京东爬取价格会封ip吗

在爬虫过程中如果经常用自己的IP进行爬虫会出现IP被封的可能，这就要用到代理技术，通过爬取代理网站的IP地址，每次爬取页面就随机选择一个IP地址进行爬取，这样就会降低IP被封的可能性。代理（英语：Proxy），也称网络代理，是一种特殊的网络服务，允许一个网络终端（一般为客户端）通过这个服务与另一个网络终端（一般为服务器）进行非直接的连接。一些网关、路由器等网络设备具备网络代理功能。一般认为代理服务有利于保障网络终端的隐私或安全，防止攻击。

无法做到。目前网站就是只能显示100页。这是受技术和数据库以及服务器的限制。连商品排名都只能显示100页。

抓取一件商品的所有评论恐怕也无法做到。因为淘宝亚马逊之类都有验证措施。

方法如下：

1、打开微信，在微信中进入到搜索界面。

2、在界面的搜索框中输入”历史价格查询“，并点击进入。

3、在历史价格查询的输入框中输入要查询的商品连接。

4、打开后即可查看商品的历史价格。

撞库是黑客通过收集互联网已泄露的用户和密码信息，生成对应的字典表，尝试批量登陆其他网站后，得到一系列可以登录的用户。很多用户在不同网站使用的是相同的帐号密码，因此黑客可以通过获取用户在A网站的账户从而尝试登录B网址，这就可以理解为撞库攻击。

撞库可以通过数据库安全防护技术解决，数据库安全技术主要包括：数据库漏扫、数据库加密、数据库防火墙、数据脱敏、数据库安全审计系统。

扩展资料：

著名案例：

以京东之前的撞库举例，首先京东的数据库并没有泄漏。黑客只不过通过“撞库”的手法，“凑巧”获取到了一些京东用户的数据（用户名密码）。

而这样的手法，几乎可以对付任何网站登录系统，用户在不同网站登录时使用相同的用户名和密码，就相当于给自己配了一把“万能钥匙”，一旦丢失，后果可想而知。所以说，防止撞库，是一场需要用户一同参与的持久战。

2014年12月25日，12306网站用户信息在互联网上疯传。对此，12306官方网站称，网上泄露的用户信息系经其他网站或渠道流出。据悉，此次泄露的用户数据不少于131,653条。该批数据基本确认为黑客通过“撞库攻击”所获得。

2018年6月5日报道，前不久，浙江省杭州市余杭区人民检察院对谭某某非法获取计算机信息数据，叶某某、张某某提供侵入计算机信息系统数据案提起公诉。

2018年5月21日，余杭区人民法院对此案作出判决，被告人谭某某因犯非法获取计算机信息系统数据罪，被判处有期徒刑三年，缓刑四年，并处罚金人民币四万元；被告人叶某某因犯提供入侵计算机信息系统程序罪，被判处有期徒刑三年，缓刑四年，并处罚金人民币四万元；

被告人张某某因犯提供侵入计算机信息系统程序罪，被判处有期徒刑三年，缓刑三年，并处罚金人民币三万元。据悉，这是全国范围内针对撞库打码案件的首次判例。法院完全采纳检察院的起诉意见。

参考资料来源：百度百科-撞库攻击

现在回归正题，用过GooSeeker产品的人都知道，只要在网页上能看到的信息，就可以采集下来，所以，我对第一个问这个问题的人就很确定说可以做到，结果他是想要拿到商品下的所有sku库存值，就是说，不是第一次看到的那个总库存量，而是要把尺码、颜色都组合一遍，然后拿到对应的库存量。

想了一下，要采集单个sku库存也不难，利用GooSeeker爬虫特有的连续动作功能，通过指定要点击的属性对象，然后爬虫就可以自动点击各种属性组合，再把库存值爬取下来，也就是说，我们的爬虫帮你完成了点击和拷贝保存的工作。如果对采集sku感兴趣的话，我会在另一篇文章里分享怎么用GooSeeker爬虫实现自动点击采集sku库存。

sku、spu、item分别指什么

好了，说完上面的问题了，下面再说说电商领域，关于商品的一些概念吧。

sku：Stock Keeping Unit 库存单位

从库存的角度，可以看到剩下多少存货，要不要进货，有时也能反映出商品的热销程度，比如说，缺货的商品通常是很好卖的。从定义上看，sku是定义商品的最小单位，由商品的属性组合决定的，比如，对于服装来说，尺码、颜色等可以让买家选择的特征就是商品属性，拿上面的商品来说，尺码、颜色分别有3种选择，那这个商品就有33=9个sku，每个sku都有一个唯一编码，作用就像身份z那样，用来区分和记录不同属性组合的信息；

spu：Standard Product Unit 标准化商品

具体来说，spu是商品信息聚合的最小单位，在服装行业，就是指不同的品类，比如T恤、牛仔裤等等，在手机行业，就是具体到手机型号了，通常搜索一个spu，你会找到很多相同的商品，分别是由不同的商家在售，通俗地讲，spu就是指具有相同属性集合的一类商品吧。

