ScavioScavio
ProductoPreciosDocumentación
Iniciar sesionComenzar
  1. Inicio
  2. Tutoriales
  3. Cómo obtener datos de productos de Walmart a través de API en JSON estructurado
Tutorial

Cómo obtener datos de productos de Walmart a través de API en JSON estructurado

Obtenga listados de productos de Walmart con precios, calificaciones, información del vendedor y disponibilidad en JSON estructurado utilizando la API de Scavio. No se necesita infraestructura de raspado.

Obtener clave API gratisDocumentacion API

Walmart es una fuente de datos fundamental para la inteligencia de precios, el análisis competitivo y el arbitraje minorista. El scraping directo de Walmart se bloquea agresivamente con detección de bots, desafíos de JavaScript y prohibiciones de IP. La API de Scavio proporciona un punto final estable de búsqueda de productos de Walmart que devuelve JSON estructurado que incluye título, precio, calificación, recuento de reseñas, nombre del vendedor, disponibilidad y URL del producto. Este tutorial muestra cómo buscar productos, manejar la paginación, filtrar por vendedor y exportar los datos para su análisis.

Requisitos previos

  • Python 3.8 o superior
  • solicita biblioteca instalada
  • Una clave API de Scavio
  • Categorías de productos o consultas específicas para buscar

Guia paso a paso

Paso 1: Busque productos en Walmart

PUBLICAR en el punto final de Scavio con la plataforma Walmart y su consulta de búsqueda. La matriz de productos contiene listados estructurados.

Python
def search_walmart(query: str) -> list[dict]:
    r = requests.post(
        "https://api.scavio.dev/api/v1/search",
        headers={"x-api-key": API_KEY},
        json={"platform": "walmart", "query": query}
    )
    r.raise_for_status()
    return r.json().get("products", [])

Paso 2: Extraer y normalizar datos de productos

Analice el resultado de cada producto en un diccionario limpio con tipos consistentes para el procesamiento posterior.

Python
def normalize_product(product: dict) -> dict:
    price_str = product.get("price", "")
    return {
        "title": product.get("title", ""),
        "price": float(price_str.replace("$", "").replace(",", "")) if price_str else None,
        "rating": float(product.get("rating", 0) or 0),
        "reviews": int(product.get("reviews_count", 0) or 0),
        "seller": product.get("seller", ""),
        "availability": product.get("availability", ""),
        "url": product.get("url", ""),
    }

Paso 3: Filtrar por vendedor o rango de precios

Aplique filtros para limitar los resultados a vendedores o bandas de precios específicos.

Python
def filter_products(products: list[dict], max_price: float = None, seller: str = None) -> list[dict]:
    filtered = products
    if max_price:
        filtered = [p for p in filtered if p["price"] and p["price"] <= max_price]
    if seller:
        filtered = [p for p in filtered if seller.lower() in p["seller"].lower()]
    return filtered

Paso 4: Exportar a JSON para análisis

Escriba los datos del producto normalizados en un archivo JSON con estadísticas resumidas.

Python
import json

def export_products(query: str, products: list[dict]) -> None:
    prices = [p["price"] for p in products if p["price"]]
    output = {
        "query": query,
        "total": len(products),
        "price_range": {"min": min(prices), "max": max(prices)} if prices else {},
        "products": products,
    }
    with open("walmart_products.json", "w") as f:
        json.dump(output, f, indent=2)

Ejemplo en Python

Python
import os
import json
import requests

API_KEY = os.environ.get("SCAVIO_API_KEY", "your_scavio_api_key")
ENDPOINT = "https://api.scavio.dev/api/v1/search"

def search_walmart(query: str) -> list[dict]:
    r = requests.post(ENDPOINT, headers={"x-api-key": API_KEY},
                      json={"platform": "walmart", "query": query})
    r.raise_for_status()
    return r.json().get("products", [])

def normalize(p: dict) -> dict:
    price = p.get("price", "")
    return {
        "title": p.get("title"), "price": float(price.replace("$", "").replace(",", "")) if price else None,
        "rating": p.get("rating"), "seller": p.get("seller"), "url": p.get("url")
    }

if __name__ == "__main__":
    raw = search_walmart("robot vacuum")
    products = [normalize(p) for p in raw]
    products.sort(key=lambda x: x["price"] or float("inf"))
    for p in products[:5]:
        print(f"${p['price']:.2f} | {p['rating']} stars | {p['title'][:50]}")
    print(f"\nTotal: {len(products)} products")

