Tutorial de Raspador Web Amazon com Python: Como Extrair Dados de Produtos

Vamos falar a real — a Amazon virou praticamente o shopping, o mercadão e a loja de eletrônicos de todo mundo online. Se você trabalha com vendas, e-commerce ou operações, já percebeu que tudo o que rola na Amazon acaba mexendo com seus preços, seu estoque e até com o lançamento do seu próximo produto. Só que tem um detalhe: todos aqueles dados valiosos de produtos, preços, avaliações e reviews ficam presos numa interface feita para consumidor final, não para quem precisa de dados de verdade. E aí, como acessar essas informações sem perder o fim de semana inteiro copiando e colando, como se ainda estivéssemos nos anos 90?

É aí que entra o web scraping. Neste guia, vou te mostrar dois jeitos de extrair dados de produtos da Amazon: o clássico, programando em Python, e o moderno, usando um raspador web sem código como o . Vou trazer um exemplo real de código Python (com dicas de quem já apanhou) e depois mostrar como o Thunderbit resolve tudo em poucos cliques — sem precisar programar nada. Seja você dev, analista de negócios ou só alguém cansado de digitar tudo na mão, esse guia é pra você.

Por que Extrair Dados de Produtos da Amazon? (amazon scraper python, web scraping com python)

A Amazon não é só o maior varejista online do planeta — é também o maior campo aberto para inteligência competitiva. Com e , a Amazon é uma mina de ouro pra quem quer:

• Monitorar preços (e ajustar os seus em tempo real)
• Analisar concorrentes (ficar de olho em lançamentos, avaliações e reviews)
• Gerar leads (encontrar vendedores, fornecedores ou até parceiros)
• Prever demanda (olhando níveis de estoque e ranking de vendas)
• Identificar tendências de mercado (analisando reviews e resultados de busca)

E não é só papo — empresas de verdade já estão colhendo resultados. Por exemplo, um varejista de eletrônicos usou dados de preços da Amazon para , enquanto outra marca teve só por automatizar o monitoramento de preços dos concorrentes.

Dá uma olhada nesse resumo de casos de uso e os benefícios que você pode esperar:

E mais: já relatam ganhos concretos com análise de dados. Se você ainda não está extraindo dados da Amazon, está deixando dinheiro e oportunidade passar.

Visão Geral: Amazon Scraper Python vs. Ferramentas Sem Código

Existem dois jeitos principais de tirar dados da Amazon do navegador e jogar direto nas suas planilhas ou dashboards:

1. Amazon Scraper Python (web scraping com python):

   Você escreve seu próprio script usando bibliotecas Python como Requests e BeautifulSoup. Tem controle total, mas precisa saber programar, lidar com bloqueios anti-bot e manter o script atualizado sempre que a Amazon muda o site.

2. Ferramentas Sem Código (tipo Thunderbit):

   Usa uma ferramenta que permite apontar, clicar e extrair dados — sem programar nada. Ferramentas modernas como o usam IA para identificar os dados, lidar com subpáginas e paginação, e exportar direto para Excel ou Google Sheets.

Olha a comparação:

Agora, bora ver como criar um raspador Amazon em Python (com código real) e depois como fazer o mesmo com o Raspador Web IA do Thunderbit.

Começando com Amazon Scraper Python: Pré-requisitos e Configuração

Antes de partir pro código, bora preparar o ambiente.

Você vai precisar de:

• Python 3.x (baixe em )
• Um editor de código (VS Code, ou outro que preferir)
• As bibliotecas:
  • requests (para requisições HTTP)
  • beautifulsoup4 (para parsear HTML)
  • lxml (parser HTML rápido)
  • pandas (para tabelas/exportação)
  • re (expressões regulares, já vem com Python)

Instale as bibliotecas:

1pip install requests beautifulsoup4 lxml pandas

Configuração do projeto:

• Crie uma nova pasta para o projeto.
• Abra o editor, crie um arquivo Python (ex: amazon_scraper.py).
• Pronto, bora começar!

Passo a Passo: Web Scraping com Python para Dados de Produtos Amazon

Vamos ver como extrair dados de uma página de produto da Amazon. (Depois mostro como fazer para vários produtos e páginas.)

1. Enviando Requisições e Obtendo o HTML

Primeiro, vamos buscar o HTML de uma página de produto. (Troque a URL por qualquer produto da Amazon.)

