Scraping eBay pomocí Pythonu: kód, který opravdu funguje

Většina návodů na scrapování eBay má životnost zhruba tři měsíce. Vím to, protože náš tým v Thunderbit sledoval, jak se vývojáři pořád vracejí k rozbitým ukázkám kódu, zastaralým CSS selektorům a „funkčním“ GitHub repozitářům, které přestaly fungovat už dvě redesignové verze eBay nazpět.

eBay provozuje — po Amazonu jde o největší veřejně dostupný dataset dlouhého chvostu cen na otevřeném webu. Tahle data pohánějí všechno od cenotvorby pro překupníky až po konkurenční intelligence. Dostávat se k nim programově je ale neustále se měnící cíl: rozhraní eBay postavené na Reactu mění názvy CSS tříd, A/B testy servírují různým uživatelům odlišné DOM struktury a mezi vámi a HTML stojí Akamai Bot Manager. Tenhle průvodce vám dá Python kód, který funguje dnes, vysvětlí, proč scrapery selhávají, abyste je mohli stavět odolněji, poctivě porovná eBay API vs. scraping a ukáže i bezkódovou únikovou cestu pro chvíle, kdy Python za nastavení prostě nestojí.

Co znamená scrapovat eBay pomocí Pythonu?

Scrapování eBay v Pythonu znamená psát skripty, které programově stahují webové stránky eBay, parsují HTML (nebo skrytý JSON) a vytahují z nich strukturovaná data — názvy, ceny, informace o prodejci, data prodeje, varianty — do formátu, se kterým se dá opravdu pracovat, třeba CSV, tabulky nebo databáze.

Scrapovat můžete několik typů stránek eBay:

• Výsledky vyhledávání (např. všechny nabídky „AirPods Pro“)
• Stránky jednotlivých produktů (kompletní specifikace, obrázky, informace o prodejci)
• Prodáno / dokončené nabídky (skutečné transakční ceny a data)
• Profily prodejců a recenze

Python je pro tenhle úkol oblíbená volba. Jeho ekosystém — Requests, BeautifulSoup, lxml, pandas — usnadňuje stahování stránek, parsování HTML i práci s daty. Zásadní rozdíl ale je mezi scrapováním HTML webu a použitím oficiálního eBay API — k tomu se dostanu hned za chvíli.

Proč scrapovat eBay? Reálné firemní scénáře použití

Pokud tohle čtete, pravděpodobně už svůj důvod máte. Přesto je dobré ukotvit debatu v konkrétní byznysové hodnotě, protože návratnost dat z eBay je opravdu působivá. Bain zjistil, že napříč tisíci firmami. McKinsey přisuzuje dynamické cenotvorbě v retailu .

Nejčastější scénáře použití, se kterými se setkávám:

Společný jmenovatel: eBay ta data má, ale jsou uzamčená ve webových stránkách.

Scraping je způsob, jak z nich udělat konkurenční výhodu.

Oficiální eBay API vs. Python scraping: co zvolit?

Tohle je otázka, na kterou bych si přál, aby více návodů odpovídalo naprosto otevřeně. eBay nabízí oficiální API — hlavně — a mnoho uživatelů přemýšlí, jestli použít právě je, nebo jít cestou scrapingu. Odpověď závisí čistě na tom, jaká data potřebujete.

Krátká poznámka: staré Finding API (které mělo findCompletedItems) bylo . Pokud používáte ebaysdk-python nebo jinou knihovnu, která sahá na Finding modul, je v produkci momentálně nefunkční.

Mé doporučení: Používejte Browse API pro stabilní, středně objemové a strukturované dotazy na aktivní nabídky. Python scraping použijte tehdy, když potřebujete prodané ceny, recenze, data o variantách nebo jakékoli pole, které API neposkytuje. Mnoho týmů používá obojí.

Nástroje a knihovny, které budete potřebovat pro scrapování eBay v Pythonu

Než napíšeme kód, tady je základní výbava. Pro většinu stránek eBay nepotřebujete headless browser — data jsou vložená v serverem renderovaném HTML.

Nainstalujte všechno jedním příkazem:

1pip install requests httpx curl_cffi beautifulsoup4 lxml jmespath pandas gspread

Používejte Python 3.11+ — pandas 3.0 vyžaduje 3.10+ a 3.11 vám dá 10–60% rychlostní zlepšení u I/O zátěže.

