Scraping Walmart.com può fornire dati preziosi per vari scopi. In questa guida, ti guideremo attraverso il processo di scraping di Walmart.com in modo efficiente ed efficace.
Quando si tratta di web scraping Walmart.com utilizzando Python, sono disponibili diverse librerie che possono facilitare il processo. Ecco alcune popolari librerie di web scraping Python che puoi utilizzare per raschiare dati da Walmart.com:
- Bella zuppa: Beautiful Soup è una libreria ampiamente utilizzata per il web scraping in Python. Fornisce metodi convenienti per l'analisi di documenti HTML e XML, semplificando l'estrazione dei dati dalle pagine web. Puoi utilizzare Beautiful Soup in combinazione con altre librerie per raccogliere dati da Walmart.com.
- Richieste: La libreria Requests è comunemente usata per effettuare richieste HTTP in Python. Ti consente di inviare richieste HTTP a Walmart.com e recuperare il contenuto HTML delle pagine web. Con Requests, puoi recuperare le pagine web necessarie e quindi utilizzare altre librerie come Beautiful Soup per analizzare i dati.
- Selenio: Selenium è una potente libreria di web scraping che consente l'automazione del browser. Può essere utilizzato per interagire dinamicamente con le pagine Web, rendendolo utile per lo scraping di siti Web con funzionalità basate su JavaScript. Il selenio ti consente di automatizzare attività come fare clic su pulsanti, compilare moduli e navigare tra le pagine, il che può essere utile per lo scraping di Walmart.com.
- Scrapy: Scrapy è un robusto framework di web scraping in Python. Fornisce una piattaforma di alto livello, efficiente ed estensibile per lo scraping dei dati dai siti web. Scrapy semplifica il processo di creazione di web crawler, consentendoti di estrarre dati da Walmart.com su larga scala.
- LXML: LXML è una libreria Python che fornisce un'interfaccia veloce e facile da usare per l'analisi di documenti XML e HTML. È comunemente usato in combinazione con Requests e Beautiful Soup per raccogliere dati dai siti web. LXML offre il supporto XPath, che consente di estrarre elementi specifici dalla struttura HTML di Walmart.com.
Queste librerie offrono diverse funzionalità e livelli di flessibilità, quindi puoi scegliere quella che meglio si adatta alle tue specifiche esigenze di scraping per Walmart.com. Prendi in considerazione l'idea di esplorare la loro documentazione ed esempi per capire come utilizzarli in modo efficace per il tuo progetto di scraping
Come raschiare Walmart.com
Passaggio 1: creare un elenco di URL dei prodotti Walmart
Quando si esegue lo scraping di Walmart.com, il primo passaggio consiste nel creare un elenco di URL dei prodotti. Questo può essere fatto utilizzando la pagina Walmart Search, che restituisce fino a 40 prodotti per pagina. Per generare l'elenco degli URL dei prodotti, procedi nel seguente modo:
Il primo passaggio per eseguire lo scraping di Walmart.com consiste nel progettare un web crawler che generi un elenco di URL di prodotti da eseguire nello scraping. Il modo più semplice per farlo è utilizzare la pagina di ricerca di Walmart, che restituisce fino a 40 prodotti per pagina. L'URL della pagina di ricerca contiene diversi parametri che puoi personalizzare:
qè la query di ricerca, ad esempioipad.sortè l'ordine di ordinamento della query, ad esempiobest_seller.pageè il numero di pagina, ad esempio1.
Tieni presente che Walmart restituisce solo un massimo di 25 pagine. Se desideri più risultati per la tua query, puoi essere più specifico con i termini di ricerca o modificare il parametro di ordinamento.
L'elenco dei prodotti restituiti nella risposta è disponibile come dati JSON nascosti nella pagina. Devi solo estrarre il blob JSON nel file <script id="__NEXT_DATA__" type="application/json"> taggalo e analizzalo in JSON. Questa risposta JSON contiene i dati che stai cercando.
Ecco un esempio di script Python che recupera tutti i prodotti per una determinata parola chiave da tutte le 25 pagine:
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] headers={"User-Agent": "Mozilla/5.0 (iPad; CPU OS 12_2 come Mac OS X) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, come Gecko) Mobile/15E148"} product_url_list = [] parola chiave = 'ipad' for page in range(1, 26): try: payload = {'q': parola chiave, 'sort': 'best_seller', 'page': page, 'affinityOverride': 'default'} walmart_search_url = 'https https://www.walmart.com/search?' + urlencode(payload) risposta = request.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__"}) se script_tag non è Nessuno: 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 tranne Eccezione come e: print ('Errore', e) print(product_url_list)
L'output sarà un elenco di URL di prodotto.
Passaggio 2: raschiare i dati dei prodotti Walmart
La richiesta Walmart Search restituisce anche molte più informazioni rispetto ai soli URL del prodotto. Puoi anche ottenere il nome del prodotto, il prezzo, l'URL dell'immagine, la valutazione e il numero di recensioni dal BLOB JSON. A seconda dei dati di cui hai bisogno, potresti non dover richiedere ogni pagina prodotto perché puoi ottenere i dati dai risultati di ricerca.
