Web Scraping: Melhores Métodos e Práticas

Olá! A extração de dados da web tornou-se uma parte integrante dos negócios modernos. Portanto, neste artigo, vou compartilhar os principais métodos e práticas de web scraping, discutir seus desafios e como superá-los.

O que é Web Scraping?

A raspagem da web é um processo automatizado de coleta de dados de páginas da web. Em outras palavras, é um processo no qual um programa envia solicitações a um site, extrai o código HTML e o analisa para extrair as informações necessárias. Essa abordagem é particularmente útil quando você precisa reunir grandes quantidades de dados em um curto período. Por exemplo, se você precisa coletar preços de vários marketplaces ou analisar comentários de fóruns.

Por Que Você Precisa de Web Scraping?

Imagine que precise coletar dados de milhares de páginas manualmente. Isso levaria uma quantidade enorme de tempo e esforço. A técnica de web scraping automatiza esse processo. Isso permite que você:

• Analisar dados facilmente. Por exemplo, se estiver a trabalhar com marketplaces, a raspagem ajuda a rastrear alterações de preços, disponibilidade de produtos e avaliar concorrentes.
• Estudar tendências. A raspagem de dados da web permite extrair informações de sites de notícias, redes sociais e fóruns para analisar as preferências e comportamento dos usuários.
• Manter-se atualizado com as últimas mudanças. Em alguns casos, os dados dos sites mudam, e a raspagem ajuda a obter rapidamente informações atualizadas, seja disponibilidade de produtos ou atualizações de preços.
• Criar as estratégias mais eficazes. Ao analisar conjuntos de dados maciços, pode planear e criar estratégias de marketing bem-sucedidas, considerando experiências positivas e negativas de concorrentes, o que pode ajudar o seu negócio a tornar-se mais bem-sucedido.

Deixe-me dar-lhe um exemplo de como a raspagem pode ser aplicada na vida real. Por exemplo, para identificar os tópicos mais populares e as estratégias de engajamento do público mais bem-sucedidas, um especialista em SMM configura um raspador para coletar dados sobre comentários e curtidas nas postagens dos concorrentes. E há muitos exemplos assim; a raspagem é uma das bases de um negócio bem-sucedido nos dias de hoje. Mas nem tudo são flores.

Como os websites detectam os scrapers?

Muitos proprietários de websites são contra a raspagem, mesmo que as informações em seus sites sejam de acesso público. Eles tomam medidas ativas para impedir a coleta automatizada de dados. Abaixo, listei os métodos mais comuns de proteção contra a extração de dados de websites:

Limitação de Taxa

Muitos sites utilizam limitação de taxa para se proteger contra raspadores automatizados. Este método estabelece limites sobre o número de solicitações que podem ser enviadas de um único endereço IP dentro de um curto período de tempo. Isso ajuda não só a prevenir sobrecarga do servidor, mas também a restringir a atividade de robôs. Alguns sites são configurados para bloquear apenas certas ações se o limite for excedido (por exemplo, criar contas ou enviar formulários), enquanto outras ações permanecem disponíveis, tornando mais difícil perceber o bloqueio. Para contornar essas restrições, use proxies rotativos. Isso permite que você altere seu endereço IP a cada nova solicitação, evitando ser bloqueado.

CAPTCHA

CAPTCHA é uma das ferramentas mais eficazes para proteger sites contra scraping. Ele é ativado durante atividades suspeitas relacionadas a um grande número de solicitações ou comportamento não natural do usuário. CAPTCHAs modernos, como o Google reCAPTCHA, analisam o comportamento do usuário na página, enquanto o CAPTCHA Invisível pode ser acionado sem intervenção do usuário se um bot deixar impressões digitais suspeitas. Para burlar tais sistemas, é necessário um bom navegador anti-detect, que altera a impressão digital do navegador, imita o comportamento de um usuário real e utiliza proxies de alta qualidade. Às vezes, navegadores anti-detect podem trabalhar com solucionadores de CAPTCHA para contornar automaticamente a verificação.

Blocos de IP

O bloqueio do endereço IP geralmente ocorre quando são feitos muitos pedidos em um curto período, e o site percebe isso como comportamento suspeito, bloqueando-os. Vale ressaltar que os sites podem bloquear tanto IPs individuais quanto faixas inteiras, especialmente se esses endereços IP pertencerem a grandes provedores de nuvem como AWS ou Google Cloud. Para contornar essa proteção da forma mais eficaz, eu recomendaria usar proxies móveis rotativos ou residenciais, pois são mais difíceis de detectar e bloquear.

