À medida que a economia digital se expande, o papel do web scraping (Extração de Dados) torna-se cada vez mais importante. Continue lendo para saber o que é web scraping, como funciona e por que é tão importante para a análise de dados.
A quantidade de dados em nossas vidas está crescendo exponencialmente. Com esse aumento, a análise de dados tornou-se uma parte extremamente importante da maneira como as organizações são administradas. E embora os dados tenham muitas fontes, seu maior repositório está na web. À medida que os campos de análise de big data, inteligência artificial e aprendizado de máquina crescem, as empresas precisam de analistas de dados que possam explorar a Web de maneiras cada vez mais sofisticadas.
Este guia para iniciantes oferece uma introdução total ao web scraping, o que é, como é usado e o que o processo envolve. Abordaremos:
Menu de conteúdos
- 1. O que é web scraping
- 2. Para que serve?
- 3. Como funciona?
- 4. Passo a passo
- 5. Quais ferramentas você pode usar para a extração de dados da web?
- 6. O que mais você precisa saber sobre web scraping?
Antes de entrarmos nos detalhes, porém, vamos começar com as coisas simples…
1. O que é web scraping?
A Web Scraping (ou extração de dados) é uma técnica usada para coletar conteúdo e dados da Internet. Esses dados geralmente são salvos em um arquivo local para que possam ser manipulados e analisados conforme necessário. Se você já copiou e colou o conteúdo de um site em uma planilha do Excel, isso é essencialmente o que é a extração de dados da web, mas em uma escala muito pequena.
No entanto, quando as pessoas se referem a ‘web scrapers’, geralmente estão falando sobre aplicativos de software. Os aplicativos de extração de dados da Web (ou ‘bots’) são programados para visitar sites, pegar as páginas relevantes e extrair informações úteis. Ao automatizar esse processo, esses bots podem extrair grandes quantidades de dados em um tempo muito curto. Isso tem benefícios óbvios na era digital, quando o big data – que está em constante atualização e mudança – desempenha um papel tão importante.
Que tipos de dados você pode extrair da web?
Se houver dados em um site, então, em teoria, é possível raspá-los! Os tipos de dados comuns que as organizações coletam incluem imagens, vídeos, textos, informações sobre produtos, opiniões e avaliações de clientes (em sites como Twitter, Yell ou Tripadvisor) e preços de sites de comparação. Existem algumas regras legais sobre quais tipos de informações você pode coletar, mas abordaremos isso mais tarde.
2. Para que serve?
A extração de dados tem inúmeras aplicações, especialmente no campo da análise de dados. As empresas de pesquisa de mercado usam para extrair dados de mídias sociais ou fóruns online para coisas como análise de sentimento do cliente. Outros extraem dados de sites de produtos como Amazon ou eBay para apoiar a análise da concorrência.
Enquanto isso, o Google usa regularmente a extração de dados para analisar, classificar e indexar seu conteúdo. A extração também permite que eles extraiam informações de sites de terceiros antes de redirecioná-las para seus próprios sites (por exemplo, eles extraem dados de sites de comércio eletrônico para preencher o Google Shopping).
Muitas empresas também realizam a extração de contato, que é quando extraem da web para obter informações de contato a serem usadas para fins de marketing. Se você já concedeu a uma empresa acesso aos seus contatos em troca do uso de seus serviços, você deu a eles permissão para fazer exatamente isso.
Existem poucas restrições sobre como a extração de dados da web pode ser usada. É basicamente o quão criativo você é e qual é o seu objetivo final. De listagens de imóveis a dados meteorológicos e auditorias de SEO, a lista é praticamente interminável!
No entanto, deve-se notar que a extração de dados da web também tem um lado obscuro. Pessoas mal-intencionados costumam coletar dados como detalhes bancários ou outras informações pessoais para conduzir fraudes, golpes, roubo de propriedade intelectual e extorsão. É bom estar ciente desses perigos antes de iniciar sua própria jornada de extração de dados na web. Certifique-se de estar a par das regras legais sobre web scraping. Vamos cobrir isso um pouco mais na seção seis.
