Scraping Walmart.com peut fournir des données précieuses à diverses fins. Dans ce guide, nous vous expliquerons le processus de grattage efficace et efficace de Walmart.com.
En ce qui concerne le scraping Web Walmart.com à l'aide de Python, il existe plusieurs bibliothèques disponibles qui peuvent faciliter le processus. Voici quelques bibliothèques de grattage Web Python populaires que vous pouvez utiliser pour extraire des données de Walmart.com :
- Belle soupe: Beautiful Soup est une bibliothèque largement utilisée pour le web scraping en Python. Il fournit des méthodes pratiques pour analyser les documents HTML et XML, ce qui facilite l'extraction des données des pages Web. Vous pouvez utiliser Beautiful Soup en combinaison avec d'autres bibliothèques pour récupérer les données de Walmart.com.
- Demandes: La bibliothèque Requests est couramment utilisée pour effectuer des requêtes HTTP en Python. Il vous permet d'envoyer des requêtes HTTP à Walmart.com et de récupérer le contenu HTML des pages Web. Avec Requests, vous pouvez récupérer les pages Web nécessaires, puis utiliser d'autres bibliothèques comme Beautiful Soup pour analyser les données.
- Sélénium: Selenium est une puissante bibliothèque de grattage Web qui permet l'automatisation du navigateur. Il peut être utilisé pour interagir dynamiquement avec des pages Web, ce qui le rend utile pour supprimer des sites Web dotés de fonctionnalités basées sur JavaScript. Selenium vous permet d'automatiser des tâches telles que cliquer sur des boutons, remplir des formulaires et naviguer dans les pages, ce qui peut être bénéfique pour gratter Walmart.com.
- Scrapy: Scrapy est un framework de scraping Web robuste en Python. Il fournit une plate-forme de haut niveau, efficace et extensible pour extraire les données des sites Web. Scrapy simplifie le processus de création de robots d'exploration Web, vous permettant de récupérer des données de Walmart.com à grande échelle.
- LXML: LXML est une bibliothèque Python qui fournit une interface rapide et facile à utiliser pour l'analyse des documents XML et HTML. Il est couramment utilisé en combinaison avec Requests et Beautiful Soup pour extraire des données de sites Web. LXML offre un support XPath, qui vous permet d'extraire des éléments spécifiques de la structure HTML de Walmart.com.
Ces bibliothèques offrent différentes fonctionnalités et niveaux de flexibilité, vous pouvez donc choisir celle qui convient le mieux à vos besoins de grattage spécifiques pour Walmart.com. Envisagez d'explorer leur documentation et leurs exemples pour comprendre comment les utiliser efficacement pour votre projet de scraping.
Comment gratter Walmart.com
Étape 1 : Créer une liste d'URL de produits Walmart
Lors du grattage de Walmart.com, la première étape consiste à créer une liste d'URL de produits. Cela peut être fait en utilisant la page de recherche Walmart, qui renvoie jusqu'à 40 produits par page. Pour générer la liste des URL des produits, procédez comme suit :
La première étape du scraping de Walmart.com consiste à concevoir un robot d'exploration Web qui génère une liste d'URL de produits à scraper. Pour ce faire, le moyen le plus simple consiste à utiliser la page de recherche Walmart, qui renvoie jusqu'à 40 produits par page. L'URL de la page de recherche contient plusieurs paramètres que vous pouvez personnaliser :
qest la requête de recherche, telle queipad.sortest l'ordre de tri de la requête, tel quebest_seller.pageest le numéro de page, tel que1.
Notez que Walmart ne renvoie qu'un maximum de 25 pages. Si vous voulez plus de résultats pour votre requête, vous pouvez être plus précis avec vos termes de recherche ou modifier le paramètre de tri.
La liste des produits renvoyés dans la réponse est disponible sous forme de données JSON masquées sur la page. Il vous suffit d'extraire le blob JSON dans le <script id="__NEXT_DATA__" type="application/json"> tag et analysez-le en JSON. Cette réponse JSON contient les données que vous recherchez.
