Scrape Vídeos do YouTube usando Python - Uma abordagem fácil em 2024

Atrás do Google, o YouTube é o segundo mecanismo mais popular do mundo. É um serviço de compartilhamento de vídeos em que os usuários podem assistir, compartilhar, curtir, comentar e fazer upload de vídeos. É o lar de vloggers, conteúdo informativo, vídeos educacionais e muitos outros dados. Algumas das principais funções do YouTube são: Com a ajuda da Web scraping

Atrás do Google, o YouTube é o segundo mecanismo mais popular do mundo. É um serviço de compartilhamento de vídeos em que os usuários podem assistir, compartilhar, curtir, comentar e fazer upload de vídeos. É o lar de vloggers, conteúdo informativo, vídeos educacionais e muitos outros dados. Algumas das principais funções do YouTube são:

• Pesquisar e assistir a vídeos
• Criação de um canal pessoal no YouTube
• Carregamento de vídeos em seu canal
• Assinatura de outros canais e usuários
• Curtir e compartilhar outros vídeos do YouTube
• Criação de listas de reprodução para organizar os vídeos

Com a ajuda da Web scraping, você pode extrair dados do YouTube e beneficiar sua organização com a obtenção de insights valiosos a partir desses dados. Ao aprender a extrair dados do YouTube, é importante saber que tipo de dados você deseja. Por exemplo, se quiser saber a reação das pessoas ao seu trabalho, você pode acessar scrape a seção de comentários para analisar o sentimento do usuário. Da mesma forma, se quiser acompanhar o sucesso de um vídeo, você pode scrape os dados de desempenho do vídeo. 

Antes de aprendermos a scrape os vídeos do YouTube, vamos saber por que precisamos scrape eles.

Índice

• Por que Scrape vídeos no YouTube?
• Scraping Vídeos do YouTube usando Python
• Configuração do ambiente Python
• Scraping Vídeos do YouTube
• Importar bibliotecas 
• Configuração do driver
• Obtenção dos links de vídeo do YouTube
• Criar um DataFrame
• Usando um Proxy para Scrape vídeos do YouTube
• Por que usar o Proxies para o Scraping Youtube?
• Qual é o melhor site Proxy para Scrape vídeos do YouTube?
• Perguntas frequentes:
• Final Thoughts on Scraping YouTube Videos Using Python:

Por que Scrape vídeos no YouTube?

Abaixo estão mencionados dois motivos principais para scraping os dados do YouTube.

• Dados de desempenho do vídeo - Quando você publica vídeos informativos para uma marca, é importante acompanhar como o público responde a eles. Scraping a página de um vídeo específico o ajudará a receber o número de visualizações, curtidas, não curtidas, comentários, assinantes do canal e muito mais. Você precisa ter em mente a proporção de cada uma dessas métricas. Por exemplo, um vídeo pode ter milhões de visualizações e ter mais não curtidas do que curtidas. O número de visualizações não é um indicativo de um vídeo de alta qualidade ou muito apreciado. Em vez disso, a proporção de visualizações em relação a curtidas/descurtidas pode ser uma forma de análise de sentimento.

• Dados do canal - Ao acessar scraping a página de um canal do YouTube, você obterá dados relacionados a listas de reprodução, número de vídeos, assinantes e muito mais. Além disso, scraping as páginas dos canais concorrentes são úteis e informativas para entender melhor se o seu canal está no mesmo nível de influência que o deles. 

• Obtenha automação - Raspadores da Web robustos permitem que você extraia dados do YouTube automaticamente. Isso economiza tempo, pois você pode coletar dados em um volume maior do que um ser humano jamais poderia alcançar. 

• Business Intelligence e Insights - Você pode ter uma visão melhor da atividade de seus concorrentes baixando, limpando e analisando dados em volumes significativos, o que leva a uma melhor tomada de decisões comerciais.

