A extração de dados, também conhecida como web scraping, é o processo de extração programática de dados de sites. Isso permite coletar grandes quantidades de dados da web e armazená-los em um formato estruturado como CSV ou JSON para análise posterior e uso em outros aplicativos.
Neste guia abrangente, cobriremos tudo o que você precisa saber sobre extração de dados e web scraping com Python, incluindo:
- O que é extração de dados e por que ela é útil?
- Como funciona a raspagem da web?
- Métodos e ferramentas de web scraping para Python
- Construindo um web scraper em Python passo a passo
- Dicas para evitar erros de bloqueio e tratamento
- Considerações legais e éticas
Vamos começar do início – o que é extração de dados e por que você deseja copiar sites?
O que é extração de dados?
Extração de dados, web scraping, web harvesting – todos esses termos se referem ao mesmo processo de coleta automática de dados de sites.
A Internet contém uma enorme quantidade de dados – bilhões de páginas cheias de conteúdo estruturado e não estruturado. Extrair dados manualmente de sites é tedioso e demorado. As ferramentas de extração de dados automatizam esse processo recuperando programaticamente dados de páginas da web e convertendo-os em um formato estruturado como JSON ou CSV para análise e uso adicionais.
Aqui estão alguns exemplos do que você pode fazer com dados copiados da web:
- Agregue dados de produtos de sites de comércio eletrônico para monitoramento de preços ou pesquisa de mercado.
- Colete artigos de notícias de sites de notícias para treinar modelos de IA.
- Compile os detalhes de contato da empresa para geração de leads.
- Reúna dados para pesquisas acadêmicas de fontes online.
- Preencha conteúdo para mecanismos de pesquisa ou bancos de dados.
- Monitore preços e níveis de estoque de produtos em busca de oportunidades de arbitragem.
Web scraping permite extrair grandes volumes de dados que seriam inviáveis de serem coletados manualmente. Os usos dos dados extraídos são virtualmente infinitos.
Como funciona o Web Scraping?
Em alto nível, aqui está o processo de web scraping:
O raspador localiza os URLs a serem visitados. Pode ser uma lista predefinida de URLs ou o raspador pode seguir links recursivamente nas páginas para percorrer um site inteiro.
O raspador baixa o conteúdo HTML de cada URL usando uma solicitação HTTP.
O software de análise extrai os dados necessários do HTML. O raspador identifica dados úteis procurando elementos HTML como linhas de tabelas, títulos, links ou parágrafos.
Os dados extraídos são salvos em um banco de dados ou arquivo de saída em um formato estruturado como JSON ou CSV.
Para resumir, os web scrapers automatizam a visita a páginas da web, buscando o HTML, analisando o HTML para identificar dados úteis e salvando dados estruturados para serem usados em outro lugar.
Agora vamos dar uma olhada em alguns métodos e bibliotecas comuns usados para cada etapa do processo de web scraping em Python.
Métodos e ferramentas de web scraping para Python
Python é uma linguagem popular para web scraping devido à sua grande coleção de bibliotecas e ferramentas de scraping. Aqui estão alguns dos principais métodos e bibliotecas Python usados:
Envio de solicitações HTTP
Para baixar páginas HTML, os scrapers Python usam bibliotecas de solicitação HTTP como:
pedidos – Uma biblioteca HTTP fácil de usar, sem dependências fora da biblioteca padrão Python.
URLlib – Biblioteca de solicitação HTTP integrada do Python.
httpx – Um cliente HTTP completo com suporte para solicitações HTTP/2 e assíncronas.
Análise e extração de dados
Depois de fazer download das páginas HTML, você precisa analisar o HTML para extrair os dados necessários. As abordagens comuns incluem:
Expressões regulares – Padrões Regex podem ser usados para extrair texto correspondente. Útil para extrações simples.
Linda Sopa – Uma biblioteca Python popular para análise de HTML e XML. Facilita a extração de dados usando seletores ou condições CSS.
lxml – Uma biblioteca de análise XML com alto desempenho. Pode analisar HTML quebrado. Integra-se com BeautifulSoup.
PyQueryName – Modelada após jQuery, esta biblioteca analisa HTML e permite a seleção e manipulação de elementos DOM.
Automação do navegador
Alguns sites usam JavaScript para carregar conteúdo dinamicamente. Para raspar essas páginas, os raspadores Python podem automatizar um navegador usando:
Selênio – Inicia e controla um navegador real como o Chrome. Pode lidar com sites complexos com JS.
Dramaturgo – Uma alternativa mais recente ao Selenium para automação do navegador.
estruturas completas de web scraping
Existem também estruturas completas que fornecem uma solução completa de raspagem:
Escamoso – Uma estrutura de scraping popular com simultaneidade assíncrona integrada, classes spider e integração com outras bibliotecas Python.
aranha – Um sistema de scraping de código aberto com UI web e integração com navegadores.
Essas bibliotecas podem ser combinadas conforme necessário para construir um web scraper personalizado em Python. A seguir, veremos um exemplo usando algumas dessas ferramentas.
Construindo um Web Scraper Python passo a passo
Vamos ver como podemos construir um web scraper simples em Python para extrair dados de um site.
Vamos extrair os dados do livro abertamente livros.toscrape.com site usando Requests e BeautifulSoup. As etapas que abordaremos são:
1. Identifique os dados a serem extraídos
Primeiro, inspecionamos o site em um navegador e identificamos os dados que queremos extrair. Decidimos eliminar a categoria do produto, título do livro, preço e imagem de cada livro.
2. Examine a estrutura da página
A seguir, veremos a estrutura HTML subjacente das páginas usando a ferramenta inspetor do navegador. Vemos o título do livro, preço e imagem ao vivo dentro <li> tags com uma classe de "product_pod". A categoria está no caminho do URL da página.
