No cenário digital de hoje, os dados são tudo. Empresas, pesquisadores, profissionais de marketing e até usuários casuais dependem de informações estruturadas para tomar decisões, obter insights e automatizar fluxos de trabalho. No entanto, a maioria dos dados necessários não está convenientemente organizada em uma planilha para download — eles estão em sites, em tabelas, listas e elementos dinâmicos.
Seja para monitorar preços de concorrentes, coletar avaliações de clientes, acompanhar anúncios imobiliários ou realizar pesquisas acadêmicas, automatizar a extração de dados de sites para o Excel pode economizar inúmeras horas e reduzir significativamente erros manuais. Em vez de copiar e colar ou pagar por dados de terceiros, você pode criar seus próprios fluxos de dados em tempo real — exatamente de acordo com suas necessidades.
Neste artigo, você aprenderá:
Por que a automação da coleta de dados da web é importante
Quais ferramentas são mais adequadas para diferentes níveis de habilidade
Como extrair dados para o Excel sem programação ou usando código avançado
Boas práticas e aspectos legais do web scraping
O Excel continua sendo uma das ferramentas mais poderosas para organizar, filtrar e analisar dados. Exportar dados da web para o Excel permite aos usuários:
Analisar tendências ao longo do tempo
Comparar ofertas de concorrentes
Criar dashboards em tempo real
Acompanhar preços, avaliações ou outras métricas
Mas fazer isso manualmente consome muito tempo. É aí que a automação entra em ação.
Uma das maneiras mais fáceis de extrair dados de sites é usar extensões do Chrome, como:
Passos:
Instale a extensão a partir da Chrome Web Store.
Acesse o site que contém os dados.
Use a extensão para selecionar elementos (por exemplo, tabelas, listas).
Exporte os dados coletados nos formatos CSV ou XLSX.
Prós:
Fácil de usar
Não requer programação
Funciona com dados estruturados (por exemplo, tabelas)
Contras:
Opções de personalização limitadas
Funciona mal com sites que usam JavaScript intensivamente
Ferramentas como Browse.ai ou Import.io oferecem soluções em nuvem para extrair dados de sites para planilhas.
Exemplo de Browse.ai:
Cadastre-se e faça login.
Crie um "robô" gravando suas ações na página da web.
Defina quais dados você deseja (por exemplo, nomes de produtos e preços).
Agende a execução periódica do robô.
Exporte os resultados para Google Sheets ou Excel.
Prós:
Recursos avançados de automação
Coleta de dados agendada
Lida com conteúdo dinâmico
Contras:
Planos pagos para recursos avançados
Pode exigir tempo para configuração inicial
O Power Query é um recurso integrado do Excel que permite conectar-se a sites e carregar dados.
Passos:
Abra o Excel > guia Dados > Obter Dados > Da Web
Insira a URL do site.
Permita que o Excel carregue e processe os dados.
Use filtros para refinar o que você precisa.
Carregue para a sua planilha.
Vantagens:
Integrado diretamente no Excel
Pode atualizar os dados
Funciona bem para páginas públicas estáticas
Desvantagens:
Tem dificuldade com sites que exigem login ou usam intensivamente JavaScript
Para máxima flexibilidade, use Python e bibliotecas como BeautifulSoup, Pandas ou Selenium.
