Comment récupérer les données des produits Amazon : Un guide complet des meilleures pratiques et des outils

Suciu Dan le 10 août 2023

Amazon, le géant mondial du commerce électronique, est un trésor de données essentielles qui comprend des détails complexes tels que les descriptions de produits, les avis des clients, les structures de prix, etc. Il est essentiel d'exploiter ces informations de manière pertinente dans le paysage commercial actuel. Que votre objectif soit d'évaluer la performance des produits proposés par des vendeurs tiers, d'analyser votre concurrence ou de réaliser une étude de marché complète, il est essentiel d'utiliser des outils de web scraping spécialisés tels qu'Amazon Scraper.

Cependant, le processus de scraping d'Amazon est unique et s'accompagne de son propre lot de défis et de subtilités. Ce guide approfondi vise à fournir une vue d'ensemble complète de chaque phase nécessaire à la construction d'un scraper web Amazon entièrement fonctionnel, vous permettant d'exploiter ces données vitales de manière efficace. Il vous présentera les considérations spécifiques et les techniques adaptées à la structure complexe d'Amazon, en vous aidant à naviguer dans les nuances de cette puissante plateforme.

Qu'il s'agisse de comprendre les aspects légaux et éthiques du web scraping ou de fournir des étapes pratiques pour créer un outil de scraping personnalisé, ce guide vous fournira les connaissances et les outils nécessaires pour transformer le vaste référentiel de données d'Amazon en informations exploitables pour votre entreprise.

Préparer le scraping d'Amazon

Le scraping Amazon est une tâche complexe qui nécessite un ensemble d'outils et une approche stratégique. Voici un guide étape par étape pour préparer votre système à l'extraction de données sur les produits Amazon.

Étape 1 : Installer Python

Python est le langage de programmation de base pour le web scraping. Assurez-vous d'avoir installé Python 3.8 ou une version supérieure. Si ce n'est pas le cas, rendez-vous sur python.org pour télécharger et installer la dernière version de Python.

Étape 2 : Créer un dossier de projet

Créez un dossier dédié pour stocker vos fichiers de code pour le web scraping Amazon. L'organisation de vos fichiers facilitera votre travail.

Étape 3 : Mise en place d'un environnement virtuel

La création d'un environnement virtuel est considérée comme une bonne pratique dans le développement de Python. Elle permet de gérer les dépendances spécifiques au projet, en s'assurant qu'il n'y a pas de conflit avec d'autres projets.

Pour les utilisateurs de macOS et de Linux, exécutez les commandes suivantes pour créer et activer un environnement virtuel :

$ python3 -m venv .env
$ source .env/bin/activate

Pour les utilisateurs de Windows, les commandes sont légèrement différentes :

c:amazon>python -m venv .env
c:amazon>.env\scripts\activate

Étape 4 : Installation des paquets Python requis

Les deux premières étapes du web scraping consistent à récupérer le code HTML et à l'analyser pour en extraire les données pertinentes.

• Bibliothèque Requests : Une bibliothèque Python tierce populaire utilisée pour effectuer des requêtes HTTP. Elle offre une interface simple pour communiquer avec les serveurs web, mais renvoie le code HTML sous forme de chaîne, ce qui n'est pas facile à interroger.
• Beautiful Soup : Cette bibliothèque Python permet d'extraire des données de fichiers HTML et XML, et de rechercher des éléments spécifiques tels que des balises, des attributs ou du texte.

Installez ces bibliothèques à l'aide de la commande suivante :

$ python3 -m pip install requests beautifulsoup4

Note pour les utilisateurs de Windows : Remplacer python3 par python.

Étape 5 : Configuration de base du scraping

Créez un fichier nommé amazon.py et insérez le code pour envoyer une requête à une page produit Amazon spécifique. Par exemple :

import requests
url = 'https://www.amazon.com/Robux-Roblox-Online-Game-Code/dp/B07RZ74VLR/'
response = requests.get(url)
print(response.text)

L'exécution de ce code peut conduire Amazon à bloquer la demande et à renvoyer une erreur 503, car il reconnaît que la demande n'a pas été faite par l'intermédiaire d'un navigateur.

Étape 6 : Surmonter les mécanismes de blocage

Amazon bloque souvent les tentatives de scraping en renvoyant des codes d'erreur commençant par 400 ou 500. Pour y remédier, vous pouvez imiter un navigateur en envoyant des en-têtes personnalisés, y compris le user-agent et parfois le accept-language.

