A Web scraping é a arte de extrair dados da Internet. Quando se trata de suas aplicações, há uma grande quantidade de aplicativos. Uma delas é a comparação de preços de diferentes sites. As compras on-line se tornaram o boom do setor atualmente, e comparar os preços de determinados produtos se tornou uma necessidade. Todos nós visitamos vários sites quando precisamos comprar um determinado produto, mas você já pensou em criar uma ferramenta de comparação de preços que faça o mesmo trabalho para você e coloque a melhor oferta à sua frente?
Neste artigo, criaremos um incrível site scraping para a ferramenta de comparação de preços em Python que permitirá que você acompanhe o preço dos produtos em diferentes fontes e o informará sobre o desempenho de diferentes concorrentes no mercado. Além disso, ela também informará à empresa se o preço de um produto específico aumenta ou diminui em relação ao preço previsto.
A fonte de dados que usaremos para este artigo será um arquivo JSON e compararemos os preços dos produtos que estamos obtendo da Amazon, eBay e Walmart. Nossos dados de amostra são os seguintes,
Fique à vontade para acessar qualquer seção para saber mais sobre a Web scraping para comparação de preços em python!
Etapas envolvidas na Web Scraping para comparação de preços:
Alguns dos campos importantes para o script que estamos escrevendo são amazon_price, ebay_price e walmart_price.
Agora já vimos nossos dados. Então, vamos entrar na fase de desenvolvimento.
Criaremos a ferramenta em Python 3.x e, em primeiro lugar, usaremos a biblioteca JSON para analisar o JSON e processá-lo posteriormente. A ferramenta oferece uma funcionalidade incrível ao imprimir o nome do produto e o preço do site. Estamos importando a biblioteca JSON para analisar o JSON.
Agora, chamaremos a função open() no trecho de código para ler o conteúdo do arquivo JSON,
Agora que nossos dados JSON foram lidos, nós os converteremos em estruturas de dados integradas do Python, para as quais o código chamará o método json.loads() para converter a string JSON em um dicionário ou em uma lista de dicionários, dependendo das entradas.
Como o objetivo principal é encontrar a loja que vende o produto pelo menor preço, nossa meta é encontrar o preço mínimo e outros detalhes relevantes, como o nome do produto e da loja. As informações de preço da loja relevante são armazenadas nas chavesamazon_price, ebay_price e Walmart_price. Para encontrar o mínimo de cada produto, precisamos iterar os itens da lista de preços.
Estamos usando lambdas e definindo a chave de min() para garantir que o campo de preço esteja sendo comparado. Isso produz o seguinte resultado:
Vamos reestruturar um pouco o formato.
Ele fornecerá o seguinte resultado:
Parabéns! Criamos com sucesso o script que você pode executar periodicamente para obter os preços atualizados do produto.
Qual é o melhor Proxy para a Web Scraping para comparação de preços usando Python?
ProxyScrape é um dos mais populares e confiáveis provedores on-line de proxy . Os três serviços proxy incluem servidores dedicados de datacenter proxy , servidores residenciais proxy e servidores premium proxy . Então, qual é a melhor solução possível para o melhor HTTP proxy para a Web scraping para comparação de preços usando python? Antes de responder a essa pergunta, é melhor ver os recursos de cada servidor proxy .
Um data center dedicado proxy é mais adequado para tarefas on-line de alta velocidade, como a transmissão de grandes quantidades de dados (em termos de tamanho) de vários servidores para fins de análise. Esse é um dos principais motivos pelos quais as organizações escolhem o proxies dedicado para transmitir grandes quantidades de dados em um curto espaço de tempo.
Um datacenter dedicado proxy tem vários recursos, como largura de banda ilimitada e conexões simultâneas, HTTP proxies dedicado para facilitar a comunicação e autenticação de IP para maior segurança. Com 99,9% de tempo de atividade, você pode ter certeza de que o data center dedicado sempre funcionará durante qualquer sessão. Por último, mas não menos importante, o ProxyScrape oferece excelente atendimento ao cliente e o ajudará a resolver seu problema dentro de 24 a 48 horas úteis.
O próximo é um residencial proxy. Residencial é o proxy preferido de todos os consumidores em geral. O principal motivo é que o endereço IP de um proxy residencial se assemelha ao endereço IP fornecido pelo ISP. Isso significa que obter permissão do servidor de destino para acessar seus dados será mais fácil do que o normal.
O outro recurso do proxy residencial do ProxyScrapeé um recurso rotativo. Um proxy rotativo ajuda a evitar um banimento permanente da sua conta porque o proxy residencial muda dinamicamente o seu endereço IP, dificultando que o servidor de destino verifique se você está usando um proxy ou não.
Além disso, os outros recursos de um proxy residencial são: largura de banda ilimitada, juntamente com conexão simultânea, HTTP/s dedicado proxies, proxies em qualquer sessão de tempo devido aos mais de 7 milhões de proxies no pool proxy , autenticação de nome de usuário e senha para maior segurança e, por último, mas não menos importante, a capacidade de alterar o servidor do país. Você pode selecionar o servidor desejado anexando o código do país à autenticação do nome de usuário.
O último é o premium proxy. O Premium proxies é igual ao datacenter dedicado proxies. A funcionalidade permanece a mesma. A principal diferença é a acessibilidade. No proxies premium, a lista proxy (a lista que contém o proxies) é disponibilizada para todos os usuários da rede ProxyScrape. É por isso que o proxies premium custa menos que o datacenter dedicado proxies.
Então, qual é a melhor solução possível para o melhor HTTP proxy para a Web scraping para comparação de preços usando python? A resposta seria "residencial proxy." O motivo é simples. Como dito acima, o proxy residencial é um proxy rotativo, o que significa que seu endereço IP será alterado dinamicamente durante um período de tempo, o que pode ser útil para enganar o servidor enviando muitas solicitações em um curto período de tempo sem receber um bloqueio de IP.
Em seguida, o melhor seria alterar o servidor proxy com base no país. Basta acrescentar o ISO_CODE do país no final da autenticação de IP ou da autenticação de nome de usuário e senha.
Preço scraping, como o nome sugere, é o processo de extrair o preço de um produto ou serviço on-line para realizar qualquer análise, como a análise da concorrência, para aprimorar a estratégia de marketing. Automatizar o processo de scraping pode ajudá-lo a reduzir o tempo e os recursos, e você pode fazer isso com a ajuda do python.
2. Qual é a melhor proxy para a Web scraping para comparação de preços?
The best proxy to perform web scraping for price comparison is a “residential proxy.” The reason is that the residential proxy is a rotating proxy, meaning that your IP address would be dynamically changed over a period of time which can be helpful to trick the server by sending a lot of requests within a small time frame without getting an IP block.
3. O site scraping para comparação de preços é legal?
A resposta é sim. Você pode scrape o preço de um site de comércio eletrônico, pois todas as informações são disponibilizadas ao público, o que significa que todos os dados públicos podem ser extraídos.
Conclusão
Este artigo explorou mais uma maravilha da Web scraping, ou seja, a "Comparação de preços". Além disso, criamos uma ferramenta que pode fazer o trabalho de comparação de preços para você e mantê-lo atualizado com as tendências do mercado. Este artigo espera fornecer informações suficientes sobre a Web scraping para comparação de preços de maneira fácil. Um servidor proxy é o melhor companheiro para a web scraping. O ProxyScrape fornece o melhor em uma classe residencial proxy para sua web scraping para projetos de comparação de preços. Você pode conferir o melhor proxy residencialaqui.