Guia completo sobre web scraping com AWS

AWS simplifica completamente a extração de dados da web. Você não precisa mais lidar com servidores ou scripts que travam.

Tudo se automatiza e pode gerir grandes quantidades de dados sem stress.

Qual é o papel da AWS na extração de dados da web?

a raspagem da web permite recuperar dados automaticamente em sites da Internet para os analisar ou reutilizar.

⚠ Mas atenção, nem sempre é fácil. Gerir milhões de páginas, evitar bloqueios e garantir a fiabilidade pode rapidamente tornar-se um verdadeiro quebra-cabeças.

✅ É aí queAWS (Amazon Web Services) entra em ação. Essa plataforma nuvem da Amazon simplifica a extração de dados da web em automatizando a gestão dos servidores. Ao superar os desafios técnicos, ela também garante que tudo funcione de forma estável e segura, mesmo com volumes massivos de dados.

Aqui estão alguns pontos que confirmam que a AWS é uma solução ideal para web scraping:

• 🔥 Escalabilidade : a plataforma pode aumentar automaticamente a sua capacidade para gerir milhões de pedidos sem interrupção.
• 🔥 Fiabilidade : os serviços geridos da AWS minimizam os riscos de falha e garantem um funcionamento contínuo.
• 🔥 Relação custo-benefício : graças ao modelo de pagamento conforme o uso (pay-as-you-go), você paga apenas pelo que consome.
• 🔥 Segurança : A AWS implementa medidas de segurança para proteger os dados.

Quais são os serviços relevantes da AWS?

A AWS oferece uma ampla gama de serviços adaptados a diferentes necessidades de web scraping.

• Cálculo

➡ AWS Lambda: para pequenas tarefas.

➡ Amazon EC2: para processos longos ou que consomem muitos recursos.

• Armazenar

➡ Amazon S3: para armazenar dados brutos, ficheiros ou resultados de scraping com total segurança.

➡ Amazon DynamoDB: para dados estruturados que exigem leituras/gravações rápidas.

• Orquestração

➡ AWS Step Functions: para gerir fluxos de trabalho complexos.

• Outros serviços

➡ Amazon SQS: para gerir filas de pedidos e organizar o processamento de dados.

➡ AWS IAM: para gerir os acessos.

Como construir um scraper sem servidor com o AWS Lambda?

Com AWS Lambda, não precisa de gerir o servidor. É a AWS que gere toda a infraestrutura (escalabilidade, disponibilidade, manutenção). Basta fornecer o seu código e a configuração.

Siga o tutorial a seguir para construir um scraper sem servidor com AWS Lambda.

1. Arquitetura básica de um scraper sem servidor

Para começar, é necessário visualizar como os diferentes serviços AWS irão funcionar em conjunto.

• Escolher o disparador

É o elemento que decide quando o seu código deve ser executado. Você tem CloudWatch e EventBridge.

• Escolher o computador

É o local onde o seu código é executado na nuvem. lambda para tarefas curtas e esporádicas, EC2/Fargate se o trabalho for longo ou pesado.

• Escolher o armazenamento

É o espaço de armazenamento onde o seu scraper guarda os resultados. S3 para ficheiros JSON/CSV/brutos, DynamoDB se precisar de acessos rápidos e estruturados.

✅ Basicamente, o gatilho ativa o Lambda, o Lambda executa o scraping e os dados são armazenados no S3.

2. Preparação do ambiente

Antes de codificar, é necessário conceder à AWS as autorizações e um espaço de armazenamento.

• Criar uma função IAM (permissões)

1. Vá para a consola AWS > IAM > Funções.
2. Crie uma função dedicada ao Lambda.
3. Conceda-lhe duas permissões essenciais: AWSLambdaBasicExecutionRole para enviar os registos para o CloudWatch e uma autorização S3 para gravar os ficheiros no seu bucket.

• Criar um bucket S3 (armazenamento dos resultados)

1. Vá para a consola AWS > S3.
2. Crie um bucket.
3. Mantenha as definições de segurança ativadas.

✅ Com tudo isso, você concedeu ao Lambda o direito de gravar no S3 e agora tem um local para armazenar os seus dados.

3. O código Python para AWS Lambda

Agora, pode escrever um pequeno scraper em Python, com uma biblioteca simples como Requests. Este script irá recuperar uma página e armazenar o resultado no S3.