1import requests
2url = "<https://www.amazon.com/dp/B0ExampleASIN>"
3response = requests.get(url)
4html_content = response.text
5print(response.status_code)

Atenção: Essa requisição simples provavelmente vai ser bloqueada pela Amazon. Você pode receber erro 503 ou CAPTCHA. Por quê? Porque a Amazon percebe que não é um navegador de verdade.

Lidando com Anti-bot da Amazon

A Amazon não curte bots. Pra evitar bloqueios, você deve:

• Definir um header User-Agent (fingir ser Chrome ou Firefox)
• Alternar User-Agents (não usar sempre o mesmo)
• Reduzir a frequência dos acessos (delays aleatórios)
• Usar proxies (pra raspagem em larga escala)

Veja como definir headers:

1headers = {
2    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)... Safari/537.36",
3    "Accept-Language": "en-US,en;q=0.9",
4}
5response = requests.get(url, headers=headers)

Quer avançar? Use uma lista de User-Agents e alterne a cada requisição. Pra grandes volumes, use um serviço de proxy, mas pra poucos acessos, headers e delays já ajudam.

Extraindo Campos Principais do Produto

Com o HTML em mãos, bora parsear com BeautifulSoup.

1from bs4 import BeautifulSoup
2soup = BeautifulSoup(html_content, "lxml")

Agora, vamos extrair os dados:

Título do Produto

1title_elem = soup.find(id="productTitle")
2product_title = title_elem.get_text(strip=True) if title_elem else None

Preço

O preço pode estar em lugares diferentes. Tente assim:

1price = None
2price_elem = soup.find(id="priceblock_ourprice") or soup.find(id="priceblock_dealprice")
3if price_elem:
4    price = price_elem.get_text(strip=True)
5else:
6    price_whole = soup.find("span", {"class": "a-price-whole"})
7    price_frac = soup.find("span", {"class": "a-price-fraction"})
8    if price_whole and price_frac:
9        price = price_whole.text + price_frac.text

Avaliação e Número de Reviews

1rating_elem = soup.find("span", {"class": "a-icon-alt"})
2rating = rating_elem.get_text(strip=True) if rating_elem else None
3review_count_elem = soup.find(id="acrCustomerReviewText")
4reviews_text = review_count_elem.get_text(strip=True) if review_count_elem else ""
5reviews_count = reviews_text.split()[0]  # ex: "1.554 avaliações"

URL da Imagem Principal

Às vezes a Amazon esconde imagens em JSON no HTML. Veja um jeito rápido com regex:

1import re
2match = re.search(r'"hiRes":"(https://.*?.jpg)"', html_content)
3main_image_url = match.group(1) if match else None

Ou pegue a tag principal da imagem:

1img_tag = soup.find("img", {"id": "landingImage"})
2img_url = img_tag['src'] if img_tag else None

Detalhes do Produto

Especificações como marca, peso e dimensões geralmente estão numa tabela:

1details = {}
2rows = soup.select("#productDetails_techSpec_section_1 tr")
3for row in rows:
4    header = row.find("th").get_text(strip=True)
5    value = row.find("td").get_text(strip=True)
6    details[header] = value

Ou, se a Amazon usar o formato “detailBullets”:

1bullets = soup.select("#detailBullets_feature_div li")
2for li in bullets:
3    txt = li.get_text(" ", strip=True)
4    if ":" in txt:
5        key, val = txt.split(":", 1)
6        details[key.strip()] = val.strip()

Imprima os resultados:

1print("Título:", product_title)
2print("Preço:", price)
3print("Avaliação:", rating, "baseado em", reviews_count, "reviews")
4print("URL da imagem principal:", main_image_url)
5print("Detalhes:", details)

Raspando Vários Produtos e Paginação

Um produto é legal, mas você provavelmente quer uma lista. Veja como raspar resultados de busca e várias páginas.

Pegando Links de Produtos de uma Página de Busca

1search_url = "<https://www.amazon.com/s?k=bluetooth+headphones>"
2res = requests.get(search_url, headers=headers)
3soup = BeautifulSoup(res.text, "lxml")
4product_links = []
5for a in soup.select("h2 a.a-link-normal"):
6    href = a['href']
7    full_url = "<https://www.amazon.com>" + href
8    product_links.append(full_url)

Lidando com Paginação

As URLs de busca da Amazon usam &page=2, &page=3, etc.

