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Scraper de Produtos da Lowes

Páginas de produto da Lowes,
como quinze colunas.

Cole uma URL de produto da Lowes - o exemplo da própria plataforma é lowes.com/pd/625493716 - ou uma URL de categoria ou busca, e os produtos voltam como linhas: nome, preço e moeda, disponibilidade, marca, as colunas de identificador, nota e avaliações, uma imagem, um link e uma descrição.

Comece grátis Ver preços
500 linhas grátis, uma única vezUS$ 0,002 por linha depois15 colunasCSV · XLSX · JSON
Como funciona

Seis passos,
um deles um proxy.

Uma lista de links e um limite - mais a única peça de configuração de que este varejista precisa e a maioria dos irmãos dele não.

  1. PASSO 1Entre na plataforma.
  2. PASSO 2Abra o Scraper de Produtos da Lowes.
  3. PASSO 3Cole URLs de produto da Lowes ou URLs de categoria e busca, uma por linha - ou envie um arquivo CSV, XLSX ou TXT.
  4. PASSO 4Configure um proxy residencial - a Lowes é um dos quatro varejistas que a ferramenta aponta como bloqueando IPs de datacenter ou renderizando os produtos no cliente.
  5. PASSO 5Defina um limite por consulta, ou coloque zero para levar tudo, e clique em Get Data.
  6. PASSO 6Baixe o resultado como CSV, XLSX ou JSON.

O limite é por consulta: cinco URLs de categoria com limite de duzentos são duzentos produtos de cada uma - não duzentos no total.

Por que as equipes usam

Um catálogo que dá para ordenar,
não uma grade para rolar.

Um link de produto ou uma categoria inteira

Uma linha pode ser uma página de produto sozinha ou uma URL de categoria ou busca, e uma categoria volta desdobrada nos seus produtos, uma linha cada. É assim que uma página de navegação vira algo que você consegue ordenar por preço ou agrupar por marca.

Um passo de configuração, dito de saída

A Lowes é um dos quatro varejistas deste pipeline que precisa de uma saída residencial sua - os outros são Grainger, Zalando e Fastenal. Preferimos que você saiba disso antes da primeira execução do que descubra num arquivo vazio.

Colunas de identificador, mantidas à parte

sku, mpn e gtin chegam como colunas próprias em vez de enterrados num título, e currency fica ao lado de price em vez de dentro. É isso que torna uma exportação casável com um catálogo que não é o da Lowes - onde a página declarar esses campos.

O que esta página pode e não pode dizer

Os nomes estão confirmados.
Os conteúdos não.

Vale dizer com franqueza, porque muda o jeito de ler o dicionário abaixo.

Os quinze nomes de coluna são sólidos: estão confirmados em dobro, pelo array de colunas publicado para este serviço e pela linha de cabeçalho de toda pasta de trabalho que temos do pipeline compartilhado por trás dele - idêntica na preenchida e nas vazias. Construa um esquema em torno desses nomes com confiança.

O que não podemos fazer é lhe dizer o que a Lowes põe nelas, porque nunca rodamos isto contra a Lowes. Nenhuma das exportações que temos é uma execução da Lowes. Quase todas voltaram com um cabeçalho e nenhuma linha, e a única preenchida é de um varejista completamente diferente. Em vez de maquiar isso, esta página não imprime valores de exemplo nem formatos - sem uma execução da Lowes, estaríamos inventando.

A exigência do proxy é melhor prever do que descobrir. A ferramenta aponta quatro varejistas deste pipeline que precisam de uma saída residencial própria, e a Lowes é um deles; a razão que ela dá é que tais varejistas bloqueiam endereços de datacenter ou renderizam os produtos no cliente. Ela não diz qual das duas se aplica aqui, então nós também não - na prática dá no mesmo: sem esse proxy configurado, conte com uma execução que volta magra ou vazia.

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Dicionário de dados

Quinze colunas,
e um teto honesto.

