去年有个杭州的电商团队，用服务器IP抓取乐天商品数据，结果第三天就收到平台警告。后来换成东京真实住宅IP，连续跑了三个月都没出问题。今天就教你怎么用日本原生IP搭建稳定的比价系统。
一、手把手配置监控环境
设备伪装方案
淘个二手日本版iPhone（型号以SO-52C为佳），装乐天官方APP。通过ADB连接电脑后执行：
adb shell settings put global http_proxy 192.168.1.10:8888
这里192.168.1.10要替换成LoongProxy提供的日本原生IP网关地址。
请求频率控制
乐天对搜索接口的容忍阈值是：
单个IP每小时不超过120次请求
相同关键词间隔需＞37秒
建议用随机延时函数：
import random time.sleep(round(random.uniform(3.1, 8.9), 1))
数据存储技巧
在东京轻量服务器部署MySQL，推荐这样设计表结构：
CREATE TABLE rakuten_price (
item_code VARCHAR(12) PRIMARY KEY,
timestamp DATETIME(3),
price_yen INT,
stock_status ENUM('in_stock','limited','preorder')
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;二、避开乐天的三大封锁陷阱
陷阱1：固定时间规律
监控脚本不要整点启动，采用东京本地时间的随机分钟数触发任务。比如设置每天在9:17、14:43这些非规律时间执行抓取。陷阱2：HTTP头特征
在requests库中添加动态请求头：
headers = {
'Accept-Language': 'ja;q=0.8, en-US;q=0.6',
'X-Forwarded-For': f'203.110.{random.randint(1,255)}.{random.randint(1,255)}'
}陷阱3：地理位置漂移
实测发现使用大阪IP访问东京商家数据，触发验证码概率提高40%。建议在LoongProxy后台锁定关东地区住宅IP段。
三、数据清洗的骚操作
价格波动甄别
用滑动窗口算法识别异常波动：
def detect_anomaly(prices): window = prices[-24:] # 取最近24条记录 avg = sum(window)/len(window) return abs(prices[-1] - avg) > avg * 0.3
库存状态解码
乐天实际库存分为五档，但页面只显示三种状态。通过分析源码发现：
库存＞50件 → in_stock
10-50件 → limited（实际class名是az-link-limited）
＜10件 → 隐藏真实数量，需抓取JSON接口
折扣信息提取
正则表达式匹配日文促销文案：
regexCopy Code(タイムセール|期間限定)[\u30a0-\u30ff]{5,20}?(\d{1,2}月\d{1,2}日)四、长效运维的保命技巧
IP池健康检查
每天凌晨自动执行：
访问乐天robots.txt检测IP可用性
请求https://www.ipvibe.com/cn验证响应时间
随机抽查商品页面解析成功率
设备指纹混淆
每月重刷一次手机：
修改开发者选项中的模拟位置信息
清除蓝牙/WiFi连接历史
重置广告标识符（ADID）
异常流量熔断
设置双阈值报警机制：
当单IP小时请求量＞90次时降速50%
连续3次解析失败自动切换备用IP
通过日本原生IP的合理配置，配合LoongProxy的动态轮换策略，我们实测系统连续运行6个月无异常。最关键的是要让数据采集行为看起来像真实用户在浏览商品，这需要同时做好网络环境模拟和操作行为拟真。遇到复杂验证机制时，建议直接联系LoongProxy技术团队获取定制化住宅IP方案。
