本文深入探讨了亚马逊类目遍历的技术实现方案，首先澄清了”覆盖率”的真实含义——明确以前台可见商品为基准，而非数据库中的全部ASIN。文章揭示了传统方案只能达到20-40%前台可见商品覆盖率的根本原因，并详细介绍了如何通过参数组合策略、智能分页逻辑和反向验证机制实现95%以上的覆盖率。技术细节包括价格区间动态划分、品牌筛选优化、布隆过滤器去重等核心算法，并提供了完整的代码示例。文章还阐述了如何将采集到的大规模商品数据转化为高质量的AI训练数据集，包括数据清洗、快照式采集和分层采样等实践方法。通过成本收益分析对比，指出Pangolin Scrape API在稳定性、时效性和覆盖完整性方面的显著优势，为需要大规模电商数据的AI、大数据和算法团队提供了切实可行且经过验证的技术方案。核心优势：凡是用户能在前台搜到的商品，都能完整采集。