O Target é um dos sites de comércio eletrônico mais difíceis de extrair atualmente. Entre seletores de CSS dinâmicos, conteúdo com carregamento lento e um sistema de bloqueio avançado, pode parecer impossível. Ao final deste guia, você conseguirá extrair o Target como um profissional. Abordaremos duas maneiras diferentes de extrair listagens de produtos.
- Como fazer scraping do Target com Python e navegador de scraping
- Como fazer scraping do Target com o servidor MCP da Claude e da Bright Data
Como extrair o alvo com Python
Examinaremos o processo de extração manual das listagens do Target usando Python. O conteúdo do Target é carregado dinamicamente, portanto, os resultados costumam ser irregulares, na melhor das hipóteses, sem um navegador headless. Primeiro, usaremos o Requests e o BeautifulSoup. Em seguida, analisaremos e extrairemos o conteúdo com o Selenium.
Inspeção do local
Antes de começarmos a codificar, precisamos inspecionar a página de resultados do Target. Se você inspecionar a página, perceberá que todos os cartões de produtos vêm com um valor de teste de dados de @web/site-top-of-funnel/ProductCardWrapper. Usaremos esse valor como um seletor CSS ao extrair nossos dados.
Python Requests e BeautifulSoup não funcionam
Se você não tiver o Requests e o BeautifulSoup, poderá instalá-los via pip.
pip install requests beautifulsoup4O código abaixo descreve um raspador básico que podemos usar. Definimos nossos cabeçalhos usando nossa chave de API da Bright Data e application/json. Nossos dados contêm nossa configuração real, como o nome da zona, o URL de destino e o formato. Depois de encontrar os cartões de produtos, iteramos por eles e extraímos o título, o link e o preço de cada produto.
Todos os nossos produtos extraídos são armazenados em uma matriz e, em seguida, gravamos a matriz em um arquivo JSON quando a extração é concluída. Observe as instruções de continuação quando os elementos não são encontrados. Se um produto estiver na página sem esses elementos, ele não terminou de ser carregado. Sem um navegador, não podemos renderizar a página para aguardar o carregamento do conteúdo.
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import json
#headers to send to the web unlocker api
headers = {
"Authorization": "your-bright-data-api-key",
"Content-Type": "application/json"
}
#our configuration
data = {
"zone": "web_unlocker1",
"url": "https://www.target.com/s?searchTerm=laptop",
"format": "raw",
}
#send the request to the api
response = requests.post(
"https://api.brightdata.com/request",
json=data,
headers=headers
)
#array for scraped products
scraped_products = []
card_selector = "@web/site-top-of-funnel/ProductCardWrapper"
#parse them with beautifulsoup
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
cards = soup.select(f"div[data-test='{card_selector}']")
#log the amount of cards found for debugging purposes
print("products found", len(cards))
#iterate through the cards
for card in cards:
#find the product data
#if a product hasn't loaded yet, drop it from the list
listing_text = card.text
link_element = card.select_one("a[data-test='product-title']")
if not link_element:
continue
title = link_element.get("aria-label").replace("\"")
link = link_element.get("href")
price = card.select_one("span[data-test='current-price'] span")
if not price:
continue
product_info = {
"title": title,
"link": f"https://www.target.com{link}",
"price": price.text
}
#add the extracted product to our scraped data
scraped_products.append(product_info)
#write our extracted data to a JSON file
with open("output.json", "w", encoding="utf-8") as file:
json.dump(scraped_products, file, indent=4)Ignorar objetos não renderizados limita muito nossos dados extraídos. Como você pode ver nos resultados abaixo, só conseguimos extrair quatro resultados completos.
