News Scraping - 5 casos de utilização e benefícios

As soluções de recolha de notícias beneficiam os empresários com dados altamente autênticos. As estatísticas indicam que a indústria dos jornais em linha gerou receitas de 5,33 mil milhões de dólares americanos em 2020. Os sítios Web de notícias são a fonte de dados recentes e autênticos. De todas as fontes de dados possíveis, os dados dos artigos de notícias podem contribuir com dados de alta qualidade para a análise

As soluções de recolha de notícias beneficiam os empresários com dados altamente autênticos. As estatísticas indicam que a indústria dos jornais em linha gerou receitas de 5,33 mil milhões de dólares americanos em 2020. Os sítios Web de notícias são a fonte de dados recentes e autênticos. De todas as fontes de dados possíveis, os dados de artigos de notícias podem contribuir com dados de alta qualidade para o processo de análise. Este artigo irá guiá-lo na recolha de dados de artigos noticiosos e permitir-lhe-á explorar mais sobre a sua utilização

Índice

• O que é Web Scraping
• O que é o News Scraping?
• Benefícios do News Scraping
• Casos de utilização de News Scraping
• Como extrair artigos de notícias?
• Raspagem de notícias com Python
• Desafios do News Scraping
• Proxies em News Scraping
• Porquê escolher Proxyscrape para News Scraping?
• Perguntas frequentes
• Reflexões finais

O que é Web Scraping

O Web scraping é o processo de extração de cargas de dados de múltiplas fontes de dados e a sua utilização para obter informações valiosas. Esta técnica é capaz de recolher toda a informação da página web, incluindo o conteúdo HTML subjacente dos sítios web. Isto pode facilmente replicar os elementos do sítio web noutros alvos.

Os dados da Web provenientes de redes sociais, transacções em linha, críticas de clientes, sítios Web de empresas e máquinas são as fontes de dados mais populares que podem contribuir para a ciência dos dados. As soluções de raspagem da Web têm de extrair dados de vários formatos, como texto, imagens, valores binários, códigos magnéticos e dados de sensores.

O que é o News Scraping?

A raspagem de notícias é uma aplicação da raspagem da Web em que os raspadores se concentram na extração de dados de artigos noticiosos. A raspagem de sítios Web de notícias fornece às pessoas dados sobre títulos de notícias, lançamentos recentes e tendências actuais.

De todas as fontes de dados disponíveis em linha, os sítios Web de notícias são os mais fiáveis. Os artigos de notícias são altamente autênticos, uma vez que têm a menor possibilidade de notícias falsas. A recolha de dados de páginas Web com artigos noticiosos permite-lhe ter acesso às últimas tendências e registos históricos que beneficiarão a análise em grande medida.

Benefícios do News Scraping

A recolha de notícias está a tornar-se uma técnica importante para obter informações. Os profissionais de marketing consideram a recolha de notícias útil em muitos casos.

Mantém-no atualizado com as últimas tendências

Os sítios Web de notícias são normalmente os primeiros a apresentar as últimas tendências do mercado. Estas fontes são a escolha certa para os scrapers as manterem actualizadas. Uma solução automatizada de recolha de notícias enriquece o processo de análise de dados com dados significativos e de qualidade.

Elevada conformidade com todos os domínios

Os sítios Web de notícias são compatíveis com quase todos os domínios possíveis. Como a palavra "notícias" indica, trazem informações das quatro direcções e cobrem artigos noticiosos sobre vários tópicos. Isto ajuda os "scrapers" a aceder a informações sobre todos os domínios num único sítio. As notícias não são apenas em papel. Também estão em conformidade com os dispositivos e aplicações digitais.

Fácil acesso a dados históricos

Um elemento necessário na análise de dados são os dados de experiências anteriores. Os analistas precisam das técnicas envolvidas em tarefas anteriores e das suas taxas de sucesso e insucesso para descobrir a estratégia mais adequada. Esta análise dos dados existentes pode servir como um contributo valioso para uma futura perceção do negócio.

Fonte fiável de provas factuais

Atualmente, é mais provável que as pessoas enviem notícias falsas para ganhar popularidade. Descobrir a autenticidade dos dados é um processo bastante complexo. É por isso que os analistas confiam sobretudo em sítios Web de notícias que apresentam artigos de notícias verificados.

Ajuda com novas ideias

No que diz respeito a artigos de qualidade, os utilizadores podem ter ideias novas para desenvolver a sua atividade. Os empresários podem conceber as suas estratégias de marketing com base em lançamentos de produtos recentes e tendências futuras.

Casos de utilização de News Scraping

Os serviços de recolha de notícias apoiam as pessoas em múltiplas aplicações que podem ajudar a organização a crescer em termos do mercado empresarial.

