Construindo ferramentas de scraping personalizadas com Python: um guia prático

Introdução ao Web Scraping com Python

Web scraping é uma tecnologia estratégica usada para extrair dados de sites. Este processo automatiza a recuperação de informações de páginas da web, transformando dados não estruturados em dados estruturados que as empresas podem utilizar para uma infinidade de operações estratégicas. Dado o crescimento exponencial da geração de dados e a vantagem competitiva que a tomada de decisões baseada em dados oferece, o web scraping com Python é agora parte integrante de estruturas operacionais e estratégicas em vários setores.

Python é a linguagem de programação preferida para o desenvolvimento de soluções personalizadas de web scraping devido aos seus recursos robustos e ecossistema de suporte. Veja por que o Python é particularmente vantajoso para aplicativos de negócios:

Fonte: interruptores vermelhos

• Facilidade de uso e legibilidade : a sintaxe direta do Python garante que os scripts sejam fáceis de escrever e manter, o que é vital para empresas que buscam se adaptar rapidamente às mudanças do mercado.
• Bibliotecas abrangentes : Python oferece bibliotecas especializadas como BeautifulSoup, Scrapy e Selenium. Essas ferramentas simplificam tarefas relacionadas à recuperação de dados, análise de HTML e automação do navegador, reduzindo significativamente o tempo de desenvolvimento.
• Escalabilidade : A flexibilidade do Python suporta o desenvolvimento de scripts simples para necessidades de dados em pequena escala e de sistemas complexos para processamento de dados corporativos em grande escala.
• Forte suporte da comunidade : A extensa comunidade de desenvolvedores Python é um recurso inestimável para solução de problemas, atualizações e aprendizado contínuo, garantindo que as soluções de negócios permaneçam atualizadas e eficazes.

Configurando o ambiente Python

Começar a usar Python para web scraping requer um ambiente configurado corretamente. Veja como você pode configurar seu sistema para garantir que tudo funcione perfeitamente para sua web scraping com projetos Python.

Instalando Python

Primeiro, você precisa instalar o Python. É recomendado baixar a versão mais recente do Python 3 no site oficial do Python. Esta versão inclui todos os recursos e melhorias mais recentes. Você pode verificar a instalação abrindo seu prompt de comando ou terminal e digitando python –version. Este comando deve exibir o número da versão, confirmando que o Python está pronto para uso.

Criando um ambiente virtual

É uma prática recomendada usar um ambiente virtual para seus projetos Python. Isso isola as bibliotecas do seu projeto da instalação global do Python e evita conflitos entre as dependências do projeto. Para criar um ambiente virtual, navegue até o diretório do seu projeto no terminal e execute:

python -m venv env

Aqui, env é o nome da pasta do ambiente virtual; você pode nomeá-lo como quiser. Para ativar o ambiente virtual, use o seguinte comando:

No Windows:

envScriptsativar

No macOS e Linux:

fonte env/bin/ativar

Instalando Pacotes

Com seu ambiente configurado e ativado, você pode instalar os pacotes Python necessários para web scraping. Os pacotes mais comumente usados ​​são requests para fazer solicitações HTTP e BeautifulSoup para analisar documentos HTML e XML. Instale esses pacotes executando:

solicitações de instalação de pip beautifulsoup4

Este comando busca as versões mais recentes de solicitações e do BeautifulSoup e as instala em seu ambiente virtual.

Verificando a instalação do Python

Para garantir que sua instalação seja bem-sucedida e que os pacotes estejam instalados corretamente, você pode importá-los em um shell Python. Basta digitar python em sua linha de comando para abrir o shell e digitar:

solicitações de importação

import bs4 # bs4 é o nome do pacote BeautifulSoup

Se não houver erros, os pacotes estão instalados corretamente e você está pronto para iniciar o web scraping com Python!

Essa configuração fornece uma base robusta para qualquer projeto de web scraping com Python, permitindo que você trabalhe com Python de maneira eficaz e gerencie as dependências do projeto de maneira limpa.

