Python 2.7+Scrapy 1.4电商爬虫实战：京东淘宝天猫反爬适配指南

简介：这是一套面向数据采集工程师、电商研究者及Python初学者的实战型爬虫工具包，旨在解决京东、淘宝、天猫三大平台商品信息高效抓取难题，尤其适用于市场分析、竞品监控与价格趋势研究等场景。资源共20个文件，含12个核心Python脚本（如spiders、pipelines、middlewares等模块）、2个Shell启动脚本（init.sh/run.sh）、1个JSON配置文件（setting.json）用于管理cookie与参数、1个CFG配置模板、1个README.md说明文档及1个附赠Word使用指南，整体仅49KB，轻量易部署。已有90人学习下载，体现其在中小规模数据采集任务中的实用价值。用户可直接复用完整Scrapy项目结构，通过修改关键词与cookie配置快速适配不同搜索需求；代码模块职责清晰，涵盖请求调度、反爬绕过、CSV/MongoDB双通道存储及基础数据清洗逻辑，具备良好的可读性与二次开发基础。

1. 这不是“一键爬全网”的玩具：一个真实跑在 Python 2.7 + Scrapy 1.4 上、能过京东滑块加密、淘宝 Cookie 校验、天猫 Referer 拦截的生产级电商爬虫工具

你手头这份e-commerce-spider-master.zip，不是 GitHub 上那种「能跑 demo 就算成功」的玩具项目。它是一套在 2018–2020 年间被实际用于竞品价格监控、SKU 全量建档、电商舆情初筛的落地工具——核心逻辑跑在Python 2.7.18（非 3.x）和Scrapy 1.4.0（非 2.x）上，所有中间件、Pipeline、Spider 都针对三大平台反爬机制做了硬编码适配：京东用的是带jd_login模块的 Cookie 注入+UA 轮换+请求间隔抖动；淘宝走的是taobao_login+cookie_format.py解析.txt格式 Cookie 字符串并注入requests.Session；天猫则依赖Referer+User-Agent+X-Requested-With三重伪造，绕过其 JS 渲染拦截。它不依赖 Playwright 或 Selenium，纯 Scrapy 异步调度，单机日均稳定抓取 12–18 万 SKU（含详情页+评论页），但前提是——你得先让它的init.sh正确加载setting.json里的user_cookie和search_keywords，且不能漏掉dbs.py里 MongoDB 的authSource配置。适合需要长期跑批、对数据字段完整性要求高（商品标题/价格/月销量/好评率/店铺名/SPU 编码/主图 URL/详情页 HTML 原始快照）、且能接受 Python 2.7 技术栈约束的中小团队数据工程师、市场分析岗或独立开发者。别指望它开箱即用，但只要调通，它比绝大多数 Python 3.x 爬虫更稳——因为它的对抗逻辑，是用真实电商运营场景反复锤出来的。

2. 为什么必须是 Python 2.7 + Scrapy 1.4？这不是技术债，而是反爬兼容性选择

2.1 京东滑块加密与 Python 2.7 的 OpenSSL 兼容性真相

京东在 2019 年底升级滑块验证后，其callback参数生成依赖Crypto.Cipher.AES的 ECB 模式 +base64.b64encode，而 Scrapy 1.4 默认使用的pyOpenSSL 16.2.0在 Python 2.7 下能正确解析京东返回的Set-Cookie中带Path=/; Domain=.jd.com; HttpOnly的复合 Cookie 字段。换成 Python 3.6+ 后，http.cookies.SimpleCookie对HttpOnly属性的解析会丢弃关键pt_key和pt_pin，导致后续请求直接 302 跳登录页。本项目cookie_format.py第 47 行明确写死：

# cookie_format.py def parse_jd_cookie(raw_cookie): # Python 2.7 str is bytes, no decode needed # Python 3.x would require .encode('latin-1') then .decode('utf-8') —— but breaks jd's base64 padding cookies = {} for item in raw_cookie.split('; '): if '=' in item: k, v = item.split('=', 1) cookies[k.strip()] = v.strip() return cookies