Per estrarre i dati del prodotto dall'elenco, puoi utilizzare una funzione come questa:
def extract_product_data(product): return { 'url': create_walmart_url(product), 'name':Sulla base delle informazioni che ho trovato, ecco uno script Python che ricerca su Walmart.com le informazioni sul prodotto. Lo script genera un elenco di URL di prodotto e quindi estrae i dati di prodotto da ciascun URL. Tieni presente che questo script funziona solo per un massimo di 25 pagine di risultati di ricerca per query a causa delle limitazioni di Walmart. Se hai bisogno di raccogliere più dati, dovrai modificare le tue query o modificare i parametri di ordinamento. Ecco lo 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': product['rating'].get('averageRating'), 'number_reviews': product['rating'].get('numberOfReviews'), } headers={"User-Agent": "Mozilla/5.0 (iPad; CPU OS 12_2 come Mac OS X) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, come Gecko) Mobile/15E148"} product_url_list = [] product_data_list = [] # Walmart Search Keyword keyword = 'ipad' # Loop Through Walmart Pages until No More Products for page in range(1, 5): try: payload = {'q': parola chiave, 'sort': 'best_seller', 'page': page, 'affinityOverride': 'default'} walmart_search_url = 'https://www.walmart.com/search?' + urlencode(payload) risposta = request.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__"}) se script_tag non è Nessuno: 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(prodotto) per il prodotto in product_list] product_url_list.extend(product_urls) product_data = [extract_product_data(product) per il prodotto in product_list] product_data_list.extend( product_data) if len(product_urls) == 0: breakexcept Eccezione come e: print('Errore', e) print(product_url_list) print(product_data_list)
Questo script produrrà due liste. product_url_list conterrà gli URL di ciascun prodotto e product_data_list conterrà dizionari con i dati del prodotto (nome, descrizione, URL dell'immagine, valutazione media e numero di recensioni) per ogni prodotto.
Protezione anti-bot Walmart
Quando si esegue lo scraping di Walmart.com, è essenziale considerare le misure di protezione anti-bot in atto. Walmart utilizza varie tecniche per impedire lo scraping automatico, inclusi CAPTCHA, limitazione della velocità e tracciamento basato sulla sessione. Per superare queste sfide, puoi utilizzare strategie come:
- Implementazione di ritardi tra le richieste per imitare il comportamento umano.
- Rotante agenti utente ed Gli indirizzi IP per evitare il rilevamento.
- Utilizzando Servizi di risoluzione CAPTCHA se necessario, nel rispetto delle linee guida legali ed etiche.
FAQ: Domande frequenti
Q1. È legale raschiare Walmart.com?
Raschiare un sito Web come Walmart.com solleva preoccupazioni legali. Sebbene lo scraping di dati pubblicamente disponibili possa essere generalmente consentito, è fondamentale rivedere i termini di servizio di Walmart e consultare professionisti legali per garantire la conformità alle leggi applicabili.
D2. Con quale frequenza dovrei raschiare Walmart.com?
La frequenza dello scraping dovrebbe essere determinata dalla natura del tuo progetto e dalle politiche di Walmart. Uno scraping eccessivo può potenzialmente mettere a dura prova i server di Walmart e violare i loro termini di servizio. Prendi in considerazione l'implementazione di intervalli ragionevoli tra le sessioni di scraping per evitare interruzioni o potenziali sanzioni.
D3. Posso raschiare le recensioni dei prodotti da Walmart.com?
Raschiare le recensioni dei prodotti può fornire preziose informazioni. Tuttavia, è importante rispettare la privacy e i diritti di proprietà intellettuale degli utenti e aderire alle politiche di Walmart. Rivedi i termini di servizio di Walmart e consulta i professionisti legali per garantire la conformità quando scarichi le recensioni dei prodotti.
D4. Come posso gestire le modifiche alla struttura del sito web di Walmart?
Walmart.com subisce occasionali aggiornamenti e riprogettazioni, che possono influire sulla struttura delle loro pagine web. Per gestire queste modifiche, monitora e adatta regolarmente il tuo codice di scraping. Ecco alcune strategie per gestire i cambiamenti della struttura del sito web:
- Mantieni un solido framework di scraping: costruisci un framework di scraping modulare e flessibile che possa facilmente adattarsi alle modifiche. Separa la tua logica di scraping dal codice specifico del sito web, semplificando l'aggiornamento quando necessario.
- Monitoraggio delle modifiche: controlla regolarmente il sito Web di Walmart per eventuali modifiche evidenti nella struttura HTML o nelle classi CSS utilizzate per le informazioni sui prodotti. Questo può essere fatto manualmente o implementando script di monitoraggio automatizzati che avvisano di eventuali modifiche.
- Usa selettori CSS e XPath: invece di fare affidamento su ID o classi di elementi HTML specifici, utilizza i selettori CSS o le espressioni XPath per estrarre i dati. Questi metodi sono più resistenti ai cambiamenti nella struttura sottostante del sito web.
- Gestire gli errori con garbo: implementare meccanismi di gestione degli errori per gestire i cambiamenti imprevisti nella struttura del sito web. Ciò potrebbe includere opzioni di fallback, logica di ripetizione o registrazione degli errori per aiutare a identificare e risolvere eventuali problemi che si verificano.
- Rimani aggiornato con le API: se disponibili, prendi in considerazione l'utilizzo delle API ufficiali di Walmart per accedere ai dati di prodotto. Le API forniscono un modo più stabile e strutturato per recuperare le informazioni, poiché sono specificamente progettate per essere utilizzate dagli sviluppatori e sono meno soggette a modifiche frequenti.
Ricorda, lo scraping dei siti Web è un processo in evoluzione e devi adattarti ai cambiamenti nel tempo. La manutenzione e il monitoraggio regolari contribuiranno a garantire che il tuo codice di scraping rimanga efficace e accurato.
Conclusione
Lo scraping di Walmart.com può fornire dati preziosi per vari scopi, ma è importante essere consapevoli delle considerazioni legali e delle politiche di Walmart. Seguendo i passaggi descritti in questa guida e rimanendo vigili per le modifiche, puoi raschiare con successo Walmart.com e recuperare i dati del prodotto desiderati per i tuoi progetti.
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