概述与设计思路
利用Python的Scrapy框架进行大规模页面抓取和结构化数据提取，配合aiohttp实现高并发请求，从而高效获取Amazon平台上的商品列表、详情、评论等公开信息。通过对这些数据进行清洗与分析，可以识别出有潜力的商品，评估市场竞争程度，并跟踪竞争对手的动态，为跨境电商选品提供数据支撑。
核心思路是通过爬虫程序模拟浏览器行为，绕过Amazon的反爬虫机制，持续抓取商品标题、价格、评分、评论数、类目、上架时间、卖家信息等关键字段，进而利用数据分析方法评估商品的市场潜力。
以下是本方案主要组件及其关系的架构图：
核心代码实现
1. 环境配置与依赖安装
首先，确保你的Python环境（建议3.8及以上）已安装必要的库：
pip install scrapy aiohttp aiohttp-socks scrapy-user-agents pandas numpy matplotlib2. Scrapy爬虫项目搭建
使用Scrapy框架创建爬虫项目，这是爬取Amazon产品数据的主力47。
(1) 创建Scrapy项目
在命令行中执行：
详解)
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