或国家，以获得准确的市场见解和定价数据。
- 性能保障：通过快速响应时间和全天候正常运行时间监控，享受 99% 的成功率。
- 灵活使用：从各种带宽选项中进行选择，以满足您的抓取需求，无论是小型还是企业级。
💡 专业提示： 在抓取不同的eBay市场时，请务必使用目标国家/地区的代理——这样可以确保您获得实际的本地定价和可用性数据。Massive Proxies在所有主要的eBay市场上提供特定位置的IP，以获得一致的结果。
大规模代理入门
如果你是 Massive 的新手， 注册一个账号。根据您的需求选择套餐。
注意： 我们提供 2 GB 免费试用 对于公司来说。首先， 填写这张表格。如果你需要更多的带宽， 联系我们的销售团队，我们将为您提供帮助。
注册后，前往 大型仪表板 检索您的代理凭证（用户名和密码）。
配置步骤：
请访问 快速入门 用于自定义代理设置的部分：
- 选择您的首选协议（HTTP、HTTPS 或 SOCKS5）
- 在两者之间选择 旋转或粘性代理
- 设置地理定位偏好（国家、州、城市或邮政编码）
配置完成后，您将获得适用于特定用例的即用型 cURL 命令。
有关基于位置的定位和粘性会话等高级功能，请参阅 海量文档。这些文档提供了充分利用大规模住宅代理的分步说明。
通过这种设置，你可以使用Massive Proxies从包括美国、英国、德国和澳大利亚在内的主要市场抓取eBay数据。
您可以从eBay提取哪些产品数据？
抓取 eBay 可以为您提供丰富的产品信息。以下是可用数据的全面明细：
- 产品网址： 指向 eBay 产品页面的链接
- 标题： 物品的名称
- 字幕： 其他描述性文本
- 当前价格： 当前的销售价格
- 原价为： 先前的价格（如果有）
- 折扣： 折扣的百分比或金额
- 可用性： 可用数量和库存状态
- 已售数量： 已售商品数量
- 配送详情： 成本和预计交货时间
- 地点： 发货来源
- 退货： 退货政策详情
- 状况： 商品是新品、二手还是翻新商品
- 品牌： 制造商或品牌名称
- 类型： 类别或商品类型
- 卖家信息：
- 卖家/商店名称
- 客户反馈百分比
- 卖家的总销售额
所需的用户输入
要开始抓取 eBay，你需要指定两个关键参数：
- 目标国家： 您可以从 10 个地区 eBay 域名中提取数据：
"US": "https://www.ebay.com",
"GB": "https://www.ebay.co.uk",
"DE": "https://www.ebay.de",
"ES": "https://www.ebay.es",
"FR": "https://www.ebay.fr",
"IT": "https://www.ebay.it",
"CA": "https://www.ebay.ca",
"MX": "https://www.mx.ebay.com",
"NL": "https://www.ebay.nl",
"AU": "https://www.ebay.com.au"- 搜索词： 输入要刮掉的内容（例如，“躺椅”、“无人机相机”）。您可以使用逗号输入多个术语。
- 物品限制： （可选）指定要刮掉的项目数量。跳过此步骤即可收集所有页面上的所有可用数据。
提取的数据将保存在结构化的 JSON 文件中。
使用海量代理构建 eBay 数据抓取工具
本指南逐步探讨了如何大规模收购eBay。当我们专注于刮刮时 eBay.com （美国网站），同样的原则适用于其他国家/地区的eBay网站，但对选择者进行了细微的调整。
步骤 #1：项目设置
首先，确保你的系统上安装了 Python 3。如果不是， 下载并安装它。
现在，为你的项目创建一个目录：
mkdir ebay_scraper在首选 IDE（如 VS Code）中打开项目文件夹，然后创建一个名为 usa_ 的文件ebay.py。该文件将包含我们抓取 eBay 数据的抓取逻辑。
你还需要创建一个 .env 文件来存储你的大规模代理证书：
PROXY_USERNAME=your_username
PROXY_PASSWORD=your_password现在，你的项目结构应该是这样的：
ebay_scraper/
├── .env
└── usa_ebay.py
步骤 #2：安装依赖关系
为了高效地抓取 eBay 数据，你需要使用几个密钥库：
- curl_cfi：支持 JA3/TLS 指纹识别和 HTTP/2 的高性能 HTTP 客户端
- beautifulsoup4: 用于 HTML 解析
- python-dotenv: 用于环境变量管理
- aiofiles: 用于异步文件操作
现在，你可以使用 pip 安装这些依赖项，如下所示：
pip install curl-cffi beautifulsoup4 python-dotenv aiofiles
步骤 #3：配置大规模代理
此步骤设置代理以启用地理定位，确保请求通过特定国家/地区转发，以准确提取 eBay 数据：
def setup_proxy(self):
"""Configure proxy settings for geotargeted requests"""
self.proxy_host = "network.joinmassive.com:65534"
self.username = os.getenv("PROXY_USERNAME")
self.password = os.getenv("PROXY_PASSWORD")
self.proxy_auth = f"{self.username}-country-{self.domain}:{self.password}"
步骤 #4：请求配置
使用配置 HTTP 请求 curl_cfi 图书馆。该设置涉及两种方法：
_get_proxy_config: 格式化代理身份验证凭据和主机详细信息_make_request: 使用速率限制和浏览器仿真等功能处理 HTTP 请求的执行
def _get_proxy_config(self) -> Dict[str, str]:
"""Generate proxy configuration dictionary"""
return {"https": f"http://{self.proxy_auth}@{self.proxy_host}"}
async def _make_request(self, session: AsyncSession, url: str, page_type: str):
"""Make HTTP request with proxy and browser emulation"""
async with self.semaphore:
response = await session.get(
url,
proxies=self._get_proxy_config(),
impersonate="chrome124",
timeout=self.page_timeout,
)
步骤 #5：处理搜索页面
这个方法 _流程搜索页面 管理单个搜索结果页面的处理。它使用异步会话、页码和搜索词作为输入。以下是它的工作原理：
该函数通过构建查询参数来构造搜索 URL，这些参数包括：
- 搜索关键字 (
_nkw) - 页码 (
_pgn) - 每页项目设置 (
_ipg) 已优化至 240 个项目
然后，它使用先前配置的请求方法发出异步请求。如果成功检索到内容，则使用以下方法对其进行解析 漂亮的汤 和 lxml 解析器。然后，它从解析的 HTML 中提取产品 URL 并批量处理提取的产品 URL。
async def _process_search_page(
self, session: AsyncSession, page_num: int, search_term: str
):
"""Process a single search results page"""
