Como é que se cria um bot de raspagem da Web?

Et si vous pouviez envoyer un petit robot parcourir le web à votre place ? C’est exactement ce que permet un bot de raspagem da web : recolher dados automaticamente de interesse para si.

Requisitos para criar um bot de raspagem da Web

Para começar, é importante escolher a linguagem de programação correta para criar um bot de raspagem da web.

• Python : c’est le langage le plus populaire pour le web scraping. Il est facile à utiliser et propose de nombreuses bibliothèques.
• Node.js É ideal para gerir tarefas assíncronas e, por conseguinte, é muito eficaz para a recolha de dados de sítios dinâmicos.
• Outras línguas Para determinados projectos, pode também optar pela recolha de dados da web com PHP.

Depois de escolher a sua língua, tem de selecionar o bibliotecas e enquadramentos para simplificar as suas tarefas de raspagem. Aqui estão as mais eficazes:

Para Python:

• Pedidos : permet d’envoyer des requêtes HTTP.
• Bela Sopa analisador: útil para analisar e extrair dados de HTML.
• Sucata uma estrutura completa para projectos de raspagem mais complexos.

Para Node.js :

• Axios Onde Obter para enviar pedidos HTTP.
• Adeusinho semelhante ao BeautifulSoup, muito eficaz para navegar e manipular o DOM.
• marionetista Onde Dramaturgo É essencial para a recolha de dados de sítios dinâmicos que utilizam muito JavaScript.

Tutorial para criar um bot de raspagem da Web

Criar um bot de raspagem da Web peut sembler complexe. Mais pas d’inquiétude ! En suivant ces étapes, vous aurez un script fonctionnel rapidement.

⚠ Assurez-vous d’avoir installé Python, ainsi que les bibliothèques nécessaires.

Passo 1: Analisar o sítio-alvo

Antes de codificar, é necessário saber onde estão localizados os dados. Para o fazer:

1. 1. Abra o sítio no seu browser.
   2. Clique com o botão direito do rato e selecione “Inspecter” sur l’élément qui vous intéresse.
   3. Identificar as etiquetas, classes ou IDs HTML que contêm os dados a extrair (Exemplo : .produto, .título, .preço).
   4. Teste Seletores CSS na consola (Exemplo: se os títulos dos produtos estiverem em <h2 class="title">utilize este seletor no seu código).

Passo 2: Enviar um pedido HTTP

O seu bot comportar-se-á como um browser: envia um pedido HTTP ao servidor do sítio e o servidor devolve o código HTML.

# pip install requests
importar pedidos

url = "https://exemple.com/produits"
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}

resp = requests.get(url, headers=headers, timeout=15)
resp.raise_for_status() # error if code != 200

html = resp.text
print(html[:500]) # pré-visualização

Passo 3: Analisar o conteúdo HTML

Agora que recuperou a página, tem de a transformar num objeto manipulável.

C’est le rôle de Bela Sopa.

# pip install beautifulsoup4
from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")

produtos = soup.select(".product")
print(f "Produtos encontrados : {len(produtos)}")

para p em produtos[:3]:
    title = p.select_one("h2.title").get_text(strip=True)
    preço = p.select_one(".price").get_text(strip=True)
    link = p.select_one("a")["href"]
    print({"title": título, "price": preço, "link": link})

Passo 4: Extrair os dados

C’est l’étape la plus intéressante : aller chercher les informations précises comme des titres, des prix, des liens.

from urllib.parse import urljoin

base_url = "https://exemple.com"
dados = []

for p in soup.select(".product"):
    title = p.select_one("h2.title").get_text(strip=True)
    prix_txt = p.select_one(".price").get_text(strip=True)
    lien_rel = p.select_one("a")["href"]
    lien_abs = urljoin(base_url, lien_rel)

    Preço de normalização do #
    price = float(price_txt.replace("€","").replace(",",".").strip())

    data.append({"title": título, "price": preço, "url": link_abs})

print(dados[:5])

Passo 5: Cópia de segurança dos dados

Se não quiser perder os seus resultados, pode guardá-los na pasta CSV Onde JSON.

importar csv, json, pathlib

pathlib.Path("export").mkdir(exist_ok=True)

# CSV
com open("export/products.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
    fields = ["title", "price", "url"]
    escritor = csv.DictWriter(f, fieldnames=fields, delimiter=";")
    escritor.writeheader()
    writer.writerows(dados)

# JSON
com open("export/products.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)

print("Exportação completa!")

