É uma boa ideia aprender a fazer web scraping? Se você quer economizar centenas de horas de trabalho, então deveria. Além disso, é uma habilidade legal de se ter como programador.
Web scraping é o processo de extração de dados de sites e, como os dados estão disponíveis em todos os lugares, você pode obtê-los e processá-los de forma eficaz dominando técnicas básicas e avançadas.
Preparamos um guia para iniciantes incluindo todos os conceitos essenciais, desde a compreensão da estrutura do site, passando por técnicas básicas até conceitos avançados de web scraping, para que você possa se tornar um profissional.
Compreendendo a estrutura do site
Antes de mergulhar na raspagem, você precisa entender como os sites são estruturados.
Primeiro, os sites são construídos usando código. Os mais comuns são HTML (Hypertext Markup Language), CSS (Cascading Style Sheet) e JavaScript.
HTML é o mais popular porque é fácil de usar. Ele define a estrutura e o conteúdo de páginas da web usando elementos, que são representados por tags.
Por exemplo,
- <h1> para títulos,
- <p> para parágrafos,
para citar alguns (e são MUITOS).
Aqui está um exemplo de como um código HTML ficaria:
<html>
<head>
<title>Example Website</title>
</head>
<body>
<h1>Welcome to my website!</h1>
<p>This is a paragraph of text.</p>
<ul>
<li>Item 1</li>
<li>Item 2</li>
<li>Item 3</li>
</ul>
</body>
</html>
</body>
</html>Por fim, o CSS define o estilo dos elementos HTML, enquanto o JavaScript é responsável pelo comportamento dinâmico dos sites.
A ferramenta de scraping que usaremos navegará pela página usando sua estrutura e identificará o conteúdo a ser extraído. Sites com uma estrutura mais organizada e descritiva tendem a ser mais fáceis de scraping. E como iniciante, você certamente aprecia isso, certo?
Configurando seu ambiente de desenvolvimento
Ok, agora que você tem uma ideia da estrutura do site, pode começar a configurar seu ambiente de desenvolvimento.
Primeiro, você precisa escolher uma linguagem de programação, já que nem todas são adequadas para essa tarefa. Python é a escolha mais popular para scraping, pois é de alto nível, fácil de usar e também tem ótimas bibliotecas, frameworks e ferramentas integradas.
Elas permitem resolver uma tarefa específica relacionada à raspagem, como as seguintes:
- Requests: facilita a geração de solicitações HTTP para o site de destino.
- BeautifulSoup: esta biblioteca é usada para analisar documentos HTML e XML. Mas, espere um segundo, o que é análise sintática? É o processo de analisar e interpretar dados estruturados.
- Selenium: para automatizar navegadores da web para executar tarefas que simulam a interação humana.
- Scrapy: esta estrutura abrangente pode ser usada para diferentes tarefas, como rastreamento da web (pesquisa de URLs para extrair dados), mineração de dados e testes automatizados.
Como começar?
- Configuração do ambiente: baixe a versão mais recente do Python e instale-a. Fácil assim.
- Configure um ambiente virtual: Crie um ambiente virtual para manter as dependências do seu projeto isoladas. Abra um terminal e execute os seguintes comandos:
python -m venv myenv
source myenv/bin/activate # For Unix/Linux
myenv\Scripts\activate.bat # For Windows3. Instale as bibliotecas e ferramentas: Recomendo que você instale Requests, Selenium, BeautifulSoup e Scrapy para começar. Você pode instalá-los usando o “pip install”, basta abrir um terminal e executar o seguinte:
pip install requests beautifulsoup4 scrapy seleniumWeb Scraping 101: Ética e Melhores Práticas
Espere aí. Antes de mergulhar nos aspectos técnicos, vamos examinar as implicações éticas e as melhores práticas de web scraping.
Todo scraper sabe disso um pouco, mas os novatos precisam entender as seguintes diretrizes para que possam permanecer dentro dos limites:
- Respeite Robots.txt: A primeira regra do scraping é que você tem que respeitar Robots.txt. É um arquivo de texto que todo site tem, onde ele deixa todo mundo saber basicamente o que você pode scraping e o que você não pode.
- Respeite os termos de serviço do site: verifique os termos de serviço do site para ver se a extração de dados da web é permitida.
- Limite a frequência de scraping e o impacto nos servidores: Evite fazer muitas solicitações em um curto período. Além disso, evite sobrecarregar o servidor implementando atrasos entre as solicitações.