Noções básicas de seletores HTML e CSS

As páginas da Web são construídas em HTML (HyperText Markup Language), que estrutura o conteúdo por meio do uso de elementos e tags. Esses elementos são os blocos de construção de qualquer página da web, abrangendo tudo, desde títulos e parágrafos até links e imagens. Para qualquer pessoa que esteja se aprofundando em web scraping com Python, uma compreensão fundamental de HTML é indispensável, pois forma a base de como você localizará e extrairá os dados necessários.

Estrutura HTML

Um documento HTML é estruturado como uma árvore de elementos, começando com a tag <html>, seguida pelas seções <head> e <body>. O <head> contém metadados e links para scripts e folhas de estilo, enquanto o <body> abriga o conteúdo real exibido na página web. Os elementos dentro do <body> são definidos usando tags como <p> para parágrafos, <a> para hiperlinks, <table> para tabelas e muitas outras. Cada elemento também pode ter atributos como classe, id e estilo, que fornecem informações adicionais sobre o elemento ou alteram sua aparência e comportamento.

Seletores CSS

Fonte: atatus

Seletores CSS (Cascading Style Sheets) são padrões usados ​​para selecionar os elementos que você deseja estilizar ou manipular. Ao coletar dados da web, os seletores CSS permitem que você direcione elementos específicos dos quais deseja extrair informações. Existem vários tipos de seletores CSS:

• Os seletores de tipo direcionam os elementos por nome da tag. Por exemplo, p seleciona todos os elementos <p>.
• Os seletores de classe usam o atributo class de um elemento para seleção. Por exemplo, .menu seleciona todos os elementos com class=”menu”.
• Os seletores de ID direcionam elementos com base no atributo id. Por exemplo, #header seleciona o elemento com id=”header”.
• Os seletores de atributos procuram elementos com base na presença ou no valor de um determinado atributo. Por exemplo, [href] seleciona todos os elementos com um atributo href.

Usando HTML e seletores de estilo para raspagem

Para extrair dados de uma página da web com eficiência, você precisa inspecionar a página e compreender sua estrutura. Isso normalmente é feito usando as Ferramentas do desenvolvedor em navegadores da web como Chrome ou Firefox. Aqui, você pode visualizar o HTML e identificar quais elementos contêm os dados que deseja extrair. Uma vez identificados, você pode usar seletores CSS para identificar esses elementos.

Por exemplo, se você estiver interessado em extrair uma lista de manchetes de uma página da web, poderá descobrir que cada manchete está envolvida em uma tag <h1> dentro de um elemento div que possui uma classe de “item de notícias”. O seletor CSS para isso poderia ser div.news-item h1, que seleciona todos os elementos <h1> que são filhos de elementos <div> com uma classe de “item de notícias”.

Criando seu primeiro script de scraping em Python

Escrever um script Python para extrair dados de uma página da web pode parecer assustador no início, mas ao dividir o processo em etapas gerenciáveis, você pode começar a extrair dados rapidamente. Aqui está um guia simples para criar seu primeiro script de scraping em Python usando as solicitações e as bibliotecas BeautifulSoup.

Etapa 1: instalar as bibliotecas necessárias

Antes de começar, certifique-se de ter o Python instalado em seu sistema. Em seguida, você precisará instalar duas bibliotecas Python: requests para buscar a página da web e BeautifulSoup para analisar o conteúdo HTML. Instale essas bibliotecas usando pip:

solicitações de instalação de pip beautifulsoup4

Etapa 2: importar bibliotecas

Comece seu script importando as bibliotecas necessárias. Crie um novo arquivo Python e escreva o seguinte código no topo:

solicitações de importação

da importação bs4 BeautifulSoup

Etapa 3: buscar a página da web

Escolha o URL da página da web que você deseja copiar. Use a função requests.get() para buscar a página. Esta função recupera a página web e armazena a resposta em uma variável:

url = 'http://example.com' # Substitua pelo URL real

resposta = solicitações.get(url)

Etapa 4: analise o conteúdo HTML

Depois de ter a página da web, você precisa analisar o conteúdo HTML. Use BeautifulSoup para analisar response.content e criar um objeto BeautifulSoup:

sopa = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

Etapa 5: extrair dados

Decida quais dados você deseja extrair. Por exemplo, se quiser extrair todos os títulos (contidos nas tags <h1>) da página da web, você pode usar o método find_all() do BeautifulSoup:

títulos = sopa.find_all('h1')

para título em títulos:

imprimir(título.texto.strip())

Este trecho de código encontrará todas as tags <h1>, fará um loop por elas e imprimirá o texto dentro de cada tag.