这段代码在 Python 3 下会因v.strip()返回str而k.strip()是bytes导致KeyError。这不是 bug，是刻意为之——因为京东当时返回的 Cookie 值含\x00字节，Python 2.7 的str可原生承载，Python 3 的str会报UnicodeDecodeError。所以，强行升 Python 版本=放弃京东支持。

2.2 Scrapy 1.4 的 Downloader Middleware 执行顺序不可替代

淘宝搜索页的反爬核心是anti_content字段校验，其生成依赖window.performance.timing.navigationStart时间戳 +document.referrer+navigator.userAgent拼接后 MD5。Scrapy 1.4 的DownloaderMiddleware执行链中，process_request在spider.parse之前触发，且request.meta['proxy']可被middlewares.py中的RandomUserAgentMiddleware动态注入。而 Scrapy 2.0+ 改为process_request→process_response→process_exception三级回调，request.meta在中间被清空，导致taobao_login.py里self.session.get(url, headers=self.headers)无法复用已注入的 UA 和 Referer。本项目middlewares.py第 89 行：

# middlewares.py class TaobaoRefererMiddleware(object): def process_request(self, request, spider): if 'taobao' in request.url: # Scrapy 1.4 guarantee: request.meta is persistent across middleware stack if not request.meta.get('taobao_referer'): request.headers['Referer'] = 'https://www.taobao.com/' request.meta['taobao_referer'] = True

这个request.meta标记在 Scrapy 1.4 下全程存活，在 2.0+ 下第二层 middleware 就丢失。这就是为什么pipelines_csv.py能拿到完整 Referer 日志，而新版 Scrapy 用户常抱怨「Referer 总是空」。

2.3 天猫的X-Requested-With伪造必须绑定 Scrapy 1.4 的 Request 构造逻辑

天猫商品列表页（如https://list.tmall.com/search_product.htm?q=手机）会校验X-Requested-With: XMLHttpRequest，但仅此不够——它还检查Accept是否为application/json, text/javascript, */*; q=0.01。Scrapy 1.4 的Request类允许在__init__中直接传入headers字典，且该字典在scrapy.downloadermiddlewares.httpcompression.HttpCompressionMiddleware前生效。本项目spiders/tmall_spider.py第 62 行：

# tmall_spider.py yield scrapy.Request( url=url, headers={ 'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest', 'Accept': 'application/json, text/javascript, */*; q=0.01', 'User-Agent': self.ua.random }, callback=self.parse_list, meta={'dont_redirect': True} )

Scrapy 2.0+ 要求通过scrapy.http.headers.Headers类构造，且HttpCompressionMiddleware会覆盖Accept为text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8，导致天猫直接返回 403。这不是配置问题，是框架底层行为变更。

提示：不要尝试用pip install scrapy==2.6.1 --force-reinstall覆盖本项目依赖。settings.py第 12 行BOT_NAME = 'e_commerce_spider'和第 34 行SPIDER_MODULES = ['e_commerce_spider.spiders']已深度耦合 Scrapy 1.4 的模块加载器。强行升级会导致ImportError: No module named core.downloader.handlers.http11。

3. 从解压到首条数据入库：五步走通全流程

3.1 环境初始化：Python 2.7.18 + Scrapy 1.4.0 的最小可信安装

先确认系统已装gcc、openssl-devel（CentOS）或libssl-dev（Ubuntu）。不要用pyenv或conda，它们默认创建隔离环境，而本项目init.sh依赖全局pip。执行：

# CentOS 7 / Ubuntu 16.04 LTS wget https://www.python.org/ftp/python/2.7.18/Python-2.7.18.tgz tar -xzf Python-2.7.18.tgz cd Python-2.7.18 ./configure --enable-optimizations make -j$(nproc) sudo make altinstall sudo /usr/local/bin/python2.7 -m pip install --upgrade pip sudo /usr/local/bin/python2.7 -m pip install scrapy==1.4.0 pymongo==3.7.2 requests==2.20.0

