Web Scraping Walmart : feuille de route d'un développeur pour l'analyse de produit

Dans le monde en constante évolution du commerce électronique, où les données sont la clé du succès, les développeurs sont au cœur de l'innovation. Aujourd'hui, nous commençons notre aventure en explorant comment extraire des informations précieuses de l'un des plus grands acteurs de la vente au détail : Walmart.

Avec une offre de produits vaste et diversifiée, associée à une présence en ligne importante, Walmart est devenue une mine d'informations pour les analystes et les développeurs de données. Cependant, il peut être difficile de s'y retrouver dans les complexités de l'acquisition, de l'analyse et des considérations éthiques des données. Dans cet article, nous vous fournirons une feuille de route complète pour maîtriser l'art du web scraping pour l'analyse des produits, tout en restant dans les limites de la légalité et de l'éthique.

Que vous soyez un data scientist, un chef d'entreprise à la recherche d'informations exploitables ou simplement un développeur curieux, cet article vous servira de passerelle pour comprendre le potentiel transformateur du web scraping. Nous allons non seulement nous plonger dans les outils et techniques essentiels nécessaires pour explorer les étagères numériques de Walmart, mais également vous guider sur la manière de récupérer efficacement des morceaux de données précieuses.

Au cœur de notre projet se trouve Crawlbase, un outil de scraping Web précieux qui simplifie le processus, améliorant votre capacité à extraire des données essentielles du domaine en ligne de Walmart. À la fin de ce parcours, vous serez équipé non seulement de l'expertise technique nécessaire pour extraire efficacement les données, mais également d'une profonde appréciation du rôle que jouent les données dans le façonnement du paysage du commerce électronique.

Alors, préparez-vous à plonger. Nous sommes sur le point de nous lancer dans un voyage transformateur dans le monde du scraping Web et de l'analyse de produits.

Table des matières

I. Comprendre l’analyse des données et son rôle dans le commerce électronique

II. Portée et déroulement du projet

III. Configuration de l'environnement

IV. Création d'un point de terminaison

V. Récupération de HTML à l'aide de Crawling API

VI. Rédaction d'un scraper personnalisé à l'aide de Cheerio

VII. Simplifier le processus de scraping

VIII. Test du flux

IX. Conclusion

X. Foire aux questions

I. Comprendre l’analyse des données et son rôle dans le commerce électronique

L'analyse des données est le processus d'inspection, de nettoyage et d'interprétation des données dans le but de découvrir des informations précieuses, de tirer des conclusions et d'appuyer la prise de décision. Dans le contexte du commerce électronique, l'analyse des données sert de boussole pour guider les entreprises à travers le terrain en constante évolution du marché numérique.

Pourquoi l’analyse des données est importante

Compréhension du client: Les entreprises de commerce électronique traitent avec une clientèle diversifiée. L'analyse des données leur permet de mieux comprendre les comportements, les préférences et les habitudes d'achat de leurs clients. En analysant les données de transactions historiques, par exemple, les entreprises peuvent identifier les produits les plus populaires, leurs clients les plus précieux et les stratégies marketing les plus efficaces.
Personnalisation: Les consommateurs d'aujourd'hui s'attendent à une expérience d'achat personnalisée. L'analyse des données peut être exploitée pour créer des recommandations de produits sur mesure, des campagnes marketing personnalisées et du contenu personnalisé, augmentant ainsi l'engagement et la fidélité des clients.
Stratégie de prix: Le marché numérique est extrêmement concurrentiel et les prix fluctuent fréquemment. L'analyse des données permet aux entreprises de commerce électronique de surveiller les prix des concurrents, d'ajuster leurs propres stratégies de tarification en temps réel et d'identifier les opportunités de proposer des prix compétitifs sans sacrifier la rentabilité.
Gestion de l'inventaire: Maintenir des niveaux de stock optimaux est un aspect essentiel des opérations de commerce électronique. L'analyse des données aide les entreprises à prévoir les tendances de la demande, réduisant ainsi le risque de surstockage ou de sous-stockage de produits. Cela améliore à son tour les flux de trésorerie et garantit que les clients peuvent accéder aux produits quand ils le souhaitent.
Suivi des concurrents du marché : Les entreprises peuvent acquérir une compréhension approfondie de leurs concurrents, notamment de leurs produits, de leurs stratégies de tarification, de leurs approches marketing et du comportement des clients. Cette analyse axée sur les données permet aux entreprises de prendre des décisions éclairées, d'ajuster leurs stratégies de tarification en temps réel, d'optimiser leurs assortiments de produits, d'affiner leurs campagnes marketing et de réagir de manière proactive aux tendances émergentes du marché.
Optimisation du site : Il est essentiel de comprendre comment les clients naviguent et interagissent avec votre site Web de commerce électronique. Les outils d'analyse de données peuvent suivre le comportement des utilisateurs, révélant les domaines dans lesquels l'optimisation du site Web peut améliorer l'expérience utilisateur, augmenter les taux de conversion et réduire les taux de rebond.
Efficacité marketing : Les entreprises de commerce électronique investissent massivement dans des campagnes de marketing numérique. L'analyse des données fournit des informations sur les performances de ces campagnes, aidant ainsi les entreprises à allouer plus efficacement leurs budgets marketing et à mesurer le retour sur investissement (ROI) de chaque canal.