Item：商品

在搜索关键词后，看到的那一个个商品，比如，搜索T恤，就会看到很多T恤，任意点击一个T恤（item）进到详情页面，然后选择颜色、尺码，看到的就是sku了，从范围大小上讲，spu>item>sku。

淘宝商品、京东商品的区别

最后还要说一下淘宝和京东在这3个概念的区别。

淘宝为了展示灵活，是用item来代表商品的，在商品网址里可以看到这个item的编号id，而sku是包含在item里的，没有单独的id，所以把尺码和颜色任意组合，商品网址都不会改变，在不选择任何属性组合时，你可以看到item的总库存，在选择了属性组合后，还可以看到单个sku库存；

Python爬虫可以爬取的东西有很多，Python爬虫怎么学？简单的分析下：

如果你仔细观察，就不难发现，懂爬虫、学习爬虫的人越来越多，一方面，互联网可以获取的数据越来越多，另一方面，像 Python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具，让爬虫变得简单、容易上手。

利用爬虫我们可以获取大量的价值数据，从而获得感性认识中不能得到的信息，比如：

知乎：爬取优质答案，为你筛选出各话题下最优质的内容。

淘宝、京东：抓取商品、评论及销量数据，对各种商品及用户的消费场景进行分析。

安居客、链家：抓取房产买卖及租售信息，分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析。

拉勾网、智联：爬取各类职位信息，分析各行业人才需求情况及薪资水平。

雪球网：抓取雪球高回报用户的行为，对股票市场进行分析和预测。

爬虫是入门Python最好的方式，没有之一。Python有很多应用的方向，比如后台开发、web开发、科学计算等等，但爬虫对于初学者而言更友好，原理简单，几行代码就能实现基本的爬虫，学习的过程更加平滑，你能体会更大的成就感。

掌握基本的爬虫后，你再去学习Python数据分析、web开发甚至机器学习，都会更得心应手。因为这个过程中，Python基本语法、库的使用，以及如何查找文档你都非常熟悉了。

对于小白来说，爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情。比如有人认为学爬虫必须精通 Python，然后哼哧哼哧系统学习 Python 的每个知识点，很久之后发现仍然爬不了数据；有的人则认为先要掌握网页的知识，遂开始 HTMLCSS，结果入了前端的坑，瘁……

但掌握正确的方法，在短时间内做到能够爬取主流网站的数据，其实非常容易实现，但建议你从一开始就要有一个具体的目标。

在目标的驱动下，你的学习才会更加精准和高效。那些所有你认为必须的前置知识，都是可以在完成目标的过程中学到的。这里给你一条平滑的、零基础快速入门的学习路径。

1学习 Python 包并实现基本的爬虫过程

2了解非结构化数据的存储

3学习scrapy，搭建工程化爬虫

4学习数据库知识，应对大规模数据存储与提取

5掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施

6分布式爬虫，实现大规模并发采集，提升效率

一

学习 Python 包并实现基本的爬虫过程

大部分爬虫都是按“发送请求——获得页面——解析页面——抽取并储存内容”这样的流程来进行，这其实也是模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。

Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建议从requests+Xpath 开始，requests 负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。

如果你用过 BeautifulSoup，会发现 Xpath 要省事不少，一层一层检查元素代码的工作，全都省略了。这样下来基本套路都差不多，一般的静态网站根本不在话下，豆瓣、糗事百科、腾讯新闻等基本上都可以上手了。

当然如果你需要爬取异步加载的网站，可以学习浏览器抓包分析真实请求或者学习Selenium来实现自动化，这样，知乎、时光网、猫途鹰这些动态的网站也可以迎刃而解。

二

了解非结构化数据的存储

爬回来的数据可以直接用文档形式存在本地，也可以存入数据库中。

开始数据量不大的时候，你可以直接通过 Python 的语法或 pandas 的方法将数据存为csv这样的文件。

当然你可能发现爬回来的数据并不是干净的，可能会有缺失、错误等等，你还需要对数据进行清洗，可以学习 pandas 包的基本用法来做数据的预处理，得到更干净的数据。

三

学习 scrapy，搭建工程化的爬虫

掌握前面的技术一般量级的数据和代码基本没有问题了，但是在遇到非常复杂的情况，可能仍然会力不从心，这个时候，强大的 scrapy 框架就非常有用了。

scrapy 是一个功能非常强大的爬虫框架，它不仅能便捷地构建request，还有强大的 selector 能够方便地解析 response，然而它最让人惊喜的还是它超高的性能，让你可以将爬虫工程化、模块化。