try:
params = {
"_nkw": search_term,
"_pgn": page_num,
"_ipg": 240, # Maximum items per page
}
url = self.base_url + urlencode(params)
status_code, html_content = await self._make_request(session, url, "search")
if html_content:
soup = BeautifulSoup(html_content, "lxml")
urls = self._extract_product_urls(soup)
logger.info(f"Found {len(urls)} products on page {page_num}")
return await self._process_product_batch(session, urls)
except Exception as e:
logger.error(f"Error processing page {page_num}: {str(e)}")
return False, False
步骤 #6：提取产品 URL
这种方法可以处理从搜索结果页面提取产品网址的关键任务。以下是产品网址提取的工作原理：
这个 _提取产品_网址 方法接受包含已解析的 HTML 内容的 BeautifulSoup 对象，并返回有效产品网址的列表。它实现了一种有针对性的网址提取方法：
- 使用 CSS 选择器
a.s-item__link查找所有产品链接元素 - 遍历每个链接元素以提取 href 属性
- 通过检查是否存在 URL 来验证 URL
itm/在 URL 路径中 - 生成仅包含有效产品 URL 的筛选列表
def _extract_product_urls(self, soup: BeautifulSoup) -> List[str]:
"""Extract product URLs from search results page"""
urls = []
for link in soup.select("a.s-item__link"):
url = link.get("href", "")
if url and "itm/" in url:
urls.append(url)
return urls
步骤 #7：抓取产品详情
_extract_product_details 方法系统地从 eBay 产品页面中提取产品信息。它处理 BeautifulSoup 对象并返回一个包含结构化数据的 ProductDetails 对象。
def _extract_product_details(self, soup: BeautifulSoup, url: str) -> ProductDetails:
"""Extract all product details from page"""
details = ProductDetails(url=url)
try:
details.store_info = DataExtractor.extract_store_info(soup)
# Title section
if title_div := soup.select_one("div.x-item-title"):
if title := title_div.select_one("h1.x-item-title__mainTitle span"):
details.title = title.text.strip()
if subtitle := title_div.select_one("div.x-item-title__subTitle span"):
details.subtitle = subtitle.text.strip()
# Price section
if price_section := soup.select_one("div.x-price-section"):
if current_price := price_section.select_one("div.x-price-primary span"):
details.current_price = current_price.text.strip()
if was_price := price_section.select_one(
"span.ux-textspans--STRIKETHROUGH"
):
details.was_price = was_price.text.strip()
# Discount calculation
discount = None
if emphasis_discount := price_section.select_one(
"span.ux-textspans--EMPHASIS"
):
discount = emphasis_discount.text.strip()
elif secondary_discount := price_section.select_one(
"span.ux-textspans--SECONDARY"
):
discount = secondary_discount.text.strip()
if discount and (percentage_match := re.search(r"(\d+)%", discount)):
details.discount = percentage_match.group(1) + "%"
# Quantity section
if quantity_div := soup.select_one("div.x-quantity__availability"):
spans = quantity_div.select("span.ux-textspans")
if spans:
details.availability = spans[0].text.strip()
if len(spans) > 1:
details.sold_count = spans[1].text.strip()
# Shipping section
if shipping_div := soup.select_one("div.d-shipping-minview"):
if shipping_section := shipping_div.select_one(
"div.ux-labels-values__values-content"
):
details.shipping, details.location = (
DataExtractor.extract_shipping_info(shipping_section)
)
# Returns section
if returns_div := soup.select_one("div.x-returns-minview"):
if returns_section := returns_div.select_one(
"div.ux-labels-values__values-content"
):
details.returns = DataExtractor.extract_returns_info(returns_section)
# Additional details
if condition_span := soup.select_one(
"div.x-item-condition-max-view .ux-section__item > span.ux-textspans"
):
details.condition = condition_span.text.strip().split(".")[0] + "."
