模拟行为 vs 接口调用：双十一价格分析的两条路线选择

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jackcode

发布于 2025-10-21 10:27:42

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每到双十一，消费者在京东抢券、下单、薅羊毛，而在另一边，技术团队也忙得不可开交——他们在做一件听起来枯燥但至关重要的事：实时监控商品价格变化。

在这个信息高度动态的电商节里，价格波动、闪购秒杀、隐藏优惠券，都是数据分析和价格对比系统的重点目标。但问题是，抓取京东价格的方式并不只有一种。

你可以直接去请求接口，也可以让程序像人一样打开网页、滚动、等待页面加载完再去取数据。

这两条路线就是我们今天要聊的重点：接口调用和模拟行为。

一、价格监控的两种思路

我们先说说背景。京东的商品页面在双十一期间变得相当复杂。

活动价、满减、PLUS价、优惠券叠加价……这些数字往往不是直接写在HTML里，而是通过异步请求在页面加载后再填充的。

这就引出了两种截然不同的思路。

第一种，是接口调用路线。

它的核心思维很直接：分析浏览器发出的网络请求，找到那个真正返回价格数据的接口，然后直接用程序去访问。比如常见的京东价格接口 https://p.3.cn/prices/mgets。

好处显而易见——响应快，数据结构规整，不需要页面渲染。

但现实往往没这么理想。双十一期间，接口的防护会明显升级，很多请求需要签名参数、token校验，甚至有些接口会在活动期间临时关闭或者限流。这时候，光靠接口调用就有点吃不消了。

于是，第二种路线登场了：模拟行为路线。

这一派的思路是——既然接口难搞，那我就当个“假人”。

让浏览器自动打开页面，等JS把价格渲染出来，再提取最终结果。Playwright、Selenium 这些工具就是为这种需求而生的。

它的代价是执行速度会慢一些，占用资源多，但胜在稳。就算网站加了复杂的反爬逻辑，模拟行为也能绕过去。

二、技术图谱：从路线分叉到架构演进

如果我们把整个价格监控系统比作一棵树，接口调用和模拟行为就是两根粗壮的主干，往下又延伸出不同的枝叶。

接口调用派这一侧，主要做的事情包括：

观察京东商品页的网络请求（XHR、JSON等），找到价格数据接口；
在请求中加入必要的 cookie、headers 和 user-agent，以模拟真实访问；
如果接口带有签名或加密，就想办法通过逆向或参数还原的方式拿到有效数据；
一旦接口稳定，就可以实现极快的监控速度，甚至每分钟抓一次都没问题。

而在模拟行为这一侧，技术重点更多落在“环境构建”和“防封锁”上：

用 Playwright 或 Selenium 控制浏览器行为；
在 Docker 环境中运行无头浏览器，配合代理IP轮换；
页面打开后等待价格元素加载（比如 .p-price span），再读取价格；
针对活动页、弹窗、限时抢购等页面逻辑，加入等待与异常处理机制。

这两条路线其实并非互斥，而是相互补充的两套抓取体系。

三、代码示例：Playwright 模拟行为实战

为了更直观地说明模拟行为的效果，下面我们用一个实际案例来看看它的实现方式。目标是抓取京东上一款商品的实时价格。

# -*- coding: utf-8 -*-
# 使用 Playwright 模拟浏览器抓取京东商品价格（双十一版）
# 代理：亿牛云爬虫代理 
# 目标：京东商品页，获取实时价格信息

from playwright.sync_api import sync_playwright

#爬虫代理配置（示例）
proxy_host = "proxy.16yun.com"
proxy_port = "9020"
proxy_user = "16YUN"
proxy_pass = "16IP"

# 京东商品链接（示例）
target_url = "https://item.jd.com/100020593523.html"

with sync_playwright() as p:
    browser = p.chromium.launch(
        headless=True,
        proxy={
            "server": f"http://{proxy_host}:{proxy_port}",
            "username": proxy_user,
            "password": proxy_pass
        }
    )

    # 设置UA、语言、cookie等
    context = browser.new_context(
        user_agent="Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)",
        locale="zh-CN"
    )

    page = context.new_page()
    print("正在访问京东商品页...")

    # 加载目标页面
    page.goto(target_url, timeout=60000)

    # 等待价格元素加载（京东页面中常见class：p-price 或 price）
    page.wait_for_selector(".p-price span")

    # 提取价格文本
    price_text = page.locator(".p-price span").inner_text()
    print("当前商品价格为：", price_text)

    browser.close()

这里的关键在于等待机制。

京东的价格信息通常是异步渲染的，如果脚本太快，就可能抓到空值。

通过 page.wait_for_selector() 可以确保元素渲染完成后再提取。

代理IP是另一个重点。爬虫代理能让请求分布在不同出口IP上，大大减少被识别为爬虫的概率。尤其在双十一这种访问高峰期，稳定代理几乎是必备。

四、接口调用版本：轻量但受限

如果目标商品的接口相对开放，或者你已经成功分析出真实的请求结构，那么直接调用接口依然是最简单高效的方式。

# -*- coding: utf-8 -*-
# 使用 requests 调用京东价格接口示例
# 代理：亿牛云爬虫代理

import requests

#爬虫代理配置（示例）
proxy_host = "proxy.16yun.com"
proxy_port = "9020"
proxy_user = "16YUN"
proxy_pass = "16IP"

proxies = {
    "http": f"http://{proxy_user}:{proxy_pass}@{proxy_host}:{proxy_port}",
    "https": f"http://{proxy_user}:{proxy_pass}@{proxy_host}:{proxy_port}",
}

headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)",
    "Referer": "https://item.jd.com/100020593523.html"
}

# 京东公开价格接口（部分商品适用）
url = "https://p.3.cn/prices/mgets?skuIds=J_100020593523"
response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, timeout=30)

if response.status_code == 200:
    data = response.json()
    print("当前商品价格为：", data[0]["p"])
else:
    print("请求失败，状态码：", response.status_code)

这种方式几乎没有浏览器开销，效率极高，特别适合批量采集数千个SKU的情况。

但问题在于稳定性。接口一旦修改参数规则或开启签名校验，脚本就可能全部失效。双十一期间，京东就经常临时调整接口策略，以防止被批量抓取。