轻松抓取沃尔玛价格，将互联网变成您的私人购物助手。 无论您是比较价格、经营业务还是只是喜欢收集数据，了解如何从沃尔玛这样的大型零售商那里获取价格都非常有用。 它可以让您做出更好的购买决策，了解市场趋势的最新动态，并找到最优惠的价格。

本文将展示一种使用网络抓取技术收集沃尔玛定价数据的简单方法。 使用Python和 Crawlbase 爬取 API，您将了解如何轻松获得所需的价格。 读完本文后，您将能够快速、轻松地收集沃尔玛价格。

准备好开始了吗？ 我们将使网络抓取像在线购物一样简单。 欢迎了解有关如何访问沃尔玛定价信息的简单提示！

目录

  1. 入门
  • 数据提取的力量
  • 沃尔玛及其产品价格概览
  1. 设置您的环境
  • 安装Python和必要的库
  • 选择正确的集成开发环境 (IDE)
  • 注册 Crawlbase 爬网 API 并获取 API 凭据
  1. 了解沃尔玛的网站结构
  • 探索沃尔玛产品页面的组成部分
  • 确定抓取的价格要素
  1. Crawlbase爬取API简介
  • Crawlbase爬取API概述
  • 使用 Crawlbase 抓取 API 的好处
  • 如何使用 Crawlbase Python 库
  1. 网络抓取沃尔玛价格
  • 向 Walmart 产品页面发起 HTTP 请求
  • 分析 HTML 以确定价格数据的位置
  • 从 HTML 中提取价格信息
  • 从搜索结果中提取多个产品页面
  1. 存储抓取的价格数据
  • 将抓取的价格数据保存在 CSV 文件中
  • 将数据存储在 SQLite 数据库中以供进一步分析
  1. 总结
  2. 常见问题解答

入门

在本节中，我们将为进入网络抓取世界奠定基础，特别关注沃尔玛的产品价格。 我们将首先介绍“数据提取的力量”，然后概述沃尔玛及其产品定价数据。

数据提取的力量

数据提取（在在线领域中通常称为网络抓取）是一个允许您以自动和系统的方式从网站收集和组织大量数据的过程。 将其视为您的数字助理，不知疲倦地收集、分类和呈现来自互联网深处的有价值的信息。 数据提取应用程序与数据本身一样多样化，它们的影响可以在现代生活的各个方面产生变革。

这就是为什么数据提取是一项不可或缺的技能：

为什么数据提取是一项不可或缺的技能
  1. 市场分析和竞争情报：数据提取是企业的战略资产。 它使您能够密切关注竞争对手的价格、产品供应和客户评论。 这些知识对于做出明智的决策至关重要，例如设定有竞争力的价格或微调您的营销策略。
  2. 价格比较和智能购物：数据提取可帮助您作为消费者轻松浏览电子商务环境。 您可以轻松比较多个在线零售商的产品价格，确保您获得最优惠的价格并节省您辛苦赚来的钱。
  3. 内容聚合：内容创建者和研究人员通过自动收集文章、博客文章、新闻或研究数据来从数据提取中受益。 此过程简化了研究和内容创建，从而腾出时间来执行更具创造性和分析性的任务。
  4. 实时监控：数据提取允许您连续监控动态数据源。 这对于及时了解快速变化的信息（例如股票价格、天气更新或社交媒体趋势）至关重要。
  5. 潜在客户开发和市场研究：企业可以通过从各种来源（例如企业目录或社交媒体资料）抓取数据来产生潜在的销售线索。 此类数据可用于有针对性的营销活动或市场研究。
  6. 定制警报和通知：数据提取可以针对特定事件或数据更改设置自定义警报和通知，确保您在发生重大事件时立即收到通知。

沃尔玛及其产品价格概览

沃尔玛无需介绍。 它是世界上最大的零售巨头之一，拥有重要的在线业务，提供多样化的产品。 沃尔玛的产品价格对购物者和企业都非常重要。 作为购物者，您可以在沃尔玛探索各种商品，并且能够抓取和比较价格可以节省成本。 对于企业来说，跟踪和分析沃尔玛的价格可以提供竞争优势并支持定价策略。

从沃尔玛网站手动收集定价数据可能需要时间和精力。 这就是数据提取（特别是网络抓取）可以发挥作用的地方。 在本博客中，我们将深入研究如何使用 Python 和 Crawlbase 抓取 API 来抓取沃尔玛的产品价格，从而简化流程并使其高效。

