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Os dados são uma das forças motrizes do nosso mundo. Todos os aspectos de nossa vida cotidiana giram em torno dos dados. Sem dados, é impossível alcançar o crescimento tecnológico que temos hoje. Os dados são cruciais para qualquer organização, independentemente do setor. A organização mais proeminente tem seus bancos de dados e lagos de dados. Elas pegam os dados e os analisam para obter uma visão melhor. Às vezes, é necessário coletar os dados de fora, coletando-os on-line. É nessa situação que a Web scraping se destaca. Muitas comunidades de ciência de dados incentivam a web scraping ética a escolher diferentes formas de dados para várias análises. Discutiremos a web scraping e as melhores ferramentas python web scraping nas próximas seções.

Sinta-se à vontade para acessar qualquer seção para saber mais sobre as ferramentas scraping da Web em python!

Tabela de Conteúdos

O que é o site Scraping?

Em palavras simples, a Web scraping, também conhecida como tela scraping, extrai uma grande quantidade de dados de várias fontes on-line. É um processo automatizado sem interações humanas. A maioria das pessoas costuma ser enganada sobre o processo real envolvido na web scraping. O processo da Web scraping consiste em extrair dados de uma fonte específica e organizá-los. Os dados estão em um formato não estruturado sempre que você executa a tela scraping, o que significa que não há dados rotulados. O processo de extração de dados da Web também inclui o gerenciamento desses dados não estruturados em dados estruturados usando um quadro de dados.

Como funciona a Web Scraping ?

Há várias maneiras de executar o processo de scraping web, como criar um script automatizado do zero ou usar uma ferramenta de API para sites scraping , como Twitter, Facebook e Reddit. Alguns sites têm APIs dedicadas que permitem scraping uma quantidade limitada de dados, e outros não. Nesses cenários, é melhor executar o processo da Web scraping para extrair os dados desses sites.

O site scraping consiste em duas partes: um raspador e um rastreador. Um scraper é um algoritmo de aprendizado de máquina que ajuda a identificar os dados necessários seguindo os links. Um crawler é uma ferramenta usada para extrair dados do alvo. Os usuários podem modificar tanto o scraper quanto o crawler.

Tecnicamente, o processo da Web scraping começa com a alimentação do URL inicial. Esses URLs funcionam como porta de entrada para os dados. O rastreador segue esses URLs até chegar ao ponto em que pode acessar a parte HTML dos sites. Conforme mencionado, o rastreador é uma ferramenta que percorre os dados HTML e os documentos XML, extrai os dados e gera o resultado em um formato definido pelo usuário, geralmente em uma planilha do Excel ou em um formato CSV (arquivo separado por vírgula). A outra configuração é o arquivo JSON. Esse arquivo JSON é benéfico para automatizar todo o processo em vez de fazê-lo uma única vez scraping.

Diferentes tipos de raspadores de Web:

Com base nas exigências, os raspadores de bobinas podem ser diferenciados em quatro tipos, a saber

  • Raspador web auto-rastreável.
  • Raspador de banda pré-redigida.
  • Extensão do navegador.
  • Raspador de web baseado em nuvens.

Raspador web auto-redigido - Este tipo é baseado na criação de seu raspador web usando qualquer linguagem de programação que você escolher. A mais popular é a python. Para esta abordagem, é necessário ter conhecimentos avançados de programação.

Raspador da Web com script prévio - Essetipo usa um raspador da Web já com script. Ele pode ser baixado on-line para iniciar o processo scraping da Web. O raspador da Web pré-construído permite que você ajuste a opção com base em seus requisitos. É necessário pouco ou nenhum conhecimento de programação.

Extensão do navegador - Algumas APIs do site scraping estão disponíveis como uma extensão do navegador (add-on). Basta ativá-la com o navegador padrão e mencionar o local do banco de dados para salvar os dados extraídos, como uma planilha do Excel ou um arquivo CSV.

Raspador da Web baseado em nuvem - Há muito poucos raspadores da Web baseados em nuvem. Esses raspadores da Web são executados com base em um servidor em nuvem mantido pela empresa da qual você comprou o raspador da Web. A principal vantagem é o recurso computacional. Com um raspador da Web baseado na nuvem, a Web scraping é um recurso exigente, de modo que seu computador pode se concentrar em outras tarefas essenciais.