Voici un exemple de script Python qui récupère tous les produits pour un mot clé donné sur les 25 pages :
importer des requêtes d'importation json depuis bs4 importer BeautifulSoup depuis urllib.parse importer urlencode 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 comme Mac OS X) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, comme Gecko) Mobile/15E148"} product_url_list = [] keyword = 'ipad' pour la page dans la plage (1, 26) : essayez : charge utile = {'q' : mot-clé, 'sort' : 'best_seller', 'page' : page, 'affinityOverride' : 'default'} walmart_search_url = 'https ://www.walmart.com/search?' + urlencode(payload) response = requests.get(walmart_search_url, headers=headers) if response.status_code == 200 : html_response = response.text soup = BeautifulSoup(html_response, "html.parser") script_tag = soup.find("script ", {"id": "__NEXT_DATA__"}) si script_tag n'est pas None : 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) for product in product_list] product_url_list.extend(product_urls) if len(product_urls) == 0 : break except Exception as e : print ('Erreur', e) print(product_url_list)
La sortie sera une liste d'URL de produits.
Étape 2 : Gratter les données des produits Walmart
La demande de recherche Walmart renvoie également beaucoup plus d'informations que les URL des produits. Vous pouvez également obtenir le nom du produit, le prix, l'URL de l'image, la note et le nombre d'avis à partir du blob JSON. Selon les données dont vous avez besoin, vous n'aurez peut-être pas besoin de demander chaque page de produit, car vous pouvez obtenir les données à partir des résultats de la recherche.
Pour extraire les données produit de la liste, vous pouvez utiliser une fonction comme celle-ci :
def extract_product_data(product): return { 'url': create_walmart_url(product), 'name':Basé sur les informations que j'ai trouvées, voici un script Python qui gratte Walmart.com pour obtenir des informations sur le produit. Le script génère une liste d'URL de produits, puis extrait les données de produit de chaque URL. Veuillez noter que ce script ne fonctionne que pour un maximum de 25 pages de résultats de recherche par requête en raison des limitations de Walmart. Si vous avez besoin de récupérer plus de données, vous devrez modifier vos requêtes ou modifier les paramètres de tri. Voici le script Python : ```python import json import requests 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' : produit['rating'].get('averageRating'), 'number_reviews' : product['rating'].get('numberOfReviews'), } headers={"User-Agent": "Mozilla/5.0 (iPad ; CPU OS 12_2 comme Mac OS X) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, comme Gecko) Mobile/15E148"} product_url_list = [] product_data_list = [] # Mot clé de recherche Walmart = 'ipad' # Boucle sur les pages Walmart jusqu'à ce qu'il n'y ait plus de produits pour la page dans la plage (1, 5): essayez: charge utile = {'q': mot clé, 'sort' : 'best_seller', 'page' : page, 'affinityOverride' : 'default'} walmart_search_url = 'https://www.walmart.com/search?' + urlencode(payload) response = requests.get(walmart_search_url, headers=headers) if response.status_code == 200 : html_response = response.text soup = BeautifulSoup(html_response, "html.parser") script_tag = soup.find("script ", {"id": "__NEXT_DATA__"}) si script_tag n'est pas None : 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) for product in product_list] product_url_list.extend(product_urls) product_data = [extract_product_data(product) for product in product_list] product_data_list.extend( product_data) if len(product_urls) == 0 : break sauf Exception as e : print('Error', e) print(product_url_list) print(product_data_list)
Ce script affichera deux listes. product_url_list contiendra les URL de chaque produit, et product_data_list contiendra des dictionnaires avec des données sur les produits (nom, description, URL de l'image, note moyenne et nombre d'avis) pour chaque produit.
Protection contre les robots Walmart
Lors du grattage de Walmart.com, il est essentiel de tenir compte des mesures de protection anti-bot en place. Walmart utilise diverses techniques pour empêcher le scraping automatisé, notamment les CAPTCHA, la limitation du débit et le suivi basé sur la session. Pour surmonter ces défis, vous pouvez utiliser des stratégies telles que :
- Mettre en œuvre des délais entre les demandes pour imiter le comportement humain.
