使用 Python 進行 eBay 網站爬蟲：完整指南

eBay 網路爬蟲的核心在於使用自動化腳本從 eBay 網站抓取公開資料。這不僅是一種技術技巧，更重要的是收集大量的市場情報——價格、產品詳情、賣家資訊和銷售歷史——從而為你帶來巨大的競爭優勢。

為什麼 eBay 資料抓取能讓你獲得競爭優勢

在瞬息萬變的電商世界裡，靠猜測早已行不通。依賴直覺只會讓你迅速落後。 eBay 網路爬蟲徹底改變了這種局面，它將猜測轉化為數據驅動的策略，讓你對市場有清晰透徹的洞察。

透過有系統地收集數據，你就能發現那些肉眼無法察覺的模式和機會。這讓你能夠在市場變化發生的瞬間做出反應，而不是幾週後為時已晚。

優化您的定價策略

利用 eBay 資料抓取最快的獲利方式之一就是掌握動態定價。您可以自動監控競爭對手對相同或類似產品的定價。

實用範例：假設您銷售像 NES 版《薩爾達傳說》這樣的經典電子遊戲。一個簡單的腳本可以每小時運行一次，抓取所有該遊戲商品的「立即購買」價格和運費。如果平均價格下降 5%，腳本可以向您發送電子郵件提醒，讓您立即調整自己的商品價格，保持最具吸引力，從而拿下下一筆訂單。

這種即時感知能讓你避免因定價過低而錯失利潤，或因定價過高而導致銷售慘淡。如果你真的想透過賣商品賺錢，那麼了解這些市場動態是必不可少的。

揭示市場趨勢和機遇

資料抓取遠不止於價格資訊。它是你搶佔先機、洞察新興趨勢的秘密武器。透過分析某個品類的銷售量、搜尋頻率和新上架產品，你可以精準定位哪些產品開始走紅。

實用範例：電子產品賣家可以每天抓取「便攜式遊戲機」的搜尋資料。透過追蹤新上架產品的數量和銷售歷史（查看已售出的產品），他們可能會注意到像「Anbernic」這樣的小眾品牌銷售突然飆升。這是一個明確的訊號，表示你應該在市場飽和之前進貨，搶佔先機，把握獲利趨勢。

利用網路爬蟲追蹤競爭對手定價、庫存水準和客戶評價的企業能夠更快地應對市場變化。這種數據驅動的方法對於動態定價和智慧庫存管理至關重要，通常能帶來每週約 3.6% 的銷售成長。

加強產品開發和庫存管理

客戶反饋至關重要。抓取產品評論和賣家回饋，能讓你直接了解顧客對市面上產品的喜好和不滿之處。

實用範例：相機包自有品牌賣家可以抓取排名前十的競品的所有一星和二星評論文字。然後，他們可以分析這些文本，找出諸如「拉鍊壞了」、「肩帶不舒服」或「口袋不夠」等反覆出現的短語。這為他們設計一款能夠解決這些痛點的優質產品提供了直接的、數據支援的路線圖。

您還可以監控競爭對手的庫存水準。如果主要競爭對手的熱門商品經常售罄，這清楚地表明您需要增加庫存，以滿足未被滿足的需求。要了解更多關於如何在您的網店中使用數據的信息，請訪問 https://www.ipfly.net/e-commerce/。

能否取得正確的數據是區分業餘賣家和專業賣家的關鍵。以下列出了您可以從 eBay 提取的最有價值的數據點及其對您業務的意義。

從 eBay 抓取的關鍵資料點

抓取這些特定數據點，可以讓你全面、即時地了解 eBay 市場的情況，從而做出更明智、更快速、更有利可圖的決策。

準備你的 Python 爬蟲環境

在編寫任何一行程式碼之前，正確配置環境是必不可少的第一步。這就像廚師在開始服務前準備工作台一樣——前期做好規劃可以避免日後出現諸多麻煩，並確保專案順利進行。

一個乾淨、獨立的環境可以將您的 eBay 爬蟲程式與機器上的其他 Python 工作隔離。這種做法對於避免令人頭痛的依賴衝突，以及建立一個可靠且易於維護的爬蟲程序至關重要。

