Erro 403 e Outros Problemas no Web Scraping: Por que Ocorrem e Como Evitá-los

O web scraping é um processo que automatiza a coleta de dados de várias fontes. No entanto, os scrapers frequentemente encontram diferentes obstáculos, sendo um dos mais comuns o erro "403 Forbidden". Esse erro indica que o servidor bloqueou o acesso ao recurso solicitado. Para realizar o web scraping de forma eficaz, é crucial entender por que esse erro ocorre e saber como contorná-lo. Neste artigo, exploraremos o que é o erro 403, por que ele ocorre, estratégias para contorná-lo, outras limitações ao coletar dados e maneiras de resolvê-las.

Por que um servidor bloqueia o acesso aos dados? Durante o web scraping, um erro 403 surge devido aos mecanismos de proteção de um site contra acesso não autorizado ou abuso de recursos. Vamos analisar mais de perto os motivos por trás desse erro e os métodos para resolvê-los.

• Restrição de Endereço IP: Sites podem restringir o acesso com base em endereços IP. Se muitas requisições vierem de um único IP, o servidor pode bloqueá-lo para evitar sobrecarga e proteger contra possíveis ataques.
• Modo Headless: O uso de um navegador headless em ferramentas de automação como Selenium também pode levar a erros. Alguns sites conseguem detectar que as requisições vêm de um navegador em modo headless, onde não há interação do usuário (por exemplo, cliques, rolagem). Isso pode indicar acesso automatizado, que os sites podem considerar suspeito. Se você ainda precisar usar o modo headless, configure o navegador para imitar um navegador real com interface gráfica.
• Cookies Necessários Ausentes: Alguns sites exigem cookies ou sessões específicas para acessar o conteúdo.
• User-Agent Incorreto: Muitos sites verificam o cabeçalho User-Agent para obter informações sobre o navegador e o dispositivo. Se você não especificar esse cabeçalho, fornecer um incorreto ou não rotacioná-lo durante requisições em grande escala, o servidor pode negar o acesso.

Para garantir uma coleta de dados contínua, considere vários métodos eficazes para evitar bloqueios de acesso:

• Uso de Servidores Proxy de Qualidade: Alterar periodicamente os endereços IP ajuda a evitar bloqueios. É importante usar proxies confiáveis para evitar listas negras.
• Evitar Requisições Muito Frequentes: Reduzir a frequência de requisições e introduzir atrasos entre elas pode ajudar a evitar bloqueios. Se você usa Python para seu scraper, a biblioteca time pode ajudar a definir atrasos entre requisições:

import time
time.sleep(5)  # Atraso de 5 segundos entre requisições

• Emular um Navegador Real: Use várias opções para implementar isso, como mostrado no Selenium:

from selenium import webdriver
options = webdriver.ChromeOptions()
# Não adicione o parâmetro --headless se precisar executar um navegador gráfico
options.add_argument("--headless")
# Emulação do tamanho da tela
options.add_argument("window-size=1920,1080")
# Essa flag ajuda a ocultar sinais de automação.
options.add_argument("--disable-blink-features=AutomationControlled")
driver = webdriver.Chrome(options=options)
driver.get("https://example.com")

• Gerenciamento Correto de Cookies: Se um site exige autenticação, é essencial salvar e usar cookies corretamente. Você pode passar cookies junto com as requisições usando a biblioteca requests:

import requests
session = requests.Session()
response = session.get('https://example.com')
# Usando cookies em requisições subsequentes
# Enviando uma segunda requisição com os mesmos cookies
response2 = session.get('https://example.com/another-page')

• Configurar o User-Agent Correto: Usar cabeçalhos User-Agent realistas pode ajudar a contornar bloqueios. É melhor usar aqueles comumente utilizados por navegadores populares (por exemplo, Chrome, Firefox):

headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/127.0.6533.122 Safari/537.36"
}

Você também pode usar uma rotação de User-Agent com a biblioteca random do Python. Crie uma lista de diferentes strings de User-Agent com antecedência e atualize-as periodicamente.