Trouvez l'agent utilisateur de votre navigateur en appuyant sur F12, en ouvrant l'onglet Réseau, en rechargeant la page et en examinant les en-têtes de la requête.

Voici un exemple de dictionnaire pour les en-têtes personnalisés :

custom_headers = {
    'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/602.18 (KHTML, like Gecko) Chrome/54.0.3129.163 Safari/602.6 Edge/9.50428',
    'accept-language': 'en-US,en;q=0.9',
}

Envoyez ce dictionnaire en utilisant la méthode get comme suit :

response = requests.get(url, headers=custom_headers)

Cela devrait permettre d'obtenir le code HTML souhaité avec les détails du produit. L'envoi d'autant d'en-têtes que possible minimise la nécessité d'un rendu JavaScript. Si le rendu est nécessaire, des outils comme Playwright ou Selenium peuvent être utilisés.

Récupérer les données des produits Amazon

Lorsqu'il s'agit d'extraire des informations sur les produits d'Amazon, on rencontre généralement deux types de pages qui contiennent les données essentielles : la page de la catégorie et la page des détails du produit. Chacune d'entre elles joue un rôle crucial dans l'extraction des informations requises, et il est essentiel de savoir comment naviguer entre les deux.

La page des catégories

Prenons, par exemple, l'URL https://www.amazon.com/s?i=specialty-aps&bbn=16225007011&rh=n%3A16225007011%2Cn%3A193870011

Sur la page de la catégorie, vous trouverez l'essentiel :

• Titre du produit : Le nom du produit.
• Image du produit : Représentation visuelle de l'article.
• Évaluation des produits : Évaluations et commentaires des utilisateurs.
• Prix du produit : Le prix de vente actuel.
• Page URL des produits : Liens vers les pages individuelles des produits.

Si vous souhaitez obtenir des informations plus détaillées, telles que les descriptions ou les spécifications des produits, vous devrez vous aventurer dans les pages de détails des produits.

La page des détails du produit

En cliquant sur l'URL d'un produit (tel que https://www.amazon.com/Robux-Roblox-Online-Game-Code/dp/B07RZ74VLR/), vous accéderez à un trésor d'informations détaillées. Pour voir comment ces informations sont structurées, vous pouvez utiliser un navigateur moderne comme Chrome.

Inspection des éléments HTML

Cliquez avec le bouton droit de la souris sur le titre du produit et sélectionnez "Inspecter". Vous constaterez que le balisage HTML du titre du produit est mis en évidence. En particulier, il est contenu dans une balise span et son attribut id est défini comme "productTitle".

La même méthode peut être utilisée pour trouver le balisage d'autres éléments essentiels :

• Prix : Cliquez avec le bouton droit de la souris sur le prix et sélectionnez "Inspecter". La composante dollar du prix est logée dans une balise span de classe "a-price-whole", tandis que les cents sont stockés dans une autre balise span, désignée par la classe "a-price-fraction".
• Classement, Image et Description : Utilisez la même fonction d'inspection pour localiser ces composants essentiels, chacun étant entouré de balises et de classes spécifiques.

Le processus de récupération des données produit d'Amazon peut être décomposé en étapes spécifiques, chacune ciblant un aspect particulier de l'information produit. En utilisant des bibliothèques Python telles que requests et BeautifulSoup, nous pouvons accéder, localiser et récupérer les détails souhaités.

Voici un guide détaillé sur la manière de procéder :

1. Initier la demande

Commencez par envoyer une requête GET avec des en-têtes personnalisés à l'URL de la page du produit :

response = requests.get(url, headers=custom_headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')

Nous utilisons BeautifulSoup pour analyser le contenu HTML, ce qui facilite la recherche d'informations spécifiques par le biais de sélecteurs CSS.
2. Localiser et récupérer le nom du produit

Identifiez le titre du produit à l'aide de l'identifiant unique productTitle à l'intérieur d'un élément span :

title_element = soup.select_one('#productTitle')
title = title_element.text.strip()

3. Localiser et récupérer les évaluations de produits

Pour récupérer l'évaluation du produit, vous devez accéder à l'attribut title du sélecteur #acrPopover :

rating_element = soup.select_one('#acrPopover')
rating_text = rating_element.attrs.get('title')
rating = rating_text.replace('out of 5 stars', '')

