Adidas 球鞋資料抓取全攻略：傳統爬蟲與 LuckData API 雙管齊下

2025-04-09

引言

在資訊大爆炸的今天，各類資料成為了洞察市場、進行資料分析以及構建應用的重要資源。對於球鞋愛好者、資料分析師及開發者來說，Adidas 資料無疑具有極高的價值。本文將從技術層面詳細介紹如何抓取 Adidas 資料，並結合傳統爬蟲方法和現代 API 平臺兩種方案進行實現。

資料源與資料需求分析

在著手抓取資料前，我們首先需要明確資料需求及資料源。對於 Adidas 資料，主要關注以下資訊：

產品標題、描述及分類資訊
商品價格、庫存狀態及尺碼資訊
圖片連結及其他輔助資料（顏色、SKU 等）

通常，資料來源主要有兩類：

一類是官方官網或第三方電商平臺，這些頁面通常結構清晰，但往往存在反爬機制；

另一類是一些整合了多個平臺資料的 API 服務，如 LuckData Sneaker API，能夠一站式獲取多個資料介面，減少反爬和解析的複雜性。

技術選型與環境準備

在技術選型上，我們主要選擇 Python 作為開發語言，借助以下常用庫來實現資料抓取與處理：

請求庫：requests 或 httpx，負責發送 HTTP 請求。
HTML 解析庫：BeautifulSoup、lxml、parsel 等，用於解析網頁結構。
自動化測試工具：Selenium、Playwright，專門應對 JavaScript 渲染頁面的問題。
資料儲存與處理：pandas、sqlite3 等庫，可以用於資料清洗和本地儲存。

同時，針對 LuckData Sneaker API 的使用，準備好 API Key，並根據不同訂閱方案合理規劃調用頻率。

反爬策略及應對措施

從資料抓取角度看，反爬是繞不開的問題。反爬機制可能包括：

User-Agent 偽裝
請求 Headers 模擬
請求節奏控制（如加入隨機延遲）
IP 限制和代理池應用
動態頁面處理（使用 Selenium 等工具）

在編寫程式碼前，建議首先通過 Chrome DevTools 等工具分析網頁結構以及網路請求，辨識出哪些介面容易被反爬，有助於後續程式實現。同時，在使用第三方 API 時，也應當遵循 API 調用規範，避免因超頻而導致帳號受限。

傳統爬蟲抓取實例

下面的示例程式碼展示了如何使用 requests 與 BeautifulSoup 抓取 Adidas 官網某分類下的產品標題和價格。此示例僅用於學習目的，實際專案中可能需要應對更為複雜的頁面結構與反爬機制。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Adidas 男士鞋款頁面 URL（示例 URL，根據實際頁面進行調整）
url = 'https://www.adidas.com/us/men-shoes'
# 使用常見的瀏覽器 User-Agent 模擬真實請求
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 '
'(KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.212 Safari/537.36'}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 根據實際頁面的 HTML 結構修改選擇器
products = soup.select('.gl-product-card')  # 選擇產品卡片的 class 名稱可能需要更新
for item in products:
title_element = item.select_one('.gl-product-card__details__name')
price_element = item.select_one('.gl-price-item')
if title_element and price_element:
title = title_element.get_text(strip=True)
price = price_element.get_text(strip=True)
print(f'產品：{title} 價格：{price}')

在實際應用中，可能還需要加入分頁邏輯、非同步加載處理以及異常捕獲等機制，以確保抓取過程穩定高效。

使用 LuckData Sneaker API 快速抓取資料

為了簡化傳統爬蟲過程中面對的反爬問題，LuckData Sneaker API 提供了一種全新的方案。該 API 整合了多個球鞋網站的資料介面，使得開發者可以通過統一的介面獲取如產品資訊、庫存狀態等資料。對於沒有深入研究反爬技術或者希望快速構建專案的開發者來說，這是一個非常友好的選擇。

LuckData Sneaker API 概述

LuckData Sneaker API 是一款針對球鞋資料抓取設計的強大工具，整合了 crazy11、billys_tokyo、atoms、abc_mart_tw、abc-mart-kr、abc-mart-jp、dreamsport、footballer、footlocker、footlocker_kr、invincible、moment、musinsa、phantacico、soccerboom、walmart、juicestore、kasina、kickslab、worksout、momoshop 等多個網站的介面。使用者可以依據需求直接調用相應的資料介面，並根據調用量選擇合適的訂閱方案。

訂閱方案主要包括：

Free：免費，每秒1個請求，月積分100；
Basic：$18/月，每秒5個請求，月積分12000；
Pro：$75/月，每秒10個請求，月積分58000；
Ultra：$120/月，每秒15個請求，月積分100000。

