Bỏ để qua phần nội dung

Cách cạo Walmart.com bằng Python (Hướng dẫn từng bước)

Tìm kiếm Walmart.com có ​​thể cung cấp dữ liệu có giá trị cho nhiều mục đích khác nhau. Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn quy trình tìm kiếm Walmart.com một cách hiệu quả và hiệu quả.

Khi nói đến việc quét web Walmart.com bằng Python, có một số thư viện có sẵn có thể hỗ trợ quá trình này. Dưới đây là một số thư viện quét web Python phổ biến mà bạn có thể sử dụng để lấy dữ liệu từ Walmart.com:

  • Súp đẹp: Beautiful Soup là một thư viện được sử dụng rộng rãi để quét web bằng Python. Nó cung cấp các phương thức thuận tiện để phân tích cú pháp các tài liệu HTML và XML, giúp dễ dàng trích xuất dữ liệu từ các trang web. Bạn có thể sử dụng Beautiful Soup kết hợp với các thư viện khác để thu thập dữ liệu từ Walmart.com.
  • yêu cầu: Thư viện Yêu cầu thường được sử dụng để thực hiện các yêu cầu HTTP trong Python. Nó cho phép bạn gửi các yêu cầu HTTP đến Walmart.com và truy xuất nội dung HTML của các trang web. Với Yêu cầu, bạn có thể tìm nạp các trang web cần thiết, sau đó sử dụng các thư viện khác như Beautiful Soup để phân tích cú pháp dữ liệu.
  • Selenium: Selenium là một thư viện quét web mạnh mẽ cho phép tự động hóa trình duyệt. Nó có thể được sử dụng để tương tác động với các trang web, làm cho nó hữu ích cho việc quét các trang web có chức năng dựa trên JavaScript. Selenium cho phép bạn tự động hóa các tác vụ như nhấp vào nút, điền vào biểu mẫu và điều hướng qua các trang, điều này có thể hữu ích cho việc tìm kiếm Walmart.com.
  • Trị liệu: Scrapy là một khung quét web mạnh mẽ bằng Python. Nó cung cấp một nền tảng cấp cao, hiệu quả và có thể mở rộng để thu thập dữ liệu từ các trang web. Scrapy đơn giản hóa quá trình xây dựng trình thu thập dữ liệu web, cho phép bạn thu thập dữ liệu từ Walmart.com trên quy mô lớn.
  • LXML: LXML là một thư viện Python cung cấp giao diện nhanh và dễ sử dụng để phân tích cú pháp các tài liệu XML và HTML. Nó thường được sử dụng kết hợp với Requests và Beautiful Soup để lấy dữ liệu từ các trang web. LXML cung cấp hỗ trợ XPath, cho phép bạn trích xuất các phần tử cụ thể từ cấu trúc HTML của Walmart.com.

Các thư viện này cung cấp các chức năng và mức độ linh hoạt khác nhau, vì vậy bạn có thể chọn thư viện phù hợp nhất với nhu cầu tìm kiếm cụ thể của mình cho Walmart.com. Cân nhắc khám phá tài liệu và ví dụ của họ để hiểu cách sử dụng chúng một cách hiệu quả cho dự án cạo của bạn

Cách cạo Walmart.com

Bước 1: Xây dựng danh sách URL sản phẩm Walmart

Khi tìm kiếm Walmart.com, bước đầu tiên là xây dựng danh sách URL sản phẩm. Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng trang Tìm kiếm Walmart, trang này trả về tối đa 40 sản phẩm trên mỗi trang. Để tạo danh sách URL sản phẩm, hãy làm theo các bước sau:

Bước đầu tiên trong việc tìm kiếm Walmart.com là thiết kế một trình thu thập dữ liệu web tạo danh sách các URL sản phẩm để tìm kiếm. Cách dễ nhất để thực hiện việc này là sử dụng trang Tìm kiếm Walmart, trang này trả về tối đa 40 sản phẩm trên mỗi trang. URL cho trang tìm kiếm chứa một số tham số mà bạn có thể tùy chỉnh:

  • q là truy vấn tìm kiếm, chẳng hạn như ipad.
  • sort là thứ tự sắp xếp của truy vấn, chẳng hạn như best_seller.
  • page là số trang, chẳng hạn như 1.

Lưu ý rằng Walmart chỉ trả lại tối đa 25 trang. Nếu muốn có nhiều kết quả hơn cho truy vấn của mình, bạn có thể đưa ra các cụm từ tìm kiếm cụ thể hơn hoặc thay đổi tham số sắp xếp.

