Como raspar dados de produtos da Lazada usando Python?

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O Que é Raspagem de Produtos Lazada?
Lazada é um marketplace online onde diferentes comerciantes vendem produtos, e a raspagem desses dados é benéfica para várias aplicações, incluindo monitoramento de preços, pesquisa de mercado, gestão de inventário e análise da concorrência.
A Lazada oferece várias funcionalidades, como opções de pagamento seguras, avaliações de clientes e um sistema de entrega que facilita as compras dos clientes e a entrega porta a porta.
A raspagem da web Lazada é o processo de obtenção de dados do site Lazada usando ferramentas ou scripts automatizados.
A raspagem é a prática de obter informações específicas de páginas da web da Lazada, como detalhes do produto (como nome, preço, descrição e fotos), informações do vendedor, avaliações do usuário e classificações. No entanto, é importante lembrar que a raspagem online pode estar sujeita a questões legais, e os termos de serviço de alguns sites restringem a raspagem de seus dados sem permissão.
Por que você precisa de rastreamento na web da Lazada?
- Monitoramento e comparação de preços. Rastrear dados de produtos na Lazada pode ajudar empresas ou consumidores a rastrear flutuações de preços, analisar tendências de preços de produtos semelhantes e encontrar o melhor momento para comprar.
- Análise de mercado. As empresas podem obter dinâmicas de mercado, como os produtos mais vendidos, avaliações de usuários, classificações de produtos, etc., rastreando os dados da Lazada. Isso ajuda a otimizar estratégias de vendas, prever a demanda do mercado e desenvolver planos de marketing mais precisos.
- Coleta de informações de produtos. Para empresas de comércio eletrônico ou agentes que precisam gerenciar catálogos de produtos em larga escala, rastrear os dados do produto da Lazada (como nome do produto, descrição, preço, informações de estoque, etc.) pode acelerar a entrada e atualização dos dados do produto e melhorar a eficiência.
- Análise da concorrência. Ao rastrear as listas de produtos, estratégias de preços e promoções dos concorrentes na Lazada, as empresas podem obter insights sobre o posicionamento de mercado de seus concorrentes e desenvolver planos de negócios mais competitivos.
- Análise de comentários e avaliações. Os comentários e avaliações dos usuários são bases importantes para a tomada de decisões do consumidor. Ao rastrear essas informações, as empresas podem analisar o feedback do consumidor sobre os produtos, melhorando assim os produtos ou serviços e aprimorando a experiência do usuário.
- Construir uma plataforma de comparação de preços de produtos. Algumas startups ou plataformas de tecnologia precisam rastrear os dados da Lazada para construir sites ou aplicativos de comparação de preços, permitindo que os usuários comparem facilmente preços e informações de descontos em diferentes plataformas.
- Gerenciamento automatizado de estoque. Para os comerciantes, rastrear os dados da Lazada pode verificar automaticamente se o estoque ou o preço de certos produtos mudou, para que possam ajustar suas estratégias de produto a tempo.
- Explorar oportunidades de negócios. Rastrear os produtos mais vendidos da Lazada e as áreas de produtos subdesenvolvidas para ajudar a descobrir potenciais oportunidades de negócios e abrir novas direções de negócios.
Por que escolher a linguagem Python para rastrear dados da Lazada?
- Ecossistema de rastreadores poderoso
O Python possui uma riqueza de bibliotecas e frameworks relacionados a rastreadores, como:
requests
: simples e fácil de usar, adequado para enviar solicitações HTTP para obter dados de páginas da web estáticas.BeautifulSoup
: biblioteca leve de análise HTML, fácil de extrair conteúdo da página da web.Scrapy
: framework de rastreadores poderoso, suportando rastreamento distribuído eficiente e gerenciamento de dados.Selenium
: usado para processar conteúdo de páginas da web dinâmicas, suportando operações de navegador automatizadas.
Essas ferramentas podem se adaptar facilmente a diferentes cenários de rastreamento na web da Lazada.
- Capacidades ricas de processamento de dados
O Python fornece ferramentas poderosas de processamento e análise de dados, como:
pandas
: ferramenta eficiente de operação de tabela de dados, fácil de armazenar e processar dados rastreados.csv
ejson
: suporte integrado para formatos comuns de armazenamento de dados, fácil de gerar resultados.NumPy
ematplotlib
: ferramentas poderosas para estatísticas e visualização de dados.
Essas ferramentas tornam possível concluir tudo, desde a coleta de dados até a análise, em um único local.
- Capacidades de processamento de páginas da web dinâmicas
Para o conteúdo carregado dinamicamente da Lazada, o Python combinado com ferramentas como Selenium e Playwright pode simular o comportamento do usuário real e contornar as limitações de renderização do JavaScript. Além disso, com serviços de navegador em nuvem (como Browserless), a eficiência do processamento de páginas da web dinâmicas pode ser ainda mais aprimorada.
- Altamente escalonável
O Python possui boa escalabilidade e pode ser facilmente integrado a ferramentas de gerenciamento de pool de proxies (como proxy-rotator), ferramentas de solução CAPTCHA (como anticaptcha) e serviços de armazenamento de dados (como MySQL e MongoDB) para atender às necessidades de rastreamento em larga escala.
Existe uma maneira fácil de raspar produtos Lazada?
Criar seu rastreador Lazada em Python deve sempre contornar o bloqueio, o que parece ser uma dor de cabeça. Felizmente, aqui está um método fácil de usar para raspar produtos Lazada sem nenhuma dificuldade!
Scrapeless - a melhor API de raspagem Lazada
Scrapeless é uma plataforma avançada de raspagem da web projetada para empresas e desenvolvedores que precisam de extração de dados precisa, segura e escalonável. Ele fornece soluções avançadas para simplificar o processo de coleta de dados de várias fontes, incluindo plataformas de comércio eletrônico como Lazada e Amazon.
Com seu design poderoso, o Scrapeless elimina a necessidade de você construir e manter suas próprias ferramentas de raspagem e pode lidar facilmente com desafios complexos, como solução CAPTCHA, sistemas anti-bot e rotação de IP. Se você deseja coletar detalhes do produto, tendências de preços ou avaliações de clientes, o Scrapeless fornece uma maneira confiável e eficiente de atender às suas necessidades de dados.
Como implantar a API de raspagem Lazada Scrapeless?
- Etapa 1. Faça login em Scrapeless.
- Etapa 2. Clique em "API de Raspagem"

