Quais são as melhores ferramentas gratuitas de web scraping?

O melhor ferramentas gratuitas de web scraping são Web Scraper.io, Octoparse, BeautifulSoup e Scrapy.

Não sabes programar? Basta uma simples extensão do Chrome para extrair dados da Web. Já sabes fazer isso? Python ? BeautifulSoup Onde Scrapy dão conta do recado totalmente gratuito.

Aqui está o comparativo para te ajudares a escolher de acordo com o teu nível e as tuas necessidades.

1. Software e aplicações na nuvem (Freemium)

Dados brilhantes

Bright Data é uma plataforma nuvem especializada em raspagem, conhecida sobretudo pelo seu infraestrutura de proxy. Permite contornar as restrições de IP e extrair dados em massa de sites de difícil acesso. É uma ferramenta concebida, acima de tudo, para os empresas e os programadores com necessidades complexas.

• Vantagem : Bright Data oferece um período de teste gratuito com créditos oferecidos, ideal para experimentar antes de se comprometer.
• Limite : o serviço é principalmente de pagamento. Não existe um plano gratuito permanente, apenas o período de teste com créditos limitados.

Octoparse

Octoparse destaca-se pela sua interface apontar e clicar Muito intuitiva. Basta clicar nos elementos que se pretende extrair e a extração inicia-se automaticamente. Não é necessário escrever nenhuma linha de código, mesmo em páginas complexas.

• Vantagem : Octoparse é perfeito para os principiantes e não programadores.
• Limite : lá versão gratuita está limitada a 10 000 registos por tarefa, sem proxy incluído (risco de bloqueio do endereço IP).

2. Extensões do navegador

Web Scraper.io

Web Scraper.io é um extensão de raspagem da web disponível no Chrome Web Store da Google. O princípio é simples: cria-se um “sitemap”, seleciona-se os elementos a extrair e, em seguida, executa-se o scraper. Os resultados são exportados para CSV ou em JSON, sem escrever uma única linha de código.

Os seus pontos fortes:

• Muito fácil de utilizar : instalação em poucos cliques, extração de dados logo a seguir.
• o A versão gratuita funciona localmente no teu navegador.
• A empresa gere os sites que carregam o seu conteúdo em JavaScript e a paginação.

A sua limitação: os características avançadas (scraping na nuvem, IPs rotativas) exigem um assinatura paga. Trata-se, portanto, de uma ferramenta freemium, o que é mais do que suficiente para uma utilização normal.

ParseHub

ParseHub é outra opção digna de destaque para a extração de dados da Web. Esta ferramenta gratuita extrai dados de páginas complexas ao JavaScript através de uma interface visual, com exportação para CSV Onde JSON. Funciona como uma aplicação para instalar no teu computador, além de uma extensão do navegador.

• Vantagem : permite gerir sites dinâmicos sem escrever código, o que o torna acessível a quem não é programador.
• Limite : A versão gratuita limita o número de páginas que podem ser extraídas por projeto.

Raspador de dados sem programação

NoCoding Data Scraper aposta tudo na simplicidade. É a ferramenta ideal para projetos pontuais, quando quiser recolher dados rapidamente sem ter quaisquer conhecimentos técnicos.

Os seus pontos fortes:

• Sem instalações complexas : basta adicionares a extensão ao teu navegador e fica imediatamente pronta a usar.
• Não são necessárias competências técnicas para o utilizar no dia-a-dia.
• A interface guiada que identifica automaticamente os elementos a extrair.

A sua limitação: não gere bem os locais complexos, nomeadamente aqueles que se baseiam em JavaScript pesados ou que exijam autenticação. O’exportação de dados também está limitado na versão gratuita.

3. Bibliotecas de código (para programadores)

Se te sentires à vontade com o codificado, a recolha de dados da Web com Python oferece controlo total: a forma de percorrer as páginas, os elementos a selecionar, o formato de exportação. Estas bibliotecas são gratuitas e de código aberto, e permitem automatizar a recolha de dados da Web de forma recorrente.

BeautifulSoup (Python)

BeautifulSoup é uma biblioteca Python distribuída sob licença MIT, pelo que a sua utilização é totalmente gratuita. Permite extrair dados a partir de documentos HTML e XML selecionando um elemento através da sua marcação ou do seu seletor CSS, em apenas algumas linhas. A sua sintaxe continua a ser fácil de aprender, o que a torna o ponto de partida ideal para quem quer aprender.

A sua limitação: tens de utilizar outra biblioteca (como requests) para descarregar o conteúdo de uma página. E, acima de tudo, BeautifulSoup não suporta JavaScript : num site cujos dados são carregados dinamicamente, vais precisar de outra ferramenta.

Scrapy (Python)

Scrapy é um framework Python completo distribuído sob licença BSD. Foi concebido para grandes projetos e para a’automatização de tarefas repetitivas em grande escala. Exporta diretamente para CSV Onde JSON.

A sua limitação: a sua aprendizagem exige uma bom domínio do código. Para um primeiro projeto simples, BeautifulSoup continua a ser mais acessível. Scrapy também não suporta a execução de JavaScript de forma nativa.

Como fazer web scraping gratuitamente sem código?

