Případová studie
Automatizovaná infrastruktura pro sběr dat v komercích a analytice
Denní scraping katalogů dodavatelů, cen a SEO klíčových slov. Monitoring obchodních platforem. Knihovna připravených scraperů webů.
Úkol
Potřebovali jsme spolehlivý způsob, jak denně sbírat katalogy dodavatelů a cenová data pro naše vlastní projekty. Ruční kontroly nebyly ve velkém měřítku možné a různé zdroje měly odlišné struktury a harmonogramy aktualizací.
Museli jsme také sledovat SEO klíčová slova z analytických služeb a monitorovat aktivitu na obchodních platformách. Každý zdroj vyžadoval vlastní přístup k extrakci a ukládání.
Řešení
Vytvořili jsme scrapovací a monitorovací systémy, které běží podle harmonogramu. Python a Playwright zvládají logiku extrakce a přizpůsobují se různým strukturám stránek a dynamickému obsahu. Data proudí do PostgreSQL pro ukládání a dotazování.
Systémy denně sbírají katalogy a ceny dodavatelů, stahují data SEO klíčových slov z analytických služeb a monitorují obchodní platformy kvůli změnám. Každý scraper běží v Docker kontejnerech, plánování řídí cron.
Postupem času jsme sestavili katalog připravených scraperů webů. Katalog nyní zahrnuje konfigurace pro různé zdroje, což zjednodušuje přidávání nových úloh sběru dat bez nutnosti začínat od nuly.
- Denní automatizovaný sběr katalogů a cen dodavatelů
- Extrakce SEO klíčových slov z analytických služeb
- Monitoring obchodních platforem
- Docker kontejnery pro izolované spouštění scraperů
- PostgreSQL úložiště pro strukturovaný přístup k datům
- Katalog připravených konfigurací scraperů
Výsledek
- Denní sběr katalogů a cen dodavatelů běží bez manuálního zásahu
- SEO klíčová slova automaticky stahována z analytických služeb
- Obchodní platformy monitorovány kvůli aktivitě a změnám
- K dispozici katalog připravených scraperů webů
Potřebujete něco podobného? Popište nám svůj úkol
Uveďte web, data nebo úkol. Odpovíme s dotazy, řešením a nabídkou.
nebo napište přímo
Napsat @kodrana na Telegram