🚀 电商数据采集 API - 免费Amazon/Walmart数据采集工具

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• ✅ 免费获取完整解析模板代码
• ✅ 200次免费API调用额度
• ✅ 技术支持和使用指导
• ✅ 无需信用卡，即刻开始

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• 项目文档: docs.pangolinfo.com
• 官方网站: www.pangolinfo.com
• 免费 API key:tool.pangolinfo.com

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📖 项目简介

Pangolinfo Scrape API by PANGOLIN INFO TECH PTE. LTD.是一款专为跨境电商卖家、数据服务商和工具开发者设计的强大、稳定、高效的数据采集API。 Scrape API 可动态兼容Amazon等各类电商页面结构变化。该接口通过智能识别算法自动识别并提取相关产品数据，如标题、折扣、价格、可用性和描述、评论等。开发者无需关注目标页面DOM结构变更，系统将持续维护数据解析逻辑，显著降低电商数据集成与维护成本，支持通过API密钥快速调用并获取实时数据。

主要支持平台：亚马逊 (Amazon), 沃尔玛 (Walmart)。同时也支持 Shopify, Shopee, eBay 等其他主流站点 (更多详情请查阅官方文档)。

🎯 核心优势

• 🔄 动态适配: 智能识别算法自动适配页面结构变化，无需担心DOM更新
• ⚡ 高效稳定: 99.9% 可用性保证，毫秒级响应时间
• 🌍 多平台支持: 覆盖 Amazon、Walmart、eBay、Shopify、Shopee 等主流电商平台
• 📊 多格式输出: 支持 JSON、HTML、Markdown 等多种数据格式
• 🔧 零维护成本: 系统自动维护解析逻辑，开发者专注业务开发

🛍️ 支持的电商平台

平台	支持页面类型	数据字段
Amazon	商品详情、关键词搜索、分类列表、卖家商品、热销榜、新品榜	ASIN码、标题、价格、评分、评论、评论数、图片、销量、卖家信息、商品描述等 30+ 字段
Walmart	商品详情、关键词搜索	商品ID、标题、价格、评分、评论数、图片、尺寸、颜色等
eBay	商品详情、搜索结果	商品ID、标题、价格、卖家信息、图片等
Shopify	商品详情、店铺数据	商品信息、库存、价格、变体等

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最好的开源亚马逊解析器 (Open-Source Amazon Keyword Page Parser)

我们很高兴与社区分享一部分针对 Amazon 关键词搜索结果页面 的解析代码。这部分开源代码旨在帮助开发者理解和快速上手如何从 Amazon 关键词搜索结果的 HTML 页面中提取结构化数据。

请注意：

• 此开源解析器专注于解析本地已有的 HTML 源文件。
• 它本身不包含网络请求、IP代理、验证码处理等数据采集功能。
• 此解析器是根据特定时间的 Amazon 页面结构编写的，虽然我们努力维护，但 Amazon 页面结构可能会发生变化，届时您可能需要自行调整代码。具体用法，参考parser_test.go

🚀 快速开始

方式一：使用开源解析模板（学习参考）

# 克隆仓库
git clone https://github.com/your-repo/ecommerce-parser.git
cd ecommerce-parser

# 安装依赖
go mod tidy

# 运行测试
go test ./parser_test.go

方式二：使用免费API（推荐生产）

1. 获取免费API密钥

# 联系微信: Pangolin-Scraper 获取免费token
# 或者访问: https://docs.pangolinfo.com/free-signup

2. Python 快速示例

import requests
import json

# 使用您的免费token
TOKEN = "your_free_token_here"

def get_amazon_product(asin):
    """免费获取Amazon商品数据"""
    url = "http://scrapeapi.pangolinfo.com/api/v1/scrape"
    headers = {
        'Authorization': f'Bearer {TOKEN}',
        'Content-Type': 'application/json'
    }
    
    payload = {
        "url": f"https://www.amazon.com/dp/{asin}",
        "parserName": "amzProductDetail",
        "formats": ["json"]
    }
    
    response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
    return response.json()

# 测试使用
if __name__ == "__main__":
    # 免费测试ASIN
    result = get_amazon_product("B0DYTF8L2W")
    print(json.dumps(result, indent=2, ensure_ascii=False))

