Como Scrape preços de sites? Guia robusto em 2024

De acordo com o Statista, em 2021, as vendas de comércio eletrônico no varejo totalizaram 4,9 trilhões de dólares americanos em todo o mundo. Isso é muito dinheiro, e a previsão é de que, até 2025, atinja a marca de 7 trilhões de dólares. Como você pode imaginar, com esse grande potencial de receita no comércio eletrônico, a concorrência deve ser agressiva.

De acordo com o Statista, em 2021, as vendas de comércio eletrônico no varejo totalizaram 4,9 trilhões de dólares americanos em todo o mundo. Isso é muito dinheiro, e a previsão é de que, até 2025, atinja a marca de 7 trilhões de dólares. Como você pode imaginar, com esse grande potencial de receita no comércio eletrônico, a concorrência deve ser agressiva.

Portanto, é necessário adaptar-se às últimas tendências para sobreviver e prosperar nesse ambiente ultracompetitivo. Se você é um participante do mercado, o primeiro passo nessa direção é analisar seus concorrentes. Um dos principais componentes dessa análise é o preço. A comparação dos preços dos produtos entre os concorrentes o ajudará a cotar o preço mais competitivo do mercado. 

Além disso, se você for um usuário final, poderá descobrir os preços mais baixos de qualquer produto. Porém, o verdadeiro desafio aqui é que há muitos sites de comércio eletrônico disponíveis on-line. É impossível acessar manualmente cada site e verificar o preço de cada produto. É aqui que a codificação de computador entra em ação. Com a ajuda do código Python, podemos extrair informações dos sites. Isso faz com que seja fácil acessar scraping os preços dos sites. 

Este artigo discutirá como scrape preços de sites de um site de comércio eletrônico usando Python como exemplo. 

Sinta-se à vontade para verificar a seção que mais deseja conhecer.

O site Scraping é legal?

Scrape Preços de sites

Etapa 1: Instalação das bibliotecas necessárias:

Etapa 2: Extração de dados da Web:

Etapa 3: Analisar os dados:

Etapa 4: Fazer looping do código para obter mais dados:

Etapa 5: Obtendo a saída:

Perguntas frequentes:

Conclusão:

Principais conclusões:

O site Scraping é legal?

Antes de tratarmos dos preços de scraping de sites, precisamos discutir a definição e os fatores legais por trás da Web scraping.

A Web scraping, também conhecida como extração de dados da Web, usa bots para rastrear um site-alvo e coletar os dados necessários. Quando você ouve o termo "web scraping", a primeira pergunta que pode vir à mente é se a web scraping é legal ou não.

Essa resposta depende de outra pergunta: "O que você fará com os dados extraídos?" É legal obter dados de outros sites para análise pessoal, pois todas as informações exibidas são para consumo público. Porém, se os dados que você usar para sua própria análise afetarem o proprietário original dos dados de qualquer forma, isso é ilegal. Mas, em 2019, um tribunal federal dos EUA decidiu que a Web scraping não viola as leis de hacking.

Em resumo, é sempre melhor praticar a extração de dados de sites que não afetem o proprietário original dos dados. Outro aspecto a ser lembrado é scrape apenas o que você precisa. Scraping toneladas de dados do site provavelmente afetarão a largura de banda ou o desempenho do site. É importante ficar atento a esse fator. 

Se você não souber como verificar se o site permite ou não o acesso à Web scraping , há maneiras de fazer isso:

