Aprenda a fazer raspagem da web: guia para iniciantes

É uma boa ideia aprender a fazer web scraping? Se você quiser economizar centenas de horas de trabalho, então deveria. Além disso, é uma habilidade legal para se ter como programador.

Web scraping é o processo de extrair dados de sites e, como há dados disponíveis em todos os lugares, você pode obtê-los e processá-los com eficiência ao dominar técnicas básicas e avançadas.

Preparamos um guia para iniciantes que inclui todos os fundamentos, desde entender a estrutura dos sites e conhecer técnicas básicas até conceitos avançados de web scraping, para que você possa se tornar um profissional.

Entendendo a estrutura dos sites

Antes de começar a fazer scraping, você precisa entender como os sites são estruturados.

Primeiro, os sites são criados 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 das páginas da web usando elementos, que são representados por tags.

Por exemplo,

• <h1> para títulos,
• <p> para parágrafos,

para citar alguns (e há MUITOS).

Veja um exemplo de como seria um código HTML:

<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 fazer scraping. E, como iniciante, você certamente aprecia isso, certo?

Configurando seu ambiente de desenvolvimento

Ok, agora que você já tem uma ideia da estrutura dos sites, 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 opção mais popular para scraping, pois é uma linguagem de alto nível, fácil de usar e também conta com ótimas bibliotecas, frameworks e ferramentas integradas.

Elas permitem resolver tarefas específicas relacionadas ao scraping, como as seguintes:

• Requests: facilita a geração de solicitações HTTP para o site-alvo.
  
• BeautifulSoup: essa 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: automatiza navegadores da web para executar tarefas que simulam a interação humana.
  
• Scrapy: esse framework abrangente pode ser usado para diferentes tarefas, como rastreamento da web (busca de URLs para extrair dados), mineração de dados e testes automatizados.

Como começar?

1. Configuração do ambiente: baixe a versão mais recente do Python e instale-a. É simples assim.
2. Configure um ambiente virtual: crie um ambiente virtual para manter isoladas as dependências do seu projeto. Abra um terminal e execute os seguintes comandos:

python -m venv myenv source myenv/bin/activate # For Unix/Linux myenv\Scripts\activate.bat # For Windows

3. Instale as bibliotecas e ferramentas: recomendo instalar Requests, Selenium, BeautifulSoup e Scrapy para começar. Você pode instalá-las usando o comando “pip install”; basta abrir um terminal e executar o seguinte:

pip install requests beautifulsoup4 scrapy selenium

Web scraping 101: ética e boas práticas

Espere um pouco. Antes de entrar nos aspectos técnicos, vamos analisar as implicações éticas e as boas práticas do web scraping.

Todo scraper conhece isso até certo ponto, mas os iniciantes precisam entender as seguintes diretrizes para se manter dentro dos limites:

• Respeite o Robots.txt: a primeira regra do scraping é respeitar o Robots.txt. É um arquivo de texto que todo site tem e que informa basicamente o que você pode ou não fazer scraping.
  
• Respeite os termos de serviço do site: consulte os termos de serviço do site para verificar se o web scraping é permitido.
  
• Limite a frequência do scraping e o impacto nos servidores: evite fazer muitas solicitações em um curto período. Além disso, evite sobrecarregar o servidor implementando intervalos entre as solicitações.
  
• Use APIs (se disponíveis): antes de fazer scraping, verifique se o site disponibiliza uma API para acessar os dados. Deixe-me contar quantas vezes trabalhei em um scraper só para descobrir que havia uma API disponível, mas eu nem tinha me dado ao trabalho de verificar. Usar uma API é muito mais fácil (acredite em mim), pois ela fornece dados estruturados.
  
• Considerações legais: verifique as leis para garantir que você não esteja infringindo direitos de propriedade intelectual nem violando nenhuma regra. Se não tiver certeza, é melhor consultar um advogado primeiro.

Começando com web scraping: técnicas básicas

Ok, terminamos com a teoria e os conceitos; vamos pôr a mão na massa. A primeira coisa que você vai aprender é como enviar solicitações 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.text

Aqui você especifica a URL da página que deseja fazer scraping. Com requests.get (), enviamos uma solicitação GET, e o conteúdo HTML da página é armazenado na variável html_content.

Analisando HTML com BeautifulSoup

Depois de obter o conteúdo HTML, você pode analisá-lo usando a biblioteca BeautifulSoup para extrair dados específicos. Veja 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‘). Em seguida, podemos 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 oferecem uma maneira poderosa de localizar elementos em uma página da Web. O BeautifulSoup permite usar seletores CSS para extrair dados.

Veja 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 método select() para encontrar todas as tags com a classe “external-link“. Em seguida, podemos percorrer os elementos selecionados e extrair os atributos ou textos desejados.

Salvando os dados extraídos em arquivos

Depois de extrair os dados desejados, você pode salvá-los em um arquivo para analisá-los ou processá-los posteriormente. Veja 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, criamos um objeto escritor de CSV e gravamos as linhas de dados no arquivo.

