problemas de web scraping

Web scraping é quase como um superpoder, mas tem seu próprio conjunto de problemas. 

Se houver desafios que afetem seu processo de extração de dados... Bem, você não está sozinho. Eu estive lá e conheço você também.

Neste guia, exploraremos os problemas mais frequentes de web scraping e como resolvê-los de forma eficaz. Desde problemas de estrutura HTML até medidas anti-scraping, você descobrirá como resolver esses problemas e melhorar suas habilidades de web scraping. 

E você? Você enfrentou alguns desafios que exploraremos neste artigo?

Fique à vontade para compartilhar nos comentários!

Resolvendo desafios de web scraping: sim, há esperança, rapazes.

Web scraping é um processo de extração de dados de sites e é uma técnica muito útil (embora você já saiba disso). No entanto, apresenta vários problemas técnicos que podem afetar a qualidade dos dados recolhidos. 

Assim como um mineiro em busca de ouro, você precisa de algumas estratégias que lhe permitam encontrar seu tesouro. 

Continue lendo para aprender como enfrentar desafios para melhorar sua técnica de raspagem.

Problema #1: Falhas na estrutura HTML e falta de dados

Diferentes estruturas HTML das páginas do site podem levar à falha do raspador ou ao fornecimento de dados incompletos. Dificulta a identificação e recuperação de informações da maneira correta.

E com tantas ferramentas de IA sem código prestes a transformar todo web designer em um mega-chad com grande cérebro, meu palpite é que estamos prestes a ver mais e mais incoerências de HTML.

Soluções:

– Adicionar verificação de erros para o caso em que alguns elementos não estão presentes na lista.

– Empregue seletores soltos como XPath ou regex.

– Crie funções que você pode usar para trabalhar com diferentes estruturas de sites.

Problema #2: carregamento dinâmico de conteúdo

A maioria dos sites modernos é construída com a ajuda das tecnologias JavaScript, AJAX e Single Page Application (SPA) para carregar o conteúdo sem recarregar a página inteira. Você sabia que isso é um problema para raspadores convencionais?

Soluções:

– Empregue navegadores headless, como Puppeteer ou Selenium, para imitar as interações do usuário com o site.

– Use esperas para dar tempo para o conteúdo dinâmico carregar.

– Pesquise ou use o WebSocket para atualizações em tempo real.

Problema #3: Medidas Anti-Raspagem

Os sites tentam controlar o acesso automatizado de várias maneiras, incluindo bloqueio de IP, limitação de taxa, detecção de agente de usuário e CAPTCHAs. Isso pode afetar muito os web scrapers, pois tenho certeza de que você já encontrou alguns deles.

Soluções:

– Adicione alguns intervalos de tempo entre as solicitações para fazer parecer que um ser humano está fazendo as solicitações

– Use endereços IP ou proxies diferentes para evitar o bloqueio.

– Use a rotação do agente do usuário para fazer com que o navegador pareça diferente

– Use serviços de resolução de CAPTCHA ou encontre maneiras de evitar o CAPTCHA.

Problema #4: Mudanças na estrutura do site

Atualizações e reformulações do site alteram a estrutura HTML do site e isso afeta os scrapers que dependem de determinados seletores para obter dados. 

Por que eles não fazem como eu e atualizam seus sites de vez em quando? Nota para mim mesmo: melhore este site com mais frequência, os usuários vão gostar, tenho que manter a UX sólida (volte mais tarde para verificar!).

Soluções:

– Selecione elementos usando atributos de dados ou tags semânticas, pois são mais confiáveis

– Realizar verificações periódicas para identificar e responder às mudanças ambientais.

– Desenvolver um sistema de testes que ajude a identificar as falhas de raspagem.

– Proponha usar aprendizado de máquina para ajustar automaticamente os seletores.

Problema #5: Escalabilidade e Desempenho

A coleta de uma grande quantidade de dados de vários sites é um processo lento e que consome recursos e pode causar problemas de desempenho. Sem mencionar que as coisas também podem ficar muito complicadas. Sabemos disso muito bem, certo?

Soluções:

– Use raspagem paralela para dividir cargas de trabalho.

– Use limitação de taxa para evitar sobrecarga de sites

– Refatore o código e use melhores estruturas de dados para aumentar a velocidade do código.

– Utilize cache e programação assíncrona

Problema #6: CAPTCHAs e autenticação

CAPTCHAs são um dor na bunda medida de segurança que bloqueia bots e exige que o usuário conclua uma tarefa que somente um ser humano pode realizar. Existem algumas ferramentas para vencer captchas, as auditivas são especialmente fáceis hoje em dia, graças à IA – sim, a IA ouve e depois escreve as letras/palavras, moleza!

