在国内看到的速卖通卖家入口比较多，相对于买家入口，很多商家也享看看里面的情况，方便了解对于产品喜好的程度，下面我们就来看看速卖通买家网页版入口是什么。

速卖通买家入口：【【网址】】/

1、邮箱、手机和支付宝

在注册时需要填写邮箱、手机号码和验证码，支付宝可以选择企业支付宝和法人支付宝。

2、商标

商标就是速卖通的通行证，卖家需要拥有TM标（商标注册申请受理通知书）或者R标（商标注册证）。速卖通的官方店必须是英文版的R标，专卖店和专营店可以是R标或者TM标。

3、 营业执照

必须是企业营业执照，因为全球速卖通平台不接受个体工商户的入驻申请。一个营业执照可以在速卖通开6个店铺，并且既可以是同种类目的，也可以是不同类目的。

4、 保证金

卖家根据在速卖通选择的类目和开设的店铺，要向支付宝缴存一部分资金，当这笔资金被支付宝冻结时，就代表保证金交付已完成。

5、 佣金

速卖通的佣金是根据类目来的，类目不同，佣金也会有所不同，不过大部分类目的佣金费率都在6%-8%这个范围，比如服装配饰、流行饰品及配件等佣金费率都为8%，也有部分如婚纱礼服的佣金费率为5%。

一、注册账号

打开官网点击立即入驻即可开始注册

注意：根据公司注册地所在国家选择。

若是淘宝或天猫商家，可直接填写信息注册

二、认证

认证方式有两种：企业支付宝授权认证或企业法人支付宝授权认证

1、企业支付宝授权认证，支付宝账户必须是企业账户，在速卖通认证页面登陆企业支付宝账号即可，实时认证通过；

2、企业法人个人支付宝认证，不需要有企业支付宝账号，只要在认证页面提交相关资料+法人的个人支付宝账号授权即可，资料审核时间是2个工作日。

 

（1）一个企业只能认证6个速卖通账号（主账号）；

（2）认证主体不允许变更，不允许认证的公司从A公司变为B公司，统一社会信用代码从A变为B。

三、申请经营大类

根据自己所要的经营范围，申请经营大类权限。单店只能选择一个经营范围，第9、10经营范围下存在多个经营大类，可同时申请经营，但是单店只会收一笔保证金，就高收取。

四、品牌授权

品牌授权的流程：商标添加――商标资质申请。

五、缴纳保证金

确定申请类目及保证金金额，点击绑定账号，页面会新弹出支付页面请您登陆绑定。

新弹出支付宝页面请您登陆绑定

绑定完支付宝后请确认、勾选同意协议――点击“确认缴纳”按钮。保证金从绑定的支付宝账号余额冻结，这样冻结保证金这一步骤就完成了。

六、完善店铺信息

1、品牌授权

根据后台提示进入商标添加页面，完成商标添加及审核（预计7个工作日）。

审核通过后，需要进行商标资质的申请及审核（预计15个工作日）完成以上步骤即可在产品发布页面，勾选这个商标进行发布。

2、申请店铺类型

店铺类型包括：官方店、专卖店、专营店。

3、设置店铺名称和二级域名

店铺名称以Store结尾，三个月可以更改一次店铺名称：二级域名一经注册，不能修改，请谨慎注册。

不知道大家通过上文的详细介绍，是否从中找到了您想要的内容呢？希望以上内容能对您有所帮助。

教你怎么用python爬虫爬取 怎么用python爬虫获得数据

Python爬虫为什么受欢迎

如果你仔细观察，就不难发现，懂爬虫、学习爬虫的人越来越多，一方面，互联网可以获取的数据越来越多，另一方面，像 Python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具，让爬虫变得简单、容易上手。