Scraping Vídeos do YouTube usando Python

Vamos ver como extrair dados de vídeo do YouTube usando Selenium e Python. O Selenium é uma ferramenta popular para automatizar navegadores da Web. Você pode programar facilmente um script Python para automatizar um navegador da Web usando o Selenium. 

O Selenium requer um driver para fazer a interface com o navegador escolhido. Por exemplo, o Chrome requer um ChromeDriver que precisa ser instalado antes de você iniciar scraping.

Configuração do ambiente Python

Etapa 1 - Você precisa abrir o terminal e instalar o Selenium usando o comando abaixo.

$ pip install selenium

Etapa 2 - Você precisa fazer o download do Chrome WebDriver seguindo as etapas abaixo.

• Você precisa visitar o site https://sites.google.com/a/chromium.org/chromedriver/download.
• Você precisa selecionar o driver compatível com sua versão do Chrome.
• Você precisa verificar a versão do Chrome que está usando clicando nos três pontos verticais no canto superior direito.
• Em seguida, você deve ir para Ajuda -> Sobre o Google Chrome.

Etapa 3 - Você precisa mover o arquivo do driver para um PATH.

Você deve acessar o diretório de downloads e fazer o seguinte.

• Descompacte o arquivo.
• Mova-o para usr/local/bin PATH.

$ cd Downloads
$ descompactar chromedriver_linux64.zip
$ mv chromedriver /usr/local/bin/

Scraping Vídeos do YouTube

Vamos scrape o ID do vídeo, o título e a descrição de uma determinada categoria do YouTube. As categorias que podemos scrape são as seguintes:

• Ciência
• Alimentos
• Viagens
• Fabricação etc.

Importar bibliotecas

Você precisa importar as bibliotecas necessárias, como Pandas e Selenium.

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

Configuração do driver

Você precisa abrir o YouTube em seu navegador. Digite a categoria para a qual deseja pesquisar vídeos e defina o filtro como "vídeos". Você obterá vídeos relacionados à sua pesquisa. Agora, você precisa copiar o URL.

Você precisa configurar o driver para buscar o conteúdo da URL do YouTube.

driver = webdriver.Chrome() 
driver.get("YOUR_LINK_HERE")

Agora, cole o link na função driver.get("YOUR_LINK_HERE"). Execute a célula, e uma nova janela do navegador será aberta para esse link. Você precisa buscar os links de vídeo presentes nessa página específica. Você pode criar uma lista para armazenar esses links. Depois disso, você deve ir até a janela do navegador e fazer o seguinte.

• Clique com o botão direito do mouse na página.
• Selecione o elemento "Inspect" (Inspecionar).

Você deve procurar a tag de âncora com id = "video-title". Clique com o botão direito do mouse sobre ela -> Copiar -> XPath. O XPath terá a seguinte aparência:

//*[@id=”video-title”]

Obtenção dos links de vídeo do YouTube

Você pode usar o código abaixo para buscar o atributo "href" da tag âncora que você pesquisou.

user_data = driver.find_elements_by_xpath('//*[@id="video-title"]')
links = []
for i in user_data:
            links.append(i.get_attribute('href'))

 print(len(links))

Criar um DataFrame

Você precisa criar um dataframe com as quatro colunas abaixo.

• link
• título
• descrição
• categoria

Você pode armazenar os detalhes dos vídeos de diferentes categorias nessas colunas.

df = pd.DataFrame(columns = ['link', 'title', 'description', 'category'])

Você está pronto para acessar scrape os detalhes do vídeo do YouTube usando o código Python abaixo.

wait = WebDriverWait(driver, 10)
v_category = "CATEGORY_NAME" (nome dacategoria)
para x em links:
            driver.get(x)
            v_id = x.strip('https://www.youtube.com/watch?v=')
            v_title = wait.until(EC.presence_of_element_located(
                           (By.CSS_SELECTOR,"h1.title yt-formatted-string"))).text
            v_description = wait.until(EC.presence_of_element_located(
                                         (By.CSS_SELECTOR,"div#description 
                                         yt-formatted-string")).text
            df.loc[len(df)] = [v_id, v_title, v_description, v_category]

