顶流电商平台数据采集和价格监控

1.随着电商行业竞争白热化，某日化品牌客户面临竞品价格变动快、促销策略滞后、库存监控缺失等痛点。为辅助其动态定价决策，本项目立项建设一套分布式电商数据采集中台。核心目标是实现竞品SKU价格、促销活动、评论情感及库存状态的实时监控与趋势分析，将数据获取时效从人工每日核查提升至分钟级自动化采集，为运营团队提供精准的数据弹药。
2.系统包含四大核心模块：任务调度中心（支持定时/触发式采集任务配置）、多源适配器（针对不同平台封装独立解析引擎）、反爬对抗层（集成动态代理池与验证码识别服务）、数据治理管道（完成去重、格式标准化与异常预警）。各模块松耦合设计，支持水平扩展。
3.
运营人员在管理后台创建采集任务（设定目标URL、采集字段与频次）→ 调度中心下发任务至爬虫集群 → 适配器执行采集并实时对抗反爬 → 原始数据进入清洗管道 → 结构化数据存入MongoDB，同时价格波动触发钉钉告警 → 最终数据通过API同步至客户BI看板，完成从需求到决策的闭环。

1、整体架构和设计思路，不同模块使用的技术栈
采用主从式Scrapy集群架构，Master节点（Django+Celery）负责任务编排与状态监控，Worker节点（Scrapyd）执行具体采集。技术栈分层如下：
存储层：MongoDB（原始数据）、PostgreSQL（任务元数据）、Redis（去重指纹与缓存）
采集层：Scrapy + aiohttp（高并发请求），Selenium/Playwright（处理复杂交互）反爬层：自研代理池（轮换拨号+隧道代理），结合anticaptchaofficial解决验证码部署监控：Docker容器化 + Prometheus + Grafana实时仪表盘

2、“我”的负责模块和结果（
本人独立完成整体架构设计，并负责反爬对抗层与数据治理管道的开发。成果包括：
代理池可用率稳定在99.2%，平均请求响应时间1.8s
设计的多级去重策略（布隆过滤+MD5指纹），使入库数据重复率低于0.3%
系统上线后稳定运行8个月，累计采集有效数据1200万+条，支撑客户定价策略调整17次，关联品类GMV提升15%
1.平台参数动态加密（如x-api-sign）。通过抓包比对+Hook调试，定位加密入口为WebAssembly（WASM）模块。采用wasm2c反编译还原算法逻辑，并用Python重写签名生成函数，彻底绕过加密限制。
2,高并发下被限流。从单IP轮询升级为分布式代理池，并为每个请求绑定独立Session和浏览器指纹（使用browser-fingerprint库），同时引入随机指数退避重试，成功将封禁率从初始的15%压降至2.1%。
3.评论分页参数偏移异常。部分接口的分页offset并非线性递增，而是经过Base64编码混淆。通过解析前端分页组件逻辑，重构了分页参数生成公式，彻底修复数据漏采问题。