- Use APIs (se disponíveis): antes de fazer scraping, verifique se o site fornece uma API para acessar dados. Deixe-me contar as vezes em que trabalhei em um scraper apenas para descobrir que a API estava disponível, mas não me incomodei em verificar. Usar uma API é muito mais fácil (confie em mim), pois fornece dados estruturados.
- Considerações legais: verifique as leis para garantir que você não esteja infringindo nenhum direito de propriedade intelectual ou violando nenhuma regra. Se não tiver certeza, é melhor consultar um advogado primeiro.
Introdução à raspagem da Web: técnicas básicas
Ok, terminamos com a teoria e os conceitos, vamos trabalhar. A primeira coisa que você vai aprender é como enviar requisições HTTP.
Enviando solicitações HTTP (GET, POST) com a biblioteca Requests do Python
Aqui usaremos a biblioteca Requests em Python. Vamos ver um exemplo:
import requests
url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)
html_content = response.textAqui você especifica a URL da página que deseja raspar. Com requests.get () estamos enviando uma solicitação GET e o conteúdo HTML da página é armazenado na variável html_content.
Analisando HTML com BeautifulSoup
Depois que você tiver o conteúdo HTML, você pode analisá-lo usando a biblioteca BeautifulSoup para extrair dados específicos. Aqui está um exemplo:
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
title = soup.find('h1').text
paragraphs = soup.find_all('p')Neste código, criamos um objeto BeautifulSoup passando o conteúdo HTML e especificando o analisador (neste caso, 'html.parser'). Podemos então usar métodos como find() e find_all() para localizar elementos específicos com base em suas tags ou atributos.
Extraindo dados usando seletores CSS e métodos como find() e find_all()
Os seletores CSS fornecem uma maneira poderosa de localizar elementos em uma página da web. O BeautifulSoup permite que você use seletores CSS para extrair dados.
Aqui está um exemplo:
links = soup.select('a.external-link')
for link in links:
href = link['href']
text = link.text
print(f"Link: {href}, Text: {text}")Neste código, usamos o select() método para encontrar todas as tags com a classe “external-link“. Podemos então iterar sobre os elementos selecionados e extrair os atributos ou texto desejados.
Salvando dados raspados em arquivos
Após extrair os dados desejados, você pode salvá-los em um arquivo para posterior análise ou processamento. Aqui está um exemplo de como salvar dados em um arquivo CSV:
import csv
data = [
['Name', 'Age', 'City'],
['John', '25', 'New York'],
['Alice', '30', 'London'],
]
with open('output.csv', 'w', newline='') as file:
writer = csv.writer(file)
writer.writerows(data)Neste código, definimos uma lista de linhas de dados, abrimos um arquivo chamado “output.csv"no modo de gravação, crie um objeto de gravação CSV e grave as linhas de dados no arquivo.
Essas são as técnicas básicas que você precisa praticar. Conforme você avança, verá que há alguns casos em que a raspagem fica difícil, como sites dinâmicos ou paginação.
Não se preocupe, (quase) todos os sites podem ser raspados se você souber as técnicas corretas e tiver as ferramentas adequadas.
Manipulando paginação e páginas múltiplas
O termo "paginação” refere-se a sites que dividem seu conteúdo em várias páginas. Se você quiser extrair dados de todas as páginas, precisa identificar o padrão de paginação. Dessa forma, você pode modificar seu loop de extração e obter resultados.
Verifique as seguintes técnicas:
- Identificando padrões de paginação em URLs: Procure padrões na estrutura de URL que indiquem o número da página. Por exemplo, URLs como https://example.com/page/1, https://example.com/page/2, etc., seguem um padrão de paginação claro.
- Modificando o loop de scraping: Ajuste seu loop de scraping para iterar sobre o intervalo de números de página. Por exemplo:
for page in range(1, 11):
url = f"https://example.com/page/{page}"
# Scrape data from each pageNeste código, iteramos sobre números de página de 1 a 10 e construímos a URL para cada página dinamicamente.
3. Detectar a presença de um “Next” botão: Alguns sites usam um “Next” em vez de números de página explícitos. Nesses casos, você pode verificar a presença do “Next” e continue raspando até que ele desapareça.
Lidando com sites dinâmicos e renderização de JavaScript
Como um scraper, você certamente encontrará sites que são altamente interativos e complexos, com o objetivo de melhorar a experiência do usuário. Esses tipos de sites dependem muito de JavaScript e são geralmente chamados de sites com conteúdo dinâmico.