3. Node.js 示例

const axios = require('axios');

class FreeEcommerceAPI {
    constructor(token) {
        this.token = token;
        this.baseURL = 'http://scrapeapi.pangolinfo.com/api/v1/scrape';
    }

    async getAmazonProduct(asin) {
        const payload = {
            url: `https://www.amazon.com/dp/${asin}`,
            parserName: 'amzProductDetail',
            formats: ['json']
        };

        const response = await axios.post(this.baseURL, payload, {
            headers: {
                'Authorization': `Bearer ${this.token}`,
                'Content-Type': 'application/json'
            }
        });

        return response.data;
    }
}

// 使用免费API
const api = new FreeEcommerceAPI('your_free_token');
api.getAmazonProduct('B0DYTF8L2W')
   .then(data => console.log(data))
   .catch(err => console.error(err));

🔧 开源解析模板详解

Amazon关键词页面解析器（开源模板）

// 这是我们开源的Amazon关键词搜索解析模板
package parser

import (
    "github.com/PuerkitoBio/goquery"
    "strings"
)

type AmazonProduct struct {
    ASIN      string  `json:"asin"`
    Title     string  `json:"title"`
    Price     float64 `json:"price"`
    Rating    float64 `json:"rating"`
    Reviews   int     `json:"reviews"`
    ImageURL  string  `json:"image_url"`
}

func ParseAmazonSearchPage(html string) ([]AmazonProduct, error) {
    doc, err := goquery.NewDocumentFromReader(strings.NewReader(html))
    if err != nil {
        return nil, err
    }
    
    var products []AmazonProduct
    
    // 解析商品列表
    doc.Find("[data-asin]").Each(func(i int, s *goquery.Selection) {
        asin, _ := s.Attr("data-asin")
        if asin == "" {
            return
        }
        
        product := AmazonProduct{
            ASIN:     asin,
            Title:    s.Find("h2 a span").Text(),
            ImageURL: s.Find("img").AttrOr("src", ""),
        }
        
        // 解析价格
        priceText := s.Find(".a-price-whole").First().Text()
        // 价格解析逻辑...
        
        // 解析评分
        ratingText := s.Find(".a-icon-alt").First().Text()
        // 评分解析逻辑...
        
        products = append(products, product)
    })
    
    return products, nil
}

📊 功能对比

功能特性	开源模板	免费API	付费API
解析模板获取	✅ 关键词搜索	✅	✅
免费额度	✅ 无限制	✅ 200次/月	✅
技术支持	✅ 社区支持	✅ 官方支持	✅ VIP支持
自定义修改	✅ 完全自由	❌	✅ 定制服务
反爬处理	🔧 需自建	✅ 内置	✅ 高级
稳定性	🔧 自维护	✅ 99%	✅ 99.9%

🤝 开源贡献指南

我们热烈欢迎社区贡献！

🌟 如何贡献

1. Fork 本仓库
2. 创建 您的功能分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 提交 您的更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 推送 到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
5. 提交 Pull Request

🏆 贡献者福利

• ✅ 专属徽章 - GitHub profile展示
• ✅ 免费API额度 - 贡献者专享
• ✅ 技术交流群 - 与核心开发者直接沟通
• ✅ 优先支持 - 问题优先解决

🎯 我们需要的贡献

• 🐛 Bug修复 - 发现和修复解析问题
• 🆕 新平台支持 - 增加新的电商平台解析器
• 📚 文档完善 - 改进使用文档和示例
• 🧪 测试用例 - 添加更多测试覆盖
• 🌍 国际化 - 支持更多国家和语言

📈 使用场景

🎓 学习研究

• 📖 理解网页解析原理
• 🔬 数据科学项目
• 🎯 爬虫技术学习
• 📊 市场分析研究

🚀 个人项目

• 🛒 价格监控工具
• 📈 商品趋势分析
• 🔍 选品助手开发
• 📱 个人数据看板

🏢 商业应用

• 💼 竞品分析平台
• 📊 电商数据服务
• 🤖 自动化运营工具
• 📈 市场研究报告

📚 完整文档

• 📖 快速开始指南: docs.pangolinfo.com/quick-start
• 🔧 API参考文档: docs.pangolinfo.com/api
• 💡 最佳实践: docs.pangolinfo.com/best-practices
• ❓ 常见问题: docs.pangolinfo.com/faq

🗺️ 开发路线图

🔥 近期计划 (Q2 2025)

• 完善Amazon解析器文档
• 增加Walmart解析器开源代码
• 提供Docker化部署方案
• 添加更多编程语言SDK

🚀 长期规划 (2025年)

• 支持更多电商平台
• 机器学习解析优化
• 云端部署方案
• 可视化配置界面

⭐ Star History

📄 开源协议

本项目采用 MIT License 开源协议。

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