电子商务中的决策比证券交易所中的决策更快：价格由算法调整，余额实时 “融化”，竞争对手的股票突然启动。在这种情况下，只有 Ozon 解析（自动收集网站公开数据）才能为品牌所有者或分析部门提供可持续的信息优势。
市场分析简介
每个市场都是一个动态的展示平台：HTML 页面是即时形成的，一些数据是通过 AJAX 加载的，针对机器人的保护也在不断发展。
为什么要从 Ozon 收集数据？
从 Ozon 市场收集和分析数据不仅是一项技术任务，而且是一种战略方法，可使企业对不断变化的市场条件做出快速反应。在自动数据收集的帮助下，定期监测价格、品种和竞争对手的活动有助于企业更准确地预测需求、有效管理库存和增加利润。为什么要解析 Ozon？企业就是这样解决三项任务的：
定价。定期市场切分可让您定制智能价目表，避免陷入价格战。
分类。看到哪些 SKU 从其他销售商那里 “起飞 ”或 “下滑”，公司就会比市场平均水平更快地推出自己的 SKU。
竞争对手。服务指标（评级、送货时间）可帮助您衡量附近各网点的服务水平。
简而言之，臭氧解析技术能将原始数据流转化为 “明天该做什么 ”的解决方案。
搜索的合法性与道德性
自动收集数据的合法性如何？俄罗斯法律并不禁止使用公开信息，但法院越来越关注违反网站用户协议和增加负荷的行为。
为了避免处于风险区域
- 在访问资源时规定代码延迟；
- 避免复制受版权保护的媒体文件；
- 保存请求日志，以便进一步审计。
让我们进一步考虑如何开始解析 Ozone。
设置环境和选择工具
在开发用于解析 Ozon 数据的工具时，关键问题之一是选择一个合适的库来自动完成这一过程。最常用的 Python 库有两个：BeautifulSoup 和 Selenium。
Python 脚本：BeautifulSoup 与 Selenium Selenium
虽然两者都是为网页解析而设计的，但它们之间存在根本性的差异，会影响解决方案的效率、速度和可扩展性。
BeautifulSoup 的特点
- 适用于静态页面。
- 高速 HTML 处理。
- 资源消耗低。
- 不支持 JavaScript 内容。
Selenium 功能：
- 完全模拟浏览器。
- 支持动态加载内容。
- 可模拟用户操作。
- 消耗大量内存和 CPU 资源。
BeautifulSoup 是一个 Python 库，专门用于从 HTML 和 XML 文档中提取数据。它的主要优点是在已加载 HTML 代码的情况下工作速度快，对计算机资源的要求极低。不过，尽管效率很高，BeautifulSoup 却无法与通过 JavaScript 动态生成的网页元素进行交互。
如果您的任务是方便快捷地解析使用 Python 工具（如使用请求库）查询后已经获取的 HTML 代码，那么使用 BeautifulSoup 是合理的。这使它成为从结构简单的页面中提取大量数据的最佳解决方案。
使用 BeautifulSoup 的示例场景：
- 通过请求检索 HTML
- 提前解析已知页面结构。
- 快速提取信息（价格、标题、产品描述）。
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = ‘https://www.ozon.ru/product/sample-product/’
headers = {‘User-Agent’: ‘Mozilla/5.0’}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, ‘html.parser’)
product_title = soup.select_one(‘h1.product-name’).text.strip()
price = soup.select_one(‘span.price’).text.strip()
print(f”标题: {product_title}, 价格: {price}’)
但是，如果网站使用 AJAX 或动态内容加载，BeautifulSoup 就无能为力了。
相反，Selenium 则是一个模仿真实用户操作的完整解决方案。它能够处理包含 JavaScript 内容的页面、按钮点击、表单填写以及与任何动态网页元素的交互。Selenium 使用一个浏览器引擎（如 ChromeDriver），在后台运行一个真实的浏览器。
在以下情况下使用 Selenium 是合理的
- 有必要使用 JavaScript 和 AJAX 解析网站。
- 必须模拟用户行为，例如登录个人账户。
- 页面使用验证码防止自动脚本，需要模拟真实行为以绕过限制。
Ozon 的 Selenium 基本用法示例：
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
import time
chrome_options = Options()
chrome_options.add_argument(‘–headless’) # 无图形用户界面运行
driver = webdriver.Chrome(options=chrome_options)
driver.get(‘https://www.ozon.ru/product/sample-product/’)
time.sleep(5) # 等待页面完全加载
product_title = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, ‘h1.product-name’).text
price = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, ‘span.price’).text
print(f’标题: {product_title}, 价格: {price}’)