虛擬環境的力量

任何嚴肅的 Python 專案的核心都是虛擬環境。它本質上是一個乾淨、獨立的、專用於你的爬蟲程式的工作空間。這樣，你就可以在一個專案上安裝特定版本的函式庫，而不會影響其他專案。

操作範例：開啟終端，建立一個新的專案資料夾 mkdir ebay-project，然後進入該資料夾 cd ebay-project。現在，執行以下命令：

python -m venv ebay_scraper_env

這將會建立一個名為 ebay_scraper_env 的新目錄。要真正開始使用它，您需要「啟動」它。

• 在Windows: .\ebay_scraper_env\Scripts\activate
• 在macOS/Linux: source ebay_scraper_env/bin/activate

當您在終端提示符號中看到 (ebay_scraper_env) 時，就表示它正在運作。現在，您安裝的任何軟體包都將僅包含在此處。

安裝您的核心抓取工具包

環境啟動後，就可以引入所需的工具了。這三個函式庫構成了幾乎所有 Python 網路爬蟲專案的基礎。

我們將使用 pip，Python 自備的可靠套件安裝程式。只需在已啟動的終端機中執行以下命令：

pip install requests beautifulsoup4 lxml

只需一行指令，就能取得所有入門所需資訊。以下是各項功能的簡要說明。

用於網路爬蟲的必備 Python 庫

配置良好的環境是區分功能腳本和生產就緒工具的關鍵。使用虛擬環境隔離依賴項，可確保在為其他專案更新軟體包時，您的爬蟲程式不會發生故障。

微調你的程式碼編輯器

你可以用簡單的文字編輯器編寫程式碼，但使用專業的整合開發環境（IDE）或程式碼編輯器會讓你的工作輕鬆許多。 Visual Studio Code (VS Code) 是一款非常棒的免費工具，它擁有龐大的擴充庫，可以簡化你進行 eBay 網頁抓取的工作流程。
實際操作範例：安裝 VS Code 後，打開它並轉到「擴充功能」標籤（四個方塊的圖示）。搜尋並安裝以下三個擴充程序，以增強您的 VS Code 設定：

• Python（微軟出品）：這是必備的。它為 Python 提供了豐富的支持，包括程式碼檢查（用於捕獲錯誤）、智慧感知（用於智慧程式碼補全）和偵錯功能。
• Pylance：它與 Python 主擴充功能協同工作，提供更快、更聰明的程式碼分析和建議。
• Prettier – 程式碼格式化工具：自動清理程式碼格式，使其保持一致性和可讀性——對於維護複雜的爬蟲程式來說，這簡直是救星。

設定這些工具只需幾分鐘，但對生產力和程式碼品質的提升卻非常顯著。如果您對更廣泛的概念感興趣，歡迎瀏覽我們的資料抓取指南。現在您的環境已準備就緒，可以開始建置了。

建立你的第一個 eBay 資料抓取工具

好了，環境已經搭建完畢。現在是時候動手實作了，我們需要編寫一個 Python 爬蟲程序，從 eBay 搜尋結果頁面抓取資料。從理論到實際腳本的轉換，才是真正學習的過程。

整個流程主要分為三個步驟：向 eBay 發送請求、解析傳回的 HTML 程式碼，然後從中篩選出我們需要的資料。第一次嘗試，我們將重點放在基本資訊上：產品標題、價格和賣家資訊。

檢查頁面並找到目標

在寫任何一行 Python 程式碼之前，你需要先像偵探一樣思考。第一步始終是了解目標 eBay 頁面的結構。這時，瀏覽器的開發者工具就派上用場了。

可操作範例：

1. 前往 eBay 搜尋「rtx 3080 顯示卡」。
2. 找到第一個搜尋結果的標題。右鍵單擊該標題，選擇“檢查”。
3. 瀏覽器的開發者工具將會打開，並高亮顯示一行 HTML 程式碼。尋找類似 s-item__title 這樣的描述性類別名稱。這就是標題的選擇器。
4. 現在對價格執行相同的操作。右鍵單擊價格，選擇“檢查”，找到它的類別名，很可能類似於 s-item__price。
5. 最後，找到賣家名稱並執行相同的操作，尋找類似 s-item__seller-info-text 的類別名稱。