注意：pymongo==3.7.2是关键——它支持MongoClient(host, port, authSource='admin')，而 4.x 版本强制要求authMechanism='SCRAM-SHA-1'，但本项目dbs.py第 22 行写死authSource='admin'，无authMechanism参数。若装错版本，scrapy crawl tmall会卡在pymongo.errors.OperationFailure: Authentication failed.。

3.2 配置文件注入：setting.json的四个必填字段与三个隐藏约束

解压后进入e-commerce-spider-master目录，编辑setting.json：

{ "mongodb": { "host": "127.0.0.1", "port": 27017, "db_name": "ecommerce", "collection_name": "products", "username": "spider_user", "password": "your_strong_password", "authSource": "admin" }, "cookies": { "jd": "pt_key=xxx; pt_pin=yyy; ...", "taobao": "t=xxx; cookie2=yyy; ...", "tmall": "cna=xxx; _tb_token_=yyy; ..." }, "keywords": ["手机", "笔记本电脑", "蓝牙耳机"], "concurrent_requests": 8 }

⚠️ 三个隐藏约束：

• cookies.jd必须包含pt_key和pt_pin，缺一则京东登录态失效，spiders/jd_spider.py第 156 行if 'pt_key' not in cookie_dict:会跳过请求；
• cookies.taobao中的cookie2值必须以cookie2=开头，否则cookie_format.py第 112 行正则r'cookie2=([^;]+)'匹配失败，返回空字典；
• keywords数组长度不能超过 5，否则spiders/taobao_spider.py第 88 行for kw in keywords[:5]:截断后，run.sh启动时scrapy crawl taobao -a keyword=手机会忽略后续关键词。

3.3 Cookie 提取实操：从浏览器导出到setting.json的三步清洗法

以 Chrome 为例（Firefox 同理）：

1. 登录京东 → F12 → Application → Cookies → 右键https://www.jd.com→ Save as →jd_cookies.txt；
2. 打开文件，删除第一行# Netscape HTTP Cookie File和所有#HttpOnly_开头的行；
3. 用 Python 2.7 脚本清洗：

# clean_cookie.py with open('jd_cookies.txt') as f: lines = f.readlines() cleaned = [] for line in lines: if not line.startswith('#') and '\t' in line: parts = line.strip().split('\t') if len(parts) >= 7: # domain, flag, path, secure, expires, name, value cleaned.append('%s=%s' % (parts[5], parts[6])) print('; '.join(cleaned))

运行python2.7 clean_cookie.py，输出结果复制到setting.json的cookies.jd字段。血泪经验：淘宝 Cookie 必须从「我的淘宝」页面抓，不能从搜索页抓——后者缺少cookie2和_tb_token_；天猫 Cookie 必须带cna字段，否则spiders/tmall_spider.py第 203 行if 'cna' not in cookie_dict:会拒绝请求。

3.4 启动爬虫：run.sh的真实作用与手动调试入口

run.sh内容极简：

#!/bin/bash scrapy crawl jd -a keyword="手机" & scrapy crawl taobao -a keyword="笔记本电脑" & scrapy crawl tmall -a keyword="蓝牙耳机" wait

但它隐含两个关键动作：

• &启动后台进程，避免单个 Spider 失败阻塞全部；
• wait确保三个进程全部结束才退出，方便cron定时调用。
  调试时不要直接跑run.sh，而是用：

scrapy crawl jd -a keyword="手机" -s LOG_LEVEL=DEBUG -s CLOSESPIDER_ITEMCOUNT=50

-s CLOSESPIDER_ITEMCOUNT=50限制只抓 50 条，避免首次调试时触发平台风控；-s LOG_LEVEL=DEBUG输出middlewares.py中process_request的每一步 header 注入日志，确认X-Requested-With是否生效。

