Está confuso e quer saber o que diabos é web scraping e como funciona?
Bem, você veio ao lugar certo, porque estamos prestes a explicar tudo para você.
Antes de começarmos, já posso dar a versão resumida:
Web scraping é o processo de extração de dados disponíveis publicamente em um site.
Junte-se a nós para saber mais sobre os detalhes, como funciona e as bibliotecas populares disponíveis.
O que é Web Scraping?
Basicamente, web scraping é um procedimento que permite extrair um grande volume de dados de um site. Para isso, é necessário usar um “web scraper”, como o ParseHub, ou, se você souber programar, usar uma das muitas bibliotecas de código aberto disponíveis.
Depois de algum tempo configurando e ajustando a ferramenta (se você é iniciante, prefira bibliotecas Python ou ferramentas sem código), seu novo brinquedo começará a explorar o site para localizar os dados desejados e extraí-los. Em seguida, eles serão convertidos para um formato específico, como CSV, para que você possa acessar, inspecionar e gerenciar tudo.
E como o web scraper obtém os dados específicos de um produto ou contato?
Você pode estar se perguntando neste momento…
Bem, isso é possível com um pouco de conhecimento de HTML ou CSS. Basta clicar com o botão direito na página que você quer raspar, selecionar “Inspecionar elemento” e identificar o ID ou a Class em uso.
Outra maneira é usar XPath ou expressões regulares.
Não sabe programar? Não se preocupe!
Muitas ferramentas de web scraping oferecem uma interface intuitiva na qual você pode selecionar os elementos que quer raspar e especificar os dados que deseja extrair. Algumas delas até têm recursos integrados que automatizam o processo de identificação de tudo para você.
Continue lendo: na próxima seção, falaremos sobre isso com mais detalhes.
Como funciona o Web Scraping?
Imagine que você precisa coletar dados de um site, mas digitar tudo, item por item, levaria muito tempo. Bem, é aí que entra o web scraping.
É como ter um pequeno robô que consegue buscar facilmente as informações específicas que você quer em sites. Veja a seguir uma explicação de como esse processo costuma funcionar:
- Envio de uma solicitação HTTP ao site de destino: É a base a partir da qual tudo se desenvolve. Uma solicitação HTTP permite que o web scraper envie uma solicitação ao servidor no qual o site em questão está hospedado. Isso acontece quando alguém digita um URL ou clica em um link. A solicitação inclui os detalhes do dispositivo e do navegador que você está usando.
- Análise do código-fonte HTML: O servidor envia de volta o código HTML da página, que contém a estrutura e o conteúdo dela, incluindo texto, imagens, links etc. O web scraper processa esse código usando bibliotecas como BeautifulSoup, se estiver usando Python, ou DOMParser, se estiver usando JavaScript. Isso ajuda a identificar os elementos necessários que contêm os valores de interesse.
- Extração de dados: Depois de identificar os elementos, o web scraper captura os dados necessários. Isso envolve percorrer a estrutura HTML, escolher determinadas tags ou atributos e, em seguida, obter o texto ou outros dados dessas tags/atributos.
- Transformação de dados: Os dados extraídos podem estar em um formato indesejado. Esses dados da web são limpos e normalizados e, em seguida, convertidos para um formato como um arquivo CSV, um objeto JSON ou um registro em um banco de dados. Isso pode significar remover alguns caracteres desnecessários, alterar o tipo de dados ou organizá-los em formato de tabela.
- Armazenamento de dados: Os dados são limpos e estruturados para análise ou uso futuro antes de serem armazenados. Isso pode ser feito de várias maneiras, por exemplo, salvando-os em um arquivo ou banco de dados, ou enviando-os para uma API.
- Repetição em várias páginas: Se você pedir ao scraper para coletar dados de várias páginas, ele repetirá as etapas de 1 a 5 para cada página, navegando pelos links ou usando a paginação. Alguns deles (não todos!) também conseguem lidar com conteúdo dinâmico ou páginas renderizadas em JavaScript.
- Pós-processamento (opcional): Quando tudo estiver pronto, talvez seja necessário filtrar, limpar ou remover duplicatas para conseguir extrair insights das informações coletadas.
Aplicações de Web Scraping
Monitoramento de preços e análise da concorrência para o comércio eletrônico
Se você tem um negócio de comércio eletrônico, o web scraping pode ser útil nesse cenário.
Isso mesmo.
Com a ajuda dessa ferramenta, você pode monitorar os preços continuamente e acompanhar a disponibilidade dos produtos e as promoções oferecidas pelos concorrentes. Você também pode aproveitar os dados extraídos com o web scraping para acompanhar tendências e descobrir novas oportunidades de mercado.
Geração de leads e inteligência de vendas
Você quer criar uma lista de clientes em potencial, mas suspira profundamente ao pensar no tempo que essa tarefa vai levar? Você pode deixar o web scraping fazer isso por você rapidamente.
Basta programar essa ferramenta para examinar muitos sites e extrair todos os dados relevantes para sua lista de clientes, como informações de contato e detalhes das empresas. Assim, com o web scraping, você pode obter um grande volume de dados para analisar, definir melhor suas metas de vendas e conseguir os leads que tanto deseja.
Anúncios imobiliários e pesquisa de mercado
O setor imobiliário é outro cenário em que se aproveitam as vantagens do web scraping. Com essa ferramenta, é possível explorar uma grande quantidade de sites relacionados a imóveis para criar uma lista de propriedades.
Esses dados podem então ser usados para acompanhar as tendências do mercado (estudar as preferências dos compradores) e identificar quais imóveis estão subvalorizados. A análise desses dados também pode ser decisiva para as decisões de investimento e desenvolvimento no setor.
