Encontre as melhores bibliotecas Python para web scraping com nossa lista de opções principais. Extraia dados de sites de forma rápida e fácil para atender às necessidades do seu projeto.
Web scraping parece um pouco mais nefasto do que realmente é. Essencialmente, o processo de web scraping (também chamado de “web harvesting”) envolve a extração de dados de sites. Por exemplo, sua empresa pode precisar coletar preços de ações, estatísticas esportivas, dados imobiliários, informações de produtos, leads, contatos, autores, nomes de bandas, títulos de músicas ou endereços e usar essas informações para refinar e promover melhor seus produtos. Essa tarefa pode parecer incrivelmente demorada ou difícil, mas com a ajuda das principais bibliotecas de web scraping em Python, você pode atingir esse objetivo de forma simples e rápida.
Depois de passar pelo processo de web scraping, você poderá importar os dados para planilhas, bancos de dados e até mesmo APIs. Este processo é exponencialmente mais fácil do que coletar os dados manualmente. Melhor ainda, como linguagens de programação como Python suportam ferramentas de web scraping, você pode integrar a tarefa diretamente em seus programas. Ao fazer isso, você não precisa mais executar manualmente uma tarefa de web scraping e depois integrar os dados em seus programas.
Graças a essas bibliotecas, o processo de web scraping faz parte do pacote. E porque há tantos Empresas de desenvolvimento Python em todo o mundo, você não terá nenhum problema em encontrar uma equipe para criar esses aplicativos, caso suas equipes internas não tenham sucesso.
Claro, existe um software de web scraping. No entanto, o uso desses aplicativos e scripts exigiria que suas equipes trabalhassem consideravelmente mais para integrá-los ao seu aplicativo. É por isso que você deve considerar uma dessas bibliotecas de web scraping em Python.
Por que é importante escolher a biblioteca Python certa para web scraping?
Uma das principais razões pelas quais você pode querer escolher uma biblioteca em vez de outra é simplesmente a saída que ela produzirá. Algumas bibliotecas exportam os dados extraídos em formatos de planilha CSV ou Excel, enquanto outras exportam em JSON. Se o seu plano é utilizar os dados com uma API, sua única opção pode ser uma biblioteca que exporte no formato JSON; caso contrário, você terá que gastar um tempo considerável desenvolvendo outra ferramenta para seu aplicativo que automatizará o processo de conversão de dados CSV ou Excel em JSON. Isso pode ser complicado e nem sempre confiável.
Se você deseja criar aplicativos da web que não sejam apenas eficientes, mas também confiáveis, selecionar a biblioteca de web scraping Python certa será fundamental. Com isso em mente, vamos dar uma olhada nas melhores ferramentas de web scraping em Python disponíveis.
O processo de raspagem de páginas da Web
Os raspadores da Web funcionam assim:
- Uma pessoa ou um aplicativo alimenta um URL no web scraper.
- O web scraper extrai todo o conteúdo das páginas da web ou apenas as informações específicas que está configurado para extrair.
- O web scraper então processa os dados copiados e os gera em formato CSV, Excel ou JSON que pode ser usado por uma pessoa ou por um aplicativo.
Embora pareça um processo simples, a extração real de dados é bastante complexa, especialmente se você deseja apenas extrair dados específicos. E dependendo do tamanho do site que você está copiando, o processo pode demorar um pouco.
Coisas a considerar ao escolher uma biblioteca Python
Como você pode esperar, o web scraping não é exatamente preto e branco. Há coisas que você deve considerar.
- Legalidade: Embora o web scraping em si não seja ilegal, você deve ter muito cuidado com os dados que coleta. Você não quer se encontrar (ou sua empresa) em uma situação em que dados proprietários ou protegidos sejam copiados e usados para outros fins, pois isso pode causar problemas. Por causa disso, você deseja garantir que suas ferramentas de web scraping em Python estejam sendo usadas para fins legítimos e legais.
- Formato de saída: Como já mencionamos, você deseja selecionar bibliotecas Python que produzirão os dados extraídos em um formato que você possa usar.
- Código aberto: Ao escolher sua biblioteca Python, talvez você precise considerar se precisará ou não de uma lançada sob uma licença de código aberto. Você não quer depender muito de bibliotecas de código aberto para criar software proprietário e de código fechado… pelo menos não sem retribuir à comunidade de código aberto.
- Ainda em desenvolvimento: Às vezes, uma biblioteca é criada para um propósito específico e depois abandonada. Ao procurar uma nova biblioteca Python, certifique-se de que o que você selecionou ainda esteja em desenvolvimento ativo; caso contrário, você poderá acabar com aplicativos da web quebrados e sem maneira de consertá-los.
- Comunidade: Ao procurar uma biblioteca Python, certifique-se de restringir sua pesquisa apenas àquelas com comunidades ativas e de apoio; caso contrário, você poderá ter que solucionar os problemas sozinho.
Agora que você entende o que é web scraping e os problemas a serem considerados, vamos mergulhar nas bibliotecas Python para web scraping mais populares do mercado.
As 4 principais bibliotecas de web scraping (Python)
Tenha em mente que nem todas as bibliotecas que realizam web scraping são criadas iguais. Por isso, certifique-se de escolher aquele que mais se adapta ao seu projeto, à sua empresa e aos dados que você precisa extrair.
#1 Linda Sopa
Beautiful Soup é a melhor biblioteca desta lista para iniciantes porque simplesmente extrai dados (de documentos HTML ou XML) e os transforma em um objeto Python. Por causa disso, o Beautiful Soup pode ser implementado em minutos.
