Aprenda como funciona o Web Scraping e quais ferramentas usar

Está confuso e quer saber o que 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 contar a versão resumida:

Web scraping é o processo de extração de dados publicamente disponíveis de um site.

Junte-se a nós para saber mais sobre os detalhes, como funciona e as bibliotecas populares existentes.

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 fazer uso de um “web scraper” como o ParseHub ou se você sabe codificar, usar uma das muitas bibliotecas de código aberto que existem.

Depois de algum tempo configurando e ajustando-o (use bibliotecas Python ou ferramentas sem código, se você for novo aqui), seu novo brinquedo começará a explorar o site para localizar os dados desejados e extraí-los. Em seguida, ele será convertido 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 deseja raspar, selecionar “Inspecionar elemento” e identificar o ID ou Classe que está sendo utilizada.

Outra maneira é usar XPath ou expressões regulares.

Não é um codificador? Sem problemas!

Muitas ferramentas de web scraping oferecem uma interface amigável onde você pode selecionar os elementos que deseja copiar e especificar os dados que deseja extrair. Alguns deles ainda possuem 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 a raspagem da Web?

Suponha que você precise coletar dados de um site, mas digitar tudo um por um consumirá muito tempo. Bem, é aí que o web scraping entra em cena.

É como ter um pequeno robô que pode facilmente buscar as informações específicas que você deseja em sites. Aqui está um resumo de como esse processo normalmente funciona:

  1. Enviando uma solicitação HTTP para o site de destino: Este é o terreno a partir do qual tudo se desenvolve. Uma solicitação HTTP permite que o web scraper envie uma solicitação ao servidor onde o site em questão está hospedado. Isso ocorre quando alguém digita um URL ou clica em um link. A solicitação consiste nos detalhes do dispositivo e navegador que você está usando.
  2. Analisando o código-fonte HTML: O servidor envia de volta o código HTML da página da web que consiste na estrutura da página e no conteúdo da página, incluindo texto, imagens, links, etc. O web scraper processa isso 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.
  3. Extração de dados: Após os elementos identificados, o web scraper captura os dados necessários. Isso envolve percorrer a estrutura HTML, escolher certas tags ou atributos e, em seguida, obter o texto ou outros dados dessas tags/atributos.
  4. Transformação de dados: Os dados extraídos podem estar em algum formato não preferido. Esses dados da web são limpos e normalizados e então convertidos em um formato como um arquivo CSV, objeto JSON ou um registro em um banco de dados. Isso pode significar apagar alguns caracteres desnecessários, alterar o tipo de dados ou colocá-los em formato tabular.
  5. Armazenamento de dados: Os dados são limpos e estruturados para análise ou uso futuro antes de serem armazenados. Isto pode ser conseguido de diversas maneiras, por exemplo, salvando-o em um arquivo, em um banco de dados ou enviando-o para uma API.
  6. Repita para várias páginas: Se você solicitar ao raspador para coletar dados de várias páginas, ele repetirá as etapas 1 a 5 para cada página, navegando por links ou usando paginação. Alguns deles (não todos!) podem até lidar com conteúdo dinâmico ou páginas renderizadas em JavaScript.
  7. Pós-processamento (opcional): Quando tudo estiver pronto, talvez seja necessário fazer alguma filtragem, limpeza ou desduplicação para poder obter insights das informações extraídas.

Aplicações de Web Scraping

Monitoramento de preços e análise de concorrentes para e-commerce

Se você tem um negócio de comércio eletrônico, o web scraping pode ser benéfico para você nesse cenário.

Isso mesmo.

Com a ajuda desta ferramenta você pode monitorar os preços de forma contínua e acompanhar a disponibilidade dos produtos e as promoções oferecidas pelos concorrentes. Você também pode aproveitar os dados extraídos com web scraping para rastrear tendências e descobrir novas oportunidades de mercado.

Geração de leads e inteligência de vendas

Você está procurando construir uma lista de clientes em potencial, mas suspira profundamente ao pensar no tempo que levará para realizar essa tarefa? Você pode permitir que o web scraping faça isso para você rapidamente.

Basta programar esta ferramenta para escanear diversos sites e extrair todos os dados de interesse da sua lista de clientes, como informações de contato e dados da empresa. Assim, com o web scraping você consegue obter um grande volume de dados para analisar, definir melhor suas metas de vendas e conseguir aqueles leads que tanto deseja.

Listagens imobiliárias e pesquisas de mercado

O mercado imobiliário é outro cenário onde as virtudes do web scraping são aproveitadas. Com esta ferramenta é possível explorar uma grande quantidade de sites relacionados ao setor imobiliário para gerar uma lista de imóveis.

Esses dados podem então ser usados para rastrear tendências de mercado (estudar as preferências do comprador) e reconhecer quais propriedades estão subvalorizadas. A análise destes dados também pode ser decisiva nas decisões de investimento e desenvolvimento do sector.

Análise de sentimento nas redes sociais

Se você busca entender o sentimento dos consumidores em relação a determinadas marcas, produtos ou simplesmente ver quais são as tendências de um determinado setor dentro das redes sociais, a melhor forma de fazer tudo isso é com web scraping.

Para conseguir isso, coloque seu raspador em ação para coletar postagens, comentários e avaliações. Os dados extraídos das redes sociais podem ser utilizados juntamente com PNL ou IA para preparar estratégias de marketing e verificar a reputação de uma marca.