As 8 melhores ferramentas Python para a Web Scraping :

As 8 melhores ferramentas Python para a Web Scraping

O Python é amplamente considerado a melhor linguagem de programação para iniciantes devido à sua alta facilidade de leitura pelo usuário, o que geralmente ajuda os iniciantes a iniciar sua jornada no campo da programação. Pelo mesmo motivo, o python é muito aplicável à Web scraping. Há seis bibliotecas e ferramentas python para a Web scraping que consideramos as melhores. OBSERVAÇÃO: algumas dessas ferramentas consistem em bibliotecas python com uma função específica no processo da Web scraping

1. Solicitação Biblioteca:

scraping Provavelmente a biblioteca mais básica e padrão em python é usada principalmente como uma das melhores ferramentas python da Web. A primeira etapa na Web scraping é "solicitar" os dados HTML do servidor do site de destino para recuperar os dados. A solicitação feita à biblioteca de solicitações é GET e POST. As duas principais desvantagens são que a biblioteca de solicitação não pode ser usada com eficiência quando o site de destino é feito de javascript puro e não pode ser usada para analisar HTML.

Aqui está o código python para instalar a biblioteca de pedidos:

pedidos de importação
data =requests.request("GET", "https://www.example.com")
dados

NOTA: Você pode importar pedidos usando apenas o notebook Juypter ou o Google Collab. Se você usa CMD no Windows, Linux ou MacOS, você pode instalar os pedidos usando o método pip. O código python para instalar os pedidos é "pip install requests ". O principal a lembrar é que o python vem com "urllib" e "urllib2". Urllib pode ser usado ao invés de um pedido, mas o inconveniente às vezes é que é necessário usar tanto urllib quanto urllib2, o que leva ao aumento da complexidade do script de programação.

2. Biblioteca LXML:

Esta biblioteca é uma versão atualizada da biblioteca de pedidos. A biblioteca LXML elimina o inconveniente da biblioteca de solicitação, que analisa o HTML. A biblioteca LXML pode extrair uma grande quantidade de dados a uma velocidade rápida com alto desempenho e eficiência. A combinação de ambas as solicitações e LXML é melhor para remover dados do HTML.

3. Biblioteca BeautifulSoup:

A BeautifulSoup é provavelmente a biblioteca preferida como uma das ferramentas python da Web scraping porque é mais fácil para iniciantes e especialistas trabalharem com ela. A principal vantagem de usar a BeautifulSoup é que você não precisa se preocupar com HTML mal projetado. A combinação de BeautifulSoup e request também é comum nas ferramentas da Web scraping . A desvantagem é que ela é mais lenta em comparação com o LXML. Recomenda-se usar o BeautifulSoup junto com o analisador LXML. O código python para instalar o BeautifulSoup é "pip install BeautifulSoup".

4. Raspagem:

É seguro chamar o Scrapy de herói da Web scraping. O Scrapy não é uma biblioteca python, mas uma estrutura totalmente desenvolvida para a Web scraping . No backend, o Scrapy consiste em um bot capaz de enviar simultaneamente várias solicitações HTTP para a fonte. Embora o Scrapy seja uma estrutura robusta para a Web scraping, você pode adicionar plug-ins para aumentar sua funcionalidade. A principal desvantagem do Scrapy é que ele não tem a capacidade, como o selenium (que veremos na próxima seção), de lidar com javascript. O Scrapy pode superar essa desvantagem usando qualquer biblioteca que suporte a extração de dados de um site dinâmico.

5. Selênio:

O Selenium foi criado por Jason Huggins para o teste automatizado de aplicativos da Web. A desvantagem de o Scrapy não ser capaz de lidar facilmente com páginas Javascript é onde o Selenium se destaca mais. Como o Selenium pode scrape páginas dinâmicas da Web, também é melhor scrape dados dessa página da Web. Mas é recomendável usar o Selenium ao trabalhar em projetos de pequena escala e quando o tempo não for essencial. Como o Selenium executa javascript em todas as páginas da fonte de destino, ele tende a ser lento em comparação com outras bibliotecas e estruturas python.

6. Import.io:

É verdade que os sites estão mudando rapidamente e se tornando mais complexos. A Web scraping em uma escala maior está se tornando mais difícil, como scraping dados de um site de comércio eletrônico. 

Mas o import.io tem uma solução. Com tecnologia de ponta na Web scraping, você pode scrape vários sites ao mesmo tempo sem atrasos. O melhor do import.io é que ele é uma ferramenta que pode verificar automaticamente os dados que estão sendo extraídos e fazer auditorias de controle de qualidade em intervalos regulares. 

Esse recurso pode ser usado para evitar que valores nulos e duplicados sejam extraídos. Você pode scrape vários tipos de dados, como detalhes do produto, classificações, avaliações, perguntas e respostas e disponibilidade do produto.

7. DataStreamer:

Se você é um profissional de marketing de mídia social, o datastreamer é a melhor ferramenta para scrape um grande número de dados públicos de sites de mídia social. Com o DataStreamer, você pode integrar dados não estruturados com uma única API. 

Com o DataStreamer, você pode alimentar seu pipeline de dados com mais de 56.000 peças de conteúdo e 10.000 enriquecimento por segundo. Personalize seus dados, filtrando-os e agregando-os com base nas perguntas que você deseja que sejam respondidas. 