利用爬虫我们可以获取大量的价值数据，从而获得感性认识中不能得到的信息， 这里要注意：不管你是为了Python就业还是兴趣爱好，记住：项目开发经验永远是核心，为解决初学者学习上的困难，专门建立的Python学习扣QUN：⑧⑤⑤-④零⑧-⑧⑨③从零基础开始到Python各领域的项目实战教程、开发工具与电子书籍。与你分享企业当下对于python人才需求及学好python的高效技巧，不停更新最新教程！

比如：

**知乎：**爬取优质答案，为你筛选出各话题下最优质的内容。?**淘宝、京东：**抓取商品、评论及销量数据，对各种商品及用户的消费场景进行分析。?安居客、链家：抓取房产买卖及租售信息，分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析。?**拉勾网、智联：**爬取各类职位信息，分析各行业人才需求情况及薪资水平。?**雪球网：**抓取雪球高回报用户的行为，对股票市场进行分析和预测。

**爬虫是入门Python最好的方式，没有之一。**Python有很多应用的方向，比如后台开发、web开发、科学计算等等，但爬虫对于初学者而言更友好，原理简单，几行代码就能实现基本的爬虫，学习的过程更加平滑，你能体会更大的成就感。

掌握基本的爬虫后，你再去学习Python数据分析、web开发甚至机器学习，都会更得心应手。因为这个过程中，Python基本语法、库的使用，以及如何查找文档你都非常熟悉了。

对于小白来说，爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情。比如有人认为学爬虫必须精通 Python，然后哼哧哼哧系统学习 Python 的每个知识点，很久之后发现仍然爬不了数据；有的人则认为先要掌握网页的知识，遂开始 HTML\CSS，结果入了前端的坑，瘁……

但掌握正确的方法，在短时间内做到能够爬取主流网站的数据，其实非常容易实现，但建议你从一开始就要有一个具体的目标。

在目标的驱动下，你的学习才会更加精准和高效。**那些所有你认为必须的前置知识，都是可以在完成目标的过程中学到的。**这里给你一条平滑的、零基础快速入门的学习路径。

1.学习 Python 包并实现基本的爬虫过程 2.了解非结构化数据的存储 3.学习scrapy，搭建工程化爬虫 4.学习数据库知识，应对大规模数据存储与提取 5.掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施 6.分布式爬虫，实现大规模并发采集，提升效率

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学习 Python 包并实现基本的爬虫过程

大部分爬虫都是按**“发送请求――获得页面――解析页面――抽取并储存内容”**这样的流程来进行，这其实也是模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。

<【【微信】】中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建议从requests+Xpath 开始，requests 负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。

如果你用过 BeautifulSoup，会发现 Xpath 要省事不少，一层一层检查元素代码的工作，全都省略了。这样下来基本套路都差不多，一般的静态网站根本不在话下，豆瓣、糗事百科、腾讯新闻等基本上都可以上手了。

当然如果你需要爬取异步加载的网站，可以学习浏览器抓包分析真实请求或者学习Selenium来实现自动化，这样，知乎、时光网、猫途鹰这些动态的网站也可以迎刃而解。

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了解非结构化数据的存储

爬回来的数据可以直接用文档形式存在本地，也可以存入数据库中。

开始数据量不大的时候，你可以直接通过 Python 的语法或 pandas 的方法将数据存为csv这样的文件。

当然你可能发现爬回来的数据并不是干净的，可能会有缺失、错误等等，你还需要对数据进行清洗，可以学习 pandas 包的基本用法来做数据的预处理，得到更干净的数据。

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学习 scrapy，搭建工程化的爬虫

掌握前面的技术一般量级的数据和代码基本没有问题了，但是在遇到非常复杂的情况，可能仍然会力不从心，这个时候，强大的 scrapy 框架就非常有用了。

scrapy 是一个功能非常强大的爬虫框架，它不仅能便捷地构建request，还有强大的 selector 能够方便地解析 response，然而它最让人惊喜的还是它超高的性能，让你可以将爬虫工程化、模块化。

