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

E se pudesse enviar um pequeno robô para navegar na Internet por si? É exatamente isso que um bot permite fazer. 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 : é a linguagem mais popular para web scraping. É fácil de usar e oferece várias bibliotecas.
• 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 : permite enviar pedidos 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 pode parecer complexo. Mas não se preocupe! Seguindo estas etapas, você terá um script funcional rapidamente.

⚠ Certifique-se de que instalou o Python, bem como as bibliotecas necessárias.

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 “Inspecionar” sobre o elemento que lhe interessa.
   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.

É o papel 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

Esta é a etapa mais interessante: procurar informações precisas, como títulos, preços, links.

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.

✅ Verifique sempre este ficheiro antes de fazer scraping num site. Respeitá-lo permite-lhe evitar ações não autorizadas e problemas legais.

• Captchas

📌 Servem para verificar se o utilizador é humano.

✅ Para contorná-los, utilize bibliotecas de automação para simular um navegador real ou serviços terceirizados especializados na resolução de captchas.

• Bloqueio por endereço IP

📌 Alguns sites detectam um grande número de solicitações provenientes do mesmo IP e bloqueiam o acesso.

✅ Portanto, recomenda-se usar proxies ou uma VPN para alterar regularmente o endereço IP.

• Bloqueio por agente do utilizador

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

✅ O truque é definir um User-Agent realista nas suas solicitações HTTP para simular um navegador clássico.

• 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 varia de acordo com o site, o tipo de dados recolhidos e a utilização que se faz deles.

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 avaliações e notas dos utilizadores.
• 🔥 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
• ❌ o’agente de utilizador não normalizado
• ❌ o’sem carregamento de recursos JavaScript necessário
• ❌ o navegação sem cookies, etc

Quais são os desafios comuns ao criar um bot de web scraping?

Criar um bot eficaz nem sempre é fácil. Entre os desafios mais comuns, destacam-se:

• 🎯 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 é uma das soluções mais completas.

💬 Em suma, o web scraping abre muitas possibilidades para explorar os dados da web. Criar um bot de web scraping permite automatizar a recolha de dados.