Como extrair preços de sítios Web? Guia robusto em 2024
De acordo com o Statista, em 2021, as vendas de comércio eletrónico a retalho ascenderam a 4,9 biliões de dólares americanos em todo o mundo. É muito dinheiro e prevê-se que, em 2025, atinja a marca dos 7 triliões de dólares americanos. Como se pode imaginar, com este grande potencial de receitas no comércio eletrónico, a concorrência será certamente agressiva.
De acordo com o Statista, em 2021, as vendas de comércio eletrónico a retalho ascenderam a 4,9 biliões de dólares americanos em todo o mundo. Isso é muito dinheiro e prevê-se que, em 2025, atinja a marca dos 7 triliões de dólares americanos. Como se pode imaginar, com este grande potencial de receitas no comércio eletrónico, a concorrência será certamente agressiva.
Por conseguinte, é necessário adaptar-se às últimas tendências para sobreviver e prosperar nesta atmosfera ultra-competitiva. Se é um interveniente no mercado, o primeiro passo nesta direção é analisar os seus concorrentes. Uma componente fundamental desta análise é o preço. A comparação dos preços dos produtos entre os concorrentes ajudá-lo-á a apresentar o preço mais competitivo do mercado.
Além disso, se for um utilizador final, poderá descobrir os preços mais baixos de qualquer produto. Mas o verdadeiro desafio aqui é que existem muitos sítios de comércio eletrónico disponíveis em linha. É impossível aceder manualmente a cada sítio e verificar o preço de cada produto. É aqui que entra em jogo a programação informática. Com a ajuda do código Python, podemos extrair informações dos sítios Web. Isto faz com que a extração de preços de sítios Web seja uma tarefa fácil.
Este artigo abordará a forma de extrair preços de sítios Web de um sítio Web de comércio eletrónico utilizando Python como exemplo.
Não hesite em consultar a secção que mais lhe interessa.
Passo 1: Instalar as bibliotecas necessárias:
Passo 2: Extração de dados da Web:
Etapa 4: Fazer um loop no código para obter mais dados:
Perguntas frequentes:
A raspagem da Web é legal?
Antes de tratarmos da recolha de preços de sítios Web, temos de discutir a definição e os factores legais subjacentes à recolha de dados da Web.
A raspagem da Web, também conhecida como extração de dados da Web, utiliza bots para percorrer um sítio Web alvo e recolher os dados necessários. Quando se ouve o termo "web scraping", a primeira questão que pode vir à mente é se o web scraping é legal ou não.
Esta resposta depende de outra pergunta: "O que é que vai fazer com os dados recolhidos?" É legal obter dados de outros sítios Web para análise pessoal, uma vez que todas as informações apresentadas são para consumo público. No entanto, se os dados que utilizar para a sua própria análise afectarem o proprietário original dos dados de qualquer forma ou feitio, isso é ilegal. Mas em 2019, um tribunal federal dos EUA decidiu que a raspagem da Web não viola as leis de hacking.
Em suma, é sempre melhor praticar a extração de dados de sítios Web que não afectem o proprietário original dos dados. Outra coisa a ter em mente é extrair apenas o que é necessário. Extrair toneladas de dados do sítio Web irá provavelmente afetar a largura de banda ou o desempenho do sítio Web. É importante estar atento a esse fator.
Se não souber como verificar se o sítio Web permite ou não a raspagem da Web, existem formas de o fazer:
Verificar o ficheiro Robot.txt - Este ficheiro de texto legível por humanos fornece informações sobre a quantidade de dados que pode extrair de determinados sítios Web. Um ficheiro de texto do robô ajuda-o a identificar o que deve e o que não deve ser recolhido. Os diferentes editores dos sítios Web seguem formatos diferentes para os seus ficheiros robô. Recomenda-se que verifique o ficheiro antes de executar o processo de extração.Ficheiros de mapa do sítio - Um ficheiro de mapa do sítio é um ficheiro que contém as informações necessárias sobre a página Web, áudio, vídeo e outros ficheiros sobre o sítio Web. Os motores de busca lêem este ficheiro para rastrear a página de forma mais eficiente. Tamanho do sítio Web - Como já foi referido, o rastreio de toneladas de dados afecta a eficiência do sítio Web e a eficiência do raspador. Fique de olho no tamanho do site. NOTA: Aqui, o tamanho do site refere-se ao número de páginas disponíveis.Verificar os Termos e Condições - É sempre uma boa ideia verificar os Termos e Condições do site que pretende rastrear. Os Termos e Condições terão provavelmente uma secção relativa à recolha de dados da Web, incluindo a quantidade de dados que pode recolher e a tecnologia que utilizam nos seus sítios Web.
