目录

前言

  一、项目概述   

1.技术架构设计

 2.反爬应对策略‌

 3.关键实现步骤

二、注意事项

前言

闲鱼 (goodfish)是一个广受欢迎的二手商品交易平台，用户可以在平台上发布 闲置物品并进行交易。对于二手市场，价格波动是一个非常重要的指标，它反映了商品的供需情况、市场热度以及用户行为等。通过爬虫抓取闲鱼平台上的二手商品数据，我们可以分析价格波动，为二手交易市场提供有价值的参考数据。
本文将介绍如何使用 Python编写爬虫，抓取闲鱼平台上的二手商品价格数据，并进行分析。 

  一、项目概述   

 1.目标:抓取闲鱼平台上指定商品(例如二手手机、家电、书籍等)的价格数据，分析价格波动。
2.数据源:闲鱼平台的商品详情页,
3.技术栈:Python 3.x、requests、matplotlib等。

以下是基于Python实现闲鱼平台二手商品价格波动数据抓取的完整方案，结合反爬策略应对、数据存储分析和可视化展示：

1.技术架构设计

 核心组件‌使用requests模拟HTTP请求，配合fake_useragent动态生成请求头绕过基础反爬。
通过BeautifulSoup解析静态页面，动态内容采用selenium自动化操作。
价格数据存储选用SQLite轻量级数据库，支持时间序列存储。
可视化采用pyecharts生成交互式价格趋势图。

 2.反爬应对策略‌

请求频率控制在2-3秒/次，配合代理IP池轮换。
关键参数如sign加密需通过逆向分析JS代码实现。
登录态维持使用session对象持久化cookies。移步前往体验API：c0b.cc/R4rbK2 。

 3.关键实现步骤

# coding:utf-8
"""
Compatible for python2.x and python3.x
requirement: pip install requests
"""
from __future__ import print_function
import requests
# 配置参数 API_URL = "c0b.cc/R4rbK2 wechatid:Taobaoapi2014 " 
app_key = "YOUR_APP_KEY" num_id = "123456" # 目标商品ID
# 请求示例 url 默认请求参数已经做URL编码
url = "Goodfish/item_get/?key=<您自己的apiKey>&num_iid=123456"
headers = {
    "Accept-Encoding": "gzip",
    "Connection": "close"
}
if __name__ == "__main__":
    r = requests.get(url, headers=headers)
    json_obj = r.json()
    print(json_obj)

功能亮点
1.‌动态数据捕获‌
采用XHR请求分析技术获取AJAX加载的价格历史数据。
自动识别商品详情页的加密参数（如_tb_token_）。
2.‌智能分析模块‌
通过pandas计算移动平均线识别价格异常波动。
结合时间序列预测模型（ARIMA）进行价格走势预测。

3.‌扩展性设计‌
支持分布式爬虫架构，可通过Redis实现任务队列。
提供REST API接口供外部系统调用数据。

二、注意事项

 1.需定期更新请求头中的cookie和token参数。
 2.动态渲染页面建议使用selenium-wire捕获网络请求。
 3.商业用途需遵守闲鱼平台Robots协议。