我正在开发一项网络抓取服务，主要针对时尚行业。我的目标是提供有关产品的全面数据，包括库存水平。为了实现这一目标，我需要模拟购买以确定每种尺寸的产品的最大可用数量。

我一直在使用 Python 和 Selenium 进行网络抓取部分，但在准确模拟购买方面面临着挑战检索股票信息的过程。以下是我尝试实现的步骤：

1. 导航到产品页面：使用 Selenium 加载产品页面。
2. 选择尺寸：从可用选项中选择特定尺寸。
3. 添加到购物车：尝试将所选尺寸的最大可用数量添加到购物车。
4. 检查库存情况：如果没有最大数量，请减少数量，直到确定最大可用数量。
5. 对每个尺寸重复：重复适用于所有尺寸产品的流程。

我正在寻找建议、替代方法或任何可以帮助完善此方法的经验见解。

谢谢！

使用模拟购买来获取库存信息是一种比较复杂的方法，而且很多网站为了防止机器人会设置各种反爬虫机制，导致这种方法并不稳定。

更推荐的方法是直接分析网站的源代码、API 接口或使用 headless 浏览器获取库存信息:

1. 分析网页源代码: 很多电商网站会在产品页面的 HTML 源代码中直接包含库存信息，可以使用 BeautifulSoup 或 lxml 等库解析网页，并提取相关数据。

   ```python from bs4 import BeautifulSoup import requests

   url = "https://www.example.com/product-page" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")

   根据网站的结构，找到包含库存信息的标签，例如:

   stock_info = soup.find("span", {"class": "stock-level"}).text.strip() print(stock_info) ```

2. 利用 API 接口: 一些网站提供 API 接口，允许直接查询产品信息，包括库存状态。查看网站的开发者文档，了解如何使用 API 获取库存数据。

   ```python import requests

   url = "https://api.example.com/products/12345" headers = {"Authorization": "Bearer your_api_token"} response = requests.get(url, headers=headers)

   data = response.json() stock_level = data["stock"]["level"] print(stock_level) ```

3. 使用 Headless 浏览器: 如果以上两种方法都不可行，可以使用 Selenium 或 Playwright 等工具操控 headless 浏览器，加载动态内容，并获取渲染后的库存信息。

   ```python from selenium import webdriver from selenium.webdriver.chrome.options import Options

   options = Options() options.add_argument("--headless=new") driver = webdriver.Chrome(options=options)

   driver.get("https://www.example.com/product-page")

   使用 JavaScript 获取动态加载的库存信息

   stock_info = driver.execute_script( "return document.querySelector('.stock-level').innerText;" ) print(stock_info)

   driver.quit() ```

注意事项:

• 在进行网络爬虫时，请务必遵守 robots.txt 文件和网站的使用条款。
• 网站结构可能会发生变化，导致代码失效，需要定期维护更新。
• 为了避免给网站服务器造成过大压力，请控制爬取频率。

使用模拟购买方法的缺点:

• 效率低下: 需要模拟完整的购买流程，耗费时间较长。
• 容易被检测: 网站可能会识别出的行为是机器操作，并采取反爬虫措施。
• 数据准确性: 模拟购买获取的库存信息可能不准确，因为网站可能会保留库存，或者在完成购买前库存发生变化。

总而言之，建议优先考虑分析网页源代码、使用 API 接口或 headless 浏览器等方法获取库存信息。 如果必须使用模拟购买的方法，请谨慎操作，并做好应对反爬虫机制的准备。