Cómo construir un rastreador de comercio electrónico flexible para el seguimiento de precios de coleccionables

Una guía completa para crear un rastreador web versátil que monitorea y analiza los precios de los coleccionables en varias plataformas de comercio electrónico, con un enfoque en los cómics clasificados por CGC. El rastreador se ejecuta automáticamente cada 6 horas y proporciona una interfaz web sencilla para la visualización de datos y el análisis de mercado.

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Resumen Simple

Este plan describe el desarrollo de un rastreador web flexible para el seguimiento de los precios de los coleccionables en las plataformas de comercio electrónico, que se ejecuta en un trabajo cron cada 6 horas y cuenta con una interfaz web sencilla.

Documento de Requisitos del Producto (PRD)

Objetivos:

Crear un rastreador web flexible capaz de rastrear los precios de los coleccionables en múltiples plataformas de comercio electrónico
Enfocarse inicialmente en los cómics clasificados por CGC, con la posibilidad de expandirse a otros coleccionables
Implementar el rastreo automático cada 6 horas a través de un trabajo cron
Desarrollar una interfaz web sencilla para la visualización y el análisis de datos
Permitir la identificación de tendencias del mercado y anomalías de precios

Audiencia objetivo:

Uso personal del creador del proyecto, con posibilidad de expansión

Características clave:

Rastreo de múltiples plataformas (eBay, tiendas Shopify, etc.)
Recopilación de datos automática cada 6 horas
Recopilación exhaustiva de datos (precio, calificación, título, número de edición, información del vendedor, etc.)
Almacenamiento de datos local con posibilidad de integración con Cloudflare Worker
Interfaz web sencilla para la visualización y el análisis de datos
Detección de anomalías para identificar precios inusuales
Diseño escalable para manejar un número ilimitado de artículos rastreados

Requisitos del usuario:

Interfaz fácil de usar adecuada para usuarios con experiencia técnica limitada
Capacidad de ver y analizar los datos recopilados
Flexibilidad para expandirse a diferentes tipos de coleccionables en el futuro

Flujos de Usuario

Recopilación de datos:
- El rastreador se ejecuta automáticamente cada 6 horas
- Recopila datos de las plataformas de comercio electrónico configuradas
- Almacena los datos localmente o en el almacenamiento en la nube
Visualización de datos:
- El usuario accede a la interfaz web
- Ve los datos recopilados en un formato sencillo y comprensible
- Analiza las tendencias e identifica anomalías de precios
Configuración:
- El usuario agrega o modifica las plataformas de comercio electrónico objetivo o los coleccionables específicos a rastrear
- Los cambios se reflejan en los ciclos de rastreo posteriores

Especificaciones Técnicas

Pila recomendada:

Backend: Python (para el rastreo y el procesamiento de datos)
Marco web: Flask o FastAPI (para crear una interfaz web sencilla)
Base de datos: SQLite (para almacenamiento local) o PostgreSQL (para escalabilidad)
Frontend: HTML, CSS, JavaScript (para visualización básica)
Herramientas de rastreo: Beautiful Soup o Scrapy
Programación: cron (para Linux/macOS) o el Programador de tareas de Windows
Integración en la nube: Cloudflare Workers (opcional)

Componentes clave:

Módulo de rastreo: diseño flexible para manejar múltiples plataformas de comercio electrónico
Módulo de almacenamiento de datos: base de datos local con posibilidad de integración en la nube
Programador: configuración del trabajo cron para ejecución automática cada 6 horas
Interfaz web: panel de control sencillo para la visualización y el análisis de datos
Detección de anomalías: algoritmo para identificar precios o tendencias inusuales

Puntos de API

N/A

Esquema de Base de Datos

CREAR TABLA coleccionables (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    tipo TEXT,
    título TEXT,
    número_de_edición TEXT,
    calificación TEXT,
    precio DECIMAL,
    vendedor TEXT,
    plataforma TEXT,
    marca_de_tiempo DATETIME
);

Estructura de Archivos

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

Plan de Implementación

Configurar la estructura del proyecto y el entorno
Desarrollar la clase base del rastreador con funcionalidad común
Implementar los rastreadores específicos de la plataforma (eBay, Shopify)
Crear una base de datos local y un módulo de almacenamiento de datos
Desarrollar el mecanismo de programación para la ejecución automática
Implementar una interfaz web básica para la visualización de datos
Agregar el algoritmo de detección de anomalías
Integrar todos los componentes y probar exhaustivamente
Implementar el manejo de errores y el registro
Optimizar el rendimiento y la escalabilidad
Documentar el código y crear una guía del usuario
Configurar el entorno de implementación (local o en la nube)

Estrategia de Despliegue

Implementación local:
- Configurar el entorno de Python en la máquina local
- Instalar las dependencias requeridas
- Configurar el trabajo cron para la ejecución automática
- Ejecutar la interfaz web en localhost
Implementación en la nube (opcional):
- Configurar Cloudflare Worker para las tareas de rastreo
- Implementar la interfaz web en una plataforma en la nube (p. ej., Heroku, DigitalOcean)
- Configurar la programación basada en la nube para la ejecución automática

Justificación del Diseño

El diseño se centra en la flexibilidad y la sencillez para satisfacer las necesidades del usuario. Se eligió Python por sus sólidas bibliotecas de rastreo y su facilidad de uso. Una base de datos SQLite local proporciona un almacenamiento sencillo, con la opción de escalar a PostgreSQL si es necesario. El diseño modular del rastreador permite una fácil incorporación de nuevas plataformas. Una interfaz web básica satisface la experiencia técnica limitada del usuario, al tiempo que proporciona las capacidades de visualización esenciales. El uso de un trabajo cron garantiza actualizaciones de datos regulares sin intervención manual. El enfoque abierto a los artículos rastreados y la posibilidad de integración en la nube a través de Cloudflare Workers permiten una escalabilidad futura.