1for page in range(1, 6):  # raspar as 5 primeiras páginas
2    search_url = f"<https://www.amazon.com/s?k=bluetooth+headphones&page={page}>"
3    res = requests.get(search_url, headers=headers)
4    if res.status_code != 200:
5        break
6    soup = BeautifulSoup(res.text, "lxml")
7    # ... extrair links como acima ...

Loop nos Produtos e Exportação para CSV

Junte os dados em uma lista de dicionários e use pandas:

1import pandas as pd
2df = pd.DataFrame(product_data_list)  # lista de dicts
3df.to_csv("amazon_products.csv", index=False)

Ou para Excel:

1df.to_excel("amazon_products.xlsx", index=False)

Boas Práticas para Projetos de Amazon Scraper Python

A real é: a Amazon muda o site o tempo todo e combate raspadores. Veja como manter seu projeto rodando:

• Alterne headers e User-Agents (use libs como fake-useragent)
• Use proxies pra grandes volumes
• Adicione delays aleatórios (time.sleep())
• Trate erros com carinho (tente novamente em 503, espere se for bloqueado)
• Faça parsing flexível (busque múltiplos seletores por campo)
• Monitore mudanças no HTML (se tudo voltar None, revise o site)
• Respeite o robots.txt (a Amazon proíbe scraping de várias áreas — seja responsável)
• Limpe os dados durante a coleta (remova símbolos, vírgulas, espaços)
• Participe da comunidade (fóruns, Stack Overflow, Reddit r/webscraping)

Checklist pra manter seu raspador:

• [ ] Alternar User-Agents e headers
• [ ] Usar proxies pra grande escala
• [ ] Adicionar delays aleatórios
• [ ] Modularizar o código pra facilitar ajustes
• [ ] Monitorar bloqueios ou CAPTCHAs
• [ ] Exportar dados regularmente
• [ ] Documentar seletores e lógica

Quer se aprofundar? Dá uma olhada no meu .

Alternativa Sem Código: Raspando Amazon com Thunderbit Raspador Web IA

Você já viu como fazer com Python. Mas e se não quiser programar — ou só quer os dados em dois cliques e pronto? É aí que o brilha.

O Thunderbit é uma extensão Chrome de raspador web IA que permite extrair dados de produtos da Amazon (e de praticamente qualquer site) sem escrever uma linha de código. Olha só por que eu recomendo:

• Sugestão de Campos por IA: Só clicar e a IA do Thunderbit já identifica os dados da página e sugere colunas (como Título, Preço, Avaliação, etc.).
• Modelos Prontos: Pra Amazon, já tem um template que pega todos os campos principais — sem dor de cabeça.
• Raspagem de Subpáginas: Extraia uma lista de produtos e o Thunderbit visita cada página de detalhe pra buscar mais informações automaticamente.
• Paginação: O Thunderbit navega por "Próxima" página ou scroll infinito pra você.
• Exportação para Excel, Google Sheets, Airtable, Notion: Um clique e seus dados estão prontos pra usar.
• Plano Gratuito: Teste com algumas páginas sem pagar nada.
• Anti-bot automático: Como roda no seu navegador (ou na nuvem), a Amazon vê como se fosse um usuário real.

Passo a Passo: Usando Thunderbit para Extrair Dados de Produtos Amazon

Olha como é fácil:

1. Instale o Thunderbit:

   Baixe a e faça login.

2. Abra a Amazon:

   Acesse a página da Amazon que você quer extrair (resultados de busca, detalhe do produto, etc.).

3. Clique em “Sugestão de Campos por IA” ou Use um Modelo:

   O Thunderbit vai sugerir colunas pra extrair (ou escolha o template de Produto Amazon).

4. Revise as Colunas:

   Ajuste as colunas se quiser (adicione/remova campos, renomeie, etc.).

5. Clique em “Raspar”:

   O Thunderbit coleta os dados e mostra tudo numa tabela.

6. Raspagem de Subpáginas & Paginação:

   Se extraiu uma lista, clique em “Raspar Subpáginas” pra visitar cada detalhe de produto e buscar mais dados. O Thunderbit também pode navegar automaticamente pelas páginas.

7. Exporte seus Dados:

   Clique em “Exportar para Excel” ou “Exportar para Google Sheets”. Pronto.