- Etapa 3. Selecione Lazada e insira a página de raspagem da Lazada.

- Etapa 4. Puxe para baixo a Lista de Ações e selecione as configurações de condição de dados a serem rastreadas. Em seguida, clique em Iniciar Raspagem.

- Etapa 5. A raspagem será bem-sucedida em alguns segundos. Os dados estruturados correspondentes serão exibidos à direita.

Você também pode integrar nosso código de referência ao seu projeto e implantar sua raspagem de dados em larga escala. Aqui, usamos Python como exemplo. Você também pode usar Golong e NodeJS em nosso cliente.
- Python:
Python
import json
import requests
class Payload:
def __init__(self, actor, input_data, proxy):
self.actor = actor
self.input = input_data
self.proxy = proxy
def send_request():
host = "api.scrapeless.com"
url = f"https://{host}/api/v1/scraper/request"
token = " " #seu token da API
headers = {
"x-api-token": token
}
input_data = {
"itemId": " ", #Insira o ID do produto
"site": "my",
}
proxy = {
"country": "ANY",
}
payload = Payload("scraper.lazada", input_data, proxy)
json_payload = json.dumps(payload.__dict__)
response = requests.post(url, headers=headers, data=json_payload)
if response.status_code != 200:
print("Erro:", response.status_code, response.text)
return
print("body", response.text)
if __name__ == "__main__":
send_request()
Como extrair dados de produtos Lazada usando Python?
Etapa 1: Configurar o ambiente
Instale as bibliotecas Python necessárias. Você precisará principalmente de requests
para enviar solicitações HTTP e BeautifulSoup
para analisar HTML. Se o site usar conteúdo dinâmico, você pode usar Selenium
ou serviços de navegador em nuvem como Browserless. Instale as bibliotecas necessárias usando:
Bash
pip install requests beautifulsoup4 selenium
Etapa 2: Inspecionar o site Lazada
Abra a Lazada em seu navegador e localize a página que você deseja raspar (por exemplo, lista de produtos ou resultados de pesquisa). Use as ferramentas do desenvolvedor (F12) para inspecionar a estrutura da página e identificar as tags e classes para dados do produto, como nome, preço e links.
Etapa 3: Enviar uma solicitação HTTP
Para páginas estáticas, use a biblioteca requests
para enviar uma solicitação GET. Inclua cabeçalhos como User-Agent
para imitar um navegador real.
Python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/115.0.0.0 Safari/537.36'
}
url = 'https://www.lazada.com.my/shop-mobiles/'
response = requests.get(url, headers=headers)
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
print(soup.prettify())
else:
print(f" ")
Etapa 4: Analisar o conteúdo HTML
Use BeautifulSoup
para extrair as informações do produto identificando as tags e classes HTML apropriadas.
Python
products = soup.find_all('div', class_='c16H9d') # Substitua pelos nomes de classes reais
for product in products:
name = product.text
print(f"Nome do Produto: {name}")
Etapa 5: Lidar com conteúdo dinâmico
Se o conteúdo da página for carregado dinamicamente usando JavaScript, use Selenium ou um navegador em nuvem para renderizar o conteúdo completo.
Python
from selenium import webdriver
driver = webdriver.Chrome() # Certifique-se de ter o ChromeDriver instalado
driver.get('https://www.lazada.com.my/shop-mobiles/')
# Aguarde o carregamento do conteúdo e faça a raspagem
elements = driver.find_elements_by_class_name('c16H9d')
for element in elements:
print(f"Nome do Produto: {element.text}")
driver.quit()
Etapa 6: Gerenciar medidas anti-bot
A Lazada pode usar técnicas para bloquear bots. Use as seguintes estratégias para contornar a detecção:
- Rotação de proxy: Use proxies rotativos para evitar proibições de IP.
- Falsificação de User-Agent: Aleatorize o User-Agent nos cabeçalhos.
- Navegadores em nuvem: Serviços como Browserless podem ajudar a contornar sistemas de detecção avançados.
Etapa 7: Armazenar os dados
Salve os dados raspados em um arquivo CSV ou banco de dados para uso futuro.
Python
import csv
with open('lazada_products.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:
writer = csv.writer(file)
writer.writerow(['Nome do Produto', 'Preço', 'URL']) # Exemplo de cabeçalhos
# Adicione detalhes do produto aqui
Conclusões
A raspagem de dados de produtos Lazada oferece uma oportunidade significativa para empresas no setor de comércio eletrônico. Os dados adquiridos são um recurso valioso para pesquisa de mercado, análise da concorrência, otimização de preços e várias outras iniciativas estratégicas baseadas em dados.
A API de raspagem Scrapeless torna a raspagem de produtos Lazada simples e eficiente. Com a capacidade de contornar o CAPTCHA e a rotação inteligente de IP, você pode evitar o bloqueio do site e obter facilmente a raspagem de dados.
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Leitura adicional:
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