用 Python 给 Amazon 做“全身 CT”——可量产、可扩展的商品详情爬虫实战

一、技术选型：为什么选 Python 而不是 Java？

结论：“调研阶段用 Python，上线后如果 QPS 爆表再考虑 Java 重构。”

二、整体架构速览（3 分钟看懂）

三、开发前准备（5 分钟搞定）

环境
Python 3.11 + VSCode + 虚拟环境

依赖一次性装完

bash

python -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install playwright pandas tqdm loguru fake-useragent aiofiles
playwright install chromium   # 自动下载浏览器

目标字段 & CSS 选择器

四、MVP：120 行代码即可跑通

单文件脚本，支持异步并发 10 个 ASIN，自动重试 429，结果直接写 amazon.csv。

Python

import asyncio, csv, re, random
from pathlib import Path
from playwright.async_api import async_playwright
from loguru import logger
from fake_useragent import UserAgent
import pandas as pd

CONCURRENCY = 10
RETRY     = 3
TIMEOUT   = 35_000
RESULT    = "amazon.csv"

HEADERS = ["asin","title","price","rating","review_count","availability","img_url","scrape_time"]

async def scrape_one(page, asin: str) -> dict:
    url = f"https://www.amazon.com/dp/{asin}"
    logger.info("


审核编辑 黄宇