在数据驱动决策的时代，电商平台的海量数据是十足金贵的。然而，像亚马逊这样的巨头为保护自身数据资产，构建了近乎完美的反爬虫防线，比如IP封锁、CAPTCHA验证、浏览器指纹识别，常规爬虫工具在这些防线面前往往束手无策。

下面介绍一种突破性技术Web Unlocker API，能够自动处理所有网站解锁操作，让您在不需要专业编码经验的情况下，也能高效获取亚马逊平台的各类数据。

一、Web Unlocker API简介

Web Unlocker使用Bright Data的代理基础设施，它具有三个主要组件：请求管理、浏览器指纹伪装和内容验证。这使得它能自动管理所有网站解锁操作，包括CAPTCHA验证、浏览器指纹识别、自动重试、选择合适的请求头和cookies等。当您需要获取亚马逊这样的高防网站数据时，这些功能尤为重要。

与常规代理服务不同，Web Unlocker API只需发送一个包含目标网站的API请求，系统就会返回干净的HTML/JSON响应。在后台，它的智能算法无缝管理寻找最佳代理网络、定制请求头、指纹处理和CAPTCHA验证等动态过程。

二、开始使用Web Unlocker API

Web Unlocker API可以以前所未有的成功率自动解锁防范最严密的网站。它的成功率超高，不成功不收费，自动化周期管理，并且不需要任何的编码和爬虫经验即可使用。

1、首先进入控制台页面，点击左侧第一个tab键“代理 & 抓取基础设施”，找到“网页解锁器”，开始使用。

2、进入网页解锁器页面后，填写通道名称，添加简短描述，点击添加

3、直接展示代理基础设施/web_unlocker3的详细信息

包含Web Unlocker API的详细信息、配置信息、代码示例。

4、配置网页解锁器

针对最难的网站进行自动化抓取，利用动态住宅IP，解决CAPTCHA，渲染JS，使用自定义指纹和cookies。

5、以Python脚本获取亚马逊平台数据为示例

（1）定位具体数据

进入亚马逊平台后，搜索“gaming”，点击搜索，复制网页地址链接，在下面Python代码中有需要。

这个页面给出了很多电脑相关的产品，定位具体数据，比如华硕ROG的电脑、三星的固态硬盘的，还包含了产品信息、价格等。

（2）编写Python代码

代码中需要修改为已配置好的web_unlocker3的详细信息，比如主机brd.superproxy.io，端口33335，用户名brd-customer-hl_da15f828-zone-web_unlocker3，密码q9crj4rw9004等信息。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import warnings# 忽略SSL警告
warnings.filterwarnings('ignore', message='Unverified HTTPS request')# 您的Bright Data凭证
customer_id = "brd-customer-hl_da15f828-zone-web_unlocker3"
zone_name = "web_unlocker3"
zone_password = "q9crj4rw9004"# 代理设置
proxy_url = "brd.superproxy.io:33335"
proxy_auth = f"brd-customer-{customer_id}-zone-{zone_name}:{zone_password}"
proxies = {"http": f"http://{proxy_auth}@{proxy_url}","https": f"http://{proxy_auth}@{proxy_url}"
}# 目标亚马逊搜索URL
target_url = "https://www.amazon.com/s?k=gaming&language=zh&_encoding=UTF8&content-id=amzn1.sym.860dbf94-9f09-4ada-8615-32eb5ada253a&pd_rd_r=55c71001-73f7-488e-a943-eff18bee567b&pd_rd_w=4hK8A&pd_rd_wg=JgRuS&pf_rd_p=860dbf94-9f09-4ada-8615-32eb5ada253a&pf_rd_r=FWYKX6PAWN9C758RR97V&ref=pd_hp_d_atf_unk"# 添加适当的请求头，模拟真实浏览器
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36","Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8",  # 设置为中文优先，因为URL包含language=zh参数"Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8","Accept-Encoding": "gzip, deflate, br","Referer": "https://www.amazon.com/"
}try:print("正在通过Bright Data代理发送请求...")response = requests.get(target_url,proxies=proxies,headers=headers,verify=False  # 禁用SSL验证)print(f"请求状态码: {response.status_code}")# 保存HTML响应with open("amazon_gaming_search.html", "w", encoding="utf-8") as file:file.write(response.text)print("成功获取亚马逊搜索数据，已保存到amazon_gaming_search.html")# 解析搜索结果soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")search_results = []# 针对亚马逊搜索结果页面的选择器product_cards = soup.select(".s-result-item[data-asin]:not([data-asin=''])")print(f"找到 {len(product_cards)} 个产品")for card in product_cards:asin = card.get("data-asin")try:title_element = card.select_one("h2 a span")title = title_element.text.strip() if title_element else "N/A"price_element = card.select_one(".a-price .a-offscreen")price = price_element.text.strip() if price_element else "N/A"rating_element = card.select_one(".a-icon-star-small")rating = rating_element.text.strip() if rating_element else "N/A"reviews_element = card.select_one("span.a-size-base.s-underline-text")reviews = reviews_element.text.strip() if reviews_element else "N/A"search_results.append({"asin": asin,"title": title,"price": price,"rating": rating,"reviews": reviews,"url": f"https://www.amazon.com/dp/{asin}"})print(f"已解析: {title[:30]}...")except Exception as e:print(f"解析产品 {asin} 时出错: {str(e)}")# 保存结果到CSVif search_results:df = pd.DataFrame(search_results)df.to_csv("amazon_gaming_search_results.csv", index=False, encoding="utf-8-sig")print(f"已成功抓取 {len(search_results)} 个搜索结果，保存到amazon_gaming_search_results.csv")# 显示前5条数据print("\n搜索结果前5条数据:")print(df.head().to_string())else:print("未找到搜索结果")
except Exception as e:print(f"请求失败: {str(e)}")