Os nomes são exatos e duplamente confirmados. As descrições dizem para que serve cada coluna - não o que ela vai conter, porque isso é decisão do varejista e não nossa, e a nota abaixo explica por quê.

query
A URL que você enviou para esta linha - a página de produto, categoria ou busca de onde ela veio. É escrita pelo scraper, então está em todas as linhas.
service
De qual varejista esta linha veio. Este scraper divide um pipeline com vários outros serviços de produto, e o que você escolheu fica carimbado em cada linha - útil se você mantém mais de um varejista na mesma tabela.
name
O nome do produto como a página o declara.
price
O preço que a página declara.
currency
A moeda desse preço, como coluna separada - assim você não precisa extrair um símbolo do campo de preço.
availability
O status de estoque que a página declara.
brand
A marca que a página declara.
sku
O código de item do próprio varejista.
mpn
O número de peça do fabricante. Junto com gtin, é o que torna uma exportação casável com um catálogo que não é o da Lowes.
gtin
O número global de item comercial - o identificador do código de barras.
rating
A nota do produto, se a página publicar uma. Nenhuma escala é informada aqui; não vimos nenhum valor.
reviews
A contagem de avaliações. Um número, não o texto - não há corpo de avaliação nesta exportação.
image
A imagem do produto que a página declara.
url
O link do produto.
description
A descrição do produto que a página declara.

Duas coisas sobre as evidências por trás desta página. Primeiro, o mecanismo: os produtos são lidos do JSON-LD que uma página publica sobre si mesma - os dados estruturados que os varejistas embutem para os buscadores. Isso estabelece um teto que esta página não vai fingir ultrapassar. Toda coluna depois de service só existe se a Lowes declarar aquele campo, então um vazio significa não publicado, não execução falhou. Segundo, a lacuna: nunca rodamos isto contra a Lowes. Temos quarenta e cinco exportações do pipeline compartilhado por trás deste serviço e nenhuma é uma execução da Lowes - quarenta e quatro voltaram vazias e a única preenchida é de outro varejista. Essa exportação vale um dado honesto sobre a ferramenta e não sobre a Lowes: query e service preencheram em toda linha, porque o scraper os escreve ele mesmo - e seis das quinze estavam vazias em cada uma das linhas. Conte com lacunas aqui também, conte que elas caiam em outro lugar porque outro varejista publica dados estruturados diferentes, e deixe sua primeira execução gratuita dizer quais. E configure primeiro o proxy residencial: neste varejista, um arquivo vazio provavelmente significa o proxy e não a marcação.

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Controles da execução

Duas entradas,
e uma peça de configuração.

Uma lista de URLs e um limite - mais o proxy residencial de que este varejista precisa. Sem ordenação e sem filtro; não há mais nada para definir.

https://www.lowes.com/pd/625493716 Uma URL de produto, ou de categoria / busca Uma por linha Envio CSV · XLSX · TXT Proxy residencial obrigatório Limite por consulta, ou 0 para tudo Uma linha por produto Lido do JSON-LD da página
De onde vêm os campos

A página declara,
nós reportamos.

Este scraper lê os dados estruturados que uma página de produto publica sobre si mesma - o bloco JSON-LD que os varejistas embutem para que os buscadores possam exibir preço e status de estoque. É por isso que as colunas são o que são: sku, mpn, gtin, brand, availability e currency são o vocabulário padrão para descrever um produto, e não nomes que inventamos.

A consequência prática é a que vale planejar. Uma coluna só é tão boa quanto a marcação do varejista. Se um campo falta nos dados estruturados da página, ele volta vazio, e repetir a execução não muda isso - não é uma falha, é uma ausência. Na única exportação preenchida que temos desta ferramenta compartilhada, seis das quinze colunas estavam vazias em todas as linhas.

Se você precisa de algo que a marcação não carrega, isso é outro trabalho - o Scraper Universal com IA lê a própria página e devolve os atributos que você nomear, em vez de apenas o que foi declarado para os buscadores.

livescraper.app · o teto
Lido do JSON-LD da página✓
query e service: escritos por nós✓
Os outros treze: declarados pela página✓
Vazio = não publicado, não falhou!
Confira as lacunas na sua primeira execução✓
Dados estruturados são escolha do varejista, e ela varia entre eles.
Entregando a lista

Uploads somam
e não removem duplicatas.

Um arquivo enviado não limpa a caixa - as linhas são acrescentadas ao que você já tinha digitado, e duplicatas não são removidas. Envie o mesmo arquivo duas vezes e aquelas URLs serão de fato buscadas duas vezes, e cobradas duas vezes. Isso é próprio deste pipeline: alguns dos nossos outros scrapers deduplicam no upload e este não, então não traga o hábito de lá.