学会 scrapy，你可以自己去搭建一些爬虫框架，你就基本具备爬虫工程师的思维了。

四

学习数据库基础，应对大规模数据存储

爬回来的数据量小的时候，你可以用文档的形式来存储，一旦数据量大了，这就有点行不通了。所以掌握一种数据库是必须的，学习目前比较主流的 MongoDB 就OK。

MongoDB 可以方便你去存储一些非结构化的数据，比如各种评论的文本，的链接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中 *** 作MongoDB。

因为这里要用到的数据库知识其实非常简单，主要是数据如何入库、如何进行提取，在需要的时候再学习就行。

五

掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施

当然，爬虫过程中也会经历一些绝望啊，比如被网站封IP、比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。

遇到这些反爬虫的手段，当然还需要一些高级的技巧来应对，常规的比如访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等。

往往网站在高效开发和反爬虫之间会偏向前者，这也为爬虫提供了空间，掌握这些应对反爬虫的技巧，绝大部分的网站已经难不到你了

六

分布式爬虫，实现大规模并发采集

爬取基本数据已经不是问题了，你的瓶颈会集中到爬取海量数据的效率。这个时候，相信你会很自然地接触到一个很厉害的名字：分布式爬虫。

分布式这个东西，听起来很恐怖，但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具。

Scrapy 前面我们说过了，用于做基本的页面爬取，MongoDB 用于存储爬取的数据，Redis 则用来存储要爬取的网页队列，也就是任务队列。

所以有些东西看起来很吓人，但其实分解开来，也不过如此。当你能够写分布式的爬虫的时候，那么你可以去尝试打造一些基本的爬虫架构了，实现一些更加自动化的数据获取。

你看，这一条学习路径下来，你已然可以成为老司机了，非常的顺畅。所以在一开始的时候，尽量不要系统地去啃一些东西，找一个实际的项目（开始可以从豆瓣、小猪这种简单的入手），直接开始就好。

因为爬虫这种技术，既不需要你系统地精通一门语言，也不需要多么高深的数据库技术，高效的姿势就是从实际的项目中去学习这些零散的知识点，你能保证每次学到的都是最需要的那部分。

当然唯一麻烦的是，在具体的问题中，如何找到具体需要的那部分学习资源、如何筛选和甄别，是很多初学者面临的一个大问题。

以上就是我的回答，希望对你有所帮助，望采纳。

问题一：京东商城后台的数据库表是怎样的 在开始运行中输入msconfig找到启动项吧前面的勾去掉确定重启

问题二：怎样用sql查看京东商家数据库 人家京东会提供你数据库么？

没有数据库没办法去看的，除非你黑进去看~

问题三：京东商城网址 开发网址用的是什么语言 和数据库的呢？ 数据库估计是hbase之类的东西

问题四：京东购物网站数据库如何设计 downchinaz/code=0 这上来很多购物的整站 你看看需要什么样的购物网站 下下来看看数据库就了解了

问题五：大家知道淘宝网、京东、当当网、美团、饿了么可能使用了什么数据库吗？ 10分 淘宝和拍拍好一点，人流量大一点，

希望能够解决你的问题，如果满意，请在我的答案上选择“采纳”，举手之劳，将鼓励我们继续解决更多ss网友的问题，谢谢。 如果回复的不准确，你可以再补充说明下问题，以便于我们更好解答你的问题，谢谢。

问题六：京东运营需要哪些数据表格 你是它的同行吗

问题七：像淘宝，京东那样的网站是用什么软件编写的 1、ASP 或者JSP + SQL数据库,

2、HTML语言

3、网页三剑客软件分别是 dreamweaver（做网页布局和组织外观架构） firework（做切割和矢量图） flash（做GIF动画位图，简单动画、游戏）

问题八：有啥软件可以看到京东各大品牌的数据 这个貌似没有，都是京东、淘宝等各自家的核心数据，都是钱，不会轻易让人看见查到的。

问题九：一直在疑问京东商城的数据库是如何搭建的，那么多商品，每种商品的参数各不相同，是怎样设计数据库的？ 思路一，使用独立的商品类表， 构造商品属性信息，1、N个商品类属性值表，2、商品基本信鼎表，3、商品属性表

思路二，使用key-value模型，使用动态行列转换模型，将商品属性信息碎片化存储，整合型只读输出快照，1、公共键值表，2、公共类表，3、公共键类表，4、属性值物化表，5、商品基本信息表，6、商品属性表，6、商品属性快照表或模型

问题十：京东商城的用户数据库泄漏是真的吗 当然是真的，谁敢造假

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