一、背景与需求
VVIC（跨境电商商品库）是服装批发与跨境贸易的重要数据源，快速检索商品信息是业务刚需。本文通过Python实现VVIC关键字搜索，并解析核心代码逻辑。
二、技术选型 请求库：requests 或 httpx（处理HTTP请求） 解析库：BeautifulSoup 或 parsel（HTML解析） 反反爬策略：随机UA、代理IP、请求延迟 数据存储：pandas（结构化保存结果）
三、核心代码实现 python Copy Code import requests from parsel import Selector import pandas as pd import time
def vvic_keyword_search(keyword, max_page=3): headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36', 'Referer': 'www.vvic.com/' }
results = []
for page in range(1, max_page+1):
url = f"https://www.vvic.com/search?keyword={keyword}&page={page}"
response = requests.get(url, headers=headers)
if response.status_code == 200:
sel = Selector(text=response.text)
items = sel.xpath('//div[@class="item-info"]')
for item in items:
title = item.xpath('.//h3/a/text()').get('').strip()
price = item.xpath('.//span[@class="price"]/text()').get('')
shop = item.xpath('.//div[@class="shop-name"]/text()').get('')
results.append({'keyword': keyword, 'title': title,
'price': price, 'shop': shop})
print(f"第{page}页抓取完成，共{len(items)}条结果")
time.sleep(1.5) # 降低请求频率
else:
print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}")
return pd.DataFrame(results)
使用示例
if name == 'main': df = vvic_keyword_search("连衣裙", max_page=2) df.to_csv("vvic_search_result.csv", index=False) print("数据已保存至CSV文件")
四、代码解析
请求参数：
动态拼接搜索URL，支持分页参数page 使用随机UA和Referer规避基础反爬
数据解析：
通过XPath定位商品信息区块（//div[@class="item-info"]） 提取标题、价格、店铺等关键字段
反爬策略：
请求间隔1.5秒（可根据实际调整） 建议追加代理IP池（代码未展示）
数据输出：
使用pandas直接保存为CSV文件 支持扩展MySQL/MongoDB存储 五、注意事项 合规性：检查VVIC的robots.txt，避免高频请求 动态渲染：若遇到JavaScript渲染页面，需改用Selenium或Playwright 异常处理：添加try-except块应对网络波动 字段扩展：根据需求提取销量、商品图等更多数据 六、效果展示 text Copy Code 标题 价格 店铺 2023新款碎花连衣裙 ¥89.00 XX服饰批发 夏季雪纺收腰长裙 ¥126.00 YY跨境专营 ...
七、总结
本文实现了VVIC关键字搜索的自动化方案，适用于商品监控、竞品分析等场景。开发者需根据实际页面结构调整XPath，并合理控制抓取频率以保障业务可持续性。
