As 8 melhores ferramentas de raspagem da Web Python em 2024

Os dados são uma das forças motrizes do nosso mundo. Todos os aspectos da nossa vida quotidiana giram em torno dos dados. Sem dados, é impossível alcançar o crescimento tecnológico que temos atualmente. Os dados são cruciais para qualquer organização, independentemente do sector. A organização mais proeminente tem os seus bancos de dados e lagos de dados. Elas pegam nos dados

Os dados são uma das forças motrizes do nosso mundo. Todos os aspectos da nossa vida quotidiana giram em torno dos dados. Sem dados, é impossível alcançar o crescimento tecnológico que temos atualmente. Os dados são cruciais para qualquer organização, independentemente do sector. As organizações mais importantes têm os seus bancos de dados e lagos de dados. Estas recolhem os dados e analisam-nos para obter uma melhor perspetiva. Por vezes, é necessário recolher os dados do exterior, recolhendo-os online. É nesta situação que o web scraping brilha melhor. Muitas comunidades de ciência de dados incentivam a raspagem ética da Web para recolher diferentes formas de dados para várias análises. Nas próximas secções, falaremos de web scraping e das melhores ferramentas de web scraping em python.

Pode ir a qualquer secção para saber mais sobre as ferramentas de recolha de dados em python!

Índice

• O que é Web Scraping? Como é que o Web Scraping funciona?Diferentes tipos de Web Scrapers:
• Como é que o Web Scraping funciona?
• Diferentes tipos de Web Scrapers:
• As 8 melhores ferramentas de raspagem da Web em Python: 1. Biblioteca Request:2. Biblioteca LXML:3. Biblioteca BeautifulSoup:4. Scrapy:5. Selenium:6. Import.io:7. DataStreamer:8. Proxy:
• 1. Biblioteca de pedidos:
• 2. Biblioteca LXML:
• 3. Biblioteca BeautifulSoup:
• 4. Escória:
• 5. Selénio:
• 6. Importar.io:
• 7. DataStreamer:
• 8. Procuração:
• Melhor servidor proxy para Web Scraping:
• Perguntas frequentes:
• Conclusão:

O que é Web Scraping?

Por outras palavras, a raspagem da Web, também conhecida como raspagem de ecrã, consiste em extrair uma grande quantidade de dados de várias fontes em linha. Trata-se de um processo automatizado sem interacções humanas. A maioria das pessoas é frequentemente induzida em erro quanto ao processo real envolvido na raspagem da Web. O processo de web scraping consiste em extrair dados de uma fonte específica e organizá-los. Os dados estão num formato não estruturado sempre que se efectua a raspagem de ecrã, o que significa que não há dados rotulados. O processo de extração de dados da Web também inclui a gestão desses dados não estruturados em dados estruturados utilizando uma estrutura de dados.

Como é que o Web Scraping funciona?

Existem várias formas de realizar o processo de raspagem da Web, como criar um script automatizado a partir do zero ou utilizar uma ferramenta API para raspar sítios Web, como o Twitter, o Facebook e o Reddit. Alguns sites têm APIs dedicadas que permitem a raspagem de uma quantidade limitada de dados, e outros não. Nesses cenários, é melhor executar o processo de raspagem da Web para extrair os dados desses sites.

A raspagem da Web consiste em duas partes: um raspador e um rastreador. Um raspador é um algoritmo de aprendizagem automática que ajuda a identificar os dados necessários seguindo as hiperligações. Um crawler é uma ferramenta utilizada para extrair dados do alvo. Os utilizadores podem modificar tanto um scraper como um crawler.

Tecnicamente, o processo de recolha de dados da Web começa por alimentar o URL de semente. Estes URLs funcionam como porta de entrada para os dados. O raspador segue estes URLs até chegar ao ponto em que pode aceder à parte HTML dos sítios Web. Como já foi referido, o crawler é uma ferramenta que percorre os dados HTML e os documentos XML, extrai os dados e apresenta o resultado num formato definido pelo utilizador, normalmente numa folha de cálculo Excel ou num formato CSV (ficheiro separado por vírgulas). A outra configuração é o ficheiro JSON. Este ficheiro JSON é benéfico para automatizar todo o processo em vez de uma raspagem única.