Aqui,

• wait ignora as instâncias de NotFoundException encontradas por padrão na condição "until". 
• Os parâmetros da função wait são: driver - É a instância do WebDriver a ser passada para as condições esperadas.timeOutInSeconds - É o tempo limite quando a expectativa é chamada.
• driver - É a instância do WebDriver a ser passada para as condições esperadas.
• timeOutInSeconds - É o tempo limite quando a expectativa é chamada.
• v_category é usado para armazenar o nome da categoria do vídeo.
• Aplicamos o loop for para a lista de links criada acima.
• driver.get(x) executa as funções abaixo: percorre todos os links um a umabre-os no navegador para buscar os detalhes
•  percorre todos os links um a um
• abre-os no navegador para obter os detalhes
• v_id é usado para armazenar a ID de vídeo em faixas do link.
• v_title armazena o título do vídeo obtido por meio do CSS_SELECTOR
• Da mesma forma, v_description armazena a descrição do vídeo usando CSS_SELECTOR

Seguiremos as mesmas etapas para as categorias restantes. Teremos quatro quadros de dados diferentes e os mesclaremos em um único quadro de dados. Dessa forma, nosso dataframe final conterá os detalhes desejados dos vídeos de todas as categorias mencionadas acima.

frames = [df_travel, df_science, df_food, df_manufacturing]
df_copy = pd.concat(frames, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=True, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, copy=True)

Usando um Proxy para Scrape vídeos do YouTube

Você pode usar o Youtube proxies para as seguintes tarefas:

• Scraping - Você pode coletar títulos de vídeo, comentários e qualquer informação adequadamente usando um proxy. Você também pode usar um proxy para scrape vídeos do YouTube que estejam no domínio Creative Commons. Portanto, você pode adicionar vídeos ao seu site sem usar o YouTube como o player oficial.

• Desbloqueio do YouTube - Muitas empresas tentam ocultar seu conteúdo do público por motivos políticos ou outros. Com a ajuda do proxies, você pode carregar e assistir ao conteúdo do YouTube de um local onde seu acesso é restrito. O Proxies ajuda você a acessar os vídeos do YouTube que sua escola ou local de trabalho bloqueou.

O proxies residencial é o melhor proxies para o YouTube em comparação com o proxies do datacenter. Isso ocorre porque o datacenter proxies é facilmente detectado e você precisa enfrentar muitos Captchas ao usá-lo. Portanto, para evitar o bloqueio de IP e Captchas, o proxies residencial é o mais adequado para a automação do YouTube.

Por que usar o Proxies para o Scraping Youtube?

Você sabe que o YouTube está repleto de bilhões de dados valiosos. Você pode analisar esses dados e usá-los para fazer muitas coisas, como:

• Tomada de decisões comerciais
• Decisões de marketing
• Pesquisas e estudos sociais

Você precisa do proxies ao acessar o scraping Youtube. Isso ocorre porque o YouTube emprega técnicas avançadas de segurança cibernética que detectam quando você tenta comprar vários itens de um único endereço IP. Para contornar a detecção, você deve redirecionar seu tráfego de Internet por meio de vários servidores proxy . Dessa forma, parecerá que o tráfego de rede está vindo de computadores diferentes.

Proxies também atuam como um escudo para os profissionais de marketing que usam bots do YouTube para aumentar a contagem de visualizações de um vídeo, manipular o algoritmo de classificação do YouTube e reivindicar receita de anúncios.

Qual é o melhor site Proxy para Scrape vídeos do YouTube?

ProxyScrape is one of the most popular and reliable proxy providers online. Three proxy services include dedicated datacentre proxy servers, residential proxy servers, and premium proxy servers. So, what is the best proxy to scrape YouTube videos? Before answering that questions, it is best to see the features of each proxy server.