# importar biblioteca para requisições HTTP
import requests
# importar parser de HTML
from bs4 import BeautifulSoup
# biblioteca para trabalhar com tabelas e salvar em Excel
import pandas as pd
# URL da página com produtos
url = 'https://example.com/products'
# enviar requisição GET para o site
response = requests.get(url)
# criar objeto BeautifulSoup para analisar o HTML
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# encontrar todos os blocos de produtos
# assume-se que cada produto está em <div class="product">
items = soup.find_all('div', class_='product')
# criar lista vazia para armazenar dados
data = []
# percorrer cada produto encontrado
for item in items:
# extrair nome do produto da tag <h2>
name = item.find('h2').text
# extrair preço da tag <span class="price">
price = item.find('span', class_='price').text
# adicionar dados à lista como dicionário
data.append({
'Name': name,
'Price': price
})
# criar DataFrame pandas a partir da lista de dicionários
df = pd.DataFrame(data)
# salvar tabela em arquivo Excel products.xlsx
# index=False remove a coluna de índice extra
df.to_excel('products.xlsx', index=False)Vantagens:
Totalmente personalizável
Pode lidar com sites complexos
Escala bem para tarefas grandes
Desvantagens:
Requer conhecimento de programação
É necessário gerenciar cookies, cabeçalhos ou CAPTCHAs
Ao coletar dados de sites, especialmente aqueles com formulários de login ou proteção contra bots, você pode encontrar CAPTCHAs. Eles podem bloquear ferramentas de automação e interromper seus fluxos de trabalho. É aí que entra o CapMonster Cloud.
CapMonster Cloud — é um serviço avançado de resolução de CAPTCHAs, projetado para automação e web scraping. Ele pode contornar automaticamente vários tipos de CAPTCHA, incluindo reCAPTCHA v2/v3, CAPTCHAs de imagem e outros tipos.
Por que usar o CapMonster Cloud:
Funciona perfeitamente com navegadores headless e ferramentas como Selenium ou Puppeteer
Suporta integração via API para resolução programática
Rápido e econômico para tarefas em grande escala
Garante coleta de dados contínua em sites protegidos
O uso de uma ferramenta de resolução de CAPTCHA como o CapMonster Cloud aumenta significativamente a confiabilidade da coleta automatizada de dados e garante que seu fluxo de trabalho não seja interrompido por sistemas de detecção de bots.
Exemplo de resolução de reCAPTCHA v3 com CapMonster Cloud:
Criação da tarefa:
POST
https://api.capmonster.cloud/createTaskRequisição:
{
"clientKey": "API_KEY",
"task": {
"type": "RecaptchaV3TaskProxyless",
"websiteURL": "https://lessons.zennolab.com/captchas/recaptcha/v3.php?level=beta",
"websiteKey": "6Le0xVgUAAAAAIt20XEB4rVhYOODgTl00d8juDob",
"isEnterprise": false,
"minScore": 0.7,
"pageAction": "myverify"
}
}Resposta:
{
"errorId":0,
"taskId":407533072
}Obter resultado:
POST
https://api.capmonster.cloud/getTaskResultRequisição:
{
"clientKey":"API_KEY",
"taskId": 407533072
}Resposta:
{
"errorId":0,
"status":"ready",
"solution": {
"gRecaptchaResponse":"3AHJ_VuvYIBNBW5yyv0zRYJ75VkOKvhKj9_xGBJKnQimF72rfoq3Iy-DyGHMwLAo6a3"
}
}Verifique os termos legais: Sempre verifique se o site permite a coleta de dados (verifique robots.txt e os Termos de Uso).
Respeite os limites de taxa: Não sobrecarregue os sites com requisições frequentes.
Use proxies e user-agents: Para evitar bloqueios de IP ao coletar dados regularmente.
Automatize com responsabilidade: Planeje tarefas fora dos horários de pico e evite coletar dados sensíveis ou pessoais.
Monitoramento de e-commerce: Acompanhamento de preços de concorrentes, disponibilidade de produtos, avaliações
Pesquisa imobiliária: Coleta de anúncios de imóveis de sites
SEO e conteúdo: Monitoramento de blogs de concorrentes e palavras-chave
Pesquisas acadêmicas e de mercado: Extração de conjuntos de dados para análise
A extração automática de dados de sites para o Excel não é apenas para especialistas técnicos. Com as ferramentas certas — desde extensões de navegador até plataformas em nuvem e recursos integrados do Excel — qualquer pessoa pode transformar a web em uma rica fonte de dados.
Escolha o método que corresponda ao seu nível técnico e às suas necessidades de dados. Comece pequeno, automatize com responsabilidade e sempre verifique a precisão dos dados extraídos.
NB: Por favor, observe que o produto é destinado à automação de testes exclusivamente em seus próprios sites e em recursos para os quais você possui autorização legal de acesso.
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