Para um CSV ou TXT a linha inteira é tomada como uma URL, então uma planilha com colunas extras não é o que você quer aqui. Só um XLSX é lido por coluna, e ali ele pega a coluna A.

O seletor lista Parquet ao lado de CSV, XLSX e TXT, mas na verdade não consegue ler um no navegador e vai lhe dizer isso - use um dos outros três.

livescraper.app · o upload
CSV · XLSX · TXT✓
Duplicatas NÃO são removidas!
CSV e TXT: a linha inteira✓
XLSX: coluna A✓
Acrescentado ao que você digitou✓
Confira a caixa antes de rodar - uma lista dobrada é uma conta dobrada.
Fluxos de trabalho comuns

Três trabalhos que as pessoas
mais rodam aqui.

Alguns exemplos do que um catálogo de material de construção vale depois que vira uma tabela.

Sortimento

Ver uma categoria como lista, não como grade

Dê a ele uma página de categoria e você recebe cada produto dela como linha, com a marca e as colunas de identificador ao lado do nome. Ordenar uma página de navegação por algo que não seja o que o site oferece é justamente o objetivo.

Merchandising · Pesquisa
Comparação

Coloque um varejista lado a lado com os outros que você acompanha

Como service vem carimbado em cada linha, uma mesma tabela pode ter a Lowes ao lado dos outros varejistas deste pipeline e ainda assim se separar direitinho. Onde mpn ou gtin estiverem declarados, o mesmo item pode ser casado entre fornecedores.

Sourcing · Compras
Monitoramento

Rodar uma categoria de novo e comparar

A mesma URL de categoria de forma programada dá dois arquivos comparáveis. O que apareceu, o que sumiu e o que mudou é um diff em vez de uma tarde de cliques - e sku é a chave para comparar, onde ela for publicada.

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Sem assinatura, sem mínimo, sem cobrança recorrente. Suas primeiras 500 linhas são por nossa conta - depois é pagamento conforme o uso, com a mesma tarifa fixa de qualquer outro scraper daqui.

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500 linhas grátis - US$ 0

Em toda conta nova, uma única vez. Sem cartão de crédito. Limites por consulta, envio de arquivos e todos os formatos de exportação incluídos. Note que o proxy residencial de que este varejista precisa é um acerto à parte, seu.

US$ 0 para sempre
Pague conforme o uso

US$ 0,002 por linha, após o plano gratuito

A mesma tarifa fixa de qualquer outro scraper da plataforma. O estimador prévio mostra a quantidade de linhas e o custo em créditos antes de começar - vale uma olhada aqui, porque o limite é por consulta e uma lista de URLs de categoria multiplica.

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O mesmo pipeline,
e o caminho para além dele.

Dois irmãos na mesma ferramenta compartilhada, e um para quando os dados estruturados não carregam o que você precisa.

Scraper de Produtos da Fastenal

As mesmas quinze colunas e o mesmo teto de JSON-LD em outro catálogo - e a outra página desta família que precisa de um proxy residencial seu, pelo mesmo motivo declarado.

Explorar

Scraper de Produtos da Quill

O mesmo pipeline de novo, com uma diferença que importa: a Quill não é uma das quatro, então não precisa de proxy seu. Vale saber antes de supor que toda página desta família funciona igual.

Explorar

Extrator Universal com IA

Quando o campo que você quer nunca entrou nos dados estruturados, este lê a própria página e devolve os atributos que você nomear. Mais lento e menos previsível do que um esquema fixo - mas não está limitado ao que foi declarado para os buscadores.

Explorar
A parte jurídica

É legal fazer scraping da
Lowes?

Resposta curta: isto são dados públicos de catálogo sem dados pessoais dentro - e os dados estruturados são publicados, de saída, para serem lidos por máquinas.

Tudo nestas quinze colunas é mostrado a qualquer visitante numa página de produto pública da Lowes, logado ou não. Nenhum login é usado, nenhum paywall é atravessado e nenhuma conta é tocada. O que é lido especificamente é o bloco JSON-LD - dados estruturados que um varejista embute justamente para que leitores automatizados consigam captar o nome, o preço e a disponibilidade.

