Semalt - Super-Anleitung zum Extrahieren von Amazon-Produktdetails mit Python

Das Scraping großer Datenmengen von Websites wie Amazon ist nicht so einfach. Auf den Websites können Sie nur auf 400 Webseiten pro Kategorie zugreifen. Amazon und andere große E-Commerce-Websites verwenden ASIN, ein Schlüsselwort, das von E-Commerce-Websites verwendet wird, um die Anzahl der Produkte in einer Datenbank zu ermitteln.

In diesem Beitrag erfahren Sie, wie Sie einen Produktschaber erstellen, der später zum Extrahieren von Produktbeschreibungen und Preisdetails bei Amazon verwendet wird. Für Anfänger ist Python eine zweckorientierte Programmiersprache, bei der die Lesbarkeit von Skripten im Vordergrund steht. Hier finden Sie Möglichkeiten zur Verwendung Ihres Produktschabers.

Überwachen von Produkten bei Amazon

Web Scraping wird häufig zum Extrahieren großer Datenmengen von E-Commerce-Websites verwendet. Mit einem Produktschaber können Sie leicht die Verfügbarkeit von Lagerbeständen, Kundenbewertungen und Preisänderungen verfolgen.

Analysieren, wie sich Produkte bei Amazon verkaufen

Beim Extrahieren von Webdaten werden nützliche Daten von Websites extrahiert. Um den harten Wettbewerb auf den Finanzmärkten zu überstehen, müssen Sie die Leistung Ihrer Wettbewerber nachverfolgen. In den letzten Jahren war das Abkratzen von Websites von E-Commerce-Websites eine mühsame und umständliche Aktivität. Dank Python wurde das Scraping dieser Websites vereinfacht.

Ein Produktschaber kratzt problemlos Daten von Amazon, indem er deren ASIN hervorhebt. Extrahierte Daten werden von Finanzvermarktern verwendet, um zu analysieren, wie sich Waren bei Amazon verkaufen. Schaber werden für verschiedene Zwecke eingesetzt. Hier sind andere Verwendungen von Produktschabern.

  • Analyse der Produktbewertungen und -bewertungen von Amazon
  • Untersuchung der API für Warenwerbung
  • Analyse der Ratenparität und -transparenz

Warum Python?

Python wird dringend empfohlen, wenn Sie Dateien von dynamischen Websites wie Amazon extrahieren und analysieren möchten. Bevor wir uns jedoch eingehender mit dem Abrufen von Daten von E-Commerce-Websites befassen, betrachten wir Details, die aus diesen Websites extrahiert werden können. Hier ist eine punktgenaue Liste, die Datensätze hervorhebt, die mit einem Produktschaber abgerufen werden können.

  • Verkaufspreis des Produkts
  • Lagerverfügbarkeit
  • Produktkategorie
  • Produktname
  • Der ursprüngliche Preis

Pythons Paketanforderungen

In diesem Beitrag verwendet das zentrale Thema Python zum Herunterladen und Parsen von HTML. Das Abrufen Ihrer Daten mit Python entspricht dem Klicken mit der rechten Maustaste auf ein Element. So einfach ist das. Laden Sie HTML von der Webseite Ihres bevorzugten Produkts herunter und identifizieren Sie alle XPath der Zielkomponente wie Preis und Produktbeschreibung.

Der Python-Code

Haben Sie den Namen des zu verwendenden Codes? Wenn ja, lass uns loslegen. Geben Sie einfach den Namen Ihres Codes an Ihrer Eingabeaufforderung ein. Nachdem Sie den Code erhalten haben, ändern Sie ihn mit Ihren eigenen ASINs. Eine JSON-Ausgabedatei (data.json) mit allen Listen der ASIN-Daten wird erstellt.

Richtlinien und Bedingungen regeln E-Commerce-Websites. Vermeiden Sie beim Scraping einen Verstoß gegen die Pläne der Website, um eine schwarze Liste zu vermeiden. E-Commerce-Websites beschränken den Zugriff von Benutzern auf mehr als 400 Seiten pro Kategorie. Mit dem Produktschaber von Python können Sie Produkte einfach auf Bewertung und Bestandsverantwortung überwachen.