Scraping Amazon — guide complet + top-5 proxies
Amazon a l'un des rate-limits et des dispositifs de bot-detection les plus sévères de l'e-commerce. Voici comment choisir un stack pour les scénarios typiques : suivi des prix, recherche dropshipping, suivi ASIN.
Top-5 providers pour cette tâche
Estimation éditoriale PROXYDECK basée sur 6 mois de tests. Pondération : success rate sur ce target précis, prix, tolérance use-case, compliance.
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Configuration — étape par étape
1. Mettre en place la rotation par requête
Amazon rate-limit agressivement par IP — 50–100 requêtes / heure depuis une seule adresse. Rotate à chaque requête :
import requests, random
PROXIES = [...] # ton pool residential
def fetch_amazon(asin):
proxy = random.choice(PROXIES)
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)',
'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9'
}
return requests.get(
f'https://amazon.com/dp/{asin}',
proxies={'http': proxy, 'https': proxy},
headers=headers,
timeout=15
)2. Bloquer images / CSS — économie 70–80% de bande passante
Une page produit Amazon pèse ~300–500 KB. Sans images ni CSS — 50–80 KB. Économie 4–6× = différence entre $200/mois et $50/mois sur du residential.
3. Ajouter du retry-logic sur 503 / 429
Au retry, prends une IP fraîche. Cinq 503 d'affilée depuis différentes IPs = ton fingerprint est détecté — élargis le pool de User-Agents.
4. Respecter robots.txt et les ToS
Les ToS d'Amazon interdisent le scraping, mais c'est une rupture contractuelle, pas un crime (cf. hiQ vs LinkedIn). Ne scrape pas les pages authentifiées et ne revends pas les données brutes telles quelles.