11月11日是个有趣的日子。客观来说，它和一年中其他364（365）天一样没什么特殊，但偏偏又总被人赋予特殊的含义。十年之前，大家谈论的是如何打发“光棍节”（跟 和菜头 一样，此节日的发源地也是本人的母校）。到了近些年，这一天显然又成了“剁手”的代名词，阿猫阿狗们早早地就开始了铺天盖地的宣传。
不过还没到正日子，这几天我就碰上了两件闹心的事：
刚下单的商品，第二天就降价了！
打算再等等的商品，准备买的时候居然价格涨回去了！
所以别看折扣打得狠，优惠券给得大方，你究竟有占到多少便宜，自己心里还真没点数。于是，我设想了这样一个方案来应对商家们的套路：
【初级版】
从关注的商品页面上找到价格，用 Python 脚本自动把价格抓下来。推荐使用 requests 库；
把 商品名称、价格、id、网址、日期保存到数据库；
用 Windows 的计划任务或者 Linux 的 crontab 去每天去抓一遍；
绘制出商品价格随日期变化的曲线。
这样，当你打算出手的时候，是不是真的划算就一目了然了。
可惜事实并没有这么简单……你会发现很多商品的价格不是那么容易获取到。毕竟这也是人家的敏感数据，怎么能轻轻松松全让你扒了去，回头再写篇文章来把平台批判一番？
当然也不是完全没有办法。通常来说对方有这么几种手段：
校验你的请求头，明显的代码抓取会被屏蔽，也可能会记录你的 IP 或来源信息，限制你的请求频率。
这个只要把 header 信息伪装好点就不是事，必要时加上 cookie。至于 IP，用几个代理轮换请求即可。这个可以参考我们之前的 IP 池项目，参见《听说你好不容易写了个爬虫，结果没抓几个就被封了？》。
价格没有随 HTML 页面返回，而是放在别的异步请求里获取。
通过 Chrome 开发者工具的 Network 查看页面发出的请求，耐下心找一找，一般总归能发现。
请求数据中的价格不是直接给出，而是加过密的，甚至是用图片拼出来的。
这个比较复杂，一种方法是慢慢寻找加密或拼接的代码，这个肯定是在前端的 JS 代码中，找到之后自然就搞定。另一种方法是用 Selenium 来直接获取页面上的最终结果。图片价格的话也可以考虑用 OCR 识别。
还有更复杂的，比如对用户浏览行为进行判定，以及对异常请求的返回数值做手脚等等。因为对抗难度较大且需要具体情况具体分析，这里不展开讨论。
除此之外，一个小技巧就是，移动端网站往往反爬措施没有 PC 网页版那么严格，所以可以尝试用移动站来抓取。同样可以使用 Chrome 的开发者工具，模拟手机环境。
那么在前面的基础上，升级一下：
【中级版】
选择移动端网站抓取，找到包含价格信息的请求；
请求时尽可能补全 header 信息；
轮换代理 IP；
难以提取信息的，尝试用 Selenium 来解决。
你以为这样就完了吗？
看看上面这些，你满减了吗？你膨胀了吗？即使你把价格曲线画出来，也没法准确计算价格。我们不太可能为每种优惠编写计算规则，简便的改进方法是把商品的优惠描述一并抓取下来，标记上时间，为价格曲线作参考。比如这样：
另外，光是一家平台历史价格的纵向对比还不够，几家平台的横向对比才更有意义：
【高级版】
抓取并按日期记录优惠信息；
将商品名称在其他平台上搜索，获取相关产品的价格信息；
当发生降价时发送邮件通知提醒。
去动手干吧，少年！等你开发出这套系统，每天自动抓取，明年双11的时候就可以更理性地买买买啦！（手动滑稽
什么？你觉得费劲折腾这个并没有什么用？
好吧，你以为我真的是在跟你谈论双11怎么省钱吗？
类似的工具网上已经有很多了，如果你习惯用搜索引擎解决问题，很容易就能找到，的确没有必要自己去写。而“双11”到底是真的实惠，还是平台和商家的套路，我也一点都不关心。我真正要说的是，如果你学了 Python，却不知道去哪里找项目练手进一步提高，为什么不从身边的需求出发，去开发一些工具，做一点数据的分析。你若完整实现了这样一个项目，去找一份开发工作绝对没有问题。这个价值和你多占了一两折的便宜相比，如何？
类似的案例项目，我们编程教室做了不少，其中的一些放在了 lab.crossincode.com 上，欢迎围观。
另外我们的精品课程之二《码上行动 - 爬虫实战》基于多个实例由浅入深地讲解了 Python 爬虫的开发技巧。感兴趣的同学可在公众号里回复 码上行动 了解课程详情。
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