如何利用 Python 採集 Momentum 數據：爬蟲、API 與代理應用全攻略

2025-03-24

在數位化時代，運動鞋市場日益興盛，作為台灣知名的運動鞋電商平台，Momentum 不僅在產品種類上豐富多元，其網站數據也成為行業內的重要參考。

1. 數據取得方法概覽

在採集 Momentum 數據時，主要有以下幾種方法：

1.1 網頁爬蟲

傳統爬蟲透過模擬瀏覽器發送 HTTP 請求，解析返回的 HTML 內容來提取需要的數據。常用的 Python 庫包括：

requests：用於發送 HTTP 請求。
BeautifulSoup 或 lxml：用於解析 HTML 文件。
Selenium：適用於處理 JavaScript 動態渲染的頁面。

使用爬蟲時，需注意反爬機制，如檢查 robots.txt、模擬瀏覽器請求頭、引入代理 IP 等措施，以避免被網站封鎖。

1.2 API 接口取得

透過 API 直接獲取數據是更加高效且穩定的方法。Momentum 部分數據可通過 API 來獲取，而 LuckData Sneaker API 則提供了一個集成多個球鞋網站的統一接口，包括 Momentum 的數據。該 API 的優勢在於：

直接返回 JSON 格式數據，無需解析 HTML。
可跨多個平台獲取數據，方便進行數據整合。
根據不同訂閱方案（Free、Basic、Pro、Ultra），滿足不同用戶需求與請求頻率。

1.3 直接訪問與其他方法

除了爬蟲和 API，還可使用瀏覽器自動化工具、現成的數據平台等方式來取得網頁數據。這些方法通常適用於較為簡單或一次性的數據抓取任務。

2. Python 爬蟲取得 Momentum 數據的詳細指南

2.1 使用 requests 與 BeautifulSoup 採集靜態頁面數據

以下為一個基礎範例，展示如何利用 requests 與 BeautifulSoup 來抓取 Momentum 網站上某商品的基本資訊：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 模擬瀏覽器請求頭
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/122.0.0.0 Safari/537.36"
}
# 設定目標商品 URL
url = "https://www.momentum.com.tw/products/A07611C"
response = requests.get(url, headers=headers)
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
# 根據實際網頁結構調整選擇器，此處僅作為示例
product_title = soup.find("h2", class_="product-title").text.strip() if soup.find("h2", class_="product-title") else "未找到商品名稱"
product_price = soup.find("span", class_="price").text.strip() if soup.find("span", class_="price") else "未找到價格"
print("商品名稱:", product_title)
print("商品價格:", product_price)
else:
print("請求失敗，狀態碼:", response.status_code)

2.2 使用 Selenium 處理動態渲染頁面

對於透過 JavaScript 動態加載數據的頁面，可使用 Selenium 模擬瀏覽器操作，等待頁面完全加載後再提取數據：

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
# 設定 ChromeDriver 以無頭模式運行
options = webdriver.ChromeOptions()
options.add_argument("--headless")
driver = webdriver.Chrome(service=Service(ChromeDriverManager().install()), options=options)
driver.get("https://www.momentum.com.tw/products/A07611C")
driver.implicitly_wait(5)  # 等待頁面加載
try:
title_element = driver.find_element(By.XPATH, "//h2[@class='product-title']")
price_element = driver.find_element(By.XPATH, "//span[@class='price']")
print("商品名稱:", title_element.text)
print("商品價格:", price_element.text)
except Exception as e:
print("數據提取過程中出錯:", e)
driver.quit()

2.3 注意事項與反爬策略

代理 IP 的應用：若發現被目標網站封鎖 IP 或遇到頻繁請求問題，可引入代理。LuckData 的代理產品（包括數據中心代理與動態住宅代理）能有效解決此問題，不僅能穩定請求，還能根據地理位置進行定位。
請求頻率控制：設置合理的延時，避免過快發送請求，從而降低被封風險。

3. 利用 LuckData Sneaker API 獲取 Momentum 數據

3.1 LuckData Sneaker API 介紹

LuckData Sneaker API 是一個集成多個球鞋網站接口的強大工具，專為開發者和球鞋愛好者設計。它不僅支持 Momentum 數據接口，還整合了其他知名平台（如 Footlocker、Musinsa 等）。用戶根據需求可選擇不同訂閱方案，從 Free 到 Ultra，各具優勢。

3.2 Python 中調用 LuckData API 的方法

通過 LuckData API，我們可以輕鬆獲取 Momentum 上的商品數據。以下是 Python 調用的具體範例：

import requests
# 設置 API Key
API_KEY = "your_key"
# 設置目標商品的 URL
product_url = "https://www.momentum.com.tw/products/A07611C"
# API 請求地址
api_url = f"https://luckdata.io/api/sneaker-API/get_9492?url={product_url}"
# 請求頭
headers = {
"X-Luckdata-Api-Key": API_KEY
}
# 發送 GET 請求
response = requests.get(api_url, headers=headers)
if response.status_code == 200:
data = response.json()
print("商品資訊:", data)
else:
print("請求失敗，狀態碼:", response.status_code)

這種方式能直接獲得結構化的 JSON 數據，避免繁瑣的 HTML 解析，且 API 數據更新及時，適合進階應用，如批量數據獲取及存入資料庫等。

3.3 進階使用與數據存儲

利用 LuckData API 取得數據後，可根據需求將數據存入 MySQL 或 MongoDB 等資料庫。這樣既方便後續查詢，也有助於建立數據分析系統。進階應用還包括調整 API 請求頻率、錯誤重試機制等，進一步優化數據抓取流程。

4. 結合代理產品優化數據取得

4.1 為什麼需要代理

在數據抓取和 API 請求過程中，代理 IP 可以幫助：

繞過 IP 限制與地理封鎖；
隱藏真實 IP，保護用戶隱私；
提高請求穩定性，防止封鎖和流量限制。

LuckData 提供的代理產品涵蓋數據中心代理、動態住宅代理以及無限動態住宅代理，能滿足各種應用場景需求，具有高速度、穩定性與安全性。

4.2 Python 中使用 LuckData 代理的示例

以下是一個利用 LuckData 代理產品進行網絡請求的範例：

import requests
# 代理地址格式： http://Account:Password@ahk.luckdata.io:Port
proxyip = "http://Account:Password@ahk.luckdata.io:Port"
url = "https://api.ip.cc"
proxies = {
'http': proxyip,
'https': proxyip,
}
response = requests.get(url, proxies=proxies)
print(response.text)

這樣配置後，無論是爬蟲還是 API 請求，都能更穩定地獲取數據，避免由於單一 IP 被封導致的問題。

5. 總結與展望

本文詳細介紹了利用 Python 採集 Momentum 數據的多種方法，包括傳統爬蟲、API 調用以及直接訪問方式，並結合 LuckData 產品講解如何應用代理技術來提高數據抓取穩定性。各種方法各有優缺點：

爬蟲方法適合靜態或動態頁面的數據抓取，但需要注意反爬與 IP 封鎖問題；
API 接口則提供了更快捷、結構化的數據獲取方式，非常適合批量處理與進階應用；
代理產品的結合能進一步保障數據獲取的連續性與穩定性。

面對不斷變化的市場與技術挑戰，開發者可根據實際需求靈活選擇合適的方法，並持續關注技術進步與工具更新。