6、结果示例

成功运行后，代码会下载亚马逊游戏类别的搜索页面HTML，将原始HTML保存到amazon_gaming_search.html文件，解析出产品信息（ASIN、标题、价格、评分、评论数等），将解析结果保存到amazon_gaming_search_results.csv文件。

三、Web Scraper

1、快速使用Web Scraper

Web Scrapers提供了最大的灵活性，无需维护代理和解封基础设施，让用户能够轻松地从任何地理位置抓取数据，同时避开验证码和网站封锁。Web Scrapers作为一种专为网页抓取设计的GUI浏览器，内置了网站解锁功能，可自动处理封锁问题。

Bright Data的Web Scrapers是一种云服务，能够自动处理IP轮换、验证码解决和数据解析，将数据转换为结构化格式。 对于亚马逊数据，能够提取标题、卖家名称、品牌、描述、价格、货币、可用性和评论数量等信息。这种结构化的数据输出使得分析和集成变得简单直接，支持JSON、NDJSON和CSV等多种数据格式。

2、通过python获取亚马逊网页数据

# 获取商品信息
product_elements = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, ".s-main-slot .s-result-item")# 创建CSV文件并写入数据
with open('amazon_products.csv', 'w', newline='', encoding='gbk') as csvfile:fieldnames = ['Title', 'Price', 'Image URL']writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)writer.writeheader()for index, product in enumerate(product_elements):try:title = product.find_element(By.CSS_SELECTOR, ".a-text-normal").textprice = product.find_element(By.CSS_SELECTOR, ".a-price-whole").textimage_url = product.find_element(By.CSS_SELECTOR, "img.s-image").get_attribute("src")print(f"Product {index + 1}:")print(f"Title: {title}")print(f"Price: {price} USD")print(f"Image URL: {image_url}")# 写入CSV文件writer.writerow({'Title': title, 'Price': price, 'Image URL': image_url})except Exception as e:print(f"Skipping product {index + 1} due to missing information.")time.sleep(2)
# 关闭浏览器
driver.quit()

3、定位具体数据

4、运行并保存到csv文件

四、SERP API

SERP API是解锁抓取套件的一部分，其核心优势在于处理完整的代理、解锁和解析基础设施，让用户可以专注于从搜索引擎结果页(SERPs)收集数据。SERP API通过模拟真实浏览器行为并提供完整的JavaScript支持来绕过搜索引擎的访问限制，实时提供准确的、结构化的搜索数据。

这种强大的自动化机制处理了IP轮换、验证码解决、浏览器指纹管理等复杂问题，使用户无需担心被搜索引擎封锁。

五、优惠升级

Web Unlocker （网页解锁器API）、Web Scraper API（网页抓取API）、SERP API（搜索引擎结果页 API）全部七五折，促销代码APIS25。

亮数据目前仍有首次充值1比1赠送，现在点击注册，充多少送多少，最高送500美金（相当于半价），并可与其它所有促销叠加使用，是中小企业商用的首选。

六、总结

Bright Data提供的Web Unlocker API、Web Scraper及SERP API构成了一套完整的数据采集解决方案，可有效应对亚马逊等高防网站的反爬挑战。

Web Unlocker API通过请求管理、浏览器指纹伪装和内容验证三大核心组件，实现了对CAPTCHA的自动解决、浏览器指纹的智能处理以及请求的自动优化。Web Scraper则提供了更高级的灵活性和控制力，能将原始数据转化为结构化格式。SERP API专注于搜索引擎结果页的数据获取，进一步拓展了数据采集的边界。

这些工具的核心价值在于让数据采集工作变得简单高效，使用户无需深厚的编程背景也能实现专业级的数据抓取。