• Exemplo de código simples (com requests):  

import json import boto3 import requests import os from datetime import datetime s3_client = boto3.client('s3') def lambda_handler(event, context): # URL a ser extraída (aqui um exemplo simples) url = "https://example.com" response = requests.get(url) # Verificação do estado if response.status_code == 200: # Nome do ficheiro (com timestamp para evitar colisões)
        filename = f"scraping_{datetime.utcnow().isoformat()}.html" # Envio para S3 s3_client.put_object( Bucket=os.environ['BUCKET_NAME'], # a definir nas suas variáveis de ambiente Lambda
            Key=filename, Body=response.text, ContentType="text/html" ) return { 'statusCode': 200, 'body': json.dumps(f"Página guardada em {filename}")
        } else: return { 'statusCode': response.status_code, 'body': json.dumps("Erro durante o scraping") }

➡ solicitações de permite recuperar o conteúdo da página web.
➡ boto3 é a biblioteca oficial para comunicação com a AWS

• Gestão de dependências (requests ou Scrapy)

O Lambda não fornece requests ou Scrapy por padrão, então você tem duas opções:

👉 Criar um pacote ZIP

1. Crie uma pasta no seu computador:

mkdir pacote && cd pacote pip instalar requests -t .

2. Adicione o seu ficheiro lambda_function.py neste arquivo.
3. Comprima tudo em .zip e carregue-o no Lambda.

👉 Utilizar as camadas Lambda Layers

1. Cria uma camada Lambda que contém Requests (ou Scrapy, se quiser um scraping mais avançado).
2. Anexa essa camada à sua função Lambda.

Vantagem : é mais limpo se reutilizar as mesmas dependências em várias funções.

4. Implementação e teste

Resta colocar o seu código online e verificar se ele funciona.

• Carregar o código no Lambda

1. Conecte-se à consola AWS e vá para o serviço Lambda.
2. Clique em Criar funçãodepois selecionar Autor desde o início.
3. Dê um nome à sua função (exemplo: scraper-lambda) e escolha o runtime Python 3.12 (ou a versão que utiliza).
4. Associe a função IAM que criou com permissões S3 + CloudWatch.
5. No Codificadoescolher o Carregar a partir de, então arquivo .zip e importe o seu ficheiro lambda_package.zip (aquele que contém o seu código e dependências, como solicitações de).
6. Adicione uma variável de ambiente: NOME_DO_BUCKET = nome do seu bucket S3.
7. Clique em Guardar para salvaguardar a sua função.

• Testar a função 

1. Na sua função Lambda, clique em Teste.
2. Crie um novo evento de teste com um pequeno JSON, por exemplo:

{ "url": "https://example.com" }

3. Clique em Guardarem seguida Teste para executar a função.
4. No Registos, verifique o estado: deverá ver um código 200 se tudo correu bem.
5. Aceda ao seu bucket S3: deverá ver um ficheiro scraping_xxxx.html.

Quais são as soluções para o web scraping em grande escala?

Para recolher milhões de páginas, é necessária uma infraestrutura sólida. A AWS oferece várias ferramentas que permitem, nomeadamente, aumentar a capacidade.

1. Utilizar o Scrapy e o AWS Fargate/EC2

Sucata é perfeito para projetos complexos. Permite-lheescrever o seu código de scraping. Mas, por padrão, o seu scraper funciona no seu computador, o que rapidamente se torna limitado.

AWS Fargate permite então iniciar o seu scraper Scrapy em contentores Docker sem nunca ter de gerir um servidor. Isso é essencial para escalar automaticamente.

Amazon EC2 também é uma alternativa se quiser mais controlo sobre o seu ambiente.

✅ Basicamente, para contentorizar um scraper Scrapy:

• ✔ Cria o seu scraper Scrapy.
• ✔ Coloque-o num contentor Docker.
• ✔ Implemente este contentor com o Fargate para que seja executado automaticamente em grande escala.

2. Arquitetura de scraping distribuída

É possível utilizar Amazon SQS (Simple Queue Service). Ele serve para gerir uma fila de URLs a serem extraídos. Basta colocar todos os seus URLs no SQS e, em seguida, várias funções Lambda ou vários contentores (no EC2 ou Fargate). recuperam esses URLs em paralelo para iniciar o scraping.

Isto permite-lhe distribuir o trabalho avançando ao mesmo tempo.