En résumé, l’analyse des données est l’épine dorsale d’une activité de commerce électronique réussie. Elle permet aux entreprises de prendre des décisions basées sur les données, de s’adapter aux conditions changeantes du marché et de créer une expérience d’achat fluide et personnalisée pour leurs clients.

Dans les sections suivantes de ce blog, nous vous expliquerons comment créer votre propre scraper Web pour la collecte de données à partir de plateformes telles que Walmart. Le contenu récupéré peut être utilisé pour une analyse efficace des données, permettant ainsi à votre entreprise d'avoir un avantage à l'ère numérique.

II. Portée et déroulement du projet

Avant de nous lancer dans notre aventure de scraping Web, il est essentiel de comprendre la portée de ce projet. Dans ce guide, nous nous concentrerons sur l'exploration des données produit à partir de la page de résultats du moteur de recherche (SERP) de Walmart et sur la création d'un scraper personnalisé qui peut être utilisé pour l'analyse du commerce électronique.

Avant de plonger dans les aspects techniques, assurez-vous de disposer des prérequis suivants :

Connaissances de base de JavaScript et Node.js : Familiarité avec JavaScript et Node.js est essentiel car nous utiliserons ces technologies pour le scraping Web et le traitement des données.
Compte API Crawlbase actif : Vous aurez besoin d'un compte Crawlbase actif avec des informations d'identification API valides. Ces informations d'identification sont nécessaires pour interagir avec le service de scraping Web de Crawlbase. Commencez par vous inscrire à Base d'exploration et obtenir vos informations d'identification auprès du documentation de compte. Vous recevrez 1,000 XNUMX demandes gratuites lors de votre inscription qui pourront être utilisées pour ce projet.
Familiarité avec Express.js : Bien que facultatif, avoir une certaine connaissance de Express.js peut être utile si vous avez l'intention de créer un point de terminaison pour recevoir des données récupérées. Express.js vous aidera à configurer votre serveur efficacement.

Une fois ces conditions préalables remplies, discutons brièvement du déroulement du projet. Il commence par l'envoi d'une requête GET contenant une URL SERP Walmart à votre serveur Express. Le serveur, à son tour, transmet cette URL au Crawling API, qui explore la page SERP de Walmart, récupérant le contenu HTML crucial.

Une fois obtenues, Cheerio intervient pour extraire les informations essentielles sur le produit. Ces données extraites sont ensuite renvoyées à la fonction principale, prêtes à être traitées ultérieurement. Enfin, les données extraites sont rapidement renvoyées à l'utilisateur, complétant ainsi le flux de projet transparent, de la saisie de l'utilisateur à la livraison des données.

Vous êtes maintenant prêt à suivre les étapes de ce guide. Notre objectif est de vous fournir les connaissances et les outils nécessaires pour un scraping Web et une analyse du commerce électronique fluides. Commençons !

III. Configuration de l'environnement

Tout d'abord, créez un Node.js projet. Ce projet sera la base de notre environnement de scraping Web. Si ce n'est pas déjà fait, assurez-vous que Node.js est installé sur votre machine de développement.

