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🛍️ Vinted Data Scraper 🔍 Allows you to scrape online listings in a robust and reliable way ✅

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2 months ago

Vinted Marketplace Scraper

Apify Python

Scraper professionnel pour le marketplace Vinted permettant d'extraire des données détaillées sur les articles en vente avec gestion avancée des paramètres de recherche.

🚀 Fonctionnalités

  • 🔍 Recherche avancée avec 15 paramètres filtrables
  • 📊 Extraction de 20+ données par article (détails produit + vendeur)
  • ⚡ Traitement asynchrone pour haute performance
  • 🔒 Rotation automatique d'IP via Apify Proxy
  • 📦 Stockage structuré des résultats (JSON/CSV/Excel)
  • 🛠️ Interface de configuration intuitive
  • 📈 Pagination automatique des résultats
  • 🚨 Gestion robuste des erreurs et relances automatiques

📥 Configuration des Entrées

Paramètres Principaux

ParamètreDescriptionValeurs PossiblesObligatoire
base_urlCatégorie de recherchecatalogue, vetements pour femme, vetements pour hommeOui
search_textTerme de recherche libreTexte libreNon
orderTri des résultatsnewest_first, price_low_to_high, price_high_to_low, relevanceOui
currencyDevise des prixEUR, USDOui
nb_articleNombre d'articles/page1-15Oui
numero_pagePagination des résultats≥1Oui

Filtres Avancés

ParamètreDescriptionExemples de Valeurs
price_fromPrix minimum50 (50 EUR/USD)
price_toPrix maximum200 (200 EUR/USD)
size_idsIDs des taillesVoir Référence des Tailles
brand_idsIDs des marquesVoir Référence des Marques
status_idsÉtat des articlesVoir Référence des États
color_idsIDs des couleursVoir Référence des Couleurs

📤 Format de Sortie

Chaque article retourné contient ces données :

1{
2  "title": "Chaussures Nike Air Max",
3  "price": "89.90 EUR",
4  "brand": "Nike",
5  "url": "https://www.vinted.fr/items/123456789",
6  "size": "43",
7  "condition": "Neuf avec étiquette",
8  "color": "Noir",
9  "location": "Paris, France",
10  "views": "256",
11  "interested_members": "15",
12  "added_at": "il y a 2 heures",
13  "seller_name": "Jean_Dupont",
14  "seller_location": "Lyon",
15  "num_ratings": "42",
16  "seller_rating": "4.8/5",
17  "payment_options": ["Vinted Protection", "Livraison en point relais"]
18}

📌 Référence des IDs

🧥 États des Articles (status_ids)

IDÉtat
1Neuf sans étiquette
6Neuf avec étiquette
2Très bon état
3Bon état
4Satisfaisant
7Certaines pièces ne fonctionnent pas

🎨 Couleurs (color_ids)

IDCouleur
1Noir
12Blanc
9Bleu
4Beige
15Multicolore
3Gris
7Rouge
5Rose
10Vert
6Violet

👟 Tailles Populaires (size_ids)

CatégorieIDTaille
Homme209L
Homme210XL
Chaussures136434
Chaussures5535
Chaussures5737

🏷️ Marques Populaires (brand_ids)

IDMarque
53Nike
14Adidas
12Zara
94Tommy Hilfiger
120Hugo Boss
115Sandro
161Diesel
11American Vintage
44Timberland
139Vans

🛠️ Utilisation

Sur Apify Platform

  1. Déployez l'Acteur depuis le Store Apify
  2. Configurez les paramètres dans l'interface visuelle
  3. Exécutez le scraper
  4. Téléchargez les résultats en JSON

Via API Python

1from apify_client import ApifyClient
2
3client = ApifyClient("VOTRE_API_KEY")
4
5run_input = {
6    "base_url": "vetements pour homme",
7    "search_text": "chaussures running",
8    "order": "price_low_to_high",
9    "currency": "EUR",
10    "price_from": 30,
11    "price_to": 100,
12    "size_ids": [209, 210],
13    "brand_ids": [53],
14    "status_ids": [1, 6],
15    "nb_article": 15,
16    "numero_page": 1
17}
18
19run = client.actor("VOTRE_ACTOR_ID").call(run_input=run_input)
20
21for item in client.dataset(run["defaultDatasetId"]).iterate_items():
22    print(item)

🤝 Support

Pour toute question ou problème :