1、立项原因
在电商运营与竞品分析过程中，淘宝商品的价格、销量、标题、评价等公开数据难以高效获取。手动复制粘贴耗时且无法批量处理。本项目旨在解决电商从业者、数据分析人员、中小商家在缺乏商业API的情况下，无法系统化采集结构化商品数据的问题，降低人工成本，提升市场响应速度。
2、行业场景
在电商行业中，商家需要实时监测竞品价格波动与爆款标题规律；在数据服务公司中，需为品牌方提供周度市场报告；在学术研究中，需采集真实商品数据进行分析。本爬虫可定时抓取指定关键词或类目的商品信息，适用于竞品监控、价格跟踪、选品分析、销量预估等典型业务场景。
功能介绍（必填，最少80字）：
1、具体功能模块
搜索关键词商品采集模块
商品详情页解析模块
价格与销量提取模块
多页遍历与去重模块
请求头伪装与防封模块
数据导出模块（CSV/Excel）
2、主要功能描述
用户输入淘宝关键词或商品ID后，系统自动发起HTTP请求，模拟浏览器行为获取搜索结果页。程序解析商品列表中的标题、价格、月销量、店铺名称、商品链接等字段，并支持翻页采集（如前5页）。内置随机延时、User-Agent轮换、代理IP支持等反爬策略，降低被封锁风险。采集结果自动清洗（如价格单位统一、缺失值补全）并导出为Excel或CSV格式，可直接用于数据分析和报表生成。本项目仅采集公开商品信息，不涉及用户隐私或后台系统，符合数据合规要求。
1、“我”负责哪些具体任务？
在本项目中我负责以下核心工作：整体架构设计、反爬策略模块开发、商品页面解析逻辑编写、数据清洗与去重算法实现、定时任务调度模块搭建、Web管理后台的部分接口开发，以及Windows/MacOS客户端打包与测试。
2、项目使用了哪些技术栈、架构，实现上亮点、难点
技术栈与架构：
后端采用 Java Spring Boot 框架，结合 Jsoup 进行HTML解析
使用 HttpClient 模拟浏览器请求，集成代理IP池
前端采用 Vue 3 + Element Plus 构建管理界面
桌面端使用 Electron 打包为 Windows/MacOS 应用
数据存储使用 SQLite 轻量数据库，导出采用 Apache POI 生成Excel
实现亮点：
多级反爬策略：动态User-Agent轮换、请求间隔随机化、Cookie温控机制
智能解析容错：针对淘宝页面结构变化，设计字段多路径回退提取算法
断点续采功能：采集任务中断后可从上次位置恢复，避免重复采集
实现难点与解决：
难点一：淘宝反爬频繁升级，登录态校验严格。解决方案：模拟真实浏览器指纹，不依赖登录态，仅采集公开页面数据，并配置高质量代理IP。
难点二：页面异步加载导致部分字段缺失。解决方案：分析XHR接口，直接请求数据接口替代HTML解析。
难点三：大量请求易触发滑块验证。解决方案：设置动态延时队列，配合IP轮换，降低单IP请求频率。
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