学会 scrapy，你可以自己去搭建一些爬虫框架，你就基本具备爬虫工程师的思维了。

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学习数据库基础，应对大规模数据存储

爬回来的数据量小的时候，你可以用文档的形式来存储，一旦数据量大了，这就有点行不通了。所以掌握一种数据库是必须的，学习目前比较主流的MongoDB就OK。

**MongoDB 可以方便你去存储一些非结构化的数据，比如各种评论的文本，图片的链接等等。**你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。

因为这里要用到的数据库知识其实非常简单，主要是数据如何入库、如何进行提取，在需要的时候再学习就行。

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掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施

当然，爬虫过程中也会经历一些绝望啊，比如被网站封IP、比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。

遇到这些反爬虫的手段，当然还需要一些高级的技巧来应对，常规的比如访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等。

往往网站在高效开发和反爬虫之间会偏向前者，这也为爬虫提供了空间，掌握这些应对反爬虫的技巧，绝大部分的网站已经难不到你了。

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分布式爬虫，实现大规模并发采集

爬取基本数据已经不是问题了，你的瓶颈会集中到爬取海量数据的效率。这个时候，相信你会很自然地接触到一个很厉害的名字：分布式爬虫。

分布式这个东西，听起来很恐怖，但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB +?Redis?这三种工具。

Scrapy 前面我们说过了，用于做基本的页面爬取，MongoDB 用于存储爬取的数据，Redis 则用来存储要爬取的网页队列，也就是任务队列。

所以有些东西看起来很吓人，但其实分解开来，也不过如此。当你能够写分布式的爬虫的时候，那么你可以去尝试打造一些基本的爬虫架构了，实现一些更加自动化的数据获取。

你看，这一条学习路径下来，你已然可以成为老司机了，非常的顺畅。所以在一开始的时候，尽量不要系统地去啃一些东西，找一个实际的项目（开始可以从豆瓣、小猪这种简单的入手），直接开始就好。

因为爬虫这种技术，既不需要你系统地精通一门语言，也不需要多么高深的数据库技术，高效的姿势就是从实际的项目中去学习这些零散的知识点，你能保证每次学到的都是最需要的那部分。

当然唯一麻烦的是，在具体的问题中，如何找到具体需要的那部分学习资源、如何筛选和甄别，是很多初学者面临的一个大问题。

不过不用担心，我们准备了一门非常系统的爬虫课程，除了为你提供一条清晰的学习路径，我们甄选了最实用的学习资源以及庞大的主流爬虫案例库。短时间的学习，你就能够很好地掌握爬虫这个技能，获取你想得到的数据。

经过短时间的学习，不少同学都取得了从0到1的进步，能够写出自己的爬虫，爬取大规模数据。下面是几位同学的作业合集分享：

爬LOL英雄皮肤高清图片

爬取了当前比较火的游戏壁纸，MOBA游戏《英雄联盟》，手游《王者荣耀》、《阴阳师》，FPS游戏《绝地求生》，其中《英雄联盟》的壁纸最难爬取，这里展示爬取《英雄联盟》全部英雄壁纸的过程。

先看一下最终爬取的效果，每个英雄的壁纸都被爬取下来了：

139个英雄壁纸文件夹

“黑暗之女 安妮”的12张壁纸：

小红帽 安妮 高清大图

1.爬虫流程图

至此对我要爬取的对象已经有了一定的了解，对于具体爬取方法也有了想法，可以设计如下爬虫流程图：

2.设计代码整体框架

根据爬虫流程图，我设计了如下代码框架：

这个代码框架非常容易读懂，主要就是run()函数，run()函数完成了这样一套工作：创建LOL文件夹――获得键盘输入的信息――若信息为“All”则爬取全部英雄壁纸，否则爬取单个英雄壁纸。

3.爬取所有英雄信息

首先我们要解析champion.js文件，得到英雄英文名与id的一一对应关系。

对于官网网站上的所有英雄信息页面，由于是用 Ja【【微信】】 加载出来的，普通方法并不好爬取，我使用了 Selenium+PhantomJS 的方法来动态加载英雄信息。