Jedna knihovna si zaslouží zvláštní zmínku: curl_cffi je zdaleka největší upgrade, který může mít eBay scraper v roce 2026. eBay používá a hlavní detekční metoda Akamai je TLS fingerprinting. Běžný requests posílá otisk vypadající „pythonově“ jako JA3, který je okamžitě označen. curl_cffi napodobuje TLS handshake skutečného Chromu a pokryje zhruba 90 % cílových stránek chráněných Akamai bez nutnosti headless browseru.

Krok za krokem: jak scrapovat výsledky vyhledávání eBay pomocí Pythonu

Tohle je hlavní tutoriál. Budeme scrapovat stránky s výsledky vyhledávání eBay pro produktové nabídky.

• Obtížnost: Začátečník až středně pokročilý
• Časová náročnost: přibližně 30 minut do prvního funkčního scrapu
• Co budete potřebovat: Python 3.11+, výše uvedené knihovny, terminál a cílovou URL vyhledávání na eBay

Krok 1: Nastavení Python projektu

Vytvořte adresář projektu a nainstalujte závislosti:

1mkdir ebay-scraper && cd ebay-scraper
2python -m venv venv
3source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate
4pip install requests curl_cffi beautifulsoup4 lxml pandas

Vytvořte soubor scrape_ebay.py. To bude vaše pracovní plocha.

Krok 2: Sestavení URL pro vyhledávání na eBay

Struktura vyhledávací URL na eBay je jednoduchá. Klíčový parametr je _nkw (keyword):

1import urllib.parse
2keyword = "airpods pro"
3base_url = "https://www.ebay.com/sch/i.html"
4params = {
5    "_nkw": keyword,
6    "_ipg": "120",    # položek na stránku: 60, 120 nebo 240 (240 může spustit bot ochranu)
7    "_pgn": "1",      # číslo stránky
8}
9url = f"{base_url}?{urllib.parse.urlencode(params)}"
10print(url)
11# https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=airpods+pro&_ipg=120&_pgn=1

Další užitečné parametry:

• LH_BIN=1 — pouze Buy It Now
• _sacat=175673 — konkrétní kategorie
• _sop=12 — řazení podle nejlepší shody (10 = nejnižší cena+doprava, 13 = nově přidané)
• LH_Complete=1&LH_Sold=1 — prodané/dokončené nabídky (podrobně v samostatné části níže)

Krok 3: Odeslání požadavku a zpracování odpovědi

Tady se curl_cffi vyplatí. Prostý requests.get() často vrátí 403 z Akamai. S curl_cffi se vydáváme za skutečný Chrome browser:

1from curl_cffi import requests as cffi_requests
2import random, time
3USER_AGENTS = [
4    "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/143.0.0.0 Safari/537.36",
5    "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/143.0.0.0 Safari/537.36",
6    "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64; rv:124.0) Gecko/20100101 Firefox/124.0",
7]
8HEADERS = {
9    "User-Agent": random.choice(USER_AGENTS),
10    "Accept-Language": "en-US,en;q=0.9",
11    "Accept-Encoding": "gzip, deflate, br",
12}
13def fetch_page(url, max_retries=5):
14    delay = 2
15    for attempt in range(max_retries):
16        try:
17            r = cffi_requests.get(url, impersonate="chrome124", headers=HEADERS, timeout=30)
18            if r.status_code == 200:
19                return r.text
20            if r.status_code in (403, 429, 503):
21                retry_after = r.headers.get("Retry-After")
22                sleep_for = float(retry_after) if retry_after else delay + random.uniform(0, 1)
23                print(f"  Status {r.status_code}, retrying in {sleep_for:.1f}s...")
24                time.sleep(sleep_for)
25                delay *= 2
26                continue
27            r.raise_for_status()
28        except Exception as e:
29            print(f"  Request error: {e}, retrying...")
30            time.sleep(delay)
31            delay *= 2
32    raise RuntimeError(f"Failed after {max_retries} retries: {url}")

Exponenciální backoff s jitterem je důležitý — pevné intervaly spánku jsou samy o sobě bot otisk.