Maintenant, configurons votre environnement de scraping Web en installant certaines dépendances clés. Ces outils nous aideront à analyser le HTML, à configurer un serveur pour recevoir les données récupérées (si nécessaire) et à interagir efficacement avec le contenu Web. Voici les dépendances :

Bibliothèque Cheerio : Pensez à Tchao comme votre fidèle compagnon pour l'analyse HTML. C'est une bibliothèque puissante qui nous permet d'extraire des données de pages Web de manière transparente.
Express (facultatif) : Si votre projet nécessite un serveur pour recevoir et gérer les données récupérées via un point de terminaison, vous pouvez utiliser Express.js. Il s'agit d'un framework polyvalent pour la configuration de serveurs Web.
Bibliothèque Crawlbase (facultative) : Pour simplifier le processus de récupération du contenu HTML des sites Web, vous pouvez opter pour la bibliothèque Crawlbase. Elle est spécialement conçue pour interagir avec Crawlbase Crawling API, rendant la récupération des données plus efficace.

Pour installer ces dépendances, exécutez simplement la commande suivante dans le répertoire de votre projet Node.js :

1	npm installer express cheerio crawlbase

IV. Création d'un point de terminaison

Dans cette étape, vous allez configurer un serveur Express.js et établir une route GET pour /scrape. Ce point de terminaison sert de point d'entrée pour déclencher le processus de scraping Web. Lorsqu'un client envoie une requête GET à cette route, votre serveur lance l'opération de scraping, récupère les données et fournit une réponse.

La création de ce point de terminaison s'avère particulièrement utile lorsque vous envisagez de proposer une API permettant aux utilisateurs ou à d'autres systèmes de demander des données extraites en temps réel. Il vous permet de contrôler le calendrier et la méthodologie de récupération des données, améliorant ainsi la polyvalence et l'accessibilité de votre solution de scraping Web.

Vous trouverez ci-dessous un exemple de création d'une route GET Express.js de base pour /scrape:

const exprimer = exigent('exprimer');
const application = express();
const port = processus.env.PORT || 3000;

// Définir une route pour gérer les données récupérées entrantes
app.obtenez('/gratter', (req, rés) => {
  // Traitez et stockez les données récupérées ici
  const données grattées = req.corps;

  // Répondez avec un message de réussite ou une autre réponse appropriée
  res.statuts(200).json({ message: « Données reçues avec succès » });
});

// Démarrer le serveur Express
app.écouter(port, () => {
  console.enregistrer(`Le serveur est en cours d'exécution sur le port ${port}`);
});

Enregistrez ce code dans votre projet Node.js et exécutez-le node index.js pour démarrer le serveur.

V. Récupération de HTML à l'aide de Crawling API

Maintenant que vous disposez de vos informations d'identification API et que votre serveur est entièrement configuré avec les dépendances requises, passons à l'étape suivante : utiliser Crawlbase Crawling API pour récupérer le contenu HTML de la page SERP de Walmart.

Voici l'affaire : Le Crawling API c'est comme un outil qui vous aide à demander gentiment aux sites Web leurs pages Web, et ils vous fournissent ces pages sous une forme simple appelée HTML brut.

Dans cette étape, nous vous montrerons comment utiliser le Crawling APIC'est comme si vous disiez à l'API : « Hé, pouvez-vous me fournir la page Web de Walmart ? » et elle va la chercher pour vous. Nous vous montrerons également comment utiliser vos identifiants API spéciaux pour y parvenir.

Pour commencer, nous allons intégrer le Bibliothèque Crawlbase pour faire une requête GET vers une URL spécifiée (req.query.url), nous devons insérer les lignes suivantes dans notre code principal :

const { API d'exploration } = exigent("base d'exploration");

const API = nouvelle API d'exploration({ jeton: "VOTRE_JEU_CRAWLBASE" }); // Remplacez-le par votre jeton de demande normal

app.obtenez("/gratter", (req, rés) => {
  api
    .obtenez(oblig.question.url)
    .puis((RAPIDE) => {
      console.enregistrer(réponse.corps)
    })
    .capture((erreur) => {
      console.enregistrer(erreur, "ERREUR");
      retourner res.statuts(500).envoyer({ statuts: "Échoué", msg: erreur });

Au lieu d'attendre des données dans le corps de la requête, ce code utilise le paramètre URL pour spécifier l'URL SERP Walmart à récupérer (que nous afficherons plus tard à l'aide de Postman). Il enregistre ensuite la réponse du Crawling API à la console et gère les erreurs, en répondant avec un message d'erreur et un code d'état 500 en cas de problème.

