Web scraping permite a extração automatizada de dados de sites. Essa técnica poderosa é usada em muitos setores para coletar grandes volumes de dados para análise e inteligência de negócios. À medida que a web evolui, também evoluem as ferramentas e técnicas necessárias para uma raspagem eficaz em grande escala. Neste post, exploraremos algumas das melhores ferramentas para construir scrapers e lidar com os principais desafios do web scraping moderno.
Uma breve história de web scraping
A web foi criada em 1989, mas foi somente em meados da década de 1990 que surgiram os primeiros web crawlers e scrapers. Esses primeiros bots indexaram a web nascente e ativaram os primeiros mecanismos de busca.
Avancemos para o início dos anos 2000 e o web scraping decola com o lançamento de ferramentas como Beautiful Soup. De repente, os desenvolvedores tinham uma maneira simples de analisar HTML e extrair dados com Python. A ascensão do JavaScript e dos sites dinâmicos trouxe novos desafios que as primeiras ferramentas de scraping enfrentaram.
Avançando até hoje, o web scraping é onipresente. O volume de dados gerados on-line está explodindo e as empresas dependem do scraping para tudo, desde o monitoramento de preços até a geração de leads. A segurança do site também é muito mais avançada, então os scrapers precisam ser mais furtivos para evitar bloqueios.
Ferramentas modernas evoluíram para enfrentar esses desafios. Raspar sites dinâmicos, lidar com bloqueios, gerenciar proxies e integrar navegadores headless são coisas comuns agora. Vamos explorar algumas das principais ferramentas que enfrentam esses desafios hoje.
A raspagem da web é legal?
Antes de examinarmos ferramentas específicas, vale a pena esclarecer a situação legal do web scraping. Em termos gerais, a extração de dados públicos de sites é legal na maioria das jurisdições. No entanto, existem algumas exceções importantes:
- Direitos de autor: Você não pode copiar e reproduzir grandes porções de conteúdo sem permissão. A raspagem completa de artigos ou mídia geralmente é ilegal.
- Termos de uso: Muitos sites proíbem a raspagem em seus ToS. Você corre o risco de bloqueios de conta ou ação legal se for pego.
- Dados pessoais: A coleta de dados pessoais do usuário, como e-mails, geralmente viola as leis de privacidade.
A legalidade também depende de como você raspa. Ferramentas que buscam escapar de bloqueios ou disfarçar bots podem entrar em conflito com leis de intrusão de computadores.
Em resumo, os scrapers devem visar apenas dados públicos, minimizar cópias de conteúdo protegido por direitos autorais, respeitar os ToS e evitar informações pessoais. Existem áreas cinzentas, portanto consulte um advogado qualificado em caso de dúvida.
Desafios de web scraping
A extração de dados de sites dinâmicos modernos traz muitos desafios:
Execução de JavaScript
A maioria dos sites agora usa JavaScript para renderizar conteúdo. Os scrapers precisam de um mecanismo JavaScript para executar o código, caso contrário, eles recuperarão shells HTML vazios. Navegadores headless como o Puppeteer fornecem essa capacidade.
Lidando com blocos de bot
Os sites tentam detectar e bloquear bots para evitar abusos. Os scrapers precisam imitar os comportamentos de navegação humanos para parecerem legítimos. A rotação de IPs e proxies, a personalização de impressões digitais do navegador e a limitação de solicitações ajudam a contornar os bloqueios.
Lidando com limites de taxa
Os sites geralmente limitam o tráfego de raspagem por endereço IP. Os scrapers precisam de grandes pools de proxy e otimização inteligente de solicitações para evitar bloqueios.
Renderizando páginas da web corretamente
Os raspadores precisam interpretar as páginas como um navegador, manipulando cookies, cabeçalhos, redirecionamentos e execução de JavaScript. Bibliotecas como Playwright, Puppeteer e Selenium permitem isso.
Gerenciando escala
Os raspadores para fins comerciais geralmente precisam processar milhares de páginas por dia em vários sites. As ferramentas devem fornecer capacidade para ampliar o rastreamento e lidar com grandes conjuntos de dados.
Existem muitos outros desafios, como lidar com CAPTCHAs, gerenciar navegadores e proxies, analisar HTML complexo, etc. As principais ferramentas de web scraping visam abstrair essas complexidades.
Principais ferramentas de scraping em Python
Python é a linguagem mais popular para scraping devido à sua variedade de ferramentas e acessibilidade para iniciantes. Aqui estão algumas bibliotecas essenciais de scraping em Python:
Pedidos e BeautifulSoup
Requests lida com solicitações HTTP para buscar o conteúdo da página. BeautifulSoup analisa HTML/XML e permite a seleção de elementos usando seletores CSS ou APIs de travessia. Os dois são comumente usados juntos.