Krok 4: Parsování produktových nabídek z výsledkové stránky

eBay je momentálně uprostřed migrace mezi dvěma layouty výsledků vyhledávání. Odolný scraper musí zvládnout oba:

Parsení, které zvládne oba layouty:

1from bs4 import BeautifulSoup
2def parse_search_results(html):
3    soup = BeautifulSoup(html, "lxml")
4    cards = soup.select("li.s-item, li.s-card, div.su-card-container")
5    results = []
6    for card in cards:
7        # Název — zkusíme oba layouty
8        title_el = card.select_one(".s-item__title, .s-card__title")
9        title = title_el.get_text(strip=True) if title_el else None
10        # Přeskočit falešnou placeholder kartu "Shop on eBay"
11        if not title or "Shop on eBay" in title:
12            continue
13        # Cena
14        price_el = card.select_one("span.s-item__price, .s-card__price")
15        price = price_el.get_text(strip=True) if price_el else None
16        # URL
17        link_el = card.select_one("a.s-item__link[href], a.su-link[href]")
18        url = link_el["href"].split("?")[0] if link_el else None
19        # Obrázek
20        img_el = card.select_one("img.s-item__image-img, .s-card__image img")
21        image = None
22        if img_el:
23            image = img_el.get("src") or img_el.get("data-src")
24        # Doprava
25        ship_el = card.select_one("span.s-item__shipping, span.s-item__logisticsCost, .s-card__attribute-row")
26        shipping = ship_el.get_text(strip=True) if ship_el else None
27        results.append({
28            "title": title,
29            "price": price,
30            "url": url,
31            "image": image,
32            "shipping": shipping,
33        })
34    return results

Ten první falešný card placeholder je klasická past. První li.s-item na mnoha stránkách eBay je skrytý zástupný prvek s názvem „Shop on eBay“ a bez skutečné ceny. Vždy ho odfiltrujte.

Krok 5: Zpracování stránkování pro scrapování více stránek

eBay stránkuje přes parametr _pgn. Odkaz na další stránku používá a.pagination__next:

1import urllib.parse
2def scrape_ebay_search(keyword, max_pages=5):
3    all_results = []
4    for page_num in range(1, max_pages + 1):
5        params = {"_nkw": keyword, "_ipg": "120", "_pgn": str(page_num)}
6        url = f"https://www.ebay.com/sch/i.html?{urllib.parse.urlencode(params)}"
7        print(f"Scraping page {page_num}: {url}")
8        html = fetch_page(url)
9        results = parse_search_results(html)
10        if not results:
11            print(f"  No results on page {page_num}, stopping.")
12            break
13        all_results.extend(results)
14        print(f"  Found {len(results)} listings (total: {len(all_results)})")
15        # Slušná prodleva — 3 až 8 sekund s jitterem
16        time.sleep(random.uniform(3, 8))
17    return all_results

Náhodný jitter 3–8 sekund není volitelný.

eBay vrstva Akamai označuje trvalé požadavky nad 1 req/s z jedné IP jako podezřelé.

Krok 6: Export scrapaných dat do CSV nebo JSON

1import pandas as pd
2results = scrape_ebay_search("airpods pro", max_pages=3)
3df = pd.DataFrame(results)
4df.to_csv("ebay_airpods.csv", index=False)
5df.to_json("ebay_airpods.json", orient="records", indent=2)
6print(f"Exportováno {len(df)} nabídek do CSV a JSON.")

Teď byste měli mít čistou tabulku eBay nabídek. Na mém stroji scraping 3 stránek (360 nabídek) trval asi 45 sekund včetně pauz.

Jak scrapovat detailní stránky produktů eBay pomocí Pythonu

Výsledky vyhledávání vám dají přehled. Detailní stránka produktu obsahuje to nejzajímavější: plný popis, hodnocení prodejce, specifikace položky, galerii obrázků a data o variantách.

