Como criar um Web Scraper de E-commerce Flexível para Rastrear Preços de Colecionáveis

Um guia abrangente para a criação de um web scraper versátil que monitora e analisa os preços de colecionáveis em várias plataformas de e-commerce, com foco em quadrinhos classificados pela CGC. O scraper 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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Resumo Simples

Este plano descreve o desenvolvimento de um web scraper flexível para rastrear preços de colecionáveis em plataformas de e-commerce, executado em um cron job a cada 6 horas e apresentando uma interface web simples.

Documento de Requisitos do Produto (PRD)

Objetivos:

Criar um web scraper flexível capaz de rastrear preços de colecionáveis em várias plataformas de e-commerce
Inicialmente, focar em quadrinhos classificados pela CGC, com potencial para expandir para outros colecionáveis
Implementar raspagem automática a cada 6 horas via 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 multi-plataforma (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 com 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 pouca experiência técnica
Capacidade de visualizar e analisar os dados coletados
Flexibilidade para expandir para diferentes tipos de colecionáveis no futuro

Fluxos de Usuário

Coleta de Dados:
- O scraper é executado automaticamente a cada 6 horas
- Coleta dados das plataformas de e-commerce configuradas
- Armazena os dados localmente ou no armazenamento em nuvem
Visualização de Dados:
- O usuário acessa a interface 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 e-commerce ou os colecionáveis específicos a serem rastreados
- As atualizações são refletidas nos ciclos de raspagem subsequentes

Especificações Técnicas

Pilha Recomendada:

Backend: Python (para raspagem e processamento de dados)
Framework Web: Flask ou FastAPI (para criar uma interface web simples)
Banco de Dados: SQLite (para armazenamento local) ou PostgreSQL (para escalabilidade)
Frontend: HTML, CSS, JavaScript (para visualização básica)
Ferramentas de Raspagem: Beautiful Soup ou Scrapy
Agendamento: cron (para Linux/macOS) ou Windows Task Scheduler
Integração com a Nuvem: Cloudflare Workers (opcional)

Componentes-chave:

Módulo de Raspagem: Design flexível para lidar com várias plataformas de e-commerce
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 Web: Dashboard simples para visualização e análise de dados
Detecção de Anomalias: Algoritmo para identificar preços ou tendências incomuns

Endpoints da API

N/A

Esquema do Banco de Dados

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
);

Estrutura de Arquivos

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

Plano de Implementação

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

Estratégia de Implantação

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

Justificativa do Design

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