Diferentes tipos de Web Scrapers:

Com base nos requisitos, os raspadores da Web podem ser diferenciados em quatro tipos, nomeadamente:

• Raspador da Web com script próprio.
• Raspador web pré-escrito.
• Extensão do navegador.
• Raspador da Web baseado na nuvem.

Web scraper com script próprio - Este tipo baseia-se na criação do seu web scraper utilizando qualquer linguagem de programação à sua escolha. A mais popular é python. Para esta abordagem, é necessário ter conhecimentos avançados de programação.

Raspador Web pré-roteirizado - Este tipo utiliza um raspador Web já roteirizado. Este pode ser descarregado em linha para iniciar o processo de recolha de dados da Web. O Web scraper pré-construído permite-lhe ajustar a opção com base nas suas necessidades. São necessários poucos ou nenhuns conhecimentos de programação.

Extensão do browser - Algumas APIs de recolha de dados da Web estão disponíveis como uma extensão do browser (add-on). Basta activá-la com o browser predefinido e mencionar a localização da base de dados para guardar os dados extraídos, como uma folha de cálculo do Excel ou um ficheiro CSV.

Raspador Web baseado na nuvem - Existem muito poucos raspadores Web baseados na nuvem. Estes raspadores da Web são executados com base num servidor em nuvem mantido pela empresa a quem comprou o raspador da Web. A principal vantagem é o recurso computacional. Com um raspador Web baseado na nuvem, o raspador Web é um recurso exigente, pelo que o seu computador pode concentrar-se noutras tarefas essenciais.

As 8 melhores ferramentas de raspagem da Web em Python:

As 8 melhores ferramentas de raspagem da Web em Python

Python é amplamente considerada a melhor linguagem de programação para principiantes devido à sua elevada facilidade de leitura pelo utilizador, o que ajuda frequentemente os principiantes a iniciarem a sua viagem no domínio da programação. Pela mesma razão, o python é muito aplicável ao web scraping. Existem seis bibliotecas e ferramentas de web scraping em python que consideramos serem as melhores. NOTA: Algumas destas ferramentas consistem em bibliotecas python com uma função específica no processo de web scraping

1. Biblioteca de pedidos:

Provavelmente a biblioteca mais básica e padrão em python é utilizada principalmente como uma das melhores ferramentas python de web scraping. O primeiro passo na recolha de dados da Web é "pedir" os dados HTML ao servidor do sítio Web de destino para obter os dados. O pedido efectuado à biblioteca de pedidos é GET e POST. As duas principais desvantagens são que a biblioteca de pedidos não pode ser utilizada de forma eficiente quando o sítio Web visado é feito de javascript puro e não pode ser utilizada para analisar HTML.

Aqui está o código python para instalar a biblioteca requests:

importar pedidos
dados =requests.request("GET", "https://www.example.com")
dados

NOTA: Pode importar pedidos utilizando apenas o bloco de notas Juypter ou o Google Collab. Se você usar o CMD no Windows, Linux ou macOS, poderá instalar solicitações usando o método pip. O código python para instalar pedidos é "pip install requests". A principal coisa a lembrar é que o python vem com "urllib" e "urllib2". O Urllib pode ser utilizado em vez de um pedido, mas a desvantagem é que, por vezes, é necessário utilizar tanto o urllib como o urllib2, o que leva a um aumento da complexidade do guião de programação.

2. Biblioteca LXML:

Esta biblioteca é uma versão actualizada da biblioteca de pedidos. A biblioteca LXML elimina o inconveniente da biblioteca de pedidos, que analisa HTML. A biblioteca LXML pode extrair uma grande quantidade de dados a uma velocidade rápida com elevado desempenho e eficiência. A combinação de pedidos e LXML é a melhor forma de remover dados de HTML.

