Monitorar Preços de Concorrentes

Configure o monitoramento automatizado de preços em sites concorrentes usando a FourA API.

O Que Você Vai Construir

Um script em Python que:

1. Coleta páginas de produtos a partir de uma lista de URLs concorrentes
2. Extrai dados de preços do HTML
3. Registra os resultados em um arquivo CSV
4. É executado de forma programada

Pré-requisitos

• Uma chave de API FourA (obtenha uma aqui)
• Python 3.8+
• Pacotes requests e beautifulsoup4

pip install requests beautifulsoup4

Etapa 1: Definir Seus Alvos

Crie uma lista de URLs de produtos para monitorar:

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"},
]

Etapa 2: Buscar páginas via FourA

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}")

Um 429 com plan_limit_credits, plan_limit_bandwidth ou plan_limit_browser_daily em X-FourA-Limit não será resolvido esperando alguns segundos, então a função é interrompida em vez de tentar novamente. Consulte Rate Limits para verificar cada limite e quando ele é redefinido.

Step 3: Extract Prices

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

Etapa 4: Executar e Registrar Resultados

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()

Etapa 5: Agende a execução

Execute o script a cada hora com o cron:

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

Dicas

• Comece com o endpoint único, mude para browser se as páginas usarem renderização JavaScript
• Adicione tratamento de erros: sites mudam layouts. Registre falhas separadamente.
• Mantenha os seletores atualizados: quando um concorrente redesenhar a página, atualize o seletor CSS
• Respeite os sites: espaçe os requests, evite horários de pico, siga o robots.txt

Próximos Passos

• Escolhendo o Endpoint Correto: Escolha a melhor abordagem
• Tratamento de Erros: Trate falhas de forma elegante
• Fazer Scraping de um Site Dinâmico: Processe páginas renderizadas com JavaScript