Собирайте данные с любого рынка. Без ограничений.

Двадцать рынков в рамках месячного бюджета

Исследование берёт широкую, но неглубокую выборку: много стран, умеренный объём в каждой. Контентные страницы держатся около 80 КБ в сжатом виде:

Резидентка выигрывает практически, потому что здесь покрытие важнее цены. Двадцать рынков с одного логина лучше двадцати покупок, а страны, где статики просто нет, часто и есть те самые, о которых спрашивает бриф.

Страна в логине, страна в записи

Правило, которое спасает датасет: что бы вы ни забрали, храните рядом рынок, с которого это пришло. Ротируйте свободно, но происхождение не теряйте:

Python: забрать и сохранить происхождение

def fetch_market(url, country):
    login = f"login_c_{country}"
    proxy = f"http://{login}:password@proxy.sotaproxy.com:10000"
    r = requests.get(url, proxies={"http": proxy, "https": proxy},
                     headers={"Accept-Language": LOCALES[country]}, timeout=30)
    return {
        "market": country,
        "fetched_at": datetime.utcnow().isoformat(),
        "status": r.status_code,
        "html": r.text,
    }

• Отправляйте тот языковой заголовок, который отправил бы живой посетитель из этой страны. Половина того, что делает страницу локальной, это заголовок, а не адрес.
• Снимайте одни и те же дни недели и часы по всем рынкам. Сравнивать понедельник в Бразилии с субботой в Японии значит получить разницу, не имеющую отношения к рынку.
• Там, где бриф про города, используйте _city_. Ассортимент и цены в столице редко представляют страну.
• Храните сырой HTML, а не только разобранные поля. Через шесть недель понадобится поле, которое вы не подумали извлечь.

Как исследовательский датасет тихо становится бесполезным