Como criar um rastreador de jogos de cassino: Web Scraping de 500 cassinos online

Resumo Simples

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

Documento de Requisitos do Produto (PRD)

Objetivos:

1. Criar um aplicativo de web scraping capaz de extrair os nomes dos jogos e sua ordem de aparição de 500 páginas iniciais de cassinos online.
2. Desenvolver um sistema para armazenar e gerenciar os dados coletados de forma eficiente.
3. Implementar um sistema de agendamento para atualizações de dados regulares.
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 web scraping capaz de lidar com 500 sites
2. Sistema de armazenamento e gerenciamento de dados
3. Sistema de agendamento para scraping automatizado
4. Painel de visualização de dados
5. Funcionalidade de pesquisa e filtro 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 de jogos ao longo do tempo
4. Capacidade de exportar dados para análise adicional
5. Interface amigável para navegar e interpretar os dados

Fluxos de Usuário

1. Fluxo de Coleta de Dados:

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

2. Fluxo de Análise de Dados:

   • O usuário faz login no painel
   • O usuário seleciona o intervalo de datas e os cassinos ou jogos específicos a serem analisados
   • O sistema gera visualizações e relatórios com base nos critérios selecionados
   • O usuário explora os dados por meio 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

Especificações Técnicas

• Backend: Python com FastAPI para desenvolvimento de API
• Web Scraping: 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 scraping
• Containerização: Docker para implantação e escalabilidade fáceis
• Plataforma de Nuvem: AWS ou Google Cloud para hospedagem

Endpoints da 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 scraping
5. GET /api/export - Gerar e recuperar o arquivo de exportação

Esquema do Banco de Dados

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

Estrutura de Arquivos

Plano de Implementação

1. Configurar a estrutura do projeto e o controle de versão
2. Desenvolver a funcionalidade básica de scraping para um único cassino
3. Implementar o esquema de banco de dados e o armazenamento de dados
4. Dimensionar o scraping 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 scraping regular
11. Otimizar o desempenho e o tratamento de erros
12. Realizar testes abrangentes e correção de bugs
13. Implantar no ambiente de produção

Estratégia de Implantação

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

Justificativa do 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 web scraping 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 ricos em dados. O Docker é empregado para garantir a consistência em ambientes de desenvolvimento e produção, enquanto a implantação na nuvem permite a escalabilidade para lidar com o grande número de sites sendo raspados.