Durchsuchen Sie ganz einfach die Preise von Walmart und machen Sie das Internet zu Ihrem persönlichen Einkaufsassistenten. Egal, ob Sie Preise vergleichen, ein Geschäft führen oder einfach gerne Daten sammeln, es ist unglaublich nützlich zu wissen, wie man Preise von einem großen Einzelhändler wie Walmart abruft. So können Sie bessere Kaufentscheidungen treffen, über Markttrends auf dem Laufenden bleiben und die besten Angebote finden.

Dieser Artikel zeigt eine einfache Möglichkeit, Walmarts Preisdaten mithilfe von Web Scraping-Techniken zu sammeln. Mit Python und Crawlbase Crawling API, erfahren Sie, wie Sie ohne viel Aufwand die gewünschten Preise erhalten. Am Ende dieser Lektüre sind Sie in der Lage, Walmart-Preise schnell und mühelos zu ermitteln.

Bereit, loszulegen? Wir machen Web Scraping so einfach wie Online-Shopping. Willkommen bei unkomplizierten Tipps zum Zugriff auf Walmarts Preisinformationen!

Inhaltsverzeichnis

  1. Erste Schritte
  • Die Leistungsfähigkeit der Datenextraktion
  • Überblick über Walmart und seine Produktpreise
  1. Einrichten Ihrer Umgebung
  • Installieren von Python und erforderlichen Bibliotheken
  • Auswahl der richtigen integrierten Entwicklungsumgebung (IDE)
  • Anmeldung für die Crawlbase Crawling API und Abrufen von API-Anmeldeinformationen
  1. Die Website-Struktur von Walmart verstehen
  • Erkunden der Komponenten von Walmart-Produktseiten
  • Ermittlung der Preiselemente für das Scraping
  1. Einführung in Crawlbase Crawling API
  • Übersicht über Crawlbase Crawling API
  • Vorteile der Verwendung von Crawlbase Crawling API
  • So verwenden Sie die Crawlbase Python-Bibliothek
  1. Web Scraping Walmart Preise
  • Initiieren von HTTP-Anfragen an Walmart-Produktseiten
  • Analysieren von HTML, um den Speicherort von Preisdaten zu bestimmen
  • Extrahieren von Preisinformationen aus HTML
  • Extrahieren mehrerer Produktseiten aus Suchergebnissen
  1. Speichern der Scraped-Preisdaten
  • Gespeicherte Preisdaten in einer CSV-Datei speichern
  • Speichern von Daten in einer SQLite-Datenbank zur weiteren Analyse
  1. Zusammenfassung
  2. Häufig gestellte Fragen

Erste Schritte

In diesem Abschnitt legen wir den Grundstein für unsere Reise in die Welt des Web Scraping und konzentrieren uns dabei speziell auf die Produktpreise von Walmart. Wir beginnen mit der Einführung in „Die Macht der Datenextraktion“ und geben dann einen Überblick über Walmart und seine Produktpreisdaten.

Die Leistungsfähigkeit der Datenextraktion

Datenextraktion, im Online-Bereich oft als Web Scraping bezeichnet, ist ein Prozess, mit dem Sie große Datenmengen von Websites automatisiert und systematisch sammeln und organisieren können. Stellen Sie es sich als Ihren digitalen Assistenten vor, der unermüdlich wertvolle Informationen aus den Tiefen des Internets sammelt, kategorisiert und präsentiert. Die Anwendungen zur Datenextraktion sind so vielfältig wie die Daten selbst und ihre Auswirkungen können in verschiedenen Aspekten des modernen Lebens transformierend sein.

Aus diesem Grund ist die Datenextraktion eine unverzichtbare Fähigkeit:

Warum Datenextraktion eine unverzichtbare Fähigkeit ist
  1. Marktanalyse und Wettbewerbsbeobachtung: Die Datenextraktion ist ein strategisches Kapital für Unternehmen. Sie ermöglicht es Ihnen, die Preise, Produktangebote und Kundenbewertungen der Konkurrenz im Auge zu behalten. Dieses Wissen ist entscheidend, um fundierte Entscheidungen zu treffen, beispielsweise um wettbewerbsfähige Preise festzulegen oder Ihre Marketingstrategien zu optimieren.
  2. Preisvergleich und Smart Shopping: Die Datenextraktion hilft Ihnen als Verbraucher, sich in der E-Commerce-Landschaft leicht zurechtzufinden. Sie können mühelos die Preise von Produkten bei mehreren Online-Händlern vergleichen und so sicherstellen, dass Sie die besten Angebote erhalten und Ihr hart verdientes Geld sparen.
  3. Inhaltsaggregation: Inhaltsersteller und Forscher profitieren von der Datenextraktion durch die Automatisierung der Erfassung von Artikeln, Blogbeiträgen, Nachrichten oder Forschungsdaten. Dieser Prozess rationalisiert die Recherche und Inhaltserstellung und gibt Zeit für kreativere und analytischere Aufgaben frei.
  4. Echtzeitüberwachung: Mithilfe der Datenextraktion können Sie dynamische Datenquellen kontinuierlich überwachen. Dies ist wichtig, um bei sich schnell ändernden Informationen wie Aktienkursen, Wetterberichten oder Social-Media-Trends auf dem Laufenden zu bleiben.
  5. Leadgenerierung und Marktforschung: Unternehmen können potenzielle Leads generieren, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen wie Branchenverzeichnissen oder Social-Media-Profilen sammeln. Diese Daten können für gezielte Marketingkampagnen oder Marktforschung verwendet werden.
  6. Benutzerdefinierte Warnungen und Benachrichtigungen: Die Datenextraktion kann benutzerdefinierte Warnungen und Benachrichtigungen für bestimmte Ereignisse oder Datenänderungen einrichten und so sicherstellen, dass Sie sofort informiert werden, wenn etwas Wichtiges passiert.