现在我们已经探索了数据提取的力量并概述了沃尔玛的产品价格，让我们继续为令人兴奋的网络抓取世界设置我们的环境。

设置您的环境

在深入研究网络抓取沃尔玛价格的令人兴奋的世界之前，我们必须准备好我们的环境。 这包括安装必要的工具、选择正确的集成开发环境 (IDE) 以及获取必要的 API 凭据。

安装Python和必要的库

Python 因其多功能性和丰富的库而成为网络抓取的首选编程语言。 如果您的系统上尚未安装 Python，您可以从官方网站 python.org 下载它。 Python 启动并运行后，下一步是确保您拥有我们的网络抓取项目所需的库。 我们将主要使用三个主要库：

  1. Crawlbase Python 库：该库是我们网络抓取过程的核心。 它允许我们使用 Crawlbase Crawling API 向 Walmart 的产品页面发出 HTTP 请求。 要安装它，您可以使用“pip”命令：
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点安装爬虫库
  1. Beautiful Soup 4：Beautiful Soup 是一个 Python 库，可以简化网页 HTML 内容的解析。 它是提取数据不可或缺的工具。 安装它：
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点安装beautifulsoup4
  1. Pandas：Pandas 是 Python 中一个强大的数据操作和分析库。 我们将使用它来有效地存储和管理抓取的价格数据。 您可以通过以下方式安装 Pandas：
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pip 安装熊猫

拥有这些库可以让我们获得流畅的网络抓取体验。

选择正确的集成开发环境 (IDE)

虽然您可以在简单的文本编辑器中编写 Python 代码，但集成开发环境 (IDE) 可以显着增强您的开发体验。 它提供代码突出显示、自动完成和调试工具等功能，使您的编码更加高效。 以下是一些值得考虑的流行 Python IDE：

  1. PyCharm：PyCharm 是一个强大的 IDE，具有免费的社区版。 它提供代码分析、可视化调试器和 Web 开发支持等功能。
  2. Visual Studio 代码（VS 代码）：VS Code 是 Microsoft 开发的免费开源代码编辑器。 其广泛的扩展库使其适用于各种编程任务，包括网页抓取。
  3. Jupyter笔记本：Jupyter Notebook 非常适合交互式编码和数据探索，通常用于数据科学项目。
  4. Spyder的：Spyder 是一款专为科学和数据相关任务而设计的 IDE，提供变量浏览器和交互式控制台等功能。

注册Crawlbase爬行API并获取API凭证

为了使我们的网络抓取项目取得成功，我们将利用 Crawlbase 抓取 API 的强大功能。 该 API 旨在高效处理复杂的网络抓取场景，例如沃尔玛的产品页面。 它简化了对 Web 内容的访问，同时绕过了 JavaScript 渲染、验证码和反抓取措施等常见挑战。

Crawlbase 爬行 API 的显着功能之一是 IP 轮换，这有助于防止 IP 封锁和 CAPTCHA 挑战。 通过轮换 IP 地址，API 可确保您的网络抓取请求看起来好像来自不同位置，从而使网站检测和阻止抓取活动变得更具挑战性。

以下是如何开始使用 Crawlbase 抓取 API：

  1. 访问 Crawlbase 网站：打开您的网络浏览器并导航至 Crawlbase 注册页面 开始注册过程。
  2. 提供您的详细信息：系统会要求您提供电子邮件地址并为您的 Crawlbase 帐户创建密码。 填写所需信息。
  3. 企业验证：提交详细信息后，您可能需要验证您的电子邮件地址。 检查您的收件箱中是否有来自 Crawlbase 的验证电子邮件，然后按照提供的说明进行操作。
  4. 登录 ：验证您的帐户后，返回 Crawlbase 网站并使用您新创建的凭据登录。
  5. 访问您的 API 令牌：您需要 API 令牌才能使用 Crawlbase 爬网 API。 您可以在 Crawlbase 仪表板上找到您的 API 令牌。

备注：Crawlbase 提供两种类型的令牌，一种用于静态网站，另一种用于动态或 JavaScript 驱动的网站。 由于我们正在抓取沃尔玛，它依赖 JavaScript 进行动态内容加载，因此我们将选择 JavaScript 令牌。 Crawlbase 慷慨地为 Crawling API 提供 1,000 个免费请求的初始限额，使其成为我们网络抓取项目的绝佳选择。

