使用 Python 與 LuckData Walmart API 構建商品監控系統：從搜尋到預警的全流程實現

引言

在當前電商平台高速運轉的背景下，品牌商與營運人員對市場變化的即時掌握成為關鍵競爭力。商品的上新節奏、價格浮動、用戶評價與熱度走勢，無一不是制定營運策略與市場應對的關鍵資料來源。傳統的人工查詢與手動監控方式不僅效率低下，還容易遺漏重要資訊。透過自動化的商品資料抓取與變化預警機制，能大幅提升營運決策的即時性與準確性，這也正是資料驅動電商決策的核心價值所在。

為什麼選擇搜尋接口作為入口？

搜尋接口之所以成為資料抓取的首選，原因在於其高度靈活性與即時性。相比靜態的商品列表頁面，搜尋介面提供了更具主動性與深度的資料源，其優勢包括：

• 可根據關鍵字即時獲取相關商品；

• 支援分頁與排序，有助於模擬人為行為、規避反爬蟲策略；

• 易於組合多組關鍵字進行批次監控；

• 支援篩選熱門、新品、高評價等類型商品，提升資料的商業價值。

LuckData 提供的搜尋接口如下所示：

GET https://luckdata.io/api/walmart-API/get_hugc?page=1&keyword=computer

該接口支援以關鍵字與頁碼為參數查詢 Walmart 的搜尋結果，並回傳包含商品名稱、商品連結、價格、評分、品牌、評論數等多欄位的結構化 JSON 資料，為後續的監控與資料比對提供良好基礎。

搭建商品監控工具的三個核心階段

階段一：關鍵字搜尋與商品資料抓取

首先，我們需建構一段 Python 程式，針對指定關鍵字自動抓取 Walmart 上的商品資料。以下是基本的實作範例：

import requests
API_KEY = 'your_luckdata_key'
HEADERS = {'X-Luckdata-Api-Key': API_KEY}
def search_products(keyword, page=1):
url = f'https://luckdata.io/api/walmart-API/get_hugc?page={page}&keyword={keyword}'
response = requests.get(url, headers=HEADERS)
if response.status_code == 200:
return response.json()
else:
print(f"Error: {response.status_code}")
return None
result = search_products("laptop")
for item in result.get('data', []):
print(item['title'], item['price'], item['product_url'])

這段程式碼會回傳第一頁符合 laptop 關鍵字的商品資料。你也可以根據需求擴充輸出項目，例如 brand、rating、review_count、category_path 等欄位，以利後續分析或比對。

階段二：歷史資料儲存與變動偵測

僅僅抓取資料還不足以滿足監控需求，核心在於資料比對與變更記錄。我們需將每日抓取結果儲存至本地資料庫，並對比是否出現新品或既有商品資料發生異動。

以下為使用 SQLite 實作資料儲存與新商品偵測的示例：

import sqlite3
import hashlib
def init_db():
conn = sqlite3.connect('walmart_monitor.db')
c = conn.cursor()
c.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS products (
id TEXT PRIMARY KEY,
title TEXT,
price TEXT,
last_seen DATE DEFAULT CURRENT_DATE
)
''')
conn.commit()
conn.close()
def save_and_compare(products):
conn = sqlite3.connect('walmart_monitor.db')
c = conn.cursor()
new_items = []
for product in products:
pid = hashlib.md5(product['product_url'].encode()).hexdigest()
c.execute('SELECT * FROM products WHERE id = ?', (pid,))
exists = c.fetchone()
if not exists:
new_items.append(product)
c.execute('INSERT INTO products (id, title, price) VALUES (?, ?, ?)',
(pid, product['title'], product['price']))
else:
# 可在此加入價格或評分變更邏輯
pass
conn.commit()
conn.close()
return new_items

透過商品 URL 的 MD5 雜湊值作為唯一 ID，可以穩定識別商品。若當前抓取結果中有商品未出現在歷史紀錄中，便可視為「新商品」。

此外，若要進一步監控價格或評分變化，可新增資料欄位並記錄變更日誌，以利後續進行價格監控或趨勢預測。

階段三：變更提醒與自動化運行

當系統偵測到新商品或異動時，應即時通知營運團隊。這裡以電子郵件通知為例說明如何實作：

import smtplib
from email.message import EmailMessage
def send_email_alert(new_items, keyword):
if not new_items:
return
msg = EmailMessage()
msg['Subject'] = f'【Walmart】關鍵字「{keyword}」發現 {len(new_items)} 筆新品'
msg['From'] = 'you@example.com'
msg['To'] = 'user@example.com'
content = "\n".join([f"{p['title']} - {p['product_url']}" for p in new_items])
msg.set_content(content)
with smtplib.SMTP('smtp.example.com') as server:
server.login('your_user', 'your_password')
server.send_message(msg)

除了電子郵件之外，你也可以選擇整合：

• Slack 通知機器人；

• 鉤子（Webhook）對接內部系統；

• LINE Notify、Telegram Bot；

• 企業微信或釘釘機器人。

這樣可實現多渠道同步提醒，大幅提升反應速度與資訊可及性。

多關鍵字與定時任務擴充

在實務中，我們通常會針對多組關鍵字進行追蹤，如監控特定品類、品牌或促銷活動。可以使用 Python 的 APScheduler 來設定排程定時執行監控任務。

以下為完整的關鍵字排程監控範例：

from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
keywords = ['laptop', 'headphones', 'tv', 'smartwatch', 'gaming console']
def run_monitor():
for kw in keywords:
data = search_products(kw)
if data:
products = data.get('data', [])
new_items = save_and_compare(products)
send_email_alert(new_items, kw)
scheduler = BlockingScheduler()
scheduler.add_job(run_monitor, 'interval', hours=6)
scheduler.start()

你也可以將監控間隔設為每日、每週，或使用 cron 表達式設定更彈性的排程邏輯，讓監控系統無須人為干預即可穩定運行。

應用場景舉例

這套自動化商品監控系統具備極高的靈活性與延展性，可應用於多種電商業務場景：

• 品牌方：監控競品商品上新頻率、命名模式、價格策略；

• 代理商：提早掌握新品動態，規劃備貨與推廣；

• SEO 團隊：分析熱門搜尋趨勢，指導內容與品類佈局；

• 電商營運：追蹤特定品類活躍度，優化行銷排程與資源分配；

• 資料分析師：結合歷史資料，進行價格波動分析與市場趨勢預測。

結語

透過 LuckData 所提供的 Walmart API，我們能夠快速構建一套涵蓋商品資料抓取、歷史變更比對、異動提醒、自動化運行的完整監控系統。此系統不僅大幅節省人力成本，更能即時掌握市場變化，提升電商營運與決策效率。

對於希望以最低門檻進行電商資料監控的用戶而言，LuckData 提供的免費配額與簡潔接口已足以完成基礎應用，而針對高頻需求的企業客戶，則可考慮升級至 Pro 或 Ultra 套餐，獲得更高查詢速率與更強資料擴充能力。

從一個簡單的關鍵字開始，搭建屬於你的商品監控雷達，讓資料主動為你服務，在競爭激烈的電商戰場中搶得先機。

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