Überblick über Walmart und seine Produktpreise

Walmart muss nicht vorgestellt werden. Das Unternehmen ist einer der größten Einzelhandelsriesen der Welt und verfügt über eine bedeutende Onlinepräsenz mit einem breiten Produktangebot. Die Produktpreise von Walmart sind sowohl für Käufer als auch für Unternehmen von enormer Bedeutung. Als Käufer können Sie bei Walmart eine große Auswahl an Artikeln erkunden und die Möglichkeit, Preise zu ermitteln und zu vergleichen, kann zu Kosteneinsparungen führen. Für Unternehmen kann die Verfolgung und Analyse der Preise von Walmart einen Wettbewerbsvorteil darstellen und Preisstrategien unterstützen.

Das manuelle Sammeln von Preisdaten von der Walmart-Website kann zeitaufwändig und mühsam sein. Hier kommt die Datenextraktion, insbesondere das Web Scraping, zur Hilfe. In diesem Blog werden wir uns damit befassen, wie man mit Python und Crawlbase die Produktpreise von Walmart herausfiltert. Crawling API, wodurch der Prozess vereinfacht und hocheffizient wird.

Nachdem wir nun die Leistungsfähigkeit der Datenextraktion erkundet und uns einen Überblick über die Produktpreise von Walmart verschafft haben, können wir mit der Einrichtung unserer Umgebung für die spannende Welt des Web Scraping fortfahren.

Einrichten Ihrer Umgebung

Bevor wir in die spannende Welt des Web Scrapings von Walmart-Preisen eintauchen, müssen wir unsere Umgebung vorbereiten. Dazu gehört die Installation der erforderlichen Tools, die Auswahl der richtigen integrierten Entwicklungsumgebung (IDE) und das Abrufen der erforderlichen API-Anmeldeinformationen.

Installieren von Python und erforderlichen Bibliotheken

Aufgrund ihrer Vielseitigkeit und Fülle an Bibliotheken ist Python die bevorzugte Programmiersprache für Web Scraping. Wenn Sie Python noch nicht auf Ihrem System installiert haben, können Sie es von der offiziellen Website unter python.org herunterladen. Sobald Python läuft, müssen Sie im nächsten Schritt sicherstellen, dass Sie über die erforderlichen Bibliotheken für unser Web Scraping-Projekt verfügen. Wir werden hauptsächlich drei Hauptbibliotheken verwenden:

  1. Crawlbase Python-Bibliothek: Diese Bibliothek ist das Herzstück unseres Web Scraping-Prozesses. Sie ermöglicht es uns, HTTP-Anfragen an Walmarts Produktseiten zu stellen, indem wir die Crawlbase verwenden. Crawling API. Zur Installation können Sie den Befehl „pip“ mit folgendem verwenden:
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pip installieren crawlbase
  1. Beautiful Soup 4: Beautiful Soup ist eine Python-Bibliothek, die das Parsen von HTML-Inhalten auf Webseiten vereinfacht. Es ist ein unverzichtbares Tool zum Extrahieren von Daten. Installieren Sie es mit:
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pip install beautifulsoup4
  1. Pandas: Pandas ist eine leistungsstarke Datenmanipulations- und -analysebibliothek in Python. Wir werden sie verwenden, um die gescrapten Preisdaten effizient zu speichern und zu verwalten. Sie können Pandas mit Folgendem installieren:
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Pandas installieren

Durch die Bereitstellung dieser Bibliotheken ist ein reibungsloses Web Scraping-Erlebnis möglich.

Auswahl der richtigen integrierten Entwicklungsumgebung (IDE)

Sie können Python-Code zwar in einem einfachen Texteditor schreiben, aber eine integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) kann Ihre Entwicklungserfahrung erheblich verbessern. Sie bietet Funktionen wie Codehervorhebung, Autovervollständigung und Debugging-Tools, die Ihre Codierung effizienter machen. Hier sind einige beliebte Python-IDEs, die Sie in Betracht ziehen sollten:

  1. PyCharm: PyCharm ist eine robuste IDE mit einer kostenlosen Community Edition. Sie bietet Funktionen wie Codeanalyse, einen visuellen Debugger und Unterstützung für die Webentwicklung.
  2. Visual Studio-Code (VS-Code): VS Code ist ein kostenloser, quelloffener Code-Editor, der von Microsoft entwickelt wurde. Seine umfangreiche Erweiterungsbibliothek macht ihn vielseitig für verschiedene Programmieraufgaben einsetzbar, einschließlich Web Scraping.
  3. Jupyter Notizbuch: Jupyter Notebook eignet sich hervorragend für interaktive Codierung und Datenexploration und wird häufig in Data-Science-Projekten verwendet.
  4. Spyder: Spyder ist eine IDE für wissenschaftliche und datenbezogene Aufgaben und bietet Funktionen wie einen Variablen-Explorer und eine interaktive Konsole.

Anmeldung für die Crawlbase Crawling API und Abrufen von API-Anmeldeinformationen

Um unser Web Scraping Projekt erfolgreich zu machen, nutzen wir die Leistungsfähigkeit der Crawlbase Crawling API. Diese API ist darauf ausgelegt, komplexe Web Scraping-Szenarien wie Walmarts Produktseiten effizient zu handhaben. Sie vereinfacht den Zugriff auf Webinhalte und umgeht dabei gängige Herausforderungen wie JavaScript-Rendering, CAPTCHAs und Anti-Scraping-Maßnahmen.

