Hvordan vil du lave webscraping på Amazon i 2025?

det web scraping på Amazon, det er helt muligt, selvom man ikke kan programmere. Du kan bruge en no-code-værktøj som Octoparse Hvor Bright Data, eller skrive din egen kode skraber i Python.

Målet er stadig det samme: automatisk at udtrække produktdata (priser, anmeldelser, tilgængelighed) for at overvåge konkurrenterne eller analysere et marked.

De forskellige metoder til scraping på Amazon

det web scraping består i at bruge et script eller et værktøj til at gennemgå siderne på et websted, udtrække de ønskede oplysninger og gemme dem i en database eller en fil CSV. På Amazon kan du således få produktoplysninger såsom priser, anmeldelser, billeder og titler, i stor skala og uden manuel indtastning.

Når det gælder scraping på Amazon, har du to muligheder: at bruge en no-code-værktøj klar til brug, eller skriv din egen scraper i Python.

1. Brug af webscraping-værktøjer

Det Værktøjer til webscraping automatiserer hele dataindsamlingen, uden at du behøver at skrive en eneste linje kode. Her er 3 løsninger særligt effektive i forhold til dine behov.

Lyse data

Bright Data er en platform, der er udviklet til Skrabning i stor skala, der er ideel til komplekse projekter, hvor der skal indsamles store mængder produktdata fra websteder som Amazon. Dens vigtigste funktioner:

• Netværk af proxys integreret (privat, mobil, datacenter)
• Automatisering af scraping i stor skala
• Visuelt værktøj uden kodning (Web Scraper IDE)
• Oprettelse af brugerdefinerede scraping-scenarier
• Automatisk håndtering af captchaer og blokeringer
• Flere API klar til brug til at hente strukturerede produktdata fra amazon.com
• Eksport til format JSON, CSV Hvor Excel

Oplev vores fuld gennemgang af Bright Data ved at klikke på linket.

Oktoparse

Octoparse er den perfekte no-code-løsning, hvis du ikke har nogen programmeringsfærdigheder. Dens brugergrænseflade i træk og slip giver dig mulighed for at scrape Amazon med blot et par klik, uden at du behøver nogen teknisk viden. Dens funktioner:

• Visuel brugergrænseflade i træk og slip
• Udtræk i realtid eller planlagt
• Understøttelse af dynamiske websteder (JavaScript)
• Nem eksport (Excel, CSV, database, API)
• Fungere cloud for at udføre opgaverne online

Se vores fuld anmeldelse af Octoparse at vide mere.

ScrapingBee

ScrapingBee automatiserer scraping fuldstændigt og håndterer selv alle tekniske udfordringer. Det er den ideelle løsning for udviklere, der hurtigt ønsker at integrere en API dataindsamling i deres projekter. Dens styrker:

• Gengivelse JavaScript til at scrape dynamiske hjemmesider
• Håndtering af proxys uden manuel konfiguration
• Automatisk omgåelse af captchaer og blokeringer
• Udtræk af produktdata formateret i JSON
• Understøttelse af headers personlig
• Automatisk oprydning af sider (unødvendige scripts og reklamer fjernet)
• Flersproget understøttelse af websider

2. Lav din egen scraper til Amazon med Python

Hvis du programmerer i Python, kan du oprette din egen skræddersyede Amazon-scraper. Det er en mere avanceret metode, men den giver langt større kontrol og fleksibilitet i forbindelse med dataindsamlingen. Her er en trinvis vejledning.

Før du begynder

• Installer Python 3.8+ på din computer
• Opret en projektmappe og, helst, et virtuelt miljø
• Installer de nødvendige biblioteker: requests og beautifulsoup4

Bemærk også’URL på den produktside, der skal scrapes. På Amazon følger hver produktside denne struktur https://www.amazon.com/dp/ efterfulgt af det unikke identifikationsnummer, der kaldes ASIN :

https://www.amazon.com/dp/B08N5WRWNW

Trin 1: Send anmodningen

Send en HTTP-anmodning med requests.get ved at simulere en rigtig browser ved hjælp af headers. Uden dem opdager Amazon straks det automatiserede script og viser captchaer eller fejlsider. Den svar Det resulterende resultat indeholder sidens rå HTML-kode.

import requests

headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)",
    "Accept-Language": "fr-FR,fr;q=0.9"
}

url = "https://www.amazon.com/dp/B08N5WRWNW"
response = requests.get(url, headers=headers)

Trin 2: Analyse af HTML-indholdet

Brug BeautifulSoup for at omdanne HTML rådata til et brugbart objekt. Du kan derefter gennemgå tags, klasser og identifikatorer for at udtrække det ønskede indhold.

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")

Variablen soup indeholder al HTML-koden på siden, klar til at blive gennemgået.

Trin 3: Gennemgå og udtræk data

Brug funktionen «Inspicer element» i din browser (højreklik og vælg »Inspicer«) for at finde de rigtige CSS-selektorer. De mest nyttige produktdata, du kan hente:

• det titel om produktet: ofte i <span>
• det pris : som regel i <span>
• Det Bemærk (rating): ofte i <span>

title = soup.select_one("#productTitle").get_text(strip=True)
price = soup.select_one(".a-price-whole").get_text(strip=True)
rating = soup.select_one(".a-icon-alt").get_text(strip=True)

print(title, price, rating)

Husk at håndtere fejl: Amazon ændrer af og til sine tags, så tjek, at hver selektor rent faktisk returnerer et resultat, før du bruger den.

