O web scraping é melhor em R ou em Python?

Quer extrair dados da web, mas está indeciso entre usar R ou Python Não entre em pânico! Neste artigo, apresentamos uma pequena comparação entre Python e R no que diz respeito ao web scraping.

Ecossistema, bibliotecas, facilidade de aprendizagem... vamos descobrir juntos se o O web scraping é melhor em R ou em Python?.

Python vs R: qual é o melhor para web scraping?

Python e R são duas linguagens poderosas para raspagem da web. No entanto, cada um tem a sua própria abordagem e o seu próprio ecossistema para a recolha de dados. E sem esquecer a facilidade de utilização!

Aqui está uma pequena tabela que resume as vantagens respectivas das duas linguagens de programação:

Python vs R: O ecossistema e as bibliotecas

Python

Python dispõe de um ecossistema muito rico para web scraping, com bibliotecas bem estabelecidas:

• ✅ Bela Sopa para recuperar e analisar HTML (parsing)

Mais informações no nosso artigo dedicado especialmente ao Web scraping em Python com BeautifulSoup.

• ✅ Sucata como estrutura completa para a recolha de dados em grande escala/profissional

Python é perfeito para tarefas padrão ou escaláveis. As suas bibliotecas permitem uma extração simultânea simples, modular, e bem documentado.

R

O R também oferece ferramentas eficazes para fazer web scraping. O pacote rvest é um dos mais utilizados para extrair facilmente dados e informações de páginas HTML.

E graças à integração com o tidyverse, pode proceder à limpeza/processamento dos dados após a extração. É uma vantagem quando se faz web scraping e análise diretamente.

PARA CONCLUIR

👉 O ecossistema Python é perfeito para web scraping puramente técnico ou em grande escala.

👉 O ecossistema R é ideal para o processamento de dados e a exploração após o scraping.

Python vs R: Facilidade de aprendizagem e implementação

Com Python, escrever scripts é simples, direto e não requer sem configuração complexa.

E se alguma vez tiver dificuldades com alguma coisa, encontrará facilmente tutoriais sobre web scraping em Python.

R também está acessível, mas a sua abordagem ao raspagem da web é um pouco menos intuitivo se ainda é um principiante em programação.

PARA CONCLUIR

👉 Python é a solução perfeita de web scraping para iniciantes em programação.

👉 O R é ideal para scraping e recolha de dados, se já souber como utilizá-lo.

Python vs R: Gestão de cenários complexos (JavaScript, Login, Anti-bots)

Python

Python oferece soluções robustas para gerenciar sites dinâmicos, aqueles que utilizam JavaScript, sessões com login e proteções anti-bots. Estes incluem Selénio e Dramaturgo. 

a recolha de dados da Web com Python permite automatizar interações complexas, simular um navegador ou contornar proteções anti-bots. Python é perfeito para o scraping de sites modernos !

R

O R também pode lidar com alguns desses casos complexos graças ao RSelenium que permite simular um navegador.

No entanto, trata-se de uma ferramenta comunitária que nem sempre é atualizada. A documentação é menos rica, a comunidade é mais restrita e algumas funcionalidades são mais complexas de implementar.

PARA CONCLUIR

👉 Python oferece mais possibilidades para a extração de dados de sites modernos e complexos.

Python vs R: qual linguagem escolher para web scraping?

Python ou R ? As duas linguagens de programação são excelentes, mas não nas mesmas áreas.

👉 A escolha certa para o web scraping depende do que pretende fazer: automatizar, analisar ou visualizar os seus dados?

Aqui estão alguns cenários que podem ajudá-lo a escolher a linguagem de programação ideal!

Quando escolher Python para web scraping?

• ✅ Cenário 1 – Scraping em grande escala: quando se trabalha com centenas ou milhares de páginas, ou quando o projeto requer uma arquitetura sólida.
• ✅ Cenário 2 – Sites complexos: Você pode usar o Scrapy para extrair dados de sites que usam muito JavaScript ou possuem proteções contra bots.
• ✅ Cenário 3 – Integração numa pipeline avançada: Python é mais adequado se o projeto exigir posteriormente machine learning, uma API ou uma implementação.

Quando escolher R para web scraping?

• ✅ Cenário 1 – Análise estatística imediata: é melhor usar o R se o objetivo for extrair dados para analisá-los ou visualizá-los diretamente no R.
• ✅ Cenário 2 – Projeto de investigação em R: Se o resto do projeto já estiver desenvolvido em R, não há necessidade de mudar de linguagem apenas para a extração de dados.
• ✅ Cenário 3 – Dados simples: R é amplamente suficiente para extrair páginas estáticas, tabelas HTML ou listas sem JavaScript complexo.

Mas então? O web scraping é melhor em R ou em Python Não existe um «melhor absoluto»: tudo depende das suas competências e necessidades de scraping, mas também do contexto e do site que lhe interessa.

👉 Python é melhor para o web scraping puro, mas também para projetos complexos e/ou de grande escala, ou com restrições técnicas específicas.

👉 O R é excelente se o scraping for uma etapa de um pipeline estatístico/analítico mais amplo ou se já estiver a trabalhar num ambiente R.

Na sua opinião, qual destas duas linguagens de programação corresponde melhor às suas necessidades e tarefas de scraping? Qual delas pretende utilizar? Não hesite em partilhar a sua opinião nos comentários!