Estas são as técnicas básicas que você precisa praticar. Conforme avança, verá que há casos em que a extração de dados fica difícil, como em sites dinâmicos ou com paginação.

Não se preocupe, (quase) todos os sites podem ser extraídos se você conhecer as técnicas certas e tiver as ferramentas adequadas.

Lidando com paginação e várias páginas

O termo “paginação” se refere a sites que dividem o conteúdo em várias páginas. Se quiser extrair dados de todas as páginas, você precisa identificar o padrão de paginação. Assim, poderá modificar seu loop de extração e obter os resultados.

Confira as seguintes técnicas:

1. Identificar padrões de paginação em URLs: procure padrões na estrutura da 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.
2. Modificar o loop de extração: ajuste seu loop de extração para percorrer 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 page

Neste código, percorremos os números de página de 1 a 10 e montamos dinamicamente a URL de cada página.

3. Detectar a presença de um botão “Próxima”: alguns sites usam um botão “Próxima” em vez de números de página explícitos. Nesses casos, você pode verificar se o botão “Próxima” está presente e continuar extraindo os dados até que ele desapareça.

Lidando com sites dinâmicos e renderização de JavaScript

Como scraper, você certamente encontrará sites altamente interativos e complexos, com o objetivo de aprimorar a experiência do usuário. Esses tipos de sites dependem muito de JavaScript e geralmente são chamados de sites com conteúdo dinâmico.

Mas qual é o problema? O problema é que, nesses sites, o código-fonte pode não conter os dados desejados, o que os torna um desafio para a raspagem.

É nesse momento que você precisa usar ferramentas como o Selenium.

O Selenium é uma ferramenta poderosa para automatizar navegadores da Web. Ele permite interagir com páginas da Web, preencher formulários, clicar em botões e extrair dados de conteúdo renderizado dinamicamente.

Configurando o Selenium

Se você já instalou o Selenium, a próxima coisa a fazer é instalar um driver da Web para o navegador de sua preferência. Por exemplo, o ChromeDriver para o Google Chrome.

Veja 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 um URL específico usando driver.get() e, em seguida, realizamos ações e extraímos dados usando métodos do Selenium, como find_element_by_tag_name().

Aguardando o carregamento dos elementos

Em sites dinâmicos, o conteúdo muitas vezes não é carregado ao mesmo tempo. Por isso, alguns elementos podem não estar imediatamente disponíveis quando a página é carregada. 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 tempo limite de 10 segundos. Em seguida, usamos o método until() para aguardar a presença de um elemento com um ID específico.

Alternativas ao Selenium

Embora muitos usuários acreditem que o Selenium seja a melhor opção para sites dinâmicos, você deve explorar alternativas para descobrir qual delas é mais adequada para você.

O Scrapy-Splash pode ser uma opção. Ele é a integração de um navegador sem interface gráfica com o framework Scrapy. Isso permite extrair dados com mais eficiência graças à infraestrutura de rede não bloqueante do Scrapy e aos recursos avançados do Splash para renderizar rapidamente páginas da Web dinâmicas.

O Requests-html é outra alternativa, pois amplia a funcionalidade da biblioteca requests ao adicionar suporte à renderização de JavaScript e à interação com páginas da Web.

Técnicas avançadas de raspagem da Web

À medida que começar a progredir, você verá que consegue lidar com alguns cenários de raspagem, mas também se deparará com casos complexos que exigem técnicas mais avançadas.

Lidando com autenticação e cookies

Alguns sites exigem autenticação ou usam cookies para gerenciar sessões de usuários. Você pode lidar com a autenticação enviando credenciais de login com suas solicitações e gerenciar cookies usando bibliotecas como requests ou http.cookiejar.

Evitando detecção e bloqueios

Os sites podem empregar medidas para detectar e bloquear atividades de raspagem da Web. Para evitar a detecção, você pode usar técnicas como alternar user agents, usar proxies e introduzir atrasos aleatórios entre as solicitações.

Armazenando dados em bancos de dados

Em vez de salvar os dados extraídos em arquivos, você pode armazená-los em bancos de dados para um armazenamento e uma recuperação mais eficientes. As opções populares incluem bancos de dados SQL, como MySQL e PostgreSQL, e bancos de dados NoSQL, como MongoDB.

Raspando APIs e lidando com dados JSON

Olá! Você encontrou a API. Mas ela está no formato JSON. O que pode fazer? Você pode usar bibliotecas como requests para fazer solicitações à API e analisar as respostas JSON usando o módulo json do Python.

Raspagem paralela e assíncrona

Para acelerar o processo de raspagem, você pode aproveitar técnicas de processamento paralelo e programação assíncrona. Bibliotecas como multiprocessing, threading e asyncio do Python podem ajudar você a fazer isso.