Escamoso
Uma estrutura de raspador popular que lida com o rastreamento de várias páginas em paralelo, seguindo links, armazenando páginas em cache, exportando dados estruturados e muito mais. Possui uma curva de aprendizado mais acentuada do que Requests/BS, mas é muito poderoso.
Selênio
O Selenium aciona navegadores reais como Chrome e Firefox por meio do protocolo WebDriver. Isso permite a execução de JavaScript para renderizar páginas dinâmicas. É mais lento que outras ferramentas, mas necessário para alguns sites.
Marionetista
O Puppeteer controla o Chrome sem cabeça do Python usando o pyppeteer. Ele fornece uma API de alto nível para tarefas de automação do navegador, como inserir texto, clicar em botões, rolar, etc. Mais rápido que o Selenium, sem sobrecarga de renderização.
Dramaturgo
Oferece recursos semelhantes ao Puppeteer, mas funciona em vários navegadores (Chrome, Firefox, Safari) e em várias linguagens (Python, JS, .NET, Java). Integra execução headless com uma API para controle do navegador.
Caiaque
Biblioteca simplificada de automação web multiplataforma para Python com suporte para navegador headless. A sintaxe enfatiza a legibilidade.
Rastejante
SDK de web scraper moderno para Python e Node.js focado no tratamento de proteções anti-raspagem. Crawlee é o motor por trás dos raspadores Apify.
Para analisar HTML, lxml e parsel são alternativas populares ao BeautifulSoup com melhor desempenho. Existem inúmeras outras bibliotecas úteis de scraping em Python também – é um dos verdadeiros pontos fortes da linguagem.
Principais ferramentas de raspagem de JavaScript
Para desenvolvedores de JavaScript ou aqueles que trabalham com Node.js, existe um ecossistema igualmente rico de bibliotecas de scraping:
Marionetista
A biblioteca mais popular para controlar o Chrome headless do Node.js. Fornece uma API para acionar ações e recuperar dados de páginas.
Dramaturgo
Muito parecido com sua contraparte Python, Playwright é uma biblioteca de automação de navegador para controlar Chromium, Firefox e WebKit. O suporte entre navegadores é a principal vantagem sobre o Puppeteer.
Cheerio
Um equivalente rápido e leve do BeautifulSoup para Node.js. Útil para tarefas simples de análise, mas não possui recursos de emulação de navegador.
Tenho raspagem
Baseia-se no cliente Got HTTP para permitir solicitações que imitam comportamentos do navegador, como manipulação de cookies, cabeçalhos e redirecionamentos.
Apify SDK
Fornece um rastreador, vários raspadores, um gerenciador de proxy e muito mais. Inclui Crawlee sob o capô para uma raspagem robusta. Focado em automação, escalabilidade e superação de medidas anti-raspagem.
Scrapy JS
Uma versão da popular estrutura Scrapy para JavaScript, fornecendo uma plataforma comprovada para rastreamento e extração de dados em grande escala.
Existem também muitos clientes HTTP gerais e opções de analisador HTML: node-fetch, axios, cherrio, import.io, x-ray, etc.
Raspagem de navegador sem cabeça
Navegadores sem cabeça como Playwright, Puppeteer e Selenium são essenciais para raspar sites modernos com muito JavaScript. Aqui estão alguns recursos principais que eles fornecem:
- Execução de JavaScript – Necessário para renderizar o conteúdo da página carregado por JavaScript.
- Acesso DOM – Inspecione e extraia dados de árvores DOM de páginas.
- Seletores CSS – Consultar elementos por seletor como jQuery.
- API de ações – Automatize interações como cliques, rolagens e entradas de formulários.
- O armazenamento local – Preservar cookies e armazenamento local entre sessões.
- Screenshots – Capture screenshots de páginas.
- Trabalhadores da Web – Paralelizar a automação do navegador.
- Stealth – Opções para alterar impressões digitais e emular humanos.
- Cross-browser – Teste a raspagem em diferentes navegadores e contextos.
Esses navegadores permitem uma automação convincente e a evasão de medidas de proteção contra bots. Eles carregam sobrecargas de desempenho, então você não vai querer raspar toda a web dessa maneira, mas são inestimáveis para raspar sites desafiadores.
Bibliotecas populares como Playwright, Puppeteer e Crawlee abstraem a complexidade e oferecem flexibilidade por meio de contextos de navegador e acesso direto ao driver. Para a maioria dos trabalhos de scraping, você pode evitar o uso direto do Selenium.
Gerenciando proxies
A rotação regular de IPs é crucial para evitar bloqueios durante a raspagem em escala. Proxies residenciais com IPs de usuários reais fornecem os melhores resultados e anonimato.
Proxies Datacenter são mais rápidos e baratos, mas facilmente detectados. Eles ainda ajudam a distribuir solicitações. Provedores de datacenter populares incluem Luminati e Oxylabs.