Mas qual é o alvoroço em torno disso? O problema é que nesses sites, o código-fonte pode não conter os dados desejados, e eles são um desafio para scraping.
É quando você precisa usar ferramentas como o Selenium.
Selenium é uma ferramenta poderosa para automatizar navegadores da web. Ela permite que você interaja com páginas da web, preencha formulários, clique em botões e extraia dados de conteúdo renderizado dinamicamente.
Configurando o Selenium
Se você já instalou o Selenium, a próxima coisa que você precisa fazer é instalar um driver web para seu navegador preferido. Por exemplo, ChromeDriver para Google Chrome.
Aqui está um exemplo de como usá-lo:
from selenium import webdriver
driver = webdriver.Chrome() # Assumes ChromeDriver is installed and in PATH
driver.get('https://example.com')
# Perform actions and extract data
title = driver.find_element_by_tag_name('h1').text
driver.quit()Neste código, criamos uma instância do driver da web do Chrome, navegamos até uma URL específica usando driver.get(), e então executar ações e extrair dados usando métodos do Selenium como find_element_by_tag_name().
Aguardando o carregamento dos elementos
Em sites dinâmicos, o conteúdo geralmente não carrega ao mesmo tempo. Então, alguns elementos podem não estar imediatamente disponíveis quando a página carrega. Você pode lidar com isso usando as esperas explícitas e implícitas do Selenium.
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
wait = WebDriverWait(driver, 10)<br>element = wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'my-element-id')))Neste código, criamos um objeto WebDriverWait com um timeout de 10 segundos. Então usamos o método until() para esperar pela presença de um elemento com um ID específico.
Alternativas ao Selênio
Embora muitos usuários acreditem que o Selenium é o melhor para sites dinâmicos, você deve explorar alternativas para ver o que é melhor para você.
Scrapy-Splash pode ser uma opção. É a integração de um navegador headless com o framework Scrapy. Ele permite a extração de dados de forma mais eficiente devido à infraestrutura de rede non-blocking do Scrapy e aos recursos avançados do Splash para renderizar páginas da web dinâmicas rapidamente.
Requests-html é outra alternativa, pois estende a funcionalidade da biblioteca de solicitações adicionando suporte para renderização de JavaScript e interação com páginas da web.
Técnicas avançadas de raspagem da Web
À medida que você começar a progredir, verá que consegue lidar com alguns cenários de scraping, mas também enfrenta outros mais complexos que exigem técnicas mais avançadas.
Manipulando Autenticação e Cookies
Alguns sites exigem autenticação ou usam cookies para gerenciar sessões de usuário. Você pode lidar com a autenticação enviando credenciais de login com suas solicitações e gerenciar cookies usando bibliotecas como requests ou http.jar de biscoitos.
Evitando Detecção e Banimentos
Os sites podem empregar medidas para detectar e bloquear atividades de web scraping. Para evitar a detecção, você pode usar técnicas como agentes de usuário rotativos, usar proxies e introduzir atrasos aleatórios entre solicitações.
Armazenando dados em bancos de dados
Em vez de salvar dados raspados em arquivos, você pode armazená-los em bancos de dados para armazenamento e recuperação mais eficientes. Escolhas populares incluem bancos de dados SQL como MySQL e PostgreSQL, e bancos de dados NoSQL como MongoDB.
Raspando APIs e manipulando dados JSON
Ei! Você encontrou a API. Mas ela está no formato JSON. O que você pode fazer? Você pode usar bibliotecas como requests para fazer solicitações de API e analisar as respostas JSON usando o módulo json em Python.
Raspagem paralela e assíncrona
Para acelerar o processo de scraping, você pode aproveitar técnicas de processamento paralelo e programação assíncrona. Bibliotecas como multiprocessing, threading e asyncio em Python podem ajudar você a conseguir isso.
Juntando tudo: Projetos de Web Scraping do mundo real
Como um novato, quando comecei meu treinamento de scraping, senti que sabia completamente o que tinha que fazer, até que tive que fazer. Não adianta só ler, você tem que testar suas habilidades praticando.
E qual melhor maneira de fazer isso do que trabalhando em projetos do mundo real?
Vamos dar uma olhada em alguns exemplos com seu processo passo a passo:
Exemplo 1: Raspagem de artigos de notícias e análise de sentimentos
- Planejando o processo de raspagem:
- Identifique o site de notícias a ser raspado
- Determine a estrutura dos artigos (título, conteúdo, data, etc.)