Parsování stránky jednoho produktu

Stránky položek eBay žijí na /itm/<ITEM_ID>. Nejspolehlivější cesta extrakce je JSON-LD — eBay vkládá blok schématu Product, který přežije téměř všechny CSS přesuny:

1import json
2def parse_item_page(html):
3    soup = BeautifulSoup(html, "lxml")
4    item = {}
5    # 1. JSON-LD — nejstabilnější cesta extrakce
6    for tag in soup.find_all("script", type="application/ld+json"):
7        try:
8            data = json.loads(tag.string or "")
9        except (json.JSONDecodeError, TypeError):
10            continue
11        if isinstance(data, dict) and data.get("@type") == "Product":
12            item["title"] = data.get("name")
13            item["brand"] = (data.get("brand") or {}).get("name")
14            item["images"] = data.get("image")
15            offers = data.get("offers") or {}
16            item["price"] = offers.get("price")
17            item["currency"] = offers.get("priceCurrency")
18            break
19    # 2. CSS fallbacky pro pole, která nejsou v JSON-LD
20    def first_text(selectors):
21        for sel in selectors:
22            el = soup.select_one(sel)
23            if el and el.get_text(strip=True):
24                return el.get_text(strip=True)
25        return None
26    item.setdefault("title", first_text([
27        "h1.x-item-title__mainTitle",
28        "h1.x-item-title__mainTitle .ux-textspans--BOLD",
29    ]))
30    item["condition"] = first_text([
31        ".x-item-condition-text .ux-textspans",
32    ])
33    item["seller"] = first_text([
34        ".x-sellercard-atf__info__about-seller a .ux-textspans",
35    ])
36    item["shipping"] = first_text([
37        "div.ux-labels-values--shipping .ux-textspans--BOLD",
38    ])
39    # 3. Specifikace položky
40    specifics = {}
41    for dl in soup.select(".ux-layout-section-evo__item--table-view dl.ux-labels-values"):
42        k = dl.select_one(".ux-labels-values__labels-content .ux-textspans")
43        v = dl.select_one(".ux-labels-values__values-content .ux-textspans")
44        if k and v:
45            specifics[k.get_text(strip=True).rstrip(":")] = v.get_text(strip=True)
46    item["specifics"] = specifics
47    return item

Tady je klíčový vzorec — nejdřív JSON-LD, pak CSS fallbacky — pro stavbu scraperů, které se nerozsypou každé čtvrtletí. O tom víc níže.

Scrapování variant produktů eBay (data MSKU)

Některé nabídky eBay mají více variant — různé barvy, velikosti, kapacity úložiště. Viditelné DOM často ukazuje jen cenové rozpětí jako „899 až 1 099 dolarů“, dokud uživatel neklikne na konkrétní možnost. Skutečná cena za variantu je uložená ve skrytém JavaScript objektu nazvaném MSKU.

To je jedna z oblastí, kde eBay API poskytuje jen částečná data (parent SKU), takže je scraping lepší volbou.

1import re, json
2def extract_variants(html):
3    # Nechcete chamtivý match — přesně proto je non-greedy důležitý
4    m = re.search(r'"MSKU"\s*:\s*(\{.+?\})\s*,\s*"QUANTITY"', html, re.DOTALL)
5    if not m:
6        return []
7    try:
8        msku = json.loads(m.group(1))
9    except json.JSONDecodeError:
10        return []
11    item_labels = {str(k): v["displayLabel"] for k, v in msku.get("menuItemMap", {}).items()}
12    skus = []
13    for combo_key, variation_id in msku.get("variationCombinations", {}).items():
14        option_ids = combo_key.split("_")
15        options = [item_labels.get(oid, oid) for oid in option_ids]
16        var = msku.get("variationsMap", {}).get(str(variation_id), {})
17        bin_model = var.get("binModel", {})
18        price_spans = bin_model.get("price", {}).get("textSpans", [{}])
19        price = price_spans[0].get("text") if price_spans else None
20        qty = var.get("quantity")
21        skus.append({
22            "options": options,
23            "price": price,
24            "quantity_available": qty,
25            "variation_id": variation_id,
26        })
27    return skus

Ten non-greedy (.+?) v regulárním výrazu je přesně místo, kde se každý eBay scraper snadno zasekne. Chamtivé .+ spolkne všechno až po poslední "QUANTITY" na stránce a vytvoří nevalidní JSON. Tenhle bug jsem viděl alespoň ve třech „funkčních“ tutoriálech.

Jak scrapovat prodané a dokončené nabídky eBay pomocí Pythonu

Tohle je use case, který scraping obhajuje proti API. Data o prodaných položkách — co se skutečně prodalo, za jakou cenu a kdy — jsou zlatý standard pro průzkum trhu, cenotvorbu pro překupníky i oceňování. eBay Browse API to výslovně nenabízí. to sice technicky umí, ale přístup je v režimu „Limited Release“ a .