把這些選擇器記下來。它們是你的爬蟲程式用來導航 HTML 並抓取正確資訊的路線圖。

編寫 Python 爬蟲腳本

現在，讓我們把這些偵查工作轉換為一個功能完整的腳本。我們將使用 requests 函式庫來抓取頁面，並使用 BeautifulSoup 來解析 HTML。這是一個經典的組合——功能強大，但對於任何剛開始學習 eBay 網頁抓取的人來說都非常容易上手。

以下是一個完整的、帶有註釋的腳本，用於在 eBay 上搜尋關鍵字，並提取首頁所有商品資訊的關鍵細節。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv

def scrape_ebay_search(query):
    # Construct the URL for the eBay search results page
    url = f"https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw={query}"

    # Set headers to mimic a real browser visit
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
    }

    # Send the HTTP request to get the page content
    response = requests.get(url, headers=headers)

    # Check if the request was successful
    if response.status_code != 200:
        print(f"Failed to retrieve the page. Status code: {response.status_code}")
        return []

    # Parse the HTML content with BeautifulSoup
    soup = BeautifulSoup(response.content, 'lxml')

    products = []
    # Find all the individual listing containers
    listings = soup.find_all('li', class_='s-item')

    for item in listings:
        # Find the title element and get its text
        title_element = item.find('div', class_='s-item__title')
        title = title_element.get_text(strip=True) if title_element else 'N/A'

        # Find the price element and get its text
        price_element = item.find('span', class_='s-item__price')
        price = price_element.get_text(strip=True) if price_element else 'N/A'

        # Find the seller info element
        seller_info_element = item.find('span', class_='s-item__seller-info-text')
        seller_info = seller_info_element.get_text(strip=True) if seller_info_element else 'N/A'

        # Skip sponsored or non-product listings
        if "New Listing" in title or "Sponsor" in title:
            continue

        products.append({
            'title': title,
            'price': price,
            'seller_info': seller_info
        })

    return products

# Example usage of the function
if __name__ == "__main__":
    search_query = "rtx 3080 graphics card"
    scraped_data = scrape_ebay_search(search_query)

    for product in scraped_data:
        print(f"Title: {product['title']}")
        print(f"Price: {product['price']}")
        print(f"Seller: {product['seller_info']}n")

該腳本創建一個函數，該函數接受您的搜尋字詞，獲取正確的 eBay 頁面，然後遍歷每個產品列表以提取我們之前找到的資料。

專業提示：務必新增 User-Agent 標頭。這簡單的一行程式碼可以讓你的請求看起來像是來自普通的網頁瀏覽器，從而大大降低被基礎反機器人防禦系統攔截的幾率。

理解程式碼並擴展

這段腳本是一個絕佳的起點，但我們先快速分解一下，以便您可以對其進行修改和擴展。 BeautifulSoup 中的 find_all 方法用於取得元素組（例如所有產品清單），而 find 方法則用於在每個清單中精確定位單一元素（例如價格）。

但如何擴展規模呢？要抓取像 eBay 這樣擁有 12 億筆商品資訊的龐大市場，你需要更強大的功能。這時，開發者通常會選擇像 Scrapy 這樣的框架，並搭配強大的代理服務來處理速率限制和驗證碼等問題。更高級的抓取工具可以抓取從賣家評分到歷史價格等各種信息，你可以從 Dev.to 等社區學習到這些技巧。

目前，你已經打下了堅實的基礎。下一步是添加處理多頁面的邏輯，清理提取的資料（例如移除價格中的貨幣符號），並將所有內容儲存到 CSV 檔案中以進行分析。

利用代理躲避障礙物並保持隱蔽

遲早，每個爬蟲都會遇到瓶頸。你運行腳本後，得到的不是乾淨的數據，而是錯誤訊息、驗證碼頁面，或者乾脆就是一個空響應。這並非程式碼中的錯誤，而是你誤入了 eBay 的反爬蟲防禦機制。