Comentários sobre a reputação

As organizações podem manter-se a par das notícias sobre as suas próprias empresas. Os artigos de notícias podem ser publicados com críticas do público ou inquéritos que permitem às empresas conhecer a opinião das pessoas sobre elas. Este sistema de monitorização da reputação ajuda os analistas a saberem se os seus planos estão a correr bem ou se é necessário fazer alterações.

Análise de risco

A partir de artigos de notícias, as pessoas podem descobrir a procura do mercado, bem como as coisas que não funcionam. Isto ajuda as empresas a desviar a sua atenção dos produtos desactualizados e a concentrarem-se nas tendências actuais.

Análise da concorrência

A recolha de dados sobre os seus concorrentes pode dar-lhe uma breve ideia das suas funções e estratégias. Analisar as taxas de sucesso e fracasso dos seus concorrentes é tão importante como analisar as suas próprias taxas. A recolha de dados de inquéritos sobre o seu nicho permitir-lhe-á ter uma vantagem sobre os seus concorrentes.

Previsões meteorológicas

As empresas também dependem de factores externos, como a localização geográfica ou o clima. Os analistas de empresas podem consultar artigos de notícias sobre previsões meteorológicas. Estes dados meteorológicos podem ajudar os analistas a tomar decisões sobre a expansão das suas actividades em vários países.

Análise de sentimentos

A recolha de notícias é utilizada na análise de sentimentos. Os analistas recolhem críticas públicas de sítios de notícias e submetem esses dados a uma análise de sentimentos. Nesta análise, descobrem a emoção do público fazendo corresponder as palavras positivas e negativas. Isto ajuda as empresas a saber como as pessoas reagem e se sentem em relação ao seu produto ou serviço. 

Como extrair artigos de notícias?

Os empresários podem recolher dados de artigos de notícias por si próprios ou obter assistência de uma empresa de soluções de recolha de dados de terceiros. A recolha manual de dados requer um programador qualificado que possa desenvolver uma ferramenta de recolha de dados com programas Python ou R. O Python oferece algumas bibliotecas predefinidas para recolher informações de sítios Web. Como o scraping é algo mais do que a extração normal de dados, os utilizadores devem utilizar proxies. Os proxies permitem aos utilizadores extrair toneladas de dados sem restrições.

Um programador individual pode ter dificuldade em lidar com todos estes processos. Neste caso, as pessoas podem optar por soluções de raspagem padrão, que podem efetivamente raspar dados de notícias de vários sítios com a ajuda de proxies.

Raspagem de notícias com Python

Existem alguns pré-requisitos para a recolha de notícias do Google a partir dos resultados SERP. As bibliotecas Python podem ajudar os utilizadores a simplificar o processo de recolha de dados da Web. 

• Descarregar Python - Utilizar a versão compatível.
• Utilize a linha de comandos para instalar o python.
• Instalar a Request Library para pedir dados.
• Instalar o Pandas para análise de dados.
• Instale o BeautifulSoup e o lxml para analisar o conteúdo HTML.

Para instalar tudo isto, utilize a linha de comandos para executar o seguinte comando.

pip install requests pip install lxml pip install beautifulSoup4

Importar estas bibliotecas antes de iniciar

importar pedidos importar pandas importar beautifulSoup, lxml

Obter dados de notícias

Os módulos de pedidos Python permitem aos utilizadores enviar pedidos HTTP. Agora, importe o módulo requests e crie um objeto de resposta para obter os dados do URL pretendido. Crie uma variável de resposta e utilize o método get() para extrair dados de sítios Web específicos, como o WikiNews.

resposta = requests.get(https://en.wikipedia.org/wiki/Category:News_websites)

Em seguida, imprime o estado dos pedidos. Ao ver o código de estado, os utilizadores podem saber se a página foi descarregada com êxito ou se tem algum erro. Para saber o que cada erro significa, consulte a página de erros de proxy.

Imprimir a resposta

Depois, para imprimir o conteúdo da página, utilize o seguinte código e imprima a página inteira.

print(response.status_code) print(response.text)

Analisar a cadeia de caracteres

Depois de obter e imprimir o conteúdo da página Web, o próximo passo necessário é a análise. A resposta impressa do passo anterior é uma cadeia de caracteres. Para executar as operações de raspagem necessárias nos dados extraídos, os utilizadores têm de converter a cadeia de caracteres num objeto python. Confira esta página para saber como ler e analisar JSON usando python.

Python fornece várias bibliotecas, como lxml e beautiful soap, para analisar a string. 

Para usar isso, crie uma variável e analise o texto extraído com uma função de análise chamada 'BeautifulSoup'. A variável 'response.text' retornará os dados de texto da resposta.

soup_text = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')

Extrair conteúdo específico

Os scrapers de notícias podem procurar determinadas informações no sítio Web. Neste caso, utilizam find() que devolve o elemento pretendido.