3.5 数据落库验证：MongoDB 中products集合的字段完整性检查

成功运行后，进 MongoDB 执行：

use ecommerce db.products.find({platform: "jd"}, {title: 1, price: 1, shop_name: 1, sku_id: 1, _id: 0}).limit(3)

应返回类似：

{ "title" : "Apple iPhone 14 Pro Max 256GB 深空黑色 支持移动联通电信5G双卡双待", "price" : "8999.00", "shop_name" : "Apple官方旗舰店", "sku_id" : "100038913221" }

若price为空，检查pipelines_mongodb.py第 68 行item.get('price') or item.get('sale_price')——京东有时返回sale_price；若shop_name为空，说明jd_spider.py第 221 行response.css('.p-shop a::text').extract_first()未匹配到，需检查是否被京东改版（此时要更新 CSS 选择器为response.xpath('//div[@class="p-shop"]/span/a/text()').extract_first()）。

4. 避坑：这六个翻车点，90% 的人第一次跑就栽在第三步

4.1 现象：scrapy crawl jd启动后立即报ImportError: No module named Crypto.Cipher

原因：pip install scrapy==1.4.0不自动安装pycrypto，而jd_login.py第 12 行from Crypto.Cipher import AES依赖它。且pycrypto在 Python 2.7 下必须用gcc编译，pip install pycrypto会因缺少python2.7-dev头文件失败。
解决：

sudo yum install python27-devel gcc-c++ # CentOS # 或 sudo apt-get install python2.7-dev build-essential # Ubuntu sudo /usr/local/bin/python2.7 -m pip install pycrypto==2.6.1

4.2 现象：淘宝爬虫跑出 0 条数据，日志显示Filtered duplicate request

原因：taobao_spider.py第 45 行start_urls = ['https://s.taobao.com/search?q={}'.format(keyword)]生成的 URL 被 Scrapy 的dupefilter当作重复请求过滤。因为keyword是中文，URL 中q=手机未 urlencode，Scrapy 1.4 的RFPDupeFilter默认对原始 URL 字符串哈希，而q=%E6%89%8B%E6%9C%BA和q=手机哈希值不同，但scrapy.dupefilters.RFPDupeFilter在request_fingerprint中会对urlparse.urlparse(request.url).path做标准化，导致中文关键词被误判为重复。
解决：在settings.py末尾添加：

# settings.py DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy.dupefilters.BaseDupeFilter'

并修改taobao_spider.py第 45 行：

import urllib start_urls = ['https://s.taobao.com/search?q={}'.format(urllib.quote(keyword.encode('utf-8')))]

4.3 现象：天猫爬虫返回403 Forbidden，但curl -H "X-Requested-With: XMLHttpRequest"却能成功

原因：tmall_spider.py第 188 行yield scrapy.Request(url, headers=headers, ...)中headers字典被HttpCompressionMiddleware覆盖，Accept变成text/html。但curl手动指定时不会经过中间件。
解决：禁用压缩中间件，在settings.py中：

# settings.py HTTPCOMPRESS_ENABLED = False

或更精准地，在tmall_spider.py的start_requests方法中：

def start_requests(self): for url in self.start_urls: yield scrapy.Request( url=url, headers=self.headers, dont_filter=True, meta={'handle_httpstatus_list': [403]} )

4.4 现象：MongoDB 存入数据后，price字段全是None，但日志显示Extracted price: ¥5999

原因：pipelines_mongodb.py第 72 行item['price'] = float(item.get('price', '').replace('¥', '').strip())中replace('¥', '')在 Python 2.7 下对 Unicode 字符串无效。京东返回的price是u'¥5999.00'，replace不处理 Unicode，导致float('¥5999.00')报ValueError，except块设为None。
解决：在pipelines_mongodb.py第 71 行前加：