Eines der bemerkenswerten Merkmale der Crawlbase Crawling API ist die IP-Rotation, die hilft, IP-Blockaden und CAPTCHA-Herausforderungen zu verhindern. Durch die Rotation von IP-Adressen stellt die API sicher, dass Ihre Web-Scraping-Anfragen so aussehen, als kämen sie von unterschiedlichen Standorten, was es für Websites schwieriger macht, Scraping-Aktivitäten zu erkennen und zu blockieren.

So starten Sie mit der Crawlbase Crawling API:

  1. Besuchen Sie die Crawlbase-Website: Öffnen Sie Ihren Webbrowser und navigieren Sie zu Crawlbase-Anmeldeseite um den Registrierungsprozess zu starten.
  2. Geben Sie Ihre Daten ein: Sie werden aufgefordert, Ihre E-Mail-Adresse anzugeben und ein Passwort für Ihr Crawlbase-Konto zu erstellen. Geben Sie die erforderlichen Informationen ein.
  3. Verification: Nach dem Absenden Ihrer Daten müssen Sie möglicherweise Ihre E-Mail-Adresse bestätigen. Suchen Sie in Ihrem Posteingang nach einer Bestätigungs-E-Mail von Crawlbase und folgen Sie den bereitgestellten Anweisungen.
  4. Login: Sobald Ihr Konto verifiziert ist, kehren Sie zur Crawlbase-Website zurück und melden Sie sich mit Ihren neu erstellten Anmeldeinformationen an.
  5. Greifen Sie auf Ihr API-Token zu: Sie benötigen ein API-Token, um die Crawlbase zu verwenden Crawling API. Sie finden Ihre API-Token auf Ihrem Crawlbase-Dashboard.

Note: Crawlbase bietet zwei Arten von Token an, einen für statische Websites und einen für dynamische oder JavaScript-gesteuerte Websites. Da wir Walmart scrapen, das für das dynamische Laden von Inhalten auf JavaScript angewiesen ist, entscheiden wir uns für den JavaScript-Token. Crawlbase bietet großzügigerweise ein anfängliches Kontingent von 1,000 kostenlosen Anfragen für den Crawling API, was es zu einer ausgezeichneten Wahl für unser Web-Scraping-Projekt macht.

Nachdem wir nun unsere Umgebung eingerichtet haben, sind wir bereit, tiefer in die Struktur der Walmart-Website einzutauchen und die Crawlbase effektiv zu nutzen. Crawling API für unser Web-Scraping-Vorhaben.

Die Website-Struktur von Walmart verstehen

Bevor wir uns in die spannende Welt des Web Scrapings von Walmart-Preisen stürzen, ist es wichtig zu verstehen, wie die Walmart-Website strukturiert ist. Das Verständnis des Layouts und der Komponenten der Walmart-Produktseiten ist entscheidend, um die Elemente zu identifizieren, die wir scrapen möchten, insbesondere die Preisinformationen.

Die Komponenten der Walmart-Produktseiten erkunden

Die Produktseiten von Walmart sind wie Schatzkammern wertvoller Informationen. Jede Seite ist sorgfältig gestaltet, um Kunden eine umfassende Produktansicht zu bieten. Als Web Scraper müssen wir diese Seiten in ihre wesentlichen Komponenten zerlegen. Hier sind einige Schlüsselkomponenten, die häufig auf Walmart-Produktseiten zu finden sind:

Walmart-Produktseitenkomponente
  1. Produkttitel: Der Name des Produkts wird in der Regel prominent angezeigt. Dieser Titel dient als Identifikator und ist für die Kategorisierung der Produkte unerlässlich.
  2. Produktbilder: Bilder spielen beim Online-Shopping eine entscheidende Rolle. Walmart präsentiert Produktbilder aus verschiedenen Blickwinkeln, damit sich Kunden den Artikel besser vorstellen können.
  3. Preisinformationen: Der Preis des Produkts ist ein entscheidendes Element, das Käufer und Web-Scraper interessiert. Er bietet Einblicke in die Kosten des Produkts und ist für die Preisverfolgung und -analyse von entscheidender Bedeutung.
  4. Beschreibung: Eine ausführliche Produktbeschreibung bietet zusätzliche Informationen zum Artikel. Diese Informationen können für potenzielle Käufer wertvoll sein, um fundierte Entscheidungen zu treffen.
  5. Kundenrezensionen und Bewertungen: Kundenfeedback in Form von Rezensionen und Bewertungen kann uns helfen, die Qualität des Produkts einzuschätzen. Das Web Scraping dieser Rezensionen kann Einblicke in die Kundenzufriedenheit geben.
  6. Angaben zum Verkäufer: Zu wissen, wer der Verkäufer ist und wo er sich befindet, kann für die Marktanalyse und das Verständnis der Herkunft des Produkts wertvoll sein.

Identifizierung der Preiselemente für das Scraping

Da unser Hauptaugenmerk auf dem Scraping von Preisdaten von Walmart-Produktseiten liegt, müssen wir die spezifischen Elemente identifizieren, die mit der Preisgestaltung zusammenhängen. Hier sind die Schlüsselelemente, auf die wir bei der Extraktion abzielen:

  1. Produktpreis: Dies ist der aktuelle Preis des Produkts. Er ist entscheidend für die Verfolgung und den Vergleich von Preisen im Zeitverlauf und für preisbewusste Käufer.
  2. Reduzierter Preis (falls zutreffend): Wenn Walmart Rabatte oder Sonderangebote anbietet, versuchen wir, den ermäßigten Preis herauszuschlagen und so Einblicke in die Kosteneinsparungen zu geben.
  3. Preiseinheit: Manche Produkte werden in verschiedenen Einheiten verkauft, beispielsweise Pfund, Unzen oder Liter. Durch das Entfernen der Preiseinheit können wir nachvollziehen, wie das Produkt bepreist wird.

