使用N8N和crawl4ai構建自動化電商數據分析平臺

更新於 發佈於 閱讀時間約 9 分鐘

📌 TL;DR:這是偏向於技術實戰導向的文章。我將聚焦於如何以 N8N 搭配 crawl4ai 建構出一套模組化、自動化的電商資料分析平台,並分享我為什麼選擇這套組合。內容將包含N8N中每個節點的配置、流程邏輯、錯誤處理、資料清洗、排程執行與跨平台串接等。

✅ 為什麼選擇 N8N + crawl4ai?

  • N8N:
    視覺化流程設計、自動排程、易除錯、串接 DB / API
  • crawl4ai:
    基於 CSS selector、YAML 設定、穩定輕巧、快速擴展多網站

個人因素

  • 「自動化」更符合爬蟲本質 (我認為最重要的)
  • 完全開源且免費的工具
  • 可擴充性與優秀的效能表現

🛠️ N8N 自動化流程設計解析

流程總覽

raw-image


1️⃣請求任務 crawl post

(1)  不同部署環境下,URL 的設定方式也會不同
Docker Compose(專案default) http://crawl4ai:11235/crawl
N8N、crawl4ai 跑本機 http://localhost:11235/crawl
N8N、crawl4ai 跑本機docker容器 http://host.docker.internal:11235/crawl
雲端主機 https://your-domain.com/crawl

(2) credential
Bearer CRAWL4AI_API_TOKEN
CRAWL4AI_API_TOKEN 於 docker-compose設定,default:0000

(3) 爬蟲 URL
開啟欲爬取網頁devtools以重新設定該網頁css
**示範網頁:https://www.amazon.com/-/zh_TW/gp/bestsellers/electronics/ref=pd_zg_ts_electronics**
**可透過sitemap獲得大量欲爬取網頁**

(4) URL設定對應 crawl post
Docker Compose(專案default) http://crawl4ai:11235/task/taskID
N8N、crawl4ai 跑本機 http://localhost:11235/task/taskID
N8N、crawl4ai 跑本機docker容器 http://host.docker.internal:11235/task/taskID
雲端主機 https://your-domain.com/task/taskID
raw-image

2️⃣資料清洗

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3️⃣存進資料庫

(1) HTTP Request節點:請求查看products表是否有重複ID
URL:https://<your-project-id>.supabase.co/rest/v1/products?product_code=eq.productID

(2) HTTP Request credentials:
apikey : your-anon-key
Authorization : Bearer your-anon-key

(3) supabase credentials
Host : NEXT_PUBLIC_SUPABASE_URL(https://your_account.supabase.co)
Service Role Secret : Bearer service_role API keys
raw-image

0️⃣ crawl4ai 請求格式(css strategy)

{
"urls": ["https://www.amazon.com/-/zh_TW/gp/bestsellers/electronics/ref=pd_zg_ts_electronics"],
"crawler_params": {
"headless": true,
"wait_before_extract": 3000},

"extraction_config": {
"type": "json_css",
"params": {
"schema": {
"name": "character",
"baseSelector": "div.p13n-desktop-grid",
"fields": [
{
"name": "Name",
"selector": "._cDEzb_p13n-sc-css-line-clamp-3_g3dy1",
"type": "list",
"fields":[{"name": "Name","type": "text"}]
},
{
"name": "AsinList",
"selector": "._cDEzb_iveVideoWrapper_JJ34T",
"type": "list",
"fields":[{"name": "asin",
"type": "attribute",
"attribute": "data-asin"}]
},
{
"name": "Rank",
"selector": "span.zg-bdg-text",
"type": "list",
"fields":[{"name": "Name","type": "text"}]
},
{
"name": "Rate",
"selector": ".a-icon-row",
"type": "list",
"fields":[{"name": "Name","type": "text"}]
},
{
"name": "Price",
"selector": "span.p13n-sc-price, span._cDEzb_p13n-sc-price_3mJ9Z",
"type": "list",
"fields":[{"name": "Name","type": "text"}]
}
]
},
"verbose": true
}
},
"cache_mode": "bypass",
"semphore_count": 1,
"delay_between_requests": 3000
}

🔍 系統觀測與錯誤處理機制

  • ✅ 系統監控
  • 📤 成功與失敗紀錄推送 Slack
  • 🔍 JSON Schema 驗證資料完整性
  • 📈 商品數、價格異常比例每日統計
  • 🧪 Debug 模式顯示原始 JSON 結果

❌ 常見錯誤與解法

  • Selector 抓不到資料
    DevTools 手動測試,避免使用動態產生的 class 名稱
  • JSON 欄位型別錯誤
    Function Node 加入型別強制轉換 (如 `Number(x)
  • Supabase 寫入失敗
    檢查欄位命名、大小寫一致性與格式設定
  • N8N 無法解析結構
    用 item[0].json 路徑處理多層結構

📊 自動化帶來的效益

raw-image

🚀 可擴充應用規劃

  • ✅ 商品價格歷史紀錄與比價趨勢
  • ✅ 每日/每週報表自動生成(CSV / PDF)
  • ✅ 結合 GPT 對商品進行摘要與分群
  • ✅ 結合 Telegram / LINE Bot 用戶互動查詢
  • ✅ 提供公開 API 供他人串接熱門商品排行

結語|爬蟲不是目的,資料流才是價值

從一隻腳本爬蟲轉向一條自動化資料管線,我學到的不只是技術,更是如何設計一套穩定、可觀測、好擴充的資料處理架構。

如果你也想:

  • 擺脫手動執行爬蟲腳本的日常
  • 提升爬蟲穩定性與資料流程整合
  • 打造可延伸的分析系統

那麼:N8N + crawl4ai 是很值得嘗試的組合。

📢 想看更多 N8N 或電商爬蟲實戰?

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💬 如果你對這個專案有任何建議或想法,歡迎留言交流!


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