news 2026/4/3 3:18:27

淘宝MD5爬虫

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张小明

前端开发工程师

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淘宝MD5爬虫

代码概述

这是一个基于Python的淘宝商品数据爬虫,通过模拟浏览器请求淘宝推荐API,获取商品信息并保存为CSV格式。代码采用了面向对象的设计,核心功能封装在Spider类中。
核心方法详解

1. 初始化方法 __init__

def __init__(self): self.start_url = "https://h5api.m.taobao.com/h5/mtop.relationrecommend.wirelessrecommend.recommend/2.0/" self.headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0...)", "Cookie": "thw=cn; cna=6mekIerwY3IC..." # 简化显示 }

功能:设置API接口地址和请求头信息,包含模拟真实浏览器的User-Agent和身份验证所需的Cookie。

2. 签名生成方法 parse_get_sign

def parse_get_sign(self, t, data): token = re.search(r'_m_h5_tk=([a-f0-9]+)_', self.headers["Cookie"]).group(1) sign_str = f"{token}&{t}&{app_key}&{data}" return hashlib.md5(sign_str.encode('utf-8')).hexdigest()

功能:淘宝API的反爬机制要求每个请求必须携带数字签名。该方法从Cookie提取令牌,结合时间戳和应用密钥,通过MD5算法生成验证签名。

3. 数据清洗与保存方法 save_to_csv

def save_to_csv(self, items_list): with open('淘宝商品数据.csv', 'w', encoding='utf-8-sig') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(['标题', '价格', '销量', '店铺名', '发货地', '是否广告', '商品链接', '图片链接']) for item in items_list: clean_title = re.sub(r'<[^>]+>', '', item.get('title', '')) # 去除HTML标签 # ... 其他字段处理 writer.writerow([clean_title, price, sales, shop, location, is_ad, link, img])

功能:
数据清洗:去除标题中的HTML标签、补全商品链接前缀
字段提取:价格、销量、店铺信息、地理位置等
广告标识:根据isP4p字段标记推广商品
文件保存:使用utf-8-sig编码确保Excel兼容性

4. 主解析方法 parse_start_url

def parse_start_url(self): t = str(int(time.time() * 1000)) # 生成时间戳 data_dict = {"appId":"34385", "params":"{...}"} # 请求参数 data = json.dumps(data_dict, separators=(',', ':')) sign = self.parse_get_sign(t, data) # 生成签名 response = requests.get(self.start_url, headers=self.headers, params=params) json_str = content[content.find('(')+1 : content.rfind(')')] # 提取JSONP响应 items_array = json.loads(json_str).get('data', {}).get('itemsArray', []) self.save_to_csv(items_array) # 保存数据

功能:协调整个爬取流程,包括参数构建、签名验证、API请求、响应解析和数据保存。

关键技术点

1.反爬应对策略
2.签名验证:模拟淘宝官方的签名算法绕过基础验证
3.请求头模拟:完整复制浏览器请求头降低被识别风险
4.Cookie维持:保持会话状态获取有效数据
5.数据清洗流程

代码实现了完整的数据处理管道:
原始数据解析:从JSONP响应中提取有效JSON
HTML净化:正则表达式去除标签保留纯文本
链接标准化:自动补全协议前缀(//→ https://)
类型转换:布尔值转中文标识(true/false → 是/否)
文件输出优化
采用utf-8-sig编码解决Excel中文乱码问题
使用CSV格式保证数据可移植性
异常处理确保单条数据错误不影响整体流程

这种结构清晰的爬虫框架可以轻松扩展至其他电商平台,只需调整API接口和解析逻辑即可。

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