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Comment construire un suivi des jeux de casino : le web scraping de 500 casinos en ligne

Développez une application de web scraping robuste qui analyse les pages d'accueil de 500 casinos en ligne pour extraire les noms de jeux et leur ordre d'apparition. Cet outil fournira des informations précieuses sur les tendances de popularité des jeux et les stratégies de placement dans l'industrie des casinos en ligne, permettant une prise de décision basée sur les données pour les développeurs de jeux et les opérateurs de casino.

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Résumé Simple

Ce projet vise à créer une puissante application de web scraping qui extrait des informations sur les jeux à partir de 500 pages d'accueil de casinos en ligne, fournissant des informations précieuses sur les tendances de popularité et de placement des jeux dans l'ensemble de l'industrie.

Document d'Exigences Produit (PRD)

Objectifs :

  1. Créer une application de web scraping capable d'extraire les noms de jeux et leur ordre d'apparition à partir de 500 pages d'accueil de casinos en ligne.
  2. Développer un système de stockage et de gestion des données extraites de manière efficace.
  3. Mettre en place un système de planification pour des mises à jour régulières des données.
  4. Créer une interface utilisateur pour afficher et analyser les données collectées.

Public cible :

  • Opérateurs de casinos en ligne
  • Développeurs de jeux
  • Chercheurs de marché dans l'industrie des jeux d'argent en ligne

Caractéristiques clés :

  1. Moteur de web scraping capable de gérer 500 sites web
  2. Système de stockage et de gestion des données
  3. Système de planification pour le web scraping automatisé
  4. Tableau de bord de visualisation des données
  5. Fonctionnalités de recherche et de filtrage pour les données analysées
  6. Capacités d'exportation pour les rapports et les données brutes

Exigences des utilisateurs :

  1. Possibilité de voir la liste des jeux et leur importance dans plusieurs casinos
  2. Option de filtrer les données par casino, jeu ou période
  3. Visualisations montrant les tendances de placement des jeux au fil du temps
  4. Possibilité d'exporter les données pour une analyse approfondie
  5. Interface conviviale pour naviguer et interpréter les données

Flux Utilisateur

  1. Flux de collecte de données :

    • Le système lance le processus de scraping pour 500 sites web de casino
    • Les données sont extraites, traitées et stockées dans la base de données
    • L'utilisateur reçoit une notification du cycle de scraping terminé
  2. Flux d'analyse des données :

    • L'utilisateur se connecte au tableau de bord
    • L'utilisateur sélectionne la période et les casinos ou jeux spécifiques à analyser
    • Le système génère des visualisations et des rapports en fonction des critères sélectionnés
    • L'utilisateur explore les données à travers des graphiques et des tableaux interactifs
  3. Flux d'exportation :

    • L'utilisateur sélectionne l'ensemble de données à exporter
    • L'utilisateur choisit le format d'exportation (CSV, JSON, etc.)
    • Le système génère et fournit un lien de téléchargement pour les données exportées

Spécifications Techniques

  • Backend : Python avec FastAPI pour le développement d'API
  • Web Scraping : Scrapy ou Beautiful Soup
  • Base de données : PostgreSQL pour le stockage des données structurées
  • Frontend : React.js pour construire l'interface utilisateur
  • Visualisation des données : D3.js ou Chart.js pour créer des graphiques interactifs
  • Planification des tâches : Celery pour gérer les tâches de scraping périodiques
  • Conteneurisation : Docker pour un déploiement et une mise à l'échelle faciles
  • Plateforme cloud : AWS ou Google Cloud pour l'hébergement

Points de Terminaison API

  1. GET /api/games - Récupérer la liste des jeux dans tous les casinos
  2. GET /api/casinos - Récupérer la liste de tous les casinos suivis
  3. GET /api/trends - Obtenir les données de tendance pour le placement des jeux
  4. POST /api/scrape - Déclencher manuellement un cycle de scraping
  5. GET /api/export - Générer et récupérer le fichier d'exportation

Schéma de Base de Données

  1. Table Casinos :

    • id (Clé primaire)
    • nom
    • url
    • last_scraped_at
  2. Table Jeux :

    • id (Clé primaire)
    • nom
  3. Table PlacementsJeux :

    • id (Clé primaire)
    • casino_id (Clé étrangère vers Casinos)
    • game_id (Clé étrangère vers Jeux)
    • position
    • scraped_at

Structure de Fichiers

casino-game-tracker/ ├── backend/ │ ├── app/ │ │ ├── api/ │ │ ├── core/ │ │ ├── db/ │ │ └── scrapers/ │ ├── tests/ │ └── main.py ├── frontend/ │ ├── public/ │ ├── src/ │ │ ├── components/ │ │ ├── pages/ │ │ ├── services/ │ │ └── utils/ │ └── package.json ├── docker/ ├── docs/ └── README.md

Plan de Mise en Œuvre

  1. Configurer la structure du projet et le contrôle de version
  2. Développer une fonctionnalité de scraping de base pour un seul casino
  3. Mettre en place le schéma de base de données et le stockage des données
  4. Faire évoluer le scraping pour gérer 500 casinos
  5. Développer les points de terminaison d'API pour la récupération des données
  6. Créer le tableau de bord frontal avec des visualisations de base
  7. Mettre en œuvre l'authentification et l'autorisation des utilisateurs
  8. Développer des capacités de filtrage et de recherche avancées
  9. Créer la fonctionnalité d'exportation des données
  10. Implémenter la planification automatisée pour un scraping régulier
  11. Optimiser les performances et la gestion des erreurs
  12. Effectuer des tests approfondis et corriger les bugs
  13. Déployer dans l'environnement de production

Stratégie de Déploiement

  1. Conteneuriser l'application à l'aide de Docker
  2. Mettre en place un pipeline CI/CD à l'aide de GitHub Actions ou GitLab CI
  3. Déployer le backend sur une plateforme cloud (par exemple, AWS ECS ou Google Cloud Run)
  4. Déployer le frontend sur un CDN (par exemple, AWS CloudFront ou Google Cloud CDN)
  5. Configurer la base de données dans le cloud (par exemple, AWS RDS ou Google Cloud SQL)
  6. Configurer l'équilibrage de charge et la mise à l'échelle automatique pour le backend
  7. Mettre en place la surveillance et la journalisation (par exemple, Prometheus, Grafana)
  8. Effectuer un audit de sécurité et des tests d'intrusion
  9. Procéder à un déploiement progressif et surveiller les problèmes
  10. Établir des procédures de sauvegarde et de reprise après sinistre

Justification de la Conception

L'architecture choisie sépare les préoccupations entre le backend (collecte et traitement des données) et le frontend (visualisation des données et interaction utilisateur). Python est sélectionné pour ses puissantes bibliothèques de web scraping et ses capacités de traitement des données. Une base de données relationnelle (PostgreSQL) est utilisée en raison de la nature structurée des données et de la nécessité de requêtes complexes. Le frontend utilise React pour son architecture basée sur les composants et ses excellentes performances pour les applications gourmandes en données. Docker est utilisé pour assurer la cohérence entre les environnements de développement et de production, tandis que le déploiement cloud permet la mise à l'échelle nécessaire pour gérer le grand nombre de sites web à scraper.