解析的英雄信息

4.爬取英雄壁纸

得到每一个英雄的信息后，我们就可以开始愉快的爬取它们的壁纸啦~定义get_image(heroid,heroframe) 函数，用于爬取单个英雄的全部壁纸。

运行代码时注意保持网络畅通，如果网速太慢可能会爬取失败。在3兆有线网的网速下爬取全部139个英雄的全部高清壁纸（约一千张图）大概要3-4分钟。

《王者荣耀》、《阴阳师》、《绝地求生》等其他游戏的壁纸也是同样道理就可以爬取了，据我实践，《英雄联盟》的爬取难度是最高的，因此将上述过程弄懂了，自己再编写代码爬其他游戏就易如反掌了。

卡片里面内容可以滑动

美团网餐饮商家的信息爬取

本次对【常州美食】全部美食推荐 进行一次爬虫实践，主要想爬取的信息有：餐厅的名称、餐厅的评分、餐厅评论数、餐厅的地址、人均消费价格……

最终爬下来的数据保存为CSV如下：

美团使用了反爬虫机制，要模拟浏览器来进行爬取。经过几次尝试，发现只对 Cookie 和 User-Agent 进行校验。

爬到第一组数据

爬到第一组数据之后，接着就是想翻页的事情。翻页特别简单，于是又爬取了商家电话、营业时间等信息。

打包写个函数

成功地爬到了相应的信息

但好景不长，爬到一半的时候被403了。

因为被封了，我们只能用无痕方式来访问了?。看了下，决定采用多个 Cookie 然后随机调用的方式来避免被封了。最终使用了17个cookie，经过测试，可以高速爬取不被封。

这次的爬取在这里结束了，但是爬回来的数据可以做很多分析，比如在不同的地段外卖的情况，商家的分布等等。

爬当当网各分类所有五星图书

@ZhuNewNew

这次作业选择爬取的网站是当当网，当当有比较多的图书数据，特别是五星图书，包含了各个领域最受欢迎的图书信息，对于寻找有价值的图书、分析好书的销售情况具有一定的价值。

最终爬取的数据如下，总共10000+行数据：

我想爬取的数据是各分类（小说、中小学教辅、文学、成功/励志……）下面的五星图书信息（书名、评论数、作者、出版社、出版时间、五星评分次数、价格、电子书价格等等）。

为了抓各分类下的图书信息，首先看看点击各分类的时候，链接是否发生变化。经过测试，在不同的分类，链接都是不一样的，事实证明不是JS加载。

打印之后正常返回数据

到这里基本可以知道，当当网的反爬确实不严格，我甚至还没有设置Headers的信息，竟然也可以爬取到想要的数据。但最后在完整的代码中，还是把headers加上了，保险起见吧。

接下来就是分别爬取每个分类下的图书信息，以“小说”为例，其实翻页特别简单，给几个比较如下：

翻页也非常简单，只不过有一点点坑的是，爬回来的链接在代码中，需要对其翻页，就需要把链接构造出来。对返回来的链接进行分析，发现仅仅是中间有四个数字不一样。于是我把这几个数据取出来，在连接中传进去，这样可以构造通用的链接。

构造的翻页链接

接下来就是去抓取不同页面的信息，没有异步加载，所以直接用xpath定位就OK。当然中间有一些小地方需要注意的是，每本书所包含的信息是不一样的，所以用xpath去获取的时候不一定能获取到，就会出错。于是用到try……except语句。

最后总共爬到10000多行数据，对应不同领域的10000多本高评分的书籍，当然会有一些重复计算，比如小说和文学，就有不少书是同时在这两个类目的。

当当网本身没有什么反爬机制，所以爬取也比较顺利。唯一的小麻烦就是抓回来的链接继续翻页和其中一些书籍中部分信息缺失的处理。

爬拉勾网职位信息

@楠生

本来就想从事“数据分析师”这个岗位，所以就想了解这个岗位的薪资、要求、以及在我所生活城市的主要分布点，而拉勾网是权威的互联网行业招聘平台，所以爬取拉勾网上的“数据分析师”职位信息有很好的代表性。