4. Localiser et gratter le prix du produit

Extraire le prix du produit en utilisant le sélecteur #price_inside_buybox :

price_element = soup.select_one('#price_inside_buybox')
print(price_element.text)

5. Localiser et récupérer l'image du produit

Récupère l'URL de l'image par défaut en utilisant le sélecteur #landingImage :

image_element = soup.select_one('#landingImage')
image = image_element.attrs.get('src')

6. Localiser et gratter la description du produit

Récupérer la description du produit à l'aide du sélecteur #productDescription :

description_element = soup.select_one('#productDescription')
print(description_element.text)

7. Localiser et récupérer les avis sur les produits

L'extraction des avis est plus complexe, car un produit peut faire l'objet de plusieurs avis. Un seul avis peut contenir diverses informations telles que l'auteur, la note, le titre, le contenu, la date et l'état de vérification.

Recueil d'avis

Utilisez le sélecteur div.review pour identifier et collecter tous les avis :

review_elements = soup.select("div.review")
scraped_reviews = []

for review in review_elements :
  # Extraction des détails spécifiques de l'examen...

Extraction des détails de l'examen

Chaque évaluation peut être disséquée en détails spécifiques :

• Auteur : span.a-profile-name
• Rating : i.review-rating
• Titre : a.review-title > span:not([class])
• Contenu : span.review-text
• Date : span.review-date
• Statut vérifié : span.a-size-mini

Chacun de ces éléments peut être sélectionné à l'aide de leurs sélecteurs CSS respectifs, puis extrait à l'aide de méthodes similaires aux étapes précédentes.

Assemblage des données d'examen

Créer un objet contenant les détails de l'avis extrait et l'ajouter au tableau des avis :

r = {
       "author": r_author,
       "rating": r_rating,
       "title": r_title,
       "content": r_content,
       "date": r_date,
       "verified": r_verified
}

scraped_reviews.append(r)

L'extraction de données sur les produits Amazon est une tâche à multiples facettes qui nécessite une approche précise pour cibler des éléments spécifiques dans la structure de la page web. En exploitant les capacités des outils modernes de scraping web, il est possible d'extraire avec succès des informations détaillées sur les produits.

Gestion de la liste des produits

Pour récupérer des informations détaillées sur les produits, vous commencerez souvent par une liste de produits ou une page de catégorie, où les produits sont affichés sous la forme d'une grille ou d'une liste.

Identifier les liens entre les produits

Sur une page de catégorie, vous pouvez remarquer que chaque produit est contenu dans une div avec un attribut spécifique [data-asin]. Les liens vers les produits individuels se trouvent souvent dans une balise h2 à l'intérieur de cette div.

Le sélecteur CSS correspondant à ces liens serait :

[data-asin] h2 a

Analyse et suivi des liens

Vous pouvez utiliser BeautifulSoup pour sélectionner ces liens et extraire les attributs href. Notez que ces liens peuvent être relatifs, vous devrez donc utiliser la méthode urljoin pour les convertir en URL absolues.

from urllib.parse import urljoin

def parse_listing(listing_url) :
   # Votre code pour récupérer et analyser la page va ici...
 link_elements = soup_search.select("[data-asin] h2 a")
 page_data = []
 for link in link_elements :
 full_url = urljoin(listing_url, link.attrs.get("href"))
 product_info = get_product_info(full_url)
 page_data.append(product_info)

Gestion de la pagination

De nombreuses pages d'annonces sont paginées. Vous pouvez passer à la page suivante en localisant le lien qui contient le texte "Suivant".

next_page_el = soup.select_one('a:contains("Next")')
if next_page_el :
 next_page_url = next_page_el.attrs.get('href')
 next_page_url = urljoin(listing_url, next_page_url)

Vous pouvez ensuite utiliser cette URL pour analyser la page suivante, en continuant la boucle jusqu'à ce qu'il n'y ait plus de liens "Next".

8. Exporter les données des produits scrapés vers un fichier JSON

Les données sur les produits récupérés sont collectées sous forme de dictionnaires à l'intérieur d'une liste. Ce format permet une conversion aisée en DataFrame Pandas, ce qui facilite la manipulation et l'exportation des données.