Juntando Tudo: Projetos de Web Scraping no Mundo Real

Como iniciante, quando comecei meu treinamento em scraping, achei que sabia perfeitamente o que tinha de fazer, até chegar a hora de fazer. Não adianta só ler; você precisa pôr suas habilidades à prova praticando.

E que maneira melhor de fazer isso do que trabalhando em projetos do mundo real?

Vamos conferir alguns exemplos e o passo a passo de cada um:

Exemplo 1: Coleta de Artigos de Notícias e Análise de Sentimentos

1. Planejar o processo de scraping:
   • Identifique o site de notícias a ser coletado
   • Determine a estrutura dos artigos (título, conteúdo, data etc.)
   • Planeje o formato de armazenamento dos dados (por exemplo, CSV, banco de dados)
     
2. Implementar o scraper:
   • Use requests para buscar o conteúdo HTML do site de notícias
   • Analise o HTML com BeautifulSoup para extrair informações dos artigos
   • Gerencie a paginação e navegue por várias páginas
   • Armazene os dados coletados no formato escolhido
     
3. Analisar e visualizar os dados coletados:
   • Faça uma análise de sentimentos do conteúdo dos artigos usando bibliotecas como NLTK ou TextBlob
   • Visualize as pontuações de sentimento usando bibliotecas como Matplotlib ou Plotly
   • Identifique tendências e padrões no sentimento das notícias ao longo do tempo

Exemplo 2: Criação de uma Ferramenta de Monitoramento de Preços

1. Coletar informações de produtos em sites de comércio eletrônico:
   • Identifique os sites de comércio eletrônico a serem coletados
   • Determine a estrutura das informações dos produtos (nome, preço, disponibilidade etc.)
   • Use técnicas de web scraping para extrair dados de produtos de vários sites
     
2. Configurar alertas e notificações:
   • Defina limites de preço ou critérios de disponibilidade para cada produto
   • Implemente um mecanismo para comparar os preços coletados com os limites definidos
   • Configure notificações por e-mail ou SMS para alertar os usuários quando os preços caírem ou os produtos ficarem disponíveis
     
3. Implantar 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 na nuvem para facilitar o acesso e o monitoramento

Frameworks e Ferramentas de Web Scraping

Sei que os termos “framework” e “biblioteca” são usados como sinônimos, mas têm significados diferentes e são usados para fins diferentes.

Com bibliotecas como Request ou BeautifulSoup, você pode criar scrapers da web do zero. No entanto, com frameworks, você pode simplificar o processo, pois eles reúnem ferramentas e bibliotecas.

Podemos pensar assim: bibliotecas são como carros com câmbio manual, que dão controle total, mas exigem mais esforço e habilidade para dirigir. Já os frameworks são como carros automáticos: oferecem uma experiência mais fácil e eficiente ao simplificar muitos dos aspectos tediosos do scraping.

Algumas das opções mais populares são:

Scrapy

Scrapy é um framework para Python com um ecossistema completo para criar scrapers da web escaláveis e eficientes. Seus principais recursos são:

• Rápido por natureza.
• Não é necessário adicionar código para gerar arquivos CSV, JSON e outros.
• Suporte a XPath e seletores CSS.
• Excelente ecossistema de extensões, incluindo suporte a middlewares.
• Integração com pipelines de itens para processamento e armazenamento de dados

PySpider

PySpider também é um framework para Python, mas, ao contrário do Scrapy, é compatível com JavaScript, seu principal diferencial. Também é ótimo para iniciantes. Seus principais recursos incluem:

• Suporte à renderização de JavaScript usando PhantomJS ou Puppeteer
• Fila de tarefas e agendador integrados
• Integração com bancos de dados e filas de mensagens
• Suporte à execução concorrente

Ferramentas e Serviços de Web Scraping

Além dos frameworks, há algumas ferramentas e serviços que ajudam a facilitar o scraping. O melhor é que exigem o mínimo de programação. Algumas opções são:

• Octoparse: uma ferramenta de web scraping baseada na nuvem, com uma interface de apontar e clicar para extrair dados de sites.
• ParseHub: um aplicativo para computador que permite criar scrapers da web selecionando visualmente elementos em uma página da web.
• Import.io: uma plataforma baseada na web que oferece ferramentas para extrair dados de sites e APIs.

Resumo dos Fundamentos de Web Scraping

Neste guia, abordamos os fundamentos do web scraping, como entender a estrutura dos sites, considerações éticas, técnicas básicas e avançadas, além de ferramentas e frameworks adicionais.

Você já pode começar, mas considere ampliar seus conhecimentos consultando outros recursos, como a documentação oficial de bibliotecas e frameworks e tutoriais de web scraping.

Além disso, procure orientação de pessoas experientes em scraping em comunidades e fóruns. Não se isole, pois precisamos uns dos outros.

Todos já fomos iniciantes, então tenha paciência consigo, comece aos poucos e pratique regularmente. Com prática e dedicação suficientes, você verá que será capaz de enfrentar projetos mais complexos à medida que avança.