引言：电商评论数据的重要性与爬取挑战
在当今大数据时代，电商平台的用户评论数据蕴含着巨大的商业价值。美团作为中国领先的生活服务平台，其商家评论数据对市场分析、竞品研究、消费者行为洞察具有重要意义。然而，美团等大型平台都部署了复杂的反爬虫机制，包括动态加密参数、JavaScript 渲染、请求频率限制等，使得传统爬虫技术难以奏效。
本文将详细介绍如何使用最新 Python 技术栈，构建一个能够破解美团反爬机制的高效评论爬虫系统。
技术栈概览
- Python 3.9+：最新 Python 版本，支持现代化语法特性
- Playwright：微软开源的浏览器自动化框架，替代 Selenium
- Asyncio：Python 异步编程框架，提高爬取效率
- PyCryptodome：处理 AES 加密解密
- BeautifulSoup4：HTML 解析
- aiohttp：异步 HTTP 客户端
- Requests：传统 HTTP 库，用于简单请求
第一部分：美团评论系统架构分析
1.1 美团反爬机制解析
美团采用了多层反爬策略：
- 动态令牌生成