Alterações na Estrutura do Website

Alguns sites regularmente alteram seu código HTML, o que complica o trabalho de scrapers. O site pode remover ou alterar nomes de classes CSS, reestruturar o DOM (Modelo de Objeto de Documento) e adicionar classes CSS dinâmicas que mudam a cada nova solicitação. Essas mudanças são especialmente comuns em sites que usam JavaScript para carregamento de conteúdo dinâmico. Para fazer scrap de sites com esses métodos de proteção, é necessário atualizar regularmente os scripts e verificar a relevância da estrutura HTML.

Sites da Web com foco em JavaScript

Muitos websites modernos dependem de JavaScript para carregar conteúdo, tornando a raspagem mais difícil. Extração simples de HTML não fornecerá mais os dados necessários, já que a maioria do conteúdo é carregada somente após a página ter sido totalmente carregada. Para contornar esse problema, navegadores sem interface gráfica, frequentemente utilizados com bibliotecas como Puppeteer ou Selenium, são empregados. Essas bibliotecas permitem que a página seja totalmente renderizada como em um navegador normal, recuperando todas as informações de uma vez. Além disso, websites podem ocultar solicitações de API ou protegê-las com autenticação adicional, o que adiciona mais complexidade.

Página de Carregamento Lento

Quando um grande número de solicitações é feito a um site ou quando o servidor está sobrecarregado, as páginas podem carregar lentamente, tornando difícil o trabalho dos raspadores. Alguns sites intencionalmente diminuem a velocidade de resposta se detectarem atividades anormais, forçando o raspador a parar de funcionar devido a timeouts. Para evitar isso, você pode usar a função de solicitação de tentativa novamente e evitar exceder os limites de velocidade das solicitações.

Etapas do Processo de Web Scraping

Vamos agora ver as etapas-chave da raspagem:

• Coletando o código-fonte da página. Em outras palavras, está enviando uma solicitação HTTP para o servidor para obter o código HTML da página. Esse processo é semelhante ao funcionamento de um navegador ao carregar um site, mas em vez de renderizar a página visualmente, você recebe o seu código-fonte. Em Python, a biblioteca "Requests" é perfeita para essa tarefa, permitindo enviar facilmente solicitações GET e obter o conteúdo da página.
• Extraindo os dados necessários. Após obter o código HTML, utilizamos um parser, como o Beautiful Soup. Esta é uma das bibliotecas populares para Python, que ajuda a analisar o código HTML, encontrar os elementos necessários (como cabeçalhos, tabelas ou links) e extrair dados deles. Nesta etapa, é essencial analisar cuidadosamente a estrutura da página para configurar adequadamente o parser e encontrar os elementos e dados requeridos.
• Formatando e salvando os dados. Em seguida, os dados precisam ser convertidos para um formato conveniente, seja CSV, JSON ou qualquer outro banco de dados que atenda às suas necessidades. Nesta fase, é importante organizar os dados adequadamente para que sejam facilmente acessíveis e possam ser usados no futuro para análises ou processamento.

Métodos de Web Scraping

Nesta seção, discutiremos dois métodos de raspagem, para iniciantes que estão apenas estudando este tópico e para usuários avançados.

Extracção Simples

Se você está apenas começando com o scraping, não quer ou não pode escrever um código, você pode usar ferramentas prontas disponíveis online. Existem muitas ferramentas assim, por exemplo, Octoparse ou ParseHub, que oferecem interfaces visuais para criar scripts de scraping. Esses aplicativos tornam o scraping acessível até mesmo para aqueles que não entendem de programação.

Octoparse - Um programa com uma interface gráfica que permite coletar dados facilmente. Suporta a coleta de dados de sites simples e dinâmicos.

ParseHub - Outro serviço popular com a capacidade de raspar páginas onde o conteúdo não é carregado imediatamente, mas durante a interação com o site.

Raspagem Programática

Para tarefas mais complexas ou para ter controle total sobre o processo de scraping, é melhor usar bibliotecas especializadas. Estas bibliotecas podem ser usadas com linguagens de programação como Python e JavaScript, permitindo-lhe adaptar o scraper a tarefas e requisitos específicos.

Beautiful Soup (Python)

Esta biblioteca foi projetada para facilitar a extração de dados de documentos HTML e XML. É perfeita para páginas estáticas onde o conteúdo está disponível imediatamente após o carregamento do HTML. O Beautiful Soup torna a raspagem simples e eficiente, especialmente para projetos pequenos ou para analisar dados que são apresentados por completo no site logo após o carregamento.

