Konkurrenzpreise überwachen

Richte automatisches Preis-Monitoring für Mitbewerber-Websites mit der FourA API ein.

Was du bauen wirst

Ein Python-Script, das:

1. Produktseiten aus einer Liste von Mitbewerber-URLs abruft
2. Preisdaten aus dem HTML extrahiert
3. Ergebnisse in einer CSV-Datei protokolliert
4. Nach Zeitplan ausgeführt wird

Voraussetzungen

• Ein FourA API-Key (hier erhältlich)
• Python 3.8+
• Packages requests und beautifulsoup4

pip install requests beautifulsoup4

Schritt 1: Definiere deine Ziele

Erstelle eine Liste der zu überwachenden Produkt-URLs:

targets = [
    {"name": "Competitor A - Widget", "url": "https://competitor-a.com/widget", "selector": ".price"},
    {"name": "Competitor B - Widget", "url": "https://competitor-b.com/products/widget", "selector": "[data-price]"},
    {"name": "Competitor C - Widget", "url": "https://competitor-c.com/item/123", "selector": ".product-price span"},
]

Schritt 2: Seiten über FourA abrufen

import requests
import time

SINGLE_URL = "https://eu.api.foura.ai/api/single/"
BROWSER_URL = "https://eu.api.foura.ai/api/browser/"
API_KEY = "YOUR_API_KEY"

HEADERS = {
    "X-API-Key": API_KEY,
    "Content-Type": "application/json"
}

# A wait doesn't clear these: they reset with the period (credits, traffic)
# or at midnight UTC (the daily Browser allowance).
STOP_LIMITS = {"plan_limit_credits", "plan_limit_bandwidth", "plan_limit_browser_daily"}

def fetch_page(url, use_browser=False, attempts=3):
    if use_browser:
        endpoint, field = BROWSER_URL, "body"
        payload = {"url": url, "timeout_ms": 15000}
    else:
        endpoint, field = SINGLE_URL, "data"
        payload = {"method": "GET", "url": url, "unblocker": True}
    for _ in range(attempts):
        resp = requests.post(endpoint, headers=HEADERS, json=payload)
        if resp.status_code != 429:
            return resp.json().get(field, "")
        limit = resp.headers.get("X-FourA-Limit")
        if limit in STOP_LIMITS:
            raise RuntimeError(f"Plan limit reached: {limit}")
        time.sleep(int(resp.headers.get("Retry-After", "5")))
    raise RuntimeError(f"Still rate limited after {attempts} attempts: {url}")

Ein 429 mit plan_limit_credits, plan_limit_bandwidth oder plan_limit_browser_daily in X-FourA-Limit verschwindet nicht durch kurzes Warten, daher stoppt die Funktion, anstatt es erneut zu versuchen. Siehe Rate Limits für alle Limits und deren Reset-Zeiten.

Schritt 3: Preise extrahieren

from bs4 import BeautifulSoup
import re

def extract_price(html, selector):
    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
    element = soup.select_one(selector)
    if not element:
        return None
    # Extract numeric price from text like "$49.99" or "49,99 EUR"
    text = element.get_text(strip=True)
    match = re.search(r'[\d,.]+', text)
    return float(match.group().replace(',', '.')) if match else None

Schritt 4: Ausführen und Ergebnisse protokollieren

import csv
from datetime import datetime

def monitor_prices():
    timestamp = datetime.now().isoformat()
    results = []

    for target in targets:
        html = fetch_page(target["url"])
        price = extract_price(html, target["selector"])
        results.append({
            "timestamp": timestamp,
            "name": target["name"],
            "url": target["url"],
            "price": price
        })
        print(f"{target['name']}: {price}")
        time.sleep(1)  # Be polite

    # Append to CSV
    with open("prices.csv", "a", newline="") as f:
        writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=["timestamp", "name", "url", "price"])
        if f.tell() == 0:
            writer.writeheader()
        writer.writerows(results)

if __name__ == "__main__":
    monitor_prices()

Schritt 5: Ausführung planen

Führe das Skript stündlich mit cron aus:

crontab -e
# Add this line:
0 * * * * cd /path/to/project && python3 monitor.py >> monitor.log 2>&1

Tipps

• Beginne mit dem einzelnen Endpoint, wechsle zum Browser, falls Seiten JavaScript-Rendering nutzen
• Füge Fehlerbehandlung hinzu: Websites ändern Layouts. Protokolliere Fehler separat.
• Halte Selektoren aktuell: Wenn ein Mitbewerber sein Design ändert, passe den CSS-Selektor an
• Respektiere die Websites: Verteile Requests zeitlich, vermeide Spitzenzeiten, beachte die robots.txt

Nächste Schritte

• Den passenden Endpoint wählen: Wähle den besten Ansatz
• Fehlerbehandlung: Behandle Fehler sauber
• Dynamische Website scrapen: Verarbeite Seiten mit JavaScript-Rendering