Proxies residenciais imitam usuários domésticos reais, portanto são ideais para raspagem. Os principais provedores de proxy incluem Smartproxy, GeoSurf e Microleaves.
Usando diversos proxies públicos gratuitos geralmente resulta em baixo tempo de atividade e velocidade e leva rapidamente a bloqueios em massa. Proxies gratuitos devem ser evitados para fins comerciais.
Proxies móveis atribuir IPs de planos de dados celulares. Útil para acessar sites móveis ou imitar usuários móveis.
As ferramentas de scraping precisam integrar proxies e distribuir solicitações de maneira eficiente entre eles. Pacotes como proxy-chain, luminati-proxy e microleaves simplificam o gerenciamento de proxy em Node.js.
Superando bloqueios de bot
Os raspadores podem integrar várias táticas para parecerem mais humanos e evitar bloqueios:
- Alternar agentes de usuário – Representar diferentes navegadores e dispositivos.
- Imitar o movimento do mouse – Use padrões orgânicos de mouse ao clicar, etc.
- Varie os horários – Não raspe mecanicamente para evitar detecção.
- Lidar com CAPTCHAs – Resolver testes automaticamente via serviços ou retransmitir para usuários.
- Randomização JavaScript – Métodos de gancho e falsificação como
Math.random(). - Girar impressões digitais – Alterar propriedades de impressão digital de canvas, webgl, etc.
Crawlee e Apify SDK implementam essas técnicas automaticamente. Para outros scrapers, o blog de Ralf Weber tem muitas dicas ótimas em raspagem furtiva.
Serviços de raspagem hospedados
Construir seus próprios raspadores requer habilidade técnica. Para não desenvolvedores, serviços hospedados como o Plataforma Apify fornecer soluções pré-fabricadas:
- Loja de aplicativos – Escolha scrapers direcionados para sites e casos de uso comuns (Amazon, Instagram, SEO, etc).
- raspador da web – Construa scrapers visualmente sem codificação por meio de uma extensão do navegador.
- API de raspagem da Web – Envie URLs e extraia dados usando APIs REST ou clientes.
- Computar – Execute scrapers em uma infraestrutura de nuvem gerenciada.
- Armazenamento – Conjuntos de dados, armazenamentos de valores-chave, filas de solicitações e muito mais.
- Atores – Microsserviços de raspagem sem servidor.
Essas plataformas abstraem os desafios de devops e de infraestrutura. A concorrência vem de serviços semelhantes como ScrapeHero, 80legs, ScrapingBee, ScraperAPI e muito mais.
Tratamento e processamento de dados
Depois de raspados, os dados HTML brutos precisam ser analisados, limpos, estruturados, analisados e armazenados. O pipeline se parece basicamente com:
Analisar dados -> Limpar e transformar -> Loja -> Exportar/consumir
Para armazenamento, PostgreSQL, MySQL, MongoDB e data warehouses em nuvem como BigQuery são escolhas comuns.
Ferramentas ETL como Talend, Airbyte e Stitch ajudam a modelar dados, enquanto Amazon S3, FTP e APIs permitem a exportação como JSON, CSV, XML, etc.
Ferramentas de ciência de dados e BI, como Python, R, Spark, Tableau, Metabase e outras, desbloqueiam insights de dados extraídos.
Existem vastas possibilidades para processar dados copiados – o segredo é escolher o armazenamento e as interfaces adequadas ao seu caso de uso.
Raspagem legal e ética
Vamos recapitular os princípios-chave do web scraping responsável:
- Segmente apenas dados acessíveis ao público.
- Evite copiar conteúdo significativo protegido por direitos autorais.
- Respeite os termos de serviço do site.
- Minimize a coleta de dados pessoais privados.
- Use os recursos mínimos necessários nos sites de destino.
- Identifique-se corretamente por meio de strings de agente de usuário.
Também é uma boa prática limitar as solicitações, usar proxies com moderação e preencher CAPTCHAs manualmente sempre que possível. Para contextos políticos, de ativismo ou de investigação, tome cuidado extra para não infringir as leis.
Scraping permite alguns usos extremamente benéficos – monitoramento de preços, pesquisa de mercado, mecanismos de busca, etc. Em última análise, trata-se de como você aplica a técnica. Os raspadores devem ter como objetivo ser uma presença cortês, invisível e atenciosa em qualquer local.
Práticas recomendadas de raspagem
Aqui estão algumas dicas para maximizar o sucesso e a eficiência ao raspar:
- Explorar sites manualmente – Entenda a estrutura da página antes de raspar.
- Use mapas de sites – Descubra links via /sitemap.xml.
- Inspecionar solicitações de rede – APIs AJAX de engenharia reversa retornando dados.