Nenhuma pessoa é nomeada nesta exportação. Não há coluna de cliente, de quem avaliou nem de vendedor - reviews é uma contagem, não o texto das avaliações, então nem o corpo de uma avaliação volta. São produtos e preços, o que a coloca na ponta mais leve em termos de proteção de dados.

Os próprios termos da Lowes regem a coleta automatizada do site deles, então leia antes de escalar em vez de confiar no fato de as páginas serem públicas. Note também que este é um dos varejistas em que a execução sai por um proxy residencial que você providencia, e não pelo nosso pool compartilhado - então a questão dos termos lhe toca mais de perto que o normal. E se você republicar descrições de produto ou imagens, lembre que são textos e fotografias de outra pessoa. Não rodamos rastreadores de terceiros na camada de dados, e suas exportações se autoexcluem depois de 30 dias.

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livescraper.app · princípios
Apenas páginas de produto públicas✓
Sem logins, sem tocar em contas✓
Dados estruturados, publicados para máquinas✓
Produtos e preços - ninguém é nomeado✓
As exportações se apagam (30 dias)✓
Verifique os próprios termos da Lowes antes de escalar.
Perguntas frequentes

O que as pessoas perguntam
antes de se cadastrar.

As perguntas que mais ouvimos. Mais alguma coisa? Fale com a gente - quem escreve as respostas são pessoas, não bots.

Como faço scraping de produtos da Lowes?+
Com o Scraper de Produtos da Lowes: entre na plataforma, abra o Scraper de Produtos da Lowes, cole URLs de produto da Lowes ou URLs de categoria e busca uma por linha (ou envie um arquivo CSV, XLSX ou TXT), configure um proxy residencial, defina um limite por consulta ou coloque zero para levar tudo, então clique em Get Data e baixe o resultado como CSV, XLSX ou JSON.
Preciso de um proxy residencial para este?+
Sim. A Lowes é um de exatamente quatro varejistas deste pipeline compartilhado que a ferramenta aponta como precisando de uma saída residencial própria - os outros são Grainger, Zalando e Fastenal. A razão que ela dá é que tais varejistas bloqueiam IPs de datacenter ou renderizam os produtos no cliente; ela não diz qual das duas se aplica à Lowes, então nós também não. Na prática dá no mesmo: configure o proxy antes da sua primeira execução, ou conte com um arquivo magro ou vazio.
O que posso colar como entrada?+
Uma URL de produto da Lowes, ou uma URL de categoria ou busca - as duas funcionam, uma por linha. O exemplo da própria plataforma para este serviço é uma página de produto, https://www.lowes.com/pd/625493716. Uma URL de categoria devolve os produtos que há nela, uma linha cada, até o limite que você definir.
Quais colunas eu vou receber?+
Quinze, nesta ordem: query, service, name, price, currency, availability, brand, sku, mpn, gtin, rating, reviews, image, url e description. Esses nomes estão confirmados em dobro - pelo array de colunas publicado para este serviço e pela linha de cabeçalho de toda pasta de trabalho que temos do pipeline compartilhado por trás dele. O JSON acrescenta um décimo sexto campo, position; o CSV e o XLSX param em quinze.
Por que esta página não mostra valores de exemplo?+
Porque nunca rodamos isto contra a Lowes, e preferimos dizer isso a inventá-los. Das quarenta e cinco exportações que temos do pipeline compartilhado por trás deste serviço, nenhuma é uma execução da Lowes: quarenta e quatro voltaram com um cabeçalho e nenhuma linha, e a única preenchida é de outro varejista. Os nomes das colunas são sólidos; os conteúdos das células não são algo que possamos descrever honestamente ainda.
Por que uma coluna pode voltar vazia?+
Neste varejista há duas razões diferentes, e vale distingui-las. Se o proxy não estiver configurado, é provável que a própria execução volte magra ou vazia - é a primeira coisa a conferir aqui. Caso contrário, um vazio significa que a página nunca declarou aquele campo: os produtos são lidos do JSON-LD que uma página publica sobre si mesma, então toda coluna depois de service só existe se o varejista a colocou nos dados estruturados dele, e rodar de novo não muda isso. Na única exportação preenchida que temos desta ferramenta compartilhada, seis das quinze colunas estavam vazias em todas as linhas.
Enviar um arquivo substitui o que eu digitei?+
Não - é acrescentado a isso, e duplicatas não são removidas. Envie o mesmo arquivo duas vezes e aquelas URLs serão buscadas duas vezes e cobradas duas vezes, então confira a caixa antes de rodar. Em CSV e TXT a linha inteira é tomada como uma URL; só o XLSX é lido por coluna, e ali ele pega a coluna A. Parquet aparece no seletor mas não pode ser lido no navegador.
Quanto custa?+
As primeiras 500 linhas são grátis e de uma vez só, sem cartão de crédito. Depois são US$ 0,002 por linha - a mesma tarifa plana de qualquer outro scraper da plataforma. O proxy residencial de que este varejista precisa é um acerto à parte, seu, e não entra nessa tarifa. O estimador mostra o custo de uma execução antes de ela começar, o que vale uma olhada aqui porque o limite é por consulta e uma lista de URLs de categoria multiplica.