Exemplo de código para selecionar um User-Agent aleatório de uma lista pré-criada usando random:

import random
import requests
# Lista de User-Agents
user_agents = [
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/127.0.6533.122 Safari/537.3",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Firefox/56.0 Safari/537.36",
    "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_6) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/11.1.2 Safari/605.1.15",
]
# Selecionar User-Agent aleatório
random_user_agent = random.choice(user_agents)
headers = {
    "User-Agent": random_user_agent
}
# Exemplo de requisição usando User-Agent aleatório
response = requests.get("https://example.com", headers=headers)
# Imprimir código de status da resposta e User-Agent usado
print(f"Código de Status: {response.status_code}")
print(f"User-Agent Usado: {random_user_agent}")

Além de alterar o User-Agent, essa biblioteca também permite usar endereços IP aleatórios para cada requisição a partir de um pool de proxies, adicionar atrasos aleatórios entre requisições e rotacionar outros elementos para imitar diversos comportamentos e dispositivos de usuários.

Além do erro 403, os scrapers frequentemente encontram outros erros:

• 401 Unauthorized: Acesso negado sem credenciais. Solução: use autenticação com nome de usuário e senha.
• 500 Internal Server Error: Um problema no lado do servidor. Solução: tente novamente a requisição mais tarde ou notifique o administrador.
• 429 Too Many Requests: Muitas requisições. Solução: reduza a frequência de requisições, use proxies.
• Estrutura HTML Ofuscada: Durante o web scraping, você pode encontrar códigos HTML ofuscados onde classes, IDs e outros elementos têm nomes pouco claros ou gerados dinamicamente. Solução: use seletores XPath ou CSS robustos, busque elementos pelo conteúdo de texto e use bibliotecas especiais como lxml para análise e processamento de HTML. Em casos complexos, TensorFlow ou PyTorch podem ser usados para criar modelos de aprendizado de máquina que reconhecem padrões e classificam elementos ofuscados com base em grandes volumes de dados.

Outro obstáculo comum é o CAPTCHA, um sistema de proteção que frequentemente aparece por razões semelhantes. Mas não se preocupe, muitos serviços ajudam a contornar essas limitações de forma eficaz, e um dos melhores é o CapMonster Cloud. Essa ferramenta conveniente baseada na nuvem fornece uma API para resolução automática de CAPTCHA, simplificando muito o trabalho. Aqui estão os passos para integrar o CapMonster Cloud ao seu código de scraper em Python:

• Registrar e Obter uma Chave API: Para usar o CapMonster Cloud, você precisa se registrar no serviço e obter uma chave API para autenticar as requisições ao serviço.
• Instalar Bibliotecas Necessárias: O CapMonster Cloud possui bibliotecas para diferentes linguagens. Veja como conectar a biblioteca oficial para Python:

pip install capmonstercloudclient

Criar uma tarefa, enviá-la ao servidor e receber uma resposta:

import asyncio
from capmonstercloudclient import CapMonsterClient, ClientOptions
from capmonstercloudclient.requests import RecaptchaV2ProxylessRequest

async def solve_captcha(api_key, page_url, site_key):
    client_options = ClientOptions(api_key=api_key)
    cap_monster_client = CapMonsterClient(options=client_options)

    recaptcha2request = RecaptchaV2ProxylessRequest(websiteUrl=page_url, websiteKey=site_key)
    responses = await cap_monster_client.solve_captcha(recaptcha2request)
    return responses['gRecaptchaResponse']

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'

    captcha_response = await solve_captcha(api_key, page_url, site_key)
    print("Solução do CAPTCHA:", captcha_response)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

Antes de usar cada uma das ferramentas mencionadas neste artigo, recomendamos verificar sua documentação. Aqui estão alguns links úteis para recursos onde você pode encontrar informações mais detalhadas e respostas para possíveis perguntas:

• Selenium WebDriver
• Bibliotecas Python: time, random, requests
• CapMonster Cloud: site, documentação, API do CapMonster Cloud

O web scraping é eficaz mesmo com grandes volumes de dados, mas erros frequentes podem complicar o processo. Compreender os motivos de erros como o 403 e aplicar os métodos corretos de contorno — configurar User-Agent, usar proxies e serviços de resolução de CAPTCHA — tornará seu trabalho mais eficiente. Seguir métodos comprovados reduzirá o risco de bloqueios e simplificará a coleta de dados, enquanto uma abordagem cuidadosa à tarefa garantirá uma experiência positiva com recursos da web.

Nota: Gostaríamos de lembrar que o produto é usado para testes automatizados em seus próprios sites e em sites aos quais você tem acesso legal.