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Tutoriel

Comment obtenir des données produit Walmart via l'API en JSON structuré

Récupérez les fiches produits Walmart avec prix, notes, informations vendeur et disponibilité en JSON structuré en utilisant l'API Scavio. Aucune infrastructure de scraping nécessaire.

Obtenez une clé API gratuiteDocumentation API

Walmart est une source de données essentielle pour l'intelligence des prix, l'analyse concurrentielle et l'arbitrage de détail. Le scraping direct de Walmart est bloqué de manière agressive avec la détection de robots, des défis JavaScript et des bannissements IP. L'API Scavio fournit un endpoint stable de recherche de produits Walmart qui renvoie un JSON structuré comprenant le titre, le prix, la note, le nombre d'avis, le nom du vendeur, la disponibilité et l'URL du produit. Ce didacticiel montre comment rechercher des produits, gérer la pagination, filtrer par vendeur et exporter les données pour analyse.

Prérequis

  • Python 3.8 ou supérieur
  • bibliothèque requests installée
  • Une clé API Scavio
  • Catégories de produits ou requêtes spécifiques à rechercher

Parcours

Étape 1: Rechercher des produits Walmart

Envoyez une requête POST à l'endpoint Scavio avec platform=walmart et votre requête de recherche. Le tableau products contient des fiches structurées.

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", [])

Étape 2: Extraire et normaliser les données produit

Analysez chaque résultat produit en un dictionnaire propre avec des types cohérents pour le traitement en aval.

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", ""),
    }

Étape 3: Filtrer par vendeur ou par gamme de prix

Appliquez des filtres pour réduire les résultats à des vendeurs ou des fourchettes de prix spécifiques.

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

Étape 4: Exporter au format JSON pour analyse

Écrivez les données produit normalisées dans un fichier JSON avec des statistiques récapitulatives.

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)

Exemple 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")

Exemple 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);

Sortie attendue

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

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Questions fréquentes

La plupart des développeurs terminent ce tutoriel en 15 à 30 minutes. Vous aurez besoin d'une clé API Scavio (l'offre gratuite suffit) et d'un environnement Python ou JavaScript fonctionnel.

Python 3.8 ou supérieur. bibliothèque requests installée. Une clé API Scavio. Catégories de produits ou requêtes spécifiques à rechercher. Une clé API Scavio vous donne 50 crédits gratuits à l'inscription.

Oui. L'offre gratuite comprend 50 crédits à l'inscription, ce qui est largement suffisant pour terminer ce tutoriel et prototyper une solution fonctionnelle.

Scavio dispose d'un package natif LangChain (langchain-scavio), d'un serveur MCP et d'une API REST simple qui fonctionne avec tout client HTTP. Ce tutoriel utilise the raw REST API, mais vous pouvez l'adapter à votre framework de prédilection.

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