Não sabes programar? Não há problema. Com Web Scraper.io, a extensão do Chrome mais acessível, permite-te extrair dados da Web gratuitamente em apenas alguns passos.

Passo 1: Instalação e configuração

• Vai ao Chrome Web Store da Google e descarrega a extensão.
• Clique em «Adicionar ao Chrome» para o instalar.

Para o utilizar, tens de passar pelas ferramentas de desenvolvimento do navegador:

• Vai à página que queres copiar, clica com o botão direito do rato e seleciona «Inspecionar».
• Na janela que se abre, procura o separador «Web Scraper» através dos três pontinhos no canto superior direito.

Etapa 2: Planejar o «Mapa do site»

• No separador «Web Scraper», clica em «Criar novo mapa do site».
• Dá um nome ao teu sitemap, e depois cola o’endereço de partida no campo « URL inicial ».

a sitemap é o guia da extensão: indica-lhe como navegar no site e quais os dados a extrair.

Etapa 3: Selecionar os dados

• Clique em «Adicionar novo seletor» e dá um nome claro ao teu seletor («título», «preço», «produto»…).
• Clique em «Selecionar», e depois seleciona os elementos que te interessam na página.
• Assinala as caixas «Link», «Imagem» Onde «Texto» dependendo do que quiseres extrair.
• Clique em «Seleção concluída», então «Seletor de gravação».

Repete este processo para cada tipo de informação a recuperar (preço, descrição, opiniões…).

Etapa 4: Iniciar o scraping

• No menu do teu mapa do site, clica no separador « Scrape ».
• Clique em «Começar a raspar» para iniciar a extração.

Abre-se uma janela pop-up: nela podes acompanhar o progresso. A extensão navega automaticamente nas páginas e extrai os dados. A duração depende do volume a recuperar.

Etapa 5: Exportar os dados

• Volta ao separador «Mapa do site» e clica em «Exportar dados».
• Escolhe o teu formato: CSV, JSON Onde Excel.
• Clique em «Download» para descarregar o ficheiro.

O ficheiro é guardado no teu computador, pronto a ser utilizado numa folha de cálculo ou noutra aplicação.

Por que fazer web scraping gratuitamente?

UMA ferramenta gratuita é mais do que suficiente para um projeto de pequena escala ou experimental. Enquanto o volume de dados se mantiver limitado, não há motivo para pagares uma assinatura.

Na prática, a versão gratuita cobre bem estes casos:

• A aprendizagem: familiarizar-se com o scraping antes de passar para soluções mais complexas.
• Projetos pontuais: obter informações para um estudo de mercado ou para uma necessidade pontual.
• Testar uma ideia: validar uma hipótese rapidamente, sem comprometer o orçamento.
• Avaliar uma ferramenta: verifique se é adequado antes de mudar para um plano pago.
• Os volumes pequenos: algumas páginas para extrair, através de uma exportação simples.

Assim que ultrapassares alguns milhares de páginas, quando estiveres a extrair dados de sites complexos em JavaScript ou se quiseres automatizar extrações diárias, as limitações dos planos gratuitos tornam-se evidentes. Nesta fase, uma ferramenta paga ou uma API uma abordagem dedicada torna-se muito mais pertinente.

Perguntas frequentes

A raspagem da Web é legal?

o legalidade da recolha de dados na Web depende sobretudo dos dados que recolheres. Extrair dados públicos Embora seja geralmente permitido, a recolha de dados privados é proibida.

Também deves evitar:

• contornar sistemas de segurança,
• violar os direitos de autor,
• utilizar técnicas de scraping invasivas.

O que se deve fazer: verificar o ficheiro robots.txt e a condições de utilização do site antes de começar.

É possível fazer web scraping em qualquer site?

Não, nem sempre. Alguns sites carregam o seu conteúdo dinamicamente através de JavaScript, outros impõem sistemas de autenticação, e muitos incluem proteções contra bots, como as CAPTCHA. Nestes casos, a extração torna-se difícil, ou mesmo impossível. Explicamos-te todas estas situações em pormenor no nosso artigo sobre o recolha de dados da Web em JavaScript.

O que é um proxy em web scraping e ele é necessário?

UMA procurador é um endereço IP intermediário que oculta o teu endereço IP real. Permite alterar automaticamente o endereço IP e simular uma navegação humana, para contornar bloqueios e restrições. Torna-se indispensável sempre que quiseres extrair uma grande quantidade de dados num único local.

Como evitar ser bloqueado por um site?

Algumas dicas práticas para não seres bloqueado:

• utiliza um User-Agent realista para parecer um visitante a sério,
• adiciona intervalos entre as solicitações para não sobrecarregar o servidor,
• passa por proxys para não ser detetado pelo site alvo.

Quanto tempo leva para aprender web scraping?

Tudo depende da ferramenta escolhida. Para uma extensão sem código, bastam algumas horas para lançares o teu primeiro processo de scraping. Por outro lado, um framework como Scrapy demora dias, por vezes semanas, e ainda mais em projetos complexos.

Não são os ferramentas gratuitas de web scraping que faltam. Basta escolheres de acordo com as tuas necessidades, o teu nível técnico e o volume de dados a recuperar. Para aprofundares os teus conhecimentos de programação, dá uma vista de olhos no nosso guia sobre o web scraping em Python.