- Planeje o formato de armazenamento de dados (por exemplo, CSV, banco de dados)
- Implementando o scraper:
- Use solicitações para buscar o conteúdo HTML do site de notícias
- Analise o HTML usando o BeautifulSoup para extrair informações do artigo
- Lidar com paginação e navegar por várias páginas
- Armazene os dados extraídos no formato escolhido
- Analisando e visualizando os dados coletados:
- Realizar análise de sentimento no conteúdo do artigo usando bibliotecas como NLTK ou TextBlob
- Visualize as pontuações de sentimento usando bibliotecas como Matplotlib ou Plotly
- Identificar tendências e padrões no sentimento das notícias ao longo do tempo
Exemplo 2: Construindo uma ferramenta de monitoramento de preços
- Extração de informações de produtos de sites de comércio eletrônico:
- Identifique os sites de comércio eletrônico a serem raspados
- Determinar a estrutura das informações do produto (nome, preço, disponibilidade, etc.)
- Use técnicas de web scraping para extrair dados de produtos de vários sites
- Configurando alertas e notificações:
- Defina limites de preço ou critérios de disponibilidade para cada produto
- Implementar um mecanismo para comparar os preços raspados com os limites definidos
- Configure notificações por e-mail ou SMS para alertar os usuários quando os preços caírem ou os produtos ficarem disponíveis
- Implantando o scraper na nuvem:
- Escolha uma plataforma de nuvem (por exemplo, AWS, Google Cloud, Heroku)
- Configure o ambiente e as dependências necessárias
- Programe o scraper para ser executado em intervalos regulares
- Armazene os dados coletados em um banco de dados baseado em nuvem para fácil acesso e monitoramento
Estruturas e ferramentas de raspagem da Web
Sei que os termos “framework” e “biblioteca” são usados de forma intercambiável, mas eles significam coisas diferentes e são usados para propósitos diferentes.
Com bibliotecas como Request ou BeautifulSoup, você pode construir web scrapers do zero. No entanto, com frameworks, você pode simplificar o processo, pois eles são uma coleção de ferramentas e bibliotecas.
Vamos ver dessa forma, bibliotecas são como carros de direção manual, dando a você controle total, mas exigindo mais esforço e habilidade para navegar. Enquanto frameworks são como carros automáticos; eles oferecem uma experiência mais suave e eficiente ao simplificar muitos dos aspectos tediosos da raspagem.
Algumas das opções mais populares são:
Scrapy
Scrapy é um framework para Python com um ecossistema completo para construir web scrapers escaláveis e eficientes. Seus principais recursos são:
- Rápido por design.
- Não há necessidade de adicionar código para gerar arquivos CSV, JSON e outros.
- Suporte a seletores XPath e CSS.
- Ótimo ecossistema de extensão, como suporte para middlewares.
- Integração com pipelines de itens para processamento e armazenamento de dados
PySpider
PySpider também é um framework para Python, mas diferentemente do Scrapy, é compatível com JavaScript, que é seu recurso mais forte. Também é ótimo para iniciantes. Seus principais recursos incluem:
- Suporte para renderização de JavaScript usando PhantomJS ou Puppeteer
- Fila de tarefas e agendador integrados
- Integração com bancos de dados e filas de mensagens
- Suporta simultaneidade
Ferramentas e serviços de raspagem da Web
Além de frameworks, existem algumas ferramentas e serviços que ajudam você a tornar o scraping mais fácil. A melhor parte é que eles exigem codificação mínima. Algumas opções são:
- Octoparse: Uma ferramenta de extração de dados da web baseada em nuvem com uma interface de apontar e clicar para extrair dados de sites.
- ParseHub: Um aplicativo de desktop que permite criar web scrapers selecionando visualmente elementos em uma página da web.
- Import.io: Uma plataforma baseada na web que fornece ferramentas para extrair dados de sites e APIs.
Resumindo os fundamentos do Web Scraping
Neste guia, abordamos amplamente os fundamentos da extração de dados da web, como compreensão da estrutura do site, considerações éticas, técnicas básicas e avançadas e ferramentas e estruturas adicionais.
Você está pronto para começar, mas considere expandir seu conhecimento lendo recursos adicionais, como a documentação oficial de bibliotecas e estruturas, e tutoriais de web scraping.
Além disso, tente buscar orientação de scrapers experientes em comunidades e fóruns de scraping. Não se isole, pois precisamos uns dos outros.
Todos nós já fomos iniciantes, então seja gentil consigo mesmo, comece pequeno e pratique regularmente. Com bastante prática e dedicação, você verá como será capaz de lidar com projetos mais complexos conforme progride.