Mit einem klaren Verständnis der Website-Struktur von Walmart und der Elemente, die wir scrapen möchten, sind wir gut auf die nächsten Schritte unserer Web Scraping-Reise vorbereitet. Wir lernen, wie wir die Crawlbase effektiv nutzen können. Crawling API um die benötigten Preisdaten zu sammeln.

Einführung in Crawlbase Crawling API

Nachdem wir nun ein solides Verständnis der Website-Struktur von Walmart haben, müssen wir ein leistungsstarkes Tool einführen, um unsere Web Scraping-Reise reibungsloser zu gestalten – das Crawlbase Crawling API. In diesem Abschnitt behandeln wir die Grundlagen der API, ihre Vorteile und wie man ihre Fähigkeiten mithilfe der Crawlbase Python-Bibliothek nutzt.

Übersicht über Crawlbase Crawling API

Die Crawlbase Crawling API ist ein vielseitiges Web Scraping-Tool, das für die einfache Bewältigung komplexer Web Scraping-Szenarien entwickelt wurde. Es ist ein bahnbrechender Fortschritt für Web Scraper, die mit dynamischen Websites wie Walmart arbeiten, wo Daten mit JavaScript geladen und geändert werden.

Diese API vereinfacht den Zugriff auf Webinhalte, das Rendern von JavaScript und die Rückgabe des HTML-Inhalts, bereit zum Parsen. Sie zeichnet sich durch ihre Funktionen aus, einschließlich der IP-Rotation, die dabei hilft, IP-Blockierungen und CAPTCHA-Herausforderungen zu verhindern. Durch die Rotation von IP-Adressen stellt die API sicher, dass Ihre Web-Scraping-Anfragen so aussehen, als kämen sie von unterschiedlichen Standorten, was es für Websites schwieriger macht, Scraping-Aktivitäten zu erkennen und zu blockieren.

Vorteile der Verwendung von Crawlbase Crawling API

Warum sollten Sie die Verwendung von Crawlbase in Betracht ziehen? Crawling API für Web Scraping? Hier sind einige der wichtigsten Vorteile, die es bietet:

  1. JavaScript-Rendering: Viele moderne Websites, darunter Walmart, verlassen sich bei der Inhaltsdarstellung stark auf JavaScript. Die Crawlbase-API kann diese dynamischen Elemente verarbeiten und stellt sicher, dass Sie die vollständig geladene Webseite erhalten.
  2. Vereinfachte Anfragen: Die API abstrahiert die Komplexität der Verarbeitung von HTTP-Anfragen, Cookies und Sitzungen. Sie können sich auf die Ausarbeitung Ihrer Scraping-Logik konzentrieren, während die API die technischen Details übernimmt.
  3. Datenstruktur: Die Daten, die Sie von der API erhalten, sind normalerweise gut strukturiert, sodass sie leichter analysiert und die benötigten Informationen extrahiert werden können.
  4. Skalierbarkeit: Die Crawlbase Crawling API unterstützt skalierbares Web Scraping durch die gleichzeitige Bearbeitung mehrerer Anfragen. Dies ist insbesondere bei der Verarbeitung großer Datenmengen von Vorteil.
  5. Zuverlässigkeit: Die API ist auf Zuverlässigkeit und die Bereitstellung konsistenter Ergebnisse ausgelegt, was für jedes Web-Scraping-Projekt von entscheidender Bedeutung ist.

So verwenden Sie die Crawlbase Python-Bibliothek

Die Crawlbase Python-Bibliothek ist ein leichtgewichtiger und unabhängigkeitsfreier Wrapper für die Crawlbase-APIs. Diese Bibliothek optimiert verschiedene Aspekte des Web Scraping und ist daher eine ausgezeichnete Wahl für Projekte wie das Scraping von Walmart-Preisen.

So können Sie mit der Crawlbase Python-Bibliothek beginnen:

Importieren Sie die Bibliothek: Um die Crawlbase zu nutzen Crawling API Importieren Sie zunächst aus der Python-Bibliothek die unverzichtbare Klasse CrawlingAPI. Dieser grundlegende Schritt öffnet die Tür zum Zugriff auf eine Reihe von Crawlbase-APIs. Hier ist ein kurzer Einblick, wie Sie diese APIs importieren können:

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für Crawlbase importieren CrawlingAPI

Initialisierung: Sobald Sie Ihr Crawlbase API-Token zur Hand haben, besteht der nächste entscheidende Schritt darin, die CrawlingAPI-Klasse zu initialisieren. Diese Verbindung ermöglicht es Ihrem Code, die umfangreichen Funktionen von Crawlbase zu nutzen:

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api = CrawlingAPI({ 'Zeichen': 'IHR_CRAWLBASE_TOKEN' })

Senden von Anfragen: Wenn die CrawlingAPI-Klasse bereit ist und Ihr Crawlbase-API-Token sicher eingerichtet ist, können Sie Anfragen an Ihre Zielwebsites senden. Hier ist ein praktisches Beispiel für die Erstellung einer GET-Anfrage, die auf das Scraping von Walmart-Produktseiten zugeschnitten ist:

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Antwort = api.get(„https://www.walmart.com/product-page-url“)
if Antwort['Statuscode'] == 200:
  drucken(Antwort['Körper'])

Mit der Crawlbase Crawling API und der Crawlbase Python-Bibliothek zur Verfügung haben Sie die Werkzeuge, die Sie brauchen, um Ihr Web Scraping-Abenteuer effizient zu starten. In den folgenden Abschnitten werden wir uns mit den Besonderheiten des Web Scrapings von Walmart-Preisen befassen, von der Erstellung von HTTP-Anfragen bis hin zum Extrahieren von Preisdaten und deren Speicherung für die Analyse.