Esta biblioteca facilita a extração de dados usando tags, classes, IDs, nomes ou outros atributos HTML. E como o Beautiful Soup pode ser facilmente instalado em qualquer sistema operacional baseado em Debian com apt-get ou qualquer sistema operacional que suporte Python (usando o instalador pip), você não terá problemas para colocar esta biblioteca em funcionamento.
Carregar o Beautiful Soup em um aplicativo Python é tão simples quanto usar uma linha como esta:
da importação bs4 BeautifulSoup
Principais recursos // Destaques do produto
- Simplifica muito a extração de dados de sites.
- Gratuito e de código aberto.
- Tem uma comunidade próspera e ativa.
- Capaz de embelezar a saída de dados.
| PRÓS | CONTRAS |
| Curva de aprendizado muito superficial. | Oferece apenas funcionalidades básicas. |
| Permite a extração de dados específicos. | Busca apenas o conteúdo do seu URL de origem e nada mais. |
| Permite que os desenvolvedores criem seus próprios parâmetros de raspagem. | Não edita nem salva dados. |
| Só pode produzir nos formatos HTML e XML. | Difícil de usar para arranhões maiores sem ter seu IP banido. |
# 2 raspado
Scrapy é o maior concorrente da Beautiful Soup. A principal diferença entre os dois é que o Scrapy é considerado mais uma ferramenta completa para extração de dados. Esta biblioteca de web scraping Python lida com tudo, desde o envio de solicitações até a implementação de proxies, extração e exportação de dados.
Scrapy também inclui as ferramentas necessárias para extração de dados, chamadas seletores, o que simplifica o processo de escolha das categorias de dados necessárias a serem extraídas. Enquanto o Beautiful Soup é usado para web scraping muito simplista, o Scrapy pode ser usado para processos muito mais complexos, como testes de automação e até mesmo mineração de dados.
Principais recursos // Destaques do produto
- Scrapy é uma biblioteca completa para extração de dados, portanto não há necessidade de empregar mais ferramentas para o processo.
- Pode retomar automaticamente os scrapes quando encontrar erros (como erros 404).
- Pode ser usado para criar web spiders que extrairão automaticamente dados de uma página que foi atualizada.
- Inclui a capacidade de acelerar a velocidade de raspagem.
- Pode executar várias solicitações em paralelo.
| PRÓS | CONTRAS |
| Inclui as ferramentas para pós-processamento de dados. | Não é tão flexível quanto a Beautiful Soup. |
| Torna mais fácil organizar melhor os dados extraídos para atender às suas necessidades. | Não funciona com JavaScript. |
| Pode produzir nos formatos CSV, JSON e XML. | Mais desafiador de instalar do que Beautiful Soup. |
| Curva de aprendizado mais acentuada. |
#3 Selênio
Uma das bibliotecas Python mais populares, Selenium é uma ótima ferramenta para extrair conteúdo dinâmico renderizado via JavaScript. Esta ferramenta multiplataforma pode renderizar HTML, CSS e JavaScript e extrair apenas o que você precisa.
O Selenium também torna possível imitar as interações do usuário por meio da codificação de ações do teclado e do mouse em seu aplicativo, o que pode ser muito útil ao lidar com sites interativos e dinâmicos.
O Selenium usa um driver da web para gerar uma instância do navegador e carregar a página da web de destino. Em seguida, ele usa localizadores CSS e XPath para localizar e extrair conteúdo dos elementos HTML configurados.
Principais recursos // Destaques do produto
- Suporta vários navegadores da web.
- Oferece compatibilidade multilíngue.
- Os elementos da Web são facilmente configurados e identificados.
- Suporta raspagem de conteúdo dinâmico.
- Código aberto.
- Plataforma cruzada
| PRÓS | CONTRAS |
| Pode imitar os navegadores mais populares. | Exige mais recursos do sistema. |
| Funciona com conteúdo gerado por JavaScript. | Curva de aprendizado mais acentuada. |
| Imitar a interação do usuário significa que você pode extrair dados que outros raspadores não conseguem. | Só pode produzir em HTML ou XML. |
#4 Sopa Mecânica
Sopa Mecânica não é um garfo de Sopa Bonita. Esta biblioteca foi inspirada em uma combinação de Mechanize, solicitações Python e Beautiful Soup. O que o Mechanize faz é simplificar o processo de automatização do comportamento humano em um site para raspar páginas da web e extrair dados que normalmente exigiriam entrada. Essencialmente, Mechanize é o melhor da Beautiful Soup e do Selenium.
Principais recursos // Destaques do produto
- Torna possível automatizar a interação humana em uma página da web para extrair mais facilmente dados que de outra forma não estariam disponíveis para extração.
- Pode preencher formulários da web por meio de um script simples.
- Lida automaticamente com redirecionamentos.
| PRÓS | CONTRAS |
| Torna mais fácil extrair apenas as páginas da web que você deseja de um site. | Não possui um método integrado para lidar com dados. |
| Semelhante ao Beautiful Soup, por isso é bastante fácil de aprender. | Não consigo trabalhar com JavaScript. |
| Só pode produzir em HTML e XML. |
Conclusão
Seu negócio depende de dados, o que significa que coletar essas informações é um fator chave para o seu sucesso. Com o tipo e a quantidade certos de dados, sua empresa estará mais capacitada para crescer, mudar e comercializar para um público em constante mudança.
Usar as melhores bibliotecas Python para extrair dados com eficiência pode ser uma excelente opção para isso, desde que você siga Práticas recomendadas de Python e certifique-se de que você está coletando dados legalmente.
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Fonte: BairesDev
