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Como raspar Walmart.com com Python (guia passo a passo)

Raspagem O Walmart.com pode fornecer dados valiosos para várias finalidades. Neste guia, orientaremos você no processo de extração do Walmart.com de maneira eficiente e eficaz.

Quando se trata de web scraping Walmart.com usando Python, existem várias bibliotecas disponíveis que podem facilitar o processo. Aqui estão algumas bibliotecas populares de extração da web em Python que você pode usar para coletar dados do Walmart.com:

  • Sopa linda: Beautiful Soup é uma biblioteca amplamente usada para web scraping em Python. Ele fornece métodos convenientes para analisar documentos HTML e XML, facilitando a extração de dados de páginas da web. Você pode usar o Beautiful Soup em combinação com outras bibliotecas para extrair dados do Walmart.com.
  • pedidos: a biblioteca Requests é comumente usada para fazer solicitações HTTP em Python. Ele permite que você envie solicitações HTTP para Walmart.com e recupere o conteúdo HTML de páginas da web. Com Requests, você pode buscar as páginas web necessárias e então usar outras bibliotecas como Beautiful Soup para analisar os dados.
  • Selênio: Selenium é uma poderosa biblioteca de raspagem da web que permite a automação do navegador. Ele pode ser usado para interagir com páginas da Web dinamicamente, tornando-o útil para raspar sites com funcionalidade baseada em JavaScript. O Selenium permite automatizar tarefas como clicar em botões, preencher formulários e navegar pelas páginas, o que pode ser benéfico para a raspagem do Walmart.com.
  • Escamoso: Scrapy é uma estrutura robusta de raspagem da web em Python. Ele fornece uma plataforma de alto nível, eficiente e extensível para coletar dados de sites. O Scrapy simplifica o processo de criação de rastreadores da Web, permitindo que você extraia dados do Walmart.com em grande escala.
  • LXML: LXML é uma biblioteca Python que fornece uma interface rápida e fácil de usar para analisar documentos XML e HTML. É comumente usado em combinação com Requests e Beautiful Soup para coletar dados de sites. O LXML oferece suporte a XPath, que permite extrair elementos específicos da estrutura HTML do Walmart.com.

Essas bibliotecas fornecem diferentes funcionalidades e níveis de flexibilidade, para que você possa escolher aquela que melhor se adapta às suas necessidades específicas de raspagem para o Walmart.com. Considere explorar sua documentação e exemplos para entender como utilizá-los de forma eficaz para o seu projeto de raspagem

Como raspar Walmart.com

Etapa 1: crie uma lista de URLs de produtos do Walmart

Ao coletar Walmart.com, a primeira etapa é criar uma lista de URLs de produtos. Isso pode ser feito utilizando a página de pesquisa do Walmart, que retorna até 40 produtos por página. Para gerar a lista de URLs de produtos, siga estas etapas:

O primeiro passo para raspar o Walmart.com é projetar um rastreador da web que gere uma lista de URLs de produtos para raspar. A maneira mais fácil de fazer isso é usar a página de pesquisa do Walmart, que retorna até 40 produtos por página. A URL da página de pesquisa contém vários parâmetros que você pode personalizar:

  • q é a consulta de pesquisa, como ipad.
  • sort é a ordem de classificação da consulta, como best_seller.
  • page é o número da página, como 1.

Observe que o Walmart retorna apenas um máximo de 25 páginas. Se você deseja mais resultados para sua consulta, pode ser mais específico com seus termos de pesquisa ou alterar o parâmetro de classificação.

A lista de produtos retornada na resposta está disponível como dados JSON ocultos na página. Você só precisa extrair o blob JSON no <script id="__NEXT_DATA__" type="application/json"> tag e analisá-lo em JSON. Essa resposta JSON contém os dados que você está procurando.

Aqui está um exemplo de script Python que recupera todos os produtos para uma determinada palavra-chave de todas as 25 páginas:

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 como Mac OS X) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, como Gecko) Mobile/15E148"} product_url_list = [] palavra-chave = 'ipad' for page in range(1, 26): try: payload = {'q': keyword, '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__"}) se script_tag não for 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 ('Erro', e) print(product_url_list)

A saída será uma lista de URLs de produtos.

Etapa 2: coletar dados de produtos do Walmart

A solicitação de pesquisa do Walmart também retorna muito mais informações do que apenas os URLs do produto. Você também pode obter o nome do produto, preço, URL da imagem, classificação e o número de avaliações do blob JSON. Dependendo de quais dados você precisa, talvez não seja necessário solicitar cada página de produto porque você pode obter os dados dos resultados da pesquisa.