现在我们已经建立了我们的环境，我们准备深入了解沃尔玛的网站结构，并有效地使用 Crawlbase 抓取 API 来进行我们的网络抓取工作。

了解沃尔玛的网站结构

在我们进入令人兴奋的网络抓取沃尔玛价格的世界之前，有必要了解沃尔玛网站的结构。 了解沃尔玛产品页面的布局和组件对于识别我们想要抓取的元素（尤其是价格信息）至关重要。

探索沃尔玛产品页面的组成部分

沃尔玛的产品页面就像有价值信息的宝库。 每个页面都经过精心设计，为客户提供全面的产品视图。 我们必须将这些页面分解为网络抓取工具的基本组件。 以下是沃尔玛产品页面上常见的一些关键组件：

沃尔玛产品页面组件
  1. 产品名称：产品名称通常显示在显着位置。 该标题充当标识符，对于对产品进行分类至关重要。
  2. 产品图片：图片在网上购物中起着至关重要的作用。 沃尔玛从不同角度展示产品图片，帮助顾客直观地了解该商品。
  3. 价格信息：产品的价格是购物者和网络抓取者感兴趣的关键因素。它提供了对产品成本的洞察，对于价格跟踪和分析至关重要。
  4. 产品介绍：详细的产品描述提供了有关该商品的附加信息。 这些信息对于潜在买家做出明智的决定非常有价值。
  5. 客户评论和评级：客户以评论和评级的形式反馈可以帮助我们衡量产品的质量。 网络抓取这些评论可以提供有关客户满意度的见解。
  6. 卖家信息：了解卖家是谁及其位置对于市场分析和了解产品来源非常有价值。

确定抓取的价格要素

由于我们的主要重点是从沃尔玛产品页面抓取价格数据，因此我们需要确定与定价相关的具体元素。 以下是我们要提取的关键元素：

  1. 产品价格：这是产品的当前价格。 这对于跟踪和比较一段时间内的价格以及精打细算的购物者来说至关重要。
  2. 折扣价（如果适用）：如果沃尔玛提供任何折扣或特别优惠，我们将努力争取折扣价，从而提供节省成本的见解。
  3. 价格单位：某些产品以各种单位出售，例如磅、盎司或升。 抓取价格单位可以让我们了解产品的定价方式。

通过清楚地了解沃尔玛的网站结构和我们打算抓取的元素，我们为网络抓取之旅的下一步做好了充分的准备。 我们将学习如何有效地使用 Crawlbase Crawling API 来收集我们需要的价格数据。

Crawlbase爬取API简介

现在我们已经掌握了沃尔玛的网站结构，我们必须引入一个强大的工具来让我们的网页抓取之旅更加顺利—— Crawlbase 爬取 API。 在本节中，我们将介绍 API 的基础知识、其优点以及如何使用 Crawlbase Python 库利用其功能。

Crawlbase爬取API概述

Crawlbase 抓取 API 是一种多功能的网页抓取工具，旨在轻松处理复杂的网页抓取场景。 对于处理像沃尔玛这样的动态网站的网络爬虫来说，它是一个游戏规则改变者，其中数据是使用 JavaScript 加载和修改的。

此 API 简化了访问 Web 内容、呈现 JavaScript 和返回 HTML 内容以供解析的过程。 其功能（包括 IP 轮换）使其脱颖而出，有助于防止 IP 封锁和验证码挑战。 通过轮换 IP 地址，API 可确保您的网络抓取请求看起来好像来自不同位置，从而使网站检测和阻止抓取活动变得更具挑战性。

使用 Crawlbase 抓取 API 的好处

为什么应该考虑使用 Crawlbase Crawling API 进行网页抓取？ 以下是它提供的一些主要优势：

  1. JavaScript渲染：许多现代网站（包括沃尔玛）严重依赖 JavaScript 进行内容呈现。 Crawlbase API 可以处理这些动态元素，确保您获得完全加载的网页。
  2. 简化的请求：API 抽象化了处理 HTTP 请求、cookie 和会话的复杂性。 您可以专注于构建抓取逻辑，而 API 则负责处理技术细节。
  3. 数据结构：您从 API 收到的数据通常结构良好，可以更轻松地解析和提取所需的信息。
  4. 可扩展性：Crawlbase 爬行 API 通过同时处理多个请求来支持可扩展的网络抓取。 这在处理大量数据时特别有利。
  5. 值得信赖：API 的设计是可靠的并提供一致的结果，这对于任何网络抓取项目都至关重要。

