O que é análise de site e por que você precisa dela?

Como fazer scraping de sites com Python

A linguagem Python é muito popular para scraping de páginas web. Esse processo é facilitado por bibliotecas e frameworks prontos, como BeautifulSoup ou Scrapy. Além disso, ferramentas de automação como Selenium também ajudam nessa tarefa, permitindo controlar o navegador e obter o conteúdo das páginas.

Exemplo de um scraping simples de um site que fornece informações meteorológicas usando BeautifulSoup:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# URL da página de previsão do tempo
url = 'https://www.example.com/weather'

# Enviando requisição GET para a página
response = requests.get(url)

# Verificando se a requisição foi bem-sucedida
if response.status_code == 200:
    # Fazendo o parsing do HTML da página
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

    # Encontrando o elemento com a classe que contém informações do clima
    weather_info = soup.find('div', class_='weather-info')

    # Extraindo os dados necessários sobre o clima
    temperature = weather_info.find('span', class_='temperature').text
    condition = weather_info.find('span', class_='condition').text

    # Exibindo o resultado
    print("Temperatura:", temperature)
    print("Condição do tempo:", condition)
else:
    print("Erro ao obter os dados do clima.")

Também vamos apresentar um exemplo de scraping de títulos de um site de notícias usando Scrapy:

Criamos um novo projeto:

scrapy startproject news_parser

Criamos uma aranha (spider) para scraping de notícias (“spider” é uma classe que define quais páginas devem ser visitadas, quais dados serão extraídos e como eles serão processados). Abrimos o arquivo news_parser/spiders/news_spider.py e adicionamos o seguinte código:

import scrapy

class NewsSpider(scrapy.Spider):
    name = "news"
    start_urls = [
        "https://example.com/news"
    ]

    def parse(self, response):
        # Extraindo títulos das notícias
        news_titles = response.css(
            "h2.news-title::text"
        ).getall()

        # Retornando os resultados
        for title in news_titles:
            yield {
                "title": title.strip()
            }

No diretório do projeto news_parser executamos o comando para iniciar o spider:

scrapy crawl news -o news_titles.json

Também apresentaremos um exemplo de extração de títulos de um site de notícias usando Scrapy:

Criamos um novo projeto:

scrapy startproject news_parser

Criamos uma aranha para a extração de notícias (“aranha” é uma classe que define quais páginas devem ser visitadas, quais dados devem ser extraídos e como eles serão processados). Abrimos o arquivo news_parser/spiders/news_spider.py e adicionamos o seguinte código:

import scrapy


class NewsSpider(scrapy.Spider):
    name = "news"

    start_urls = [
        "https://example.com/news"
    ]

    def parse(self, response):
        # Extraindo títulos das notícias
        news_titles = response.css(
            "h2.news-title::text"
        ).getall()

        # Retornando resultados
        for title in news_titles:
            yield {
                "title": title.strip()
            }

Na diretoria do projeto news_parser executamos o comando para iniciar a aranha:

scrapy crawl news -o news_titles.json

Principais ferramentas para análise de sites

Existem diversos programas, extensões de navegador, serviços em nuvem e bibliotecas para criar seus próprios parsers. Os mais populares são ParseHub, Scraper API, Octoparse, Netpeak Spider, além das bibliotecas Python mencionadas anteriormente, como BeautifulSoup e Scrapy.

Além disso, destacamos as seguintes ferramentas populares para scraping:

Google Sheets. Você pode usar o Google Sheets para scraping de dados com a função IMPORTHTML ou com o Google Apps Script.

Uso da função IMPORTHTML: insira esta função em uma célula do Google Sheets. Informe a URL da página e o tipo de dados a serem extraídos (por exemplo, "table"). A função extrai automaticamente os dados e os insere na planilha.

Uso do Google Apps Script: crie um script no Google Sheets. Defina a URL da página web da qual deseja extrair dados. O script extrai automaticamente os dados da tabela HTML e os grava na planilha.

Power Query. O plugin Power Query para Microsoft Excel permite extrair dados de várias fontes, incluindo sites, e possui recursos para transformar e processar esses dados.

Parsers baseados em Node.js (JavaScript). O Node.js também está se tornando uma plataforma popular para criação de parsers devido à popularidade do JavaScript, embora ainda sejam menos comuns em comparação com Python. Entre eles está o Cheerio - uma biblioteca JavaScript para parsing de dados no lado do servidor. Ela permite selecionar e manipular elementos de páginas web, tornando o processo de scraping e análise de dados mais simples e eficiente.

Além disso, o Zennoposter também lida muito bem com tarefas de scraping, e em conjunto com o serviço em nuvem de resolução de captcha CapMonster Cloud é possível superar rapidamente obstáculos como captchas.

Algoritmo de funcionamento do parser

Durante o uso do programa, o usuário fornece os dados de entrada necessários e uma lista de páginas para scraping. Mas como o parser realmente funciona? Vamos analisar o princípio básico de funcionamento:

O parser baixa o código HTML da página necessária usando uma requisição HTTP.

Em seguida, ele analisa o código HTML usando diferentes métodos (por exemplo, seletores CSS, XPath) para extrair as informações necessárias (texto, links, imagens, etc.).

Os dados extraídos são processados em um formato conveniente (por exemplo, JSON).

Os dados são salvos em um arquivo ou banco de dados.

Dicas para evitar bloqueio durante o parsing

Muitos sites limitam a possibilidade de extração de qualquer tipo de informação por meio de parsing. Para contornar essas restrições, podem ser usados os seguintes métodos:

Limitação da taxa de requisições. Não faça muitas requisições em um curto período de tempo. Limite as requisições para que seu programa não gere carga excessiva no servidor.
Uso de proxies. Utilize servidores proxy de qualidade para trocar o endereço IP e distribuir as requisições entre diferentes fontes.
Verificação do arquivo robots.txt. Este arquivo permite saber quais páginas podem ser rastreadas e quais não podem.
Cache de requisições – para aumentar a velocidade, reduzir a carga no servidor e armazenar dados.
Alteração de user-agents e outros cabeçalhos. Para simular diferentes plataformas e navegadores. Alterar o user-agent permite ocultar sua atividade, fazendo as requisições parecerem de um usuário comum.
Uso de serviços de resolução de captcha. Para contornar possíveis bloqueios em forma de captcha.

Como resolver captcha durante o parsing

Também é muito comum, ao extrair dados de páginas web, encontrar o captcha, já que ele foi criado justamente para proteger contra requisições automatizadas. Mais detalhes podem ser encontrados aqui. A forma mais simples de lidar com isso é integrar em seus scripts serviços de API especializados em resolução de captcha. Um deles é o CapMonster Cloud – este serviço permite resolver diferentes tipos de captcha de forma rápida e com poucos erros. Você pode conhecê-lo no site, onde também é possível se registrar e testar o serviço.

Conclusão

O parsing é um processo muito valioso. Quando utilizado corretamente, permite obter automaticamente grandes volumes de dados, economiza tempo, ajuda na adaptação a informações em constante mudança e na criação de conteúdo próprio. A integração de diferentes serviços e ferramentas, como ZennoPoster e CapMonster Cloud, pode ajudar a facilitar ao máximo o processo de parsing legal e ético e a contornar possíveis restrições.

NB: Por favor, observe que o produto foi desenvolvido exclusivamente para automação de testes em seus próprios sites e recursos aos quais você possui direito legal de acesso.