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Todos sabem que conhecimento é poder. É necessário efetuar algumas tarefas de recolha de dados para ter acesso às melhores informações. Um dos melhores métodos é o web scraping ou a extração de dados da Web para compilar e armazenar informações de sítios Web na Internet. Mas porque é que é necessário utilizar a raspagem da Web
Todos sabem que conhecimento é poder. É necessário efetuar algumas tarefas de recolha de dados para ter acesso às melhores informações. Um dos melhores métodos é o web scraping ou a extração de dados da Web para compilar e armazenar informações de sítios Web na Internet. Mas porque é que precisa de utilizar a raspagem da Web se pode realizar a mesma tarefa copiando e colando dados?
A resposta à pergunta é que é fácil copiar o texto e guardar as imagens. Mas esta abordagem é praticamente impossível quando se trata de extrair grandes quantidades de dados de um sítio Web. Pode demorar dias e até meses se utilizar a técnica de copiar e colar para recolher os dados. Daí a necessidade da raspagem da Web, que é utilizada para extrair grandes quantidades de dados de sítios Web de forma automatizada. A recolha de dados de milhares de páginas de sítios Web demora apenas alguns minutos ou horas. Além disso, pode descarregar e exportar os dados para analisar as informações de forma conveniente.
O tempo é o bem mais valioso na vida de uma pessoa. Utilizando a recolha de dados da Web, pode poupar o seu tempo e recolher os dados num volume mais elevado. Seguem-se alguns casos de utilização da recolha de dados da Web que podem automatizar a sua vida.
Pode utilizar a recolha de dados da Web para realizar tarefas diárias como:
Como é que a raspagem da Web pode realizar estas tarefas? Vejamos o exemplo de uma procura de emprego. Suponhamos que está desempregado e procura um emprego como analista comercial. Todos os dias acorda, consulta o Indeed (o sítio Web de emprego mais importante) e percorre várias páginas à procura de novos empregos. O processo de procura de emprego em várias páginas pode demorar 20 a 30 minutos.
Pode poupar tempo e esforço automatizando este processo. Por exemplo, pode criar um programa de recolha de dados da Web que lhe envie um e-mail todos os dias e que tenha todos os detalhes das ofertas de emprego de analista de negócios no Indeed numa tabela ordenada. Desta forma, só precisará de alguns minutos para ver as ofertas de emprego diárias.
Em vez de copiar e colar dados da Internet, pode recolher com precisão e gerir eficazmente os dados utilizando a raspagem da Web. Copiar os dados da Web e colá-los num computador é um processo manual que é entediante e demorado. Pode utilizar o processo automatizado de extração de dados da Web e guardá-los num formato estruturado, como um ficheiro .csv, uma folha de cálculo, etc. Desta forma, pode recolher dados num volume mais elevado do que um ser humano normal alguma vez poderia conseguir. Para uma extração mais avançada da Web, pode armazenar os seus dados numa base de dados na nuvem e executá-la diariamente.
A marca de uma empresa tem um valor significativo. Todas as marcas desejam ter um sentimento positivo em linha e querem que os clientes comprem os seus produtos em vez dos seus concorrentes.
As marcas utilizam a raspagem da Web para:
Podem compreender a voz atual dos seus clientes verificando os seus comentários sobre os seus produtos nas plataformas das redes sociais. Desta forma, podem determinar se os clientes gostam ou não dos seus produtos. Assim, a recolha de dados da Web permite-lhes identificar rapidamente os comentários negativos e atenuar os danos causados à notoriedade da marca.
Se tem uma empresa, pode otimizar os seus preços actuais comparando-os com os preços da concorrência. Pode fazê-lo automaticamente através da recolha de dados da Web para criar um plano de preços competitivo. Aqui coloca-se a questão: Como é que a recolha de dados da Web ajuda a criar um plano de preços? A resposta à pergunta é que pode recolher milhões de dados de preços de produtos através de web scraping. Os preços dos produtos terão de ser alterados de forma dinâmica para satisfazer as flutuações da procura no mercado. Desta forma, a recolha automática de dados com a raspagem da Web ajuda as empresas a criar um plano de preços.
O Web scraping permite-lhe recrutar os melhores candidatos talentosos para a sua empresa em comparação com os seus concorrentes. Em primeiro lugar, utiliza a recolha de dados da Web para compreender as competências actuais do mercado e, em seguida, pode contratar programadores que correspondam às necessidades da sua empresa.
A otimização para os motores de busca (SEO) tem por objetivo aumentar o tráfego do sítio Web e converter os visitantes em oportunidades. Pode utilizar o web scraping para recolher volumes de dados, ter uma ideia das palavras-chave que estão a otimizar e do conteúdo que estão a publicar. Depois de recolher os dados, pode analisar e tirar conclusões valiosas para desenvolver as estratégias que melhor se adequam ao seu nicho.
Qual a importância dos proxies para a extração de dados da Web? Seguem-se algumas razões para utilizar proxies para uma extração segura de dados da Web.
O pool de proxy que utiliza tem um tamanho específico que depende de vários factores mencionados abaixo.
Alguns sítios Web oferecem uma lista de proxies gratuitos para utilizar. Pode utilizar o código abaixo para obter a lista de proxies gratuitos.
Primeiro, tens de fazer algumas importações necessárias. Tens de importar os pedidos do Python e o módulo BeautifulSoup.
importar pedidos
importar aleatório
from bs4 import BeautifulSoup as bs
É necessário definir uma função que contenha o URL do sítio Web. Pode criar um objeto soup e obter a resposta HTTP.
def get_free_proxies():
url = "https://free-proxy-list.net/"
soup = bs(requests.get(url).content, "html.parser")
proxies = []
Em seguida, tem de utilizar um ciclo for que possa obter a tabela dos proxies gratuitos, como se mostra no código abaixo.
for row in soup.find("table", attrs={"id": "proxylisttable"}).find_all("tr")[1:]:
tds = row.find_all("td")
try:
ip = tds[0].text.strip()
port = tds[1].text.strip()
host = f"{ip}:{port}"
proxies.append(host)
except IndexError:
continue
return proxies
O resultado abaixo mostra alguns proxies em execução.
Em ProxyScrape oferecemos uma
Pode poupar o seu tempo e recolher dados em volumes mais elevados de um sítio Web utilizando o método automatizado de raspagem ou extração de dados da Web. Permite-lhe automatizar todos os processos, como encomendar um produto, enviar e-mails, procurar empregos em sítios Web e poupar o seu tempo de compras. Os processos manuais de extração de dados são fastidiosos e demorados. Por isso, deve utilizar ferramentas de recolha de dados automatizadas, como as ferramentas de Web scraping, que podem poupar o seu tempo e reduzir o seu esforço. Pode utilizar a recolha de dados da Web para verificar os preços dos produtos dos seus concorrentes, monitorizar a sua marca e automatizar as suas tarefas. Pode utilizar um conjunto de proxies para efetuar muitos pedidos ao sítio Web alvo sem ser banido. O tamanho do conjunto de proxies depende do número de pedidos efectuados e da qualidade dos IPs, como os IPs de centros de dados ou residenciais.