Ejemplo en JavaScript

JavaScript
const API_KEY = process.env.SCAVIO_API_KEY || "your_scavio_api_key";
const ENDPOINT = "https://api.scavio.dev/api/v1/search";

async function searchWalmart(query) {
  const res = await fetch(ENDPOINT, {
    method: "POST",
    headers: { "x-api-key": API_KEY, "Content-Type": "application/json" },
    body: JSON.stringify({ platform: "walmart", query })
  });
  const data = await res.json();
  return (data.products || []).map(p => ({
    title: p.title, price: p.price ? parseFloat(p.price.replace(/[$,]/g, "")) : null,
    rating: p.rating, seller: p.seller, url: p.url
  }));
}

async function main() {
  const products = await searchWalmart("robot vacuum");
  products.sort((a, b) => (a.price || Infinity) - (b.price || Infinity))
    .slice(0, 5).forEach(p => console.log(`$${p.price} | ${p.rating} stars | ${p.title?.slice(0, 50)}`));
}
main().catch(console.error);

Salida esperada

JSON
{
  "products": [
    {
      "title": "Shark ION Robot Vacuum RV720",
      "price": "$149.00",
      "rating": "4.3",
      "reviews_count": 8742,
      "seller": "Walmart.com",
      "availability": "In Stock",
      "url": "https://walmart.com/ip/shark-ion-robot/..."
    }
  ]
}

$149.00 | 4.3 stars | Shark ION Robot Vacuum RV720
$179.00 | 4.5 stars | iRobot Roomba 694 Robot Vacuum
$199.99 | 4.6 stars | Roborock Q5 Robot Vacuum

Tutoriales relacionados

  • Cómo obtener datos de búsqueda de productos de Walmart a través de API
  • Cómo comparar precios en Amazon y Walmart a través de API

Preguntas frecuentes

La mayoria de los desarrolladores completan este tutorial en 15 a 30 minutos. Necesitaras una clave API de Scavio (el plan gratuito funciona) y un entorno de Python o JavaScript.

Python 3.8 o superior. solicita biblioteca instalada. Una clave API de Scavio. Categorías de productos o consultas específicas para buscar. Una clave API de Scavio te da 50 creditos gratuitos al registrarte.

Si. El plan gratuito incluye 50 creditos al registrarte, mas que suficiente para completar este tutorial y crear un prototipo funcional.

Scavio tiene un paquete nativo de LangChain (langchain-scavio), un servidor MCP y una API REST simple que funciona con cualquier cliente HTTP. Este tutorial usa the raw REST API, pero puedes adaptarlo al framework que prefieras.

Recursos relacionados

Best Of

Mejor API de Walmart en 2026: Scavio, Bright Data y Oxylabs comparados

Read more
Best Of

API de investigación de los mejores vendedores de Walmart (2026)

Read more
Use Case

Inteligencia de producto del vendedor de Walmart

Read more
Glossary

Panorama de la API de datos de productos de Walmart (2026)

Read more
Comparison

Search APIs (Scavio, Tavily, SerpAPI) vs Headless Browser (Playwright, Puppeteer, Browserbase)

Read more
Glossary

Panorama de proveedores de API de búsqueda (2026)

Read more

Empieza a construir

Obtenga listados de productos de Walmart con precios, calificaciones, información del vendedor y disponibilidad en JSON estructurado utilizando la API de Scavio. No se necesita infraestructura de raspado.

Obtener clave API gratuitaLeer la documentacion
ScavioScavio

API de busqueda en tiempo real para agentes de IA. Busca en todas las plataformas, no solo en Google.

Producto

  • Funciones
  • Precios
  • Panel
  • Afiliados

Desarrolladores

  • Documentacion
  • Referencia de API
  • Inicio rapido
  • Integracion MCP
  • Python SDK

Alternativas

  • Alternativa a Tavily
  • Alternativa a SerpAPI
  • Alternativa a Firecrawl
  • Alternativa a Exa

Herramientas

  • Formateador JSON
  • cURL a codigo
  • Contador de tokens
  • Todas las herramientas

© 2026 Scavio. Todos los derechos reservados.

Featured on TAAFT
Terminos de servicioPolitica de privacidad