3. Gerir proxies e pedidos bloqueados

É importante saber que muitos sites bloqueiam os scrapers ao detetar um número excessivo de solicitações ou ao filtrar determinados endereços IP.

As soluções são então:

• o rotação de endereços IP através da AWS ou de serviços especializados.
• O uso de proxies de terceiros Como Dados brilhantes Onde ScrapingBee que gerem automaticamente a rotação e o antibloqueio.

Quais são as soluções para os problemas comuns do web scraping com o AMS?

Os obstáculos nunca estão muito longe quando se trata de web scraping: erros de rede, bloqueios, custos imprevistos, etc. A vantagem é que a AWS já oferece ferramentas para diagnosticar e corrigir esses problemas rapidamente.

Analisar os registos com o Amazon CloudWatch

Quando uma função Lambda ou uma instância EC2 falha, é difícil saber de onde vem o erro sem visibilidade.

✅ Solução com Amazon CloudWatch : todos os registos são centralizados e podem ser consultados. Pode identificar erros frequentes, tais como:

• Timeouts (a solicitação demorou muito tempo).
• Erros 403 Forbidden (o site bloqueia o seu scraper).
• Erros 429 Too Many Requests (demasiadas solicitações enviadas).
• Falta de memória ou dependências ausentes no Lambda.

💡 Configurar alertas CloudWatch para ser avisado automaticamente sempre que um erro ocorrer com demasiada frequência.

Gestão de erros de consultas

Um scraper pode falhar completamente se uma única solicitação não for aprovada.

✅ Utilizar a gestão de erros em Python com tentar...exceto. Isso impede que o programa pare abruptamente.

✅ Estratégias de repetição de tentativas (retries):

• Tente novamente após um curto intervalo e, em seguida, aumente gradualmente o tempo de espera (backoff exponencial).
• Alternar entre vários proxies se um IP estiver bloqueado.
• Ajustar a frequência das solicitações para passar despercebido.

Acompanhamento dos custos

Um scraper mal otimizado pode gerar milhares de chamadas Lambda ou fazer uma grande instância EC2 funcionar desnecessariamente. Isso resulta em custos muito mais elevados do que o previsto.

✅ Solução com AWS Billing : monitorizar o consumo de cada serviço (Lambda, EC2, S3, proxies).

✅ Dicas de otimização :

• Para Lambda: reduzir a memória ou limitar o tempo de execução.
• Para EC2: escolha instâncias adequadas ou utilize Spot Instances (mais baratas, mas interrompidas a qualquer momento).
• Ative alertas orçamentários da AWS para ser avisado antes de ultrapassar um limite.

Perguntas frequentes

O web scraping com AWS é legal?

Depende.

o legalidade da recolha de dados na Web varia de acordo com o país, os dados recolhidos e o uso que você faz deles. Alguns sites também proíbem o scraping nos seus termos e condições.

Qual é a melhor abordagem para web scraping com AWS?

Tudo depende do seu projeto:

• AWS Lambda : para pequenos scrapers rápidos.
• EC2 : para projetos mais complexos.
• Fargate : para scraping distribuído.

Posso usar o Selenium no AWS Lambda para web scraping?

Sim, mas é mais complexo.

Selénio ou outros navegadores sem interface gráfica como Puppeteer são essenciais para fazer o scraping em Javascript. No entanto, a sua configuração no Lambda requer otimizações (tamanho do pacote, gestão de dependências).

Como posso evitar ser bloqueado por um site na AWS?

Os sites podem detetar scrapers e bloquear as solicitações. Aqui estão algumas táticas comuns para reduzir os riscos:

• ✔ Alterar regularmente o User-Agent.
• ✔ Adicionar atrasos aleatórios entre as solicitações.
• ✔ Usar proxies rotativos.
• ✔ Evite enviar demasiadas solicitações ao mesmo tempo a partir do mesmo IP.

Como integrar os dados extraídos numa base de dados?

Depois de recolher os dados, pode inseri-los numa base relacional como Amazon RDS (MySQL, PostgreSQL, etc.).

A boa prática é limpar e estruturar os dados antes da inserção, e depoisautomatizar a integração através de um script Python ou pipeline. Isso garante uma base limpa e pronta para ser explorada.

👌 Em suma, combinando o poder deAWS e a boas práticas de scraping, pode extrair dados de forma eficaz e segura. Não hesite em partilhar a sua experiência nos comentários!