5 melhores linguagens de programação para web scraping
+ método para resolver captchas com sucesso
A coleta de grandes volumes de dados para análise posterior, previsão, monitoramento e muitas outras tarefas tornou-se a base de diversos setores. O uso de web scraping (ou parsing) com linguagens de programação permite economizar tempo e recursos.
A eficiência do web scraping depende do seu uso correto. Entre muitas linguagens de programação, apenas algumas podem ser consideradas as melhores para essa finalidade. Nesta publicação, você aprenderá quais linguagens são mais adequadas para coleta de informações, as vantagens de cada uma delas, bem como um método eficaz para resolução automática de captchas durante o processo de extração de dados.
1. Python
Atualmente, o Python é considerado uma das linguagens mais populares para web scraping. Isso se explica por várias razões muito importantes, o que o torna o líder da nossa lista.
Adaptabilidade, flexibilidade, simplicidade e praticidade
O Python possui uma sintaxe clara e simples e também se integra facilmente com outras ferramentas e tecnologias. Graças à sua versatilidade, seu uso pode ser aplicado praticamente em qualquer projeto ou aplicação. Por isso, não é surpresa que até mesmo programadores iniciantes consigam criar rapidamente scripts para coleta de dados de sites.
Desempenho
O Python é capaz de suportar paralelismo e multiprocessamento, o que permite processar e manipular grandes volumes de dados de forma eficiente. Além disso, ele pode executar operações assíncronas, o que aumenta o desempenho. Tudo isso o torna uma escolha ideal para scraping.
Grande quantidade de bibliotecas e ampla comunidade de suporte
Em Python existem muitas bibliotecas específicas para web scraping, por exemplo, BeautifulSoup, Requests, Scrapy. Essas ferramentas simplificam o trabalho com HTML, XML e outros formatos de dados, além do próprio processo de coleta de informações. O Python também possui uma grande comunidade de desenvolvedores que cria e mantém ativamente bibliotecas e ferramentas para web scraping. Isso incentiva a colaboração e garante acesso constante a métodos e soluções avançadas. Graças ao compromisso da comunidade com o desenvolvimento da linguagem, o Python continua sendo uma das principais linguagens de programação no mundo.
Exemplo de scraping em Python (usando as bibliotecas Requests e BeautifulSoup):
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = "https://example.com"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")
title = soup.find("title").text
print("Título:", title)
Este código envia uma requisição para a URL especificada e, em seguida, usa o BeautifulSoup para analisar o código HTML da página. Depois ele encontra a tag <title> e imprime seu texto, que representa o título da página.
2. JavaScript
O JavaScript se integra facilmente com HTML, simplificando o uso no lado do cliente. Graças ao Node.js, a implantação de um parser no servidor também se torna simples. Essa flexibilidade permite que os desenvolvedores escolham o caminho mais adequado para seus projetos.
Sem o Node.js, o JavaScript seria limitado para web scraping, pois foi originalmente criado para scripts básicos em navegadores. O Node.js trouxe o JavaScript para o servidor, permitindo abrir conexões de rede com facilidade e salvar dados em bancos de dados. Esses recursos fizeram do JavaScript uma das melhores linguagens para web scraping.
Desempenho
O JavaScript apresenta bons resultados em termos de desempenho graças às melhorias no uso de recursos no lado do cliente e do servidor. A capacidade do JavaScript de lidar com operações assíncronas o torna ideal para projetos grandes, permitindo processar várias requisições simultaneamente sem perda de desempenho.
Suporte da comunidade e bibliotecas
A comunidade JavaScript está em constante crescimento, oferecendo suporte aos desenvolvedores e oportunidades de colaboração. Isso impulsiona a inovação na área de scraping. O JavaScript oferece uma ampla variedade de bibliotecas para web scraping: Axios, Cheerio, Puppeteer, Playwright e outros, cada um atendendo a diferentes necessidades.
Embora a limitação de um único processo por núcleo de CPU restrinja o Node.js em tarefas pesadas de coleta de dados, para tarefas simples de web scraping o Node.js, com suas capacidades leves e flexíveis, continua sendo uma excelente escolha.
