1. Documentação do Projeto
1.1. Gestão de Conhecimento
1.2. ClickUp -> Notion
1.3. Documentação Técnica
1.4. Lições Aprendidas (Flask, Selenium, Deploy)
2. Escopo do Projeto
2.1. Amazon
2.2. Python -> Flask
2.3. Selenium
2.4. AWS
2.5. Asinzen
3. Definições do Escopo
3.1. Amazon
3.1.1. O projeto tem o intuito de fazer uma raspagem de dados (scraping) dentro do site da Amazon,
3.2. Python -> Flask
3.2.1. Através do Python faremos a base do projeto. A princípio temos um frontend básico em HTML, que recebe inputs e envia para o backend, uma API desenvolvida em Flask. Com base no processamento da requisição pela API, um script de automação automatiza a navegação utilizando Selenium e fazendo o Scraping de produtos.
3.3. Selenium
3.3.1. Utilizado para a automatização da navegação. Através do Selenium, uma guia automatizada do Chrome é aberta, abrindo o site da Amazon, resolvendo o Captcha quando necessário, e inserindo as keywords passadas pela API no campo de busca do site da Amazon.
3.4. AWS
3.4.1. Utilizado para o deploy do projeto, para que seja consumível através de um endpoint.
3.5. Asinzen
3.5.1. Entensão do Google Chrome baixada pelo Selenium, que após o processo de busca, passa pelos produtos exibidos no site da Amazon, mostrando um relatório sobre os produtos, preços, e parâmetros.
3.6. Fluxo do Projeto
3.6.1. Sistema de Login, implementado no backend e integrado com o frontend, que possibilite o controle do acesso, quando o projeto estiver no ar.
3.6.1.1. Após logar, o usuário pode fazer uma requisição de keywords no frontend.
3.6.1.1.1. Essa requisição é processada através de um POST na API em Flask, que envia a request para o script de automação.