Este proyecto es un mini MVP en Python para rastrear el precio diario de un libro en la web Books to Scrape, guardar el historial en un archivo CSV y descargarlo automáticamente.

El script está pensado para ejecutarse en Google Colab, facilitando la extracción y el guardado de datos sin configuración adicional.

• Extrae el nombre y precio actual de un libro específico.
• Guarda la fecha, nombre y precio en un archivo CSV price_history.csv.
• Si el archivo ya existe, añade una nueva fila con los datos actuales.
• Descarga automáticamente el CSV al finalizar la ejecución (en Google Colab).

1. Abre el notebook en Google Colab o clona el repositorio.
2. Ejecuta la celda que contiene el script.
3. Al finalizar, se descargará el archivo price_history.csv con el historial actualizado.

• Python 3.x
• Librerías: requests, beautifulsoup4, pandas
• Entorno recomendado: Google Colab (para descarga automática)

Puedes instalar las librerías con:

pip install requests beautifulsoup4 pandas

import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd from datetime import datetime import os from google.colab import files

URL = "https://books.toscrape.com/catalogue/a-light-in-the-attic_1000/index.html" HEADERS = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}

response = requests.get(URL, headers=HEADERS) soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")

product_name = soup.find("div", class_="product_main").h1.text.strip() price_raw = soup.find("p", class_="price_color").text.strip() price = float(price_raw[1:])

today = datetime.today().strftime("%Y-%m-%d")

data = {"date": today, "product": product_name, "price_gbp": price}

filename = "price_history.csv"

if os.path.exists(filename): df_old = pd.read_csv(filename) df_new = pd.DataFrame([data]) df_all = pd.concat([df_old, df_new], ignore_index=True) df_all.to_csv(filename, index=False) else: pd.DataFrame([data]).to_csv(filename, index=False)

print(f"{today} | {product_name} | £{price}") print("✅ Registro guardado en 'price_history.csv'")

files.download(filename)

Este proyecto está bajo licencia MIT — consulta el archivo LICENSE para más detalles.