Danh sách các sản phẩm được trả về trong phản hồi có sẵn dưới dạng dữ liệu JSON ẩn trên trang. Bạn chỉ cần trích xuất đốm màu JSON trong <script id="__NEXT_DATA__" type="application/json"> thẻ và phân tích nó thành JSON. Phản hồi JSON này chứa dữ liệu bạn đang tìm kiếm.

Đây là một tập lệnh Python ví dụ truy xuất tất cả các sản phẩm cho một từ khóa nhất định từ tất cả 25 trang:

nhập json yêu cầu nhập từ bs4 nhập BeautifulSoup từ urllib.parse nhập 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 like Mac OS X) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Mobile/15E148"} product_url_list = [] keyword = 'ipad' cho trang trong phạm vi (1, 26): thử: payload = {'q': từ khóa, 'sort': 'best_seller', 'page': trang, 'affinityOverride': 'default'} walmart_search_url = 'https //www.walmart.com/search?' + urlencode(payload) response = 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__"}) nếu script_tag không phải là Không có: 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) cho sản phẩm trong product_list] product_url_list.extend(product_urls) if len(product_urls) == 0: ngắt trừ Ngoại lệ as e: print ('Lỗi', e) in(product_url_list)

Đầu ra sẽ là một danh sách các URL sản phẩm.

Bước 2: Thu thập dữ liệu sản phẩm của Walmart

Yêu cầu Tìm kiếm Walmart cũng trả về nhiều thông tin hơn là chỉ các URL của sản phẩm. Bạn cũng có thể lấy tên sản phẩm, giá, URL hình ảnh, xếp hạng và số lượng bài đánh giá từ đốm màu JSON. Tùy thuộc vào dữ liệu bạn cần, bạn có thể không cần yêu cầu từng trang sản phẩm vì bạn có thể lấy dữ liệu từ kết quả tìm kiếm.

Để trích xuất dữ liệu sản phẩm từ danh sách, bạn có thể sử dụng một hàm như sau:

def extract_product_data(product): return { 'url': create_walmart_url(product), 'name':Dựa trên thông tin tôi tìm thấy, đây là một tập lệnh Python để thu thập thông tin sản phẩm của Walmart.com. Tập lệnh tạo danh sách các URL sản phẩm, sau đó trích xuất dữ liệu sản phẩm từ mỗi URL. Xin lưu ý rằng tập lệnh này chỉ hoạt động cho tối đa 25 trang kết quả tìm kiếm cho mỗi truy vấn do các hạn chế của Walmart. Nếu cần thu thập thêm dữ liệu, bạn sẽ cần sửa đổi các truy vấn của mình hoặc thay đổi các tham số sắp xếp. Đây là tập lệnh Python: ```python nhập yêu cầu nhập json từ bs4 nhập BeautifulSoup từ urllib.parse nhập 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 like Mac OS X) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Di động/15E148"} product_url_list = [] product_data_list = [] # Từ khóa tìm kiếm Walmart từ khóa = 'ipad' # Lặp lại các trang Walmart cho đến khi không còn sản phẩm nào cho trang trong phạm vi (1, 5): try: payload = {'q': từ khóa, 'sắp xếp': 'best_seller', 'page': trang, 'affinityOverride': 'default'} walmart_search_url = 'https://www.walmart.com/search?' + urlencode(payload) response = 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__"}) nếu script_tag không phải là Không có: 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) cho sản phẩm trong product_list] product_url_list.extend(product_urls) product_data = [extract_product_data(product) cho sản phẩm trong product_list] product_data_list.extend( product_data) if len(product_urls) == 0: ngắt trừ Ngoại lệ như e: print('Error', e) print(product_url_list) print(product_data_list)

Tập lệnh này sẽ xuất ra hai danh sách. product_url_list sẽ chứa các URL của từng sản phẩm và product_data_list sẽ chứa các từ điển có dữ liệu sản phẩm (tên, mô tả, URL hình ảnh, xếp hạng trung bình và số lượng đánh giá) cho mỗi sản phẩm.

Bảo vệ Chống Bot của Walmart

Khi tìm kiếm Walmart.com, điều cần thiết là phải xem xét các biện pháp bảo vệ chống bot hiện có. Walmart sử dụng nhiều kỹ thuật khác nhau để ngăn việc quét tự động, bao gồm CAPTCHA, giới hạn tốc độ và theo dõi dựa trên phiên. Để vượt qua những thách thức này, bạn có thể sử dụng các chiến lược như:

Câu hỏi thường gặp: Câu hỏi thường gặp

Việc cạo một trang web như Walmart.com làm dấy lên những lo ngại về pháp lý. Mặc dù việc thu thập dữ liệu có sẵn công khai nói chung có thể được phép, nhưng điều quan trọng là phải xem xét các điều khoản dịch vụ của Walmart và tham khảo ý kiến ​​của các chuyên gia pháp lý để đảm bảo tuân thủ luật hiện hành.

