Como recolher os produtos de um vendedor na Amazon

Os dados são a pedra angular da análise competitiva, dos estudos de mercado e da estratégia empresarial. Uma das fontes de dados mais valiosas para as empresas de comércio eletrónico é a Amazon, o maior mercado online do mundo. A recolha de dados sobre os produtos de um vendedor na Amazon pode fornecer informações sobre estratégias de preços, ofertas de produtos e avaliações de clientes, que são cruciais para tomar decisões comerciais informadas.

Este artigo analisa o processo de recolha de dados dos produtos de um vendedor na Amazon, abrangendo ferramentas essenciais, técnicas e melhores práticas, ao mesmo tempo que aborda considerações legais e éticas.

A estrutura de dados da Amazon inclui?

O sítio Web da Amazon está estruturado de forma a categorizar produtos, análises, preços e outros detalhes. Para extrair dados de produtos de forma eficaz, é crucial compreender os seguintes componentes:

• Listagens de produtos: Contém detalhes como o nome do produto, descrição, preço e imagens.
• Informações do vendedor: Inclui classificações do vendedor, número de produtos e nome do vendedor.
• Comentários e classificações: Fornece comentários de clientes e classificações de produtos.
• Categorias de produtos: Ajuda a filtrar e organizar os produtos.

Raspar os produtos de um vendedor na Amazon passo a passo

A recolha de dados dos produtos de um vendedor na Amazon requer uma abordagem pormenorizada e estruturada, especialmente devido às sofisticadas medidas anti-resgate da Amazon. Abaixo está um tutorial abrangente, cobrindo vários aspectos do processo, desde a configuração do ambiente até lidar com desafios como CAPTCHAs e conteúdo dinâmico.

1. Preparação da recolha de dados da Web

Antes de mergulhar no processo de raspagem, certifique-se de que o seu ambiente está configurado com as ferramentas e bibliotecas necessárias.

a. Ferramentas e bibliotecas

• Python: Preferida pelo seu rico ecossistema de bibliotecas.
• Bibliotecas:
  • pedidos: Para efetuar pedidos HTTP.
  • Bela Sopa: Para analisar o conteúdo HTML.
  • Selénio: Para tratar conteúdos e interações dinâmicos.
  • Pandas: Para manipulação e armazenamento de dados.
  • Sucata: Se preferir uma abordagem de raspagem mais escalável e baseada em aranhas.
• Gestão de procurações:
  • pedidos-ip-rotador: Uma biblioteca para rotação de endereços IP.
  • Serviços de proxy como OkeyProxy para proxies rotativos.
• CAPTCHA Solvers:
  • Serviços como 2Captcha ou Anti-Captcha para resolver CAPTCHAs.

b. Configuração do ambiente

1. Instalar Python (se ainda não estiver instalado).
2. Configurar um ambiente virtual:

   python3 -m venv amazon-scraper
   fonte amazon-scraper/bin/activate

3. Instalar as bibliotecas necessárias:

   pip install requests beautifulsoup4 selenium pandas scrapy

2. Compreender os mecanismos anti-scraping da Amazon

A Amazon utiliza várias técnicas para impedir a raspagem automática, que constituem desafios para as recolhas de dados:

• Limitação da taxa: A Amazon limita o número de pedidos que pode efetuar num curto período de tempo.
• Bloqueio de IP: Pedidos frequentes de um único IP podem levar a proibições temporárias ou permanentes.
• CAPTCHAs: Estes são apresentados para verificar se o utilizador é humano.
• Conteúdo baseado em JavaScript: Alguns conteúdos são carregados dinamicamente utilizando JavaScript, o que requer um tratamento especial.

3. Localização dos produtos do vendedor

a. Identificar o ID do vendedor

Para extrair os produtos de um vendedor específico, primeiro é necessário identificar o ID exclusivo do vendedor ou o URL da sua loja. O URL geralmente segue este formato:

https://www.amazon.com/s?me=SELLER_ID

Pode encontrar este URL visitando a loja do vendedor na Amazon.

b. Obter listagens de produtos

Com o ID ou URL do vendedor, pode começar a obter as listas de produtos. Uma vez que as páginas da Amazon são frequentemente paginadas, terá de lidar com a paginação para garantir que todos os produtos são recolhidos.

importar pedidos
from bs4 import BeautifulSoup

seller_url = "https://www.amazon.com/s?me=SELLER_ID"
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, como Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36"
}

def get_products(seller_url):
    products = []
    while seller_url:
        response = requests.get(vendedor_url, headers=headers)
        soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")
        
        # Extrair os detalhes do produto
        para produto em soup.select(".s-title-instructions-style"):
            title = product.get_text(strip=True)
            produtos.append(título)
        
        # Encontrar o URL da página seguinte
        página_seguinte = soup.select_one("li.a-last a")
        seller_url = f "https://www.amazon.com{next_page['href']}" if next_page else None

    devolver produtos

produtos = get_products(seller_url)
print(produtos)

4. Manuseamento da paginação

As páginas de produtos da Amazon são frequentemente paginadas, exigindo um ciclo para percorrer cada página. A lógica para isso está incluída no obter_produtos acima, onde verifica a presença de um botão "Seguinte" e extrai o URL para a página seguinte.

5. Tratamento de conteúdos dinâmicos

Alguns pormenores do produto, como o preço ou a disponibilidade, podem ser carregados dinamicamente utilizando JavaScript. Nesses casos, é necessário utilizar Selénio ou um navegador sem cabeça como Dramaturgo para renderizar a página antes de fazer o scraping.