3. Instale bibliotecas Python
Agora podemos instalar as bibliotecas Python que precisaremos – Solicitações para baixar as páginas, Beautiful Soup para analisar e extrair dados do HTML:
pip install requests bs44. Importar Bibliotecas
Em nosso script Python, importamos Requests e BeautifulSoup:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup5. Defina URLS para raspar
Começaremos raspando a primeira página da categoria "Mistério":
url = ‘http://books.toscrape.com/catalogue/category/books/mystery_3/index.html‘6. Baixe o HTML da página
Usando Requests, podemos baixar o HTML da página:
response = requests.get(url)
html = response.text7. Analise com BeautifulSoup
Criamos um objeto BeautifulSoup a partir do HTML:
soup = BeautifulSoup(html, ‘html.parser‘)8. Extraia os dados do produto
Dentro da for loops, usamos BeautifulSoup para extrair e imprimir os dados do produto da página HTML:
# Extract product category from the URL
category = url.split(‘/‘)[-2]
# Extract all products in the page
products = soup.find_all(‘li‘, {‘class‘: ‘product_pod‘})
for product in products:
# Extract title
title = product.find(‘a‘).text
# Extract price
price = product.find(‘p‘, {‘class‘: ‘price_color‘}).text
# Extract image url
img_url = product.find(‘img‘)[‘src‘]
print(category, title, price, img_url)9. Repita para cada página
Para extrair dados de todas as páginas, percorremos os URLs das páginas, incrementando o número da página e repetimos o processo de extração para cada página.
E é isso! Com apenas algumas linhas de código Python utilizando Requests e BeautifulSoup, podemos extrair e extrair dados de produtos de um site.
Este exemplo cobre os conceitos básicos como fazer solicitações, analisar HTML e usar seletores para extrair dados. Com esses blocos de construção, você pode começar a extrair muitos tipos de sites e dados.
A seguir, vamos dar algumas dicas para criar raspadores robustos de nível de produção.
Dicas para raspagem robusta da Web
Aqui estão algumas práticas recomendadas a serem seguidas ao construir raspadores:
Lidar com erros e novas tentativas
Os sites podem apresentar falhas desde tempos limite até 500 erros. Implemente a lógica de tratamento de erros, como tentar novamente solicitações com falha. O requests.Session object facilita o gerenciamento de novas tentativas de solicitação.
Use proxies e rotação
Os sites podem bloquear scrapers com base em endereços IP. Usar proxies e girá-los ajuda a distribuir solicitações entre vários IPs para evitar bloqueios. Bibliotecas Python como requests facilite o envio de solicitações por meio de um proxy.
Adicione limitação, pausas e randomização
Raspe em velocidades razoáveis para evitar sobrecarregar os servidores. Adicione pausas aleatórias entre as solicitações e randomize a ordem para parecer mais humano.
Agentes de usuário e cabeçalhos
Defina o cabeçalho do agente do usuário para imitar um navegador da Web real para não parecer um bot automatizado.
Armazenar em cache e armazenar de forma incremental
Salve os dados extraídos de forma incremental para que o progresso não seja perdido em caso de erros. O cache acelera a raspagem, evitando baixar novamente o conteúdo da página que não foi alterado.
Raspagem assíncrona
Raspe várias páginas simultaneamente para aumentar a velocidade, aproveitando bibliotecas assíncronas como httpx e asyncio.
Tratamento robusto de erros, simultaneidade, proxies e cache garantirão que seu scraper colete dados de forma rápida e confiável, sem ser bloqueado.
Considerações legais e éticas
Embora a maioria dos dados públicos na web possa ser coletada, há algumas áreas jurídicas a serem consideradas:
Termos de Serviço – Evite raspar sites que o proíbam expressamente em seus termos de serviço.
Leis de proteção de dados – Não colete dados pessoais sem consentimento, conforme exigido por regulamentos como o GDPR.
Direitos de Autor – Não copie ou republice diretamente grandes porções de conteúdo protegido por direitos autorais. Pequenas amostras para análise geralmente são permitidas sob uso justo.
Limites de taxa – Respeite os limites de taxas e restrições dos sites definidos em seus servidores.
Também é uma boa prática ética ser transparente em suas atividades de scraping, em vez de esconder suas intenções. Sempre que possível, usar APIs oficiais é preferível ao scraping.
A coleta de quantidades modestas de dados de sites públicos para fins não comerciais geralmente é permitida, mas sempre respeite as políticas expressas do site.
Resumo de práticas recomendadas de raspagem
- Use bibliotecas robustas como Requests, BeautifulSoup e Selenium para extrair sites dinâmicos
- Implementar tratamento de erros e novas tentativas para lidar com quebras de scrapers
- Alterne proxies e agentes de usuários para distribuir solicitações e evitar bloqueios
- Adicione aceleradores, atrasos, cache e assíncronos para raspar com eficiência em escala
- Evite violações dos termos de serviço, violações de direitos autorais e overscraping
- Quando possível, use APIs oficiais em vez de scraping
Web scraping é uma ferramenta poderosa para aproveitar a grande quantidade de dados na web. Seguindo as práticas recomendadas de scraping e APIs, quando disponíveis, você pode coletar dados úteis com segurança e eficácia.
Python, com sua ampla variedade de bibliotecas de scraping maduras, é uma linguagem ideal para construir pipelines robustos de extração de dados.
Espero que este guia forneça uma visão geral abrangente de web scraping usando Python. As possibilidades de projetos de scraping são infinitas – vá em frente e extraia conhecimento útil da web!
