O que é Web Scraping? Como Automatizar a Coleta de Dados da Web

De estudos de pesquisa a listas de produtos, a internet é um tesouro de conteúdo informativo e dados valiosos.

Vasculhar bilhões de sites para encontrar dados precisos pode ser um esforço hercúleo. Com software de extração de dados, você pode agora automatizar como coleta ou extrai dados da web. O processo de usar bots para extrair dados e conteúdo de sites é conhecido como web scraping. Você também pode trabalhar com fornecedores de serviços de extração de dados com capacidades de serviços de web scraping para automatizar a extração de dados.

O web scraping coleta e converte dados não estruturados em formato de linguagem de marcação de hipertexto (HTML) em dados estruturados, que podem estar em uma planilha ou banco de dados. Em seguida, você pode manipular ou analisar os dados para alimentar aplicações de negócios.

Quer aprender mais sobre web scraping e suas implicações para o seu negócio? Continue lendo o restante do artigo para explorar técnicas, ferramentas e considerações legais!

Como funciona o web scraping?

Para entender o web scraping, é importante primeiro compreender que as páginas da web são construídas com linguagens de marcação baseadas em texto.

Uma linguagem de marcação define a estrutura do conteúdo de um site. Como existem componentes e tags universais de linguagens de marcação, isso facilita muito para os scrapers da web extraírem as informações de que precisam. Analisar HTML é apenas metade do web scraping. Depois disso, o scraper extrai os dados necessários e os armazena. Os scrapers da web são semelhantes a interfaces de programação de aplicativos (APIs) que permitem que dois aplicativos interajam entre si para acessar dados.

Confira o processo passo a passo de como os scrapers da web funcionam.

• Passo 1: Fazer uma solicitação HTTP. O primeiro passo envolve um scraper da web solicitando acesso a um servidor que possui os dados.
• Passo 2: Extração e análise do código do site. Após receber acesso, um scraper passa pelo XML ou HTML do site para descobrir a estrutura do conteúdo.
• Passo 3: Análise do código. Agora, o scraper divide ou analisa o código para identificar e extrair elementos ou objetos pré-definidos, que podem incluir textos, classificações, classes, tags ou até mesmo ids.
• Passo 4: Armazenamento dos dados localmente. Finalmente, o scraper da web armazena localmente os dados após analisar o código XML ou HTML.

Muitas solicitações HTTP de scrapers podem derrubar um site, então os sites têm diferentes regras para os bots seguirem.

Web crawling vs. web scraping

Web crawling e web scraping são duas técnicas para coletar dados da Internet, mas servem a propósitos diferentes e operam de maneiras distintas.

Web crawling envolve navegar sistematicamente pela internet para indexar conteúdo de vários sites. Web crawlers, também conhecidos como spiders ou bots, são projetados para navegar através de links em páginas da web e coletar dados para motores de busca como o Google, que então indexam o conteúdo para melhorar os resultados de busca.

Web scraping, por outro lado, é o processo de extrair informações específicas de sites. Ao contrário dos crawlers, que coletam dados gerais para indexação, os scrapers visam dados específicos, como preços, avaliações ou informações de contato. Ferramentas de web scraping são usadas para automatizar esse processo de extração, permitindo que os usuários coletem e organizem dados para análise ou uso em outras aplicações.

Técnicas de web scraping

Abaixo estão algumas das técnicas comuns de web scraping.

• Cópia e colagem manual envolve copiar dados específicos da web e colá-los em um arquivo de texto ou planilha manualmente.
• Web scraping com Python usa as habilidades de correspondência de expressões regulares do Python para extrair informações de páginas da web. Profissionais de ciência de dados e programadores também usam linguagens de programação como Ruby, Java, C++ e JavaScript para web scraping automatizado.
• Análise do modelo de objeto de documento (DOM) incorpora navegadores da web para extrair o conteúdo dinâmico que scripts do lado do cliente geram.
• Reconhecimento de anotação semântica usa marcações semânticas ou metadados para localizar e extrair trechos de dados.
• Análise auxiliada por visão computacional extrai dados de páginas da web com a ajuda de aprendizado de máquina e visão computacional.

Tipos de scrapers da web

Dependendo da facilidade de uso e da tecnologia por trás deles, os scrapers da web podem ser de cinco tipos.

• Scrapers da web construídos por conta própria exigem habilidades avançadas de programação, mas podem oferecer muito mais recursos.
• Scrapers da web pré-construídos são scrapers personalizáveis que você pode facilmente baixar e executar.
• Extensões de navegador para scraping são extensões de navegador amigáveis e geralmente oferecem recursos limitados.
• Scrapers da web em nuvem rodam em servidores em nuvem fora do local da empresa. Esses scrapers não usam os recursos do seu computador, o que significa que você pode se concentrar em outras tarefas ao mesmo tempo.
• Scrapers da web locais usam recursos locais como a unidade central de processamento (CPU) ou memória de acesso aleatório (RAM) do seu computador para extrair dados.