Verifique o arquivo Robot.txt - Esse arquivo de texto legível por humanos fornece informações sobre a quantidade de dados que você pode obter scrape de determinados sites. Um arquivo de texto de robô o ajuda a identificar o que deve ser scrape e o que não deve ser scrape. Diferentes editores de sites seguem diferentes formatos para seus arquivos de robô. Recomenda-se verificar o arquivo antes de executar o processo de scraping . Arquivos de mapa do site - Um arquivo de mapa do site é um arquivo que contém informações necessárias sobre a página da Web, áudio, vídeo e outros arquivos sobre o site. Os mecanismos de busca leem esse arquivo para rastrear a página com mais eficiência. Tamanho do site - Como mencionado acima, o rastreamento de toneladas de dados afeta a eficiência do site e a eficiência do scraper. Fique de olho no tamanho do site. OBSERVAÇÃO: aqui, o tamanho do site se refere ao número de páginas disponíveis.Verifique os Termos e Condições - É sempre uma boa ideia verificar os Termos e Condições do site que você deseja rastrear. Os Termos e Condições provavelmente terão uma seção referente à Web scraping, incluindo a quantidade de dados que você pode scrape e a tecnologia que eles usam em seus sites.

Como Scrape preços de sites usando Python?

Agora, você deve ter uma compreensão básica da Web scraping e dos fatores legais por trás da Web scraping. Vamos ver como podemos criar um raspador da Web simples para encontrar os preços de laptops em um site de comércio eletrônico. A linguagem Python, juntamente com o notebook Jupyter, é usada para criar o coletor de dados.

5 etapas para Scrape preços de sites usando Python

Etapa 1: Instalação das bibliotecas necessárias:

Em Python, uma biblioteca chamada "BeautifulSoup" coleta dados de outros sites para scrape preços de sites.

Junto com o BeautifulSoup, estamos usando o "Pandas" e o "requests". O Pandas é usado para criar um quadro de dados e realizar análises de dados de alto nível, e o request é a biblioteca HTTP que ajuda a solicitar os dados dos sites. Para instalar essas bibliotecas no python, use o seguinte código mostrado abaixo:

from bs4 import BeautifuSoup
importar requests
import pandas as pd
importar urllib.parse

Etapa 2: Extração de dados da Web:

Para fins de melhores práticas, neste exemplo, o nome do site não está visível. Seguindo as diretrizes legais da Web scraping mencionadas acima e as etapas a seguir, você obterá o resultado. Depois de obter o endereço do site, você pode salvá-lo em uma variável e verificar se a solicitação foi aceita ou não. Para extrair dados, siga o código python mostrado abaixo:

seed_url = 'example.com/laptops'
response = requests.get(seed_url) #Verificando se a solicitação foi aceita ou não
response.status_code #200 é o código referente ao status OK, o que significa que a solicitação foi aceita
200

O status_code lhe dará o resultado, se recebemos uma solicitação ou não. Aqui, o status_code "200" significa que a solicitação foi aceita. Agora, recebemos a solicitação. A próxima etapa é analisar os dados.

Etapa 3: Analisar os dados:

A análise é o processo de conversão de um formato em outro formato. Nesse caso, a análise de HTML é realizada, convertendo os dados (HTML) em um formato interno (python) para que o ambiente possa executar os dados. A imagem a seguir mostra o código python para realizar o processo de análise de dados usando a biblioteca BeautifulSoup:

soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

Ao analisar as páginas da Web, o python obtém todos os dados, como nomes, tags, preços, detalhes da imagem e detalhes do layout da página.

Como mencionado acima, nosso objetivo é encontrar os preços do laptop em um site de comércio eletrônico. As informações necessárias para este exemplo são o nome do laptop e seu preço. Para descobrir isso, visite a página da Web que você deseja descartar. Clique com o botão direito do mouse na página da Web e selecione a opção "inspecionar". Você verá um terminal como este:

Use a opção destacada para passar o mouse sobre o nome do laptop, o preço e o contêiner. Ao fazer isso, você verá o código da div destacado no terminal. A partir daí, você poderá obter os detalhes da classe. Depois de obter os detalhes da classe, insira todas as informações no código python abaixo.  

results = soup.find_all('div', {'class':'item-container'})
len(results)

results[1]

#NECESSARY DATA:
#Name and Price of the item
Name_of_the_Item= soup.find('a', {'class':'item-title'}).get_text()
print(Name_of_the_Item)

price=soup.find('li', {'class':'price-current'}).get_text()
print(price)

Etapa 4: Fazer looping do código para obter mais dados:

Agora você tem o preço de um único laptop. E se você precisar de 10 laptops? Isso é possível usando o mesmo código no loop for. O código Python para execução de um loop for é mostrado abaixo.

