Como usar um scraper do Walmart para coletar dados valiosos

O Walmart é um grande player no varejo e no comércio eletrônico. Ele se mantém à frente atualizando constantemente seus produtos online para acompanhar a concorrência.

Com sua ampla variedade de produtos online, acessar o banco de dados do Walmart pode ser extremamente benéfico.

Isso pode ajudar na pesquisa de mercado, no rastreamento de preços ou na coleta de insights do consumidor para o seu negócio.

No entanto, você só pode acessar os dados do Walmart se souber como raspar o site deles.

Neste guia, mostraremos como usar um scraper do Walmart para extrair detalhes do produto do site. Abordamos ferramentas sem código e abordagens baseadas em Python.

Mas primeiro, vamos verificar se o Walmart permite web scraping.

Raspagem do Walmart é legal?

Antes de usar um scraper do Walmart, é essencial saber a posição do Walmart sobre web scraping. Seus Termos de Uso deixam claro: você não pode usar ferramentas automatizadas como robôs ou spiders para raspar dados do Walmart sem buscar a aprovação da plataforma.

Ao contrário de outros sites, o Walmart leva essa regra a sério. A plataforma é conhecida por detectar bots com eficiência e aplicá-los com o infame CAPTCHA "Robô ou humano?".

Usando essa e outras estratégias anti-bot, o site torna extremamente difícil para bots do Walmart invadirem.

O Walmart afirma que, em novembro de 2020, o site bloqueou com sucesso mais de 20 milhões de tentativas de bot nos primeiros 30 minutos de um evento especial.

Apesar de um sistema de detecção de bot tão eficiente, existem soluções alternativas para web scraping perfeito do Walmart ou de qualquer outra plataforma.

As abordagens que usamos abaixo são equipadas com medidas para lidar com esses problemas.

Duas abordagens para um scraper do Walmart

Existem duas técnicas principais de web scraping para extrair dados de qualquer plataforma. Você pode usar scrapers sem código ou pode escrever um script de scraping do zero usando uma linguagem de programação.

Nosso guia ajudará você a aprender os dois métodos. mostraremos como usar um scraper do Walmart sem código e como programar um bot do Walmart usando código. Vamos começar.

Scraper do Walmart sem código

Por que reinventar a roda e codificar um script quando há muitos scrapers fáceis de usar disponíveis para fazer o trabalho? Vamos ver como isso é feito.

Etapa 1: selecione uma ferramenta scraper do Walmart

Comece escolhendo uma ferramenta scraper do Walmart apropriada. Existem várias ferramentas disponíveis, mas para este tutorial, usaremos o conhecido scraper do Walmart da Apify. Esta ferramenta é acessível online e oferece um teste gratuito sem exigir cartão de crédito.

Simplesmente vá para a página do scraper do Walmart da Apify e clique em "Experimente gratuitamente".

Etapa 2: crie sua conta

Clicar em "Try for free" o redirecionará para uma página de registro. Aqui, você pode criar uma conta usando seu e-mail ou conectando-se a plataformas como Gmail ou GitHub para uma configuração rápida.



Após o registro, você será direcionado para o painel do scraper do Walmart, onde poderá começar a configurar seu projeto de scraping do Walmart.

Etapa 3: escolha o método de scraping

Este scraper Apify oferece duas maneiras de raspar dados do Walmart. Você pode raspar dados por:

1. Colando URLs: URLs da lista de categorias do Walmart ou URLs da página do produto
   
   

2. Pesquisando uma palavra-chave: Apify raspará a página de resultados da pesquisa para essa palavra-chave
   
   

Neste tutorial, vamos raspar dados colando URLs do site do Walmart. Para a demonstração, usamos a lista de categorias do Walmart para roupas masculinas.

Você pode adicionar mais URLs pressionando o botão “+ Add”. Os URLs podem ser uma mistura de listas de categorias do Walmart e páginas de produtos. Para este guia, estamos usando apenas um URL.

Etapa 4: ajuste as configurações adicionais

Depois de colar seus URLs alvo, especifique o número de produtos que devem ser raspados de cada URL (o padrão é 50). Em seguida, especifique quantas páginas devem ser raspadas. O padrão é 1, o que significa que apenas a primeira página será raspada.

Além disso, para cada URL, você também pode especificar um conjunto de configurações avançadas. Você pode alterar o tipo de método (GET, POST, PUT, etc.), adicionar cabeçalhos HTTP personalizados, como o User Agent, e incluir lógica especial no campo "Dados do Usuário" para determinados tipos de URL.

Como este é um guia inicial, não usaremos nenhuma das configurações avançadas.

Etapa 5: Inicie o Scraper

Agora que você está tudo configurado, é hora de iniciar o scraper do Walmart. Basta clicar no botão "start" na parte inferior do console.

Você pode ver uma mensagem da Apify solicitando que você assine um plano mensal. No entanto, você pode começar com um teste gratuito clicando no botão "Rent Actor".

Clicar em "Rent Actor" o redirecionará para o console principal. Aqui, clique no botão "Save & Start" para iniciar oficialmente o scraper.