Por que uma empresa pode usar web scraping para coletar dados?

Abaixo estão alguns exemplos de como diferentes indústrias usam web scraping.

1. Marketing por e-mail

Você pode ou não estar ciente disso, mas em algum lugar na web, há uma boa chance de que seu número de telefone ou endereço de e-mail possa ser extraído. No web scraping, isso é chamado de extração de contato. Ferramentas de inteligência de vendas vasculham a web pública e extraem o que acreditam ser o endereço de e-mail correto e quaisquer números de telefone disponíveis. Embora as informações possam não ser 100% precisas, ainda tornam o envio de e-mails frios mais eficiente.

2. Comparação de preços

Se você é um "falcão de preços baixos", deve ter interagido com uma ferramenta de comparação de preços em algum momento no passado. Ao extrair preços de sites de produtos ou serviços de e-commerce, existem ferramentas que são capazes de oferecer comparações de preços em tempo real e flutuações.

3. Extração de cupons e códigos promocionais

Semelhante às ferramentas de comparação de preços, você também pode raspar a web para extrair cupons e códigos promocionais. Embora o sucesso dessas ferramentas varie (e as empresas se tornem mais espertas com suas ofertas promocionais), ainda vale a pena ver se você pode economizar dinheiro antes de finalizar a compra.

4. Auditoria de SEO

Uma das maneiras mais lucrativas de aplicar web scraping é usá-lo para auditoria de otimização para motores de busca (SEO). Basicamente, motores de busca como o Google e a API de Pesquisa na Web do Microsoft Bing têm centenas de diretrizes quando se trata de classificar resultados de busca para palavras-chave – algumas têm mais valor do que outras.

Software de SEO raspa a web, entre outras coisas, para analisar e comparar conteúdo em motores de busca em termos de força de SEO. Os profissionais de marketing então usam esse insight e o aplicam em suas estratégias de conteúdo do dia a dia.

5. Análise de sentimento em redes sociais

Usos mais avançados de web scraping são realmente capazes de monitorar feeds de dados. As empresas usam ferramentas de escuta social para raspar e extrair feeds de dados em tempo real de plataformas de redes sociais como Twitter e Facebook. Você pode usar essas informações para examinar métricas quantitativas como comentários de assinantes, menções, retweets, etc., e também métricas qualitativas como sentimento da marca e afinidade de tópicos.

Limitações do web scraping

O web scraping não é um processo perfeito e sem falhas. Aqui estão algumas limitações que você pode enfrentar ao raspar a web.

• Curva de aprendizado mais longa. Embora as ferramentas de web scraping facilitem a coleta de dados da web, você pode precisar investir tempo para aprender a usá-las em seu potencial máximo.
• Mudanças nos layouts e estruturas dos sites. Existem muitas sutilezas e nuances quando se trata de construir um site. Os designers de sites atualizam constantemente seus sites para uma melhor experiência do usuário (UX). Mesmo as menores mudanças podem atrapalhar os dados que você coleta.
• Sites complexos precisam de scraping avançado. Você pode precisar de habilidades avançadas para buscar dados de sites com elementos dinâmicos e rolagem infinita.
• Termos e condições rigorosos dos sites. Além das barreiras técnicas, alguns sites têm diretrizes de uso de dados e conteúdo que podem proibir o web scraping; isso é mais comum em sites que usam algoritmos proprietários. Para proteger seu conteúdo, esses sites podem usar codificação para tornar o web scraping quase impossível.

O web scraping é legal?

Verifique o "robots.txt" do site para saber se eles permitem web scraping. Você pode localizar facilmente este arquivo digitando "/robots.txt" no final do URL do site. Se você estiver procurando raspar o site da Amazon, pode olhar o arquivo www.amazon.com/robots.txt. Agora, observe os caminhos 'permitir' e 'não permitir' para entender o que um spider do site pode ou não permitir que você acesse da fonte da página para um projeto de scraping.

Ferramentas de web scraping

Plataformas de extração de dados ajudam você a recuperar dados da web não estruturados, mal estruturados e estruturados para necessidades de análise de dados ou inteligência de negócios. Essas ferramentas funcionam em conjunto com software de qualidade de dados e ferramentas de preparação de dados para ajudar você a organizar e limpar dados. As empresas também usam ferramentas de extração de dados em conjunto com plataformas de integração de dados para reunir diferentes tipos e fontes de dados em um só lugar.

Pronto para descobrir novas oportunidades?

Depois de raspar e coletar dados da web, você precisa analisá-los para obter insights. Esses insights de dados ajudam você a descobrir novas oportunidades para o crescimento dos negócios. Mesmo que os dados sejam acessíveis, o desafio está em descobrir a maneira correta de analisá-los e aplicá-los.

Mergulhe na análise de dados e desbloqueie uma variedade de insights dos dados que você raspa.

Este artigo foi publicado originalmente em 2019. Foi atualizado com novas informações.