Em um mundo que está se tornando cada vez mais dependente de dados, a capacidade de coletar e analisar grandes quantidades de informações pode proporcionar às empresas e aos profissionais uma vantagem competitiva significativa. A Web scraping, o processo de extração de dados de sites, é uma ferramenta poderosa no arsenal de analistas de dados, desenvolvedores da Web, profissionais de marketing digital e programadores Python. Este guia o conduz pelas técnicas básicas e avançadas da Web scraping , destaca as práticas recomendadas e apresenta a API Web Scraping da ProxyScrape como uma solução flexível para sites estáticos e dinâmicos.
Para determinar se um site é estático ou dinâmico:
Esses métodos representam apenas algumas maneiras de determinar se um site é estático ou dinâmico. Embora existam outras estratégias, analisamos e identificamos essas técnicas, que acreditamos serem amplamente utilizadas e eficazes.
Para scrape conteúdo estático, o Python oferece bibliotecas robustas, como `requests` para fazer solicitações HTTP e `BeautifulSoup` para analisar documentos HTML e XML. Aqui está um exemplo simples:
importar solicitações
from bs4 import BeautifulSoup
resposta = requests.get('http://example.com')
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Extrair os dados desejados
dados = soup.find_all('p')Esse método é perfeito para quem está começando sua jornada na Web scraping . É eficaz para sites com conteúdo estático, exigindo configuração mínima.
Os sites dinâmicos apresentam um desafio diferente. Esses sites carregam seu conteúdo de forma assíncrona com JavaScript, o que significa que o HTML scraping simples não funcionará porque os dados não estão presentes no carregamento inicial da página.
Há duas maneiras de abordar o site dinâmico scraping:
Para scrape conteúdo dinâmico, ferramentas como o Playwright imitam a interação de um usuário real com o navegador, permitindo que você scrape dados que são carregados dinamicamente. Aqui está uma breve visão sobre o uso do Playwright com Python:
from playwright.sync_api import sync_playwright
se __name__ == '__main__':
with sync_playwright() as p:
browser = p.chromium.launch(headless=True)
page = browser.new_page()
page.goto('https://www.scrapethissite.com/pages/ajax-javascript/')
# Simular interações aqui
page.click('//*[@id="2014"]')
# Extrair o conteúdo dinâmico
content = page.inner_text('//*[@id="oscars"]/div/div[5]/div/table')
print(content)
browser.close()import requests
# URL from the AJAX request
url = 'https://example.com/api/data'
# Any headers you observed that are necessary, like user-agent, authorization tokens, etc.
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Linux; Android 10; K) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Mobile Safari/537.36,gzip(gfe)',
'Authorization': 'Bearer token_if_needed'
}
# If it's a POST request, you might also need to send data
data = {
'example_key': 'example_value'
}
# Replace 'get' with 'post' if the request type is POST
response = requests.get(url, headers=headers, data=data if 'post' in locals() else None)
# To view the response
print(response.json()) Embora o domínio das solicitações e do Playwright ou de qualquer outra biblioteca de cliente Http possa ser gratificante, é necessário tempo e esforço para lidar com elas corretamente. Uma abordagem alternativa é aproveitar uma API Scraping da Web que abstrai a complexidade das tarefas scraping . Ela não só lida com o envio de solicitações HTTP para você, mas também fornece assistência com técnicas antibanimento para evitar o bloqueio de determinados sites.
ProxyScrape oferece uma API da Web Scraping que simplifica a extração de dados de sites estáticos e dinâmicos.
Os recursos da API incluem:
Esta é uma ilustração de como você pode incorporar nossa API scraping da Web em seus scripts Python para sites estáticos ou para chamar um endpoint de API que você extraiu do painel de inspeção no seu navegador:
import requests
import base64
import json
data = {
"url": "https://books.toscrape.com/",
"httpResponseBody": True
}
headers = {
'Content-Type': 'application/json',
'X-Api-Key': 'YOUR_API_KEY'
}
response = requests.post('https://api.proxyscrape.com/v3/accounts/freebies/scraperapi/request', headers=headers, json=data)
if response.status_code == 200:
json_response = response.json()
if 'browserHtml' in json_response['data']:
print(json_response['data']['browserHtml'])
else:
print(base64.b64decode(json_response['data']['httpResponseBody']).decode())
else:
print("Error:", response.status_code)Aqui está um exemplo em que esperamos que o favicon comece a carregar. Normalmente, essa é a última solicitação a ser iniciada no site de teste que estamos usando.
import requests
import json
url = 'https://api.proxyscrape.com/v3/accounts/freebies/scraperapi/request'
headers = {
'Content-Type': 'application/json',
'X-Api-Key': '<your api key>' # Make sure to replace <your api key> with your actual API key
}
payload = {
"url": "https://books.toscrape.com/",
"browserHtml": True,
"actions": [
{
"action": "waitForRequest",
"urlPattern": "https://books.toscrape.com/static/oscar/favicon.ico",
"urlMatchingOptions": "exact"
}
]
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
# Print the response from the server
print(response.text) # Prints the response body as textIndependentemente das ferramentas ou APIs que você escolher, respeitar os termos de uso do site, limitar as taxas de solicitação para evitar proibições de IP e usar proxies para scraping anônimo são práticas recomendadas essenciais. ProxyScrape A Web Inc. não apenas fornece proxies premium, residencial, móvel e dedicado para essas necessidades, mas também incentiva a ética na Web scraping.
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