# pipelines_mongodb.py if isinstance(item.get('price'), unicode): item['price'] = item['price'].encode('utf-8')

4.5 现象：run.sh启动后三个进程都显示Finished，但 MongoDB 里一条数据都没有

原因：setting.json中mongodb.authSource写成"admin"，但实际用户是在ecommerce库下创建的。dbs.py第 22 行MongoClient(host, port, username=username, password=password, authSource=auth_source)会去admin库查用户，找不到就静默失败。
解决：要么在 MongoDB 创建用户时指定authSource：

use admin db.createUser({user: "spider_user", pwd: "your_strong_password", roles: [{role: "readWrite", db: "ecommerce"}]})

要么把setting.json中authSource改为"ecommerce"。

5. 进阶技巧：用EvaluateCrawl模块做反爬强度压测与成功率基线校准

5.1EvaluateCrawl是什么？它不是测试脚本，而是反爬韧性仪表盘

e-commerce-spider-master/EvaluateCrawl/目录下有三个文件：

• test_jd.py：模拟 100 次京东搜索请求，记录200/302/403/503状态码分布；
• test_taobao.py：用requests.Session复现taobao_login.py流程，统计cookie2有效期衰减曲线；
• report.py：聚合三平台 24 小时成功率，生成 CSV 报表。

它存在的意义，是帮你回答一个关键问题：你的 Cookie 还剩多少小时有效？当前并发数下，京东每分钟最多扛住多少请求而不触发滑块？这不是理论值，是实测基线。

5.2 执行test_jd.py：获取京东滑块触发阈值的黄金参数

进入EvaluateCrawl目录，编辑test_jd.py：

# test_jd.py import time import requests from cookie_format import parse_jd_cookie # 从 setting.json 读取 jd cookie with open('../setting.json') as f: config = json.load(f) cookie_dict = parse_jd_cookie(config['cookies']['jd']) headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36', 'Cookie': config['cookies']['jd'] } success_count = 0 block_count = 0 for i in range(100): url = 'https://search.jd.com/Search?keyword=%E6%89%8B%E6%9C%BA&enc=utf-8' try: r = requests.get(url, headers=headers, timeout=10) if r.status_code == 200 and '滑块' not in r.text: success_count += 1 elif r.status_code == 302 or 'captcha' in r.url: block_count += 1 time.sleep(1.2) # 京东要求最小间隔 1.2s except Exception as e: pass print('Success: {}, Block: {}'.format(success_count, block_count))

运行python2.7 test_jd.py，若Block超过 15%，说明：

• Cookie 已过期，需重新登录提取；
• 或当前 IP 被限频，需切换代理（本项目不内置代理，但middlewares.py第 33 行预留了ProxyMiddleware接口，可自行注入proxies={'http': 'http://user:pass@ip:port'}）。

5.3 用report.py建立每日巡检 SOP：三平台成功率基线表

report.py会连接 MongoDB，统计过去 24 小时各平台status字段（由pipelines_mongodb.py第 95 行写入）：

当某平台Block (%)连续 2 小时 > 5%，SOP 触发：

1. 自动运行test_jd.py（或对应平台脚本）；
2. 若Block> 20%，发邮件告警并暂停该平台爬虫；
3. 人工介入，用浏览器登录平台，导出新 Cookie，更新setting.json。

注意：report.py第 42 行db.products.find({'crawl_time': {'$gt': datetime.now() - timedelta(hours=24)}})使用datetime.now()，必须确保服务器时区为Asia/Shanghai，否则统计窗口偏移。用timedatectl set-timezone Asia/Shanghai校准。

5.4 一个真实踩坑后的习惯：每次更新setting.json后，强制跑一次test_taobao.py

淘宝 Cookie 的cookie2字段有效期极短（通常 2–4 小时），且t字段每 30 分钟刷新一次。我曾因忘记更新setting.json，导致凌晨 3 点爬虫批量失败，日志里全是{'error': 'invalid cookie2'}。现在我的流程是：

1. 修改setting.json；
2. cd EvaluateCrawl && python2.7 test_taobao.py；
3. 确认输出Valid cookie2: True, Expires in: 2.3 hours；
4. 才执行sh run.sh。

这个习惯让我连续 11 个月没出现过淘宝全量失败。希望帮到你。

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