Potřebujete parametry URL LH_Complete=1 (dokončené nabídky) a LH_Sold=1 (omezit jen na skutečně prodané). Musíte použít oba. Samotné LH_Sold=1 se v některých kategoriích potichu vrátí k aktivním nabídkám — to je nejčastější past komunity.

1def scrape_sold_listings(keyword, max_pages=3):
2    all_sold = []
3    for page_num in range(1, max_pages + 1):
4        params = {
5            "_nkw": keyword,
6            "_ipg": "120",
7            "_pgn": str(page_num),
8            "LH_Complete": "1",
9            "LH_Sold": "1",
10        }
11        url = f"https://www.ebay.com/sch/i.html?{urllib.parse.urlencode(params)}"
12        print(f"Scraping prodané stránky {page_num}...")
13        html = fetch_page(url)
14        soup = BeautifulSoup(html, "lxml")
15        cards = soup.select("li.s-item")
16        for card in cards:
17            title_el = card.select_one(".s-item__title")
18            title = title_el.get_text(strip=True) if title_el else None
19            if not title or "Shop on eBay" in title:
20                continue
21            # Zahrnout pouze opravdu prodané položky (zelený wrapper POSITIVE)
22            sold_tag = card.select_one(
23                ".s-item__title--tag .POSITIVE, .s-item__caption--signal.POSITIVE"
24            )
25            if sold_tag is None:
26                continue  # Neprodaná dokončená nabídka — přeskočit
27            price_el = card.select_one("span.s-item__price")
28            price = price_el.get_text(strip=True) if price_el else None
29            # Parsování data prodeje
30            sold_date = None
31            import re, datetime as dt
32            card_text = card.get_text()
33            m = re.search(r"Sold\s+([A-Z][a-z]{2}\s+\d{1,2},\s*\d{4})", card_text)
34            if m:
35                sold_date = dt.datetime.strptime(m.group(1), "%b %d, %Y").strftime("%Y-%m-%d")
36            link_el = card.select_one("a.s-item__link[href]")
37            url = link_el["href"].split("?")[0] if link_el else None
38            all_sold.append({
39                "title": title,
40                "sold_price": price,
41                "sold_date": sold_date,
42                "url": url,
43            })
44        if not cards:
45            break
46        time.sleep(random.uniform(3, 8))
47    return all_sold

Klíčový rozdíl v HTML: prodané položky ukazují cenu zeleně (uvnitř wrapperu .POSITIVE), zatímco neprodané dokončené nabídky mají cenu červeně přeškrtnutou. Vždy filtrujte podle třídy .POSITIVE.

Proč eBay scrapery padají (a jak stavět odolné)

Pokud vám eBay scraper přestal fungovat, nejste sami. To je v každém fóru o scrapování eBay téma číslo jedna. Otázka není jestli váš scraper spadne — ale kdy.

Proč se to děje:

• eBay používá renderování založené na Reactu s dynamicky generovanými názvy tříd, které se mění při nasazení
• A/B testy servírují různým uživatelům různé DOM struktury (dvojitý layout s-item / s-card je zrovna teď živý příklad)
• Pravidelné redesigny webu mění vnoření HTML, i když data zůstávají stejná
• Staré selektory jako #itemTitle a #prcIsum byly odstraněny už před lety, ale v návodech se pořád objevují

Jak : „Skutečnou výzvou při scrapování eBay je zvládnout změny CSS selektorů. eBay pravidelně aktualizuje frontend, čímž rozbíjí scrapery, které spoléhají na konkrétní názvy tříd.“

Obranné strategie pro dlouhověké eBay scrapery

Čtyři strategie, které přežijí čtvrtletní přestavby eBay:

1. Upřednostněte JSON-LD před CSS selektory. eBay vkládá na každou stránku položky strukturovaná data schématu Product. Datová vrstva se mění mnohem méně než prezentační vrstva — designéři refaktorují CSS třídy každé čtvrtletí, ale backendové názvy polí jako price, name a seller napojené na interní API se přejmenovávají zřídka.