Trin 4: Gem dataene i en CSV-fil

Når dataene er hentet, skal du gemme dem i en fil CSV sammen med biblioteket csv.

import csv

with open("produits_amazon.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as fil:
    writer = csv.writer(fil)
    writer.writerow(["title", "price", "rating"])
    writer.writerow([title, price, rating])

Et sidste tip: Indsæt tidsfrister med time.sleep mellem hver forespørgsel for at simulere menneskelig adfærd og mindske risikoen for, at siden bliver blokeret.

Hvorfor web scrap på Amazon?

Ved hjælp af scraping på Amazon kan man automatisk indsamle produktoplysninger i et omfang, der er umuligt at opnå manuelt. Du kan finde flere detaljer om anvendelsestilfældene i vores artikel om hvorfor scrappe e-handelswebsteder. Her er de mest almindelige anvendelser:

• Følg priserne : At holde øje med tilbud og prisudviklinger – det kalder man prisscraping.
• Analyse af konkurrencen : sammenligne sælgernes tilbud, deres placeringer og deres prisintervaller.
• Overvåge et bestemt produkt : holde øje med tilgængelighed, lagerbeholdning og pris dag for dag.
• Gennemgå kundevurderingerne : Udtræk anmeldelser og bedømmelser for at få et indblik i, hvad køberne mener.
• Opbygning af en produktdatabase : samle titler, priser, billeder og ASIN i en struktureret fil (CSV, JSON Hvor Excel).
• Overvåge markedet : finde nye produkter og holde øje med de bedst sælgende varer i en kategori.
• Optimer dine egne produktbeskrivelser : Lad dig inspirere af nøgleordene og indholdet i de annoncer, der rangerer højest.
• Automatisere jagten på gode tilbud : Få en besked, så snart en pris falder under din tærskel.

Kort sagt omdanner du spredte Amazon-sider til brugbare data, så du kan træffe bedre beslutninger – uanset om du er sælger, kyndig køber eller analytiker.

Ofte stillede spørgsmål

Webscraping-værktøj eller hjemmelavet scraper til Amazon: Hvilket skal man vælge?

Det afhænger helt af dit niveau og din datamængde.

• Kan du ikke programmere? En no-code-værktøj som Octoparse Hvor Bright Data klarer opgaven uden en eneste kodelinje.
• Du programmerer i Python ? En tilpasset scraper giver dig større kontrol og fleksibilitet, især når det gælder at administrere paginering eller integrere et API.

Hvilke data kan man hente fra Amazon?

Amazon er en guldgrube af produktoplysninger. Blandt de mest nyttige oplysninger, man kan udtrække, er:

• det titel og produktbeskrivelsen
• det pris og de tekniske specifikationer
• Gennemsnitsvurderingen og antallet af kundeanmeldelser
• Det detaljerede indhold af anmeldelser
• Placeringen på bestsellerlisten
• Tilgængelighed og lagerniveau
• Det billeder og brugernavnet ASIN om produktet

Disse data offentliggøres normalt i formatet CSV, JSON Hvor Excel, klar til analyse.

Jeg kan ikke programmere. Hvilke værktøjer kan jeg bruge til nemt at scrape Amazon?

Der er to sikre valg, der springer i øjnene:

• Octoparse : intuitiv brugergrænseflade med forudkonfigurerede skabeloner til Amazon. Dens Gratis plan Er velegnet til små datamængder, men har begrænsninger med hensyn til antallet af eksporterede linjer og indeholder ikke cloud-scraping.
• Bright Data : nøglefærdige løsninger med proxys Integrerede løsninger og dedikeret API til hentning af strukturerede produktdata. Bedst egnet til store projekter.

De to håndterer selv blokeringerne og leverer strukturerede data direkte til dig.

Kan Amazon blokere mig? Og hvis ja, hvordan?

Ja. Amazon blokerer scrapers via captchas eller fejlsider og begrænser IP-adresser efter for mange forespørgsler. Disse foranstaltninger træder i kraft, så snart der registreres ikke-menneskelig adfærd. Der findes nogle teknikker, der mindsker denne risiko:

• Gå via proxys der roterer IP-adresserne
• Sørg for at sprede forespørgslerne for at undgå mistænkelige trafikspidser
• Simulere en rigtig browser med headers færdig
• Indsæt tilfældige forsinkelser mellem hver forespørgsel

Er det lovligt at webscrape på Amazon?

Amazons brugsbetingelser forbyder uautoriseret scraping. Det sagt, er det stadig tilladt at indhente offentlige oplysninger, såsom en pris eller et produktnavn, så længe du hverken krænker ophavsretten eller privatlivets fred.

Sagen hiQ Labs imod LinkedIn bliver ofte nævnt som reference i forbindelse med scraping af offentlige data, men den udgør ikke en direkte præcedens for Amazon-sagen. For at være på den sikre side bør du begrænse dig til offentlige sider og overholder de tekniske og juridiske begrænsninger, herunder bestemmelserne om intellektuel ejendomsret.

Findes der et officielt API til at hente data fra Amazon?

Ja, og det er den mest miljøvenlige løsning. Den Product Advertising API fra Amazon giver adgang til priser, beskrivelser og produktoplysninger på en struktureret måde, uden risiko for blokering eller juridiske konflikter. Den eneste betingelse er, at du først skal tilmelde dig programmet Amazon Associates, hent dit partner-id, og tilmeld dig derefter API’en for at generere din adgangsnøgle.

Hvilken metode skal man vælge, når man skal i gang?

Hvis du er nybegynder, så start med Octoparse : gratis ved små mængder og uden kode. Ved et projekt i større skala, Bright Data udmærker sig takket være sine proxyer og sin dedikerede API. Og hvis du programmerer i Python, ovenstående vejledning giver dig alle de grundlæggende oplysninger, du har brug for til at starte din egen scraper.