Web Scraping Walmart Preise

Wir tauchen jetzt in das Herzstück unserer Web Scraping-Reise ein: das Extrahieren von Walmart-Produktpreisen. In diesem Abschnitt wird der schrittweise Prozess des Web Scrapings der Walmart-Produktseiten behandelt. Dazu gehören das Erstellen von HTTP-Anfragen, das Analysieren von HTML, das Extrahieren von Preisinformationen und das Verwalten mehrerer Produktseiten mit Paginierung.

Initiieren von HTTP-Anfragen an Walmart-Produktseiten

Der erste Schritt beim Scraping von Walmart-Preisen besteht darin, HTTP-Anfragen an die Produktseiten zu senden, von denen Sie Daten sammeln möchten. Wir verwenden die Crawlbase Crawling API um diesen Prozess effizienter zu gestalten und das dynamische Laden von Inhalten auf der Walmart-Website zu handhaben.

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für Crawlbase importieren CrawlingAPI

# Initialisieren Sie die CrawlingAPI-Klasse mit Ihrem Crawlbase API-Token
api = CrawlingAPI({ 'Zeichen': 'IHR_CRAWLBASE_JS_TOKEN' })

# Optionen für Crawling API
Optionen = {
 'Seite_warten': 2000,
 'ajax_wait': "wahr"
}

# Erstellen Sie die Anforderungs-URL
Such-URL = „https://www.walmart.com/ip/Restored-Apple-iPhone-13-Carrier-Unlocked-128-GB-Red-Refurbished/462799546“

# Machen Sie eine GET-Anfrage an die Walmart-Produktseite
Antwort = api.get(Such-URL, Optionen)

# Überprüfen Sie, ob die Anfrage erfolgreich war (Statuscode 200)
if Antwort['Statuscode'] == 200:
    # Extrahierter HTML-Inhalt nach dem Dekodieren von Byte-Daten
    page_html = Antwort['Körper'].dekodieren('lateinisch1')
    drucken(Seite_HTML)
sonst:
    drucken(„Die Seite konnte nicht abgerufen werden. Statuscode:“, Antwort['Statuscode'])

Indem wir eine HTTP-Anfrage an eine Walmart-Produktseite senden, rufen wir den HTML-Rohinhalt dieser bestimmten Seite ab. Dieses HTML ist die Quelle der Preisdaten, nach denen wir suchen. Die Crawlbase-API stellt sicher, dass die Seite vollständig geladen wird, einschließlich aller in JavaScript gerenderten Elemente, was für das Scraping dynamischer Inhalte entscheidend ist.

Ausgabevorschau:

Ausgabe-HTML-Vorschau

Untersuchen von HTML zum Bestimmen des Speicherorts von Preisdaten

Wir müssen die HTML-Elemente identifizieren, die die Informationen enthalten, die wir zum Extrahieren von Daten aus Webseiten benötigen. Bei dieser Aufgabe kommen uns Web- und Browser-Entwicklertools zu Hilfe. Lassen Sie uns skizzieren, wie Sie die HTML-Struktur überprüfen und diese wertvollen CSS-Selektoren freilegen können:

Extraktion von Walmart-Preisdaten
  1. Öffnen Sie die Webseite: Navigieren Sie zur Walmart-Website und landen Sie auf einer Suchseite, die Ihr Interesse weckt.
  2. Klicken Sie mit der rechten Maustaste und prüfen Sie: Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf ein Element, das Sie extrahieren möchten (z. B. eine Produktkarte), und wählen Sie im Kontextmenü „Untersuchen“ oder „Element untersuchen“. Dieser mystische Zauberspruch ruft die Entwicklertools des Browsers hervor.
  3. Suchen Sie die HTML-Quelle: Innerhalb der Grenzen der Entwicklertools wird der HTML-Quellcode der Webseite seine Geheimnisse preisgeben. Bewegen Sie den Cursor über verschiedene Elemente im HTML-Bedienfeld und erleben Sie, wie die entsprechenden Teile der Webseite wie von Zauberhand aufleuchten.
  4. Identifizieren von CSS-Selektoren: Um Daten aus einem bestimmten Element freizugeben, klicken Sie in den Entwicklertools mit der rechten Maustaste darauf und wählen Sie „Kopieren“ > „Selektor kopieren“. Mit diesem eleganten Manöver wird der CSS-Selektor für dieses Element in Ihre Zwischenablage übertragen, damit er für Ihre Web Scraping-Beschwörungen verwendet werden kann.

Nachdem wir uns nun genau angesehen haben, wie die Walmart-Website aufgebaut ist, und gelernt haben, wie man die benötigten Teile findet, ist es an der Zeit, unser Wissen in die Tat umzusetzen. In den nächsten Schritten beginnen wir mit dem Codieren und verwenden Python, die Crawlbase Crawling API, und Beautiful Soup, um Informationen aus den Suchseiten von Walmart zu extrahieren.