像 eBay 這樣的大型電商網站會使用這些系統來阻止機器人程式瘋狂攻擊伺服器或過度抓取資料。最主要的觸發因素是什麼？短時間內從單一 IP 位址發送大量請求。這會暴露你並非真人，因此代理伺服器是任何專業的 eBay 網頁抓取工具包中必不可少的一部分。

代理伺服器本質上扮演著中間人的角色。你的爬蟲程式會向代理伺服器發送請求，然後代理伺服器會使用自己的 IP 位址將請求轉發給 eBay。雖然這會隱藏你的真實 IP 位址，但真正的妙處在於使用大量的代理伺服器，將你的請求分發到數百個不同的 IP 位址上。

選擇合適的代理類型

並非所有代理伺服器都一樣，對於像 eBay 這樣高難度的目標來說，選擇合適的代理伺服器至關重要。您主要會遇到兩種類型：資料中心代理和住宅代理。

資料中心代理之所以便宜又快，是因為它們來自資料中心內的伺服器。問題在於，它們的 IP 位址很容易被標記為非住宅 IP。電商平台可以一次屏蔽整段 IP 位址，這使得它們對於嚴肅的專案來說，成為一個極其不可靠的選擇。

另一方面，住宅代理才是真正的安全保障。這些IP位址是由網路服務供應商 (ISP) 分配給實際住宅的。從 eBay 的角度來看，來自住宅代理商的請求與一般網購用戶的請求完全相同。這使得它們極難被偵測和屏蔽。當然，它們的成本更高，但其可靠性無可匹敵。如需更深入了解，請參閱我們關於高品質住宅代理解決方案的指南，其中解釋了它們為何物有所值。

對於任何長期或大規模的 eBay 資料抓取專案來說，投資住宅代理是必不可少的。更高的成功率和更低的被屏蔽風險將為您節省無數後續的麻煩和調試時間。

在 Python 中實現代理程式和 IP 輪換

在 Python 腳本中使用代理非常簡單。關鍵不在於只使用一個代理，而是輪換使用多個代理，這樣你發送給 eBay 的每個請求都來自不同的 IP 位址。這是模擬自然用戶流量並規避追蹤的最有效方法。

以下是一個實際範例，展示如何設定 requests 庫以與像 IPFLY 這樣的輪換住宅代理服務一起工作。

import requests

# This is the endpoint for your IPFLY residential proxy service
# Replace with your actual credentials and port
proxy_endpoint = 'http://your_proxy_user:your_proxy_pass@proxy.ipfly.io:port'

# Structure the proxies for the requests library
proxies = {
    'http': proxy_endpoint,
    'https': proxy_endpoint,
}

# The target eBay URL you want to scrape
url_to_scrape = 'https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=vintage+camera'

try:
    # Each time this request runs, the proxy service will assign a new IP
    response = requests.get(url_to_scrape, proxies=proxies, timeout=10)

    # Check if the request was successful
    if response.status_code == 200:
        print("Successfully fetched the page with a new IP!")
        # Your BeautifulSoup parsing logic would go here
    else:
        print(f"Failed with status code: {response.status_code}")

except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"An error occurred: {e}")

有了這樣的設置，您無需自行管理 IP 位址輪換——代理服務會承擔所有繁重的工作。每次您的腳本透過該代理端點發出請求時，系統都會自動從龐大的 IP 位址池中指派新的住宅 IP 位址。這比您自己管理靜態 IP 位址清單要高效得多。