2. Používejte kaskádové fallback selektory. Nikdy nespoléhejte na jediný CSS selektor. Vždy mějte alternativy:

1def first_text(soup, selectors):
2    for sel in selectors:
3        el = soup.select_one(sel)
4        if el and el.get_text(strip=True):
5            return el.get_text(strip=True)
6    return None
7title = first_text(soup, [
8    "h1.x-item-title__mainTitle",
9    "h1.x-item-title__mainTitle .ux-textspans--BOLD",
10    "[data-testid='x-item-title'] h1",
11])

3. Parsujte skryté JSON blob soubory. MSKU objekt pro varianty a inline JavaScript data přežívají CSS změny, protože jsou generované serverem. Extrakce přes regex z <script> tagů je sice na začátku víc práce, ale výrazně snižuje údržbu.

4. Logujte selhání selektorů. Přidejte monitoring, abyste věděli kdy selektor přestal fungovat, ne jen to, že výstup je prázdný:

1if title is None:
2    print(f"WARNING: selector pro název selhal pro {url}")

5. Používejte curl_cffi s impersonací prohlížeče. To obchází TLS fingerprinting od Akamai bez potřeby headless browseru.

AI alternativa: žádná údržba selektorů

Pokud vás nebaví každých pár měsíců opravovat selektory, existuje zásadně jiný přístup. Nástroje jako používají AI, která si stránku při každém načtení „přečte“ znovu a dynamicky odvodí logiku extrakce. Studie McGill University testovala AI vs. selector-based scrapery na 3 000 stránkách a zjistila, že , přičemž průmyslové benchmarky uvádějí .

Pracovní postup v Thunderbitu rozeberu detailněji později. Prozatím si odnesete toto: pokud stavíte scraper, který má běžet měsíce, vyplatí se investovat do extrakce nejdřív z JSONu a až potom do fallback selektorů. Pokud nechcete selektory udržovat vůbec, AI přístup stojí za vyzkoušení.

Automatizace opakovaného scrapování eBay pro monitoring cen

Jednorázový scraping je užitečný. Ale monitoring cen, sledování zásob a analýza konkurence vyžadují pravidelné sběry dat. Každý konkurenční článek, který jsem četl, uvádí cenový monitoring jako use case, ale téměř žádný neukazuje, jak ho opravdu automatizovat.

Varianta 1: Cron joby (Linux/macOS) nebo Task Scheduler (Windows)

Nejjednodušší přístup. Zabalte Python skript do cron jobu. Vždy používejte absolutní cestu k Pythonu z vašeho venv — cron běží v minimalistickém prostředí:

1crontab -e
2# Denně v 08:15
315 8 * * * /Users/me/ebay/venv/bin/python /Users/me/ebay/scrape_ebay.py >> /Users/me/ebay/scrape.log 2>&1

Na Windows použijte PowerShell:

1$A = New-ScheduledTaskAction -Execute "C:\Users\me\ebay\venv\Scripts\python.exe" -Argument "C:\Users\me\ebay\scrape_ebay.py"
2$T = New-ScheduledTaskTrigger -Daily -At 8:15am
3Register-ScheduledTask -TaskName "eBayScraper" -Action $A -Trigger $T

To vyžaduje stroj, který běží pořád, a proxy i anti-bot opatření si spravujete sami.

Varianta 2: Cloud Functions (serverless)

AWS Lambda nebo Google Cloud Functions umožňují spouštět scrapery bez dedikovaného serveru. Vyšší náročnost nastavení — musíte zabalit závislosti, řešit timeouty (Lambda má limit 15 minut) a stejně spravovat proxy. Ale bez údržby serveru.

Varianta 3: Bezkódové plánování s Thunderbit

Funkce Scheduled Scraper vám dovolí popsat interval běhu normální řečí (např. „každý den v 8 ráno“), vložit URL eBay a kliknout na Schedule. Běží to v cloudu s vestavěným anti-bot handlingem.

Pro ukládání dat z pravidelných scrapů je pro historii cen správná volba lokální SQLite databáze. Použijte ON CONFLICT ... DO UPDATE (ne INSERT OR REPLACE, které ):

1CREATE TABLE IF NOT EXISTS listings (
2    item_id       TEXT PRIMARY KEY,
3    title         TEXT NOT NULL,
4    price         REAL,
5    last_price    REAL,
6    first_seen_at TEXT DEFAULT (datetime('now')),
7    last_seen_at   TEXT DEFAULT (datetime('now'))
8);
9CREATE TABLE IF NOT EXISTS price_history (
10    item_id     TEXT NOT NULL,
11    observed_at TEXT NOT NULL DEFAULT (datetime('now')),
12    price       REAL NOT NULL,
13    PRIMARY KEY (item_id, observed_at)
14);

Nechcete programovat? Jak scrapovat eBay za 2 minuty s Thunderbit

Už jsem věnoval 2 000 slov Python kódu. Teď chci být upřímný ohledně toho, kdy ho vůbec nepotřebujete.