Exemplo de scraping em JavaScript (Node.js):
const axios = require('axios');
const cheerio = require('cheerio');
async function getPageHTML(url) {
const response = await axios.get(url);
return response.data;
}
function parseTitle(html) {
const $ = cheerio.load(html);
return $('title').text();
}
const url = 'http://example.com';
getPageHTML(url)
.then(html => {
const title = parseTitle(html);
console.log('Título da página:', title);
});
Este código envia uma requisição GET para a página web no URL especificado (http://example.com), carrega o HTML recebido da página e, em seguida, usa a biblioteca Cheerio para analisar o título da página a partir do HTML e exibí-lo no console.
3. Ruby
Talvez a principal vantagem do Ruby — sua facilidade de uso — o torne uma das linguagens de programação de código aberto mais populares. É importante notar que as vantagens do Ruby não se limitam apenas à sua sintaxe simples e outras funcionalidades acessíveis semelhantes.
Curiosamente, o Ruby também supera o Python no desenvolvimento e implantação em nuvem. Isso pode ser explicado pelo sistema Ruby Bundler, que gerencia e implanta pacotes do GitHub de forma eficiente, tornando o Ruby uma excelente escolha se seus requisitos se resumirem a um web scraping simples e fluido.
Ótimos frameworks tornam o Ruby uma escolha ideal para web scraping. Aqui estão as razões pelas quais o Ruby é tão bom para parsing:
Flexibilidade
A simplicidade do Ruby facilita a criação de código limpo e facilmente modificável.
Desempenho
O Ruby oferece um nível de desempenho suficiente para web scraping graças ao garbage collector integrado e ao gerenciamento de memória.
Sintaxe elegante torna o Ruby atraente para iniciantes e desenvolvedores experientes.
Suporte da comunidade
A comunidade ativa do Ruby oferece amplo suporte e recursos para todos os níveis de habilidade.
Bibliotecas de web scraping
Muitas bibliotecas Ruby, como Nokogiri e Mechanize, simplificam o processo de escrita de código e de parsing.
Exemplo de scraping em Ruby:
require 'nokogiri'
require 'open-uri'
url = 'https://www.example.com'
html = open(url)
doc = Nokogiri::HTML(html)
title = doc.at_css('title').text
puts "Título da página: #{title}"
O objetivo deste parser é semelhante aos exemplos anteriores em Python e JavaScript — buscar e imprimir no console o título da página web. Este código envia uma requisição para a URL especificada, carrega o conteúdo HTML da página e, em seguida, usa a biblioteca Nokogiri para analisar e localizar a tag de título (<title>) da página. O título é então exibido na tela.
4. C++
Embora o C++ possa exigir um aprendizado mais profundo e mais esforço para escrita e manutenção em comparação com algumas linguagens mais simples, seu desempenho e flexibilidade superam qualquer outra linguagem desta lista. Se uma sintaxe fácil de entender e uma estrutura simplificada não forem sua prioridade, se você tiver experiência suficiente com essa linguagem e precisar de alta velocidade no processamento de grandes volumes de dados, então o C++ será a escolha ideal. Vamos analisar as principais vantagens que justificam a inclusão do C++ em nosso ranking:
Flexibilidade
O C++ possui alta flexibilidade graças ao acesso a recursos de baixo nível do sistema, o que o torna ideal para diversos casos de uso.
Desempenho
É uma linguagem compilada, ao contrário de linguagens interpretadas como Python ou JavaScript, que dependem de um interpretador para execução. Isso impacta diretamente a velocidade de execução das tarefas. O C++ é considerado uma linguagem mais difícil de aprender devido à sua proximidade com o código de máquina, exigindo compreensão de como os computadores funcionam e o uso de estruturas mais complexas. No entanto, aprender C++ vale o esforço, pois permite criar aplicações avançadas que funcionam em diferentes tipos de hardware.
Suporte da comunidade
O C++ possui amplo suporte da comunidade e recursos fornecidos por empresas e associações.
Bibliotecas de web scraping
Para esta linguagem, também existem várias bibliotecas de web scraping que facilitam o processo de extração e análise de dados, como libcurl, Boost.Asio e libtidy.