Transforme uma página de categoria
em uma tabela que dá para ordenar.

Suas primeiras 500 linhas são grátis - sem cartão, sem assinatura. Depois são US$ 0,002 por linha, tarifa fixa.

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Fazer scraping de páginas de produto da Lowes para linhas

O Scraper de Produtos da Lowes transforma páginas de produto e de categoria da lowes.com em linhas. Cole uma URL de produto - o exemplo da própria plataforma é lowes.com/pd/625493716 - ou uma URL de categoria ou busca, uma por linha, ou envie um arquivo CSV, XLSX ou TXT, defina um limite por consulta, e cada produto volta como um registro com a consulta de onde veio, o serviço que o produziu, o nome, preço e moeda, disponibilidade, marca, sku, mpn e gtin, uma nota e número de avaliações, uma imagem, um link e uma descrição. Quinze colunas no arquivo e dezesseis no JSON, uma linha por produto.

Uma peça de configuração separa esta página da maioria das irmãs dela. A Lowes é um de exatamente quatro varejistas deste pipeline compartilhado que a ferramenta aponta como precisando de um proxy residencial seu - os outros são Grainger, Zalando e Fastenal. A razão dada é que tais varejistas bloqueiam endereços de datacenter ou renderizam os produtos no cliente, e a ferramenta não diz qual se aplica à Lowes, então esta página não chuta. De um jeito ou de outro a consequência prática é a mesma: configure o proxy antes da primeira execução, porque neste varejista um arquivo vazio provavelmente significa o proxy e não a marcação.

Duas coisas vale entender antes de construir sobre esta exportação. Os produtos são lidos do JSON-LD que uma página publica sobre si mesma - os dados estruturados que os varejistas embutem para que os buscadores possam exibir um preço e um estado de estoque. É por isso que as colunas carregam os nomes que carregam, e daí sai um teto: toda coluna depois de service só existe se o varejista declarou aquele campo, então uma célula vazia significa não publicado e não execução falhou. E esta página não imprime valores de exemplo, porque nunca a rodamos contra a Lowes. Das quarenta e cinco exportações que temos do pipeline compartilhado por trás deste serviço, nenhuma é uma execução da Lowes - quarenta e quatro devolveram um cabeçalho e nenhuma linha, e a única preenchida é de outro varejista. Essa exportação vale exatamente uma observação honesta, e ela é sobre a ferramenta e não sobre a Lowes: query e service preencheram em toda linha porque o scraper os escreve ele mesmo, e seis das quinze colunas estavam vazias em todas as linhas.

No lado jurídico, esta é uma das exportações mais leves do nosso catálogo. Tudo o que é coletado é mostrado a qualquer visitante numa página de produto pública, não há login nem paywall envolvido, e nenhuma pessoa é nomeada em nenhuma das quinze colunas - reviews é uma contagem e não texto de avaliação. São produtos e preços. Os próprios termos da Lowes continuam regendo a coleta automatizada do site deles e, como a execução sai por um proxy que você providencia e não pelo nosso pool compartilhado, essa é uma questão que lhe toca mais de perto que o normal - leia antes de escalar, e lembre que descrições de produto e imagens são textos e fotografias de outra pessoa se você pretende republicá-los. Comece grátis: suas primeiras 500 linhas não custam nada e não precisam de cartão, e depois são US$ 0,002 por linha, tarifa plana.