text: # Importamos las librerías necesarias para el trabajo
  import requests
  from bs4 import BeautifulSoup
  import pandas as pd
  
  # Configuramos Pandas para mostrar adecuadamente los datos del dataframe
  
  #pd.set_option('display.max_rows', 200)
  #pd.set_option('display.max_columns', 200)
  #pd.set_option('display.width', 1000)
  
  
  # Preparamos los headers de la llamada
  headers={
      "User-Agent": "PostmanRuntime/7.26.1",
      "Accept": "/*/",
      }
  
  # Creamos un array en el que iremos volcando los datos
  datos = []
  
  # Iteramos por las primeras 20 páginas de productos
  for page in range(1, 20):
      # URL contra la que realizaremos el scrapeo
      url = "https://www.pccomponentes.com/outlet/ajax?page="+str(page)+"&order=relevance"
  
      # Realizamos la request con la url y los headers definidos antes
      resp = requests.get(url, headers)
  
      # Parseamos la respuesta de la solicitud
      parseado = BeautifulSoup(resp.text, 'html.parser')
  
      # Buscamos todas las ocurrencias del tag article, forzando la existencia de data-name
      hits=parseado.find_all('article', {"data-name": True})
  
      # Iteramos por todas las ocurrencias de las búsqueda anterior añadiendo valores al array
      for hit in hits:
          nombre = hit['data-name']
          precio_rebajado = float(hit['data-price'])
          marca = hit['data-brand']
          categoria = hit['data-category']
          stock = hit['data-stock-web']
          identificador = hit['data-sku']
          precio_original = float(hit.find("div", class_="c-product-card__prices-pvp cy-product-price-normal").find("span").text.replace("€","").replace(",","."))
          porcentaje_descuento = 100-(precio_rebajado*100/precio_original)
          registro = [nombre, precio_rebajado, precio_original, porcentaje_descuento, marca, categoria, int(stock), identificador]
          datos += [registro]
  
  # Creamos el dataframe en base a los datos
  set_datos = pd.DataFrame(datos, columns=['Nombre', 'Precio', 'Precio_Original', 'Descuento', 'Marca', 'Cateogoría', 'Stock', 'Identificador'])
  
  # Mostramos por pantalla los 5 primeros registros para validar
  print(set_datos.head(5))
  
  # Por último, exportamos el csv con los datos
  set_datos.to_csv("D:\\Dataset.csv",encoding='utf-8-sig')
  
  