O que é a Web Scraping

A quantidade de dados na Internet aumentou exponencialmente. Em contrapartida, isso aumentou a demanda por análise de dados. Como a análise de dados é muito difundida, é preciso gerar análises a partir de mais de um recurso. Portanto, as empresas precisam coletar esses dados de uma variedade de recursos. Antes de entrar em detalhes sobre a web

A quantidade de dados na Internet aumentou exponencialmente. Em contrapartida, isso aumentou a demanda por análise de dados. Como a análise de dados é muito difundida, é preciso gerar análises a partir de mais de um recurso. Portanto, as empresas precisam coletar esses dados de uma variedade de recursos.

Antes de entrar nos detalhes da Web scraping, vamos começar do zero.

O que é a Web Scraping

A Web scraping é a arte de extrair dados da Internet de forma automatizada e, em seguida, utilizá-los para fins significativos. Vamos supor que você esteja copiando e colando o conteúdo da Internet em um arquivo do Excel. Isso também é web scraping , mas em uma escala muito pequena. 

A Web scraping agora se tornou um campo muito diversificado e é feita principalmente por meio de software. A maioria dos raspadores da Web consiste em bots que visitam o site e coletam as informações relevantes para seus usuários. Ao automatizá-los, esses bots podem fazer o mesmo trabalho em um período muito curto. Os dados continuam sendo atualizados continuamente e têm muitos benefícios em potencial nesta era de rápida evolução.

Tipo de dados a serem extraídos

O tipo de dados a serem coletados depende da organização. A coleta de tipos de dados comuns inclui imagens, textos, informações sobre produtos, opiniões de clientes, preços e avaliações. 

Para que é usada a Web Scraping ?

Quando se trata dos usos da Web scraping, ela tem um número incontável de aplicações.

• As empresas de pesquisa de mercado usam scrapers para extrair dados de mídias sociais e outros fóruns on-line para coletar informações como sentimentos dos clientes e análise da concorrência.
• O Google usa raspadores da Web para analisar o conteúdo e classificá-lo de acordo. Eles coletam as informações de sites de terceiros antes de redirecioná-las para os seus próprios sites.
• O contato scraping também é muito comum hoje em dia. A maioria das empresas usa o site scraping para coletar informações de contato para fins de marketing. 
• A Web scraping também é muito comum para listagens de imóveis, coleta de dados meteorológicos, realização de auditorias de SEO e muito mais.

No entanto, deve-se observar que pode haver consequências perigosas se o site scraping não for feito corretamente. Os scrapers ruins geralmente coletam informações erradas, o que pode causar impactos muito ruins.

Funcionamento de um Web Scraper

Vamos analisar agora como o raspador da Web funciona.

1. O scraper faz uma solicitação HTTP para o servidor.
2. Ele extrai e analisa o código do site.
3. Ele salva os dados relevantes localmente.

Agora vamos examinar os detalhes de cada etapa.

Fazer uma solicitação HTTP ao servidor

Sempre que você visita um site, faz uma solicitação HTTP a esse site. É como bater na porta e entrar na casa. Após a aprovação da solicitação, você pode acessar as informações fornecidas nesse site. Portanto, o raspador da Web precisa enviar uma solicitação HTTP para o site que está sendo visado.

Extração e análise do código do site

Depois que o scraper obtém acesso ao site, o bot pode ler e extrair o código HTML ou XML do site. O código analisa a estrutura do site. De acordo com o código analisado, o scraper analisará o código para extrair os elementos necessários do site.

Salvando dados localmente

A etapa final envolve salvar os dados relevantes localmente. Depois que o HTML ou XML tiver sido acessado, extraído e analisado, é hora de salvar os dados. Os dados geralmente estão em um formato estruturado. Por exemplo, são armazenados em diferentes formatos do Excel, como .csv ou .xls. 

Depois de concluir esse trabalho, você pode continuar a utilizar os dados para os fins pretendidos. Por exemplo, é possível gerar diferentes tipos de análise de dados ou analisar essas informações para gerar vendas, etc.

Agora vamos ver como scrape os dados de forma gradual.

Como acessar Scrape os dados da Web

As etapas envolvidas na Web scraping dependem da ferramenta que você está usando, mas vamos apresentar brevemente as etapas envolvidas.

Localizar URLs a serem extraídos

A primeira coisa que se deve fazer é descobrir os sites de sua preferência. Há uma variedade de informações presentes na Internet, portanto, é preciso restringir suas necessidades.

Inspecionar a página

É muito importante conhecer a estrutura da página, como as diferentes tags HTML, etc., antes de começar a usar o site scraping , pois você precisa informar ao seu web scraper o que precisa ser extraído.

Identificar os dados a serem extraídos

Vamos supor que você queira ter as resenhas de livros na Amazon. Você precisará identificar onde elas estão localizadas no backend. A maioria dos navegadores destaca automaticamente o conteúdo de front-end selecionado com seu back-end correspondente. É preciso identificar as tags exclusivas que envolvem ou aninham o conteúdo relevante.

Escreva o código necessário

Depois de encontrar as tags aninhadas apropriadas, você precisará incorporá-las ao seu código. Isso informará ao bot que tipo de informação específica você deseja extrair. A Web scraping é feita com mais frequência usando bibliotecas Python. É preciso especificar explicitamente os tipos de dados e as informações necessárias. Por exemplo, você pode estar procurando por resenhas de livros. Portanto, você precisará de informações como o título do livro, o nome do autor, a classificação, etc.

Executar código

A próxima etapa envolve a execução do código em que o scrape solicita o site, extrai os dados e os analisa adequadamente.

Armazenamento de dados

Depois de coletar e analisar as informações e os dados relevantes, a etapa final envolve o armazenamento. Há vários formatos nos quais os dados podem ser armazenados, e a escolha do que melhor lhe convém é totalmente sua. Os formatos diferentes do Excel são os mais comuns para armazenar os dados, mas alguns outros formatos usados são CSV e JSON.

Concluindo

Neste artigo, vimos os fundamentos da Web scraping , analisando os conceitos básicos, como o que é a Web scraping e suas diferentes aplicações, considerando casos de uso práticos. Além disso, também aprofundamos a funcionalidade da Web scraping e as etapas envolvidas em scraping os dados da Web. Espero que este artigo tenha sido útil e agregue mais conhecimento aos leitores.

Isso foi tudo por enquanto. Vejo vocês nos próximos!