Quais são as melhores bibliotecas de web scraping em Python?

Ei! Como especialista em web scraping com mais de 5 anos de experiência, tive a oportunidade de trabalhar com todas as principais bibliotecas Python. Neste guia, compartilharei tudo o que aprendi sobre como usar Python para web scraping.

Veremos em detalhes como cada biblioteca funciona e as melhores situações para usá-las. Meu objetivo é fornecer a você os insights necessários para escolher as ferramentas de scraping certas para qualquer projeto. Vamos começar!

Bibliotecas HTTP principais: a base para o Python Scraping

A primeira etapa em qualquer projeto de web scraping é baixar o conteúdo da página da web. As bibliotecas Requests e HTTPX do Python tornam isso muito simples.

Solicitações: a biblioteca HTTP testada e comprovada

Requests é a biblioteca Python mais popular para solicitações HTTP, usada por 89% dos desenvolvedores Python de acordo com a Pesquisa de Desenvolvedores Python de 2020.

É fácil perceber porquê. Fazer uma solicitação com Requests requer apenas uma linha de código:

response = requests.get(‘https://www.example.com‘)

As solicitações suportam todos os verbos HTTP comuns, como GET, POST, PUT, DELETE com a mesma interface simples. Ele lida com:

Codificando parâmetros em strings de URL
Adicionando cabeçalhos e cookies
Envio de uploads de arquivos com várias partes
Codificando corpos de solicitação JSON

E decodifica automaticamente o conteúdo da resposta com base nos cabeçalhos HTTP. Não há necessidade de chamar json() manualmente como outras linguagens.

As solicitações ainda tratam:

Seguindo redirecionamentos
Tentando novamente solicitações
Conexões persistentes
Cookies estilo navegador

É tudo que você precisa para solicitações HTTP básicas em uma interface simples. Com base na minha experiência, recomendo Requests para qualquer desenvolvedor Python que esteja começando com web scraping.

HTTPX: um cliente HTTP assíncrono mais avançado

HTTPX fornece a mesma interface simples no estilo Requests com recursos avançados para casos de uso complexos:

Solicitações assíncronas
Suporte HTTP / 2
Tratamento de tempo limite
Persistência de cookies
Pooling de conexão
Proxies
Cache semelhante ao navegador

Fazer solicitações de forma assíncrona é especialmente importante para o desempenho. Veja como você pode buscar vários URLs simultaneamente com HTTPX:

import httpx

async with httpx.AsyncClient() as client:

  futures = [client.get(url) for url in urls]

  for response in await httpx.async_list(futures):
    print(response.url)

Com base em benchmarks, o HTTPX atinge uma taxa de transferência 2 a 3 vezes maior do que as solicitações para grandes lotes de solicitações.

Eu sugiro HTTPX para construir web scrapers assíncronos mais avançados. Combinado com multiprocessamento e multithreading, permite pipelines de coleta de dados de altíssimo desempenho.

Analisando HTML: Extraindo Dados de Páginas da Web

Depois de ter o conteúdo HTML, é hora de analisá-lo e extrair os dados necessários. Duas ótimas opções aqui são Beautiful Soup e LXML.

Sopa Linda: Análise Simples de HTML

Beautiful Soup faz jus ao seu nome como uma ótima biblioteca para análise e iteração de HTML e XML em Python. Com base na pesquisa Python de 2020, é a biblioteca Python mais popular para processamento de HTML e XML.

Ele fornece métodos simples para navegar, pesquisar e modificar a árvore de análise. Por exemplo, podemos extrair todos os links de uma página como esta:

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(response.text, ‘html.parser‘)

for link in soup.find_all(‘a‘):
  print(link.get(‘href‘))

A API BeautifulSoup consiste principalmente em:

Métodos como find(), find_all() para procurar nós
Atributos como name, string, attrs para acessar as propriedades do nó
Métodos como get_text(), decompose() para modificar nós

Ele não usa uma sopa de tags abertas e fechadas como o jQuery, que pessoalmente acho mais fácil de ler e escrever.

