Como fazer scraping de um site?

A raspagem da Web envolve extrair dados automaticamente a partir de um site para os converter num ficheiro utilizável, como um CSV ou uma base de dados.

Trata-se de uma técnica que funciona ao percorrer automaticamente as páginas de um site na Internet para extrair as informações úteis.

Pré-requisitos e ferramentas para fazer scraping de um site de forma eficaz

Antes de começares, alguns passos para preparação fazem toda a diferença para o sucesso de um projeto de’extração de dados limpo e sustentável.

Eis os pontos a esclarecer antes de mais nada recolha de dados :

• Analisar o site de destino : estuda a estrutura HTML da página web, identifica os elementos a extrair (títulos, links, preço) e verifica o ficheiro robots.txt, que indica o que o site permite extrair. Também podes dar uma vista de olhos no código fonte para compreender melhor a estrutura da página.
• Escolher o método : ou programas em Python com ferramentas como BeautifulSoup, Scrapy Onde Selenium, ou então usas um software sem código Como Octoparse ou uma extensão em Chrome. Também podes recorrer a Excel para extrações leves.
• Gerir bloqueios e erros : muitos sites limitam as consultas automatizadas. Prepara soluções adequadas para que o teu raspador permaneça ao longo do tempo.

Na prática, a escolha depende das tuas necessidades. Para extrair alguns dados rapidamente, um software sem código basta. Para um grande volume ou uma cobrança recorrente a automatizar, Python continua a ser a opção mais flexível.

1. Utilizar ferramentas e linguagens para extrair dados de um site

Por extrair dados de um site, tens duas opções: programar tu mesmo em Python ou recorrer a um software sem código. A primeira oferece controlo total sobre a extração de dados, enquanto a segunda não requer nenhuma linha de código. Eis como proceder, passo a passo, em ambos os casos.

Scraping com Python (BeautifulSoup)

Web scraping com Python fica a método mais flexível para extrair dados das páginas de um site. Com a biblioteca BeautifulSoup, podes extrair o conteúdo de uma página com cerca de dez linhas de código. Começa por instalar as duas ferramentas necessárias:

Em seguida, recupera o HTML de uma página e analisa-o:

• import requests
• from bs4 import BeautifulSoup
• url = “https://exemple.com”
• response = requests.get(url)
• soup = BeautifulSoup(response.text, “html.parser”)
• titres = soup.find_all(“h2”)
• for titre in titres: print(titre.text)

Em termos concretos, requests carrega a página no URL de destino. BeautifulSoup transforma o conteúdo HTML numa estrutura fácil de percorrer. O comando find_all seleciona os elementos pretendidos (neste caso, os títulos), que podes depois exportar para o formato CSV.

Para um projeto de maior envergadura (milhares de páginas, vários sites a automatizar), opta por Scrapy. Este framework Python gerencia consultas em paralelo e a recolha de dados em grande escala. É também uma uma boa alternativa a uma API quando esta não estiver disponível no site de destino.

Scraper sem programação (ferramentas sem código)

Não sabes programar? Alguns software sem código permitem-te recolher dados de páginas web sem teres de escrever uma única linha de código. Duas referências para fazer scraping de um site:

• Octoparse : um software visual em que se selecionam as informações com o rato. Ideal para extrair preço, do opiniões dos clientes ou fichas de produtos, por exemplo, a partir de Amazonas.
• Dados brilhantes : uma plataforma completa com gestão de proxies, concebida para os empresas que processam um grande volume de dados.

Utilizar uma extensão do navegador

Para extrair o conteúdo de uma página web de forma rápida e gratuita, basta extensão do browser muitas vezes é suficiente. Eis como proceder com Web Scraper, gratuita em Chrome :

1. Instala a extensão Web Scraper desde Chrome Loja online.
2. Abre as ferramentas de desenvolvimento e, em seguida, cria um plano de recolha com o’URL do site de destino.
3. Selecione com o rato os elementos a extrair (títulos, links, imagens, preço).
4. Inicia o scraping e deixa a ferramenta percorrer as páginas do site.
5. Exporta o resultado para o formato CSV.