Voici comment créer un DataFrame à partir des données récupérées et l'enregistrer sous forme de fichier JSON :

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(page_data)
df.to_json('baby.json', orient='records')

Cela créera un fichier JSON contenant toutes les informations sur les produits récupérés.

Ce guide décrit étape par étape le scraping de listes de produits, y compris la navigation à travers la pagination et l'exportation des résultats vers un fichier JSON. Il est essentiel d'adapter ces méthodes à la structure et aux exigences spécifiques du site que vous scrapez.

Code complet

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from urllib.parse import urljoin
import pandas as pd

custom_headers = {
    "accept-language": "en-US,en;q=0.9",
    "user-agent": "{user-agent}",
}

def get_response(url):
    """Make a GET request and return the response if successful."""
    with requests.Session() as session:
        session.headers.update(custom_headers)
        response = session.get(url)
        if response.status_code != 200:
            print(f"Error in getting webpage {url}")
            return None
        return response

def get_product_info(url):
    """Scrape product details from the given URL."""
    response = get_response(url)
    if response is None:
        return None

    # ... rest of the code ...

    return {
        "title": title,
        "price": price,
        "rating": rating,
        "image": image,
        "description": description,
        "url": url,
        "reviews": scraped_reviews,
    }

def parse_listing(listing_url):
    """Parse multiple product listings from the given URL."""
    page_data = []
    while listing_url:
        response = get_response(listing_url)
        if response is None:
            break

        soup_search = BeautifulSoup(response.text, "lxml")
        link_elements = soup_search.select("[data-asin] h2 a")

        for link in link_elements:
            full_url = urljoin(listing_url, link.attrs.get("href"))
            print(f"Scraping product from {full_url[:100]}", flush=True)
            product_info = get_product_info(full_url)
            if product_info:
                page_data.append(product_info)

        next_page_el = soup_search.select_one('a:contains("Next")')
        listing_url = urljoin(listing_url, next_page_el.attrs.get('href')) if next_page_el else None
        print(f'Scraping next page: {listing_url}', flush=True) if listing_url else None

    return page_data

def main():
    search_url = "{category url}"
    data = parse_listing(search_url)
    df = pd.DataFrame(data)
    df.to_json("amz.json", orient='records')

if __name__ == '__main__':
    main()

Meilleures pratiques et techniques

Extraire des données d'Amazon n'est pas aussi simple qu'il n'y paraît. Avec la complexité croissante de la sécurité sur le web, l'extraction d'informations précieuses à partir de cette colossale plateforme de commerce électronique présente une myriade de défis. De la limitation du débit aux algorithmes complexes de détection des robots, Amazon s'assure de rester une cible difficile pour le scraping de données.

Défis liés à l'extraction de données sur Amazon

• Limitation du débit : Amazon applique des mesures de limitation de débit pour contrôler le nombre de requêtes provenant d'une même adresse IP. Le dépassement de ces limites peut entraîner le blocage de votre adresse IP.
• Algorithmes de détection des robots : Des algorithmes sophistiqués sont en place pour inspecter vos en-têtes HTTP à la recherche de schémas inhabituels, afin de vérifier si les demandes proviennent de robots automatisés.
• Des mises en page en constante évolution : Avec des mises en page variées et des structures HTML fluctuantes, il faut faire preuve de vigilance et d'adaptabilité pour suivre l'évolution constante de l'interface.

Stratégies pour surmonter les défis

Pour surmonter ces obstacles, il est nécessaire d'adopter une approche stratégique. Voici quelques bonnes pratiques essentielles à suivre lors du scraping d'Amazon :

• Utilisez un User-Agent réaliste : Il est essentiel de faire en sorte que votre User-Agent semble authentique pour éviter d'être détecté. Voici les agents utilisateurs les plus courants qui imitent l'activité réelle du navigateur.
• Définissez votre empreinte digitale de manière cohérente : De nombreuses plateformes, dont Amazon, utilisent le protocole de contrôle de transmission (TCP) et l'empreinte IP pour identifier les robots. Il est essentiel de veiller à ce que les paramètres de votre empreinte digitale restent uniformes pour rester sous le radar.
• Modifier le modèle d'exploration de manière réfléchie : L'élaboration d'un modèle d'exploration réussi implique de simuler la manière dont un véritable utilisateur naviguerait sur une page web. Il s'agit notamment d'incorporer des clics, des défilements et des mouvements de souris qui imitent le comportement humain. La conception d'un modèle qui reflète l'interaction humaine peut réduire la probabilité de détection.
• Envisagez la gestion des mandataires : Bien que l'article initial ne le mentionne pas, l'utilisation de proxys peut ajouter une couche supplémentaire d'anonymat. En répartissant les demandes sur plusieurs adresses IP, vous pouvez échapper davantage à la détection.
• Restez informé des politiques et technologies d'Amazon : Amazon met fréquemment à jour ses mesures de sécurité et son interface utilisateur. En revoyant régulièrement vos méthodes de scraping et en les adaptant à ces changements, vous vous assurez que vos techniques restent efficaces.