如何使用 Crawlbase Python 库

Crawlbase Python 库是 Crawlbase API 的轻量级且无依赖的包装器。 该库简化了网络抓取的各个方面，使其成为抓取沃尔玛价格等项目的绝佳选择。

以下是开始使用 Crawlbase Python 库的方法：

导入库：要利用Python库中的Crawlbase Crawling API，首先要导入必不可少的CrawlingAPI类。 这一基础步骤为访问一系列 Crawlbase API 打开了大门。 以下是如何导入这些 API 的概览：

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止 爬行基地 进口 抓取API

初始化：一旦您掌握了 Crawlbase API 令牌，下一个关键步骤就是初始化 CrawlingAPI 类。 此连接使您的代码能够利用 Crawlbase 的强大功能：

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api = 爬行API({ '令牌': 'YOUR_CRAWLBASE_TOKEN' })

发送请求：准备好 CrawlingAPI 类并安全设置您的 Crawlbase API 令牌后，您就可以向目标网站发送请求了。 下面是一个为抓取沃尔玛产品页面而定制的 GET 请求的实际示例：

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响应 = api.get('https://www.walmart.com/product-page-url')
if 回复['状态代码'] == 200:
  打印（回复['身体'])

借助可供您使用的 Crawlbase 爬行 API 和 Crawlbase Python 库，您将拥有高效开展网络抓取冒险所需的工具。 在以下部分中，我们将深入探讨网络抓取沃尔玛价格的细节，从发出 HTTP 请求到提取价格数据并存储以供分析。

网络抓取沃尔玛价格

我们即将深入探讨网络抓取之旅的核心：提取沃尔玛产品价格。 本节将介绍网络抓取沃尔玛产品页面的分步过程。 这包括发出 HTTP 请求、分析 HTML、提取价格信息以及使用分页处理多个产品页面。

向 Walmart 产品页面发起 HTTP 请求

抓取沃尔玛价格的第一步是向您想要从中收集数据的产品页面发起 HTTP 请求。 我们将使用 Crawlbase 抓取 API 来提高此过程的效率，并处理沃尔玛网站上的动态内容加载。

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止 爬行基地 进口 抓取API

# 使用您的 Crawlbase API 令牌初始化 CrawlingAPI 类
api = 爬行API({ '令牌': 'YOUR_CRAWLBASE_JS_TOKEN' })

# 抓取 API 的选项
选项= {
 '页面等待': 2000,
 'ajax_等待': '真的'
}

# 构造请求URL
搜索网址 = 'https://www.walmart.com/ip/Restored-Apple-iPhone-13-Carrier-Unlocked-128-GB-Red-Refurbished/462799546'

# 向沃尔玛产品页面发出 GET 请求
响应 = api.get(search_url, 选项)

# 检查请求是否成功（状态码200）
if 回复['状态代码'] == 200:
    # 解码字节数据后提取的HTML内容
    page_html = 响应['身体']。解码（'拉丁1')
    打印(page_html)
其他:
    打印(“检索页面失败。状态代码：”， 回复['状态代码'])

通过向沃尔玛产品页面发送 HTTP 请求，我们检索该特定页面的原始 HTML 内容。 该 HTML 将成为我们所需的价格数据的来源。 Crawlbase API 确保页面完全加载，包括任何 JavaScript 渲染的元素，这对于抓取动态内容至关重要。

输出预览：

输出 HTML 预览

检查 HTML 以确定价格数据的位置

我们必须识别包含我们想要从网页中提取数据的信息的 HTML 元素。 这项任务正是 Web 和浏览器开发工具来帮助我们解决的。 让我们概述一下如何检查 HTML 结构并挖掘那些宝贵的 CSS 选择器：