Para extrair os dados do produto da lista, você pode usar uma função como esta:

def extract_product_data(product): return { 'url': create_walmart_url(product), 'name': Com base nas informações que encontrei, aqui está um script Python que extrai informações do produto no Walmart.com. O script gera uma lista de URLs de produtos e extrai os dados do produto de cada URL. Observe que este script funciona apenas para até 25 páginas de resultados de pesquisa por consulta devido às limitações do Walmart. Se precisar extrair mais dados, você precisará modificar suas consultas ou alterar os parâmetros de classificação. Aqui está o 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 como Mac OS X) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, como Gecko) Mobile/15E148"} product_url_list = [] product_data_list = [] # Walmart Search Keyword keyword = 'ipad' # Percorra as páginas do Walmart até que não haja mais produtos para a página no intervalo (1, 5): tente: payload = {'q': palavra-chave, 'sort': 'best_seller', 'page': página, '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__"}) se script_tag não for 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 except Exception as e: print('Error', e) print(product_url_list) print(product_data_list)

Este script produzirá duas listas. product_url_list conterá os URLs de cada produto e product_data_list conterá dicionários com dados do produto (nome, descrição, URL da imagem, classificação média e número de comentários) para cada produto.

Proteção antibot do Walmart

Ao raspar Walmart.com, é essencial considerar as medidas de proteção anti-bot em vigor. O Walmart emprega várias técnicas para evitar a raspagem automatizada, incluindo CAPTCHAs, limitação de taxa e rastreamento baseado em sessão. Para superar esses desafios, você pode empregar estratégias como:

Perguntas frequentes: perguntas frequentes

Raspar um site como o Walmart.com levanta questões legais. Embora a extração de dados publicamente disponíveis possa ser geralmente permitida, é crucial revisar os termos de serviço do Walmart e consultar profissionais jurídicos para garantir a conformidade com as leis aplicáveis.

Q2. Com que frequência devo raspar o Walmart.com?

A frequência da raspagem deve ser determinada pela natureza do seu projeto e pelas políticas do Walmart. A raspagem excessiva pode sobrecarregar os servidores do Walmart e violar seus termos de serviço. Considere a implementação de intervalos razoáveis ​​entre as sessões de scraping para evitar interrupções ou possíveis penalidades.

Q3. Posso coletar análises de produtos do Walmart.com?

Raspar as análises de produtos pode fornecer informações valiosas. No entanto, é importante respeitar a privacidade e os direitos de propriedade intelectual dos usuários e aderir às políticas do Walmart. Revise os termos de serviço do Walmart e consulte profissionais jurídicos para garantir a conformidade ao coletar análises de produtos.

Q4. Como posso lidar com mudanças na estrutura do site do Walmart?

O Walmart.com passa por atualizações e reformulações ocasionais, que podem afetar a estrutura de suas páginas da web. Para lidar com essas mudanças, monitore e adapte regularmente seu código de raspagem. Aqui estão algumas estratégias para lidar com mudanças na estrutura do site:

  • Mantenha uma estrutura de raspagem robusta: crie uma estrutura de raspagem modular e flexível que possa acomodar alterações com facilidade. Separe sua lógica de raspagem do código específico do site, facilitando a atualização quando necessário.
  • Monitore as alterações: verifique regularmente o site do Walmart em busca de alterações perceptíveis na estrutura HTML ou classes CSS usadas para informações do produto. Isso pode ser feito manualmente ou implementando scripts de monitoramento automatizados que o alertam sobre quaisquer modificações.
  • Use seletores CSS e XPath: Em vez de depender de classes ou IDs de elementos HTML específicos, utilize seletores CSS ou expressões XPath para extrair dados. Esses métodos são mais resistentes a mudanças na estrutura subjacente do site.
  • Trate os erros com elegância: implemente mecanismos de tratamento de erros para lidar com mudanças inesperadas na estrutura do site. Isso pode incluir opções de fallback, lógica de repetição ou registro de erros para ajudar a identificar e resolver quaisquer problemas que surjam.
  • Mantenha-se atualizado com as APIs: se disponível, considere usar as APIs oficiais do Walmart para acessar os dados do produto. As APIs fornecem uma maneira mais estável e estruturada de recuperar informações, pois são projetadas especificamente para serem usadas por desenvolvedores e são menos propensas a alterações frequentes.

Lembre-se, raspar sites é um processo em evolução e você precisa se adaptar às mudanças ao longo do tempo. A manutenção e o monitoramento regulares ajudarão a garantir que seu código de raspagem permaneça eficaz e preciso.


Conclusão

A raspagem do Walmart.com pode fornecer dados valiosos para várias finalidades, mas é importante estar atento às considerações legais e às políticas do Walmart. Seguindo as etapas descritas neste guia e mantendo-se atento às alterações, você pode raspar com sucesso o Walmart.com e recuperar os dados do produto desejado para seus projetos.

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