Como extrair preços de sites usando Python?
Agora, deve ter um conhecimento básico da recolha de dados da Web e dos factores legais subjacentes à recolha de dados da Web. Vejamos como podemos construir um simples raspador da Web para encontrar os preços dos computadores portáteis num sítio Web de comércio eletrónico. A linguagem Python, juntamente com o bloco de notas Jupyter, é utilizada para construir o raspador.
5 passos para extrair preços de sítios Web utilizando Python
Passo 1: Instalar as bibliotecas necessárias:
Em Python, uma biblioteca chamada "BeautifulSoup" recolhe dados de outros sítios Web para extrair preços de sítios Web.
Juntamente com a BeautifulSoup, estamos a utilizar "Pandas" e "requests". O Pandas é utilizado para criar uma estrutura de dados e efetuar uma análise de dados de alto nível, e o request é a biblioteca HTTP que ajuda a solicitar os dados dos sítios Web. Para instalar as referidas bibliotecas em python, utilize o seguinte código apresentado abaixo:
from bs4 import BeautifuSoup
importar requests
importar pandas as pd
importar urllib.parsePasso 2: Extração de dados da Web:
Para melhor prática, neste exemplo, o nome do sítio Web não é visível. Seguindo as directrizes legais de raspagem da Web acima mencionadas e os passos seguintes, obterá o resultado. Depois de obter o endereço do sítio Web, pode guardá-lo numa variável e verificar se o pedido é aceite ou não. Para extrair dados, siga o código python que é apresentado abaixo:
seed_url = 'example.com/laptops'
response = requests.get(seed_url) #Verificar se o pedido é aceite ou não
response.status_code #200 é o código referente ao estado OK, o que significa que o pedido foi aceite
200O status_code dá-lhe o resultado, se o pedido foi aceite ou não. Aqui, o código de estado "200" significa que o pedido foi aceite. Agora, recebemos o pedido. O próximo passo é analisar os dados.
Etapa 3: Analisar os dados:
A análise é o processo de conversão de um formato para outro formato. Neste caso, é efectuada a análise do HTML, convertendo os dados (HTML) num formato interno (python) para que o ambiente possa executar os dados. A imagem seguinte mostra o código python para efetuar o processo de análise de dados utilizando a biblioteca BeautifulSoup:
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')Ao analisar as páginas Web, o python obtém todos os dados, como nomes, etiquetas, preços, detalhes de imagens e detalhes da apresentação da página.
Como mencionado anteriormente, o nosso objetivo é encontrar os preços do computador portátil num sítio Web de comércio eletrónico. As informações necessárias para este exemplo são o nome do computador portátil e o seu preço. Para o fazer, visite a página Web que pretende raspar. Clique com o botão direito do rato na página Web e seleccione a opção "inspecionar". Irá ver um terminal como este:
Utilize a opção destacada para passar o rato sobre o nome do computador portátil, o preço e o contentor. Se o fizer, pode ver o código div destacado no terminal. A partir daí, pode obter os detalhes da classe. Depois de obter os detalhes da turma, introduza todas as informações no código python abaixo.
results = soup.find_all('div', {'class':'item-container'})
len(results)
results[1]
#NECESSARY DATA:
#Name and Price of the item
Name_of_the_Item= soup.find('a', {'class':'item-title'}).get_text()
print(Name_of_the_Item)
price=soup.find('li', {'class':'price-current'}).get_text()
print(price)
Etapa 4: Fazer um loop no código para obter mais dados:
Agora já tem o preço de um único computador portátil. E se precisar de 10 computadores portáteis? É possível utilizando o mesmo código no ciclo for. O código Python para executar um ciclo for é apresentado abaixo.
