Como usar Python para Web Scraping

Escrito em 13 de Outubro de 2022 por Redação iugu

Atualizado em 24 de Agosto de 2023

Independente do motivo, coletar grandes volumes de dados de websites pode ser uma tarefa longa, tediosa e extremamente ineficiente quando feita manualmente.

Felizmente, assim como boa parte das tarefas desempenhadas pelo programador, ela pode ser automatizada para ganhar tempo e permitir que você se dedique a outras atividades mais importantes.

A melhor parte é que isso pode ser feito em poucos minutos, e hoje vamos ensinar esta técnica para você elevar o nível da sua coleção de dados.

Estamos falando do conceito de Web Scraping. Você sabe o que é isso? Não? Então continue a leitura e descubra.

O que é Web Scraping?

Web Scraping é, essencialmente, um processo estruturado de coleção de dados específicos de sites da internet.

Apesar de poder ser realizado manualmente, o termo Web Scraping é normalmente utilizado para designar um processo automatizado através do qual um script varre o site rapidamente, filtrando as informações relevantes.

Utilizado para muitos fins diferentes, o Web Scraping pode ser considerado uma prática abusiva, a depender dos termos de uso do site, da intensidade do scraping e da natureza dos dados coletados.

Isso significa que utilizar um scraper em determinados sites ou plataformas pode ocasionar banimentos do IP.

Para que o Web Scraping é utilizado?

Web Scraping é uma forma prática de coletar dados de maneira estruturada. Suponhamos que você visita um site de notícias e deseja coletar o título, data de publicação e autor de todas as pautas publicadas sob uma determinada categoria.

Basta instruir seu scraper a varrer todas as páginas aninhadas naquela categoria. Após coletar e limpar os dados, o output do scraper exibirá, de maneira sistematizada, os resultados da varredura.

As utilidades são virtualmente infinitas, e estão ligadas às diferentes necessidades de usuários coletarem e manipularem informação da web em massa.

Python

Se você é um leitor frequente do blog iugu4devs, já deve estar familiarizado com Python.

Esta linguagem de programação de alto nível de abstração é um grande nome na indústria da automação, especialmente para operações envolvendo o tratamento de dados.

Além da facilidade de aprendizado e alto nível de inteligibilidade a humanos, Python conta com uma engajada comunidade de usuários e desenvolvedores, além de numerosas opções de bibliotecas e outros recursos para ampliar as funcionalidades e possibilidades com a linguagem.

Logo, é apenas natural que Python se faça tão presente quando o assunto é Web Scraping.

Como Python é utilizado para Web Scraping?

Utilizar Python para web scraping é simples: tudo que você precisará é acessar o site desejado, identificar a estrutura das páginas e descobrir em que parte do código-fonte da página está cada informação desejada.

Depois, basta iniciar um arquivo Python em seu editor de texto favorito e começar a escrever o script.

Quando o script é rodado, seus comandos solicitarão as devidas páginas ao servidor e, ao recebê-las, o script extrairá os dados e os organizará num formato previamente determinado por você.

Libraries Python utilizadas em Web Scraping

É possível fazer um scraper de alta eficiência utilizando apenas três bibliotecas adicionais de Python. São elas:

  • Selenium: uma biblioteca para web testing. Com essa library, você consegue automatizar atividades e interações com seu browser e páginas da web;
  • BeautifulSoup: essa library serve para auxiliar no parsing de documentos ou páginas em HTML e XML. A BeautifulSoup facilita a extração de dados criando parse trees e assim torna o processo bem mais ágil e intuitivo;
  • Pandas: essa famosa library é muito útil para visualização de dados. Com a Pandas, você não apenas consegue extrair dados, mas exportá-los em uma diversidade de formatos tratados e acessíveis ao usuário, como CSV.

Problemas enfrentados com Web Scrapers

Como praticamente todas as coisas criadas para facilitar tarefas, o web scraping não está imune a problemas e imprevistos. A seguir, vamos abordar dois dos principais deles:

1.Legalidade

A depender da natureza das informações contidas no site, da magnitude da operação de scraping e da capacidade do servidor, a prática de varrer sites com scripts em busca de informações é proibida pelos termos de uso de muitos sites e aplicações.

É importante entender que, apesar de as intenções por trás do scraping variarem, é justo que uma empresa não permita o uso de ferramentas do tipo em seus sites.

O scraping massivo pode gerar sobrecargas no servidor e consequentes indisponibilidades do site a outros usuários.

Comumente nestes casos, a atitude é passível de banimento do IP para evitar que a atividade continue.

Caso um usuário persista nas tentativas de scraping, a prática pode ser considerada um tipo de ciberataque e implicar problemas legais entre o usuário por trás do scraper e o website-alvo.

2.Mudanças no código-fonte da página

Boa parte das páginas da web está sob manutenção e/ou desenvolvimento ativo, o que significa que o código-fonte está constantemente sujeito a pequenas ou grandes alterações estruturais.

Estas alterações podem impedir que seu scraper funcione corretamente, uma vez que o script deixa de conseguir localizar a informação desejada.

A boa notícia é que estas mudanças no código-fonte são normalmente mínimas, necessitando de mínimos ajustes no script para que ele volte a funcionar.

Apesar disso, um grande redesign ou refatoração da página podem gerar a necessidade de refazer o script praticamente do zero.

3.Web Scraping vs.APIs

Muitos sites não permitem scraping para preservar a estabilidade do servidor, mas oferecem como alternativa uma API à qual se pode solicitar as informações que se utilizaria o scraper para coletar.

Um bom exemplo é a rede social Twitter, que não permite scraping de seu conteúdo, mas disponibiliza-o por completo através de sua rica API.

Assim, o desenvolvedor tem acesso facilitado às informações desejadas sem prejudicar a estabilidade do site.

Motivos para usar Web Scraping

Apesar das ressalvas legais e técnicas, o web scraping é uma metodologia legítima de coleção de dados que pode trazer grandes benefícios à sua operação — seja na forma de insights de dados ou economia de tempo e recursos.

Se você tem certeza de que o website ou aplicativo cujas páginas você deseja varrer permite o uso de scrapers, vale a pena empregar esta ferramenta na sua rotina de trabalho.

Gostou de saber mais sobre web scraping? Que tal aprofundar os conhecimentos? Leia mais sobre programação Python para Data Science.

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