[
{
"title": "Lenovo LOQ 15 15.6\" 1920 x 1080 FHD 144Hz Gaming Laptop Intel Core i5-12450HX 12GB RAM DDR5 512GB SSD NVIDIA GeForce RTX 3050 6GB Luna Grey",
"link": "https://www.target.com/p/lenovo-loq-15-15-6-1920-x-1080-fhd-144hz-gaming-laptop-intel-core-i5-12450hx-12gb-ram-ddr5-512gb-ssd-nvidia-geforce-rtx-3050-6gb-luna-grey/-/A-93972673#lnk=sametab",
"price": "$569.99"
},
{
"title": "Lenovo Flex 5i 14\" WUXGA 2-in-1 Touchscreen Laptop, Intel Core i5-1235U, 8GB RAM, 512GB SSD, Intel Iris Xe Graphics, Windows 11 Home",
"link": "https://www.target.com/p/lenovo-flex-5i-14-wuxga-2-in-1-touchscreen-laptop-intel-core-i5-1235u-8gb-ram-512gb-ssd-intel-iris-xe-graphics-windows-11-home/-/A-91620960#lnk=sametab",
"price": "$469.99"
},
{
"title": "HP Envy x360 14\" Full HD 2-in-1 Touchscreen Laptop, Intel Core 5 120U, 8GB RAM, 512GB SSD, Windows 11 Home",
"link": "https://www.target.com/p/hp-envy-x360-14-full-hd-2-in-1-touchscreen-laptop-intel-core-5-120u-8gb-ram-512gb-ssd-windows-11-home/-/A-92708401#lnk=sametab",
"price": "$569.99"
},
{
"title": "HP Inc. Essential Laptop Computer 17.3\" HD+ Intel Core 8 GB memory; 256 GB SSD",
"link": "https://www.target.com/p/hp-inc-essential-laptop-computer-17-3-hd-intel-core-8-gb-memory-256-gb-ssd/-/A-92469343#lnk=sametab",
"price": "$419.99"
}
]Com o Requests e o BeautifulSoup, conseguimos acessar a página, mas não conseguimos carregar todos os resultados.
Raspagem com Python e Selenium
Precisamos de um navegador para renderizar a página. É aqui que entra o Selenium. Execute o comando abaixo para instalar o Selenium.
pip install seleniumNo código abaixo, nos conectamos a uma instância remota do Selenium usando o Scraping Browser. Preste atenção ao código real aqui. Nossa lógica aqui é basicamente a mesma do exemplo acima. A maior parte do código extra que você vê abaixo é o tratamento de erros e as esperas pré-programadas para o carregamento do conteúdo da página.
from selenium.webdriver import Remote, ChromeOptions
from selenium.webdriver.chromium.remote_connection import ChromiumRemoteConnection
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.common.exceptions import NoSuchElementException, TimeoutException
import json
import time
import sys
AUTH = 'brd-customer-<your-username>-zone-<your-zone-name>:<your-password>'
SBR_WEBDRIVER = f'https://{AUTH}@brd.superproxy.io:9515'
def safe_print(*args):
#force safe ascii-only output on windows terminals
text = " ".join(str(arg) for arg in args)
try:
sys.stdout.write(text + '\n')
except UnicodeEncodeError:
sys.stdout.write(text.encode('ascii', errors='replace').decode() + '\n')
#our actual runtime
def main():
#array for scraped products
scraped_products = []
card_selector = "@web/site-top-of-funnel/ProductCardWrapper"
safe_print('Connecting to Bright Data SBR Browser API...')
#remote connection config to scraping browser
sbr_connection = ChromiumRemoteConnection(SBR_WEBDRIVER, 'goog', 'chrome')
#launch scraping browser
with Remote(sbr_connection, options=ChromeOptions()) as driver:
safe_print('Connected! Navigating...')
driver.get("https://www.target.com/s?searchTerm=laptop")
#set a 30 second timeout for items to load
wait = WebDriverWait(driver, 30)
safe_print('Waiting for initial product cards...')
try:
wait.until(
EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, f"div[data-test='{card_selector}']"))
)
except TimeoutException:
safe_print("No product cards loaded at all — possible block or site structure change.")
return
#get the document height for some scrolling math
safe_print('Starting pixel-step scroll loop...')
last_height = driver.execute_script("return document.body.scrollHeight")
scroll_attempt = 0
max_scroll_attempts = 10
#gently scroll down the page
while scroll_attempt < max_scroll_attempts:
driver.execute_script("window.scrollBy(0, window.innerHeight);")
time.sleep(1.5)
new_height = driver.execute_script("return document.body.scrollHeight")
if new_height == last_height:
safe_print("Reached page bottom.")
break
last_height = new_height
scroll_attempt += 1
safe_print("Scrolling done — doing final settle nudges to keep session alive...")
try:
for _ in range(5):
driver.execute_script("window.scrollBy(0, -50); window.scrollBy(0, 50);")
time.sleep(1)
except Exception as e:
safe_print(f"Connection closed during final settle: {type(e).__name__} — {e}")
return
#now that everything's loaded, find the product cards
safe_print("Scraping product cards...")