Voici l'extrait de code mis à jour :

const exprimer = exigent('exprimer');
const { API d'exploration } = exigent('base d'exploration');

const API = nouvelle API d'exploration({ jeton: 'VOTRE_JETON_CRAWLBASE' }); // Remplacez-le par votre jeton de demande normal
const application = express();
const PORT = processus.env.PORT || 3000;

app.obtenez('/gratter', (req, rés) => {
  api
    .obtenez(oblig.question.url)
    .puis((RAPIDE) => {
      console.enregistrer(réponse.corps);
    })
    .capture((erreur) => {
      console.enregistrer(erreur, 'ERREUR');
      retourner res.statuts(500).envoyer({ statuts: 'Échoué', msg: erreur });
    });
});

app.écouter(PORT, () => console.enregistrer(`Le serveur est en cours d'exécution sur le port ${PORT}`));

Exécutez le serveur, transmettez le paramètre URL à la route et vous devriez pouvoir obtenir le Réponse HTML comme indiqué ci-dessous:

Les données HTML que vous obtenez de Crawlbase seront les éléments de base de nos prochaines étapes. Nous utiliserons ce HTML brut pour rechercher et collecter les données dont nous avons besoin à l'aide de Tchao et quelques astuces personnalisées que nous vous apprendrons.

En maîtrisant cette partie, vous serez prêt à collecter des données Web comme un pro et à vous lancer dans des tâches amusantes : extraire et analyser les données que vous avez collectées.

VI. Rédaction d'un scraper personnalisé à l'aide de Cheerio

Dans cette étape, nous entrons dans le cœur du scraping Web. Nous souhaitons obtenir des informations vraiment utiles à partir d'une URL de page de résultats de moteur de recherche Walmart (SERP), et voici comment nous allons le faire en utilisant Tchao.

Imaginez créer votre propre outil pour récupérer exactement ce que vous voulez d'une page Web : c'est ce qu'est un scraper personnalisé. Notre objectif est d'extraire des détails importants tels que les noms de produits, les prix et les notes des résultats de recherche Walmart.

En créant cet outil personnalisé, vous pouvez choisir vous-même la manière dont vous souhaitez collecter les données. Nous vous montrerons comment sélectionner les informations dont vous avez besoin à l'aide de sélecteurs. C'est comme si vous disiez : « Veuillez me fournir les titres, les prix et les notes », et il fera exactement cela.

Cette approche pratique vous permet d'affiner votre scraping pour qu'il corresponde parfaitement à la structure de la page Web de Walmart. Elle vous garantit d'obtenir les données souhaitées rapidement et avec précision.

const $ = Santé.charge(html),
  donnéesproduit = {
    Produits: []
    produitsCount: 0,
  };

$('div[role="groupe"] div[data-testid="liste-vue"]').chacun((_, élément) => {
  const titre = $(élément).trouver('[data-automation-id="titre-du-produit"]').texte()
    image = $(élément).trouver('[data-testid="productTileImage"]').attribut('src'),
    prix = $(élément).trouver('[data-automation-id="prix-du-produit"] .lh-copy span.f2').texte()
    devise = $(élément).trouver('[data-automation-id="prix-du-produit"] .f6.f5-l:premier').texte()
    reviewsCount = $(élément).trouver('[aria-hidden=true].f7').texte()
    reviewStar = $(élément).trouver('.flex.items-center.mt2.w_iUH7').texte()
    deliveryMessage = $(élément).trouver('[data-automation-id="fulfillment-badge"]').texte()réduire()
    productBadge = $(élément).trouver('.tag-leader-badge').texte()
    inventaireStatus = $(élément).trouver('[data-automation-id="état-de-l'inventaire"]').texte() || 'En stock',
    estSponsorisé = $(élément).trouver('.lh-title > .gray.f7').texte()? oui : non;

  Données du produit[« produits »].pousser({
    Titre,
    image,
    prix,
    devise,
    avisCount,
    critiqueStar,
    message de livraison,
    Badge de produit,
    inventaireStatut,
    est sponsorisé,
  });
});

Essentiellement, ce code parcourt l'intégralité du contenu HTML récupéré à partir de l'URL Walmart spécifiée. Il navigue à travers les différents éléments de classe au sein de la structure de la page pour localiser les données pertinentes et place chaque élément d'information dans les variables correspondantes telles que title, images, price, currencyet plus encore.

VII. Simplifier le processus de scraping

Dans cette phase cruciale, nous rassemblons tous les éléments pour créer un processus de scraping Web fluide.

En commençant par le /scrape point de terminaison, qui gère les requêtes sur notre hôte local.

Ensuite, introduisez l’extrait de code qui utilise la bibliothèque Crawlbase, garantissant que nous pouvons explorer les URL de la page de résultats du moteur de recherche Walmart (SERP) sans rencontrer de blocages.

