Como construir um rastreador de jogos de cassino: raspagem da web de 500 cassinos online

Riassunto Semplice

Este projeto visa criar um aplicativo poderoso de raspagem da web que extrai informações sobre jogos de 500 páginas iniciais de cassinos online, fornecendo insights valiosos sobre as tendências de popularidade e posicionamento de jogos em toda a indústria.

Documento dei Requisiti del Prodotto (PRD)

Objetivos:

1. Criar um aplicativo de raspagem da web capaz de extrair os nomes dos jogos e sua ordem de aparecimento de 500 páginas iniciais de cassinos online.
2. Desenvolver um sistema para armazenar e gerenciar eficientemente os dados coletados.
3. Implementar um sistema de agendamento para atualizações regulares de dados.
4. Criar uma interface do usuário para exibir e analisar os dados coletados.

Público-alvo:

• Operadores de cassinos online
• Desenvolvedores de jogos
• Pesquisadores de mercado na indústria de jogos online

Recursos-chave:

1. Motor de raspagem da web capaz de lidar com 500 sites
2. Sistema de armazenamento e gerenciamento de dados
3. Sistema de agendamento para raspagem automatizada
4. Painel de visualização de dados
5. Funcionalidade de pesquisa e filtragem para os dados analisados
6. Capacidades de exportação para relatórios e dados brutos

Requisitos do usuário:

1. Capacidade de visualizar uma lista de jogos e sua proeminência em vários cassinos
2. Opção de filtrar dados por cassino, jogo ou intervalo de datas
3. Visualizações mostrando tendências no posicionamento dos jogos ao longo do tempo
4. Capacidade de exportar dados para análise adicional
5. Interface amigável para navegar e interpretar os dados

Flussi Utente

1. Fluxo de Coleta de Dados:

   • O sistema inicia o processo de raspagem para 500 sites de cassinos
   • Os dados são extraídos, processados e armazenados no banco de dados
   • O usuário recebe uma notificação do ciclo de raspagem concluído

2. Fluxo de Análise de Dados:

   • O usuário faz login no painel
   • O usuário seleciona o intervalo de datas e cassinos ou jogos específicos para analisar
   • O sistema gera visualizações e relatórios com base nos critérios selecionados
   • O usuário explora os dados através de gráficos e tabelas interativos

3. Fluxo de Exportação:

   • O usuário seleciona o conjunto de dados desejado para exportação
   • O usuário escolhe o formato de exportação (CSV, JSON, etc.)
   • O sistema gera e fornece o link de download para os dados exportados

Specifiche Tecniche

• Backend: Python com FastAPI para desenvolvimento de API
• Raspagem da web: Scrapy ou Beautiful Soup
• Banco de Dados: PostgreSQL para armazenamento de dados estruturados
• Frontend: React.js para construir a interface do usuário
• Visualização de Dados: D3.js ou Chart.js para criar gráficos interativos
• Agendamento de Tarefas: Celery para gerenciar tarefas periódicas de raspagem
• Containerização: Docker para implantação e dimensionamento fáceis
• Plataforma de Nuvem: AWS ou Google Cloud para hospedagem

Endpoint API

1. GET /api/games - Recuperar a lista de jogos em todos os cassinos
2. GET /api/casinos - Recuperar a lista de todos os cassinos rastreados
3. GET /api/trends - Obter dados de tendência para posicionamento de jogos
4. POST /api/scrape - Acionar manualmente um ciclo de raspagem
5. GET /api/export - Gerar e recuperar o arquivo de exportação

Schema del Database

1. Tabela de Cassinos:

   • id (Chave Primária)
   • nome
   • url
   • last_scraped_at

2. Tabela de Jogos:

   • id (Chave Primária)
   • nome

3. Tabela de Posicionamentos de Jogos:

   • id (Chave Primária)
   • casino_id (Chave Estrangeira para Cassinos)
   • game_id (Chave Estrangeira para Jogos)
   • posição
   • scraped_at

Struttura dei File

Piano di Implementazione

1. Configurar a estrutura do projeto e o controle de versão
2. Desenvolver a funcionalidade básica de raspagem para um único cassino
3. Implementar o esquema de banco de dados e o armazenamento de dados
4. Dimensionar a raspagem para lidar com 500 cassinos
5. Desenvolver endpoints de API para recuperação de dados
6. Criar o painel frontal com visualizações básicas
7. Implementar autenticação e autorização de usuários
8. Desenvolver recursos avançados de filtragem e pesquisa
9. Criar funcionalidade de exportação de dados
10. Implementar agendamento automatizado para raspagem regular
11. Otimizar o desempenho e o tratamento de erros
12. Realizar testes abrangentes e corrigir bugs
13. Implantar no ambiente de produção

Strategia di Distribuzione

1. Containerize a aplicação usando o Docker
2. Configurar o pipeline de CI/CD usando GitHub Actions ou GitLab CI
3. Implantar o backend na plataforma de nuvem (por exemplo, AWS ECS ou Google Cloud Run)
4. Implantar o frontend em uma CDN (por exemplo, AWS CloudFront ou Google Cloud CDN)
5. Configurar o banco de dados na nuvem (por exemplo, AWS RDS ou Google Cloud SQL)
6. Configurar o balanceamento de carga e o dimensionamento automático para o backend
7. Implementar monitoramento e registro (por exemplo, Prometheus, Grafana)
8. Realizar auditoria de segurança e testes de penetração
9. Executar implantação gradual e monitorar possíveis problemas
10. Estabelecer procedimentos de backup e recuperação de desastres

Motivazione del Design

A arquitetura escolhida separa as preocupações entre o backend (coleta e processamento de dados) e o frontend (visualização de dados e interação do usuário). O Python é selecionado por suas fortes bibliotecas de raspagem da web e capacidades de processamento de dados. Um banco de dados relacional (PostgreSQL) é usado devido à natureza estruturada dos dados e à necessidade de consultas complexas. O frontend usa o React por sua arquitetura baseada em componentes e excelente desempenho para aplicativos com muitos dados. O Docker é empregado para garantir a consistência entre os ambientes de desenvolvimento e produção, enquanto a implantação na nuvem permite escalabilidade para lidar com o grande número de sites sendo raspados.