try:
product_cards = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, f"div[data-test='{card_selector}']")
safe_print(f"Found {len(product_cards)} cards.")
except Exception as e:
safe_print(f"Failed to find product cards: {type(e).__name__} — {e}")
return
#drop empty cards and extract data from the rest
for card in product_cards:
inner_html = card.get_attribute("innerHTML").strip()
if not inner_html or len(inner_html) < 50:
continue
safe_print("\n--- CARD HTML (truncated) ---\n", inner_html[:200])
try:
link_element = card.find_element(By.CSS_SELECTOR, "a[data-test='product-title']")
title = link_element.get_attribute("aria-label") or link_element.text.strip()
link = link_element.get_attribute("href")
except NoSuchElementException:
safe_print("Link element not found in card, skipping.")
continue
try:
price_element = card.find_element(By.CSS_SELECTOR, "span[data-test='current-price'] span")
price = price_element.text.strip()
except NoSuchElementException:
price = "N/A"
product_info = {
"title": title,
"link": f"https://www.target.com{link}" if link and link.startswith("/") else link,
"price": price
}
scraped_products.append(product_info)
#write the extracted products to a json file
if scraped_products:
with open("scraped-products.json", "w", encoding="utf-8") as file:
json.dump(scraped_products, file, indent=2)
safe_print(f"Done! Saved {len(scraped_products)} products to scraped-products.json")
else:
safe_print("No products scraped — nothing to save.")
if __name__ == '__main__':
main()Como você pode ver, obtemos resultados mais completos usando o Selenium. Em vez de quatro listagens, conseguimos extrair oito. Isso é muito melhor do que nossa primeira tentativa.
[
{
"title": "Lenovo LOQ 15 15.6\" 1920 x 1080 FHD 144Hz Gaming Laptop Intel Core i5-12450HX 12GB RAM DDR5 512GB SSD NVIDIA GeForce RTX 3050 6GB Luna Grey",
"link": "https://www.target.com/p/lenovo-loq-15-15-6-1920-x-1080-fhd-144hz-gaming-laptop-intel-core-i5-12450hx-12gb-ram-ddr5-512gb-ssd-nvidia-geforce-rtx-3050-6gb-luna-grey/-/A-93972673#lnk=sametab",
"price": "$569.99"
},
{
"title": "Lenovo Flex 5i 14\" WUXGA 2-in-1 Touchscreen Laptop, Intel Core i5-1235U, 8GB RAM, 512GB SSD, Intel Iris Xe Graphics, Windows 11 Home",
"link": "https://www.target.com/p/lenovo-flex-5i-14-wuxga-2-in-1-touchscreen-laptop-intel-core-i5-1235u-8gb-ram-512gb-ssd-intel-iris-xe-graphics-windows-11-home/-/A-91620960#lnk=sametab",
"price": "$469.99"
},
{
"title": "HP Inc. Essential Laptop Computer 15.6\" HD Intel Core i5 8 GB memory; 256 GB SSD",
"link": "https://www.target.com/p/hp-inc-essential-laptop-computer-15-6-hd-intel-core-i5-8-gb-memory-256-gb-ssd/-/A-1002589475#lnk=sametab",
"price": "$819.99"
},
{
"title": "HP Envy x360 14\" Full HD 2-in-1 Touchscreen Laptop, Intel Core 5 120U, 8GB RAM, 512GB SSD, Windows 11 Home",
"link": "https://www.target.com/p/hp-envy-x360-14-full-hd-2-in-1-touchscreen-laptop-intel-core-5-120u-8gb-ram-512gb-ssd-windows-11-home/-/A-92708401#lnk=sametab",
"price": "$569.99"
},
{
"title": "Lenovo Legion Pro 7i 16\" WQXGA OLED 240Hz Gaming Notebook Intel Core Ultra 9 275HX 32GB RAM 1TB SSD NVIDIA GeForce RTX 5070Ti Eclipse Black",
"link": "https://www.target.com/p/lenovo-legion-pro-7i-16-wqxga-oled-240hz-gaming-notebook-intel-core-ultra-9-275hx-32gb-ram-1tb-ssd-nvidia-geforce-rtx-5070ti-eclipse-black/-/A-1002300555#lnk=sametab",
"price": "$2,349.99"
},
{
"title": "Lenovo LOQ 15.6\" 1920 x 1080 FHD 144Hz Gaming Notebook Intel Core i5-12450HX 12GB DDR5 512GB SSD NVIDIA GeForce 2050 4GB DDR6 Luna Grey",
