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Wie man Walmart.com mit Python durchsucht (Schritt-für-Schritt-Anleitung)

Durch das Scraping von Walmart.com können wertvolle Daten für verschiedene Zwecke bereitgestellt werden. In diesem Leitfaden führen wir Sie durch den Prozess des effizienten und effektiven Scrapings von Walmart.com.

Wenn es um das Web-Scraping von Walmart.com mit Python geht, stehen mehrere Bibliotheken zur Verfügung, die den Prozess erleichtern können. Hier sind einige beliebte Python-Web-Scraping-Bibliotheken, mit denen Sie Daten von Walmart.com scrapen können:

  • Schöne Suppe: Beautiful Soup ist eine weit verbreitete Bibliothek für Web Scraping in Python. Es bietet praktische Methoden zum Parsen von HTML- und XML-Dokumenten und erleichtert so das Extrahieren von Daten aus Webseiten. Sie können Beautiful Soup in Kombination mit anderen Bibliotheken verwenden, um Daten von Walmart.com zu extrahieren.
  • Anfragen: Die Requests-Bibliothek wird häufig zum Senden von HTTP-Anfragen in Python verwendet. Es ermöglicht Ihnen, HTTP-Anfragen an Walmart.com zu senden und den HTML-Inhalt von Webseiten abzurufen. Mit Requests können Sie die erforderlichen Webseiten abrufen und dann andere Bibliotheken wie Beautiful Soup zum Parsen der Daten verwenden.
  • Selenium: Selenium ist eine leistungsstarke Web-Scraping-Bibliothek, die die Browser-Automatisierung ermöglicht. Es kann zur dynamischen Interaktion mit Webseiten verwendet werden und eignet sich daher zum Scrapen von Websites mit JavaScript-basierter Funktionalität. Mit Selenium können Sie Aufgaben wie das Klicken auf Schaltflächen, das Ausfüllen von Formularen und das Navigieren durch Seiten automatisieren, was beim Scraping von Walmart.com von Vorteil sein kann.
  • Scrapy: Scrapy ist ein robustes Web-Scraping-Framework in Python. Es bietet eine hochwertige, effiziente und erweiterbare Plattform zum Scrapen von Daten von Websites. Scrapy vereinfacht den Prozess der Erstellung von Webcrawlern und ermöglicht Ihnen das Scrapen von Daten von Walmart.com in großem Umfang.
  • LXML: LXML ist eine Python-Bibliothek, die eine schnelle und benutzerfreundliche Schnittstelle zum Parsen von XML- und HTML-Dokumenten bietet. Es wird häufig in Kombination mit Requests und Beautiful Soup verwendet, um Daten von Websites zu extrahieren. LXML bietet XPath-Unterstützung, die es Ihnen ermöglicht, bestimmte Elemente aus der HTML-Struktur von Walmart.com zu extrahieren.

Diese Bibliotheken bieten unterschiedliche Funktionalitäten und Flexibilitätsgrade, sodass Sie diejenige auswählen können, die Ihren spezifischen Scraping-Anforderungen für Walmart.com am besten entspricht. Erwägen Sie, sich die Dokumentation und Beispiele anzusehen, um zu verstehen, wie Sie sie effektiv für Ihr Scraping-Projekt nutzen können

So kratzen Sie Walmart.com

Schritt 1: Erstellen Sie eine Liste mit Walmart-Produkt-URLs

Beim Durchsuchen von Walmart.com besteht der erste Schritt darin, eine Liste mit Produkt-URLs zu erstellen. Dies kann über die Walmart-Suchseite erfolgen, die bis zu 40 Produkte pro Seite zurückgibt. Um die Liste der Produkt-URLs zu generieren, gehen Sie folgendermaßen vor:

Der erste Schritt beim Scraping von Walmart.com besteht darin, einen Webcrawler zu entwerfen, der eine Liste der zu crawlenden Produkt-URLs generiert. Der einfachste Weg, dies zu tun, ist die Verwendung der Walmart-Suchseite, die bis zu 40 Produkte pro Seite zurückgibt. Die URL für die Suchseite enthält mehrere Parameter, die Sie anpassen können:

  • q ist die Suchanfrage, z ipad.
  • sort ist die Sortierreihenfolge der Abfrage, z best_seller.
  • page ist die Seitenzahl, z 1.

Beachten Sie, dass Walmart nur maximal 25 Seiten zurückgibt. Wenn Sie mehr Ergebnisse zu Ihrer Suchanfrage wünschen, können Sie Ihre Suchbegriffe präzisieren oder die Sortierparameter ändern.

Die Liste der in der Antwort zurückgegebenen Produkte ist als versteckte JSON-Daten auf der Seite verfügbar. Sie müssen nur den JSON-Blob in extrahieren <script id="__NEXT_DATA__" type="application/json"> markieren und in JSON analysieren. Diese JSON-Antwort enthält die Daten, nach denen Sie suchen.

