web scraping 13 regras

Nesta postagem, discutiremos as melhores práticas de web scraping e, como acredito que muitos de vocês estão pensando nisso, abordarei imediatamente o elefante na sala. Isso é legal? Muito provavelmente sim.

A raspagem de sites geralmente é legal, mas dentro de certos motivos razoáveis (continue lendo).

Também depende da sua localização geográfica, e como não sou um gênio, não sei onde você está, então não posso dizer com certeza. Verifique as leis locais e não reclame se dermos algum “mau conselho”, haha. 

Brincadeiras à parte, na maioria dos lugares está tudo bem; apenas não seja indiferente a isso e fique longe de materiais protegidos por direitos autorais, dados pessoais e coisas atrás de uma tela de login.

Recomendamos seguir estas práticas recomendadas de web scraping: 

1. Respeite o robots.txt

Você quer saber o segredo para raspar sites de forma pacífica? Apenas respeite o arquivo robots.txt do site. Este arquivo, localizado na raiz de um site, especifica quais páginas podem ser raspadas por bots e quais estão fora dos limites. Seguir o robots.txt também é importante, pois pode resultar no bloqueio do seu IP ou em consequências legais dependendo de onde você estiver.

2. Defina uma taxa de rastreamento razoável

Para evitar sobrecarga, congelamento ou travamento dos servidores do site, controle a taxa de suas solicitações e incorpore intervalos de tempo. Em palavras muito mais simples, vá com calma com a taxa de rastreamento. Para conseguir isso, você pode usar Scrapy ou Selenium e incluir atrasos nas solicitações.

3. Alternar agentes de usuário e endereços IP

Os sites são capazes de identificar e bloquear bots de scraping usando a string do agente do usuário ou o endereço IP. Altere os agentes de usuário e endereços IP ocasionalmente e use um conjunto de navegadores reais. Use a string do agente do usuário e mencione-se nela até certo ponto. Seu objetivo é se tornar indetectável, então certifique-se de fazer isso da maneira certa.

4. Evite ficar atrás das páginas de login

Digamos apenas que copiar coisas por trás de um login geralmente é errado. Certo? OK? Eu sei que muitos de vocês irão pular essa seção, mas de qualquer maneira… Tente limitar a extração a dados públicos e, se precisar extrair um login, talvez peça permissão. Não sei, deixe um comentário sobre como você faria isso. Você raspa as coisas por trás de um login?

5. Analise e limpe os dados extraídos

Os dados extraídos geralmente não são processados e podem conter informações irrelevantes ou até mesmo não estruturadas. Antes da análise, é necessário pré-processar os dados e limpá-los com o uso de seletores regex, XPath ou CSS. Faça isso eliminando a redundância, corrigindo os erros e tratando os dados faltantes. Reserve um tempo para limpá-lo, pois você precisa de qualidade para evitar dores de cabeça.

6. Lidar com conteúdo dinâmico

A maioria dos sites usa JavaScript para gerar o conteúdo da página, e isso é um problema para as técnicas tradicionais de scraping. Para obter e extrair os dados carregados dinamicamente, pode-se usar navegadores sem cabeça como o Puppeteer ou ferramentas como o Selenium. Concentre-se apenas nos aspectos que são de interesse para aumentar a eficiência.

7. Implementar tratamento robusto de erros

É necessário corrigir erros para evitar falhas de programa causadas por problemas de rede, limitação de taxa ou alterações na estrutura do site. Tente novamente as solicitações com falha, obedeça aos limites de taxa e, se a estrutura do HTML tiver mudado, altere a análise. Registre os erros e acompanhe as atividades para identificar os problemas e como você pode resolvê-los.

8. Respeite os termos de serviço do site

Antes de copiar um site, é aconselhável ler os termos de serviço do site. Alguns deles não permitem a raspagem ou têm algumas regras e regulamentos a seguir. Se os termos forem ambíguos, deve-se entrar em contato com o proprietário do site para obter mais informações.

9. Considere as implicações legais

Certifique-se de que você tem permissão para coletar e usar os dados legalmente, incluindo questões de direitos autorais e privacidade. É proibido copiar qualquer material protegido por direitos autorais ou qualquer informação pessoal de outras pessoas. Se sua empresa for afetada por leis de proteção de dados como o GDPR, certifique-se de cumpri-las. 

10. Explore métodos alternativos de coleta de dados

Recomenda-se procurar outras fontes de dados antes de extraí-los. Existem muitos sites que fornecem APIs ou conjuntos de dados que podem ser baixados e isso é muito mais conveniente e eficiente do que a extração. Portanto, verifique se há algum atalho antes de seguir o longo caminho.

11. Implementar garantia e monitoramento da qualidade dos dados

Identifique maneiras pelas quais você pode melhorar a qualidade dos dados extraídos. Verifique diariamente o raspador e a qualidade dos dados para identificar quaisquer anormalidades. Implemente monitoramento automatizado e verificações de qualidade para identificar e evitar problemas.

12. Adote uma política formal de coleta de dados

Para ter certeza de que você está fazendo tudo certo e legalmente, estabeleça uma política de coleta de dados. Inclua nele as regras, recomendações e aspectos legais que sua equipe deve conhecer. Elimina o risco de uso indevido de dados e garante que todos estejam cientes das regras.

13. Mantenha-se informado e adapte-se às mudanças

Web scraping é um campo ativo que se caracteriza pelo surgimento de novas tecnologias, questões jurídicas e sites em constante atualização. Certifique-se de adotar a cultura de aprendizagem e flexibilidade para estar no caminho certo. 

Embrulhando-o!

Se você for brincar com alguns dos lindos brinquedos à nossa disposição (faça um favor a si mesmo e procure algumas bibliotecas Python), então... bem, por favor, tenha boas maneiras e também seja esperto se decidir ignorar o primeiro conselho. 

Aqui estão algumas das melhores práticas sobre as quais falamos:

  • Respeite o robots.txt
  • Controlar a taxa de rastreamento
  • Gire sua identidade
  • Evite áreas privadas
  • Limpe e analise dados
  • Lidar com erros de forma eficiente
  • Seja bom, obedeça as regras

À medida que os dados se tornam cada vez mais valiosos, os web scrapers enfrentarão a escolha: 

Respeite o arquivo robots.txt, sim ou não? Você decide.

Comente abaixo, qual a sua opinião sobre isso?

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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