"link": "https://www.target.com/p/lenovo-loq-15-6-1920-x-1080-fhd-144hz-gaming-notebook-intel-core-i5-12450hx-12gb-ddr5-512gb-ssd-nvidia-geforce-2050-4gb-ddr6-luna-grey/-/A-1000574845#lnk=sametab",
"price": "$519.99"
},
{
"title": "HP Envy x360 14\u201d WUXGA 2-in-1 Touchscreen Laptop, AMD Ryzen 5 8640HS, 16GB RAM, 512GB SSD, Windows 11 Home",
"link": "https://www.target.com/p/hp-envy-x360-14-wuxga-2-in-1-touchscreen-laptop-amd-ryzen-5-8640hs-16gb-ram-512gb-ssd-windows-11-home/-/A-92918585#lnk=sametab",
"price": "$669.99"
},
{
"title": "Acer Aspire 3 - 15.6\" Touchscreen Laptop AMD Ryzen 5 7520U 2.80GHz 16GB RAM 1TB SSD W11H - Manufacturer Refurbished",
"link": "https://www.target.com/p/acer-aspire-3-15-6-touchscreen-laptop-amd-ryzen-5-7520u-2-80ghz-16gb-1tb-w11h-manufacturer-refurbished/-/A-93221896#lnk=sametab",
"price": "$299.99"
}
]Nossos resultados aqui são melhores, mas podemos melhorá-los ainda mais, com menos trabalho e código zero.
Como fazer scraping do alvo com o Claude
A seguir, executaremos a mesma tarefa usando o Claude com o servidor MCP da Bright Data. Você pode começar abrindo o Claude Desktop. Certifique-se de que você tenha zonas ativas do Web Unlocker e do Scraping Browser. O Scraping Browser não é necessário para o servidor MCP, mas o Target requer um navegador.
Configuração da conexão MCP
Na área de trabalho do Claude, clique em “Arquivo” e escolha “Configurações”. Clique em “Developer” (Desenvolvedor) e, em seguida, escolha “Edit Config” (Editar configuração). Copie e cole o código abaixo em seu arquivo de configuração. Certifique-se de substituir a chave da API e os nomes das zonas por seus próprios nomes.
{
"mcpServers": {
"Bright Data": {
"command": "npx",
"args": ["@brightdata/mcp"],
"env": {
"API_TOKEN": "<your-brightdata-api-token>",
"WEB_UNLOCKER_ZONE": "<optional—override default zone name 'mcp_unlocker'>",
"BROWSER_AUTH": "<optional—enable full browser control via Scraping Browser>"
}
}
}
}Depois de salvar a configuração e reiniciar o Claude, você poderá abrir as configurações do desenvolvedor e deverá ver a opção Bright Data. Se você clicar em Bright Data para inspecionar sua configuração, ela deverá ser semelhante ao que você vê na imagem abaixo.
Depois de conectado, verifique com o Claude se ele tem acesso ao servidor MCP. O prompt abaixo deve funcionar perfeitamente.
Você está conectado ao MCP da Bright Data?
Se tudo estiver conectado, o Claude deverá responder de forma semelhante à imagem abaixo. Claude reconhece a conexão e explica o que ela pode fazer.
Executando o Scrape real
A partir desse ponto, o trabalho é fácil. Forneça ao Claude o URL de suas listagens de destino e deixe-o trabalhar. O prompt abaixo deve funcionar muito bem.
Please extract laptops from https://www.target.com/s?searchTerm=laptop
Durante esse processo, não se surpreenda se você receber pop-ups perguntando se o Claude pode usar determinadas ferramentas. Esse é um bom recurso de segurança. O Claude não usará essas ferramentas a menos que você dê permissão explícita a ele.
O Claude provavelmente pedirá permissão para usar ferramentas como scrape_as_markdown, extract e provavelmente algumas outras. Certifique-se de dar permissão para usar as ferramentas. Sem elas, o Claude não poderá extrair os resultados.
Armazenamento dos resultados
Em seguida, peça ao Claude para armazenar os resultados em um arquivo JSON. Em segundos, Claude estará gravando todos os resultados extraídos em um arquivo JSON altamente detalhado e bem estruturado.