if (brand_dl := soup.select_one("dl.ux-labels-values--brand")) and (
brand_value := brand_dl.select_one("dd .ux-textspans")
):
details.brand = brand_value.text.strip()
if (type_dl := soup.select_one("dl.ux-labels-values--type")) and (
type_value := type_dl.select_one("dd .ux-textspans")
):
details.type = type_value.text.strip()
except Exception as e:
logger.error(f"Error extracting details from {url}: {str(e)}")
return details
步骤 #8：处理分页
这个 _有_下一页 方法使用两种不同的方法来检查分页：
- 首先，它通过搜索锚标签来寻找下一页链接
type= “下一步”属性。如果此链接存在且有效href属性，它确认下一页的存在。 - 作为备用机制，它还会检查下一个按钮元素。这是在找一个带有
type= “下一步”并通过检查来验证它是否未被禁用aria已禁用属性。如果该按钮存在但未被禁用，则表示有更多页面可用。
def _has_next_page(self, soup: BeautifulSoup) -> bool:
"""Determine if there is a next page of results"""
next_link = soup.select_one('a[type="next"]')
if next_link and next_link.get("href"):
return True
next_button = soup.select_one('button[type="next"]')
return not (next_button and next_button.get("aria-disabled") == "true")
步骤 #9：数据存储
最后，将提取的数据保存到 JSON 文件中：
class FileHandler:
"""Handle file operations with error handling and backups"""
@staticmethod
async def save_to_file(filename: str, data: Dict):
"""Save data with automatic backup creation"""
temp_file = f"{filename}.temp"
backup_file = f"{filename}.backup"
try:
# Create directory structure
os.makedirs(os.path.dirname(filename), exist_ok=True)
# Save to temporary file
async with aiofiles.open(temp_file, "w", encoding="utf-8") as f:
await f.write(json.dumps(data, indent=2, ensure_ascii=False))
# Create backup of existing file
if os.path.exists(filename):
os.replace(filename, backup_file)
# Replace with new file
os.replace(temp_file, filename)
logger.info(f"Data successfully saved to {filename}")
except Exception as e:
logger.error(f"Error saving data: {str(e)}")
raise
步骤 #10：运行刮板
在10个市场域名上抓取eBay的完整实现方法可在以下网址获取 GitHub。抓取器提取产品数据并生成结构化的 JSON 文件，每个条目包含：
{
"url": "https://www.ebay.com/itm/294701001393",
"title": "Manual Recliner Armchair PU Sofa Chair w/ Adjustable Leg Rest & 135° Reclining",
"subtitle": "Comfortable & Easy to Clean & 360° Swivel & Steel Frame",
"current_price": "US $228.99",
"was_price": "US $651.99",
"discount": "65%",
"availability": "More than 10 available",
"sold_count": "93 sold",
"shipping": "Free shipping - Arrives by Christmas",
"location": "Wilsonville, Oregon, United States",
"returns": "30 days returns Buyer pays for return shipping",
"condition": "A brand-new, unused, unopened, undamaged item in its original packaging (where packaging is applicable).",
"brand": "Homcom",
"type": "Recliner Armchair",
"store_info": {
"name": "Aosom-Direct",
"feedback": "97.5% positive feedback",
"sales": "482K items sold",
},
}
结论
本指南展示了如何构建可在不同eBay市场上运行的eBay抓取工具。通过使用住宅代理，您可以收集准确的产品数据，同时最大限度地降低封锁风险。我们所介绍的方法使可靠地从eBay的各个区域站点收集数据成为可能。
如果您需要有关代理配置或最佳实践的更多详细信息，可以在中找到所有内容 文档。
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作者简介
Jason Grad
创始人
我是Massive的联合创始人兼首席执行官。除了在创业公司工作外，我还是一名音乐家、运动员、导师、活动主持人和志愿者。
