Wie man einen flexiblen E-Commerce-Scraper zum Verfolgen von Sammlerstücke-Preisen erstellt

Eine umfassende Anleitung zum Erstellen eines vielseitigen Web-Scrapers, der Sammlerstückpreise über verschiedene E-Commerce-Plattformen überwacht und analysiert, mit Schwerpunkt auf CGC-bewerteten Comics. Der Scraper läuft automatisch alle 6 Stunden und bietet eine einfache Weboberfläche für Datenvisualisierung und Marktanalyse.

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Einfache Zusammenfassung

Dieser Plan skizziert die Entwicklung eines flexiblen Web-Scrapers zur Verfolgung von Sammlerstückpreisen über E-Commerce-Plattformen, der alle 6 Stunden über einen Cron-Job läuft und eine einfache Weboberfläche bietet.

Produktanforderungsdokument (PRD)

Ziele:

Erstellen eines flexiblen Web-Scrapers, der in der Lage ist, Sammlerstückpreise über mehrere E-Commerce-Plattformen zu verfolgen
Zunächst Fokus auf CGC-bewertete Comics, mit Potenzial zur Erweiterung auf andere Sammlerstücke
Implementierung eines automatischen Scraping alle 6 Stunden über einen Cron-Job
Entwicklung einer einfachen Weboberfläche für Datenvisualisierung und -analyse
Ermöglichung der Identifizierung von Markttrends und Preisanomalien

Zielgruppe:

Persönliche Nutzung durch den Projektersteller, mit Potenzial für Erweiterung

Schlüsselmerkmale:

Multi-Plattform-Scraping (eBay, Shopify-Stores, etc.)
Automatische Datenerfassung alle 6 Stunden
Umfassende Datenerfassung (Preis, Bewertung, Titel, Ausgabenummer, Verkäuferinformationen usw.)
Lokale Datenspeicherung mit möglicher Cloudflare-Worker-Integration
Einfache Weboberfläche für Datenvisualisierung und -analyse
Anomalieerkennung zur Identifizierung ungewöhnlicher Preise
Skalierbare Gestaltung zur Handhabung einer unbegrenzten Anzahl von verfolgten Artikeln

Benutzeranforderungen:

Benutzerfreundliche Oberfläche, die auch für Benutzer mit begrenzter technischer Expertise geeignet ist
Möglichkeit, die erfassten Daten anzuzeigen und zu analysieren
Flexibilität, um in Zukunft auf verschiedene Arten von Sammlerstücken erweitert zu werden

Benutzerflüsse

Datenerfassung:
- Der Scraper läuft automatisch alle 6 Stunden
- Erfasst Daten von konfigurierten E-Commerce-Plattformen
- Speichert Daten lokal oder in Cloud-Speicher
Datenvisualisierung:
- Der Benutzer greift auf die Weboberfläche zu
- Betrachtet die erfassten Daten in einem einfachen, verständlichen Format
- Analysiert Trends und identifiziert Preisanomalien
Konfiguration:
- Der Benutzer fügt Ziel-E-Commerce-Plattformen oder spezifische zu verfolgende Sammlerstücke hinzu oder ändert sie
- Aktualisierungen werden in den nachfolgenden Scraping-Zyklen berücksichtigt

Technische Spezifikationen

Empfohlener Stack:

Backend: Python (für Scraping und Datenverarbeitung)
Web-Framework: Flask oder FastAPI (zur Erstellung einer einfachen Weboberfläche)
Datenbank: SQLite (für lokale Speicherung) oder PostgreSQL (für Skalierbarkeit)
Frontend: HTML, CSS, JavaScript (für einfache Visualisierung)
Scraping-Tools: Beautiful Soup oder Scrapy
Scheduling: cron (für Linux/macOS) oder Windows Task Scheduler
Cloud-Integration: Cloudflare Workers (optional)

Schlüsselkomponenten:

Scraper-Modul: Flexibles Design zur Handhabung mehrerer E-Commerce-Plattformen
Datenspeichermodul: Lokale Datenbank mit möglicher Cloud-Integration
Scheduler: Cron-Job-Einrichtung für die automatische Ausführung alle 6 Stunden
Weboberfläche: Einfaches Dashboard für Datenvisualisierung und -analyse
Anomalieerkennung: Algorithmus zur Identifizierung ungewöhnlicher Preise oder Trends

API-Endpunkte

N/A

Datenbankschema

CREATE TABLE collectibles (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    type TEXT,
    title TEXT,
    issue_number TEXT,
    grade TEXT,
    price DECIMAL,
    seller TEXT,
    platform TEXT,
    timestamp DATETIME
);

Dateistruktur

collectible-price-tracker/
├── scraper/
│   ├── __init__.py
│   ├── ebay_scraper.py
│   ├── shopify_scraper.py
│   └── base_scraper.py
├── data/
│   └── collectibles.db
├── web/
│   ├── templates/
│   │   └── index.html
│   ├── static/
│   │   ├── css/
│   │   └── js/
│   └── app.py
├── utils/
│   ├── __init__.py
│   ├── database.py
│   └── anomaly_detection.py
├── config.py
├── main.py
└── requirements.txt

Implementierungsplan

Richten Sie die Projektstruktur und -umgebung ein
Entwickeln Sie eine Basisklasse für den Scraper mit gemeinsamen Funktionen
Implementieren Sie plattformspezifische Scraper (eBay, Shopify)
Erstellen Sie eine lokale Datenbank und ein Datenspeichermodul
Entwickeln Sie einen Scheduling-Mechanismus für die automatische Ausführung
Implementieren Sie eine grundlegende Weboberfläche für die Datenvisualisierung
Fügen Sie den Algorithmus zur Anomalieerkennung hinzu
Integrieren Sie alle Komponenten und testen Sie gründlich
Implementieren Sie Fehlerbehandlung und Protokollierung
Optimieren Sie Leistung und Skalierbarkeit
Dokumentieren Sie den Code und erstellen Sie ein Benutzerhandbuch
Richten Sie die Bereitstellungsumgebung ein (lokal oder in der Cloud)

Bereitstellungsstrategie

Lokale Bereitstellung:
- Richten Sie eine Python-Umgebung auf dem lokalen Rechner ein
- Installieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten
- Konfigurieren Sie den Cron-Job für die automatische Ausführung
- Führen Sie die Weboberfläche auf localhost aus
Cloud-Bereitstellung (optional):
- Richten Sie einen Cloudflare-Worker für Scraping-Aufgaben ein
- Stellen Sie die Weboberfläche auf einer Cloud-Plattform (z.B. Heroku, DigitalOcean) bereit
- Konfigurieren Sie die Cloud-basierte Planung für die automatische Ausführung

Designbegründung

Das Design konzentriert sich auf Flexibilität und Einfachheit, um die Bedürfnisse des Benutzers zu erfüllen. Python wurde aufgrund seiner starken Scraping-Bibliotheken und Benutzerfreundlichkeit gewählt. Eine lokale SQLite-Datenbank bietet einfache Speicherung mit der Option, bei Bedarf auf PostgreSQL zu skalieren. Das modulare Scraper-Design ermöglicht eine einfache Hinzufügung neuer Plattformen. Eine grundlegende Weboberfläche kommt dem begrenzten technischen Wissen des Benutzers entgegen und bietet wesentliche Visualisierungsfähigkeiten. Die Verwendung eines Cron-Jobs gewährleistet regelmäßige Datenaktualisierungen ohne manuelles Eingreifen. Der offene Ansatz für die verfolgten Artikel und das Potenzial für die Cloud-Integration über Cloudflare Workers ermöglichen eine zukünftige Skalierbarkeit.