Outros ferramentas de raspagem da web funcionam segundo o mesmo princípio, tal como Instant Data Scraper Onde Data Miner. Estes programas gratuitos atingem rapidamente os seus limites em sites de grande dimensão ou em páginas com conteúdo carregado dinamicamente. Nesses casos, Python continua a ser a forma mais fiável de extrair os dados.

2. Conhecer as técnicas para evitar bloqueios

Muitos sites limitam o acesso automático aos seus dados. Detetam tráfego anormal (demasiadas solicitações, sempre a mesma morada IP) e bloqueiam o raspador. Aqui estão os técnicas básicas O que precisas de saber para fazer scraping num site sem seres bloqueado.

• Utiliza proxies para ocultar o teu endereço IP e distribuir os pedidos por vários pontos de saída.
• Partilha os Agentes do utilizador para simular diferentes navegadores e parecer mais humano aos olhos do site.
• Gere os intervalos entre cada pedido para imitar um comportamento de leitura real.
• Respeita o ficheiro robots.txt sites específicos, para evitar qualquer bloqueio imediato.

Na prática, definir um Agente de usuário personalizado em Python resume-se a duas linhas:

• headers = {“User-Agent”: “Mozilla/5.0”}
• response = requests.get(url, headers=headers)

Para espaçar as tuas consultas, utiliza uma chamada à função time.sleep Fazer uma pausa entre duas recolhas de dados é suficiente. Isso evita sobrecarregar o servidor do site e reduz significativamente o risco de bloqueio. Quanto maior for o volume de dados recolhidos, mais indispensáveis se tornam estas precauções.

Quais são as aplicações do web scraping?

O web scraping é útil sempre que precisares de recolher informações espalhadas por vários sites da Internet, sem ter de as copiar manualmente. Aqui estão as casos de utilização os mais comuns, tanto no âmbito empresarial como num projeto pessoal.

• Monitorização da concorrência : acompanhar as ofertas da concorrência, comparar as preço em tempo real e acompanhar as tendências do mercado.
• Análise de mercado : obter informações sobre os teus alvos, acompanhar os redes sociais e identificar os conteúdos relevantes para o teu setor.
• Comércio eletrónico : recuperar as fichas de produto, as opiniões dos clientes e as variações de preço junto dos vendedores concorrentes.
• Investigação académica : reunir um grande volume de dados científicos ou socioeconómicos, recolhidos em vários locais, para os analisar.
• Agregação de conteúdos : criar uma base de dados a partir de várias fontes disponíveis na Internet.
• Automatização de tarefas : poupar tempo em tarefas repetitivas, deixando que uma ferramenta faça a extração de dados por ti.
• Acompanhamento das notícias : acompanhar os últimos acontecimentos publicados em vários sites e atualizar automaticamente as tuas informações.

Muitas empresas utilizam o web scraping para analisar os seus concorrentes e basear as suas decisões em dados reais recolhidos na Internet. Para saber mais, consulta o nosso guia completo sobre o raspagem da web.

Quais são os aspetos legais e éticos do web scraping?

o legalidade da recolha de dados na Web depende sobretudo do tipo de dados que recolhes e da forma como fazes o scraping. Na prática, distinguem-se dois casos:

• Recuperação dados públicos num site da Internet é, em geral, permitido.
• Extrair de dados protegidos, de acesso pago ou que exigem autenticação pode constituir um verdadeiro problema jurídico.

Para além da lei, há também uma questão de ética. Eis as boas práticas a respeitar quando se faz scraping de um site:

• Lê sempre os condições de utilização do site de destino antes de iniciares o teu scraping.
• Não envies demasiados pedidos de uma só vez: corres o risco de sobrecarregar o servidor.
• Nunca faça uso indevido das informações obtidas (revenda de dados pessoais, spam).
• Respeita o RGPD assim que tratar dados pessoais de utilizadores europeus.

Quando utilizado corretamente, o scraping continua a ser uma técnica poderosa para recolher dados em grande escala a partir da Internet sem nunca ultrapassar os limites.

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