Pesquisa acadêmica e científica

Sem dúvida, a economia, a sociologia e a ciência da computação são os setores que mais se beneficiam com o web scraping.

Como pesquisador de qualquer uma dessas áreas você pode utilizar os dados obtidos com esta ferramenta para estudá-los ou fazer revisões bibliográficas. Você também pode gerar conjuntos de dados em grande escala para criar modelos estatísticos e projetos focados em aprendizado de máquina.

Principais ferramentas e bibliotecas de web scraping

Pitão

Se você decidir fazer projetos de web scraping, não há como errar com Python!

  1. LindaSopa: esta biblioteca se encarrega de analisar documentos HTML e XML, sendo também compatível com diversos analisadores.
  2. Raspadinho: uma estrutura de web scraping poderosa e rápida. Para extração de dados possui uma API de alto nível.
  3. Selênio: esta ferramenta é capaz de lidar com sites que possuem uma carga considerável de JavaScript em seu código-fonte. Também pode ser usado para extrair conteúdo dinâmico.
  4. Solicitações de: através desta biblioteca você pode fazer solicitações HTTP em uma interface simples e elegante.
  5. URLlib: Abre e lê URLs. Assim como o Requests, ele possui uma interface, mas com um nível inferior, portanto você só pode usá-lo para tarefas básicas de web scraping.

JavaScript

JavaScript é um segundo candidato muito bom para web scraping, especialmente com Playwright.

  1. Marionetista: graças a esta biblioteca Node.js equipada com uma API de alto nível, você pode ter a oportunidade de gerenciar uma versão headless do navegador Chrome ou Chromium para web scraping.
  2. Felicidades: semelhante ao jQuery, esta biblioteca permite analisar e manipular HTML. Para isso, possui uma sintaxe fácil de familiarizar.
  3. Eixos: esta biblioteca popular oferece uma API simples para executar solicitações HTTP. Também pode ser usado como uma alternativa ao módulo HTTP integrado ao Node.js.
  4. Dramaturgo: Semelhante ao Puppeteer, é uma biblioteca Node.js, mas mais nova e melhor. Foi desenvolvido pela Microsoft e, ao contrário do Windows 11 ou do Edge Browser, não é uma merda! Oferece recursos como compatibilidade entre navegadores e espera automática.

Rubi

Nunca toquei em uma única linha de código Ruby em minha vida, mas enquanto pesquisava para este post, vi alguns usuários no Reddit jurarem que é melhor que Python para raspagem. Não me pergunte por quê.

  1. Mecanizar: além de extrair dados, esta biblioteca Ruby pode ser programada para preencher formulários e clicar em links. Também pode ser usado para gerenciamento e autenticação de páginas JavaScript.
  2. Nokogiri: uma biblioteca capaz de processar código-fonte HTML e XML. Suporta seletores XPath e CSS.
  3. HTTParty: possui uma interface intuitiva que facilitará a realização de solicitações HTTP ao servidor, podendo ser utilizado como base para projetos de web scraping.
  4. Kimurai: Baseia-se em Mechanize e Nokogiri. Ele tem uma estrutura melhor e lida com tarefas como rastreamento de múltiplas páginas, gerenciamento de cookies e manipulação de JavaScript.
  5. Vombate: Uma joia Ruby projetada especificamente para web scraping. Ele fornece uma DSL (Domain Specific Language) que facilita a definição de regras de scraping.

PHP

Apenas listei-o para ter um artigo completo, mas não use PHP para raspagem.

  1. Gota: projetado nos componentes BrowserKit e DomCrawler do Symfony. Esta biblioteca possui uma API que você pode usar para navegar em sites, clicar em links e coletar dados.
  2. Analisador HTML DOM simples: a análise de documentos HTML e XML é possível com esta biblioteca. Graças à sua sintaxe semelhante ao jQuery, pode ser usado para manipular o DOM.
  3. Beba: sua API de alto nível permite fazer solicitações HTTP e gerenciar as diferentes respostas que você pode obter.

Java

Quais são as bibliotecas que o Java disponibiliza para web scraping? Vamos ver:

  1. Jsopa: analisar e extrair elementos de uma página web não será um problema com esta biblioteca, que possui uma API simples para ajudá-lo a cumprir esta missão.
  2. Selênio: permite gerenciar sites com alta carga de JavaScript em seu código-fonte, para que você possa extrair neste formato todos os dados que lhe interessam.
  3. Cliente HTTP Apache: use a API de baixo nível fornecida por esta biblioteca para fazer solicitações HTTP.
  4. Unidade HTML: Esta biblioteca simula um navegador da web sem interface gráfica (também conhecido como headless) e permite que você interaja com sites de forma programática. 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 coisa de web scraping

Espero que esteja claro agora: web scraping é muito poderoso nas mãos certas!

Agora que você sabe o que é e o básico de como funciona, é hora de aprender como implementá-lo em seu fluxo de trabalho. Há várias maneiras pelas quais uma empresa pode se beneficiar com isso.

Linguagens de programação como Python, JavaScript e Ruby são os reis indiscutíveis do web scraping. Você poderia usar PHP para isso… Mas por quê? Só por que!?

Sério, não use PHP para web scraping, deixe-o no WordPress e Magento.

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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