亚马逊美国站爬虫设计与使用实战指南

本文档是广州智干电子商务有限公司商业智能部于2016年10月20日编写的关于亚马逊美国站爬虫软件的设计、开发和使用指南。该文档旨在满足公司对亚马逊商品排名数据的需求，以便进行商业智能分析。主要关注点包括： 1. **需求**：项目的核心需求是爬取亚马逊美国站各级类目的Top100商品排名，并将数据存储在数据库中，以支持Excel文件导出供业务人员使用。强调爬虫需具备稳定性，爬取速度适中，不影响平台正常运行。开发团队计划用Python作为初始语言，未来可能转向Golang或Java。 2. **软件设计**： - **类目**：爬虫设计涉及对亚马逊商品分类的抓取，目标是获取每个类别的Top100商品。 - **存储**：为了长期保存数据，设计了smart_base和smart_item两个数据库来分别存储基础信息和商品数据。 - **速度与局限**：着重考虑了爬虫效率，同时要应对亚马逊的反爬机制，可能需要使用代理IP和策略避免被封禁。 - **分布式**：考虑到扩展性，文档还提及了分布式爬虫的实现，以处理大量数据和提高处理能力。 3. **使用**： - **配置**：介绍了如何修改配置文件，包括全局配置和日志设置。 - **数据库操作**：详细指导了如何建立和管理数据库，以及使用不同工具如proxyfiletool.py等辅助工具。 - **客户端工具**：提供了导出数据和管理代理IP的实用工具。 - **外部文件存储**：明确了数据的存储架构。 4. **服务器规划**：文档涉及服务器的选择和配置，以支持爬虫的稳定运行。 5. **服务器行为准则**：制定了基本命令、行为规范和维护策略，确保爬虫活动的合规和高效。 6. **英文介绍**：最后部分是对整个项目的英文简要介绍，概述了项目背景和目标。 这份文档提供了一个全面的框架，涵盖了从需求定义、软件设计到具体操作步骤的完整流程，对于亚马逊全网爬虫的实施具有重要参考价值。