Rastreamento da Web vs. raspagem da Web: Principais diferenças, aplicativos e dicas

Web crawling e web scraping são duas tecnologias eficazes e muito procuradas para coletar informações da Internet. Elas oferecem grandes oportunidades para análise de dados, monitoramento de alterações e automação de tarefas rotineiras. Apesar de sua aparente semelhança, cada uma delas serve a propósitos diferentes e é adequada a objetivos distintos. Vamos analisar suas diferenças, como usá-las adequadamente, os possíveis desafios e o que deve ser considerado ao criar esses sistemas.

O rastreamento na Web (também conhecido como "spidering") envolve a passagem sistemática por páginas da Web para coletar links e dados para processamento posterior. Os rastreadores (ou "spiders") analisam as estruturas do site, navegam pelos links e criam índices para pesquisas subsequentes. Por exemplo, mecanismos de pesquisa como o Google usam rastreadores da Web para indexar bilhões de páginas e fornecer resultados de pesquisa relevantes.

Principais características do rastreamento da Web:

• Processa grandes volumes de páginas.
• Cria um banco de dados de links e informações estruturadas (indexação).
• Opera continuamente para atualizar os índices.

Web scraping é o processo de extração de dados específicos de páginas da Web. Seu principal objetivo é recuperar informações como preços de produtos, detalhes de contato ou conteúdo de texto para análise. Ao contrário dos rastreadores que indexam sites inteiros, os raspadores têm como alvo partes específicas de dados.

Principais características do Web Scraping:

• Extrai informações específicas de páginas direcionadas.
• As saídas geralmente estão em formatos como CSV ou JSON.
• Pode ser personalizado para diferentes sites e tipos de dados.

• Scrapy: Uma poderosa estrutura Python para coleta de dados em grande escala.
• Apache Nutch: Uma plataforma de código aberto baseada no Hadoop para rastreamento de conteúdo massivo da Web.
• Heritrix: Um rastreador da Web do Internet Archive para arquivar páginas da Web.
• HTTrack: Uma ferramenta para clonagem de sites para acesso off-line.

• BeautifulSoup: Uma biblioteca Python simples para análise de HTML e extração de dados.
• Selenium: Automatiza as ações do navegador, ideal para páginas dinâmicas.
• Puppeteer: Uma biblioteca Node.js para controlar o Chrome em sites com muito JavaScript.
• Playwright: Uma ferramenta robusta de automação de navegador com suporte a vários mecanismos (Chromium, Firefox, WebKit).

• CAPTCHA e detecção de bots:

Muitos sites protegem os dados com CAPTCHAs e sistemas de detecção de bots, que podem bloquear a coleta automatizada de dados.

Solução: Use serviços como CapMonster Cloud para automatizar a solução de CAPTCHAs.

• Bloqueio de IPs:

Solicitações excessivas de um único IP podem levar a banimentos.

Solução: Use servidores proxy para alternar IPs e distribuir solicitações.

• Conteúdo dinâmico:

Sites que usam JavaScript para carregar dados dificultam a análise tradicional.

Solução: Use ferramentas como Selenium, Playwright ou Puppeteer para lidar com elementos dinâmicos.

• Alterações na estrutura do site:

Atualizações no design ou no HTML de um site podem quebrar os scripts.

Solução: Atualize e teste regularmente os scripts ou use seletores adaptáveis.

A coleta eficiente de dados requer uma pipeline bem configurada:

1. Coleta de dados: Use ferramentas como Scrapy ou Selenium para análise.
2. Limpeza de dados: Deduplique e corrija erros com bibliotecas como Pandas ou NumPy.
3. Armazenamento de dados: salve os dados em bancos de dados (MongoDB, PostgreSQL) ou formatos como CSV/JSON.
4. Escalonamento:
   • Servidores em nuvem: AWS, Google Cloud.
   • Containerização: Use o Docker para criar ambientes isolados.
   • Data Streams: ferramentas como Apache Kafka e Celery gerenciam tarefas e fluxos de trabalho.

Uma vez que os dados são coletados, é essencial analisá-los e visualizá-los de forma eficaz:

• Pandas
  Usado para análise de dados e realização de operações matemáticas.
• Plotly/Matplotlib
  Ferramentas para criar gráficos e tabelas para representar visualmente as informações.
• Exemplo de uso:

importar pandas como pd
import matplotlib.pyplot as plt

dados = pd.read_csv('data.csv')
data['price'].plot(kind='line')
plt.title('Preços dos produtos')
plt.show()

As modernas tecnologias de aprendizado de máquina melhoraram significativamente o processo de raspagem da Web. A IA pode prever alterações na estrutura do site, permitindo que os raspadores adaptativos se ajustem automaticamente sem atualizações manuais de código.

• Classificação automática: Os algoritmos de aprendizado de máquina podem classificar os dados coletados, filtrar informações irrelevantes e aprimorar a qualidade da extração.
• Ferramentas acionadas por IA: Plataformas como o Diffbot ou o ParseHub usam mecanismos de IA para reconhecer automaticamente dados estruturados em páginas não estruturadas.
• Extração de texto com redes neurais: ferramentas como o Tesseract OCR extraem com eficiência o texto de imagens e documentos complexos, frequentemente usados para resolver imagens CAPTCHA.
• Reconhecimento de padrões: redes neurais treinadas em conjuntos de dados extensos podem identificar padrões estruturais em sites, simplificando a análise de dados em vários recursos.

1. Raspadores autônomos
   : espera-se o surgimento de analisadores baseados em IA capazes de analisar sites, identificar elementos críticos e coletar dados sem programação prévia.
2. Raspagem ética da Web
   : uma tendência crescente se concentra na criação de soluções éticas que respeitem as políticas do site e os direitos do usuário. Práticas padronizadas para a coleta automatizada de dados também podem ser desenvolvidas.
3. Integração em sistemas analíticos
   A raspagem da Web está se tornando uma parte vital dos sistemas analíticos de grande escala, em que os dados coletados são processados e analisados em tempo real para inteligência comercial e modelagem preditiva.

Sempre siga as diretrizes legais e éticas dos sites que você extrai. Muitos sites descrevem suas políticas em seus arquivos robots.txt. Considere as solicitações de permissão e a privacidade dos dados antes de prosseguir.

Para obter mais orientações sobre como superar os desafios de raspagem ou automação avançada, ferramentas como CapMonster Cloud podem aumentar a eficiência!

Rastreamento da Web com o Scrapy:

import scrapy

class QuotesSpider(scrapy.Spider):
    name = "quotes"
    start_urls = ['http://quotes.toscrape.com']

    def parse(self, response):
        for quote in response.css('div.quote'):
            yield {
                'text': quote.css('span.text::text').get(),
                'author': quote.css('small.author::text').get(),
            }
        next_page = response.css('li.next a::attr(href)').get()
        if next_page:
            yield response.follow(next_page, self.parse)

Rastreamento dinâmico de conteúdo com o Puppeteer:

const puppeteer = require('puppeteer');

(async () => {
    const browser = await puppeteer.launch();
    const page = await browser.newPage();
    aguarde page.goto('https://example.com');
    
    const data = await page.evaluate(() => {
        return document.querySelector('h1').innerText;
    });
    
    console.log(data);
    await browser.close();
})();

Rastreamento da Web com a BeautifulSoup:

importar solicitações
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://example.com/products'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

for item in soup.find_all('div', class_='product'):
    title = item.find('h2').text
    print(title)

Note: Gostaríamos de lembrá-lo de que o produto é usado para automatizar testes em seus próprios sites e naqueles aos quais você tem acesso autorizado.