8. (Opcional) Agende a Raspagem:

   Precisa dos dados todo dia? Use o agendador do Thunderbit pra automatizar.

Simples assim. Sem código, sem dor de cabeça, sem proxies. Pra ver na prática, confere o ou a .

Amazon Scraper Python vs. Raspador Web Sem Código: Comparação Lado a Lado

Olha o resumo:

Se você é dev e precisa de algo super customizado, Python é o caminho. Se quer rapidez, simplicidade e nada de código, Thunderbit é a escolha.

Quando Usar Python, Sem Código ou Raspador Web IA para Dados da Amazon

Prefira Python se:

• Precisa de lógica customizada ou integração com sistemas internos
• Vai raspar em grande escala (dezenas de milhares de produtos)
• Quer aprender como funciona o scraping por dentro

Prefira Thunderbit (sem código, raspador web IA) se:

• Precisa dos dados rápido, sem programar
• É usuário de negócios, analista ou marketing
• Quer dar autonomia pra sua equipe buscar dados
• Quer evitar dor de cabeça com proxies, anti-bot e manutenção

Use ambos se:

• Quer prototipar rápido com Thunderbit e depois criar uma solução Python pra produção
• Quer usar Thunderbit pra coletar dados e Python pra limpar/analisar

Pra maioria dos negócios, o Thunderbit resolve 90% das necessidades de raspagem da Amazon em muito menos tempo. Pros outros 10% — casos super customizados, grande escala ou integração profunda — Python ainda é imbatível.

Conclusão & Principais Aprendizados

Extrair dados de produtos da Amazon é um superpoder pra equipes de vendas, e-commerce ou operações. Seja pra monitorar preços, analisar concorrentes ou só pra poupar sua equipe do copia-e-cola, tem uma solução pra você.

• Scraping com Python dá controle total, mas exige aprendizado e manutenção constante.
• Raspadores web sem código como o Thunderbit tornam a extração de dados da Amazon acessível pra todo mundo — sem código, sem dor de cabeça, só resultado.
• O melhor caminho? Use a ferramenta que combina com suas habilidades, prazos e objetivos de negócio.

Ficou curioso? Testa o Thunderbit — é gratuito pra começar e você vai se surpreender com a rapidez pra conseguir os dados que precisa. E se for dev, não hesite em combinar: às vezes, o jeito mais rápido de construir é deixar a IA cuidar das partes repetitivas.

Perguntas Frequentes

1. Por que uma empresa gostaria de extrair dados de produtos da Amazon?

Raspar dados da Amazon permite monitorar preços, analisar concorrentes, coletar reviews pra pesquisa de produto, prever demanda e gerar leads de vendas. Com mais de 600 milhões de produtos e quase 2 milhões de vendedores, a Amazon é uma fonte riquíssima de inteligência competitiva.

2. Quais as principais diferenças entre usar Python e ferramentas sem código como o Thunderbit para raspar a Amazon?

Raspadores Python oferecem máxima flexibilidade, mas exigem conhecimento técnico, tempo de configuração e manutenção. O Thunderbit, um raspador web IA sem código, permite extrair dados da Amazon instantaneamente via extensão Chrome — sem programar, com anti-bot embutido e exportação para Excel ou Sheets.

3. É legal raspar dados da Amazon?

Os termos de uso da Amazon geralmente proíbem scraping, e eles implementam medidas anti-bot. Mesmo assim, muitas empresas extraem dados públicos tomando cuidado pra agir de forma responsável, respeitando limites de acesso e evitando sobrecarga.

4. Que tipo de dados posso extrair da Amazon com ferramentas de web scraping?

Campos comuns incluem títulos de produtos, preços, avaliações, número de reviews, imagens, especificações, disponibilidade e até informações do vendedor. O Thunderbit também suporta raspagem de subpáginas e paginação pra capturar dados de várias listagens e páginas.

5. Quando devo escolher scraping com Python ou uma ferramenta como Thunderbit?

Use Python se precisa de controle total, lógica customizada ou integração com sistemas internos. Use Thunderbit se quer resultados rápidos sem programar, precisa escalar fácil ou busca uma solução de baixa manutenção pra negócios.

Quer se aprofundar? Dá uma olhada nesses conteúdos:

Boas raspagens — e que suas planilhas estejam sempre atualizadas.