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大厂方案：分布式爬虫集群、海量住宅代理 IP 池、持续对抗抖音多层反爬（接口签名、设备指纹、行为风控、验证码）。
抖音规则：用户协议明确禁止自动化批量抓取平台数据。
个人现状：只用普通服务器 IP，短时间抓取几十次就触发 403、验证码、账号封禁；采购高质量住宅代理成本很高（几百～几千 / 月）。
原理回顾：持续定时抓取商品累计销量快照，两次快照差值 = 周期新增销量；汇总同类目增量形成趋势。不是抓一次，是7×24 小时持续轮询；商品链接会下架、重上架、换链接，需要 SPU 合并算法，否则趋势断裂。
架构
纯自用、小规模原型
目标：只盯你关注的 2~5 个细分品类，几千个商品，给自己选品参考，不对外分享、不售卖。
技术架构极简方案
采集层：Python + Selenium/Playwright（模拟浏览器），极低频率抓取（间隔拉长，避免风控）
存储：SQLite / MySQL，保存商品快照（商品 ID、标题、价格、累计销量、抓取时间）
计算层：定时任务对比前后快照，算出每日新增销量
可视化：Matplotlib / Streamlit 输出趋势曲线图
局限
样本少，只能代表细分赛道，无法生成大盘类目数据；
无法稳定区分「自然流量出单 / 千川付费出单」（识别广告素材难度极高，这是 AppGrowing 的核心壁垒）；
随时可能因为抖音反爬导致采集中断，需要持续维护代码。
抖音每隔几个月改版前端接口、更新反爬策略；爬虫代码大概率周期性失效，需要持续投入时间修复。商业工具是专职团队维护，个人很难长期坚持。
总结
能不能写简易程序？能。
小规模、自用、监控少量品类，技术完全可行，普通云服务器就能跑起来。
能不能做出对标蝉妈妈、有米有数的完整工具？很难，不现实。
不只是算力，持续对抗反爬、海量 IP 成本、SPU 合并算法、最重要的法律风险是最大障碍。