Como é que se contorna as medidas de proteção contra a recolha de dados da Web?

É importante saber que os sítios põem em prática uma série de mecanismos para proteger os seus dados. Compreender estas protecções é essencial para uma raspagem eficiente e responsável.

• robots.txt

O ficheiro robots.txt indica quais as páginas que um bot pode ou não visitar.

✅ Vérifiez toujours ce fichier avant de scraper un site. Le respecter vous permet d’éviter des actions non autorisées et des problèmes légaux.

• Captchas

📌 Ils servent à vérifier que l’utilisateur est humain.

✅ Pour les contourner, utilisez des bibliothèques d’automatisation pour simuler un vrai navigateur ou des services tiers spécialisés dans la résolution de captchas.

• Bloqueio por endereço IP

📌 Certains sites détectent un grand nombre de requêtes venant de la même IP et bloquent l’accès.

✅ Il est donc recommandé d’utiliser des proxies ou un VPN pour changer régulièrement d’adresse IP.

• Bloqueio por agente do utilizador

Os sítios podem recusar pedidos de bots identificados por um User-Agent suspeito.

✅ L’astuce est de définir un User-Agent réaliste dans vos requêtes HTTP pour simuler un navigateur classique.

• Sítios Web JavaScript

Algumas páginas carregam o seu conteúdo através de JavaScript, o que impede que pedidos HTTP simples recuperem os dados.

Para os contornar, pode utilizar ferramentas como o Selenium, o Playwright ou o Puppeteer.

Perguntas frequentes

Qual é a diferença entre um robot de raspagem da Web e um Web crawler?

A raspagem da Web é legal?

o legalidade da recolha de dados na Web varie selon le site web, le type de données collectées et l’usage que l’on en fait.

Que tipos de dados podem ser extraídos com um bot de raspagem da Web?

Com um bot de recolha de dados da Web, pode recolher :

• 🔥 Des títulos e descrições de produtos.
• 🔥 Des preços e promoções.
• 🔥 Des ligações internas ou externas.
• 🔥 Des avis et des notes d’utilisateurs.
• 🔥 Des dados de contacto.
• 🔥 Des conteúdo textual ou imagens páginas web.

Como é que um sítio Web pode detetar o meu bot de raspagem?

Os sítios detectam frequentemente os bots através de comportamentos anómalos, tais como :

• ❌ o velocidade de solicitação demasiado elevado ou regular
• ❌ l’agente de utilizador não normalizado
• ❌ l’sem carregamento de recursos JavaScript necessário
• ❌ o navegação sem cookies, etc

Quels sont les défis courants lors de la création d’un bot de web scraping ?

Créer un bot efficace n’est pas toujours simple. Parmi les défis fréquents, on cite :

• 🎯 eles estruturas HTML inconsistentes.
• 🎯 eles dados não estruturados.
• 🎯 eles tempos de carregamento lentos páginas.

Existem serviços ou APIs de recolha de dados da Web?

Sim ! Existem serviços que simplificam a recolha de dados e gerem aspectos como proxies, captchas e sítios dinâmicos.

Também é possível utilizar API de recolha de dados da Web para aceder a dados estruturados. Dados brilhantes est l’une des solutions les plus complètes.

💬 Bref, le web scraping ouvre de nombreuses possibilités pour exploiter les données du web. Créer un bot de web scraping vous permet d’automatiser la collecte de données.