这篇文章围绕Java解决超卖现象展开，从超卖底层诱因切入，分别讲解单体架构和分布式架构下的超卖解决方案，对比不同方案的成本、超卖率与适用场景，结合艾瑞咨询和Gartner的权威行业报告给出选型建议，同时分享落地避坑指南和国内外主流电商案例，帮助Java开发者匹配适配业务量级的超卖规避方案，实现低风险的库存扣减逻辑，降低超卖带来的业务损失。

这篇文章围绕Python优惠券爬虫展开，首先明确合规性是开发核心前提，参考Statista和Gartner的权威报告梳理了合规边界与核心逻辑，接着对比了Requests、Scrapy、Playwright三款主流爬虫框架的特性与适用场景，讲解了亚马逊、Shopify等海外电商平台的优惠券爬取实操流程，介绍了反爬应对与效率优化方案，还阐述了合规存储应用场景以及爬虫项目的协作管控，软植入PingCode用于项目管理，最后总结现状并预测基于大语言模型的智能爬虫将成为未来发展趋势。

本文介绍了在合规框架下通过Python爬虫框架、API接口解析、浏览器自动化工具三类核心路径获取海外电商隐藏优惠券的实操方法，分析了主流海外电商隐藏优惠券的分布逻辑与合规边界，结合权威行业报告数据阐述了技术细节与风险规避策略，同时提及可使用PingCode进行开发流程管理，最后总结了不同路径的适用场景并预测了未来AI辅助合规爬虫的发展趋势。