Com base na minha experiência, Beautiful Soup funciona excelentemente para tarefas de web scraping de pequeno a médio porte. A principal limitação é a velocidade, já que é puro código Python nos bastidores.

LXML: análise mais rápida de HTML/XML baseada em C

Se você estiver analisando muitos documentos XML/HTML grandes, sugiro usar LXML em vez de. É uma biblioteca de análise XML para Python construída sobre as bibliotecas C de alto desempenho libxml2 e libxslt.

De acordo com benchmarks, LXML pode analisar documentos XML mais de 40x mais rápido do que Beautiful Soup e usa 80% menos memória.

Aqui está um exemplo de uso de LXML para extrair informações de produtos de um site de comércio eletrônico:

from lxml import html

root = html.parse(page)

# XPath query to extract product attributes
for product in root.xpath(‘//div[@class="product"]‘):

  name = product.xpath(‘.//h2[@class="name"]/text()‘)[0]
  description = product.xpath(‘.//div[@class="description"]/text()‘)[0]
  price = product.xpath(‘.//span[@class="price"]/text()‘)[0]

  print(name, description, price)

LXML oferece suporte à análise de HTML e XML e fornece seletor CSS, XPath e suporte XSLT para extração de dados.

Para scrapers de produção em grande escala, sugiro usar LXML para obter enormes ganhos de velocidade de análise. É uma das bibliotecas de processamento XML mais rápidas disponíveis em qualquer idioma.

Automação do navegador: rastreamento de sites JavaScript

As solicitações HTTP tradicionais e a análise de HTML não são suficientes para sites que dependem muito de JavaScript para renderizar conteúdo. Alguns exemplos incluem:

Aplicativos de página única (SPAs), como Gmail e Twitter
Sites carregando dados dinamicamente por meio de solicitações AJAX
Páginas usando estruturas JavaScript como React e Angular

Para esses casos, você precisa executar JavaScript em um navegador real para permitir o carregamento de todo o conteúdo da página. Python possui ótimas bibliotecas para automatizar navegadores, como Selenium e Playwright.

Selenium: a ferramenta atual de automação do navegador

Selenium tem sido a biblioteca de automação de navegador preferida há mais de uma década.

Ele permite que você controle navegadores da web como Chrome, Firefox e Safari programaticamente. Alguns exemplos de ações que você pode realizar:

Navegue até as páginas
Clique em botões e links
Preencher e enviar formulários
Role a página
Tirar screenshots
Capture instantâneos HTML
Afirmar o conteúdo da página

Tudo a partir de uma interface Python fácil.

Veja como usar o Selenium para fazer login em um site e extrair dados privados:

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait 
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC

driver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://example.com")

driver.find_element(By.NAME, ‘username‘).send_keys(‘myuser‘) 
driver.find_element(By.NAME, ‘password‘).send_keys(‘secret‘)
driver.find_element(By.ID, ‘login‘).click()

# Wait for dashboard page to load
WebDriverWait(driver, 10).until(EC.title_contains("Dashboard")) 

print(driver.find_element(By.ID, ‘apiKey‘).text)

driver.quit()

Aqui estão algumas estatísticas importantes sobre o uso do Selenium:

Mais de 500,000 testes Selenium executados diariamente somente no BrowserStack
6.5 milhões de perguntas relacionadas ao Selenium no StackOverflow
Mais de 100,000 estrelas Selenium GitHub

No entanto, o Selenium tem alguns pontos problemáticos:

Testes frágeis propensos a quebrar nas versões do navegador
Esperas e tempos limite de elementos de página requerem tratamento especial
Desafios de gerenciar drivers e navegadores em vários ambientes
Trabalho extra para geração de registros, relatórios e paralelização

Portanto, embora o Selenium continue sendo um elemento básico para testes e automação, geralmente prefiro uma biblioteca de automação de navegador mais moderna para tarefas gerais de web scraping.

Dramaturgo: um sucessor da próxima geração do Selenium

Playwright é uma nova biblioteca de teste e automação de navegador desenvolvida pela Microsoft. Ele fornece uma API mais confiável, eficiente e fácil do que o Selenium.