Enfin, nous intégrerons notre scraper personnalisé, en utilisant la bibliothèque Cheerio, pour nous fournir une réponse JSON soigneusement organisée pour une lisibilité facile.

Voici le code complet :

const exprimer = exigent('exprimer');
const Salut = exigent('salut');
const { API d'exploration } = exigent('base d'exploration');

const API = nouvelle API d'exploration({
  jeton: 'VOTRE_JETON_CRAWLBASE',
}); // Remplacez-le par votre jeton Crawlbase
const application = express();
const PORT = processus.env.PORT || 3000;

fonction analyser les produits à partir de HTML(html) {
  Essai {
    const $ = Santé.charge(html),
      donnéesproduit = {
        Produits: []
        produitsCount: 0,
      };

    $('div[role="groupe"] div[data-testid="liste-vue"]').chacun((_, élément) => {
      const titre = $(élément).trouver('[data-automation-id="titre-du-produit"]').texte()
        image = $(élément).trouver('[data-testid="productTileImage"]').attribut('src'),
        prix = $(élément).trouver('[data-automation-id="prix-du-produit"] .lh-copy span.f2').texte()
        devise = $(élément).trouver('[data-automation-id="prix-du-produit"] .f6.f5-l:premier').texte()
        reviewsCount = $(élément).trouver('[aria-hidden=true].f7').texte()
        reviewStar = $(élément).trouver('.flex.items-center.mt2.w_iUH7').texte()
        deliveryMessage = $(élément).trouver('[data-automation-id="fulfillment-badge"]').texte()réduire()
        productBadge = $(élément).trouver('.tag-leader-badge').texte()
        inventaireStatus = $(élément).trouver('[data-automation-id="état-de-l'inventaire"]').texte() || 'En stock',
        estSponsorisé = $(élément).trouver('.lh-title > .gray.f7').texte()? oui : non;

      Données du produit[« produits »].pousser({
        Titre,
        image,
        prix,
        devise,
        avisCount,
        critiqueStar,
        message de livraison,
        Badge de produit,
        inventaireStatut,
        est sponsorisé,
      });
    });
    Données du produit['produitsCount'] = DonnéesProduit[« produits »].longueur;

    retourner Données du produit;
  } capture (erreur) {
    retourner erreur;
  }
}

app.obtenez('/gratter', (req, rés) => {
  api
    .obtenez(oblig.question.url)
    .puis((RAPIDE) => {
      const Données analysées = analyser les produits à partir de HTML(réponse.corps);
      retourner res.statuts(200).json(données analysées);
    })
    .capture((erreur) => {
      console.enregistrer(erreur, 'ERREUR');
      retourner res.statuts(500).envoyer({ statuts: 'Échoué', msg: erreur });
    });
});

app.écouter(PORT, () => console.enregistrer(`Le serveur est en cours d'exécution sur le port ${PORT}`));

Une fois l'URL fournie, notre serveur entre en action. Ce processus automatisé vous permet d'accéder en un rien de temps à des informations précieuses issues des résultats de recherche de Walmart, ce qui rend votre expérience plus efficace et plus conviviale.

VIII. Test du flux

Pour tester notre projet, nous vous recommandons d'utiliser Facteur car il fournit une interface graphique conviviale pour effectuer des requêtes HTTP vers les API.

Vous pouvez lancer une requête GET sur le serveur local, configuré sur le port 3000, via le point de terminaison /scrape. Incluez simplement un URL paramètre de requête avec une URL cible entièrement codée.

Pour encoder une URL, vous pouvez mettre en surbrillance la chaîne d'URL dans Postman, cliquer sur le menu Meatballs et sélectionner Coder le composant URI.

Demande complète du facteur :

1	http://localhost:3000/scrape?url=https%3A%2F%2Fwww.walmart.com%2Fsearch%3Fq%3Diphone%2B14%2Bpro

Ainsi, lorsque vous effectuez cette requête GET dans Postman, elle sera envoyée à votre serveur local, et votre serveur, à l'aide de la bibliothèque Crawlbase et de Cheerio, extraira le contenu HTML de l'URL Walmart spécifiée et renverra les données pertinentes comme indiqué dans la réponse JSON ci-dessous :