沃尔玛价格数据提取
  1. 打开网页：导航至沃尔玛网站并登陆您感兴趣的搜索页面。
  2. 右键单击并检查：在您想要提取的元素（例如产品卡）上发挥您的右键单击能力，然后从上下文菜单中选择“检查”或“检查元素”。 这个神秘的咒语将召唤浏览器的开发工具。
  3. 找到 HTML 源代码：在开发者工具的范围内，网页的 HTML 源代码将揭露其秘密。 将光标悬停在 HTML 面板中的各个元素上，然后见证网页的相应部分神奇地亮起。
  4. 识别 CSS 选择器：要从特定元素中释放数据，请在开发人员工具中右键单击它，然后优雅地选择“复制”>“复制选择器”。 这个优雅的操作会将该元素的 CSS 选择器传输到剪贴板，准备好在网页抓取咒语中使用。

现在我们已经仔细研究了沃尔玛网站的构建方式并了解了如何找到所需的部分，现在是时候将我们的知识付诸实践了。 在接下来的步骤中，我们将开始编码并使用 Python、Crawlbase 爬行 API 和 Beautiful Soup 从沃尔玛的搜索页面中提取信息。

从 HTML 中提取价格信息

确定了价格元素后，我们现在可以编写 Python 代码来从 HTML 内容中提取价格信息。 Beautiful Soup 是一个很有价值的工具，它允许我们浏览 HTML 结构并检索我们需要的数据。 例如，我们将提取产品的标题、价格、折扣价（如果有）和评级详细信息。 让我们扩展之前的脚本并从 HTML 中抓取此信息。

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# 导入必要的库
进口 JSON
止 bs4 进口 美丽汤
止 爬行基地 进口 抓取API

# 使用您的 Crawlbase API 令牌初始化 CrawlingAPI 类
api = 爬行API({ '令牌': 'YOUR_CRAWLBASE_JS_TOKEN' })

# 抓取 API 的选项
选项= {
 '页面等待': 3000,
 'ajax_等待': '真的'
}

# 构造请求URL
搜索网址 = 'https://www.walmart.com/ip/Restored-Apple-iPhone-13-Carrier-Unlocked-128-GB-Red-Refurbished/462799546'

尝试:
    # 向沃尔玛搜索页面发出 GET 请求
    响应 = api.get(search_url, 选项)

    # 检查请求是否成功（状态码200）
    if 回复['状态代码'] == 200:
        # 解码字节数据后提取的HTML内容
        搜索页面 html = 响应['身体']。解码（'拉丁1')

        # 使用 Beautiful Soup 解析 HTML 内容
        汤= BeautifulSoup(search_page_html, 'html.parser')

        产品 = {}

        # 提取产品名称
        titleElement = soup.select_one('h1#主标题')
        产品['标题'] = titleElement.text.strip() if 标题元素 其他 ''

        # 提取产品价格
        价格元素 = soup.select_one('span[data-testid="price-wrap"] span[itemprop="price"]')
        产品['价格'] = PriceElement.text.strip() if 价格元素 其他 ''

        # 提取折扣产品价格
        discountedPriceElement = soup.select_one('div[data-testid="dollar- saving"] span:last-child')
        产品['折扣'] =discountedPriceElement.text.strip() if 折扣价格元素 其他 ''

        # 提取产品评分
        ratingElement = soup.select_one('div[data-testid="reviews-and- ratings"] span. rating-number')
        产品['评分'] = ratingElement.text.strip() if 评级元素 其他 ''

        # 打印产品详细信息
        打印（json.dumps（产品，缩进=2))

除 特殊课程 as e:
    打印(f“发生错误： {e}")

该 Python 脚本利用“Beautiful Soup”库进行 HTML 解析，并利用“Crawlbase”库中的“CrawlingAPI”模块进行 Web 交互。 使用令牌初始化 API 并配置选项后，它会构造特定产品页面的 URL、发出 GET 请求并解析 HTML 内容。 然后，该脚本提取产品信息，例如产品名称、价格、折扣（如果有）和评级，并以结构化 JSON 格式呈现这些详细信息。 错误处理是为了解决抓取过程中可能发生的任何异常。 此代码示例说明如何自动从网页收集数据并对其进行格式化以供进一步分析或存储。

示例输出：

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{
  “标题”: “修复后的 Apple iPhone 13 - 运营商解锁 - 128 GB 红色（翻新）”,
  “价钱”: “ $ 449.00”,
  “折扣”: “ $ 200.00”,
  “评分”: “（4.4）”
}