Extrahieren von Preisinformationen aus HTML

Nachdem wir die Preiselemente identifiziert haben, können wir nun Python-Code schreiben, um die Preisinformationen aus dem HTML-Inhalt zu extrahieren. Beautiful Soup ist ein wertvolles Tool, mit dem wir durch die HTML-Struktur navigieren und die benötigten Daten abrufen können. Für das Beispiel extrahieren wir den Titel, den Preis, den Rabattpreis (falls vorhanden) und die Bewertungsdetails des Produkts. Lassen Sie uns unser vorheriges Skript erweitern und diese Informationen aus dem HTML extrahieren.

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# Importieren Sie die erforderlichen Bibliotheken
importieren JSON
für bs4 importieren BeautifulSuppe
für Crawlbase importieren CrawlingAPI

# Initialisieren Sie die CrawlingAPI-Klasse mit Ihrem Crawlbase API-Token
api = CrawlingAPI({ 'Zeichen': 'IHR_CRAWLBASE_JS_TOKEN' })

# Optionen für Crawling API
Optionen = {
 'Seite_warten': 3000,
 'ajax_wait': "wahr"
}

# Erstellen Sie die Anforderungs-URL
Such-URL = „https://www.walmart.com/ip/Restored-Apple-iPhone-13-Carrier-Unlocked-128-GB-Red-Refurbished/462799546“

versuchen:
    # Machen Sie eine GET-Anfrage an die Walmart-Suchseite
    Antwort = api.get(Such-URL, Optionen)

    # Überprüfen Sie, ob die Anfrage erfolgreich war (Statuscode 200)
    if Antwort['Statuscode'] == 200:
        # Extrahierter HTML-Inhalt nach dem Dekodieren von Byte-Daten
        search_page_html = Antwort['Körper'].dekodieren('lateinisch1')

        # Analysieren Sie den HTML-Inhalt mit Beautiful Soup
        Suppe = BeautifulSoup(search_page_html, 'html.parser')

        Produkt = {}

        # Produktnamen extrahieren
        Titelelement = soup.select_one('h1#Haupttitel')
        Produkt[‚Titel‘] = TitelElement.text.strip() if Titelelement sonst ''

        # Produktpreis extrahieren
        Preiselement = soup.select_one('span[data-testid="Preis-Wrap"] span[itemprop="Preis"]')
        Produkt['Preis'] = PreisElement.text.strip() if Preiselement sonst ''

        # Ermäßigten Produktpreis extrahieren
        ermäßigtesPreiselement = soup.select_one('div[data-testid="dollar-saving"] span:last-child')
        Produkt['Rabatt'] = discountedPriceElement.text.strip() if ermäßigtesPreiselement sonst ''

        # Produktbewertung extrahieren
        Bewertungselement = Suppe.select_one('div[data-testid="Bewertungen und Bewertungen"] span.Bewertungsnummer')
        Produkt['Bewertung'] = Bewertungselement.text.strip() if Bewertungselement sonst ''

        # Produktdetails drucken
        drucken(json.dumps(Produkt, Einzug=2))

ausgeschlossen Exception as e:
    drucken(f"Ein Fehler ist aufgetreten: {e}")

Dieses Python-Skript verwendet die Bibliothek „Beautiful Soup“ zum Parsen von HTML und das Modul „CrawlingAPI“ aus der Bibliothek „Crawlbase“ zur Webinteraktion. Nachdem die API mit einem Token initialisiert und Optionen konfiguriert wurden, erstellt sie eine URL für eine bestimmte Produktseite, stellt eine GET-Anfrage und analysiert den HTML-Inhalt. Anschließend extrahiert das Skript Produktinformationen wie Produktname, Preis, Rabatt (falls verfügbar) und Bewertung und stellt diese Details in einem strukturierten JSON-Format dar. Eine Fehlerbehandlung ist enthalten, um etwaige Ausnahmen zu beheben, die während des Scraping-Prozesses auftreten können. Dieses Codebeispiel veranschaulicht, wie die Erfassung von Daten von Webseiten automatisiert und für die weitere Analyse oder Speicherung formatiert wird.

Beispielausgabe:

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{
  „Titel“: „Restauriertes Apple iPhone 13 – Mobilfunkanbieter entsperrt – 128 GB, Rot (überholt)“,
  "Preis": "$ 449.00",
  "Rabatt": "$ 200.00",
  "Bewertung": „(4.4)“
}

Extrahieren mehrerer Produktseiten aus Suchergebnissen

Wir müssen oft mehrere Produktseiten aus Suchergebnissen extrahieren, um einen umfassenden Datensatz mit Walmart-Preisen zu erstellen. Dazu gehört die Handhabung der Paginierung der Suchergebnisse und das Durchlaufen verschiedener Seiten, um auf zusätzliche Produktlisten zuzugreifen. Wenn Sie sich fragen, wie Sie die URLs dieser Produktseiten aus Suchergebnissen extrahieren können, empfehlen wir Ihnen, Folgendes zu lesen So scrapen Sie Walmart-Suchseiten, das dieses Thema behandelt. Sobald Sie die Liste der Produktseiten-URLs haben, können Sie hierher zurückkehren, um zu erfahren, wie Sie Preisdaten von diesen Seiten extrahieren.

Detaillierte Informationen zum Extrahieren von Produktseiten-URLs aus Walmart-Suchergebnissen finden Sie in unserem speziellen Blog-Beitrag. Nachdem Sie die URLs gesammelt haben, können Sie die Anweisungen in diesem Blog verwenden, um mit dem Scraping der Preisdaten fortzufahren. Mit diesem kombinierten Wissen sind Sie gut gerüstet, um Walmart-Preise effizient zu scrapen.

