Wie man einen Casino-Spiele-Tracker aufbaut: Web-Scraping von 500 Online-Casinos

Einfache Zusammenfassung

Dieses Projekt zielt darauf ab, eine leistungsfähige Web-Scraping-Anwendung zu schaffen, die Spielinformationen von 500 Online-Casino-Homepages extrahiert und wertvolle Einblicke in Trends der Spielbeliebtheit und Platzierung in der Branche liefert.

Produktanforderungsdokument (PRD)

Ziele:

1. Erstellen Sie eine Web-Scraping-Anwendung, die in der Lage ist, Spielnamen und ihre Reihenfolge des Erscheinens von 500 Online-Casino-Homepages zu extrahieren.
2. Entwickeln Sie ein System zur effizienten Speicherung und Verwaltung der abgeschrappten Daten.
3. Implementieren Sie ein Zeitplanungssystem für regelmäßige Datenupdates.
4. Erstellen Sie eine Benutzeroberfläche zur Anzeige und Analyse der gesammelten Daten.

Zielgruppe:

• Online-Casino-Betreiber
• Spieleentwickler
• Marktforscher in der Online-Glücksspielindustrie

Schlüsselmerkmale:

1. Web-Scraping-Engine, die 500 Websites verarbeiten kann
2. Datenspeicher- und Verwaltungssystem
3. Zeitplanungssystem für automatisiertes Scraping
4. Dashboard für Datenvisualisierung
5. Funktionen zum Suchen und Filtern der analysierten Daten
6. Exportfunktionen für Berichte und Rohdaten

Benutzeranforderungen:

1. Möglichkeit, eine Liste von Spielen und ihrer Präsenz in mehreren Casinos anzuzeigen
2. Option zum Filtern von Daten nach Casino, Spiel oder Zeitraum
3. Visualisierungen, die Trends in der Spielplatzierung im Laufe der Zeit zeigen
4. Möglichkeit, Daten für weitere Analysen zu exportieren
5. Benutzerfreundliche Oberfläche zum Navigieren und Interpretieren der Daten

Benutzerflüsse

1. Datenerfassungsablauf:

   • Das System initiiert den Scraping-Prozess für 500 Casino-Websites
   • Die Daten werden extrahiert, verarbeitet und in der Datenbank gespeichert
   • Der Benutzer erhält eine Benachrichtigung über den abgeschlossenen Scraping-Zyklus

2. Datenanalyseablauf:

   • Der Benutzer meldet sich im Dashboard an
   • Der Benutzer wählt Zeitraum und bestimmte Casinos oder Spiele zum Analysieren aus
   • Das System generiert Visualisierungen und Berichte basierend auf den ausgewählten Kriterien
   • Der Benutzer untersucht die Daten über interaktive Diagramme und Tabellen

3. Exportablauf:

   • Der Benutzer wählt den gewünschten Datensatz zum Export aus
   • Der Benutzer wählt das Exportformat (CSV, JSON, etc.)
   • Das System generiert und stellt den Downloadlink für die exportierten Daten bereit

Technische Spezifikationen

• Backend: Python mit FastAPI für die API-Entwicklung
• Web-Scraping: Scrapy oder Beautiful Soup
• Datenbank: PostgreSQL für die strukturierte Datenspeicherung
• Frontend: React.js für den Aufbau der Benutzeroberfläche
• Datenvisualisierung: D3.js oder Chart.js für interaktive Diagramme
• Aufgabenplanung: Celery für die Verwaltung periodischer Scraping-Aufgaben
• Containerisierung: Docker für einfache Bereitstellung und Skalierung
• Cloud-Plattform: AWS oder Google Cloud für das Hosting

API-Endpunkte

1. GET /api/games - Abrufen einer Liste der Spiele über alle Casinos hinweg
2. GET /api/casinos - Abrufen einer Liste aller verfolgten Casinos
3. GET /api/trends - Abrufen von Trendaten für Spielplatzierungen
4. POST /api/scrape - Manuelles Auslösen eines Scraping-Zyklus
5. GET /api/export - Generieren und Abrufen einer Exportdatei

Datenbankschema

1. Casinos-Tabelle:

   • id (Primärschlüssel)
   • name
   • url
   • last_scraped_at

2. Spiele-Tabelle:

   • id (Primärschlüssel)
   • name

3. GamePlacements-Tabelle:

   • id (Primärschlüssel)
   • casino_id (Fremdschlüssel zu Casinos)
   • game_id (Fremdschlüssel zu Spielen)
   • position
   • scraped_at

Dateistruktur

Implementierungsplan

1. Einrichten der Projektstruktur und Versionskontrolle
2. Entwickeln der grundlegenden Scraping-Funktionalität für ein einzelnes Casino
3. Implementieren des Datenbankschemas und der Datenspeicherung
4. Skalieren des Scrapings, um 500 Casinos zu bewältigen
5. Entwickeln von API-Endpunkten für den Datenabruf
6. Erstellen des Frontend-Dashboards mit grundlegenden Visualisierungen
7. Implementieren von Benutzerauthentifizierung und -autorisierung
8. Entwickeln erweiterter Filter- und Suchfunktionen
9. Erstellen der Datenexportfunktionalität
10. Implementieren der automatisierten Zeitplanung für regelmäßiges Scraping
11. Optimieren der Leistung und Fehlerbehandlung
12. Durchführen umfangreicher Tests und Fehlerbehebung
13. Bereitstellung in der Produktionsumgebung

Bereitstellungsstrategie

1. Containerisieren Sie die Anwendung mit Docker
2. Richten Sie eine CI/CD-Pipeline mit GitHub Actions oder GitLab CI ein
3. Stellen Sie das Backend in der Cloud-Plattform bereit (z.B. AWS ECS oder Google Cloud Run)
4. Stellen Sie das Frontend in einem CDN bereit (z.B. AWS CloudFront oder Google Cloud CDN)
5. Richten Sie die Datenbank in der Cloud ein (z.B. AWS RDS oder Google Cloud SQL)
6. Konfigurieren Sie Load Balancing und Auto-Skalierung für das Backend
7. Implementieren Sie Monitoring und Logging (z.B. Prometheus, Grafana)
8. Führen Sie Sicherheitsüberprüfung und Penetrationstests durch
9. Führen Sie eine schrittweise Bereitstellung durch und überwachen Sie sie auf Probleme
10. Etablieren Sie Backup- und Disaster-Recovery-Verfahren

Designbegründung

Die gewählte Architektur trennt die Aufgaben zwischen Backend (Datenerfassung und -verarbeitung) und Frontend (Datenvisualisierung und Benutzerinteraktion). Python wird aufgrund seiner starken Web-Scraping-Bibliotheken und Datenverarbeitungsfähigkeiten ausgewählt. Eine relationale Datenbank (PostgreSQL) wird aufgrund der strukturierten Natur der Daten und des Bedarfs an komplexen Abfragen verwendet. Das Frontend nutzt React aufgrund seiner komponentenbasierten Architektur und hervorragenden Leistung für datenintensive Anwendungen. Docker wird eingesetzt, um die Konsistenz über Entwicklungs- und Produktionsumgebungen hinweg sicherzustellen, während die Cloud-Bereitstellung eine Skalierbarkeit ermöglicht, um die große Anzahl der abzuscrapenden Websites zu bewältigen.