从搜索结果中提取多个产品页面

我们经常需要从搜索结果中抓取多个产品页面，以构建沃尔玛价格的综合数据集。 这涉及处理搜索结果的分页以及迭代不同的页面以访问其他产品列表。 如果您想知道如何从搜索结果中提取这些产品页面的 URL，我们建议您阅读 如何抓取沃尔玛搜索页面，涵盖了这个主题。 获得产品页面 URL 列表后，您可以返回此处了解如何从这些页面中抓取价格数据。

请参阅我们的专门博客文章，了解从沃尔玛搜索结果中提取产品页面 URL 的详细见解。 收集 URL 后，您可以使用本博客中的说明继续抓取价格数据。 有了这些综合知识，您将有能力有效地提高沃尔玛的价格。

在下一节中，我们将讨论如何有效存储抓取的价格数据。 让我们继续保持动力，探索这个令人兴奋的网络抓取之旅。

存储抓取的价格数据

成功从沃尔玛的产品页面抓取数据后，下一个关键步骤是存储这些有价值的信息以供将来分析和参考。 在本节中，我们将探讨两种常见的数据存储方法：将抓取的数据保存在 CSV 文件中并将其存储在 SQLite 数据库中。 这些方法使您可以有效地组织和管理抓取的数据。

将抓取的价格数据保存在 CSV 文件中

CSV（逗号分隔值）是一种广泛使用的用于存储表格数据的格式。 这是一种简单且人类可读的存储结构化数据的方式，使其成为保存抓取的沃尔玛产品数据的绝佳选择。

我们将扩展之前的网页抓取脚本，添加使用流行的 Python 库 pandas 将抓取的数据保存到 CSV 文件中的步骤。 这是该脚本的更新版本：

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进口 大熊猫 as pd
止 bs4 进口 美丽汤
止 爬行基地 进口 抓取API

# 使用您的 Crawlbase API 令牌初始化 CrawlingAPI 类
api = 爬行API({'令牌': 'YOUR_CRAWLBASE_JS_TOKEN'})

DEF 刮页(页面地址):
    # ...（之前抓取页面的代码）

DEF 主（）：
    页面网址 = 'https://www.walmart.com/ip/Restored-Apple-iPhone-13-Carrier-Unlocked-128-GB-Red-Refurbished/462799546'

    产品详细信息 = scrape_page(page_url)

    # 将抓取的数据保存为 CSV 文件
    df = pd.DataFrame(产品详细信息)
    df.to_csv(“walmart_product_data.csv”, 索引=假)

if __名字__ == “__主要的__”:
    主（）

在这个更新的脚本中，我们引入了 pandas，一个强大的数据操作和分析库。 在抓取并积累产品详细信息后，我们根据这些数据创建一个 pandas DataFrame。 然后，我们使用 to_csv 方法将 DataFrame 保存到当前目录中名为“walmart_product_data.csv”的 CSV 文件中。 设置 index=False 可确保我们不会将 DataFrame 的索引保存为 CSV 文件中的单独列。

您可以使用 pandas 轻松处理和分析抓取的数据。 该 CSV 文件可以在各种电子表格软件中打开或导入到其他数据分析工具中以进行进一步探索和可视化。

将数据存储在 SQLite 数据库中以供进一步分析

如果您更喜欢结构化且查询友好的数据存储方法，SQLite 是一种轻量级、无服务器数据库引擎，它可能是一个不错的选择。 您可以创建数据库表来存储抓取的数据，从而实现高效的数据检索和操作。 以下是修改脚本以将数据存储在 SQLite 数据库中的方法：

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进口 JSON
进口 sqlite3
止 bs4 进口 美丽汤
止 爬行基地 进口 抓取API

# 使用您的 Crawlbase API 令牌初始化 CrawlingAPI 类
api = 爬行API({'令牌': 'YOUR_CRAWLBASE_JS_TOKEN'})

DEF create_database（）：
    conn = sqlite3.connect（'walmart_products.db')
    光标 = conn.cursor()
    游标.执行（'''如果不存在则创建表产品（
                      id 整数主键自动增量，
                      标题文本，
                      价格文本，
                      折扣文本，
                      评级文本
                    )''')
    conn.commit()
    conn.close()

DEF 保存到数据库(
产品展示):
    conn = sqlite3.connect（'walmart_products.db')
    光标 = conn.cursor()