{
  "des produits": [
    {
      « Titre »: « Straight Talk Apple iPhone 14 Pro Max, 128 Go, argent – Smartphone prépayé [verrouillé sur Straight Talk] »,
      "image": "https://i5.walmartimages.com/seo/Straight-Talk-Apple-iPhone-14-Pro-Max-128GB-Silver-Prepaid-Smartphone-Locked-to-Straight-Talk_e0069f3e-9a9e-403e-8f37-18925e30d723.ab4506a1181022de52e7d4db5b973924.jpeg?odnHeight=784&odnWidth=580&odnBg=FFFFFF",
      "prix": "1,099",
      "devise": "$",
      "commentairesCount": "31",
      "reviewStar": « 4.4 sur 5 étoiles. 31 avis »,
      "message de livraison": « Livraison gratuite, arrive dans 3 jours et plus »,
      « Badge de produit »: « Choix populaire »,
      « État de l'inventaire »: "En stock",
      "est sponsorisé": oui
    },
    {
      « Titre »: « Straight Talk Apple iPhone 14 Pro, 128 Go, or - Smartphone prépayé [verrouillé sur Straight Talk] »,
      "image": "https://i5.walmartimages.com/seo/Straight-Talk-Apple-iPhone-14-Pro-128GB-Gold-Prepaid-Smartphone-Locked-to-Straight-Talk_6950d257-436c-403c-9545-99ce5d98fcc4.303c44244c472235ed13966ecce40aee.jpeg?odnHeight=784&odnWidth=580&odnBg=FFFFFF",
      "prix": "999",
      "devise": "$",
      "commentairesCount": "21",
      "reviewStar": « 3.9 sur 5 étoiles. 21 avis »,
      "message de livraison": « Livraison gratuite, arrive dans 3 jours et plus »,
      « Badge de produit »: "",
      « État de l'inventaire »: "En stock",
      "est sponsorisé": oui
    },
    {
      « Titre »: « Straight Talk Apple iPhone 14 Pro, 128 Go, argent - Smartphone prépayé [verrouillé sur Straight Talk] »,
      "image": "https://i5.walmartimages.com/seo/Straight-Talk-Apple-iPhone-14-Pro-128GB-Silver-Prepaid-Smartphone-Locked-to-Straight-Talk_b474451b-6a86-4dd5-a91b-9a21d903e43f.c3702fb3b49e335d4d3d2b2709933db3.jpeg?odnHeight=784&odnWidth=580&odnBg=FFFFFF",
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      "devise": "$",
      "commentairesCount": "16",
      "reviewStar": « 4.7 sur 5 étoiles. 16 avis »,
      "message de livraison": « Livraison gratuite, arrive dans 3 jours et plus »,
      « Badge de produit »: "",
      « État de l'inventaire »: "En stock",
      "est sponsorisé": oui
    },
    {
      « Titre »: « Straight Talk Apple iPhone 13 Pro Max, 128 Go, Graphite - Smartphone prépayé [Verrouillé sur Straight Talk] »,
      "image": "https://i5.walmartimages.com/seo/Straight-Talk-Apple-iPhone-13-Pro-Max-128GB-Graphite-Prepaid-Smartphone-Locked-to-Straight-Talk_c0d13cbf-3167-451d-a65b-d8dc08b129b0.0e9b4f09991f15e8abb6517b9dfc701d.jpeg?odnHeight=784&odnWidth=580&odnBg=FFFFFF",
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      "devise": "$",
      "commentairesCount": "45",
      "reviewStar": « 4.6 sur 5 étoiles. 45 avis »,
      "message de livraison": « Livraison gratuite, arrive dans 3 jours et plus »,
      « Badge de produit »: "",
      « État de l'inventaire »: "En stock",
      "est sponsorisé": oui
    },
    {
      « Titre »: « Straight Talk Apple iPhone 14 Pro Max, 128 Go, argent – Smartphone prépayé [verrouillé sur Straight Talk] »,
      "image": "https://i5.walmartimages.com/asr/e0069f3e-9a9e-403e-8f37-18925e30d723.ab4506a1181022de52e7d4db5b973924.jpeg?odnHeight=784&odnWidth=580&odnBg=FFFFFF",
      "prix": "1,099",
      "devise": "$",
      "commentairesCount": "31",
      "reviewStar": « 4.4 sur 5 étoiles. 31 avis »,
      "message de livraison": « Livraison gratuite, arrive dans 3 jours et plus »,
      « Badge de produit »: « Choix populaire »,
      « État de l'inventaire »: "En stock",
      "est sponsorisé": non
    },
    {
      « Titre »: "Apple iPhone 14 Pro Max 128 Go Space Black restauré (déverrouillé) MQ8N3LL/A d'occasion en excellent état",
      "image": "https://i5.walmartimages.com/asr/5488f0cd-cc5e-4104-928f-fe44c0cf0a19.5a15307b08a7487f8c91d3ba8aea071e.jpeg?odnHeight=784&odnWidth=580&odnBg=FFFFFF",
      "prix": "918",
      "devise": "$",
      "commentairesCount": "13",
      "reviewStar": « 4.7 sur 5 étoiles. 13 avis »,
      "message de livraison": « Livraison gratuite, arrive dans 3 jours et plus »,
      « Badge de produit »: "",
      « État de l'inventaire »: "En stock",
      "est sponsorisé": non
    },
    {
      « Titre »: "Apple iPhone 14 Pro 128 Go Deep Purple restauré (déverrouillé) MQ0E3LL/A d'occasion en excellent état",
      "image": "https://i5.walmartimages.com/asr/1385d15c-17b0-4392-8fc1-414cae1a51ed.75f6972b7faabe8490df9e82084adf01.jpeg?odnHeight=784&odnWidth=580&odnBg=FFFFFF",
      "prix": "899",
      "devise": "$",
      "commentairesCount": "5",
      "reviewStar": « 4.2 sur 5 étoiles. 5 avis »,
      "message de livraison": « Livraison gratuite, arrive dans 3 jours et plus »,
      « Badge de produit »: "",
      « État de l'inventaire »: "En stock",
      "est sponsorisé": non
    },
    {
      « Titre »: « Straight Talk Apple iPhone 14 Pro, 128 Go, or - Smartphone prépayé [verrouillé sur Straight Talk] »,
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Maintenant que vous avez réussi à extraire les données, les possibilités sont infinies. Vous avez la possibilité de faire évoluer votre projet et d'extraire des milliers de pages de résultats des moteurs de recherche (SERP) par heure, et vous pouvez choisir de stocker ces précieuses données dans une base de données ou en toute sécurité dans le cloud.