3. Como funciona o web scraping?
Portanto, agora sabemos o que é web scraping e por que diferentes organizações o utilizam. Mas como funciona um web scraper? Embora o método exato seja diferente dependendo do software ou das ferramentas que você está usando, todos os bots de extração de dados da web seguem três princípios básicos:
⦁ Passo1: Fazendo uma solicitação HTTP para um servidor
⦁ Passo 2: Extrair e analisar (ou quebrar) o código do site
⦁ Passo 3: Salvando os dados relevantes localmente
Agora vamos dar uma olhada em cada um deles com um pouco mais de detalhes.
Passo1: Fazendo uma solicitação HTTP para um servidor
Como indivíduo, quando você visita um site por meio de seu navegador, envia o que chamamos de solicitação HTTP. Isso é basicamente o equivalente digital de bater na porta, pedindo para entrar. Depois que sua solicitação for aprovada, você poderá acessar esse site e todas as informações nele contidas. Assim como uma pessoa, um web scraper precisa de permissão para acessar um site. Portanto, a primeira coisa que um web scraper faz é enviar uma solicitação HTTP para o site que está direcionando.
Passo 2: Extrair e analisar (ou quebrar) o código do site
Depois que um site dá acesso a um raspador, o bot pode ler e extrair o código HTML ou XML do site. Este código determina a estrutura de conteúdo do site. O extrator irá então analisar o código (o que basicamente significa dividi-lo em suas partes constituintes) para que possa identificar e extrair elementos ou objetos que foram predefinidos por quem soltou o bot! Isso pode incluir texto específico, classificações, classes, tags, IDs ou outras informações.
Passo 3: salvando os dados relevantes localmente
Depois que o HTML ou XML for acessado, copiado e analisado, o web scraper armazenará os dados relevantes localmente. Conforme mencionado, os dados extraídos são predefinidos por você (depois de informar ao bot o que deseja coletar). Os dados geralmente são armazenados como dados estruturados, geralmente em um arquivo do Excel, como um formato .csv ou .xls.
Com essas etapas concluídas, você está pronto para começar a usar os dados para os fins pretendidos. Fácil, hein? E é verdade… essas três etapas fazem a extração de dados parecer fácil. Na realidade, porém, o processo não é realizado apenas uma vez, mas inúmeras vezes. Isso vem com sua própria faixa de problemas que precisam ser resolvidos. Por exemplo, scrapers mal codificados podem enviar muitas solicitações HTTP, o que pode travar um site. Cada site também tem regras diferentes sobre o que os bots podem ou não fazer. A execução do código de extração da web é apenas uma parte de um processo mais complexo.
Vejamos isso agora
4. Passo a passo
OK, então entendemos o que um bot de extração da web faz. Mas há mais do que simplesmente executar o código e esperar o melhor! Nesta seção, abordaremos todas as etapas que você precisa seguir. O método exato para realizar essas etapas depende das ferramentas que você está usando, então vamos nos concentrar no básico (não técnico).
Passo um: Encontre a URL que deseja extrair os dados
Pode parecer óbvio, mas a primeira coisa que você precisa fazer é descobrir qual(is) site(s) deseja extrair dados. Se você estiver investigando resenhas de livros de clientes, por exemplo, talvez queira extrair dados relevantes de sites como Amazon, Goodreads ou LibraryThing.
Passo dois: Inspecione a página
Antes de codificar seu extrator de dados da web, você precisa identificar o que ele deve extrair. Clicar com o botão direito do mouse em qualquer lugar no front-end de um site dá a você a opção de ‘inspecionar elemento’ ou ‘visualizar fonte da página’. Isso revela o código de back-end do site, que é o que o extrator lerá.
