Robô Buscador de Preços

Contextualização

Como Analista de Compras sua principal tarefa consiste em identificar qual fornecedor oferece o melhor preço para cada um dos produtos de sua empresa.

Diariamente, você busca no Google Shopping e no Buscapé os preços dos seguintes produtos: iPhone 12 64GB e Placa de Vídeo RTX 3060.

A fim de tornar sua busca mais refinada, você usa os critérios definidos na planilha produtos.xlsx, a qual especifica os preços mínimo e máximo para cada produto bem como os termos de busca e os termos banidos.

Por fim, você sumariza os resultados de sua busca numa tabela que é enviada por e-mail para o seguinte endereço: diegotorrescoder@gmail.com.

Bibliotecas Utilizadas

Neste projeto, foram usadas as seguintes bibliotecas:

• os
• datetime
• pandas
• selenium
• webdriver-manager

Divisão do Problema

Para resolver este desafio, este foi o passo a passo adotado:

• Criar um navegador do Google Chrome
• Importar a base de dados produtos.xlsx
• Visualizar a base de dados
• Procurar cada produto no Google Shopping e no Buscapé
  • Verificar se o produto do anúncio possui todos os termos da busca
  • Verificar se o produto do anúncio não contém os termos banidos
  • Verificar se o preço do produto do anúncio está dentro da faixa de preços admitida
• Salvar as ofertas em um dataframe
• Exportar o dataframe como uma planilha do Excel
• Enviar por e-mail os resultados

Demonstrações

Veja a planilha que obtive no dia 22/03/2023:

Como Reproduzir este Projeto

Inicialmente, navegue para a pasta na qual deseja clonar o repositório deste projeto. Em seguida, clone este repositório com o seguinte comando:

git clone https://github.com/diego-torres-coder/Robo-Buscador-de-Precos.git

Para criar o ambiente virtual, navegue até a pasta do projeto e digite o seguinte comando no terminal:

conda create -n scrapper-robot python=3.10

Em seguida, ative o ambiente:

conda activate scrapper robot

Com o ambiente ativo, instale as dependências do projeto:

pip3 install numpy pandas openpyxl jupyter selenium webdriver-manager

Alternativamente, você pode instalar as dependências deste projeto a partir do arquivo requirements.txt:

pip3 install -r requirements.txt

Execute o Jupyter Notebook:

jupyter notebook

Abra o arquivo principal deste projeto e execute todas as células.