Análise de sentimento nas redes sociais
Se você quer entender o sentimento dos consumidores em relação a determinadas marcas ou produtos, ou simplesmente ver quais são as tendências em um setor específico nas redes sociais, a melhor maneira de fazer tudo isso é com o web scraping.
Para isso, coloque seu scraper em ação para coletar publicações, comentários e avaliações. Os dados extraídos das redes sociais podem ser usados em conjunto com NLP ou IA para elaborar estratégias de marketing e verificar a reputação de uma marca.
Pesquisa acadêmica e científica
Sem dúvida, economia, sociologia e ciência da computação são os setores que mais se beneficiam do web scraping.
Como pesquisador em qualquer uma dessas áreas, você pode usar os dados obtidos com essa ferramenta para estudá-los ou realizar revisões bibliográficas. Você também pode gerar conjuntos de dados em grande escala para criar modelos estatísticos e projetos voltados ao aprendizado de máquina.
Principais ferramentas e bibliotecas de web scraping
Python
Se você decidir fazer projetos de web scraping, não tem como errar com Python!
- BeautifulSoup: esta biblioteca é responsável por analisar documentos HTML e XML, sendo também compatível com diferentes analisadores.
- Scrapy: uma estrutura de web scraping poderosa e rápida. Para extração de dados, oferece uma API de alto nível.
- Selenium: esta ferramenta é capaz de lidar com sites que têm uma quantidade considerável de JavaScript no código-fonte. Também pode ser usada para extrair conteúdo dinâmico.
- Requests: com esta biblioteca, você pode fazer requisições HTTP usando uma interface simples e elegante.
- Urllib: abre e lê URLs. Assim como Requests, tem uma interface, mas de nível mais baixo, então você só pode usá-la para tarefas básicas de web scraping.
JavaScript
JavaScript é uma ótima segunda opção para web scraping, especialmente com Playwright.
- Puppeteer: graças a esta biblioteca Node.js equipada com uma API de alto nível, você pode gerenciar uma versão sem interface gráfica do navegador Chrome ou Chromium para fazer web scraping.
- Cheerio: semelhante ao jQuery, esta biblioteca permite analisar e manipular HTML. Para isso, conta com uma sintaxe fácil de aprender.
- Axios: esta biblioteca popular oferece uma API simples para fazer requisições HTTP. Também pode ser usada como alternativa ao módulo HTTP integrado ao Node.js.
- Playwright: semelhante ao Puppeteer, é uma biblioteca Node.js, mas mais nova e melhor. Foi desenvolvida pela Microsoft e, ao contrário do Windows 11 ou do navegador Edge, não é uma droga! Oferece recursos como compatibilidade entre navegadores e espera automática.
Ruby
Nunca escrevi uma única linha de código Ruby na vida, mas, enquanto pesquisava para este artigo, vi alguns usuários no Reddit jurarem que é melhor que Python para scraping. Não me pergunte por quê.
- Mechanize: além de extrair dados, esta biblioteca Ruby pode ser programada para preencher formulários e clicar em links. Também pode ser usada para gerenciar páginas JavaScript e autenticação.
- Nokogiri: uma biblioteca capaz de processar código-fonte HTML e XML. É compatível com seletores XPath e CSS.
- HTTParty: tem uma interface intuitiva que facilita fazer requisições HTTP ao servidor, podendo, assim, ser usada como base para projetos de web scraping.
- Kimurai: baseia-se em Mechanize e Nokogiri. Tem uma estrutura melhor e gerencia tarefas como rastrear várias páginas, gerenciar cookies e lidar com JavaScript.
- Wombat: uma gem Ruby desenvolvida especificamente para web scraping. Ela oferece uma DSL (linguagem específica de domínio) que facilita a definição de regras de scraping.
PHP
Estou apenas listando esta opção para que o artigo fique completo, mas não use PHP para scraping.
- Goutte: desenvolvida com base nos componentes BrowserKit e DomCrawler do Symfony. Esta biblioteca tem uma API que você pode usar para navegar por sites, clicar em links e coletar dados.
- Simple HTML DOM Parser: esta biblioteca permite analisar documentos HTML e XML. Graças à sua sintaxe semelhante à do jQuery, pode ser usada para manipular o DOM.
- Guzzle: sua API de alto nível permite fazer requisições HTTP e gerenciar as diferentes respostas recebidas.
Java
Quais bibliotecas o Java disponibiliza para web scraping? Vamos ver:
- JSoup: analisar e extrair elementos de uma página da web não será um problema com esta biblioteca, que tem uma API simples para ajudar você a realizar essa tarefa.
- Selenium: permite gerenciar sites com grande quantidade de JavaScript no código-fonte, para que você possa extrair todos os dados nesse formato que sejam do seu interesse.
- Apache HttpClient: use a API de baixo nível fornecida por esta biblioteca para fazer requisições HTTP.
- HtmlUnit: esta biblioteca simula um navegador sem interface gráfica (ou seja, é headless) e permite interagir com sites de forma programática. É especialmente útil para sites com muito JavaScript e para imitar ações do usuário, como clicar em botões ou preencher formulários.
Considerações finais sobre toda essa história de web scraping
Espero que agora esteja claro: o web scraping é muito poderoso nas mãos certas!
Agora que você sabe o que é e conhece o básico de como funciona, é hora de aprender a implementá-lo no seu fluxo de trabalho. Há várias maneiras de uma empresa se beneficiar dele.
Linguagens de programação como Python, JavaScript e Ruby são as rainhas indiscutíveis do web scraping. Você poderia usar PHP para isso… Mas por quê? Simplesmente por quê!?
Sério, não use PHP para web scraping; deixe-o para o WordPress e o Magento.