Cómo construir un rastreador de juegos de casino: Raspado web de 500 casinos en línea

Resumen Simple

Este proyecto tiene como objetivo crear una poderosa aplicación de raspado web que extraiga información sobre los juegos de 500 páginas de inicio de casinos en línea, proporcionando valiosos conocimientos sobre las tendencias de popularidad y colocación de juegos en toda la industria.

Documento de Requisitos del Producto (PRD)

Objetivos:

1. Crear una aplicación de raspado web capaz de extraer los nombres de los juegos y el orden en que aparecen en 500 páginas de inicio de casinos en línea.
2. Desarrollar un sistema para almacenar y administrar eficientemente los datos raspados.
3. Implementar un sistema de programación para actualizaciones de datos regulares.
4. Crear una interfaz de usuario para mostrar y analizar los datos recopilados.

Público objetivo:

• Operadores de casinos en línea
• Desarrolladores de juegos
• Investigadores de mercado en la industria del juego en línea

Características clave:

1. Motor de raspado web capaz de manejar 500 sitios web
2. Sistema de almacenamiento y gestión de datos
3. Sistema de programación para el raspado automatizado
4. Panel de visualización de datos
5. Funcionalidad de búsqueda y filtrado para los datos analizados
6. Capacidades de exportación para informes y datos sin procesar

Flujos de Usuario

1. Flujo de recopilación de datos:

   • El sistema inicia el proceso de raspado para 500 sitios web de casinos
   • Los datos se extraen, procesan y almacenan en la base de datos
   • El usuario recibe una notificación del ciclo de raspado completado

2. Flujo de análisis de datos:

   • El usuario inicia sesión en el panel de control
   • El usuario selecciona el rango de fechas y los casinos o juegos específicos para analizar
   • El sistema genera visualizaciones e informes en función de los criterios seleccionados
   • El usuario explora los datos a través de gráficos y tablas interactivos

3. Flujo de exportación:

   • El usuario selecciona el conjunto de datos deseado para exportar
   • El usuario elige el formato de exportación (CSV, JSON, etc.)
   • El sistema genera y proporciona un enlace de descarga para los datos exportados

Especificaciones Técnicas

• Backend: Python con FastAPI para el desarrollo de API
• Raspado web: Scrapy o Beautiful Soup
• Base de datos: PostgreSQL para el almacenamiento de datos estructurados
• Frontend: React.js para construir la interfaz de usuario
• Visualización de datos: D3.js o Chart.js para crear gráficos interactivos
• Programación de tareas: Celery para gestionar las tareas periódicas de raspado
• Containerización: Docker para facilitar el despliegue y la escalabilidad
• Plataforma en la nube: AWS o Google Cloud para el alojamiento

Puntos de API

1. GET /api/games - Recuperar la lista de juegos en todos los casinos
2. GET /api/casinos - Recuperar la lista de todos los casinos rastreados
3. GET /api/trends - Obtener datos de tendencias para las colocaciones de juegos
4. POST /api/scrape - Activar manualmente un ciclo de raspado
5. GET /api/export - Generar y recuperar el archivo de exportación

Esquema de Base de Datos

1. Tabla de Casinos:

   • id (Clave Primaria)
   • nombre
   • url
   • last_scraped_at

2. Tabla de Juegos:

   • id (Clave Primaria)
   • nombre

3. Tabla de Colocaciones de Juegos:

   • id (Clave Primaria)
   • casino_id (Clave Foránea a Casinos)
   • game_id (Clave Foránea a Juegos)
   • posición
   • scraped_at

Estructura de Archivos

Plan de Implementación

1. Configurar la estructura del proyecto y el control de versiones
2. Desarrollar la funcionalidad básica de raspado para un solo casino
3. Implementar el esquema de base de datos y el almacenamiento de datos
4. Escalar el raspado para manejar 500 casinos
5. Desarrollar puntos finales de API para la recuperación de datos
6. Crear el panel de control frontend con visualizaciones básicas
7. Implementar autenticación y autorización de usuarios
8. Desarrollar capacidades avanzadas de filtrado y búsqueda
9. Crear funcionalidad de exportación de datos
10. Implementar programación automatizada para el raspado regular
11. Optimizar el rendimiento y el manejo de errores
12. Realizar pruebas exhaustivas y corrección de errores
13. Implementar en el entorno de producción

Estrategia de Despliegue

1. Containerizar la aplicación usando Docker
2. Configurar la canalización de CI/CD utilizando GitHub Actions o GitLab CI
3. Implementar el backend en la plataforma en la nube (por ejemplo, AWS ECS o Google Cloud Run)
4. Implementar el frontend en CDN (por ejemplo, AWS CloudFront o Google Cloud CDN)
5. Configurar la base de datos en la nube (por ejemplo, AWS RDS o Google Cloud SQL)
6. Configurar el balanceo de carga y el escalado automático para el backend
7. Implementar monitoreo y registro (por ejemplo, Prometheus, Grafana)
8. Realizar auditoría de seguridad y pruebas de penetración
9. Realizar un despliegue gradual y monitorear los problemas
10. Establecer procedimientos de copia de seguridad y recuperación ante desastres

Justificación del Diseño

La arquitectura elegida separa las preocupaciones entre el backend (recopilación y procesamiento de datos) y el frontend (visualización de datos e interacción del usuario). Se selecciona Python por sus sólidas bibliotecas de raspado web y capacidades de procesamiento de datos. Se utiliza una base de datos relacional (PostgreSQL) debido a la naturaleza estructurada de los datos y la necesidad de consultas complejas. El frontend utiliza React por su arquitectura basada en componentes y su excelente rendimiento para aplicaciones intensivas en datos. Docker se emplea para garantizar la coherencia entre los entornos de desarrollo y producción, mientras que el despliegue en la nube permite la escalabilidad necesaria para manejar la gran cantidad de sitios web que se están raspando.