Name_of_the_item = []
Price_of_the_item = []
for soup in results:
try:
Name_of_the_item.append(soup.find('a', {'class':'item-title'}).get_text())
except:
Name_of_the_item.append('n/a')
try:
Price_of_the_item.append(soup.find('li', {'class':'price-current'}).get_text())
except:
Price_of_the_item.append('n/a')
print(Name_of_the_item)
print(Price_of_the_item)Passo 5: Obter o resultado:
Agora que todos os passos para a recolha de dados da Web foram dados, vamos ver como é o resultado.
Para o nome dos computadores portáteis:
Pelo preço dos computadores portáteis:
Este não está num formato legível. Para o converter para um formato legível, de preferência um formato de tabela (dataframe), pode utilizar a biblioteca pandas. O código python é apresentado abaixo para explicar como efetuar este passo.
#Creating a dataframe
product_details=pd.DataFrame({'Name': Name_of_the_item, 'Price':Price_of_the_item})
product_details.head(10)
Agora parece legível. O último passo é guardar este quadro de dados num ficheiro CSV para análise. O código python para salvar o dataframe no formato CSV é mostrado abaixo.
product_details.to_csv("Web-scraping.csv")Com isto, pode efetuar uma análise simples da concorrência, centrando-se nos preços dos produtos. Em vez de o fazer manualmente, a recolha automática de dados da Web utilizando python é uma forma eficiente e poupa-lhe muito tempo.
ProxyScrape:
Tal como referido anteriormente sobre como verificar se o sítio Web permite a recolha de dados da Web, os proxies ajudá-lo-ão a resolver o problema.
Os proxies ajudam-no a mascarar o seu endereço IP local e podem torná-lo anónimo online. Ao fazê-lo, pode ajudá-lo a extrair os dados dos sítios Web sem problemas. ProxyScrape é o melhor local para obter proxies premium, bem como proxies gratuitos. As vantagens de usar ProxyScrape são:
- Oculta a sua identidade, garantindo que não é bloqueado.
- Pode ser utilizado em todos os sistemas operativos.
- Suporta a maioria das normas Web modernas.
- Sem limite de descarregamento.
- Ajuda-o a efetuar a raspagem da Web sem comprometer a eficiência do raspador.
- Garantia de 99% de tempo de atividade.
Perguntas frequentes:
Perguntas frequentes:
1. O que é que um web scraper faz?
2. É legal efetuar a recolha de dados da Web para extrair preços de sítios Web?
3. Os proxies ajudam-no a efetuar a recolha de dados da Web?
Conclusão:
Neste artigo, vimos como extrair preços de sítios Web utilizando python. O Web scraping é uma forma eficiente de obter dados online. A maioria dos Kickstarters está a utilizar a raspagem da Web para obter os dados necessários, seguindo todas as directrizes éticas sem gastar muito tempo e recursos. Estão disponíveis online ferramentas dedicadas de web scraping para obter várias informações, como preços e informações sobre produtos. Pode visitar aqui para saber mais sobre as ferramentas de Web scraping.
Este artigo espera ter dado informações suficientes para responder à pergunta "como extrair preços de sítios Web?". Mas a realidade é que não existe uma forma definitiva de extrair preços de sítios Web. Pode utilizar ferramentas dedicadas de recolha de dados da Web para recolher os preços dos sítios Web ou criar os seus próprios scripts python para recolher os preços dos sítios Web. De qualquer forma, pode poupar tempo e recolher muitos dados sem dificuldade.
Principais conclusões:
- A raspagem da Web é uma forma eficiente de obter dados em linha sem gastar muito tempo e recursos.
- O processo de raspagem da Web deve ser efectuado de acordo com todas as orientações éticas.
- As bibliotecas Python, como a "BeautifulSoup", são utilizadas para a recolha de dados da Web
- A utilização de proxies ajuda a efetuar a recolha de dados da Web sem interferências.
AVISO LEGAL: Este artigo destina-se estritamente a fins didácticos. Sem seguir as directrizes adequadas, a realização de Web scraping pode ser considerada uma atividade ilegal. Este artigo não apoia a recolha ilegal de dados da Web de forma alguma.