Name_of_the_item = []
Price_of_the_item = []
for soup in results:
    try:
        Name_of_the_item.append(soup.find('a', {'class':'item-title'}).get_text()) 
    except:
        Name_of_the_item.append('n/a')
    try:
        Price_of_the_item.append(soup.find('li', {'class':'price-current'}).get_text())
    except:
        Price_of_the_item.append('n/a')
print(Name_of_the_item)
print(Price_of_the_item)

Etapa 5: Obtendo a saída:

Agora que todas as etapas da Web scraping foram concluídas, vamos ver como é o resultado.

Para o nome dos laptops:

Pelo preço dos laptops:

Isso não está em um formato legível. Para convertê-lo em um formato legível, de preferência em um formato de tabela (dataframe), você pode usar a biblioteca pandas. O código python é mostrado abaixo sobre como executar essa etapa.

#Creating a dataframe
product_details=pd.DataFrame({'Name': Name_of_the_item, 'Price':Price_of_the_item})
product_details.head(10)

Agora ele parece legível. A última etapa é salvar esse dataframe em um arquivo CSV para análise. O código python para salvar o dataframe no formato CSV é mostrado abaixo.

product_details.to_csv("Web-scraping.csv")

Com isso, você pode realizar uma análise competitiva simples, com foco nos preços dos produtos. Em vez de fazer isso manualmente, a Web automatizada scraping usando python é uma maneira eficiente e economiza muito tempo. 

ProxyScrape:

Conforme discutido acima sobre como verificar se o site permite a Web scraping, proxies o ajudará a resolver o problema.

Proxies ajudam a mascarar seu endereço IP local e podem torná-lo anônimo on-line. Isso pode ajudá-lo a scrape os dados de sites sem problemas. ProxyScrape O proxies é o melhor lugar para obter o proxies premium, bem como o gratuito. As vantagens de usar o ProxyScrape são:

• Oculta sua identidade, garantindo que você não seja bloqueado.
• Ele pode ser usado em todos os sistemas operacionais.
• Suporta a maioria dos padrões modernos da Web.
• Sem limite de download.
• Ajuda você a executar o site scraping sem comprometer a eficiência do raspador.
• Garantia de 99% de tempo de atividade.

Perguntas frequentes:

Perguntas frequentes:

Conclusão:

Neste artigo, vimos como scrape preços de sites usando python. A Web scraping é uma maneira eficiente de obter dados on-line. A maioria dos Kickstarters está usando a Web scraping para obter os dados necessários seguindo todas as diretrizes éticas sem gastar muito tempo e recursos. Ferramentas dedicadas da Web scraping estão disponíveis on-line para várias informações, como preços e informações sobre produtos. Você pode visitar aqui para saber mais sobre as ferramentas da Web scraping .

Este artigo espera ter fornecido informações suficientes para responder à pergunta: "como scrape preços de sites?" Mas a realidade é que não há uma maneira definitiva de scrape preços de sites. Você pode usar ferramentas dedicadas da Web scraping para scrape preços de sites ou criar seus próprios scripts python para scrape preços de sites. De qualquer forma, você pode economizar tempo e coletar muitos dados sem dificuldade. 

Principais conclusões:

• A Web scraping é uma maneira eficiente de obter os dados on-line sem gastar muito tempo e recursos.
• O processo do site scraping deve ser realizado seguindo todas as diretrizes éticas.
• As bibliotecas Python, como a "BeautifulSoup", são usadas para a Web scraping
• O uso do site proxies ajuda a executar o site scraping sem interferência.

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