Passo três: Identifique os dados que deseja extrair via scraping web
Se você estiver procurando resenhas de livros na Amazon, precisará identificar onde elas estão localizadas no código de back-end. A maioria dos navegadores destaca automaticamente o conteúdo de front-end selecionado com seu código correspondente no back-end. Seu objetivo é identificar as tags exclusivas que incluem (ou ‘aninham’) o conteúdo relevante (por exemplo, tags <div>).
Passo quatro: Escreva o respectivo código
Depois de encontrar as tags apropriadas, você precisará incorporá-las ao seu software de extração preferido. Isso basicamente diz ao bot onde procurar e o que extrair. Geralmente é feito usando bibliotecas Python, que fazem grande parte do trabalho pesado. Você precisa especificar exatamente quais tipos de dados deseja que o extrator analise e armazene. Por exemplo, se você estiver procurando resenhas de livros, precisará de informações como título do livro, nome do autor e classificação.
Passo cinco: Execute o código
Depois de escrever o código, o próximo passo é executá-lo. Agora é jogar o jogo de espera! É aqui que o extrator solicita acesso ao site, extrai os dados e os analisa (conforme as etapas descritas na seção anterior).
Passo seis: Armazenado os dados
Depois de extrair, analisar e coletar os dados relevantes, você precisará armazená-los. Você pode instruir seu algoritmo a fazer isso adicionando linhas extras ao seu código. O formato escolhido depende de você, mas, como mencionado, os formatos do Excel são os mais comuns. Você também pode executar seu código por meio de um módulo Python Regex (abreviação de “expressões regulares”) para extrair um conjunto de dados mais limpo e fácil de ler.
Agora que você tem os dados de que precisa, está livre para brincar com eles. É claro que, como sempre aprendemos em nossas explorações do processo de análise de dados, a extração da web nem sempre é tão direta quanto parece à primeira vista. É comum cometer erros e pode ser necessário repetir alguns passos. Mas não se preocupe, isso é normal e a prática leva à perfeição!
5. Quais ferramentas você pode usar para a extração de dados da web?
Cobrimos o básico de como coletar dados na web, mas como isso funciona do ponto de vista técnico? Frequentemente, a raspagem da web requer algum conhecimento de linguagens de programação, sendo a mais popular para a tarefa o Python. Felizmente, o Python vem com um grande número de bibliotecas de código aberto que tornam a extração da web muito mais fácil. Esses incluem:
BeautifulSoup
BeautifulSoup é outra biblioteca Python, comumente usada para analisar dados de documentos XML e HTML. Organizando esse conteúdo analisado em árvores mais acessíveis, o BeautifulSoup facilita muito a navegação e a pesquisa em grandes faixas de dados. É a ferramenta ideal para muitos analistas de dados.
Scrapy
Scrapy é uma estrutura de aplicativo baseada em Python que rastreia e extrai dados estruturados da web. É comumente usado para mineração de dados, processamento de informações e para arquivamento de conteúdo histórico. Além da extração da Web (para a qual foi projetado especificamente), ele pode ser usado como um rastreador da Web de uso geral ou para extrair dados por meio de APIs.
Pandas
Pandas é outra biblioteca Python multifuncional usada para manipulação e indexação de dados. Ele pode ser usado para extração da web em conjunto com BeautifulSoup. O principal benefício de usar pandas é que os analistas podem realizar todo o processo de análise de dados usando um idioma (evitando a necessidade de mudar para outros idiomas, como R).
Quer saber mais a fundo como começar a utilizar a biblioteca Pandas? Acesse nosso artigo completo: https://harve.com.br/blog/programacao-python-blog/pandas-python-vantagens-e-como-comecar/
Parsehub
Uma ferramenta bônus, caso você não seja um programador experiente!
Parsehub é uma ferramenta online gratuita (para ser claro, esta não é uma biblioteca Python) que facilita a coleta de dados online. O único problema é que, para obter a funcionalidade completa, você precisará pagar. Mas vale a pena brincar com a ferramenta gratuita e a empresa oferece excelente suporte ao cliente.