Aqui está uma curiosidade que também é um pouco triste (muito triste, na verdade): uma vez perguntei ao meu desenvolvedor o que ele fazia com os captchas, e ele disse que havia um indiano resolvendo-os, pensei que ele estava brincando, mas não. Alguns serviços estão usando carne para resolver captchas. Se esse fosse o meu trabalho, eu ficaria louco.

Soluções:

– Empregue os serviços de resolução de CAPTCHA ou crie algoritmos de resolução próprios.

– Incorporar gerenciamento de sessão e gerenciamento de cookies para autenticação

– Use navegadores headless para lidar com autenticação

Problema #7: Inconsistências e preconceitos de dados

Os dados coletados da web costumam ser barulhentos e contêm erros. Isso se deve às diferenças no formato, nas unidades e na granularidade dos dados nos sites. Como resultado, você terá problemas com integração e análise de dados.

Soluções:

– Aplicar validação e limpeza de dados para padronizar os dados.

– Aplicar conversão e padronização de tipos de dados.

– Reconhecer possíveis preconceitos e utilizar dados de diversas fontes.

Problema #8: Dados incompletos

Os conjuntos de dados extraídos da Web geralmente estão incompletos ou contêm alguns valores ausentes. Isso se deve às mudanças que ocorrem nos sites e às restrições dos métodos de scraping. Portanto, ter dados incompletos ou ausentes pode afetar sua análise.

Isso é super chato… Eu pessoalmente testo algo uma dúzia de vezes, pelo menos, para ter certeza de que não tenho esse tipo de erro, isso é o quanto eu odeio isso. Você acha que está tudo bem, até abrir o Excel ou Gsheets e perceber que precisa voltar à batalha.

Soluções:

– Aplicar técnicas de imputação de dados para prever valores faltantes no conjunto de dados.

– Use informações de diferentes fontes para completar as informações faltantes

– Refletir sobre os efeitos dos dados faltantes na análise

Problema #9: Preparação e Limpeza de Dados

Os sites fornecem dados na forma de texto que não está organizado e requer processamento. É necessário formatar e limpar os dados extraídos para utilizá-los para análise. Eu sei que é a parte menos divertida, mas precisa ser feita. 

Se algum de vocês souber como automatizar essa parte com aprendizado de máquina ou algo assim, por favor me avise! Perco muito tempo fazendo isso manualmente como um idiota no Excel.

Soluções:

– Desenvolver funções de processamento de dados para formatar os dados

– Use bibliotecas como Beautiful Soup para análise

– Use expressões regulares para correspondência de padrões e manipulação de texto

– Aplicar limpeza e transformação de dados usando pandas

Problema #10: Lidando com Diferentes Tipos de Dados

Os sites exibem informações em diversos formatos, como HTML, JSON, XML ou mesmo em alguns outros formatos específicos. Os raspadores precisam gerenciar esses formatos e extrair as informações de maneira adequada.

Soluções:

– Adicionar controle de erros e validação de dados

– Utilize as bibliotecas de análise corretas para cada formato.

– Crie funções que você pode usar para analisar os dados em diferentes formatos.

Resumindo os desafios do Web Scraping

Web scraping é uma dádiva de Deus e uma coisa linda. Mas ele pode enfrentar dificuldades com estrutura HTML confusa, conteúdo dinâmico, medidas anti-raspagem e alterações no site, para citar alguns.

Para melhorar a qualidade e a eficiência dos dados extraídos, faça o seguinte:

  • Usar verificação de erros
  • Empregue navegadores headless
  • Use endereços IP diferentes
  • Valide, verifique e limpe seus dados
  • Aprenda como gerenciar diferentes formatos
  • Adote as ferramentas, bibliotecas e práticas atuais e mais recentes na área

Agora é a sua vez. Comece a seguir os conselhos que lhe demos e supere os problemas de web scraping para ter sucesso em seus pequenos empreendimentos desviantes.

Alexandre Schmidt

Alexander Schmidt é um engenheiro de software que acredita em trabalhar de maneira mais inteligente e não mais difícil. Com 12 anos de experiência lidando com automação e extração de dados da web para análise e pesquisa, ele capacita as empresas com dicas práticas e insights valiosos, entregues de maneira divertida e fácil de ler, para ajudar outras pessoas a maximizar o valor e o desempenho de suas soluções de proxy. Quando ele não está ajustando sua configuração ou prestando consultoria para pequenas e médias empresas, você pode encontrar Alexander curioso sobre as últimas notícias de tecnologia e avanços de IA.

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