L'extraction de données de produits Amazon est une tâche complexe, qui exige une compréhension approfondie des meilleures pratiques et une adaptation constante à l'évolution des stratégies d'Amazon. En adoptant ces techniques et en restant attentif à l'évolution constante du paysage, vous pourrez accéder aux données précieuses nécessaires à votre analyse ou à votre projet. N'oubliez pas qu'il ne s'agit que d'un aperçu superficiel de ce qui est nécessaire pour scraper Amazon, et que des recherches et des outils supplémentaires peuvent s'avérer nécessaires pour atteindre vos objectifs spécifiques.

Un moyen simple d'extraire les données d'Amazon : Utilisation de l'API Amazon Scraper

Si les méthodes manuelles de scraping décrites ci-dessus peuvent certainement fournir des informations précieuses, elles nécessitent une surveillance, une adaptation et un savoir-faire technique continus. Pour ceux qui recherchent une approche plus rationalisée et conviviale, l'API Amazon Scraper offre une solution efficace et dédiée.

Pourquoi choisir Amazon Scraper API ?

Amazon Scraper API est un outil spécialement conçu pour naviguer dans les complexités du scraping Amazon. Voici ce que vous pouvez réaliser avec cette API spécialisée :

• Options de scraping polyvalentes : Vous pouvez extraire et analyser différents types de pages Amazon. Que vous cherchiez à extraire des données de pages de recherche, de produits, de listes d'offres, de questions et réponses, d'avis, de meilleures ventes ou de vendeurs, cette API est faite pour vous.
• Une portée mondiale : Ciblez et récupérez des données de produits localisées dans un nombre impressionnant de 195 sites dans le monde. Cette vaste couverture permet d'effectuer des analyses approfondies et d'obtenir des informations sur différents marchés et données démographiques.
• Récupération efficace des données : L'API renvoie des résultats précis dans un format JSON propre. Il n'est pas nécessaire de recourir à des bibliothèques supplémentaires ou à des configurations complexes ; vous recevez les données prêtes à être utilisées immédiatement.
• Des fonctions améliorées pour des besoins avancés : Profitez de fonctions conçues pour l'efficacité, telles que les capacités de scraping en masse et les tâches automatisées. Ces fonctionnalités rationalisent le processus de scraping, vous permettant de collecter de grandes quantités de données avec une intervention manuelle minimale.
• Conformité et facilité d'utilisation : Contrairement au scraping manuel, l'utilisation d'une API dédiée comme Amazon Scraper API garantit souvent une meilleure conformité avec les réglementations légales et les conditions de service d'Amazon, ce qui en fait une option plus sûre pour l'extraction de données.

Conclusion

L'extraction des données des produits Amazon peut être abordée par deux méthodes distinctes, chacune répondant à des compétences et à des besoins différents. Explorons ces deux voies :

Fabriquer son propre scraper avec Requests and Beautiful Soup

Si vous avez un penchant pour le codage et que vous possédez les compétences nécessaires, la création d'un scraper personnalisé à l'aide de bibliothèques Python populaires telles que Requests et Beautiful Soup peut être une entreprise intrigante. Voici un bref aperçu du processus :

Envoi d'en-têtes personnalisés : En personnalisant les en-têtes HTTP, vous pouvez imiter les requêtes authentiques du navigateur et échapper à la détection.

Rotation des User-Agents : Des changements fréquents de User-Agent peuvent dissimuler davantage vos activités de scraping, en les faisant ressembler davantage à des interactions d'utilisateurs ordinaires.

Rotation des mandataires : L'utilisation d'un pool de proxys vous permet de répartir les demandes sur plusieurs adresses IP, ce qui vous aide à contourner les interdictions ou les limitations de débit.

