O que é Web Scraping

A quantidade de dados na Internet aumentou exponencialmente. Em contrapartida, este facto aumentou a procura de análises de dados. Como a análise de dados está muito difundida, é necessário gerar análises a partir de mais do que um recurso. Por conseguinte, as empresas precisam de recolher estes dados a partir de uma variedade de recursos. Antes de entrar nos pormenores da análise de dados

A quantidade de dados na Internet aumentou exponencialmente. Em contrapartida, este facto aumentou a procura de análises de dados. Como a análise de dados está muito difundida, é necessário gerar análises a partir de mais do que um recurso. Por conseguinte, as empresas precisam de recolher estes dados a partir de uma variedade de recursos.

Antes de entrar nos pormenores da recolha de dados da Web, vamos começar do zero.

O que é Web Scraping

O Web scraping é a arte de extrair dados da Internet de forma automatizada e depois utilizá-los para fins significativos. Suponhamos que está a copiar e a colar o conteúdo da Internet num ficheiro Excel. Isto também é web scraping, mas numa escala muito pequena. 

A raspagem da Web tornou-se um domínio muito diversificado e é efectuada principalmente através de software. A maioria dos raspadores da Web consiste em bots que visitam o sítio Web e recolhem as informações relevantes para os seus utilizadores. Ao automatizá-los, estes bots podem fazer o mesmo trabalho num período muito curto. Os dados continuam a ser actualizados continuamente e têm muitas vantagens potenciais nesta era de rápida evolução.

Tipo de dados a serem extraídos

O tipo de dados a recolher depende da organização. A recolha de tipos de dados comuns inclui imagens, texto, informações sobre produtos, sentimentos dos clientes, preços e avaliações. 

Para que é utilizado o Web Scraping?

No que diz respeito às utilizações da raspagem da Web, esta tem um número incontável de aplicações.

• As empresas de estudos de mercado utilizam scrapers para extrair dados das redes sociais e de outros fóruns em linha para recolher informações como os sentimentos dos clientes e a análise da concorrência.
• O Google utiliza scrapers da Web para analisar o conteúdo e classificá-lo em conformidade. Recolhem as informações de sítios Web de terceiros antes de as redireccionarem para os seus próprios sítios Web.
• A recolha de contactos é também muito comum hoje em dia. A maior parte das empresas utiliza a raspagem da Web para recolher informações de contacto para fins de marketing. 
• A raspagem da Web também é muito comum para listagens de imóveis, recolha de dados meteorológicos, realização de auditorias SEO e muito mais.

No entanto, deve ter-se em conta que pode haver consequências perigosas se a recolha de dados da Web não for feita corretamente. Os maus scrapers recolhem frequentemente informações erradas, o que pode ter consequências muito negativas.

Funcionamento de um Web Scraper

Vamos agora analisar o funcionamento do Web scraper.

1. O scraper faz um pedido HTTP ao servidor.
2. Extrai e analisa o código do sítio Web.
3. Guarda os dados relevantes localmente.

Vamos agora analisar os pormenores de cada passo.

Efetuar um pedido HTTP ao servidor

Sempre que se visita um sítio Web, faz-se um pedido HTTP a esse sítio. É como bater à porta e entrar em casa. Após a aprovação do pedido, é possível aceder às informações fornecidas nesse sítio Web. Por conseguinte, o web scraper precisa de enviar um pedido HTTP para o sítio que está a visar.

Extraindo e analisando o código do site

Quando o scraper consegue aceder ao sítio Web, o bot pode ler e extrair o código HTML ou XML do sítio. O código analisa a estrutura do sítio Web. De acordo com o código analisado, o raspador analisará o código para extrair os elementos necessários do sítio Web.

Guardar dados localmente

O passo final envolve guardar os dados relevantes localmente. Depois de o HTML ou XML ter sido acedido, raspado e analisado, é altura de guardar os dados. Os dados estão normalmente num formato estruturado. Por exemplo, são armazenados em diferentes formatos do Excel, como .csv ou .xls. 

Uma vez terminado este trabalho, pode continuar a utilizar os dados para os fins pretendidos. Por exemplo, é possível gerar diferentes tipos de análises de dados ou analisar essas informações para gerar vendas, etc.

Vejamos agora como extrair os dados de uma forma faseada.

Como extrair dados da Web

As etapas envolvidas na recolha de dados da Web dependem da ferramenta que está a utilizar, mas vamos apresentar brevemente as etapas envolvidas.

Localizar URLs a serem extraídos

A primeira coisa que é preciso fazer é descobrir os sítios Web da sua escolha. Existe uma grande variedade de informações na Internet, pelo que é necessário restringir as suas necessidades.

Inspecionar a página

É muito importante conhecer a estrutura da página, como as diferentes etiquetas HTML, etc., antes de começar a fazer a recolha de dados da Web, porque é necessário dizer ao seu Web scraper o que precisa de ser recolhido.

Identificar os dados a serem extraídos

Suponhamos que quer ter as críticas de livros na Amazon. Terá de identificar onde estão localizadas no backend. A maioria dos navegadores realça automaticamente o conteúdo do frontend selecionado com o backend correspondente. É necessário identificar as etiquetas únicas que envolvem ou aninham o conteúdo relevante.

Escrever o código necessário

Depois de encontrar as etiquetas aninhadas apropriadas, terá de as incorporar no seu código. Isto dirá ao bot que tipo de informação específica pretende extrair. O Web scraping é mais frequentemente efectuado utilizando bibliotecas Python. É necessário especificar explicitamente os tipos de dados e as informações necessárias. Por exemplo, pode estar à procura de críticas de livros. Por conseguinte, precisará de informações como o título do livro, o nome do autor, a classificação, etc.

Executar código

O passo seguinte envolve a execução do código, em que o scrape solicita o sítio, extrai os dados e analisa-os em conformidade.

Armazenamento dos dados

Depois de recolher e analisar as informações e os dados relevantes, o passo final consiste em armazená-los. Existem vários formatos em que os dados podem ser armazenados, cabendo ao utilizador escolher o que mais lhe convém. Os formatos diferentes do Excel são os mais comuns para armazenar os dados, mas alguns outros formatos utilizados são CSV e JSON.

Conclusão

Neste artigo, vimos os aspectos essenciais da recolha de dados da Web, mergulhando nos aspectos básicos, como o que é a recolha de dados da Web e as suas diferentes aplicações, considerando casos de utilização práticos. Além disso, também aprofundámos a funcionalidade da recolha de dados da Web e os passos envolvidos na recolha de dados da Web. Espero que este artigo tenha sido útil e que acrescente mais conhecimentos aos leitores.

É tudo por hoje. Vemo-nos nos próximos!