Jestli jste byznys uživatel, který dělá jednorázový průzkum trhu, překupník kontrolující srovnatelné nabídky nebo ecommerce tým, který potřebuje data dnes bez vývojářského sprintu, je Python přestřelený. Nastavení, údržba selektorů, správa proxy — to je hodně režie na „já jen potřebuju těchto 200 nabídek do tabulky“.

Jak Thunderbit scrapuje eBay (krok za krokem)

1. Nainstalujte — bez nutnosti platební karty.
2. Otevřete v Chrome libovolné výsledky vyhledávání na eBay nebo stránku produktu.
3. Klikněte na „AI Suggest Fields“ v bočním panelu Thunderbitu. AI přečte stránku a navrhne sloupce: Title, Price, Condition, Shipping, Seller, Rating.
4. Klikněte na „Scrape“. Rozšíření projde stránkování a naplní datovou tabulku. Pro eBay má Thunderbit , které fungují jedním kliknutím.
5. Exportujte do Google Sheets, Airtable, Notion, CSV, JSON nebo Excelu — zdarma.

Celý proces zabere méně než 2 minuty.

Měřil jsem to.

Obohacení podstránek: získejte data z detailu bez dalšího kódu

Po seškrábání stránky s výsledky vyhledávání může Thunderbit navštívit detail každé nabídky a přidat další pole — kompletní specifikace, informace o prodejci, popis, všechny obrázky. Tím se nahradí těch 20+ řádků Python kódu pro scrapování podstránek, které jsme psali výše, jediným kliknutím.

Kdy má pořád smysl použít Python

Python vyhrává, když potřebujete:

• Scraping ve velkém měřítku (desítky tisíc stránek na běh)
• Silně přizpůsobenou logiku parsování nebo transformaci dat
• Integraci do existujících datových pipeline (Airflow, dbt, Kafka)
• Jemné řízení TLS/session pro pokročilý anti-bot handling
• Jednotkovou ekonomiku — u milionů řádků vyhrává udržovaný stack nad SaaS kredity

Pro většinu jednorázových nebo středně velkých projektů je Thunderbit rychlejší a jednodušší. Pro produkční pipeline ve větším rozsahu vám Python dá úplnou kontrolu.

Tipy, jak se nenechat zablokovat při scrapování eBay pomocí Pythonu

eBay vrstva Akamai je reálná. Co v praxi opravdu funguje:

• Používejte curl_cffi s impersonate="chrome124" — to je největší zlepšení oproti běžnému requests
• Rotujte User-Agent řetězce ze seznamu aktuálních verzí prohlížečů (Chrome 143, Firefox 124, Safari 26)
• Přidávejte náhodné prodlevy — pevné intervaly jsou fingerprint
• Používejte rezidenční nebo rotující proxy pro cokoliv nad několik desítek stránek. Datacentrové IP adresy (AWS, GCP, DigitalOcean) Akamai rychle označí.
• Respektujte robots.txt — většina filtrovaných browse URL je výslovně zakázaná; detailní stránky položek (/itm/<id>) ne
• S CAPTCHA si poraďte elegantně — detekujte ji a zkuste to z jiné IP, nebo použijte službu na řešení CAPTCHA
• Nesekejte server bez rozmyslu. Precedens říká, že trespass to chattels se uplatní, když scraping skutečně degraduje servery. Držet se na 1 req/s na IP vás od téhle hranice drží daleko.

Pro komerční použití ve větším objemu zvažte Browse API pro aktivní nabídky a cílený scraping jen pro prodané srovnatelné položky a data, která API neukazuje. Tenhle hybridní přístup je technicky i právně čistší.

Je scrapování eBay pomocí Pythonu legální?

Nejsem právník a tenhle článek není právní rada. Takže budu stručný.

