Web scraping is an essential tool for developers, data analysts, and SEO professionals. Whether it's gathering competitor insights or compiling datasets, scraping often involves navigating through multiple pages of data—a process known as pagination. But as useful as pagination is for user experience, it can pose significant challenges in web scraping. 

Web scraping has become an indispensable tool for gathering data from across the internet, empowering data analysts, tech enthusiasts, and businesses to make informed decisions. But extracting data is just the first step. To unlock its full potential, you need to export it efficiently into the right format—whether that's a CSV file for spreadsheets, JSON for APIs, or databases for large-scale storage and analysis.

This blog will take you through the essentials of exporting web-scraped data. You’ll learn step-by-step how to work with CSV and JSON files, integrate web-scraped data with databases, and make the most of your data management practices.

A raspagem da Web tornou-se uma competência essencial para programadores Python, cientistas de dados e entusiastas da raspagem da Web. Quer esteja a extrair dados para análise, a construir uma ferramenta de comparação de preços ou a automatizar a extração de conteúdos, a análise da Web está no centro de cada uma destas tarefas. Mas o que torna a análise da Web eficiente e fácil para iniciantes? Entre no Parsel - umabiblioteca poderosa em Python que simplifica a análise de HTML e a extração de dados.

O Web scraping tornou-se uma ferramenta essencial para programadores e analistas de dados que precisam de extrair e analisar informações da Web. Quer esteja a acompanhar os preços dos produtos, a recolher dados para investigação ou a criar um painel de controlo personalizado, o Web scraping oferece possibilidades infinitas.

Pandas é a biblioteca de referência para analistas de dados e programadores Python que se aventuram no mundo da manipulação e análise de dados. A sua sintaxe intuitiva e as estruturas de dados poderosas tornam o manuseamento de vastos conjuntos de dados não só gerível, mas também eficiente. Quer esteja a importar ficheiros CSV, a limpar conjuntos de dados desorganizados ou a analisar tendências de dados, o Pandas tem as ferramentas de que necessita.

O Web scraping tornou-se uma competência vital para os programadores Python, analistas de dados e qualquer pessoa que trabalhe com conjuntos de dados. Quando se trata de dados estruturados e ricos, as tabelas encontradas em sites são muitas vezes minas de ouro de informações. Quer esteja a pesquisar na Web catálogos de produtos, estatísticas desportivas ou dados financeiros, a capacidade de extrair e guardar dados de tabelas utilizando Python é uma ferramenta inestimável.

Este guia prático leva-o passo a passo através do processo de recolha de dados de tabelas de sítios Web utilizando Python. No final, saberá como utilizar bibliotecas populares como requests, Beautiful Soup e até pandas para aceder a dados de tabelas e armazená-los em formatos reutilizáveis como ficheiros CSV.

O teste e o desenvolvimento de API são tarefas críticas para programadores, profissionais de TI e testadores. Entre as ferramentas disponíveis, o Postman destaca-se como uma plataforma poderosa e fácil de utilizar para enviar pedidos, analisar respostas e depurar APIs. 

Ao trabalhar com o Selenium para raspagem ou automação da Web, a integração de proxies é uma obrigação. Os proxies permitem-lhe contornar proibições, limites de taxa e restrições geográficas, tornando as suas tarefas simples e eficientes. Mas configurar proxies no Selenium pode ser um desafio, especialmente se estiver a lidar com autenticação ou precisar de monitorizar pedidos HTTP. É aí que entra o Selenium Wire.

Na era digital, em que cada segundo conta, garantir que o desempenho do seu sítio Web está à altura não é apenas uma necessidade - é uma estratégia de sobrevivência. Com as expectativas dos utilizadores mais elevadas do que nunca, uma página de carregamento lento pode significar a diferença entre um cliente convertido e uma oportunidade perdida. É aqui que o Apache JMeter™ e os servidores proxy entram em ação, oferecendo uma combinação poderosa para testar a carga do seu sítio Web, de modo a garantir que este consegue lidar com grandes volumes de tráfego sem comprometer a velocidade ou a experiência do utilizador.

O eBay é um dos maiores mercados online do mundo, albergando milhões de produtos de várias categorias. A recolha de dados do eBay pode ser valiosa para tarefas como:

• Comparação de preços
• Análise do mercado
• Acompanhamento das tendências dos produtos

Neste guia, mostraremos como criar um script Python simples para pesquisar uma palavra-chave, extrair detalhes do produto, como título, preço, moeda, disponibilidade, resenhas e classificações, e salvar os dados em um arquivo CSV. Este tutorial é ótimo para principiantes que querem aprender a fazer web scraping da forma correta, com dicas sobre como respeitar os termos de serviço e utilizar proxies de forma responsável.