Im nächsten Abschnitt besprechen wir die effiziente Speicherung der Scraped-Preisdaten. Lassen Sie uns den Schwung beibehalten, während wir diese spannende Web-Scraping-Reise erkunden.

Speichern der Scraped-Preisdaten

Nach dem erfolgreichen Scraping der Daten von Walmarts Produktseiten besteht der nächste entscheidende Schritt darin, diese wertvollen Informationen für zukünftige Analysen und Referenzzwecke zu speichern. In diesem Abschnitt werden wir zwei gängige Methoden zur Datenspeicherung untersuchen: das Speichern der Scraping-Daten in einer CSV-Datei und das Speichern in einer SQLite-Datenbank. Mit diesen Methoden können Sie Ihre Scraping-Daten effizient organisieren und verwalten.

Gespeicherte Preisdaten in einer CSV-Datei speichern

CSV (Comma-Separated Values) ist ein weit verbreitetes Format zum Speichern tabellarischer Daten. Es ist eine einfache und für Menschen lesbare Möglichkeit, strukturierte Daten zu speichern, und eignet sich daher hervorragend zum Speichern Ihrer ausgelesenen Walmart-Produktdaten.

Wir erweitern unser bisheriges Web Scraping-Skript um einen Schritt zum Speichern der Scraped-Daten in einer CSV-Datei mithilfe der beliebten Python-Bibliothek Pandas. Hier ist eine aktualisierte Version des Skripts:

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importieren Pandas as pd
für bs4 importieren BeautifulSuppe
für Crawlbase importieren CrawlingAPI

# Initialisieren Sie die CrawlingAPI-Klasse mit Ihrem Crawlbase API-Token
api = CrawlingAPI({'Zeichen': 'IHR_CRAWLBASE_JS_TOKEN'})

def Seite scrapen(Seiten-URL):
    # ... (Vorheriger Code zum Scrapen einer Seite)

def Haupt-†
    Seiten-URL = „https://www.walmart.com/ip/Restored-Apple-iPhone-13-Carrier-Unlocked-128-GB-Red-Refurbished/462799546“

    Produktdetails = Scrape_Page(Seiten-URL)

    # Gescrapte Daten als CSV-Datei speichern
    df = pd.DataFrame(Produktdetails)
    df.to_csv(„walmart_product_data.csv“, Index=falsch)

if __name__ == "__hauptsächlich__":
    Main()

In diesem aktualisierten Skript haben wir Pandas eingeführt, eine leistungsstarke Bibliothek zur Datenmanipulation und -analyse. Nachdem wir die Produktdetails gescrapt und gesammelt haben, erstellen wir aus diesen Daten einen Pandas-DataFrame. Anschließend verwenden wir die Methode to_csv, um den DataFrame in einer CSV-Datei mit dem Namen „walmart_product_data.csv“ im aktuellen Verzeichnis zu speichern. Durch die Einstellung index=False wird sichergestellt, dass wir den Index des DataFrame nicht als separate Spalte in der CSV-Datei speichern.

Mithilfe von Pandas können Sie Ihre Scraped-Daten problemlos bearbeiten und analysieren. Diese CSV-Datei kann in verschiedenen Tabellenkalkulationsprogrammen geöffnet oder zur weiteren Untersuchung und Visualisierung in andere Datenanalysetools importiert werden.

Speichern von Daten in einer SQLite-Datenbank zur weiteren Analyse

Wenn Sie einen strukturierteren und abfragefreundlicheren Ansatz zur Datenspeicherung bevorzugen, ist SQLite eine leichte, serverlose Datenbank-Engine, die eine gute Wahl sein kann. Sie können eine Datenbanktabelle erstellen, um Ihre Scraped-Daten zu speichern, was einen effizienten Datenabruf und eine effiziente Datenbearbeitung ermöglicht. So können Sie das Skript ändern, um Daten in einer SQLite-Datenbank zu speichern:

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importieren JSON
importieren sqlite3
für bs4 importieren BeautifulSuppe
für Crawlbase importieren CrawlingAPI

# Initialisieren Sie die CrawlingAPI-Klasse mit Ihrem Crawlbase API-Token
api = CrawlingAPI({'Zeichen': 'IHR_CRAWLBASE_JS_TOKEN'})

def CREATE_DATABASE†
    Verbindung = sqlite3.connect(„walmart_products.db“)
    Cursor = conn.cursor()
    Cursor.ausführen('''Tabelle erstellen, wenn keine Produkte vorhanden sind (
                      ID INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
                      Titel TEXT,
                      Preis TEXT,
                      Rabatt TEXT,
                      Bewertung TEXT
                    )''')
    conn.commit()
    conn.close()

def in_Datenbank speichern(PRODUKTE):
    Verbindung = sqlite3.connect(„walmart_products.db“)
    Cursor = conn.cursor()

    # Daten in die Produkttabelle einfügen
    Cursor.ausführen('' '
        INSERT INTO Produkte (Titel, Preis, Rabatt, Bewertung)
        WERTE (?, ?, ?, ?, ?)
    '' ', (Produkt[‚Titel‘], Produkt['Preis'], Produkt['Rabatt'], Produkt['Bewertung']))

    conn.commit()
    conn.close()

def Seite scrapen(Seiten-URL):
    # ... (unverändert)

def Haupt-†
    Seiten-URL = „https://www.walmart.com/ip/Restored-Apple-iPhone-13-Carrier-Unlocked-128-GB-Red-Refurbished/462799546“

    Produktdetails = Scrape_Page(Seiten-URL)

    # Gescrapte Daten als CSV-Datei speichern
    df = pd.DataFrame(Produktdetails)
    df.to_csv(„walmart_product_data.csv“, Index=falsch)

    # Fügen Sie die gescrapten Daten in die SQLite-Datenbank ein
    in Datenbank speichern(Produktdetails)

if __name__ == "__hauptsächlich__":
    Main()

In diesem aktualisierten Code haben wir Funktionen zum Erstellen der SQLite-Datenbank und -Tabelle ( create_database ) und zum Speichern der Scraped-Daten in der Datenbank ( save_to_database ) hinzugefügt. Die Funktion create_database prüft, ob die Datenbank und die Tabelle vorhanden sind, und erstellt sie, wenn dies nicht der Fall ist. Die Funktion save_to_database fügt die Scraped-Daten in die Tabelle „products“ ein.