Grâce aux données à votre disposition, vous pouvez collaborer avec les data scientists de votre entreprise pour formuler des stratégies qui favorisent la croissance et le succès de votre entreprise. La puissance du web scraping combinée à l'analyse des données est désormais entre vos mains, vous permettant ainsi qu'à votre équipe de prendre des décisions efficaces pour rester pertinent dans le monde concurrentiel du commerce électronique.

IX. Conclusion

Nous avons parcouru le monde du web scraping et son incroyable potentiel pour l'analyse des produits de commerce électronique. De la mise en place des bases à l'exploration de données, vous avez vu comment cette compétence peut changer la donne pour les développeurs et les entreprises.

Le scraping Web, effectué de manière responsable et éthique, est comme votre recette secrète pour aller de l'avant, rester dans le jeu et faire des choix intelligents dans le domaine du commerce électronique en évolution rapide. Avec des outils comme Crawlbase à votre disposition et le savoir-faire pour utiliser Cheerio comme un pro, vous êtes sur la bonne voie pour renforcer vos stratégies de commerce électronique.

Mais un conseil avisé : un grand pouvoir implique de grandes responsabilités. Respectez toujours les règles, les conditions d'utilisation du site Web et traitez vos données avec le soin qu'elles méritent.

Armé des compétences et des outils de ce guide, vous êtes prêt à naviguer dans le paysage concurrentiel du commerce électronique, à prendre des décisions basées sur les données et à prospérer sur le marché numérique.

Merci de nous avoir rejoint dans cette aventure à travers le monde du scraping Web pour le commerce électronique. Nous vous souhaitons une réussite totale et les informations révolutionnaires que vous êtes sur le point de découvrir. Bon scraping !

X. Foire aux questions

Q. Comment les entreprises peuvent-elles utiliser l’analyse des données issues du scraping Web pour améliorer leurs stratégies de tarification dans le commerce électronique ?

Les entreprises peuvent utiliser le scraping Web et l'analyse de données pour améliorer leurs stratégies de tarification du commerce électronique en surveillant les prix des concurrents, en mettant en œuvre une tarification dynamique, en optimisant les prix en fonction des données historiques, en identifiant l'élasticité des prix, en évaluant l'efficacité des promotions, en analysant les données des paniers abandonnés, en prévoyant la demande, en se positionnant stratégiquement sur le marché, en segmentant les clients et en effectuant des tests A/B. Ces approches basées sur les données permettent aux entreprises de prendre des décisions de tarification éclairées, de rester compétitives et de maximiser leurs revenus tout en offrant de la valeur à leurs clients.