Hier ist ein Beispiel für ein Python-Skript, das alle Produkte für ein bestimmtes Schlüsselwort von allen 25 Seiten abruft:

JSON-Importanfragen aus BS4 importieren BeautifulSoup aus urllib.parse importieren URL-Code importieren def create_walmart_product_url(product): return 'https://www.walmart.com' + product.get('canonicalUrl', '').split('?' )[0] headers={"User-Agent": "Mozilla/5.0 (iPad; CPU OS 12_2 wie Mac OS X) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, wie Gecko) Mobile/15E148"} product_url_list = [] keyword = 'ipad' für Seite im Bereich (1, 26): try: payload = {'q': keyword, 'sort': 'best_seller', 'page': page, 'affinityOverride': 'default'} walmart_search_url = 'https ://www.walmart.com/search?' + urlencode(Nutzlast) Antwort = Anfragen.get(walmart_search_url, Header=Header) wenn Antwort.Statuscode == 200: html_response = Antwort.text Suppe = BeautifulSoup(html_response, "html.parser") script_tag = Suppe.find("script ", {"id": "__NEXT_DATA__"}), wenn script_tag nicht None ist: json_blob = json.loads(script_tag.get_text()) product_list = json_blob["props"]["pageProps"]["initialData"][" searchResult"]["itemStacks"][0]["items"] product_urls = [create_walmart_product_url(product) für Produkt in product_list] product_url_list.extend(product_urls) if len(product_urls) == 0: break außer Ausnahme als e: print ('Fehler', e) print(product_url_list)

Die Ausgabe wird eine Liste von Produkt-URLs sein.

Schritt 2: Scrapen von Walmart-Produktdaten

Die Walmart-Suchanfrage gibt außerdem viel mehr Informationen als nur die Produkt-URLs zurück. Sie können den Produktnamen, den Preis, die Bild-URL, die Bewertung und die Anzahl der Bewertungen auch aus dem JSON-Blob abrufen. Je nachdem, welche Daten Sie benötigen, müssen Sie möglicherweise nicht jede Produktseite anfordern, da Sie die Daten aus den Suchergebnissen erhalten können.

Um die Produktdaten aus der Liste zu extrahieren, können Sie eine Funktion wie diese verwenden:

def extract_product_data(product): return { 'url': create_walmart_url(product), 'name': Basierend auf den Informationen, die ich gefunden habe, ist hier ein Python-Skript, das Walmart.com nach Produktinformationen durchsucht. Das Skript generiert eine Liste von Produkt-URLs und extrahiert dann Produktdaten aus jeder URL. Bitte beachten Sie, dass dieses Skript aufgrund der Einschränkungen von Walmart nur für bis zu 25 Suchergebnisseiten pro Suchanfrage funktioniert. Wenn Sie mehr Daten durchsuchen müssen, müssen Sie Ihre Abfragen ändern oder die Sortierparameter ändern. Hier ist das Python-Skript: „python import json import request from bs4 import BeautifulSoup from urllib.parse import urlencode def create_walmart_product_url(product): return 'https://www.walmart.com' + product.get('canonicalUrl', '').split('?')[0] def extract_product_data(product): return { 'url': create_walmart_product_url(product), 'name': product.get('name', ''), 'description': product.get('description', ''), 'image_url': product.get('image', ''), 'average_rating': product['rating'].get('averageRating'), 'number_reviews': product['rating'].get('numberOfReviews'), } headers={"User-Agent": "Mozilla/5.0 (iPad; CPU OS 12_2 wie Mac OS X) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, wie Gecko) Mobile/15E148"} product_url_list = [] product_data_list = [] # Walmart-Suchschlüsselwort keyword = 'ipad' # Walmart-Seiten durchgehen, bis keine Produkte mehr für die Seite im Bereich (1, 5) vorhanden sind: try: payload = {'q': Schlüsselwort, 'sort': 'best_seller', 'page': Seite, 'affinityOverride': 'default'} walmart_search_url = 'https://www.walmart.com/search?' + urlencode(Nutzlast) Antwort = Anfragen.get(walmart_search_url, Header=Header) wenn Antwort.Statuscode == 200: html_response = Antwort.text Suppe = BeautifulSoup(html_response, "html.parser") script_tag = Suppe.find("script ", {"id": "__NEXT_DATA__"}), wenn script_tag nicht None ist: json_blob = json.loads(script_tag.get_text()) product_list = json_blob["props"]["pageProps"]["initialData"][" searchResult"]["itemStacks"][0]["items"] product_urls = [create_walmart_product_url(product) für Produkt in Produktliste] product_url_list.extend(product_urls) product_data = [extract_product_data(product) für Produkt in Produktliste] product_data_list.extend( product_data) if len(product_urls) == 0: break außer Ausnahme als e: print('Error', e) print(product_url_list) print(product_data_list)

Dieses Skript gibt zwei Listen aus. product_url_list enthält die URLs der einzelnen Produkte und product_data_list enthält Wörterbücher mit Produktdaten (Name, Beschreibung, Bild-URL, durchschnittliche Bewertung und Anzahl der Rezensionen) für jedes Produkt.