Právní prostředí se posunulo ve prospěch scrapování veřejně dostupných dat. Klíčové precedenty:

• (9. obvod, 2022): scrapování veřejně dostupných dat neporušuje CFAA
• Van Buren v. United States (Nejvyšší soud USA, 2021): omezil výklad ustanovení CFAA o „překročení oprávněného přístupu“
• (N.D. Cal., 2024): scraping bez přihlášení neporušuje podmínky platformy, protože scraper není „uživatel“

To ale neznamená, že je vše dovoleno. eBay ve své výslovně zakazuje „buy-for-me agenty, LLM řízené boty nebo jakýkoli end-to-end tok, který se snaží odeslat objednávky bez lidské kontroly“. Hranice je jasná: pouze čtecí scraping veřejných stránek je na solidní půdě; automatizace checkoutu ne.

Doporučená praxe: scrapujte jen veřejně viditelná data. Nevytvářejte falešné účty ani neobcházejte přihlašovací bariéry. Nepřeposílejte hromadně chráněné obrázky z inzerátů. A u komerčních projektů konzultujte právníka.

Závěr a hlavní poznatky

Python je nejflexibilnější způsob, jak scrapovat eBay, ale vyžaduje průběžnou údržbu, protože HTML webu se mění. Rozhodovací rámec:

• Použijte eBay Browse API pro stabilní, středně objemové a strukturované dotazy na aktivní nabídky
• Použijte Python scraping pro prodané nabídky, recenze, data o variantách a vše, co API nezpřístupňuje
• Použijte , pokud chcete data z eBay bez psaní nebo údržby kódu

Kód v tomto průvodci staví na odolnosti: nejdřív extrakce z JSON-LD, potom kaskádové CSS fallbacky, pro varianty parsování skrytého JSON. Tahle vrstvená strategie znamená, že váš scraper nezemře při příštím redesignu frontendu eBay.

Pokud chcete vyzkoušet bezkódovou cestu, vám umožní otestovat to na eBay stránkách hned teď. A pokud chcete vidět, jak funguje , stačí jedno kliknutí.

Více o nástrojích pro web scraping najdete v našich průvodcích: , a . Můžete se také podívat na tutoriály na .

Časté dotazy

1. Můžu eBay scrapovat v Pythonu zdarma?

Ano. Všechny knihovny (Requests, BeautifulSoup, curl_cffi, pandas) jsou zdarma a open source. Náklady přicházejí ve větším měřítku — rezidenční proxy pro vysoký objem scrapingu obvykle stojí 50–500 USD měsíčně podle šířky pásma. U malých projektů (několik stovek stránek) můžete při opatrném rate limitingu scrapovat i ze své domácí IP.

2. Jak scrapovat prodané položky a dokončené nabídky eBay v Pythonu?

Přidejte do parametrů vyhledávací URL LH_Complete=1&LH_Sold=1. Musíte použít oba — samotné LH_Sold=1 se v některých kategoriích potichu vrátí k aktivním nabídkám. Výsledky filtrujte kontrolou CSS třídy .POSITIVE na cenovém elementu, která značí skutečný prodej, ne pouze vypršelou neprodanou nabídku.

3. Blokuje eBay web scraping?

eBay používá Akamai Bot Manager, který scrapery detekuje hlavně přes TLS fingerprinting a behaviorální analýzu. Běžné requests volání často končí odpovědí 403. Použití curl_cffi s impersonací prohlížeče, rotací User-Agentů a náhodnými prodlevami 3–8 sekund mezi požadavky zvládne většinu blokací. Ve větším měřítku pomáhají rezidenční proxy.

4. Mám použít eBay API, nebo scraping?

Použijte Browse API pro stabilní dotazy středního objemu na aktivní nabídky (až 5 000 volání/den). Scraping použijte tehdy, když potřebujete historii prodaných cen, úplná data o variantách/MSKU, recenze nebo jakékoli pole, které API nezpřístupňuje. Marketplace Insights API sice technicky poskytuje data o prodejích, ale přístup je omezený a .

5. Jaký je nejjednodušší způsob, jak scrapovat eBay bez programování?

používá AI ke čtení stránek eBay, navrhuje datové sloupce a jedním kliknutím vytahuje nabídky. Zvládá stránkování, obohacení podstránek i export do Google Sheets, Excelu, Airtable nebo Notionu. Předpřipravené to ještě zrychlí pro běžné scénáře.

Více informací