Se você optar por visualizar o arquivo, ele deverá ser semelhante à captura de tela abaixo. Claude extrai muito mais detalhes sobre cada produto do que fizemos inicialmente.
{
"source": "Target.com",
"search_term": "laptop",
"extraction_date": "2025-07-09",
"total_results": 834,
"current_page": 1,
"total_pages": 35,
"special_offers": "Up to 50% off select laptops during Target Circle week (ends 7/12)",
"laptops": [
{
"id": 1,
"name": "Lenovo IdeaPad 1i Laptop",
"brand": "Lenovo",
"price": {
"current": 279.00,
"regular": 399.00,
"discount_percentage": 30
},
"specifications": {
"screen_size": "15.6\"",
"display_type": "FHD Display",
"processor": "Intel Celeron N4500",
"graphics": "Intel UHD Graphics",
"memory": "4GB RAM",
"storage": "128GB eMMC",
"operating_system": "Windows 11 Home",
"connectivity": "Wi-Fi 6"
},
"color": "Grey",
"rating": {
"stars": 4.4,
"total_reviews": 22
},
"availability": {
"shipping": "Arrives Fri, Jul 11",
"free_shipping": true
},
"sponsored": true
},
{
"id": 2,
"name": "HP Essential Laptop",
"brand": "HP Inc.",
"price": {
"current": 489.00,
"regular": 599.00,
"discount_percentage": 18
},
"specifications": {
"screen_size": "17.3\"",
"display_type": "HD+ 1600×900 Touchscreen 60Hz",
"processor": "Intel Core i3-N305",
"graphics": "Intel UHD Graphics",
"memory": "4GB RAM",
"storage": "128GB SSD",
"operating_system": "Windows 11 Home",
"connectivity": "Wi-Fi 6"
},
"color": "Silver",
"rating": {
"stars": null,
"total_reviews": 0
},
"availability": {
"shipping": "Arrives Fri, Jul 11",
"free_shipping": true
},
"sponsored": true
},
{
"id": 3,
"name": "HP 15.6\" FHD IPS Notebook",
"brand": "HP Inc.",
"price": {
"current": 399.99,
"regular": 669.99,
"discount_percentage": 40
},
"specifications": {
"screen_size": "15.6\"",
"display_type": "FHD IPS",
"processor": "Intel Core i5-1334U",
"graphics": null,
"memory": "12GB RAM",
"storage": "512GB SSD",
"operating_system": null,
"connectivity": null
},
"color": "Natural Silver",
"rating": {
"stars": 5.0,
"total_reviews": 2
},
"availability": {
"shipping": "Arrives Sat, Jul 12",
"free_shipping": true
},
"bestseller": true,
"sponsored": false
},
{
"id": 4,
"name": "Lenovo Flex 5i 14\" WUXGA 2-in-1 Touchscreen Laptop",
"brand": "Lenovo",
"price": {
"current": 469.99,
"regular": 679.99,
"discount_percentage": 31
},
"specifications": {
"screen_size": "14\"",
"display_type": "WUXGA 2-in-1 Touchscreen",
"processor": "Intel Core i5-1235U",
"graphics": "Intel Iris Xe Graphics",
"memory": "8GB RAM",
"storage": "512GB SSD",
"operating_system": "Windows 11 Home",
"connectivity": null
},
"color": null,
"rating": {
"stars": 4.3,
"total_reviews": 3
},
"availability": {
"shipping": "Arrives Fri, Jul 11",
"free_shipping": true
},
"sponsored": false
},
{
"id": 5,
"name": "HP Envy x360 14\" Full HD 2-in-1 Touchscreen Laptop",
"brand": "HP Inc.",
"price": {
"current": 569.99,
"regular": 799.99,
"discount_percentage": 29
},
"specifications": {
"screen_size": "14\"",
"display_type": "Full HD 2-in-1 Touchscreen",
"processor": "Intel Core 5 120U",
"graphics": null,
"memory": "8GB RAM",
"storage": "512GB SSD",
"operating_system": "Windows 11 Home",
"connectivity": null
},
"color": null,
"rating": {
"stars": 4.3,
"total_reviews": 152
},
"availability": {
"shipping": "Arrives Fri, Jul 11",
"free_shipping": true
},
"sponsored": false
},
{
"id": 6,
"name": "HP Inc. Essential Laptop Computer",
"brand": "HP Inc.",
"price": {
"current": 419.99,
"regular": 649.99,
"discount_percentage": 35
},
"specifications": {
"screen_size": "17.3\"",
"display_type": "HD+",