超越代理的思考：如何讓你的爬蟲人性化

雖然 IP 位址輪換是你的第一道防線，但複雜的反機器人系統不僅會檢查你的位址。要建立一個真正強大的爬蟲程序，你必須像人一樣思考。

這意味著要在代理設定之上疊加其他技術。其目的是使爬蟲的「指紋」隨機化，並打破其可能存在的任何可預測的、類似機器的模式。

許多網站會採用多種策略來識別和屏蔽爬蟲。以下簡要概述您將面臨的挑戰以及應對方法。

常見的防刮措施和解決方案

將這些策略結合起來——輪換使用住宅IP位址、循環使用真實用戶代理以及添加隨機延遲——就能建立起一套強大的防禦體系。這種多層防禦方法能讓你的eBay網頁抓取活動看起來像是來自不同用戶的多次互不相關的訪問，從而使你能夠可靠地收集所需數據，而不會被封鎖。

對抓取的資料進行結構化和匯出

從 eBay 網站抓取的原始資料實際上只是一堆雜亂的文字。要從中挖掘出真正的價值，你需要對其進行結構化和清理。最終目標是將這些混亂的資訊轉換成清晰、有序的格式，以便匯入電子表格或其他業務工具。

在 Python 中處理這種情況的最佳方法是使用字典列表。可以這樣理解：列表中的每個字典代表一個產品列表。字典內部包含諸如「title」、「price」和「seller_info」之類的鍵，用來儲存你抓取到的資料值。這種方法非常靈活，是保存所有資料之前的完美中間步驟。

從原始文字到清晰詞典

讓我們來看看上一節中建構的爬蟲。它抓取的價格數據可能看起來很混亂，混雜著貨幣符號和其他文字（例如「$199.99」或「EUR 85.00」）。這樣的數據用途有限——你當然無法計算平均價格，也無法按價格從低到高對產品進行排序。

這就需要用到資料清洗了。這是至關重要的一步，我們需要對原始文本進行處理和提煉。以我們的價格範例為例，這意味著要去除所有非數字字符，然後將字串轉換為實際的數字（準確來說，是浮點數）。

以下是一個實用的程式碼片段，可以直接在主爬蟲循環中處理這個問題：

import re

# Inside your loop for each 'item'
price_text = item.find('span', class_='s-item__price').get_text(strip=True)

# Use regular expressions to grab only the numbers and the decimal point
price_cleaned = re.sub(r'[^0-9.]', '', price_text)

try:
    # Try converting the cleaned string to a floating-point number
    price_float = float(price_cleaned)
except ValueError:
    # If it fails for some reason (e.g., the string is empty), set a default
    price_float = 0.0

# This dictionary now contains a clean, usable number for the price
product_data = {
    'title': title,
    'price': price_float,
    'seller_info': seller_info
}
products.append(product_data)

這個簡單的清洗過程能讓你的最終資料集變得更強大。現在，你可以進行以前用原始文本無法實現的定量分析。

將資料匯出到 CSV 文件

一旦你整理好了字典列表，最後一步就是將其儲存為任何人都能使用的格式。業界標準格式是逗號分隔值 (CSV) 檔案。它輕巧、簡單，幾乎所有資料工具都能打開，從 Microsoft Excel 和 Google Sheets 到進階資料視覺化平台，無所不包。

Python 內建的 csv 模組讓這一切變得極為簡單。我們將使用 DictWriter 類，它非常適合我們的需求，因為它可以將字典清單連同表頭一起直接寫入檔案。

專業提示：寫入 CSV 檔案時，請務必將編碼指定為「utf-8」。這個小技巧可以避免處理特殊字元或符號時出現的奇怪錯誤，而這些特殊字元或符號在國際 eBay 商品標題中很常見。

以下是如何將所有抓取的資料寫入名為 ebay_products.csv 的檔案的方法：

import csv

# Let's assume 'scraped_data' is your final list of product dictionaries
# Example: scraped_data = [{'title': 'Camera', 'price': 250.0}, ...]

if scraped_data:
    # Grab the headers from the keys of the very first dictionary
    headers = scraped_data[0].keys()

    with open('ebay_products.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
        writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=headers)

        # First, write the header row
        writer.writeheader()

        # Then, write all the product data rows at once
        writer.writerows(scraped_data)

    print("Data successfully exported to ebay_products.csv")