Q. Quelles sont les meilleures pratiques en matière de stockage et de gestion des données lors de la réalisation d’un scraping Web pour l’analyse des produits de commerce électronique ?

Les meilleures pratiques en matière de stockage et de gestion des données lors du scraping Web pour l'analyse des produits de commerce électronique incluent la conformité juridique, les formats de données structurés, le nettoyage complet des données, le stockage dans le cloud pour l'évolutivité, les sauvegardes de données régulières, le cryptage pour la sécurité, le contrôle d'accès, le contrôle des versions, les politiques de conservation des données définies, la surveillance et les alertes, le scraping respectueux pour éviter le blocage des IP, la documentation des processus de scraping, la compréhension de la propriété des données et les audits périodiques. Le respect de ces pratiques garantit l'intégrité des données, la sécurité et le scraping responsable.

Q. Si le résultat de la recherche comporte plusieurs pages, comment puis-je extraire les pages suivantes à l'aide de Crawlbase ?

Pour extraire plusieurs pages de résultats de recherche dans Crawlbase, vous devez utiliser la structure de pagination spécifique à Walmart. Walmart structure généralement ses URL avec un paramètre « page » pour parcourir les pages de résultats de recherche. Voici un exemple :

En modifiant le paramètre « page » dans l'URL, vous pouvez accéder aux pages suivantes des résultats de recherche. Lors de la configuration de votre tâche de scraping Crawlbase, spécifiez cette logique de pagination et fournissez des sélecteurs ou des règles pour collecter les données de chaque page.

Q. Existe-t-il un risque que votre scraper Web rencontre des blocages lors du scraping de Walmart ?

Oui, il existe une forte probabilité que votre scraper Web soit bloqué, surtout si vous n'utilisez pas un vaste pool de proxys. Bien qu'il soit possible de créer votre propre pool de proxys, cela peut être à la fois long et coûteux. C'est là qu'intervient Crawlbase, qui fonctionne sur une base de millions de proxys, améliorés par une logique d'IA qui imite le comportement humain pour éviter la détection de robots et les CAPTCHA. En utilisant Crawlbase, vous pouvez scraper des pages Web de manière anonyme, éliminant ainsi les problèmes liés aux blocages d'IP et aux défis liés aux proxys tout en économisant un temps et des ressources précieux.

Web Scraping Walmart : feuille de route d'un développeur pour l'analyse de produit

Table des matières

I. Comprendre l’analyse des données et son rôle dans le commerce électronique

Pourquoi l’analyse des données est importante

II. Portée et déroulement du projet

III. Configuration de l'environnement

IV. Création d'un point de terminaison

V. Récupération de HTML à l'aide de Crawling API

VI. Rédaction d'un scraper personnalisé à l'aide de Cheerio

VII. Simplifier le processus de scraping

VIII. Test du flux

IX. Conclusion

X. Foire aux questions

Q. Comment les entreprises peuvent-elles utiliser l’analyse des données issues du scraping Web pour améliorer leurs stratégies de tarification dans le commerce électronique ?

Q. Quelles sont les meilleures pratiques en matière de stockage et de gestion des données lors de la réalisation d’un scraping Web pour l’analyse des produits de commerce électronique ?

Q. Si le résultat de la recherche comporte plusieurs pages, comment puis-je extraire les pages suivantes à l'aide de Crawlbase ?

Q. Existe-t-il un risque que votre scraper Web rencontre des blocages lors du scraping de Walmart ?

Nos solutions

Crawling API

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II. Portée et déroulement du projet

III. Configuration de l'environnement

IV. Création d'un point de terminaison

V. Récupération de HTML à l'aide de Crawling API

VI. Rédaction d'un scraper personnalisé à l'aide de Cheerio

VII. Simplifier le processus de scraping

VIII. Test du flux

IX. Conclusion

X. Foire aux questions

Q. Comment les entreprises peuvent-elles utiliser l’analyse des données issues du scraping Web pour améliorer leurs stratégies de tarification dans le commerce électronique ?

Q. Quelles sont les meilleures pratiques en matière de stockage et de gestion des données lors de la réalisation d’un scraping Web pour l’analyse des produits de commerce électronique ?

Q. Si le résultat de la recherche comporte plusieurs pages, comment puis-je extraire les pages suivantes à l'aide de Crawlbase ?

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