最终爬到的数据存在MongoDB中如下：

学习翻页的时候把引号添上运行时报了JSONDecodeError的错，本人被引号折腾了许久，分享出来希望大家引以为戒。

踩了两个坑之后，就开始做课后作业了，没想到对于一个新手来说困难一茬茬。开始我的思路是找连接，但是采集的数据里没有连接，所以就点击进入详情页面，看有什么规律没？然后就尝试着多次点击各详情页面，发现页面的数字和采集的某个数据能匹配。例如：

某个详情页面

找到突破口就开始行动：

DOC

re【【微信】】\re【【微信】】

多次尝试（还是费了一些时间）：re【【微信】】和网址是一样的，那突破口就算找到，数据是DOC格式，re【【微信】】 :get,那就是又回到了熟悉的战场了。

思路：遍历positionId，用format,如：

详情网页

xpath方法获取数据

部分数据：

一次次尝试，优化后的代码，这个主要是学习和创作的过程（爬取详情页面是我的杰作)。

- 高效的学习路径 -

一上来就讲理论、语法、编程语言是非常不合理的，我们会直接从具体的案例入手，通过实际的操作，学习具体的知识点。我们为你规划了一条系统的学习路径，让你不再面对零散的知识点。

说点具体的，比如我们会直接用 lxml+Xpath取代 BeautifulSoup 来进行网页解析，减少你不必要的检查网页元素的操作，多种工具都能完成的，我们会给你最简单的方法，这些看似细节，但可能是很多人都会踩的坑。

《Python爬虫：入门+进阶》大纲

第一章：Python 爬虫入门

1、什么是爬虫

网址构成和翻页机制

网页源码结构及网页请求过程

爬虫的应用及基本原理

2、初识Python爬虫

<【【微信】】爬虫环境搭建

创建第一个爬虫：爬取百度首页

爬虫三步骤：获取数据、解析数据、保存数据

3、使用Requests爬取豆瓣短评

Requests的安装和基本用法

用Requests 爬取豆瓣短评信息

一定要知道的爬虫协议

4、使用Xpath解析豆瓣短评

解析神器Xpath的安装及介绍

Xpath的使用：浏览器复制和手写

实战：用 Xpath 解析豆瓣短评信息

5、使用pandas保存豆瓣短评数据

pandas 的基本用法介绍

pandas文件保存、数据处理

实战：使用pandas保存豆瓣短评数据

6、浏览器抓包及headers设置（案例一：爬取知乎）

爬虫的一般思路：抓取、解析、存储

浏览器抓包获取Ajax加载的数据

设置headers 突破反爬虫限制

实战：爬取知乎用户数据

7、数据入库之MongoDB（案例二：爬取拉勾）

MongoDB及RoboMongo的安装和使用

设置等待时间和修改信息头

实战：爬取拉勾职位数据

将数据存储在MongoDB中

补充实战：爬取微博移动端数据

8、Selenium爬取动态网页（案例三：爬取淘宝）

动态网页爬取神器Selenium搭建与使用

分析淘宝商品页面动态信息

实战：用Selenium 爬取淘宝网页信息

第二章：Python爬虫之Scrapy框架

1、爬虫工程化及Scrapy框架初窥

html、css、js、数据库、http协议、前后台联动

爬虫进阶的工作流程

Scrapy组件：引擎、调度器、下载中间件、项目管道等

常用的爬虫工具：各种数据库、抓包工具等

2、Scrapy安装及基本使用

Scrapy安装

Scrapy的基本方法和属性

开始第一个Scrapy项目

3、Scrapy选择器的用法

常用选择器：css、xpath、re、pyquery

css的使用方法

xpath的使用方法

re的使用方法
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