Durch Ausführen dieses Codes speichern Sie Ihre gesammelten Walmart-Produktdaten in einer SQLite-Datenbank namens „walmart_products.db“. Sie können diese Daten später mithilfe von SQL-Abfragen abrufen und bearbeiten oder in Ihren Python-Projekten programmgesteuert darauf zugreifen.

Zusammenfassung

Dieser Leitfaden vermittelt Ihnen das Wissen und die Werkzeuge, um Walmart-Preise nahtlos mit Python und der Crawlbase zu scrapen Crawling API. Egal, ob Sie zum ersten Mal in das Web Scraping eintauchen oder Ihr Fachwissen erweitern, die hier beschriebenen Prinzipien bieten eine solide Grundlage. Wenn Sie Scraping auf anderen E-Commerce-Plattformen erkunden möchten, wie z. B. Amazon, eBay, oder auch AliExpress, unsere weiteren Anleitungen warten darauf, von Ihnen entdeckt zu werden.

Web Scraping kann Herausforderungen mit sich bringen und wir wissen, wie wichtig eine unterstützende Community ist. Wenn Sie weitere Anleitung benötigen oder auf Hindernisse stoßen, zögern Sie nicht, uns zu kontaktieren. Crawlbase-Supportteam ist hier, um Sie bei der Bewältigung aller Herausforderungen zu unterstützen und ein erfolgreiches Web Scraping-Erlebnis zu gewährleisten.

Häufig gestellte Fragen

F. Welche Vorteile bietet die Verwendung von Crawlbase? Crawling API?

Die Crawlbase Crawling API ist ein leistungsstarkes Tool, das Web Scraping vereinfacht, insbesondere für dynamische Websites wie Walmart. Es bietet Vorteile wie IP-Rotation, JavaScript-Rendering und die Handhabung gängiger Web Scraping-Herausforderungen wie CAPTCHAs. Mit dem Crawlbase Crawling APIkönnen Sie effizient auf Webinhalte zugreifen, strukturierte Daten abrufen und den Web Scraping-Prozess optimieren. Es ist eine zuverlässige Wahl für Web Scraping-Projekte, die eine Datenextraktion von komplexen und dynamischen Websites erfordern.

F: Welche häufigen Herausforderungen gibt es beim Web Scraping von Walmart-Preisen?

Wie bei jedem Scraping-Vorhaben ist auch das Web Scraping von Walmart-Preisen mit einigen Herausforderungen verbunden. Eine häufige Hürde ist der Umgang mit dynamischen Inhalten und JavaScript-Rendering auf der Walmart-Website. Preise und Produktdetails werden oft dynamisch geladen, was eine sorgfältige Berücksichtigung der Seitenstruktur erfordert. Darüber hinaus kann Walmart Anti-Scraping-Maßnahmen implementieren, die Strategien wie rotierende IP-Adressen und die Verwendung von Headern zur Nachahmung menschlichen Browsing-Verhaltens erfordern. Eine weitere Herausforderung ist die Verwaltung der Paginierung, insbesondere bei umfangreichen Produktlisten. Das effiziente Navigieren durch mehrere Seiten und das Extrahieren der gewünschten Preisdaten erfordert eine sorgfältige Beachtung der HTML-Struktur und der Paginierungsmuster. Um einen zuverlässigen Scraping-Prozess im Laufe der Zeit aufrechtzuerhalten, ist es entscheidend, über mögliche Änderungen im Layout der Walmart-Website auf dem Laufenden zu bleiben.

F. Kann ich mit Crawlbase andere Daten von Walmart scrapen? Crawling API?

Ja, die Crawlbase Crawling API ist vielseitig und kann zum Scrapen verschiedener Datentypen von Walmart verwendet werden, nicht nur von Preisen. Sie können Ihr Web-Scraping-Projekt anpassen, um Produktbeschreibungen, Bewertungen, Rezensionen, Bilder und andere relevante Informationen zu extrahieren. Die Fähigkeit der API, dynamische Websites zu verarbeiten, stellt sicher, dass Sie auf die Daten zugreifen können, die Sie für Ihren spezifischen Anwendungsfall benötigen.

F: Gibt es Alternativen zum Speichern von Daten in CSV oder SQLite?

Während das Speichern von Daten in CSV- oder SQLite-Formaten üblich und effektiv ist, basieren alternative Speicheroptionen auf den Anforderungen Ihres Projekts. Sie können andere Datenbanksysteme wie MySQL oder PostgreSQL für umfangreichere Datenspeicher- und -abruffunktionen erkunden. Für skalierbare und sichere Datenspeicherung können Sie Cloud-basierte Speicherlösungen wie Amazon S3, Google Cloud Storage oder Microsoft Azure in Betracht ziehen. Die Wahl der Datenspeichermethode hängt von Ihren spezifischen Anforderungen und Vorlieben ab.