小红书/抖音评论采集工具产品系统

1、立项原因：为了解决电商平台价格频繁变动、手动监控效率低的问题，自主研发了一套全自动价格监控爬虫系统。系统能绕过常见的反调试、无限debugger、内存爆破等反爬机制，稳定采集商品价格、库存、评论等数据。

2、行业场景：适用于电商卖家、竞品分析团队、跨境贸易公司等业务场景。可实现每日自动抓取竞品价格、自动生成价格趋势报表，大幅提升价格决策效率，已帮助多个商家实现精准定价和库存预警。

本项目为电商价格实时监控爬虫系统，主要功能模块包括：

1. 智能反爬模块：集成Cookie Hook、无限Debugger绕过、反内存爆破三大防护，完美突破常见反调试、时间差检测、内存炸弹等机制。
2. 多线程异步采集模块：基于Scrapy + Playwright，支持分布式抓取，支持自动登录、验证码识别、指纹伪装。
3. 数据处理与监控模块：实时采集商品价格、库存、评论、销量等数据，自动生成价格趋势图和Excel报表。
4. 定时任务与告警模块：支持每日/每小时自动抓取，可通过企业微信/邮件推送价格异常告警。

系统已稳定运行，支持单机每日采集10万+条数据，极大提升了电商卖家竞品分析和定价决策效率。

我负责整个项目的架构设计、核心反爬模块开发及部署上线。具体任务包括：

1. 逆向分析目标网站反爬策略，开发Cookie Hook脚本（含'm'关键词触发debugger）、无限Debugger绕过（劫持setInterval/new Function）、反内存爆破（拦截超大Array/TypedArray）三大核心防护。
2. 采用Python + Scrapy + Playwright技术栈，结合异步IO和浏览器指纹伪装，实现高效稳定的数据采集。
3. 项目亮点：反爬成功率达98%以上；难点：突破内存爆破和时间差检测，通过Hook方式在document-start阶段提前拦截，极大降低被封IP风险。

最终系统部署在服务器上，支持长期稳定运行，已服务多个电商客户。