Utilize esta função find com a variável 'soup_text' para devolver o elemento necessário do conteúdo analisado. Utilize etiquetas HTML, como 'title', como uma variável e o método 'get_text()' devolve o conteúdo do título.

title = soup.find('title') print(title.get_text())

Para extrair outros detalhes, também pode utilizar atributos como class e itemprop para extrair dados de notícias. 

Código completo:

importar requests, pandas, beautifulSoup, lxml resposta = requests.get("https://en.wikipedia.org/wiki/Category:News_websites">https://en.wikipedia.org/wiki/Category:News_websites) print(response.text) soup_text = BeautifulSoup(response.text, 'lxml') título = soup.find('título') print(title.get_text())

Desafios do News Scraping

Esta técnica de agregação de notícias, altamente benéfica, tem também, naturalmente, alguns desafios. Alguns dos desafios mais comuns que os scrapers enfrentam são os seguintes.

Restrições geográficas

Alguns sítios com restrições geográficas não permitem que os utilizadores extraiam dados de outros países. Estes bloqueios geográficos podem impedir que os scrapers tenham dados globais na sua análise. Exemplo: Um sistema de previsão da Bolsa de Valores Internacional requer dados de vários países. Se o programador não puder extrair valores de acções de outros países, isso afecta a precisão do sistema de previsão.

Blocos IP

Quando os sítios de notícias encontram alguns endereços IP que solicitam repetidamente dados dos seus sítios, podem suspeitar da identidade do utilizador e impedi-lo de extrair artigos de notícias. Podem restringir o acesso a esse endereço IP específico, extraindo dados de sítios Web de notícias.

Baixa velocidade

A recolha de artigos de notícias da Web é um processo de extração repetida de dados de sítios Web de notícias. A apresentação de pedidos sucessivos a um sítio Web pode diminuir a velocidade de processamento.

Proxies em News Scraping

A recolha de notícias é possível sem proxies. No entanto, a utilização de proxies pode simplificar o processo de recolha de dados, resolvendo os desafios. Os proxies, com a sua caraterística de anonimato, podem ultrapassar todos os desafios da recolha de dados. Quando os proxies utilizam o seu endereço para ocultar a identidade real do utilizador, podem facilmente resolver os bloqueios de IP e os bloqueios geográficos.

Porquê escolher Proxyscrape para News Scraping?

Fornecemos um

Proxyscrape fornece proxies de vários tipos e protocolos para que os utilizadores possam escolher o proxy de um país específico para contornar a restrição. O seu grupo de proxies residenciais contém milhões de proxies de grande largura de banda, pelo que os utilizadores não têm de comprometer a velocidade de raspagem. Os proxies dedicados terão um endereço IP único para cada utilizador, de modo a que os servidores Web e os ISP não consigam localizar facilmente a identidade dos utilizadores. Os proxies partilhados, como os proxies de centro de dados e os proxies residenciais, fornecem pools de proxies com diferentes tipos de proxies para desbloquear os sítios bloqueados com vários proxies.

Largura de banda elevada - Estes proxies têm uma largura de banda elevada, o que facilita aos scrapers a recolha de dados multidimensionais de fontes variadas. 

Tempo de atividade - O seu tempo de atividade de 100% garante uma funcionalidade de raspagem ininterrupta que ajuda os utilizadores a estarem a par dos dados mais recentes. 

Vários tipos - Proxyscrape fornece proxies de vários tipos. Fornecem proxies de centros de dados partilhados, proxies residenciais partilhados e proxies dedicados. Os seus pools de IP residenciais permitem aos utilizadores utilizar diferentes endereços IP para cada pedido e os seus proxies privados ajudam as pessoas a possuir um proxy único para si. Existem também proxies para diferentes protocolos, como proxies HTTP e proxies Socks.

Global Proxy - Proxyscrape fornece proxies de vários países. Assim, os utilizadores podem utilizar proxies do local pretendido para recolher notícias desse local. 

Custo-eficiente - Oferecem proxies de qualidade superior a preços acessíveis. Veja os nossos preços atractivos e as nossas enormes opções de proxy.

Perguntas frequentes

Perguntas frequentes:

Reflexões finais

A raspagem de sítios Web de notícias é uma parte da raspagem da Web em que os raspadores se concentram em artigos de notícias para recolher dados de notícias valiosos e autênticos. Pode utilizar uma biblioteca python, como a Requests, para enviar pedidos HTTP para o servidor. No entanto, estas bibliotecas podem não conseguir acompanhar a velocidade e a qualidade da recolha de dados. Neste caso, pode utilizar proxies anónimos para aceder a vários locais e recolher uma grande quantidade de dados a alta velocidade.