Web Crawlers e Web Scrapers com Python

Em um mundo perfeito, toda a informação que você precisa estaria reunida, organizada e de fácil acesso. Dessa forma, você poderia apenas baixá-la e utilizá-la de acordo com as suas necessidades. No entanto, na grande maioria das situações do mundo real, os dados estão bagunçados, desatualizados e misturados. Web crawlers e web scrapers existem justamente para tentar te ajudar a resolver essa questão, coletando, limpando, processando e organizando dados presentes na internet.

Bem, todos já ouvimos falar que informação é atualmente o bem mais importante do mundo, certo? Então saber como e onde consegui-la é fundamental. Os web crawlers e web scrapers podem ser muito úteis quando você está tentando mapear a estrutura de um website ou tentando acessar uma informação que está trancada em um banco de dados privado.

Ainda não sabe muito bem como eles funcionam?

Neste texto, vamos te explicar a diferença entre eles e te contar tudo o que você precisa saber para trabalhar com web crawlers e web scrapers usando Python.

Se você quer saber um pouco mais sobre a importância do big data e como funcionam os bancos de dados, não deixe de ler nosso texto anterior. Ah! E como somos apaixonados pelo Python, também preparamos um texto especial te ensinando passo a passo como manipular bancos de dados usando Python, você vai perder?

O que são web crawlers e web scrapers?

Os web crawlers e web scrapers são uma alternativa que colhe conteúdo da internet através do protocolo padrão da web, o http/https. Como eles funcionam sem estarem vinculados a uma API específica, são capazes de colher qualquer informação que esteja on-line.

Alguns dos seus principais usos são:

• Monitoramento de assuntos em portais de notícias e redes sociais
• Monitoramento de marcas
• Motores de busca
• Bancos de dados offline com conteúdos que originalmente estavam na internet
• Manutenção automática, como checagem de links e validação de códigos HTML

Mas qual a diferença entre web crawlers e web scrapers?

Um web crawler, em tradução livre, nada mais é do que um rastreador de rede, ou seja, é um bot que navega pelos sites para coletar informações de maneira automática, seguindo os links existentes e indexando também os conteúdos desses links. Já um web scraper, como o nome em inglês sugere, raspa as informações das páginas. Ou seja, apenas copia os dados existentes em determinada página e as armazena em bancos de dados ou arquivos, sem abrir links ou hiperlinks.

Os web crawler também são conhecidos como Indexadores, enquanto os web scrapers também são chamados de Extratores de Dados.

3 Ferramentas para web crawlers e web scrapers com Python

Python possui várias frameworks para programar web crawlers e web scrapers. Aqui listamos os três mais utilizados:

PySpider

O mais usado dos web-crawlers com Python. Ele tem uma interface de usuário baseada na web, o que facilita o monitoramento de múltiplos web crawls. Ele é extensível e suporta inúmeros bancos de dados e aplicativos de mensagens. Além disso, ele tem muitos recursos úteis, como a habilidade de atualizar novamente páginas que falharam em uma primeira tentativa ou de vasculhar páginas de acordo com o tempo de existência.

O PySpider tem uma documentação ampla, incluindo amostras de códigos, e também uma comunidade de desenvolvimento ativa no GitHub. Tem licença dentro do Apache.

MechanicalSoup

É uma biblioteca enorme e incrivelmente versátil. Construída a partir do Beautiful Soup, uma biblioteca HTML. É especialmente adequada para buscas simples, mas que precisam ser realizadas em caixas de texto específicas. Foi desenvolvida pela MIT e, infelizmente, ainda não possui boa documentação disponível.

Scrapy

É um framework para web scraping com uma grande comunidade. Com ele você pode construir a sua própria ferramenta e exportar facilmente os dados coletados em inúmeros formatos, como JSON ou CBS. Também tem uma boa oferta de expansões embutidas pra tarefas como gerenciamento de cookies, rastreamento em áreas restritas, controle de navegação web e pipelines para filtragem.

Outra vantagem do Scrapy é que ele possui uma ferramenta que fornece uma interface visual para iniciantes, facilitando o seu uso.

Ainda não trabalha com Python?

Você já deve estar cansado de saber as razões que fizeram do Python uma das linguagens mais usadas e amadas na indústria de software, certo?

Isto é, trata-se de uma linguagem de alto nível, completa e versátil, ao mesmo tempo em que possui uma sintaxe simples e intuitiva.

O fato é que Python é a linguagem que mais cresce no mercado. Ao dominá-la, você abrir novas portas de carreira e entrar num dos mercados com maior média salarial da área de tecnologia e alta demanda por profissionais qualificados.

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Gosto do nosso texto? Tem alguma sugestão para os próximos? Não esqueça de deixar um comentário e nos contar tudo!

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