"processor": "Intel Core",
"graphics": null,
"memory": "8GB RAM",
"storage": "256GB SSD",
"operating_system": null,
"connectivity": null
},
"color": null,
"rating": {
"stars": 4.4,
"total_reviews": 2222
},
"availability": {
"shipping": "Arrives Sat, Jul 12",
"free_shipping": true
},
"sponsored": false
},
{
"id": 7,
"name": "ASUS Vivobook 17.3\" FHD Daily Laptop",
"brand": "ASUS",
"price": {
"current": 429.00,
"regular": 579.00,
"discount_percentage": 26
},
"specifications": {
"screen_size": "17.3\"",
"display_type": "FHD",
"processor": "Intel Core i3",
"graphics": "Intel UHD",
"memory": "4GB RAM",
"storage": "128GB SSD",
"operating_system": "Windows 11 Home",
"connectivity": "Wi-Fi",
"features": ["HDMI", "Webcam"]
},
"color": "Blue",
"rating": {
"stars": null,
"total_reviews": 0
},
"availability": {
"shipping": "Arrives Fri, Jul 11",
"free_shipping": true
},
"sponsored": true
},
{
"id": 8,
"name": "Lenovo Legion Pro 7i 16\" WQXGA OLED 240Hz Gaming Notebook",
"brand": "Lenovo",
"price": {
"current": 2349.99,
"regular": 2649.99,
"discount_percentage": 11
},
"specifications": {
"screen_size": "16\"",
"display_type": "WQXGA OLED 240Hz",
"processor": "Intel Core Ultra 9 275HX",
"graphics": "NVIDIA GeForce RTX 5070Ti",
"memory": "32GB RAM",
"storage": "1TB SSD",
"operating_system": null,
"connectivity": null
},
"color": "Eclipse Black",
"rating": {
"stars": null,
"total_reviews": 0
},
"availability": {
"shipping": "Arrives Sat, Jul 12",
"free_shipping": true
},
"category": "Gaming",
"sponsored": false
},
{
"id": 9,
"name": "Acer 315 - 15.6\" 1920 x 1080 Chromebook",
"brand": "Acer",
"price": {
"current": 109.99,
"regular": 199.00,
"discount_percentage": 45,
"price_range": "109.99 - 219.99",
"regular_range": "199.00 - 404.99"
},
"specifications": {
"screen_size": "15.6\"",
"display_type": "1920 x 1080",
"processor": null,
"graphics": null,
"memory": null,
"storage": null,
"operating_system": "ChromeOS",
"connectivity": null
},
"color": null,
"rating": {
"stars": 3.8,
"total_reviews": 69
},
"availability": {
"shipping": null,
"free_shipping": null
},
"condition": "Manufacturer Refurbished",
"sponsored": false
},
{
"id": 10,
"name": "HP Chromebook 14\" HD Laptop",
"brand": "HP",
"price": {
"current": 219.00,
"regular": 299.00,
"discount_percentage": 27
},
"specifications": {
"screen_size": "14\"",
"display_type": "HD",
"processor": "Intel Celeron N4120",
"graphics": null,
"memory": "4GB RAM",
"storage": "64GB eMMC",
"operating_system": "Chrome OS",
"connectivity": null
},
"color": null,
"rating": {
"stars": 4.1,
"total_reviews": 40
},
"availability": {
"shipping": null,
"free_shipping": null
},
"sponsored": false
},
{
"id": 11,
"name": "HP 15.6\" Laptop - Intel Pentium N200",
"brand": "HP",
"price": {
"current": 419.99,
"regular": null,
"discount_percentage": null
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"specifications": {
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}Conclusão
O alvo é difícil, mas não impossível. Manualmente, você precisa de uma abordagem inteligente com um navegador real, rolagem automatizada, esperas e uma conexão proxy. Você também pode criar um agente de IA que saiba exatamente como lidar com o conteúdo dinâmico do Target. O navegador de raspagem e o servidor MCP da Bright Data tornam isso possível, quer você seja um desenvolvedor ou prefira deixar que uma IA cuide do trabalho pesado.
A Bright Data também oferece uma API Target Scraper dedicada que entrega os resultados em seu armazenamento preferido.
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