Existem muitas outras ferramentas disponíveis, desde ferramentas de extração de uso geral até aquelas projetadas para tarefas de nicho mais sofisticadas. A melhor coisa a fazer é explorar quais ferramentas atendem aos seus interesses e conjunto de habilidades e, em seguida, adicionar as ferramentas apropriadas ao seu arsenal de análise de dados!
6. O que mais você precisa saber sobre web scraping?
Já mencionamos que a extração de dados da web nem sempre é tão simples quanto seguir um processo passo a passo. Aqui está uma lista de verificação de coisas adicionais a considerar antes de criar um site.
Você refinou seus dados?
Ao codificar seu web scraper, é importante ser o mais específico possível sobre o que deseja coletar. Mantenha as coisas muito vagas e você acabará com muitos dados (e uma dor de cabeça!) É melhor investir algum tempo antecipadamente para produzir um plano claro. Isso economizará muito esforço para limpar seus dados a longo prazo.
Você verificou o robots.txt do site?
Cada site tem o que chamamos de arquivo robot.txt. Este deve ser sempre o seu primeiro porto de escala. Este arquivo se comunica com os extratores da web, informando quais áreas do site estão fora dos limites. Se o robots.txt de um site não permite a extração em determinadas (ou todas) páginas, você deve sempre seguir estas instruções.
Você verificou os termos de serviço do site?
Além do robots.txt, você deve revisar os termos de serviço (TOS) de um site. Embora os dois devam se alinhar, isso às vezes é esquecido. O TOS pode ter uma cláusula formal descrevendo o que você pode ou não fazer com os dados em seu site. Você pode ter problemas legais se quebrar essas regras, então certifique-se de não fazê-lo!
Você está seguindo os protocolos de proteção de dados?
Só porque certos dados estão disponíveis não significa que você tem permissão para extraí-los, sem consequências. Tenha muito cuidado com as leis em diferentes jurisdições e siga os protocolos de proteção de dados de cada região. Por exemplo, na UE, o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) protege certos dados pessoais contra extração, o que significa que é contra a lei extraí-los sem o consentimento explícito das pessoas.
Você corre o risco de travar um site?
Grandes sites, como Google ou Amazon, são projetados para lidar com alto tráfego. Sites menores não são. Portanto, é importante que você não sobrecarregue um site com muitas solicitações HTTP, o que pode deixá-lo lento ou até travar completamente. Na verdade, essa é uma técnica frequentemente usada por hackers. Eles inundam sites com pedidos para derrubá-los, no que é conhecido como ataque de “negação de serviço”. Certifique-se de não realizar um desses por engano! Também não extraia de forma muito agressiva; inclua muitos intervalos de tempo entre as solicitações e evite extrair um site durante os horários de pico.
Esteja atento a todas essas considerações, tenha cuidado com seu código e você ficará feliz em extrair dados da web em pouco tempo.
O que aprendemos com este artigo?
Quais tipos de dados podem ser coletados com o scraping web?
A extração de dados da Web pode ser usada para coletar todos os tipos de dados: de imagens a vídeos, texto, dados numéricos e muito mais.
Onde a extração de dados da web pode ser aplicada?
A extração da Web tem vários usos: desde a coleta de contatos e a busca de menções de marcas nas mídias sociais até a realização de auditorias de SEO, as possibilidades são infinitas.
Quais as principais ferramentas que preciso para realizar um scraping web?
Python é uma ferramenta popular para scraping da web: bibliotecas Python como Beautifulsoup, scrapy e pandas são ferramentas comuns para extração de dados da web.
Estou infrigindo a lei a realizar um scraping web?
antes de vasculhar a web, verifique as leis em várias jurisdições e esteja atento para não violar os termos de serviço de um site.
Quais os cuidados que preciso ter para fazer um scraping web?
Faça um planejamento prévio das informações que deseja extrair e tome cuidado para não sobrecarregar o site que deseja extrair as informações. É bom ser legal!
Artigo inspirado e adaptado de: https://careerfoundry.com/en/blog/data-analytics/web-scraping-guide/