Um datacenter dedicado proxy é mais adequado para tarefas on-line de alta velocidade, como a transmissão de grandes quantidades de dados (em termos de tamanho) de vários servidores para fins de análise. Esse é um dos principais motivos pelos quais as organizações escolhem o proxies dedicado para transmitir grandes quantidades de dados em um curto espaço de tempo.

Um datacenter dedicado proxy tem vários recursos, como largura de banda ilimitada e conexões simultâneas, HTTP proxies dedicado para facilitar a comunicação e autenticação de IP para maior segurança. Com 99,9% de tempo de atividade, você pode ter certeza de que o data center dedicado sempre funcionará durante qualquer sessão. Por último, mas não menos importante, o ProxyScrape oferece excelente atendimento ao cliente e o ajudará a resolver seu problema dentro de 24 a 48 horas úteis. 

O próximo é um proxy residencial. Residencial é o proxy preferido de todos os consumidores em geral. O principal motivo é que o endereço IP de um proxy residencial se assemelha ao endereço IP fornecido pelo ISP. Isso significa que obter permissão do servidor de destino para acessar seus dados será mais fácil do que o normal. 

O outro recurso do proxy residencial do ProxyScrapeé um recurso rotativo. Um proxy rotativo ajuda a evitar um banimento permanente da sua conta porque o proxy residencial muda dinamicamente o seu endereço IP, dificultando que o servidor de destino verifique se você está usando um proxy ou não. 

Além disso, os outros recursos de um proxy residencial são: largura de banda ilimitada, juntamente com conexão simultânea, HTTP/s dedicado proxies, proxies em qualquer sessão de tempo devido aos mais de 7 milhões de proxies no pool proxy , autenticação de nome de usuário e senha para maior segurança e, por último, mas não menos importante, a capacidade de alterar o servidor do país. Você pode selecionar o servidor desejado anexando o código do país à autenticação do nome de usuário. 

O último é o proxy premium. O Premium proxies é igual ao datacenter dedicado proxies. A funcionalidade permanece a mesma. A principal diferença é a acessibilidade. No proxies premium, a lista proxy (a lista que contém o proxies) é disponibilizada para todos os usuários da rede ProxyScrape. É por isso que o proxies premium custa menos que o datacenter dedicado proxies.

Então, qual é o melhor proxy para scrape vídeos do YouTube? A resposta seria " proxy residencial". O motivo é simples. Como dito acima, o proxy residencial é um proxy rotativo, o que significa que seu endereço IP será alterado dinamicamente durante um período de tempo, o que pode ser útil para enganar o servidor enviando muitas solicitações em um pequeno intervalo de tempo sem receber um bloqueio de IP. 

Em seguida, o melhor seria alterar o servidor proxy com base no país. Basta acrescentar o ISO_CODE do país no final da autenticação de IP ou da autenticação de nome de usuário e senha. 

Leituras sugeridas:

Scrape Comentários no YouTube - 5 passos simplesProxy Para o YouTube - 3 tipos e benefícios importantes

Perguntas frequentes:

Final Thoughts on Scraping YouTube Videos Using Python:

Para as organizações e os criadores do YouTube que administram suas contas, o YouTube contém muitos dados úteis que podem ser extraídos para análise. Os raspadores do YouTube extraem dados relacionados a visualizações, curtidas/descurtidas, comentários e muito mais, facilitando a tomada de melhores decisões comerciais. Você pode scrape vídeos do YouTube usando Selenium e Python e economizar muito tempo. O uso do proxies é importante porque sua conta pode ser bloqueada se o YouTube detectar várias solicitações de um único endereço IP. Os melhores proxies para o YouTube são os proxies residenciais, pois são muito rápidos e não podem ser detectados facilmente.

Espero que você tenha entendido como scrape vídeos do YouTube usando Python.