Exemplo de código:

import requests from bs4 import BeautifulSoup

Retrieve the content of the page response = requests.get("https: //example, com") soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

Extract and print all h3 headers for headers in soup.find_all('h3'): print(headers.text)

Marionetista (JavaScript)

Este é uma ferramenta poderosa para trabalhar com sites JavaScript pesados. Puppeteer lança um navegador Chrome em modo headless, que renderiza completamente a página, incluindo a execução do JavaScript, tornando-o ideal para sites dinâmicos onde os dados são carregados após a renderização. Puppeteer permite automatizar cenários complexos de interação com uma página da web, como preencher formulários, navegar em páginas e capturar screenshots.

Exemplo de código:

const puppeteer = require('puppeteer');

(async () => {

Launching the browser in headless mode const browser = await puppeteer.launch(); const page = await browser.newPage();

Navigating to the page await page.goto('https: //example, com');

Extracting and printing the page title const title = await page.title(); console.log( Page title: ${titlee});

Closing the browser await browser.close(); })();

Tipos de Web Scraping

A raspagem de dados na web pode ser dividida em dois tipos principais: raspando páginas estáticas e dinâmicas. Dependendo de como o conteúdo é carregado na página da web, os métodos e ferramentas apropriados para extrair dados são escolhidos.

Coletando Páginas Estáticas

Páginas estáticas carregam todo o conteúdo imediatamente ao carregar o código HTML da página. Isso significa que os dados estão diretamente disponíveis na origem HTML e não requerem processamento adicional, como a execução de JavaScript. Para raspar essas páginas, ferramentas simples que funcionam com HTML, como Beautiful Soup, são adequadas.

As principais vantagens de fazer scraping de páginas estáticas são a simplicidade e a rapidez. Como o HTML é carregado totalmente imediatamente, o scraper pode extrair facilmente os dados necessários sem a necessidade de scripts adicionais ou simulação de navegador.

Exemplos de sites com conteúdo estático simples:

• Sites de notícias - Muitos portais de notícias disponibilizam artigos em HTML estático sem carregamento de dados dinâmicos.
• Blogs - Blogs pessoais ou corporativos frequentemente utilizam páginas estáticas para exibir conteúdo.
• Portais de informação - Sites contendo informações de referência, documentos ou outros dados textuais frequentemente não dependem de JavaScript para carregar conteúdo.

Coletando Páginas Dinâmicas

Páginas dinâmicas carregam o código HTML principal imediatamente, mas parte dos dados só aparece após a página ter sido completamente carregada. Isso torna a raspagem de dados mais difícil, já que bibliotecas padrão como Beautiful Soup não conseguem interagir com JavaScript. Para tarefas desse tipo, são necessárias ferramentas capazes de renderizar a página, interagir com ela e executar scripts, como um navegador real faz. Exemplos de tais ferramentas incluem Puppeteer, Selenium e Playwright, que executam o navegador em um modo chamado "headless", simulando um navegador real. O problema com páginas dinâmicas é que muitos sites carregam dados à medida que o usuário interage com o site. Por exemplo, novos elementos podem aparecer durante a rolagem, e os dados podem ser carregados por meio de solicitações AJAX. Nesse caso, ferramentas regulares não podem obter imediatamente todo o conteúdo, pois ele é carregado após determinadas ações.

Exemplos de sites dinâmicos:

• Redes sociais - Plataformas como Facebook, Instagram ou Twitter usam ativamente JavaScript para carregamento de conteúdo dinâmico.
• Grandes plataformas de comércio eletrônico - Lojas online como Ozon, WB, Amazon, AliExpress, etc., carregam dados de produtos e filtros de forma dinâmica por meio de solicitações AJAX, dependendo das ações do usuário.
• Plataformas de conteúdo gerado pelos usuários - Sites como YouTube ou Reddit carregam conteúdos (vídeos, comentários, posts) com base na atividade do usuário, usando JavaScript.

Dicas Práticas para Web Scraping Bem-Sucedido

Para tornar o seu scraping bem-sucedido e evitar desencadear uma reação negativa dos sites, é essencial evitar criar carga excessiva nos recursos da web. Vamos agora revisar as principais dicas e recomendações práticas para um scraping bem-sucedido.