Exemplo de scraping em C++:
#include <iostream>
#include <string>
#include <curl/curl.h>
#include <htmlcxx/html/ParserDom.h>
using namespace std;
using namespace htmlcxx;
size_t writeCallback(void* contents, size_t size, size_t nmemb, void* userp) {
((string*)userp)->append((char*)contents, size * nmemb);
return size * nmemb;
}
string getWebContent(const string& url) {
CURL* curl;
CURLcode res;
string readBuffer;
curl_global_init(CURL_GLOBAL_DEFAULT);
curl = curl_easy_init();
if (curl) {
curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_URL, url.c_str());
curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEFUNCTION, writeCallback);
curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEDATA, &readBuffer);
res = curl_easy_perform(curl);
if (res != CURLE_OK) {
cerr << "curl_easy_perform() failed: " << curl_easy_strerror(res) << endl;
}
curl_easy_cleanup(curl);
}
curl_global_cleanup();
return readBuffer;
}
string parseTitle(const string& html) {
HTML::ParserDom parser;
tree<HTML::Node> dom = parser.parseTree(html);
tree<HTML::Node>::iterator it = dom.begin();
tree<HTML::Node>::iterator end = dom.end();
for (; it != end; ++it) {
if (it->tagName() == "title") {
++it;
if (it != end) {
return it->text();
}
}
}
return "";
}
int main() {
string url = "https://example.com";
string html = getWebContent(url);
string title = parseTitle(html);
cout << "Título da página: " << title << endl;
return 0;
}
Este exemplo fornece uma visão geral de como é possível fazer scraping de títulos de páginas em C++ usando as bibliotecas libcurl e htmlcxx.
Quais outras linguagens de programação vale a pena mencionar
Cada uma das linguagens de programação apresentadas nesta lista possui suas próprias vantagens para web scraping. Com a compreensão correta de suas características e o uso adequado, todas elas conseguem realizar essa tarefa. Compilamos uma lista das linguagens mais ideais para coleta de dados, mas além delas também é possível considerar outras, como Go, Rust, Java e C#. Elas também conseguem facilmente lidar com a extração de informações de sites, embora no geral fiquem um pouco atrás das principais linguagens do nosso ranking (mas para você e suas tarefas, uma delas pode ser a escolha ideal).
Vamos dar uma breve descrição dos prós e contras para trabalhar com dados em cada uma delas:
Go
Prós para web scraping:
Alta velocidade e eficiência.
Goroutines integradas (threads leves em Go, que permitem executar tarefas paralelas de forma eficiente dentro de um único processo) para processamento simultâneo de requisições.
Sintaxe leve e fácil de entender.
Disponibilidade de bibliotecas principais para requisições HTTP e parsing de HTML.
Contras para web scraping:
Menor flexibilidade ao trabalhar com dados dinâmicos.
Falta de bibliotecas de alto nível (em comparação com Python).
Parsing de HTML mais complexo.
Menos recursos e exemplos disponíveis (em comparação com Python).
Rust
Prós para web scraping:
- O sistema de segurança do Rust permite evitar muitos erros típicos, como acesso à memória inválida, tornando o scraping mais confiável.
- Rust é compilado em código de máquina, garantindo alta performance e uso eficiente de recursos.
- A linguagem possui ferramentas poderosas para execução paralela segura, o que é útil ao processar grandes volumes de dados.
- Rust possui um ecossistema rico de bibliotecas úteis para web scraping, como reqwest para requisições HTTP e scraper para parsing de HTML.
Contras para web scraping:
Rust pode ser difícil de aprender e utilizar devido ao seu sistema de segurança e tipagem rigorosa.
Em comparação com outras linguagens, como Python, as bibliotecas de web scraping em Rust são menos desenvolvidas, o que pode exigir mais tempo de desenvolvimento.
Trabalhar com estruturas de dados dinâmicas, como documentos HTML, pode ser mais complexo.
Java
Prós para web scraping:
- O código Java pode ser executado em diferentes sistemas operacionais sem alterações.
- Possui um ecossistema amplo de bibliotecas para trabalho com rede e parsing de HTML, como o Jsoup.
- Java oferece boa performance e escalabilidade, o que é importante para processar grandes volumes de dados.
Contras para web scraping:
- Java pode ser excessivamente verboso e complexo para algumas tarefas de web scraping devido à tipagem rígida e ao grande volume de código.
- Em comparação com outras linguagens, o desenvolvimento em Java pode levar mais tempo devido à necessidade de escrever código mais extenso.
- Java oferece menos flexibilidade ao lidar com estruturas de dados dinâmicas, como HTML, o que pode dificultar o parsing de páginas web.