Q2. Tôi nên quét Walmart.com bao lâu một lần?

Tần suất cạo phải được xác định theo bản chất dự án của bạn và các chính sách của Walmart. Việc cạo quá mức có thể có khả năng làm căng máy chủ của Walmart và vi phạm điều khoản dịch vụ của họ. Cân nhắc thực hiện các khoảng thời gian hợp lý giữa các phiên cạo để tránh bị gián đoạn hoặc có thể bị phạt.

Q3. Tôi có thể thu thập đánh giá sản phẩm từ Walmart.com không?

Thu thập đánh giá sản phẩm có thể cung cấp thông tin chi tiết có giá trị. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải tôn trọng quyền riêng tư và quyền sở hữu trí tuệ của người dùng cũng như tuân thủ các chính sách của Walmart. Xem xét các điều khoản dịch vụ của Walmart và tham khảo ý kiến ​​của các chuyên gia pháp lý để đảm bảo tuân thủ khi loại bỏ các bài đánh giá sản phẩm.

Q4. Làm cách nào tôi có thể xử lý các thay đổi đối với cấu trúc trang web của Walmart?

Walmart.com thỉnh thoảng được cập nhật và thiết kế lại, điều này có thể ảnh hưởng đến cấu trúc trang web của họ. Để xử lý những thay đổi này, hãy thường xuyên theo dõi và điều chỉnh mã cạo của bạn. Dưới đây là một số chiến lược để xử lý các thay đổi về cấu trúc trang web:

  • Duy trì một khung cạo mạnh mẽ: Xây dựng một khung cạo linh hoạt và mô-đun có thể dễ dàng đáp ứng các thay đổi. Tách logic cạo của bạn khỏi mã dành riêng cho trang web, giúp dễ dàng cập nhật hơn khi cần.
  • Theo dõi các thay đổi: Thường xuyên kiểm tra trang web của Walmart để biết bất kỳ thay đổi đáng chú ý nào trong cấu trúc HTML hoặc các lớp CSS được sử dụng cho thông tin sản phẩm. Điều này có thể được thực hiện thủ công hoặc bằng cách triển khai các tập lệnh giám sát tự động để cảnh báo bạn về bất kỳ sửa đổi nào.
  • Sử dụng bộ chọn CSS và XPath: Thay vì dựa vào các lớp hoặc ID phần tử HTML cụ thể, hãy sử dụng bộ chọn CSS hoặc biểu thức XPath để trích xuất dữ liệu. Các phương pháp này linh hoạt hơn với những thay đổi trong cấu trúc cơ bản của trang web.
  • Xử lý lỗi linh hoạt: Thực hiện các cơ chế xử lý lỗi để xử lý những thay đổi không mong muốn trong cấu trúc của trang web. Điều này có thể bao gồm các tùy chọn dự phòng, logic thử lại hoặc ghi nhật ký lỗi để giúp xác định và giải quyết bất kỳ sự cố nào phát sinh.
  • Luôn cập nhật API: Nếu có, hãy cân nhắc sử dụng API chính thức của Walmart để truy cập dữ liệu sản phẩm. API cung cấp một cách ổn định và có cấu trúc hơn để truy xuất thông tin, vì chúng được thiết kế đặc biệt để các nhà phát triển sử dụng và ít bị thay đổi thường xuyên hơn.

Hãy nhớ rằng, quét các trang web là một quá trình phát triển và bạn cần phải thích nghi với những thay đổi theo thời gian. Bảo trì và giám sát thường xuyên sẽ giúp đảm bảo mã cạo của bạn vẫn hiệu quả và chính xác.


Kết luận

Thu thập Walmart.com có ​​thể cung cấp dữ liệu có giá trị cho nhiều mục đích khác nhau, nhưng điều quan trọng là phải lưu ý đến các cân nhắc pháp lý và chính sách của Walmart. Bằng cách làm theo các bước được nêu trong hướng dẫn này và cảnh giác với các thay đổi, bạn có thể loại bỏ thành công Walmart.com và truy xuất dữ liệu sản phẩm mong muốn cho các dự án của mình.

Tham gia vào cuộc đối thoại

Chúng tôi sẽ không công khai email của bạn. Các ô đánh dấu * là bắt buộc *