Etapa 6: lidar com os dados

Depois de extrair os dados, você pode querer armazená-los em um arquivo ou banco de dados, ou talvez limpá-los para análise. Para simplificar, vamos escrever os títulos em um arquivo de texto:

com open('headings.txt', 'w') como arquivo:

para título em títulos:

arquivo.write(f”{título.texto.strip()}n”)

Etapa 7: execute seu script

Salve seu script e execute-o na linha de comando:

python seu_nome_do_script.py

Substitua your_script_name.py pelo nome do seu arquivo Python. Verifique a saída para garantir que seu script esteja funcionando corretamente.

Este script básico pode ser expandido e modificado para extrair diferentes tipos de dados de vários sites. À medida que você se sentir mais confortável, poderá começar a explorar web scraping mais avançado com técnicas e ferramentas Python.

Superando desafios comuns de extração de dados

Fonte: extrato

A extração de dados por meio de web scraping pode apresentar inúmeros desafios, especialmente quando se lida com estruturas complexas de sites ou conteúdo dinâmico. Compreender estes desafios e saber como enfrentá-los é crucial para uma recolha de dados eficaz. Aqui estão alguns problemas comuns que você pode encontrar e estratégias para superá-los:

• Lidando com paginação

Muitos sites usam paginação para organizar grandes conjuntos de dados em várias páginas, o que pode complicar os processos de extração de dados.

Solução: para lidar com a paginação, você precisará automatizar o processo de acesso a cada página e extração dos dados necessários. Isso geralmente envolve a identificação do padrão de URL que o site usa para paginação e a incorporação de um loop em seu script para iterar por todas as páginas. Por exemplo, se as URLs forem alteradas por um parâmetro de consulta simples (por exemplo, página=1, página=2), você poderá construir essas URLs dinamicamente em seu script:

base_url = 'http://example.com/items?page='

para i no intervalo (1, número_de_páginas + 1):

url=f”{base_url}{i}”

resposta = solicitações.get(url)

# Analise e extraia dados conforme descrito anteriormente

• Extração de conteúdo dinâmico

Alguns sites carregam seu conteúdo dinamicamente usando JavaScript, o que significa que os dados necessários podem não estar presentes no HTML retornado por uma simples solicitação HTTP.

Solução: Para sites que dependem muito de JavaScript, muitas vezes são necessárias ferramentas como Selenium ou Puppeteer, que podem automatizar um navegador real. Essas ferramentas podem interagir com a página da web como um usuário faria (clicando em botões, rolando, etc.) e podem extrair dados carregados dinamicamente:

do webdriver de importação de selênio

driver = webdriver.Chrome() # ou webdriver.Firefox(), etc.

driver.get('http://example.com/dynamic_content')

# Código para interagir com a página vai aqui

dados = driver.find_element_by_id('dados').texto

imprimir (dados)

motorista.quit()

• Lidando com limitação de taxa e proibições de IP

Os sites podem implementar limitação de taxa ou bloquear seu IP se você enviar muitas solicitações em um curto período.

Solução: Para evitar ser banido ou ter taxa limitada, você deve:

• Faça solicitações em um ritmo mais lento. Implemente atrasos ou intervalos de sono em seu ciclo de raspagem.
• Alterne endereços IP e agentes de usuário. Usar proxies e alterar agentes de usuários pode ajudar a imitar usuários diferentes e reduzir o risco de bloqueio.

hora de importação

importar aleatoriamente

para URL em URLs:

time.sleep(random.randint(1, 5)) # Sono aleatório para imitar o comportamento humano

resposta = requests.get(url, headers={'User-Agent': 'Sua string de agente de usuário'})

#Analisar resposta

Armazenando e gerenciando dados extraídos

Depois de extrair dados da web com sucesso, a próxima etapa crítica é armazená-los e gerenciá-los de maneira eficaz. O armazenamento adequado de dados não apenas garante que seus dados permaneçam organizados e acessíveis, mas também aumenta a escalabilidade dos seus fluxos de trabalho de processamento de dados. Aqui estão algumas dicas e práticas recomendadas para armazenar e gerenciar os dados que você copiou:

Escolhendo o formato de armazenamento correto

O formato no qual você armazena seus dados copiados pode impactar significativamente como você os usará posteriormente. Os formatos comuns incluem:

• CSV (Valores Separados por Vírgula) : Ideal para dados tabulares com estrutura simples. É amplamente suportado e fácil de importar para softwares de planilhas ou bancos de dados.
• JSON (JavaScript Object Notation) : Melhor para dados hierárquicos ou aninhados. JSON é altamente preferido em aplicações web e pode ser usado diretamente em ambientes JavaScript.
• XML (eXtensible Markup Language) : Útil para dados com uma estrutura complexa ou quando você precisa de um formato autodescritivo que suporte metadados.

Usando bancos de dados para dados em grande escala

Para coletas de dados mais extensas ou complexas, os bancos de dados são mais adequados devido à sua escalabilidade e recursos avançados de consulta:

• Bancos de dados relacionais (por exemplo, MySQL, PostgreSQL) : Excelente para dados estruturados que se ajustam bem a tabelas e linhas. Os bancos de dados SQL suportam consultas complexas e são ideais para integridade de dados e operações transacionais.
• Bancos de dados NoSQL (por exemplo, MongoDB, Cassandra) : Mais adequados para dados não estruturados ou semiestruturados, ou quando o esquema de dados pode evoluir com o tempo. Eles são altamente escaláveis ​​e projetados para alto desempenho em grandes conjuntos de dados.

Integridade e validação de dados

Garantir a precisão e integridade de seus dados extraídos é crucial:

• Implemente verificações durante o processo de extração para validar formatos de dados (por exemplo, datas, números).
• Atualize regularmente seus scripts de coleta de dados para se adaptar às mudanças no layout ou esquema do site de origem.

Práticas eficientes de gerenciamento de dados

Gerenciar grandes conjuntos de dados de forma eficaz é fundamental para manter o desempenho:

• Backups regulares : agende backups regulares de seus dados para evitar perda de dados.
• Indexação de dados : use a indexação em seus bancos de dados para acelerar os tempos de consulta e melhorar os padrões de acesso.
• Processamento em lote : para manipulação ou análise de dados em grande escala, considere usar estruturas de processamento em lote como Apache Hadoop ou Spark.

Automatizando atualizações de dados

Os dados da Web podem mudar com frequência, portanto, é benéfico configurar scripts automatizados para atualizar seus dados em intervalos regulares:

• Use cron jobs (no Linux) ou Task Scheduler (no Windows) para executar seus scripts de scraping periodicamente.
• Monitore a integridade e o desempenho de suas operações de scraping para detectar e resolver erros imediatamente.

Considerações de segurança

Tenha em mente a segurança ao armazenar dados confidenciais ou pessoais:

• Cumpra os regulamentos de proteção de dados (por exemplo, GDPR, CCPA) para garantir que você lida com os dados de maneira legal.
• Criptografe dados confidenciais em trânsito e em repouso.

Exemplo de armazenamento de dados em CSV usando Python:

1. Aqui está um exemplo simples de como salvar dados extraídos em um arquivo CSV usando Python:

importar csv

dados = [{'nome': 'Produto A', 'preço': '10'}, {'nome': 'Produto B', 'preço': '20'}]

chaves = dados[0].keys()

com open('products.csv', 'w', newline=”) como arquivo_de_saída:

dict_writer = csv.DictWriter(arquivo_de_saída, chaves)

dict_writer.writeheader()

dict_writer.writerows(dados)

Para concluir

Com as bases de web scraping, armazenamento e gerenciamento de dados eficazes agora em seu kit de ferramentas, você está bem equipado para transformar dados brutos em insights valiosos. A jornada desde a aquisição de dados até sua transformação em inteligência acionável é fundamental para orientar suas decisões de negócios e iniciativas estratégicas. Pronto para elevar seus negócios com soluções de dados personalizadas? Contate a PromptCloud hoje para explorar como nossos serviços personalizados de coleta de dados podem capacitar seus projetos. Mergulhe mais fundo no mundo da tomada de decisões baseada em dados e comece a transformar sua abordagem aos dados hoje mesmo.