C#
Prós para web scraping:
- C# possui amplas capacidades para parsing de HTML e trabalho com rede.
- O ecossistema .NET e bibliotecas como HtmlAgilityPack facilitam o desenvolvimento de scrapers.
- C# oferece alta performance.
Contras para web scraping:
- Apesar de o .NET funcionar em várias plataformas, o C# ainda possui uma ligação mais forte com o Windows, o que pode ser um fator limitante.
- Alguns desenvolvedores consideram o C# mais verboso e menos simples em comparação com outras linguagens para web scraping.
- Em comparação com Python, o ecossistema de web scraping em C# pode ser menos desenvolvido.
Trabalhando com possíveis obstáculos na coleta de dados
Alguns sites podem ter restrições na forma de CAPTCHA, que precisa ser resolvido para acessar o conteúdo da página. O serviço em nuvem CapMonster Cloud permite resolver automaticamente esses CAPTCHAs e continuar o scraping sem interrupções.
Para integrar o CapMonster Cloud ao seu código, você precisará seguir os seguintes passos:
Obtenha a chave de API do CapMonster Cloud: registre-se no site do CapMonster Cloud e obtenha sua chave de API.
Instale a biblioteca oficial do CapMonster Cloud para a linguagem de programação necessária (Python, JavaScript, C#).
Integre ao seu código: use a chave de API e os métodos do CapMonster Cloud (a documentação pode ser consultada em documentação) para enviar o CAPTCHA para resolução e obter o resultado.
Envie o CAPTCHA para resolução. Após obter o CAPTCHA na página, envie-o ao servidor do CapMonster Cloud para resolução.
Aguarde a obtenção da solução do CAPTCHA do servidor do CapMonster Cloud.
Após receber a solução do CAPTCHA, use-a para continuar o scraping da página web.
Exemplo de código para web scraping e resolução de CAPTCHA usando CapMonster Cloud em Python:
# pip install capmonstercloudclient requests beautifulsoup4
import asyncio
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from capmonstercloudclient import CapMonsterClient, ClientOptions
from capmonstercloudclient.requests import RecaptchaV2Request
async def solve_recaptcha_v2(api_key, page_url, site_key):
client_options = ClientOptions(api_key=api_key)
cap_monster_client = CapMonsterClient(options=client_options)
recaptcha_request = RecaptchaV2Request(
websiteUrl=page_url,
websiteKey=site_key,
userAgent="Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/148.0.0.0 Safari/537.36"
)
# Se necessário, verifique o saldo
balance = await cap_monster_client.get_balance()
print("Balance:", balance)
# Resolução do CAPTCHA
result = await cap_monster_client.solve_captcha(recaptcha_request)
return result
def parse_site_title(url):
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
title = soup.title.string
return title
async def main():
api_key = 'YOUR_CAPMONSTER_API_KEY'
page_url = 'https://lessons.zennolab.com/captchas/recaptcha/v2_simple.php?level=low'
site_key = '6Lcf7CMUAAAAAKzapHq7Hu32FmtLHipEUWDFAQPY'
result = await solve_recaptcha_v2(
api_key,
page_url,
site_key
)
print("Resultado da solução:")
print(result)
# token gRecaptchaResponse
captcha_response = result["gRecaptchaResponse"]
print("Solução do CAPTCHA:", captcha_response)
# Parsing do título do site
site_title = parse_site_title(page_url)
print("Título do site:", site_title)
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
Assim, o CapMonster Cloud pode ser um complemento útil para scrapers baseados em bibliotecas especializadas, ajudando a garantir um processo de coleta de dados contínuo e eficiente em sites.
Conclusão
Web scraping é uma forma eficiente de coletar dados da internet, e a escolha da linguagem de programação impacta diretamente na facilidade e produtividade do desenvolvimento. O Python é considerado uma das melhores opções devido à sua sintaxe simples, grande quantidade de bibliotecas como BeautifulSoup e Scrapy, e comunidade ativa. Para automatizar a resolução de CAPTCHAs, pode-se usar o serviço CapMonster Cloud, que simplifica o processo de scraping e economiza tempo dos desenvolvedores. A escolha das tecnologias depende dos objetivos do projeto, da experiência e das preferências pessoais.
NB: Por favor, note que o produto é destinado exclusivamente à automação de testes de seus próprios sites e recursos, aos quais você tem direito legal de acesso.