- Valide frequentemente – Verifique uma amostra de dados à medida que você detecta bugs antecipadamente.
- Monitore códigos de status – Fique atento aos blocos indicados por 403, 429, etc.
- Implantar em escala – Escale horizontalmente scrapers entre servidores.
- Utilize proxies – Alterne IPs com frequência, especialmente proxies residenciais.
- Raspe de forma inteligente – Limite o volume e distribua a carga para evitar detecção.
- dados persistentes – Armazene dados extraídos com segurança em bancos de dados ou data lakes.
- Dados limpos – Desduplicar, validar e normalizar dados para análise.
A raspagem é um processo iterativo. Invista tempo antecipadamente no planejamento, depuração e teste de seus raspadores para garantir resultados de qualidade.
Ferramentas poderosas de raspagem de código aberto
Para maior controle, maturidade e visibilidade, estruturas de scraping de código aberto são preferíveis para muitos:
- Escamoso – Raspador Python maduro com vários recursos úteis, como Scrapy Cloud.
- Rastejante – Raspador Node.js com manuseio robusto de proteções anti-bot.
- collie – Raspador Fast Go otimizado para simplicidade e extensibilidade.
- webscraper.io – Estrutura completa de web scraping com API instantânea e front-ends de navegador.
- HTTPWrap – Biblioteca modular .NET modelada a partir de bibliotecas Python populares.
- selênio raspado – Middlewares scrapy para integrar raspagem real do navegador.
- cromo-aws-lambda – Scraping sem servidor com Chrome no AWS Lambda.
Essas ferramentas são testadas em batalha e personalizáveis para casos de uso avançados. Plataformas comerciais como Apify baseiam-se em ferramentas como Crawlee, Colly e Scrapy.
Raspagem de sites dinâmicos
Aqui estão algumas dicas para eliminar sites dinâmicos desafiadores:
- Use um navegador sem cabeça – Execute JavaScript para renderizar o conteúdo.
- Inspecionar solicitações de rede – APIs de engenharia reversa retornando dados.
- Tentar novamente em caso de falha – Sites dinâmicos podem apresentar erros transitórios.
- Esperar por elementos – Certifique-se de que o JS foi carregado antes da extração.
- Analisar websockets – Alguns sites transmitem dados por meio de conexões websocket.
- Verifique se há sinais de bloqueio – Monitore códigos de erro e limites.
Procure aproveitar utilitários como Playwright, Crawlee e Selenium. A raspagem dinâmica geralmente envolve mais ajustes do que sites estáticos. Planeje iterações de tentativa, erro e melhoria.
O futuro do web scraping
Aqui estão algumas previsões para a evolução da raspagem:
- Bloqueio mais inteligente – Espere uma detecção de bots mais avançada em sites. Os raspadores terão que ficar mais furtivos.
- Novas estruturas – Os desenvolvedores continuarão lançando bibliotecas e ferramentas aprimoradas.
- Mais JavaScript – Os raspadores precisarão executar JS nos navegadores para lidar com a renderização dinâmica.
- Integração de IA – O aprendizado de máquina tem um enorme potencial para automatizar tarefas complexas de raspagem.
- Conflitos legais – Veremos mais ações judiciais marcantes com implicações para os profissionais.
- Raspagem distribuída – Blockchain, sistemas federados e redes de navegadores distribuídas podem permitir raspagem descentralizada.
- Especialização – As estruturas de uso geral permanecerão, mas os scrapers de casos de uso de nicho irão proliferar.
A raspagem na Web agora é popular, mas ainda é uma corrida armamentista contra as defesas dos sites. Espere que as ferramentas continuem avançando enquanto os desenvolvedores obtêm soluções alternativas criativas. Inovações emocionantes certamente estão por vir.
Conclusão
Esta postagem explorou as origens do web scraping e dos fundamentos do scarping, desde lidar com proteções anti-scraping até o manuseio e armazenamento de dados. Cobrimos as principais ferramentas de código aberto para Python e JavaScript, juntamente com soluções de scraping hospedadas.
Principais destaques incluem:
- Web scraping é tecnicamente desafiador, mas agrega enorme valor quando feito de forma responsável.
- A solicitação de dados em grande escala requer ferramentas para contornar as medidas de bloqueio de bots.
- Navegadores headless como o Playwright são essenciais para lidar com JavaScript.
- Os proxies residenciais ajudam a distribuir solicitações entre diferentes IPs para evitar bloqueios.
- Bibliotecas populares fornecem blocos de construção, enquanto as plataformas eliminam devops e problemas de infra-estrutura.
- Com a abordagem certa, o web scraping pode potencializar aplicativos revolucionários.
As ferramentas, tutoriais e técnicas referenciadas preparam você para começar a extrair valor da web – as possibilidades são vastas. Fique ligado para mais guias que cobrem tópicos especializados em web scraping!