8. Proxy:

A proxy não é uma ferramenta python real, mas é necessária para a Web scraping. Conforme mencionado acima, a Web scraping precisa ser executada com cuidado, pois alguns sites não permitem que você extraia dados de suas páginas da Web. Se você fizer isso, eles provavelmente bloquearão seu endereço IP local. Para evitar isso, um proxy mascara seu endereço IP e o torna anônimo on-line.

Melhor servidor Proxy para a Web Scraping:

ProxyScrape é um dos mais populares e confiáveis provedores on-line de proxy . Os três serviços proxy incluem servidores dedicados de datacenter proxy , servidores residenciais proxy e servidores premium proxy . Então, qual é a melhor solução possível para o melhor HTTP proxy para a Web scraping? Antes de responder a essa pergunta, é melhor ver os recursos de cada servidor proxy .

Um datacenter dedicado proxy é mais adequado para tarefas on-line de alta velocidade, tais como streaming de grandes quantidades de dados (em termos de tamanho) a partir de vários servidores para fins de análise. É uma das principais razões pelas quais as organizações escolhem o proxies dedicado à transmissão de grandes quantidades de dados em um curto espaço de tempo.

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

O próximo é um residencial proxy. Residencial é um go-to proxy para todo consumidor em geral. A principal razão é que o endereço IP de um residencial proxy se assemelha ao endereço IP fornecido pelo ISP. Isto significa que obter permissão do servidor alvo para acessar seus dados será mais fácil do que o normal. 

A outra característica do ProxyScrape's residencial proxy é uma característica rotativa. Um proxy rotativo ajuda você a evitar uma proibição permanente em sua conta porque seu proxy residencial muda dinamicamente seu endereço IP, tornando difícil para o servidor alvo verificar se você está usando um proxy ou não. 

Além disso, as outras características de um residencial proxy são: largura de banda ilimitada, juntamente com conexão concorrente, HTTP/s proxies, proxies a qualquer momento sessão por causa de 7 milhões mais proxies no pool proxy , autenticação de nome de usuário e senha para maior segurança, e por último, mas não menos importante, a capacidade de mudar o servidor do país. Você pode selecionar seu servidor desejado anexando o código do país à autenticação do nome de usuário. 

A última é a prêmio proxy. Premium proxies são o mesmo que um datacenter dedicado proxies. A funcionalidade permanece a mesma. A principal diferença é a acessibilidade. Em premium proxies, a lista proxy (a lista que contém proxies) é disponibilizada para todos os usuários na rede ProxyScrape. É por isso que o Premium proxies custa menos do que o datacenter dedicado proxies.

Então, qual é a melhor solução possível para o melhor HTTP proxy para a Web scraping? 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. 

A seguir, o melhor seria mudar o servidor proxy com base no país. Basta anexar o país ISO_CODE no final da autenticação IP ou autenticação de nome de usuário e senha.

Leituras sugeridas:

  1. Scrape Comentários do YouTube em 5 passos simples
  2. Scraping Endereços de e-mail usando Python em 2023

Perguntas Frequentes:

1. O Python é adequado para a Web scraping?

Python é o melhor para a Web scraping porque é fácil de usar para iniciantes e você pode processar várias solicitações de sites para coletar grandes quantidades de dados.

2. É legal scrape dados on-line?

É legal scrape todos os dados públicos, mas é recomendável seguir as diretrizes da Web scraping antes de implementar a tela scraping. Você pode fazer isso verificando o arquivo robot.txt, o arquivo de mapa do site e os termos e condições do próprio site visado.

3. O HTML é necessário para executar o site scraping?

É melhor primeiro acessar master HTML antes de implementar o site scraping. Isso o ajudará a extrair a quantidade certa de dados. Ao clicar na opção inspecionar na página da Web, você obterá o script de cauda longa do HTML; o conhecimento básico de HTML o ajudará a economizar tempo para encontrar os dados corretos.

Conclusão:

A Web scraping é uma ferramenta essencial para qualquer cientista e analista de dados. Com ela, os cientistas de dados podem ter uma visão melhor dos dados e fornecer uma solução melhor para os problemas do mundo atual. Se você é um profissional de SEO/marketing digital, as ferramentas Python web scraping são indispensáveis. As ferramentas Python web scraping ajudam você a economizar muito tempo e a coletar facilmente os dados necessários sem nenhuma dificuldade. Este artigo espera fornecer informações suficientes sobre as "8 melhores ferramentas Python web scraping "

ISENÇÃO DE RESPONSABILIDADE: este artigo é estritamente para fins de aprendizado. Sem seguir as diretrizes adequadas, a execução da Web scraping pode ser ilegal. Este artigo não apóia a Web scraping ilícita de forma alguma.