這些方案均提供全部介面功能，適用於從初學者到專業開發者的不同需求。

實戰示例：抓取韓國 Adidas 資料

下面的示例程式碼展示了如何調用 LuckData Sneaker API，通過傳入目標 URL 獲取韓國 Adidas 產品資訊。記得替換程式碼中的 API Key 為你自己的金鑰。

import requests
# 設定 API Key，該 Key 請替換為你的實際 API Key
headers = {
'X-Luckdata-Api-Key': '你的API_KEY'
}
# 目標 URL 為韓國 Adidas 某產品詳情頁（URL 需進行 URL 編碼）
api_url = ('https://luckdata.io/api/sneaker-API/eugmkn4asdwj'
'?url=https://www.adidas.co.kr/%EC%82%BC%EB%B0%B0/IG5744.html')
response = requests.get(api_url, headers=headers)
data = response.json()
# 輸出抓取到的產品資訊
print("抓取到的產品資訊：")
print(data)

通過這一方式，你可以借助 LuckData 平臺輕鬆獲取 Adidas 產品的詳細資料，同時還能利用平臺支援的多平臺介面進行資料交叉比對與分析。

API 與傳統爬蟲的對比

下表對比了傳統爬蟲和 LuckData API 方式的主要區別，供大家根據實際專案需求進行選擇：

抓取難度：傳統爬蟲需要應對反爬與動態加載問題，而 LuckData API 則提供穩定統一的介面；
開發成本：手動編寫爬蟲需要更多時間除錯和維護，API 調用則能顯著降低實現成本；
彈性：傳統爬蟲在資料解析上具有更高的彈性，適合高度客製化的資料需求；
穩定性：API 調用因經過專業平臺處理，穩定性和抗封禁性更強；
成本：手動爬蟲本身不收費，但需要投入時間和精力；而 API 方式可能會根據調用量產生費用，但提供免費額度便於測試。

綜合來看，對於對資料即時性、抓取穩定性要求較高、以及對反爬技術不熟悉的開發者，LuckData Sneaker API 無疑是一個更優的選擇。

資料清洗與可視化

抓取到資料後，資料清洗和可視化也是非常重要的步驟。這裡以 pandas 庫為例，介紹如何將資料儲存為 CSV 檔案，並利用 matplotlib 進行簡單的資料可視化分析。

假設我們已將多個產品資料抓取保存到一個列表中，示例如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 假設抓取到的資料儲存在以下列表中
data_list = [
{'name': '產品A', 'price': 120, 'stock': 15},
{'name': '產品B', 'price': 150, 'stock': 10},
{'name': '產品C', 'price': 100, 'stock': 8},
]
# 轉換為 DataFrame
df = pd.DataFrame(data_list)
# 儲存為 CSV 檔案
df.to_csv('adidas_products.csv', index=False)
# 簡單可視化：繪製產品價格直方圖
plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.hist(df['price'], bins=5, color='skyblue', edgecolor='black')
plt.title('產品價格分佈')
plt.xlabel('價格')
plt.ylabel('產品數量')
plt.show()

通過資料清洗與可視化，不僅可以直觀了解產品價格分佈，還能挖掘更多資料背後的市場資訊，為商業決策提供資料支持。

合規性與風險提示

在進行資料抓取操作時，合規性問題絕對不可忽視。以下幾點是各位開發者在爬取資料前必須重視的事項：

仔細閱讀目標網站的 robots.txt 檔案，了解爬蟲允許抓取的範圍；
不要頻繁請求同一網站，合理控制抓取頻率；
對於商業用途，需要取得合法授權，避免侵犯網站的資料版權；
在使用第三方 API 時，遵循其使用條款與訂閱規則，避免超出調用額度；
保持溫和友善的抓取策略，防止因過度抓取導致 IP 被封禁等不必要的風險。

拓展閱讀與建議

抓取資料只是資料分析的第一步，後續的工作還包括資料清洗、深入的統計分析以及資料可視化。建議大家可以參考以下方向進行進一步探索：

學習更多關於 Python 網路爬蟲的高級技術，如非同步爬蟲、分散式爬蟲等；
研究各大電商平臺的資料介面結構，構建多平臺資料監控系統；
結合機器學習技術，對產品銷售、價格走勢進行預測性分析；
使用雲服務（如 AWS、Azure、Google Cloud）部署資料抓取與分析腳本，實現自動化資料更新；
探索利用 LuckData Sneaker API 提供的多平臺資料，構建智慧比價或推薦系統。

結論

本文詳細介紹了如何抓取 Adidas 資料，包括傳統爬蟲的具體實現方法和基於 LuckData Sneaker API 的高效抓取方案。在介紹過程中，我們不僅分享了實用的程式碼示例和資料處理技巧，還強調了合規性與風險防範的重要性。希望這篇文章能為廣大開發者和資料愛好者提供有價值的參考，助力你們在資料抓取與分析的道路上走得更遠。

通過掌握這些技術，不僅可以為自己的專案節省開發時間，還能借助資料洞察市場動態，為商業決策與產品創新提供有力支持。希望大家在實踐中不斷探索，靈活應用技術手段，最終實現技術與資料價值的雙贏。