Rozszerzony parser E-commerce (Selenium i omijanie ochrony antybotowej)

Cel: Opracowanie odpornego web scrapera do zbierania aktualnych danych o produktach w czasie rzeczywistym z dynamicznych platform e-commerce (takich jak eBay) do monitorowania cen i analityki.

Główne wyzwania:

Dynamiczna treść: Dane były ładowane przez skomplikowane zapytania JavaScript/AJAX, a nie po prostu znajdowały się w HTML.

Systemy antybotowe: Platformy stosowały zaawansowane algorytmy do blokowania zautomatyzowanych działań.

Niestabilny układ: Struktura stron (DOM) mogła się zmieniać, co powodowało, że zwykłe sztywno napisane parsery natychmiast się psuły.

Moje rozwiązanie:

Obchodzenie zabezpieczeń: Użyłem Selenium z elastycznymi konfiguracjami stealth webdriver. Aby skrypt wyglądał jak żywa osoba, dodałem symulację naturalnego zachowania (losowe opóźnienia między kliknięciami, przewijanie), co pozwoliło na zbieranie danych bez ryzyka zablokowania.

Odporność kodu (Fallback Selectors): Wprowadziłem system dynamicznych selektorów zapasowych. Jeśli sklep internetowy nieznacznie zmieniał design lub układ, skrypt nie kończył się błędem, lecz automatycznie przechodził na zapasową metodę wyszukiwania elementu i kontynuował pracę.

Automatyczna nawigacja: Skonfigurowano niezawodną paginację, co pozwoliło na autonomiczne zebranie setek listingów z wielu stron w jednym uruchomieniu.

Głęboka czyszczenie danych: Surowe dane z sklepów internetowych często zawierają śmieci. Zastosowałem wyrażenia regularne (Regex) do czyszczenia tekstu (na przykład, wydobywanie czystej ceny bez waluty i spacji) oraz Pandas do sortowania końcowego zbioru danych według rosnącej ceny.

Wykorzystane technologie: Python, Selenium (Stealth), Pandas, Regex (Wyrażenia regularne).

Wynik:
Zleceniodawca otrzymał nie tylko skrypt, ale niezawodne narzędzie. Na wyjściu — idealnie sformatowane, posortowane i gotowe do produkcji pliki CSV, które można od razu załadować do systemów analitycznych lub baz danych.