- Tournant agents utilisateurs et adresses IP pour éviter la détection.
- Utilisant Services de résolution CAPTCHA si nécessaire, tout en respectant les directives légales et éthiques.
FAQ : Foire aux questions
Q1. Est-il légal de gratter Walmart.com ?
Gratter un site Web comme Walmart.com soulève des problèmes juridiques. Bien que le grattage des données accessibles au public puisse généralement être autorisé, il est essentiel de consulter les conditions d'utilisation de Walmart et de consulter des professionnels du droit pour garantir le respect des lois applicables.
Q2. À quelle fréquence dois-je gratter Walmart.com ?
La fréquence de raclage doit être déterminée par la nature de votre projet et les politiques de Walmart. Un grattage excessif peut potentiellement mettre à rude épreuve les serveurs de Walmart et violer leurs conditions de service. Envisagez de mettre en place des intervalles raisonnables entre les sessions de scraping pour éviter les interruptions ou les pénalités potentielles.
Q3. Puis-je récupérer les avis sur les produits de Walmart.com ?
Récupérer les avis sur les produits peut fournir des informations précieuses. Cependant, il est important de respecter la vie privée et les droits de propriété intellectuelle des utilisateurs et d'adhérer aux politiques de Walmart. Passez en revue les conditions d'utilisation de Walmart et consultez des professionnels du droit pour vous assurer de la conformité lors de la suppression des avis sur les produits.
Q4. Comment puis-je gérer les modifications apportées à la structure du site Web de Walmart ?
Walmart.com subit des mises à jour et des refontes occasionnelles, ce qui peut avoir un impact sur la structure de ses pages Web. Pour gérer ces changements, surveillez et adaptez régulièrement votre code de scraping. Voici quelques stratégies pour gérer les changements de structure du site Web :
- Maintenez un cadre de grattage robuste : créez un cadre de grattage modulaire et flexible qui peut facilement s'adapter aux changements. Séparez votre logique de grattage du code spécifique au site Web, ce qui facilite la mise à jour en cas de besoin.
- Surveillez les changements : consultez régulièrement le site Web de Walmart pour tout changement notable dans la structure HTML ou les classes CSS utilisées pour les informations sur les produits. Cela peut être fait manuellement ou en implémentant des scripts de surveillance automatisés qui vous alertent de toute modification.
- Utilisez des sélecteurs CSS et XPath : au lieu de vous fier à des ID ou à des classes d'éléments HTML spécifiques, utilisez des sélecteurs CSS ou des expressions XPath pour extraire les données. Ces méthodes sont plus résistantes aux modifications de la structure sous-jacente du site Web.
- Gérer les erreurs avec élégance : implémentez des mécanismes de gestion des erreurs pour gérer les changements inattendus dans la structure du site Web. Cela peut inclure des options de secours, une logique de nouvelle tentative ou une journalisation des erreurs pour aider à identifier et à résoudre les problèmes qui surviennent.
- Restez à jour avec les API : si elles sont disponibles, envisagez d'utiliser les API officielles de Walmart pour accéder aux données sur les produits. Les API offrent un moyen plus stable et structuré de récupérer des informations, car elles sont spécifiquement conçues pour être utilisées par les développeurs et sont moins sujettes à des changements fréquents.
N'oubliez pas que le grattage de sites Web est un processus évolutif et que vous devez vous adapter aux changements au fil du temps. Une maintenance et une surveillance régulières vous aideront à vous assurer que votre code de scraping reste efficace et précis.
Conclusion
Gratter Walmart.com peut fournir des données précieuses à diverses fins, mais il est important de garder à l'esprit les considérations juridiques et les politiques de Walmart. En suivant les étapes décrites dans ce guide et en restant vigilant pour les changements, vous pouvez réussir à gratter Walmart.com et récupérer les données produit souhaitées pour vos projets.
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