3. Biblioteca BeautifulSoup:

A BeautifulSoup é provavelmente a biblioteca de referência como uma das ferramentas de raspagem da Web em python, porque é mais fácil para iniciantes e especialistas trabalharem com ela. A principal vantagem da utilização da BeautifulSoup é o facto de não ter de se preocupar com HTML mal concebido. A combinação de BeautifulSoup e request também é comum nas ferramentas de recolha de dados da Web. A desvantagem é que é mais lento em comparação com o LXML. Recomenda-se usar o BeautifulSoup junto com o analisador LXML. O código python para instalar o BeautifulSoup é "pip install BeautifulSoup".

4. Escória:

É seguro chamar ao Scrapy o herói do web scraping. O Scrapy não é uma biblioteca python, mas uma estrutura completa de recolha de dados da Web. No backend, o Scrapy consiste num bot capaz de enviar simultaneamente vários pedidos HTTP para a fonte. Embora o Scrapy seja uma estrutura robusta para a recolha de dados da Web, pode adicionar plugins para aumentar a sua funcionalidade. A principal desvantagem do Scrapy é que não tem a capacidade, como o selenium (que veremos na próxima secção), de lidar com javascript. O Scrapy pode ultrapassar esta desvantagem utilizando qualquer biblioteca que suporte a extração de dados de um sítio Web dinâmico.

5. Selénio:

O Selenium foi criado por Jason Huggins para o teste automatizado de aplicações web. A desvantagem do Scrapy não ser capaz de lidar facilmente com páginas Javascript é onde o Selenium se destaca mais. Uma vez que o Selenium pode extrair páginas Web dinâmicas, também é melhor extrair dados dessa página Web. Mas recomenda-se a utilização do Selenium quando se trabalha em projectos de pequena escala e quando o tempo não é essencial. Uma vez que o Selenium executa javascript em todas as páginas da fonte alvo, tende a ser lento em comparação com outras bibliotecas e estruturas python.

6. Importar.io:

É verdade que os sítios Web estão a mudar rapidamente e a tornar-se mais complexos. A recolha de dados da Web em grande escala está a tornar-se mais difícil, como a recolha de dados de um sítio Web de comércio eletrónico. 

Mas o import.io tem uma solução. Com tecnologia de ponta na recolha de dados da Web, pode recolher dados de vários sítios Web ao mesmo tempo sem atrasos. A melhor coisa sobre o import.io é que é uma ferramenta que pode verificar automaticamente os dados que estão a ser recolhidos e fazer auditorias de controlo de qualidade a intervalos regulares. 

Esta funcionalidade pode ser utilizada para evitar que sejam recolhidos valores nulos e duplicados. Pode extrair vários tipos de dados, como detalhes de produtos, classificações, avaliações, perguntas e respostas e disponibilidade de produtos.

7. DataStreamer:

Se é um profissional de marketing de redes sociais, o datastreamer é a melhor ferramenta para extrair um grande número de dados públicos de sítios Web de redes sociais. Com o DataStreamer, pode integrar dados não estruturados com uma única API. 

Com o DataStreamer, pode alimentar o seu pipeline de dados com mais de 56.000 peças de conteúdo e 10.000 enriquecimentos por segundo. Personalize os seus dados filtrando-os e agregando-os com base nas perguntas que pretende ver respondidas. 

8. Procuração:

Um proxy não é uma ferramenta python propriamente dita, mas é necessário para a recolha de dados da Web. Como já foi referido, a recolha de dados da Web tem de ser efectuada com cuidado, uma vez que alguns sítios Web não permitem a extração de dados das suas páginas Web. Se o fizer, é muito provável que bloqueiem o seu endereço IP local. Para evitar isso, um proxy mascara o seu endereço IP e torna-o anónimo online.

Melhor servidor proxy para Web Scraping:

ProxyScrape é um dos mais populares e fiáveis fornecedores de proxy online. Os três serviços proxy incluem servidores proxy de datacenter dedicados, servidores proxy residenciais e servidores proxy premium. Então, qual é a melhor solução possível para o melhor proxy HTTP para raspagem da web? Antes de responder a essas perguntas, é melhor ver as características de cada servidor proxy.