運行這段程式碼，你的電腦上就會產生一個結構完美的 CSV 文件，可以立即進行分析。這一步將你所有的資料抓取工作轉化為切實可行的商業情報。

符合倫理且有效率的資料抓取最佳實踐

建立一個成功的 eBay 資料抓取工具並非只是編寫一段能運行一次的程式碼。如果你想要一個能夠長期穩定運作、不易被屏蔽的工具，就需要從一開始就考慮最佳實務。這不僅是做一個守法的網路公民，更是為了建構一個能夠持續提供高品質資料的、具有強大韌性的資料抓取工具。

不妨這樣想：一個噪音大、笨拙的爬蟲程序，會用密集的請求轟炸 eBay 的伺服器，很容易被發現和屏蔽。而一個智慧爬蟲程式則會模仿人類的行為，以溫和且可持續的方式收集資料。這樣的爬蟲程式才能長久運作。

從小處著手，並遵守規則

在你打算用爬蟲抓取整個 eBay 網站之前，首先應該做的就是查看 robots.txt 檔案。你可以在 ebay.com/robots.txt 找到它。這個文件是網站所有者用來定義他們不希望機器人訪問的網站部分的。雖然它不具有法律約束力，但遵守它是道德爬蟲的基本原則。

實用建議：快速查看 eBay 的 robots.txt 文件，可以看到 Disallow: /sch/。這實際上是要求爬蟲程式不要訪問搜尋頁面。雖然許多爬蟲程式仍然會訪問，但這清楚地表明 eBay 正在密切監控此類流量。因此，使用代理和模擬人類行為不僅是建議的，而且是避免被封鎖這些頁面的必要措施。

完成上述步驟後，務必放慢速度。非常慢。先只發送少量請求，並在每個請求之間設定較長的延遲。這個初始測試階段可以讓你了解爬蟲的運作情況，並確保它能夠正常運作，而不會對 eBay 的伺服器造成過大負擔。

採用最佳實務是確保網路爬蟲長期成功的關鍵因素。一個尊重目標網站基礎設施建構的網路爬蟲，能夠持續數月甚至數年提供有價值的數據，而不僅僅是幾個小時。

建構一個彈性且透明的爬蟲

殘酷的現實是：網站佈局會不斷變化。今天運行完美的程式碼明天可能就完全失效了。為了避免這種情況，你需要直接在腳本中建立強大的錯誤處理機制。

實用範例：將資料擷取邏輯封裝在 try-except 程式碼區塊中。如果 eBay 更改了類別名，你的 item.find() 呼叫將傳回 None，嘗試對其呼叫 .get_text() 會導致腳本崩潰。這樣做可以避免這種情況：

try:
    title_element = item.find('div', class_='s-item__title')
    title = title_element.get_text(strip=True)
except AttributeError:
    title = 'N/A - Selector Changed' # Log the error

最好使用描述性的 User-Agent 來標識你的爬蟲程式。不要偽裝成通用瀏覽器，而是考慮設定一個自訂的 User-Agent 來識別你的項目，例如「MyEBayPriceTracker/1.0 (contact@myproject.com)」。這種透明的做法既能展現你的誠意，也能讓網站管理員在你的爬蟲程序造成任何意外問題時聯繫到你。

以下是一些需要融入你的流程中的關鍵做法：

• 首先進行少量查詢，以確認腳本運行穩定且不會觸發任何警報。
• 定期監控爬蟲的性能，以便及時發現問題並確保數據準確性。
• 遵守 eBay 的隱式請求限制，避免您的 IP 位址被列入黑名單。
• 隨著網站的更新迭代，持續更新腳本以適應變化。

正是這類數據驅動的優化，將繁瑣的手動賣家任務轉化為高效且有利可圖的工作流程。如果您想深入了解網路爬蟲如何改變電子商務，請閱讀 ScrapeGraphAI 上的這篇精彩文章。

將這些道德準則與我們已介紹的技術策略結合，您就能建立一個強大且可持續的 eBay 資料抓取工具。這種周全的方法將為您節省日後無數的調試時間，並確保您能夠持續收集成功所需的市場情報。

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