1. Seguir as regras do site

Cada site possui seus próprios termos de uso, que devem ser seguidos. Antes de começar a fazer scraping, certifique-se de verificar o arquivo robots.txt. Esse arquivo contém instruções para os robôs da web sobre quais páginas podem ser coletadas e quais não podem. Apesar de não ser obrigatório seguir essas instruções do ponto de vista técnico, o descumprimento pode resultar em consequências legais ou em um bloqueio do recurso.
Além disso, não ignore os termos de serviço (ToS) do site. Em muitos sites, especialmente redes sociais e grandes plataformas, coletar dados de páginas protegidas por login (como páginas pessoais) pode violar suas regras e gerar questões legais.

2. Velocidade e carga no website

Ao coletar dados de sites pequenos ou recursos com largura de banda limitada, evite criar carga excessiva enviando um monte de solicitações HTTP. Adicione atrasos entre as solicitações (normalmente de alguns segundos a um minuto) e limite o número de solicitações em um determinado período. Isso é especialmente importante ao trabalhar com sites pequenos que podem ser facilmente sobrecarregados por um grande número de solicitações.
Em tais casos, eu recomendaria raspar durante os horários de baixo tráfego (por exemplo, à noite) para minimizar quaisquer consequências negativas para a operação do recurso.

3. Utilize APIs sempre que possível

Alguns sites fornecem APIs oficiais para acessar dados. Usar uma API não é apenas uma forma ética de obter dados, mas também um método mais eficiente. As APIs frequentemente fornecem dados estruturados e reduzem a carga no servidor. Se o site que você planeja fazer a raspagem oferecer uma API, é melhor usá-la em vez de raspar a página diretamente.

4. Rotação de IP

Para evitar bloqueios de sites, é importante usar rotação de IP. Se forem enviadas muitas solicitações de um único endereço IP, o site pode bloqueá-lo automaticamente como atividade suspeita. Usar navegadores anti-detecção juntamente com proxies que permitem rotação de IP pode ajudar a evitar esse problema. Também vale ressaltar que alguns sites bloqueiam ativamente endereços IP de nuvem, então é melhor escolher proxies residenciais ou móveis.

5. Utilize Navegadores Anti-detectores

Para mascarar a raspagem automatizada, especialmente ao trabalhar com sites que usam ativamente JavaScript e outros elementos dinâmicos, é recomendado usar navegadores anti-detect. Eles ajudam a ocultar o fato da coleta de dados automatizada ao alterar as impressões digitais do navegador (user-agent, cabeçalhos de solicitação, cookies, etc.), tornando o seu raspador menos perceptível para os sistemas de defesa do site.

6. Comportar-se como um Usuário Real

Websites podem rastrear o comportamento do usuário e, se parecer suspeito (por exemplo, ações muito rápidas ou solicitações repetitivas), eles podem bloquear o acesso. Para evitar isso, os raspadores devem imitar o comportamento de um usuário real. Isso pode incluir atrasos aleatórios entre as solicitações, usar diferentes agentes de usuário (impressões digitais do navegador) e simular ações como rolar ou clicar. Em outras palavras, faça tudo o que for possível para que o sistema perceba o bot como um usuário comum.

7. Atualize Regularmente o Seu Web Scraper

Websites estão constantemente mudando sua estrutura, adicionando novos elementos ou modificando os existentes. Isso pode prejudicar seu scraper se ele não for atualizado. Para manter o scraper eficaz e estável, é necessário verificar regularmente a estrutura do site e fazer as mudanças correspondentes em seu código. Também é importante testá-lo em diferentes páginas para prevenir problemas.

8. Atue o Mais Naturalmente Possível

Não só deve imitar o comportamento humano, mas o ritmo geral da interação com o site deve ser o mais natural possível. Adicione intervalos aleatórios entre as solicitações e evite criar padrões repetitivos que possam ser facilmente rastreados. Por exemplo, solicitações com intervalos de tempo idênticos ou solicitações contínuas por várias horas podem facilmente ser consideradas suspeitas.

Conclusão

A raspagem de dados é uma ferramenta poderosa para automatizar a coleta de dados, abrindo vastas oportunidades para análise e tomada de decisões. No entanto, uma raspagem bem-sucedida requer não apenas as ferramentas certas, mas também a adesão a certas regras, como rotação de IP e uso de navegadores anti-detect para contornar a proteção do site. Seguindo os métodos descritos neste artigo, você será capaz de coletar dados de forma eficiente, evitando bloqueios e não violando as regras do site.