El seguimiento de precios en Amazon y Walmart requiere monitorear los mismos productos en ambas plataformas y comparar precios a lo largo del tiempo. La verificación manual no es práctica a escala. Este tutorial crea un rastreador automatizado que consulta ambas plataformas a través de la API de Scavio, compara precios y alerta sobre caídas u oportunidades de arbitraje. La misma clave API cubre ambas plataformas con un formato de respuesta consistente.
Requisitos previos
- Python 3.8+ instalado
- solicita biblioteca instalada
- Una clave API de Scavio de scavio.dev
- Una lista de productos para rastrear
Guia paso a paso
Paso 1: Define tu catálogo de productos
Enumere los productos que desea rastrear en ambas plataformas.
Python
import os
API_KEY = os.environ['SCAVIO_API_KEY']
PRODUCTS = [
'Sony WH-1000XM5',
'Apple AirPods Pro 2',
'Samsung Galaxy S26',
'Nintendo Switch 2',
]Paso 2: Busca en ambas plataformas cada producto
Consulta Amazon y Walmart para cada producto y extrae datos de precios.
Python
import requests
H = {'x-api-key': API_KEY}
def get_prices(product: str) -> dict:
result = {'product': product}
for platform in ['amazon', 'walmart']:
resp = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search', headers=H,
json={'platform': platform, 'query': product}, timeout=10)
top = resp.json().get('organic', [{}])[0]
result[platform] = {
'title': top.get('title', ''),
'price': top.get('price'),
'url': top.get('link', ''),
'rating': top.get('rating'),
}
return resultPaso 3: Calcular diferenciales de precios
Compare precios entre plataformas y señale oportunidades de arbitraje.
Python
def analyze_prices(price_data: dict, min_margin: float = 0.10) -> dict:
amazon_price = price_data.get('amazon', {}).get('price')
walmart_price = price_data.get('walmart', {}).get('price')
if amazon_price and walmart_price and amazon_price > 0 and walmart_price > 0:
diff = abs(amazon_price - walmart_price)
margin = diff / max(amazon_price, walmart_price)
cheaper = 'amazon' if amazon_price < walmart_price else 'walmart'
price_data['analysis'] = {
'cheaper_on': cheaper,
'price_diff': round(diff, 2),
'margin': round(margin * 100, 1),
'arbitrage': margin >= min_margin,
}
else:
price_data['analysis'] = {'error': 'price data incomplete'}
return price_dataPaso 4: Ejecute diariamente y guarde el historial
Ejecute el rastreador diariamente y almacene los resultados para el análisis de tendencias.
Python
import json, datetime
def daily_track():
date = datetime.date.today().isoformat()
results = []
for product in PRODUCTS:
data = get_prices(product)
analyzed = analyze_prices(data)
results.append(analyzed)
if analyzed.get('analysis', {}).get('arbitrage'):
a = analyzed['analysis']
print(f'ARBITRAGE: {product} - ${a["price_diff"]} cheaper on {a["cheaper_on"]} ({a["margin"]}% margin)')
with open(f'prices_{date}.json', 'w') as f:
json.dump(results, f, indent=2)
return results
daily_track()Ejemplo en Python
Python
import requests, os
H = {'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY']}
def compare_prices(product):
prices = {}
for p in ['amazon', 'walmart']:
data = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search', headers=H,
json={'platform': p, 'query': product}, timeout=10).json()
top = data.get('organic', [{}])[0]
prices[p] = top.get('price')
return prices
print(compare_prices('Sony WH-1000XM5'))Ejemplo en JavaScript
JavaScript
async function comparePrices(product) {
const prices = {};
for (const p of ['amazon', 'walmart']) {
const data = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/search', {
method: 'POST', headers: {'x-api-key': process.env.SCAVIO_API_KEY, 'Content-Type': 'application/json'},
body: JSON.stringify({platform: p, query: product})
}).then(r => r.json());
prices[p] = data.organic?.[0]?.price;
}
return prices;
}Salida esperada
JSON
A daily price tracker comparing Amazon and Walmart prices with arbitrage alerts.