Comparateur de drive alimentaire

J’ai développé Econo’Drive, une application web permettant aux utilisateurs de comparer les prix des produits dans les drives les plus proches et de choisir l’enseigne offrant le panier le plus avantageux. Pour le moment, les magasins disponibles se limitent aux enseignes Carrefour (anciennement Cora) et Auchan, exclusivement pour la région Alsace. Les données présentes ne sont pas mises à jour pour le moment.

Contexte

Projet personnel conçu pour faciliter les courses alimentaires en ligne grâce au web scraping. En collectant automatiquement les prix des principales enseignes de drive, l’objectif est de permettre une comparaison rapide et intuitive afin de trouver le magasin avec le panier le moins cher autour de chez soi.

Présentation vidéo du projet

Fonctionnement de l'application

• L’utilisateur saisit son adresse et définit un rayon de recherche pour ses courses.
• Il sélectionne un magasin parmi ceux disponibles à proximité.
• Il compose son panier comme sur un site de drive classique.
• L’application compare les prix et suggère des alternatives équivalentes dans d’autres enseignes afin d’optimiser le coût total des achats.

Fonctionnalités supplémentaires

• Statistiques nationales et régionales
• Exploration multi-niveaux (région, département, ville)
• Courbes d'évolution et comparaisons temporelles

Stack technique

• Django : Framework web Python pour développer des applications robustes et sécurisées.
• PostgreSQL : Base de données relationnelle performante et fiable.
• Docker : Conteneurisation pour un déploiement stable et reproductible.
• Nginx : Serveur web et proxy inverse optimisant performances et sécurité.
• Git : Gestion de versions et automatisation CI/CD via GitHub Actions.
• Mage.ai : Outil d’ingénierie des données pour pipelines ETL et machine learning.
• Celery + Redis : Exécution de tâches asynchrones avec gestion rapide des files d’attente.
• Selenium : Automatisation du web scraping en simulant la navigation et l'interaction avec les pages web.

Architecture

Résultats

Déploiement réussi sur serveur cloud, réduction du temps de traitement, courbes dynamiques générées quotidiennement et accessible via l'interface. L'outil est utilisé régulièrement par des utilisateurs recherchant des économies concrètes.

Prochaines étapes

• Prise en charge de la livraison des produits.
• Page répertoriant toutes les promotions dans les magasins de la zone géographique sélectionnée.
• Ajout du prix de l’essence dans le panier.
• Amélioration du système de recommandation.
• Optimisation de la durée d'exécution du script de recommandation en utilisant PySpark au lieu de Pandas et de l'ORM Django.
• Amélioration de la fonctionnalité de recherche pour la rendre plus flexible.
• Scraper de nouvelles enseigne.