Python 爬取 Footballer.com.tw 數據，實現足球裝備自動化監測

在足球運動領域，專業裝備對球員表現有著至關重要的影響。Footballer.com.tw 作為台灣知名的足球專賣店，販售各大品牌的足球鞋、護具及週邊產品。然而，許多熱門商品常常因需求過高而迅速售罄。

為了能夠即時監測商品庫存變化、掌握價格趨勢，甚至自動化比價分析，我們可以使用 Python 搭配 LuckData Sneaker API，來高效抓取 Footballer.com.tw 的數據。本文將介紹一套完整的解決方案，並提供代碼實現。

1. 為什麼要爬取 Footballer.com.tw 的數據？

Footballer.com.tw 主要販售Desporte、Nike、Adidas、Mizuno 等品牌的足球裝備，對於足球愛好者來說，搶先獲取最新商品資訊至關重要。透過自動化數據監測，我們可以：

✅ 即時掌握價格變動 —— 抓取商品價格，發現折扣機會。
✅ 追蹤庫存情況 —— 獲取「缺貨 / 現貨」狀態，避免錯過補貨通知。
✅ 建立歷史數據庫 —— 分析長期價格趨勢，預測最佳購買時機。
✅ 與其他電商平台比價 —— 確保以最划算的價格入手裝備。

2. 了解 LuckData Sneaker API

LuckData Sneaker API 是一款針對球鞋和運動裝備的數據抓取工具，目前已支援多個電商平台，包含 Footballer.com.tw、DreamSport、Footlocker、Musinsa 等。只需要提供商品的 URL，就能獲取完整的商品資訊，包括名稱、價格、庫存狀態、圖片等。

LuckData API 提供不同的訂閱方案，適用於不同使用需求：

註冊步驟：

1. 前往 LuckData 官網 註冊帳戶。

2. 進入儀表板取得 API Key。

3. 選擇合適的訂閱方案。

3. 構建 API 請求來抓取 Footballer.com.tw 的數據

LuckData API 的基本請求格式如下：

https://luckdata.io/api/sneaker-API/get_4ce2?url=<商品URL>

我們需要透過 Python 發送 GET 請求，並在 Header 中附加 API Key 來完成授權。

Python 代碼實現

以下是抓取 Footballer.com.tw 上某款 Desporte Sao Luis SI II DS-1436 足球鞋 的代碼示例：

import requests
# API Key
API_KEY = "your_api_key"
# 目標商品 URL
TARGET_URL = "https://footballer.com.tw/collections/desporte/products/desporte-sao-luis-si-ⅱ-ds-1436"
# API 請求網址
API_ENDPOINT = f"https://luckdata.io/api/sneaker-API/get_4ce2?url={TARGET_URL}"
# 設定請求標頭
headers = {
'X-Luckdata-Api-Key': API_KEY
}
# 發送請求
response = requests.get(API_ENDPOINT, headers=headers)
# 處理返回結果
if response.status_code == 200:
data = response.json()
print(data)  # 這裡可以根據需求進一步處理數據
else:
print(f"請求失敗，狀態碼：{response.status_code}")

4. 解析 API 返回數據

LuckData API 會以 JSON 格式 返回商品資訊，內容示例如下：

{
"name": "Desporte Sao Luis SI II DS-1436",
"price": "$2,880",
"stock": "In Stock",
"image": "https://footballer.com.tw/path/to/image.jpg",
"url": "https://footballer.com.tw/collections/desporte/products/desporte-sao-luis-si-ⅱ-ds-1436"
}

在 Python 中，我們可以提取關鍵資訊：

data = response.json()
product_name = data.get("name")
product_price = data.get("price")
product_stock = data.get("stock")
product_image = data.get("image")
print(f"商品名稱: {product_name}")
print(f"價格: {product_price}")
print(f"庫存狀態: {product_stock}")
print(f"圖片連結: {product_image}")

5. 進階應用：批量抓取 & 數據存儲

1. 一次性監測多款產品

我們可以建立一個商品列表，依次抓取多個產品的數據：

product_urls = [
"https://footballer.com.tw/collections/desporte/products/product1",
"https://footballer.com.tw/collections/adidas/products/product2",
"https://footballer.com.tw/collections/nike/products/product3"
]
for url in product_urls:
API_ENDPOINT = f"https://luckdata.io/api/sneaker-API/get_4ce2?url={url}"
response = requests.get(API_ENDPOINT, headers=headers)
if response.status_code == 200:
print(response.json())  # 處理數據

2. 將數據存入 CSV 以便分析

我們可以利用 pandas 將爬取的數據儲存為 CSV 檔案，以便進一步分析：

import pandas as pd
data_list = [
{"name": "Desporte Sao Luis SI II", "price": "$2,880", "stock": "In Stock"},
{"name": "Nike Mercurial Vapor 15", "price": "$5,200", "stock": "Out of Stock"}
]
df = pd.DataFrame(data_list)
df.to_csv("footballer_data.csv", index=False)

這樣，我們就能將數據匯出至 Excel 或進一步進行可視化分析。

6. 爬取數據時的注意事項

在進行自動化數據抓取時，我們必須遵循合理使用原則，確保不影響網站運行：

✅ 避免高頻率請求 —— 設置適當的間隔時間，例如 time.sleep(1)，以防 IP 被封鎖。
✅ 檢查網站政策 —— 確保不違反 Footballer.com.tw 的 robots.txt 規範。
✅ 妥善處理 API 錯誤 —— 若 API 請求失敗，應記錄錯誤並適當重試。

7. 總結

透過 LuckData API，我們可以輕鬆抓取 Footballer.com.tw 上的商品數據，並進一步實現價格監測、庫存追蹤、數據存儲與分析。這不僅能幫助消費者做出更明智的購買決策，也能為電商從業者提供市場趨勢的寶貴資訊。