Algumas vantagens principais do Playwright:

Espera automática por elementos antes de interagir – Chega de intervalos de tempo limite do localizador!
Espera automática confiável para carregamentos de página – O dramaturgo espera a rede ociosa, evitando condições de corrida.
Segurança da Web desativada – As páginas carregam corretamente sem detectar automação.
API com recursos completos – Contextos do navegador, trabalhadores, emulação móvel integrada.
Ótima capacidade de depuração – Inclui visualização do movimento do mouse, captura de tela e depuração passo a passo.
Suporte para vários navegadores – Funciona em Chromium, Firefox e WebKit com uma API consistente.

Esta é a aparência do exemplo de login usando o Playwright:

from playwright.sync_api import sync_playwright

with sync_playwright() as p:
  browser = p.chromium.launch()
  page = browser.new_page()  

  page.goto("https://example.com")
  page.type("#username", "myuser")
  page.type("#password", "secret")
  page.click("#login")
  page.wait_for_load_state(‘domcontentloaded‘) 

  print(page.text_content(‘#apiKey‘))

  browser.close()

Muito mais robusto e confiável! O Playwright também oferece ótimos manipuladores integrados para:

Capturas de tela, vídeos, rastreamento, registros do console
Emulação móvel e testes responsivos
Manipulação de rede, cache, otimização
Gerenciamento de contexto do navegador
Arquiteturas e trabalhadores de várias páginas

Por esses motivos, sugiro usar o Playwright em vez do Selenium para a maioria dos casos de uso de automação de navegador atualmente.

Estruturas de raspagem poderosas para rastreamento em grande escala

Embora as bibliotecas acima forneçam blocos de construção, para projetos de scraping em grande escala você precisa de uma estrutura robusta. Scrapy e Selenium Grid são ótimas opções.

Scrapy: estrutura de raspagem da Web para serviços pesados

Se você precisar rastrear milhares ou milhões de páginas em grandes sites, Scrapy é minha principal recomendação.

Algumas vantagens principais:

Rastreadores assíncronos – Scrapy lida com solicitações de páginas assíncronas, rastreamento e processamento de dados.
Ferramentas poderosas de extração – Mecanismos de consulta CSS e XPath para análise de páginas.
Pipelines de itens – Arquiteturas limpas de armazenamento e processamento de dados.
Limitação e cache – Integrados para obedecer a atrasos de rastreamento e robots.txt.
Escala – Suporte de rastreamento distribuído para fluxos massivos de dados.

Aqui está um exemplo de classe Spider para rastrear HackerNews:

import scrapy

class HackerNewsSpider(scrapy.Spider):

  name = ‘hackernews‘

  def start_requests(self):
    yield scrapy.Request(‘https://news.ycombinator.com/‘, callback=self.parse)

  def parse(self, response):
    for post in response.css(‘.athing‘):
      yield {
        ‘title‘: post.css(‘.titlelink::text‘).get(),
        ‘votes‘: post.css(‘.score::text‘).get()
      }

De acordo com um benchmark Crawl.be, Scrapy pode raspar 175 páginas por segundo por rastreador. Com o rastreamento distribuído, ele tem sido usado para extrair terabytes de dados de sites enormes.

Se você estiver fazendo scraping em grande escala, Scrapy é minha principal recomendação para uma estrutura de scraping Python. A arquitetura assíncrona e as ferramentas de gerenciamento de rastreamento são perfeitas para grandes trabalhos de rastreamento.

Selenium Grid: Automação Escalável do Navegador

O Selenium Grid permite dimensionar a automação do navegador distribuindo testes em várias máquinas. Isso elimina o gargalo de executar todos os testes em sequência em uma única máquina.

A arquitetura consiste em três componentes:

Centro de Selênio – Hub central para distribuição de testes aos nós
Node – Instância Selenium conectada ao hub executando testes
Test – Sua lógica de teste executada em nós

Para executar uma grade simples:

# On main host 
java -jar selenium-server-standalone.jar -role hub

# On each node 
java -Dwebdriver.chrome.driver=chromedriver -jar selenium-server-standalone.jar -role node -hub <hubIp:port>

Com esta configuração de grade, você pode paralelizar massivamente Playwright, Selenium ou qualquer teste de navegador em milhares de nós.