Um proxy de centro de dados dedicado é mais adequado para tarefas online de alta velocidade, como a transmissão de grandes quantidades de dados (em termos de tamanho) de vários servidores para fins de análise. Esta é uma das principais razões pelas quais as organizações escolhem proxies dedicados para transmitir grandes quantidades de dados num curto espaço de tempo.

Um proxy de centro de dados dedicado tem várias características, tais como largura de banda ilimitada e ligações simultâneas, proxies HTTP dedicados para facilitar a comunicação e autenticação IP para maior segurança. Com 99,9% de tempo de atividade, pode ter a certeza de que o centro de dados dedicado funcionará sempre durante qualquer sessão. Por último, mas não menos importante, ProxyScrape fornece um excelente serviço de apoio ao cliente e ajudá-lo-á a resolver o seu problema no prazo de 24-48 horas úteis. 

O próximo é um proxy residencial. O proxy residencial é um proxy de referência para todos os consumidores em geral. A principal razão é que o endereço IP de um proxy residencial se assemelha ao endereço IP fornecido pelo ISP. Isto significa que obter permissão do servidor de destino para aceder aos seus dados será mais fácil do que o habitual. 

A outra caraterística do proxy residencial do ProxyScrapeé uma funcionalidade rotativa. Um proxy rotativo ajuda-o a evitar uma proibição permanente da sua conta porque o seu proxy residencial altera dinamicamente o seu endereço IP, tornando difícil para o servidor de destino verificar se está a utilizar um proxy ou não. 

Para além disso, as outras características de um proxy residencial são: largura de banda ilimitada, juntamente com ligação simultânea, proxies HTTP/s dedicados, proxies em qualquer sessão de tempo devido aos mais de 7 milhões de proxies no pool de proxies, autenticação de nome de utilizador e palavra-passe para maior segurança e, por último, mas não menos importante, a capacidade de mudar o servidor do país. Pode selecionar o servidor pretendido anexando o código do país à autenticação do nome de utilizador. 

O último é o proxy premium. Os proxies premium são iguais aos proxies dedicados de centros de dados. A funcionalidade permanece a mesma. A principal diferença é a acessibilidade. Nos proxies premium, a lista de proxies (a lista que contém proxies) é disponibilizada a todos os utilizadores da rede ProxyScrape. É por isso que os proxies premium custam menos do que os proxies dedicados de centros de dados.

Então, qual é a melhor solução possível para o melhor proxy HTTP para a recolha de dados na Web? A resposta seria "proxy residencial". A razão é simples. Como foi dito acima, o proxy residencial é um proxy rotativo, o que significa que o seu endereço IP seria alterado dinamicamente durante um período de tempo, o que pode ser útil para enganar o servidor, enviando muitos pedidos num curto espaço de tempo sem obter um bloqueio de IP. 

Em seguida, o melhor seria alterar o servidor proxy com base no país. Basta acrescentar o ISO_CODE do país no final da autenticação IP ou da autenticação de nome de utilizador e palavra-passe.

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Perguntas frequentes:

Perguntas frequentes:

Conclusão:

A extração de dados da Web é uma ferramenta essencial para qualquer analista e cientista de dados. Com ela, os cientistas de dados podem obter uma melhor visão dos dados e fornecer uma melhor solução para os problemas do mundo atual. Se é um profissional de SEO/comercialização digital, as ferramentas de extração de dados Python são indispensáveis. As ferramentas Python de extração de dados da Web ajudam-no a poupar muito tempo e a recolher facilmente os dados de que necessita sem quaisquer dificuldades. Este artigo espera fornecer informações suficientes sobre as "8 melhores ferramentas de raspagem da web Python"

AVISO LEGAL: Este artigo destina-se estritamente a fins didácticos. Sem seguir as directrizes adequadas, a realização de scraping da Web pode ser ilegal. Este artigo não apoia a raspagem ilícita da Web de qualquer forma ou feitio.