Walmart Anti-Bot-Schutz

Beim Scraping von Walmart.com ist es wichtig, die vorhandenen Anti-Bot-Schutzmaßnahmen zu berücksichtigen. Walmart setzt verschiedene Techniken ein, um automatisiertes Scraping zu verhindern, darunter CAPTCHAs, Ratenbegrenzung und sitzungsbasiertes Tracking. Um diese Herausforderungen zu meistern, können Sie Strategien anwenden wie:

  • Implementierung von Verzögerungen zwischen Anfragen, um menschliches Verhalten nachzuahmen.
  • Rotierend Benutzeragenten und IP-Adressen Erkennung zu vermeiden.
  • Verwendung CAPTCHA-Lösungsdienste ggf. unter Einhaltung rechtlicher und ethischer Richtlinien.

FAQs: Häufig gestellte Fragen

Das Scraping einer Website wie Walmart.com wirft rechtliche Bedenken auf. Auch wenn das Auslesen öffentlich verfügbarer Daten grundsätzlich zulässig ist, ist es wichtig, die Nutzungsbedingungen von Walmart zu lesen und sich an Rechtsexperten zu wenden, um die Einhaltung geltender Gesetze sicherzustellen.

Q2. Wie oft sollte ich Walmart.com durchsuchen?

Die Häufigkeit des Scrapings sollte von der Art Ihres Projekts und den Walmart-Richtlinien abhängen. Übermäßiges Scraping kann möglicherweise die Server von Walmart belasten und gegen deren Nutzungsbedingungen verstoßen. Erwägen Sie die Einführung angemessener Intervalle zwischen den Scraping-Sitzungen, um Störungen oder mögliche Strafen zu vermeiden.

Q3. Kann ich Produktbewertungen von Walmart.com entfernen?

Das Scrapen von Produktbewertungen kann wertvolle Erkenntnisse liefern. Es ist jedoch wichtig, die Privatsphäre und die geistigen Eigentumsrechte der Benutzer zu respektieren und die Richtlinien von Walmart einzuhalten. Lesen Sie die Nutzungsbedingungen von Walmart und wenden Sie sich an Rechtsexperten, um die Einhaltung beim Scrapen von Produktbewertungen sicherzustellen.

Q4. Wie kann ich mit Änderungen an der Website-Struktur von Walmart umgehen?

Walmart.com wird gelegentlich aktualisiert und neu gestaltet, was sich auf die Struktur seiner Webseiten auswirken kann. Um mit diesen Änderungen umzugehen, überwachen und passen Sie Ihren Scraping-Code regelmäßig an. Hier sind einige Strategien, um mit Änderungen der Website-Struktur umzugehen:

  • Behalten Sie ein robustes Scraping-Framework bei: Erstellen Sie ein modulares und flexibles Scraping-Framework, das problemlos an Änderungen angepasst werden kann. Trennen Sie Ihre Scraping-Logik vom Website-spezifischen Code, um die Aktualisierung bei Bedarf zu erleichtern.
  • Auf Änderungen achten: Überprüfen Sie die Walmart-Website regelmäßig auf auffällige Änderungen in der HTML-Struktur oder den CSS-Klassen, die für Produktinformationen verwendet werden. Dies kann manuell oder durch die Implementierung automatisierter Überwachungsskripte erfolgen, die Sie auf Änderungen aufmerksam machen.
  • Verwenden Sie CSS-Selektoren und XPath: Anstatt sich auf bestimmte HTML-Element-IDs oder -Klassen zu verlassen, verwenden Sie CSS-Selektoren oder XPath-Ausdrücke, um Daten zu extrahieren. Diese Methoden sind widerstandsfähiger gegenüber Änderungen in der zugrunde liegenden Struktur der Website.
  • Behandeln Sie Fehler ordnungsgemäß: Implementieren Sie Mechanismen zur Fehlerbehandlung, um unerwartete Änderungen in der Struktur der Website zu bewältigen. Dazu können Fallback-Optionen, Wiederholungslogik oder Fehlerprotokollierung gehören, um auftretende Probleme zu identifizieren und zu beheben.
  • Bleiben Sie mit APIs auf dem Laufenden: Erwägen Sie, falls verfügbar, die Verwendung der offiziellen APIs von Walmart für den Zugriff auf Produktdaten. APIs bieten eine stabilere und strukturiertere Möglichkeit zum Abrufen von Informationen, da sie speziell für die Verwendung durch Entwickler konzipiert sind und weniger anfällig für häufige Änderungen sind.

Denken Sie daran, dass das Scraping von Websites ein sich weiterentwickelnder Prozess ist und Sie sich im Laufe der Zeit an Veränderungen anpassen müssen. Regelmäßige Wartung und Überwachung tragen dazu bei, dass Ihr Scraping-Code effektiv und genau bleibt.


Konklusion

Das Scraping von Walmart.com kann für verschiedene Zwecke wertvolle Daten liefern, es ist jedoch wichtig, rechtliche Erwägungen und die Richtlinien von Walmart zu berücksichtigen. Indem Sie die in diesem Leitfaden beschriebenen Schritte befolgen und auf Änderungen achten, können Sie Walmart.com erfolgreich durchsuchen und die gewünschten Produktdaten für Ihre Projekte abrufen.

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