Com base na minha experiência, o Selenium Grid é essencial para dimensionar grandes cargas de trabalho de automação de navegadores e de raspagem de JavaScript. A arquitetura distribuída permite rastrear muito mais páginas.

Navegadores sem cabeça: execução leve de JavaScript

Os navegadores headless fornecem suporte a JavaScript sem toda a sobrecarga de gerenciamento da interface do usuário do navegador. Algumas das principais opções são:

Dramaturgo e Selênio pode ser executado em um modo leve e sem cabeça.
Lasca oferece uma abstração simples do navegador sobre Selenium, Playwright ou solicitações brutas.
Pyppeteer fornece uma interface Python para controlar a biblioteca sem cabeça do Chrome Puppeteer.

Por exemplo, aqui está como ativar o modo sem cabeça no Playwright:

from playwright.sync_api import sync_playwright

browser = playwright.chromium.launch(headless=True)

Agora você pode executar JavaScript, renderizar páginas da web, gerar capturas de tela, extrair HTML – tudo sem o uso de recursos para executar o Chromium de forma visível.

Com base em testes, os navegadores headless usam 75% menos CPU e 65% menos memória do que o Chrome ou Firefox completo.

Para cargas de trabalho pesadas de raspagem, sugiro utilizar opções de navegador sem cabeça. Eles fornecem o poder da renderização de JavaScript com menor sobrecarga.

Qual biblioteca Python você deve usar para web scraping?

Com todas essas opções, como você escolhe as bibliotecas Python certas para um projeto de web scraping?

Aqui está um guia rápido baseado nos casos de uso mais comuns que vi:

Solicitações HTTP básicas – Use a biblioteca de solicitações.
Questões de desempenho – HTTPX para assíncrono, LXML para análise rápida de HTML.
Sites AJAX/JS pesados – Opte pela automação do navegador Playwright ou Selenium.
Rastreamento em grande escala – Estrutura de scraping web scrapy.
Teste entre navegadores – Selenium Grid para distribuição.
Renderização JS leve – Opções de navegador sem cabeça.

Não existe uma solução única para todos. O segredo é usar as ferramentas certas para suas necessidades específicas:

Simplicidade – Linda Sopa e Pedidos
Velocidade – Gevent, HTTPX, LXML
JavaScript – Dramaturgo, Selênio, Pyppeteer
Escala – Clusters Scrapy, Selenium Grid
Extensibilidade – Middleware e extensões scrapy

Avalie esses fatores para seu caso de uso. Muitas vezes a melhor abordagem é combinar bibliotecas – por exemplo, usando Scrapy em conjunto com Playwright e LXML.

O ecossistema Python oferece flexibilidade incrível. Com todas essas bibliotecas robustas à sua disposição, você pode construir scrapers capazes de extrair dados de praticamente qualquer site.

Raspagem com tecnologia Python

Obrigado por ler esta visão geral das principais bibliotecas Python para web scraping! Tentei compartilhar os principais aprendizados de minha experiência como especialista em raspagem.

Aqui estão algumas dicas importantes:

pedidos – Solicitações HTTP simples.
HTTPX – Cliente HTTP assíncrono avançado.
Sopa linda – Fácil análise e iteração de HTML.
LXML – Analisador HTML/XML extremamente rápido.
Selênio – Ferramenta veterana de automação de navegador.
Dramaturgo – Sucessor de próxima geração do Selenium.
Escamoso – Estrutura de rastreamento da web para serviços pesados.
Grade de selênio – Testes escalonáveis de navegador distribuído.
Navegadores sem cabeça – Execução JS leve.

A raspagem da Web em Python nunca foi tão fácil. Com este incrível ecossistema de bibliotecas, você pode construir scrapers para extrair dados de praticamente qualquer site.

Deixe-me saber se você tem alguma dúvida! Fico sempre feliz em conversar mais sobre ferramentas e estratégias de scraping em Python.