    # 将数据插入产品表中
    游标.执行（'''
        插入产品（标题、价格、折扣、评级）
        值 (?, ?, ?, ?, ?)
    '''， （产品['标题']， 产品['价格']， 产品['折扣']， 产品['评分']））

    conn.commit()
    conn.close()

DEF 刮页(页面地址):
    # ...（不变）

DEF 主（）：
    页面网址 = 'https://www.walmart.com/ip/Restored-Apple-iPhone-13-Carrier-Unlocked-128-GB-Red-Refurbished/462799546'

    产品详细信息 = scrape_page(page_url)

    # 将抓取的数据保存为 CSV 文件
    df = pd.DataFrame(产品详细信息)
    df.to_csv(“walmart_product_data.csv”, 索引=假)

    # 将抓取的数据插入到SQLite数据库中
    保存到数据库（产品详细信息）

if __名字__ == “__主要的__”:
    主（）

在此更新的代码中，我们添加了用于创建 SQLite 数据库和表 ( create_database ) 并将抓取的数据保存到数据库 ( save_to_database ) 的函数。 create_database 函数检查数据库和表是否存在，如果不存在则创建它们。 save_to_database 函数将抓取的数据插入到“products”表中。

通过运行此代码，您将把抓取的沃尔玛产品数据存储在名为“walmart_products.db”的 SQLite 数据库中。 您稍后可以使用 SQL 查询检索和操作这些数据，或者在 Python 项目中以编程方式访问它。

总结

本指南为您提供了使用 Python 和 Crawlbase Crawling API 无缝抓取 Walmart 价格的知识和工具。 无论是第一次深入研究网络抓取还是扩展您的专业知识，此处概述的原则都提供了坚实的基础。 如果您渴望探索其他电子商务平台上的抓取，例如 Amazon, 易趣或 全球速卖通，我们的附加指南等待您的发现。

网络抓取可能会带来挑战，我们了解支持社区的重要性。 如果您寻求进一步的指导或遇到障碍，请随时与我们联系。 Crawlbase支持团队 在这里帮助您克服任何挑战并确保成功的网络抓取之旅。

常见问题解答

问：使用 Crawlbase 爬网 API 有哪些好处？

Crawlbase 抓取 API 是一个功能强大的工具，可以简化网络抓取，特别是对于像沃尔玛这样的动态网站。 它提供了 IP 轮换、JavaScript 渲染以及处理常见的 Web 抓取挑战（例如验证码）等优势。 借助 Crawlbase 抓取 API，您可以高效访问 Web 内容、检索结构化数据并简化 Web 抓取过程。 对于需要从复杂和动态网站中提取数据的网络抓取项目来说，它是一个可靠的选择。

问：网络抓取沃尔玛价格有哪些常见挑战？

与任何抓取工作一样，网络抓取沃尔玛价格也面临着一些挑战。 一个常见的障碍是处理沃尔玛网站上的动态内容和 JavaScript 渲染。 价格和产品详细信息通常是动态加载的，需要仔细考虑页面的结构。 此外，沃尔玛可能会实施反抓取措施，需要采取轮换 IP 地址和使用标头来模仿人类浏览行为等策略。 另一个挑战是管理分页，尤其是在处理大量产品列表时。 有效地导航多个页面并提取所需的价格数据需要仔细关注 HTML 结构和分页模式。 随时了解沃尔玛网站布局的潜在变化对于长期维持可靠的抓取流程至关重要。

问：我可以使用 Crawlbase 抓取 API 从 Walmart 抓取其他数据吗？

是的，Crawlbase Crawling API 用途广泛，可用于从 Walmart 抓取各种类型的数据，不仅限于价格。 您可以自定义网页抓取项目来提取产品描述、评级、评论、图像和其他相关信息。 API 处理动态网站的能力确保您可以访问特定用例所需的数据。

问：是否有其他方法可以将数据存储在 CSV 或 SQLite 中？

虽然以 CSV 或 SQLite 格式存储数据很常见且有效，但替代存储选项取决于您的项目要求。 您可以探索 MySQL 或 PostgreSQL 等其他数据库系统，以获得更广泛的数据存储和检索功能。 对于可扩展且安全的数据存储，您可以考虑基于云的存储解决方案，例如 Amazon S3、Google Cloud Storage 或 Microsoft Azure。 数据存储方法的选择取决于您的具体需求和偏好。