拼多多店铺商品数据自动化采集与分析脚本（个人项目）

基于自身经营多家拼多多店铺的实际需求，为解决人工统计竞品价格和销量耗时费力的问题，独立开发了一套轻量级数据采集脚本。
核心功能包括：
1、支持根据关键词或指定店铺URL，定时抓取商品的价格、销量、评价等核心数据。
2、内置了简单的反爬策略（如请求头伪装、IP代理切换、随机延时），确保采集稳定性。
3、基于Pandas实现数据清洗与去重，底层结合OpenPyXL引擎自动导出格式化良好的Excel报表，并附带多维度数据分析（如价格区间、销量排名）
项目最终将日常竞品调研时间缩短至5分钟，极大提升了店铺选品与动态定价的决策效率。

1、整体架构和设计思路，不同模块使用的技术栈：
项目采用模块化设计，分为四个核心模块：请求管理模块（RequestManager）、数据采集模块（PddCrawler）、数据清洗模块（DataCleaner）和主控入口（main.py）。技术栈涵盖Python、Requests、Selenium WebDriver、Pandas和OpenPyXL。请求模块负责统一封装HTTP请求与反爬策略；采集模块支持API与Selenium双引擎驱动；清洗模块负责格式化数据；主控模块负责流程调度与日志记录。

2、“我”的负责模块和结果（尽可能量化）：
作为独立开发者，我负责全流程架构设计与核心代码编写。通过自动化脚本，将竞品数据统计时间从每天2小时压缩至5分钟，效率提升24倍。单次运行可稳定采集数百条商品数据，数据采集成功率达99%以上。生成的Excel报表包含商品排名、价格、销量、链接等字段，为店铺选品和定价提供了可靠的数据支撑。

3、“我”遇到的难点、坑，和解决方案：
难点一：反爬对抗与风控绕过。 初期使用Selenium直接抓取移动端H5页面时，频繁触发拼多多“系统繁忙”提示及登录拦截。通过注入CDP脚本隐藏navigator.webdriver特征、添加随机延时，一定程度缓解了封锁，但依然无法彻底解决稳定性问题。最终我果断进行技术选型调整，切入拼多多开放平台（多多进宝推手）官方API，获取结构化JSON数据，从根本上解决了合规性与数据缺失问题。
难点二：数据清洗复杂度。 原始销量数据格式混乱（如“10万+”、“1.2千”）。我利用Pandas结合正则表达式进行标准化转换，并通过drop_duplicates去重，保证了数据报表的准确性。