Скрапинг Walmart.com может предоставить ценные данные для различных целей. В этом руководстве мы познакомим вас с процессом очистки Walmart.com эффективно и действенно.
Когда дело доходит до веб-скрапинга Walmart.com с помощью Python, есть несколько доступных библиотек, которые могут облегчить этот процесс. Вот несколько популярных библиотек веб-скрейпинга Python, которые вы можете использовать для сбора данных с Walmart.com:
- Красивый суп: Beautiful Soup — широко используемая библиотека для парсинга веб-страниц на Python. Он предоставляет удобные методы анализа документов HTML и XML, упрощая извлечение данных с веб-страниц. Вы можете использовать Beautiful Soup в сочетании с другими библиотеками для сбора данных с Walmart.com.
- Запросы: библиотека Requests обычно используется для выполнения HTTP-запросов в Python. Он позволяет отправлять HTTP-запросы на Walmart.com и получать HTML-контент веб-страниц. С помощью запросов вы можете получить необходимые веб-страницы, а затем использовать другие библиотеки, такие как Beautiful Soup, для анализа данных.
- Селен: Selenium — это мощная библиотека веб-скрейпинга, которая позволяет автоматизировать работу браузера. Его можно использовать для динамического взаимодействия с веб-страницами, что делает его полезным для очистки веб-сайтов с функциями на основе JavaScript. Selenium позволяет автоматизировать такие задачи, как нажатие кнопок, заполнение форм и навигация по страницам, что может быть полезно для парсинга Walmart.com.
- Scrapy: Scrapy — это надежный фреймворк для парсинга веб-страниц на Python. Он предоставляет высокоуровневую, эффективную и расширяемую платформу для извлечения данных с веб-сайтов. Scrapy упрощает процесс создания поисковых роботов, позволяя собирать данные с Walmart.com в любом масштабе.
- LXML: LXML — это библиотека Python, предоставляющая быстрый и простой в использовании интерфейс для анализа документов XML и HTML. Он обычно используется в сочетании с Requests и Beautiful Soup для сбора данных с веб-сайтов. LXML предлагает поддержку XPath, которая позволяет извлекать определенные элементы из структуры HTML Walmart.com.
Эти библиотеки обеспечивают различные функциональные возможности и уровни гибкости, поэтому вы можете выбрать ту, которая лучше всего соответствует вашим конкретным потребностям в парсинге для Walmart.com. Подумайте о том, чтобы изучить их документацию и примеры, чтобы понять, как эффективно использовать их для вашего проекта парсинга.
Как очистить Walmart.com
Шаг 1. Создайте список URL-адресов продуктов Walmart.
При парсинге Walmart.com первым шагом является создание списка URL-адресов продуктов. Это можно сделать, используя страницу поиска Walmart, которая возвращает до 40 продуктов на страницу. Чтобы создать список URL-адресов продуктов, выполните следующие действия:
Первым шагом в парсинге Walmart.com является разработка веб-краулера, который генерирует список URL-адресов продуктов для парсинга. Самый простой способ сделать это — использовать страницу поиска Walmart, которая возвращает до 40 товаров на странице. URL-адрес страницы поиска содержит несколько параметров, которые вы можете настроить:
qпоисковый запрос, напримерipad.sortпорядок сортировки запроса, напримерbest_seller.pageномер страницы, например1.
Обратите внимание, что Walmart возвращает не более 25 страниц. Если вы хотите получить больше результатов по вашему запросу, вы можете уточнить условия поиска или изменить параметр сортировки.
Список продуктов, возвращаемый в ответе, доступен как скрытые данные JSON на странице. Вам просто нужно извлечь большой двоичный объект JSON в <script id="__NEXT_DATA__" type="application/json"> тег и разобрать его в JSON. Этот ответ JSON содержит данные, которые вы ищете.
Вот пример скрипта Python, который извлекает все продукты по заданному ключевому слову со всех 25 страниц:
import json импортировать запросы из bs4 import BeautifulSoup из 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, например Mac OS X) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, например Gecko) Mobile/15E148"} product_url_list = [] ключевое слово = 'ipad' для страницы в диапазоне (1, 26): try: payload = {'q': ключевое слово, 'sort': 'best_seller', 'page': страница, 'affinityOverride': 'default'} walmart_search_url = 'https ://www.walmart.com/search?' + urlencode(полезная нагрузка) response = request.get(walmart_search_url, headers=headers) if response.status_code == 200: html_response = response.text суп = BeautifulSoup(html_response, "html.parser") script_tag = суп.найти("скрипт ", {"id": "__NEXT_DATA__"}), если script_tag не равен 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) для продукта в product_list] product_url_list.extend(product_urls) if len(product_urls) == 0: разбить, кроме Исключения как e: print («Ошибка», e) печать (product_url_list)
Результатом будет список URL-адресов продуктов.
Шаг 2. Сбор данных о продуктах Walmart
Запрос Walmart Search также возвращает гораздо больше информации, чем просто URL-адреса продуктов. Вы также можете получить название продукта, цену, URL-адрес изображения, рейтинг и количество отзывов из большого двоичного объекта JSON. В зависимости от того, какие данные вам нужны, вам может не потребоваться запрашивать каждую страницу продукта, поскольку вы можете получить данные из результатов поиска.