Depois de iniciar, o status será atualizado para 'Running'. Seja paciente, pois o processo de scraping pode levar algum tempo. Isso ocorre porque o Apify visita cada página de produto na lista de categorias do Walmart para coletar detalhes completos sobre o produto.

Etapa 6: Limpe os dados antes de exportar

Quando o scraper do Walmart terminar, o status será atualizado para 'Succeeded'. No entanto, seu trabalho ainda não está concluído.

Você notará que os dados raspados incluem muitas informações - 2048 campos no nosso caso. Muitos desses dados podem ser irrelevantes ou vazios, dependendo do que você precisa.

Você não precisa usar tudo; apenas uma parte desses dados pode ser suficiente para seus objetivos. Portanto, você precisa filtrar os campos desnecessários antes de baixar.

Especificar cada campo que você deseja remover de um conjunto de dados tão grande levará muito tempo. A Apify também oferece uma alternativa que permite selecionar apenas os campos que você realmente deseja.

Para fazer isso, vá para a guia "Storage" e na barra "Selected fields", digite os nomes das colunas que deseja manter. Isso exigirá que você estude o conjunto de dados para selecionar as colunas necessárias. Escolha também o formato de arquivo preferido.

Por fim, clique no botão "Download". Seu arquivo será salvo no formato que você selecionou.

Scraper do Walmart com Python

Como você viu acima, usar uma ferramenta sem código pode ter desvantagens. Alguns scrapers não permitem que você escolha detalhes específicos do produto para coletar. Em vez disso, eles coletam tudo, deixando você com um grande conjunto de dados repleto de informações desnecessárias que precisam ser classificadas.

Ao programar seu próprio scraper do Walmart, você pode superar esses problemas. Veja como você pode coletar dados do Walmart usando código.

Etapa 1: Configurando seu ambiente Python

Para começar a raspar o Walmart usando Python, primeiro instale o Python a partir do site oficial. Depois disso, você precisará instalar algumas bibliotecas essenciais para web scraping, como:

• Requests: para enviar requisições ao site do Walmart

• BeautifulSoup 4: para analisar o conteúdo HTML

• Pandas: para gerenciar os dados extraídos
  
  

Etapa 2: Obtendo a página do produto do Walmart

Use a biblioteca Requests para recuperar o conteúdo HTML da página do produto do Walmart que lhe interessa. Isso envolverá o envio de uma solicitação GET para o URL do produto do Walmart que deseja raspar.

Etapa 3: Lidando com bloqueios potenciais

É possível que sua solicitação GET falhe no início. O Walmart é conhecido por ter um forte sistema de detecção de bots. Ao raspar o Walmart, você pode encontrar bloqueios como CAPTCHAs.

Para evitar isso, modifique os cabeçalhos de sua solicitação para incluir um User-Agent que imite um navegador normal. Isso pode tornar seu bot do Walmart menos propenso a ser detectado e bloqueado. Feito isso, reenvie a solicitação GET.

Etapa 4: Analisando o conteúdo HTML

Quando o conteúdo HTML for recuperado, use o BeautifulSoup para analisá-lo. Esta biblioteca é excelente para extrair dados específicos do HTML, como nomes de produtos, preços, descrições e avaliações.

Etapa 5: Localizando e extraindo dados

Inspecione o HTML para encontrar os detalhes do produto de que você precisa. Use as ferramentas do desenvolvedor em seu navegador para identificar os elementos HTML que contêm o título do produto, preço e outros campos necessários. Em seguida, instrua o BeautifulSoup para extrair esses elementos.

Etapa 6: Armazenando e organizando os dados

Organize the data you've extracted in a structured format. Typically, you'll want to keep this data in a list of dictionaries, where each dictionary represents a product with its corresponding details.

Etapa 7: Exportando os dados

Por fim, use a biblioteca Pandas para exportar os dados organizados para um arquivo CSV. Este formato de arquivo é versátil e pode ser facilmente usado para análises posteriores ou relatórios.

Este foi um guia básico. Para uma descrição detalhada de cada etapa junto com snippets de código, consulte o tutorial "Como raspar dados do Walmart" da Oxylabs.

Seu scraper do Walmart precisa de cobertura!

Antes de usar o scraper do Walmart da Apify, tentamos dois scrapers populares sem código, mas o Walmart rapidamente os bloqueou com um CAPTCHA.

Embora o scraper da Apify tenha funcionado para raspar uma única página, raspar mais também poderia ter levado a um bloqueio devido à detecção eficiente de bot do Walmart.

Simplesmente alterar o user-agent ajuda a acessar o banco de dados do Walmart sem ser bloqueado, mas esse método só funciona temporariamente. O Walmart tem outras maneiras de identificar o comportamento de bots.

Para evitar efetivamente a detecção, é necessário uma ferramenta mais avançada como o navegador antidetect AdsPower. Ele utiliza técnicas avançadas como rotação de proxy, alteração de impressão digital e atrasos nas requisições para fazer com que seu scraper pareça humano.

O AdsPower também oferece um teste gratuito e planos pagos muito acessíveis.

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