Bien que cette méthode offre flexibilité et contrôle, elle demande beaucoup d'efforts, de temps et une surveillance continue. La configuration en constante évolution d'Amazon et les mesures anti-bots strictes font de cette méthode un véritable défi, qui nécessite des mises à jour et des ajustements constants.

Solution rationalisée avec Amazon Scraper API

Pour ceux qui recherchent une alternative plus conviviale et plus rapide, Amazon Scraper API offre une solution sur mesure :

• Fonctionnalité préconstruite : L'API est spécialement conçue pour Amazon et offre des fonctionnalités permettant de récupérer facilement différents types de pages.
• Couverture complète : Avec la possibilité de cibler des données dans de nombreux endroits du monde, l'API est polyvalente et d'une grande portée.
• Facilité d'utilisation : Oubliez les complexités du codage manuel ; l'API renvoie des données prêtes à l'emploi dans un format JSON pratique.

L'API Amazon Scraper représente un point d'entrée accessible pour le scraping de données Amazon, en particulier pour les personnes ou les organisations qui n'ont pas les ressources techniques ou le temps de développer et de maintenir un scraper personnalisé.

Que vous choisissiez d'écrire votre propre code avec Requests et Beautiful Soup ou que vous optiez pour l'API Amazon Scraper spécialisée, votre décision doit correspondre à vos compétences, vos ressources, vos objectifs et au respect des directives légales et éthiques.

• Pour les utilisateurs férus de technologie qui aiment relever des défis, le codage d'un scraper personnalisé offre contrôle et personnalisation.
• Pour ceux qui privilégient l'efficacité, l'accessibilité et la conformité, Amazon Scraper API fournit une solution prête à l'emploi qui simplifie le processus.

Les deux voies peuvent mener à des informations précieuses, mais votre choix aura un impact significatif sur votre parcours. Comprendre les forces et les limites de chaque approche vous aidera à prendre une décision éclairée qui répondra le mieux à vos besoins.

FAQ

Amazon autorise-t-il le scraping ?

La récupération d'informations publiquement disponibles sur Amazon n'est généralement pas considérée comme illégale, mais elle doit être conforme aux conditions d'utilisation d'Amazon (ToS). Il s'agit toutefois d'un domaine juridique complexe. Avant de procéder, consultez des professionnels du droit spécialisés dans ce domaine pour vous assurer que vos activités de scraping sont légales.

Le grattage peut-il être détecté ?

Oui, le scraping peut en effet être détecté. De nombreux sites web, dont Amazon, utilisent un logiciel anti-bot qui examine différents facteurs, tels que votre adresse IP, les paramètres de votre navigateur et les agents utilisateurs. Si une activité suspecte est détectée, le site peut présenter un défi CAPTCHA, et une détection continue peut entraîner le blocage de votre IP.

Amazon interdit-il les adresses IP ?

Oui, Amazon peut bannir ou bloquer temporairement une adresse IP si elle l'identifie comme suspecte ou en violation de ses mesures anti-bots. Il s'agit d'un élément essentiel de leurs protocoles de sécurité visant à protéger l'intégrité de la plateforme.

Comment contourner le CAPTCHA en scrappant Amazon ?

Contourner les CAPTCHA est l'un des principaux obstacles au scraping de données, et il est préférable de les éviter complètement. Voici comment vous pouvez minimiser les rencontres :

• Utilisez des proxys fiables et changez régulièrement d'adresse IP.
• Introduire des délais aléatoires entre les demandes pour imiter le comportement humain.
• Veillez à ce que les paramètres de vos empreintes digitales soient cohérents.

Il convient de noter que le traitement des CAPTCHA peut nécessiter des considérations éthiques et qu'il est conseillé de suivre les meilleures pratiques.

Comment puis-je explorer Amazon ?

La structure complexe d'Amazon peut être explorée à l'aide d'outils de scraping spécialisés. Bien que vous puissiez utiliser des outils gratuits d'exploration et de récupération du Web tels que Scrapy, leur installation et leur maintenance peuvent nécessiter des efforts considérables.

Pour une solution plus simple et plus efficace, vous pouvez envisager d'utiliser un service dédié comme Amazon Scraper API. Ces outils sont conçus spécifiquement pour gérer les complexités d'Amazon et peuvent grandement simplifier le processus d'exploration.