Como criar um raspador de comércio eletrônico flexível para acompanhar os preços de colecionáveis

Um guia abrangente para criar um raspador web versátil que monitora e analisa os preços de colecionáveis em várias plataformas de comércio eletrônico, com foco em quadrinhos classificados pela CGC. O raspador é executado automaticamente a cada 6 horas e fornece uma interface web simples para visualização de dados e análise de mercado.

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Riassunto Semplice

Este plano descreve o desenvolvimento de um raspador web flexível para rastrear os preços de colecionáveis em plataformas de comércio eletrônico, sendo executado em um cron job a cada 6 horas e contando com uma interface web simples.

Documento dei Requisiti del Prodotto (PRD)

Objetivos:

Criar um raspador web flexível capaz de rastrear os preços de colecionáveis em várias plataformas de comércio eletrônico
Inicialmente, concentre-se em quadrinhos classificados pela CGC, com potencial para se expandir para outros colecionáveis
Implementar raspagem automática a cada 6 horas por meio de um cron job
Desenvolver uma interface web simples para visualização e análise de dados
Permitir a identificação de tendências de mercado e anomalias de preço

Público-alvo:

Uso pessoal do criador do projeto, com potencial de expansão

Recursos-chave:

Raspagem em várias plataformas (eBay, lojas Shopify, etc.)
Coleta de dados automática a cada 6 horas
Coleta abrangente de dados (preço, classificação, título, número da edição, informações do vendedor, etc.)
Armazenamento de dados local com potencial para integração do Cloudflare Worker
Interface web simples para visualização e análise de dados
Detecção de anomalias para identificar preços incomuns
Design escalável para lidar com um número ilimitado de itens rastreados

Requisitos do usuário:

Interface fácil de usar adequada para usuários com conhecimento técnico limitado
Capacidade de visualizar e analisar os dados coletados
Flexibilidade para se expandir para diferentes tipos de colecionáveis no futuro

Flussi Utente

Coleta de dados:
- O raspador é executado automaticamente a cada 6 horas
- Coleta dados das plataformas de comércio eletrônico configuradas
- Armazena os dados localmente ou no armazenamento em nuvem
Visualização de dados:
- O usuário acessa a interface da web
- Visualiza os dados coletados em um formato simples e compreensível
- Analisa tendências e identifica anomalias de preço
Configuração:
- O usuário adiciona ou modifica as plataformas de comércio eletrônico-alvo ou os colecionáveis específicos a serem rastreados
- As atualizações são refletidas nos ciclos de raspagem subsequentes

Specifiche Tecniche

Pilha recomendada:

Backend: Python (para raspagem e processamento de dados)
Framework da Web: Flask ou FastAPI (para criar uma interface web simples)
Banco de dados: SQLite (para armazenamento local) ou PostgreSQL (para escalabilidade)
Front-end: HTML, CSS, JavaScript (para visualização básica)
Ferramentas de raspagem: Beautiful Soup ou Scrapy
Agendamento: cron (para Linux/macOS) ou Agendador de Tarefas do Windows
Integração com a nuvem: Cloudflare Workers (opcional)

Principais componentes:

Módulo de raspador: design flexível para lidar com várias plataformas de comércio eletrônico
Módulo de armazenamento de dados: banco de dados local com potencial para integração com a nuvem
Agendador: configuração do cron job para execução automática a cada 6 horas
Interface da Web: painel simples para visualização e análise de dados
Detecção de anomalias: algoritmo para identificar preços ou tendências incomuns

Endpoint API

N/A

Schema del Database

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
);

Struttura dei File

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

Piano di Implementazione

Configurar a estrutura do projeto e o ambiente
Desenvolver a classe base do raspador com funcionalidade comum
Implementar raspadores específicos de plataforma (eBay, Shopify)
Criar banco de dados local e módulo de armazenamento de dados
Desenvolver o mecanismo de agendamento para execução automática
Implementar uma interface web básica para visualização de dados
Adicionar algoritmo de detecção de anomalias
Integrar todos os componentes e testar minuciosamente
Implementar tratamento de erros e registro
Otimizar o desempenho e a escalabilidade
Documentar o código e criar um guia do usuário
Configurar o ambiente de implantação (local ou nuvem)

Strategia di Distribuzione

Implantação local:
- Configurar o ambiente Python na máquina local
- Instalar as dependências necessárias
- Configurar o cron job para execução automática
- Executar a interface da web no localhost
Implantação na nuvem (opcional):
- Configurar o Cloudflare Worker para tarefas de raspagem
- Implantar a interface da web em uma plataforma de nuvem (por exemplo, Heroku, DigitalOcean)
- Configurar o agendamento baseado em nuvem para execução automática

Motivazione del Design

O design se concentra na flexibilidade e simplicidade para atender às necessidades do usuário. O Python foi escolhido por suas poderosas bibliotecas de raspagem e facilidade de uso. Um banco de dados local SQLite fornece armazenamento simples, com a opção de escalar para PostgreSQL, se necessário. O design modular do raspador permite a adição fácil de novas plataformas. Uma interface web básica atende à limitada experiência técnica do usuário, fornecendo recursos essenciais de visualização. O uso de um cron job garante atualizações de dados regulares sem intervenção manual. A abordagem aberta a itens rastreados e o potencial de integração com a nuvem via Cloudflare Workers permitem escalabilidade futura.