driver.quit()
Selenium 的便利性和完整功能的代价是大量消耗计算机资源。当同时启动大量浏览器时，可能会出现 RAM 和 CPU 限制。开发人员通常会在一项任务中同时使用两个库。Selenium 仅在获取完整页面并执行 JavaScript 的阶段使用，然后将 HTML 代码传给 BeautifulSoup 进行快速解析。对于 Ozon 市场的大规模解析而言，这是速度和资源消耗方面的最佳解决方案。
工具的选择取决于目标、网站结构的特殊性和项目的规模。将 BeautifulSoup 和 Selenium 完美结合，将创建一个有效、稳定的工具，持续为您提供来自 Ozon 平台的新鲜、准确的数据。将它们结合在一起，您将获得灵活性。重要的是，Ozon Python 解析通常在 Selenium 中开始，在 BeautifulSoup 中以轻量级 HTML 解析结束。
使用移动代理服务器绕过拦截
Ozon 通过 IP 限制请求频率。运营商的移动地址对于反僵尸过滤器来说是理所当然的，因此 LTESOCKS 移动代理的需求不断增长。您可以获得一个动态 IP 池，无需复杂的轮换即可减少被封禁的几率。
针对大量请求的反检测浏览器
通过浏览器生物识别（Canvas、WebGL、字体）进行封禁比通过验证码进行封禁更为常见。反检测平台允许你为每个流创建独特的 “数字角色”。如果你编写了一个 Ozone 解析器，并需要数百个并行会话，那么这是必备的。
实现 Ozon 解析
项目的技术核心有三项任务。
获取 HTML 并提取产品字段
等待 Selenium networkidle 完成。使用 CSS 选择器提取标题、价格、SKU、链接、评级，并在类变更时定期备份。
处理分页和 AJAX 请求
大多数类别的 URL 都是 `?page=2`。但部分库存信息是通过后台 XHR-json 加载的。在 DevTools 中捕获这些请求将绕过用户界面，并将 Ozon 解析器的速度提高数倍。
将数据保存到 CSV 或数据库
数据存储格式的选择取决于分析目标和信息量。如果您需要进行快速、简单且少量的分析，CSV 文件将是最佳选择。它们可以很容易地在 Excel 或 Google Sheets 等常用表格编辑器中打开，用于快速分析和可视化。
在实施大型和长期项目时，将数据存储在完整的数据库（如 PostgreSQL）中更为方便。这种方法能够执行复杂的 SQL 查询、自动更新数据并以结构化形式存储数据。在 PostgreSQL 中使用 jsonb 数据格式可以以可变结构存储信息，从而大大简化了模式管理，并且在更改网站或分析器结构时无需不断迁移数据库。
分析收集到的数据
解析的技术阶段完成后，同样重要的阶段到来–分析收集到的数据。通过分析，您可以将 Ozon 平台上的大量原始数据转化为有用的业务结论和具体的战略决策。通过自动解析获得的数据可用于跟踪价格动态、识别热门产品和监控竞争对手的活动。
比较价格和寻找折扣
Ozone的价格解析器会根据产品ID创建一个 “最低/平均/最高价格 ”表。通过监控每日的价格差距，你可以在不明显的促销活动出现在忠诚度信息源之前捕捉到它们。
识别最受欢迎的产品
评论频率与销售额相关。当零售商看到这种兴奋点时，评论数量的激增往往会出现在价格上涨之前。通过根据新评论的数量对商品进行分类，分析师可以在高峰来临前一周识别出未来的畅销品。
监控竞争对手的活动
定期监控竞争对手的活动意味着跟踪价格变化的频率、新 SKU 出现的速度以及产品图片和描述更新的频率。通过监控这些参数，销售部门可以对其他销售商的营销活动做出快速反应。
此外，品牌经理还有机会找出特定职位需求减少的原因，并及时调整推广战略。
最佳实践和技巧
让我们来看看如何优化已编写并运行的解析器。
代理轮换和速度限制
我们建议采用 10 次查询 – 更换 IP + 4-7 秒随机延迟的算法。您可以购买谷歌搜索代理来查找整个市场的数据。建议保留一份被禁 IP 的黑名单表，并自动更新池。
绕过验证码和 API 限制
从 Ozon 自动收集数据的有效性直接取决于绕过平台安全机制的能力，如验证码和各种 API 限制。对付验证码的常用方法之一是使用第三方服务，通过 API 提供图像识别任务的自动解决方案。这类服务可以大大节省时间，并自动绕过保护机制，但使用这类服务会增加每次请求的成本，对于大量的解析工作来说可能无利可图。
另一种方法是使用 Ozon 提供的官方卖家 API。在某些情况下，这比标准 Web 界面更快、更稳定。卖家 API 允许您一次性上传大量 SKU 的数据（一次请求可上传多达 100 个 SKU）。虽然这种方法受到一定配额的限制，但它有助于避免因通过普通网站界面请求的强度而造成的阻塞。
此外，VPN 隧道还可用于解决区域或 CDN 访问限制问题。Open VPN for PC 等工具可帮助创建稳定的安全连接，即使在特定地区封锁该平台时也能访问 Ozon。
扩展和自动化计划
在实施 Ozon 解析时，有必要使用工具来管理大量任务和数据。使用 RabbitMQ 等任务队列和 Docker 容器可以轻松扩展基础设施并实现容错。实施监控和警报系统（如 Prometheus 和 Grafana 捆绑软件）可以对问题做出快速反应，并在出现故障时自动重启进程，从而确保即使在网站发生突然变化时，解析器也能持续工作。
自动数据收集意味着对利润、库存和品牌影响力进行有效管理。如果 Ozon 明天改变了其 DOM 结构，那么可持续的支付平面将在数小时内重建。如果竞争对手高估了阵容，分析仪表板会向 Slack 发出警报。
一旦你掌握了上述技巧，你将与 Ozon 紧密合作，对其进行解析将成为一项例行工作，每次上传都将转化为具体行动：新的折扣、更准确的购买或推出测试批次产品。