Utilizar o Selenium para conteúdo dinâmico

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
from bs4 import BeautifulSoup

# Configurar opções do Chrome
chrome_options = Opções()
chrome_options.add_argument("--headless") # Executar em modo headless
chrome_options.add_argument("--no-sandbox")
chrome_options.add_argument("--disable-dev-shm-usage")

# Iniciar o controlador do Chrome
service = Serviço('/caminho/para/condutor Chrome')
driver = webdriver.Chrome(service=service, options=chrome_options)

# Abrir a página do vendedor
driver.get("https://www.amazon.com/s?me=SELLER_ID")

# Aguardar que a página seja completamente carregada
driver.implicitly_wait(5)

# Analisar a fonte da página com BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(driver.page_source, "html.parser")

# Extrair os detalhes do produto
para produto em soup.select(".s-title-instructions-style"):
    title = product.get_text(strip=True)
    print(título)

driver.quit()

6. Lidar com CAPTCHAs

A Amazon pode apresentar CAPTCHAs para bloquear tentativas de raspagem. Se encontrar um CAPTCHA, terá de o resolver manualmente ou utilizar um serviço como o 2Captcha para automatizar o processo.

Exemplo de utilização do 2Captcha

pedidos de importação

captcha_solution = solve_captcha("captcha_image_url") # Utilizar um serviço de resolução de CAPTCHA como o 2Captcha

# Envie a solução com o seu pedido
dados = {
    'field-keywords': 'your_search_term',
    'captcha': captcha_solution
}
response = requests.post("https://www.amazon.com/s", data=data, headers=headers)

7. Gestão de procurações

Para evitar o bloqueio de IP, é crucial utilizar proxies rotativos. Isto pode ser conseguido utilizando uma ferramenta ou serviço de gestão de proxy.

Configurando proxies com solicitações

proxies = {
    "http": "http://username:password@proxy_server:port",
    "https": "https://username:password@proxy_server:port",
}

response = requests.get(seller_url, headers=headers, proxies=proxies)

Rodar o endereço IP com OkeyProxy

OkeyProxy é um fornecedor de proxy ideal apoiado por tecnologia patenteada, que fornece mais de 150 milhões de IPs residenciais rotativos reais e compatíveis, ligando-se rapidamente a sites alvo em qualquer país/região e contornando facilmente o bloqueio e as proibições de IP.

8. Armazenamento de dados

Depois de ter extraído os dados com êxito, armazene-os num formato estruturado. Pandas é uma excelente ferramenta para o efeito.

Guardar em CSV com o Pandas

importar pandas como pd

# Partindo do princípio de que os produtos são uma lista de dicionários
df = pd.DataFrame(produtos)
df.to_csv("amazon_products.csv", index=False)

9. Melhores práticas e desafios

• Respeito robots.txt: Cumpra sempre as diretrizes especificadas no robots.txt ficheiro.
• Limitação da taxa: Implementar estratégias de limitação de taxas para evitar a sobrecarga dos servidores da Amazon.
• Tratamento de erros: Esteja preparado para lidar com vários erros, incluindo tempos limite de pedidos, CAPTCHAs e erros de página não encontrada.
• Testes: Teste bem o seu raspador num ambiente controlado antes de o utilizar à escala.
• Legalidade: Certifique-se de que as suas actividades de recolha de dados estão em conformidade com os regulamentos legais e os termos de serviço da Amazon.

10. Dimensionamento do processo de raspagem

Para operações de raspagem em grande escala, considere a utilização de uma estrutura como Sucata ou implementando o seu raspador numa plataforma de nuvem com capacidades de rastreio distribuído.

Outro método para raspar os produtos do vendedor da Amazon

A Amazon fornece APIs como a API de publicidade de produtos para aceder a informações sobre produtos. Embora este método seja legítimo e suportado pela Amazon, requer aprovação de acesso à API e tem um âmbito limitado.

• Prós:

  Apoiado oficialmente, fiável.

• Contras:

  Acesso limitado, requer aprovação e pode implicar custos de utilização.

Perguntas frequentes sobre o Scrape Data from Amazon

Q1: É legal procurar dados de produtos na Amazon?

R: A recolha de dados da Amazon sem autorização pode violar os seus termos de serviço e pode resultar em consequências legais ou no bloqueio de endereços IP. Consulte sempre um consultor jurídico antes de prosseguir.

P2: Como evitar ser bloqueado durante a recolha de dados da Amazon?

R: Utilizar proxies para rodar o IP, respeitar o robots.txt, implementar atrasos entre os pedidos, evitar fazer scraping com demasiada frequência, etc., são algumas medidas que podem minimizar o risco de ser bloqueado pela Amazon.

P3: Porque é que o meu script de raspagem deixa de funcionar?

R: Verifique se a Amazon alterou a estrutura do seu Web site ou implementou novas medidas anti-raspagem e ajuste o script para acomodar quaisquer alterações. Além disso, verifique e mantenha regularmente o script para garantir a funcionalidade contínua.

Resumo

A raspagem dos produtos de um vendedor na Amazon envolve a identificação do URL exclusivo do vendedor, a navegação por listas de produtos paginados e o tratamento de conteúdo dinâmico com ferramentas como o Selenium. Devido às medidas anti-raspagem da Amazon, como CAPTCHAs e limitação de taxa, é essencial usar proxies rotativos e considerar a conformidade com seus termos de serviço. A utilização de bibliotecas como a BeautifulSoup para conteúdos estáticos e a Selenium para conteúdos dinâmicos, juntamente com uma gestão cuidadosa dos endereços IP e dos limites de taxa, pode ajudar a extrair e armazenar eficazmente os dados dos produtos, minimizando o risco de bloqueio.