Чтобы извлечь данные о продукте из списка, вы можете использовать такую функцию:
def extract_product_data(product): return { 'url': create_walmart_url(product), 'name': На основе информации, которую я нашел, вот скрипт Python, который очищает Walmart.com для получения информации о продукте. Сценарий создает список URL-адресов продуктов, а затем извлекает данные о продуктах из каждого URL-адреса. Обратите внимание, что этот сценарий работает только для 25 страниц результатов поиска на запрос из-за ограничений Walmart. Если вам нужно очистить больше данных, вам нужно будет изменить свои запросы или изменить параметры сортировки. Вот скрипт Python: ```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('описание', ''), 'image_url': product.get('изображение', ''), 'average_rating': product['rating'].get('averageRating'), 'number_reviews': product['rating'].get('numberOfReviews'), } headers={"User-Agent": "Mozilla/5.0 (iPad; CPU OS 12_2, например Mac OS X) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, например Gecko) Mobile/15E148"} product_url_list = [] product_data_list = [] # Ключевое слово поиска Walmart keyword = 'ipad' # Циклический просмотр страниц Walmart до тех пор, пока больше не будет товаров для страницы в диапазоне (1, 5): try: payload = {'q': ключевое слово, 'sort': 'best_seller', 'page': страница, 'affinityOverride': 'default'} walmart_search_url = 'https://www.walmart.com/search?' + urlencode(полезная нагрузка) response = request.get(walmart_search_url, headers=headers) if response.status_code == 200: html_response = response.text суп = BeautifulSoup(html_response, "html.parser") script_tag = суп.найти("скрипт ", {"id": "__NEXT_DATA__"}), если script_tag не равен 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) для продукта в product_list] product_url_list.extend(product_urls) product_data = [extract_product_data(product) для продукта в product_list] product_data_list.extend( product_data) if len(product_urls) == 0: перерыв, за исключением Исключение как e: print('Ошибка', e) print(product_url_list) print(product_data_list)
Этот скрипт выведет два списка. product_url_list будет содержать URL-адреса каждого продукта и product_data_list будет содержать словари с данными о продукте (название, описание, URL-адрес изображения, средний рейтинг и количество отзывов) для каждого продукта.
Защита Walmart от ботов
При очистке Walmart.com важно учитывать меры защиты от ботов. Walmart использует различные методы для предотвращения автоматической очистки, включая CAPTCHA, ограничение скорости и отслеживание на основе сеанса. Чтобы преодолеть эти проблемы, вы можете использовать такие стратегии, как:
- Внедрение задержек между запросами для имитации человеческого поведения.
- вращающийся пользовательские агенты и IP-адреса чтобы избежать обнаружения.
- Использующий Сервисы для разгадывания CAPTCHA при необходимости, соблюдая правовые и этические нормы.
Часто задаваемые вопросы: часто задаваемые вопросы
Q1. Законно ли очищать Walmart.com?
Парсинг веб-сайта, такого как Walmart.com, вызывает юридические проблемы. Хотя извлечение общедоступных данных в целом может быть разрешено, крайне важно ознакомиться с условиями обслуживания Walmart и проконсультироваться с юристами, чтобы обеспечить соблюдение применимых законов.
Q2. Как часто я должен парсить Walmart.com?
Частота скрейпинга должна определяться характером вашего проекта и политикой Walmart. Чрезмерный парсинг потенциально может вызвать перегрузку серверов Walmart и нарушить их условия обслуживания. Подумайте о разумных интервалах между сеансами парсинга, чтобы избежать сбоев или потенциальных штрафов.
Q3. Могу ли я получить отзывы о товарах с Walmart.com?
Просмотр обзоров продуктов может дать ценную информацию. Однако важно уважать конфиденциальность и права интеллектуальной собственности пользователей и придерживаться политики Walmart. Ознакомьтесь с условиями обслуживания Walmart и проконсультируйтесь со специалистами по правовым вопросам, чтобы обеспечить их соблюдение при извлечении отзывов о продуктах.
Q4. Как я могу справиться с изменениями в структуре веб-сайта Walmart?
Walmart.com время от времени подвергается обновлениям и изменениям дизайна, что может повлиять на структуру их веб-страниц. Чтобы справиться с этими изменениями, регулярно контролируйте и адаптируйте код парсинга. Вот несколько стратегий для обработки изменений структуры веб-сайта:
- Поддерживайте надежную структуру парсинга: создайте модульную и гибкую структуру парсинга, которая легко приспосабливается к изменениям. Отделите логику парсинга от кода конкретного веб-сайта, чтобы упростить обновление при необходимости.
- Следите за изменениями: регулярно проверяйте веб-сайт Walmart на наличие любых заметных изменений в структуре HTML или классах CSS, используемых для информации о продукте. Это можно сделать вручную или с помощью автоматизированных сценариев мониторинга, которые предупреждают вас о любых изменениях.
- Используйте селекторы CSS и XPath: вместо того, чтобы полагаться на определенные идентификаторы или классы элементов HTML, используйте селекторы CSS или выражения XPath для извлечения данных. Эти методы более устойчивы к изменениям базовой структуры веб-сайта.
- Изящно обрабатывайте ошибки: внедрите механизмы обработки ошибок для обработки неожиданных изменений в структуре веб-сайта. Это может включать резервные варианты, логику повторных попыток или ведение журнала ошибок, чтобы помочь выявить и устранить любые возникающие проблемы.
- Будьте в курсе API: если они доступны, рассмотрите возможность использования официальных API Walmart для доступа к данным о продуктах. API-интерфейсы обеспечивают более стабильный и структурированный способ получения информации, поскольку они специально разработаны для использования разработчиками и менее подвержены частым изменениям.
Помните, парсинг веб-сайтов — это развивающийся процесс, и вам нужно адаптироваться к изменениям с течением времени. Регулярное техническое обслуживание и мониторинг помогут обеспечить эффективность и точность кода парсинга.
Заключение
Скрапинг Walmart.com может предоставить ценные данные для различных целей, но важно помнить о юридических аспектах и политике Walmart. Следуя шагам, описанным в этом руководстве, и сохраняя бдительность в отношении изменений, вы сможете успешно очистить Walmart.com и получить нужные данные о продуктах для своих проектов.
){kind=link}