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Suponha que você queira raspar informações da página de preços dos sites concorrentes. O que você fará? Copiar e colar ou inserir dados manualmente é muito lento, consome tempo e propenso a erros. Você pode automatizá-lo facilmente usando Python.

Vamos ver como raspar páginas da web usando Python neste tutorial.

Quais são as diferentes bibliotecas de web scraping em Python? Python é popular para web scraping devido à abundância de bibliotecas de terceiros que podem raspar estruturas HTML complexas, analisar texto e interagir com formulários HTML. Aqui, listamos algumas das principais bibliotecas de web scraping em Python.

  • Urllib3 é uma poderosa biblioteca de cliente HTTP para Python. Isso facilita a realização de solicitações HTTP programaticamente. Ele lida com cabeçalhos HTTP, tentativas, redirecionamentos e outros detalhes de baixo nível, tornando-o uma excelente biblioteca para web scraping. Ele também oferece suporte à verificação SSL, pooling de conexões e proxy.
  • BeautifulSoup permite analisar documentos HTML e XML. Usando a API, você pode navegar facilmente pela árvore de documentos HTML e extrair tags, títulos de meta, atributos, texto e outros conteúdos. BeautifulSoup também é conhecido por seu robusto tratamento de erros.
  • MechanicalSoup automatiza a interação entre um navegador da web e um site de forma eficiente. Ele fornece uma API de alto nível para web scraping que simula o comportamento humano. Com o MechanicalSoup, você pode interagir com formulários HTML, clicar em botões e interagir com elementos como um usuário real.
  • Requests é uma biblioteca Python simples, mas poderosa, para fazer solicitações HTTP. É projetado para ser fácil de usar e intuitivo, com uma API limpa e consistente. Com o Requests, você pode enviar facilmente solicitações GET e POST, e lidar com cookies, autenticação e outros recursos HTTP. Também é amplamente utilizado em web scraping devido à sua simplicidade e facilidade de uso.
  • Selenium permite automatizar navegadores da web como Chrome, Firefox e Safari e simular a interação humana com sites. Você pode clicar em botões, preencher formulários, rolar páginas e realizar outras ações. Também é usado para testar aplicativos da web e automatizar tarefas repetitivas.
  • Pandas permite armazenar e manipular dados em vários formatos, incluindo CSV, Excel, JSON e bancos de dados SQL. Usando o Pandas, você pode limpar, transformar e analisar facilmente dados extraídos de sites.

    Extraia texto de qualquer página da web em apenas um clique. Acesse o raspador de sites Nanonets, adicione a URL e clique em “Raspar” e baixe o texto da página da web como um arquivo instantaneamente.

Como raspar dados de sites usando Python?
Vamos dar uma olhada no processo passo a passo de usar Python para raspar dados de sites.

Passo 1: Escolha o site e a URL da página da web O primeiro passo é selecionar o site que você deseja raspar. Para este tutorial específico, vamos raspar https://www.imdb.com/. Tentaremos extrair dados sobre os filmes mais bem avaliados no site.

Passo 2: Inspeção do site Agora, o próximo passo é entender a estrutura do site. Entenda quais são os atributos dos elementos que são de seu interesse. Clique com o botão direito do mouse no site para selecionar “Inspecionar”. Isso abrirá o código HTML. Use a ferramenta de inspeção para ver o nome de todos os elementos a serem usados no código.

Observe os nomes de classe e ids desses elementos, pois serão usados no código Python.

Passo 3: Instalando as bibliotecas importantes Como discutido anteriormente, Python tem várias bibliotecas de web scraping. Hoje, usaremos as seguintes bibliotecas:

  • requests – para fazer solicitações HTTP ao site
  • BeautifulSoup – para analisar o código HTML
  • pandas – para armazenar os dados raspados em um dataframe
  • time – para adicionar um atraso entre as solicitações para evitar sobrecarregar o site com solicitações Instale as bibliotecas usando o seguinte comando:

pip install requests beautifulsoup4 pandas time

Passo 4: Escrever o código Python Agora, é hora de escrever o código Python principal. O código realizará as seguintes etapas:

  • Usando requests para enviar uma solicitação HTTP GET
  • Usando BeautifulSoup para analisar o código HTML
  • Extraindo os dados necessários do código HTML
  • Armazenar as informações em um dataframe pandas
  • Adicionar um atraso entre as solicitações para evitar sobrecarregar o site com solicitações Aqui está o código Python para raspar os filmes mais bem avaliados do IMDb:

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

import pandas as pd

import time

# URL do site para raspar

url = “https://www.imdb.com/chart/top”

# Enviar uma solicitação HTTP GET para o site

response = requests.get(url)

# Analisar o código HTML usando BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(response.content, ‘html.parser’)

# Extrair as informações relevantes do código HTML

filmes = []

for linha in soup.select(‘tbody.lister-list tr’):

    titulo = linha.find(‘td’, class_=’titleColumn’).find(‘a’).get_text()

    ano = linha.find(‘td’, class_=’titleColumn’).find(‘span’, class_=’secondaryInfo’).get_text()[1:-1]

    classificacao = linha.find(‘td’, class_=’ratingColumn imdbRating’).find(‘strong’).get_text()

    filmes.append([titulo, ano, classificacao])

# Armazenar as informações em um dataframe pandas

df = pd.DataFrame(filmes, columns=[‘Título’, ‘Ano’, ‘Classificação’])

# Adicionar um atraso entre as solicitações para evitar sobrecarregar o site com solicitações

time.sleep(1)

Passo 5: Exportar os dados extraídos Agora, vamos exportar os dados como um arquivo CSV. Usaremos a biblioteca pandas.

# Exportar os dados para um arquivo CSV

df.to_csv(‘filmes-mais-bem-avaliados.csv’, index=False)

Passo 6: Verificar os dados extraídos

Abra o arquivo CSV para verificar se os dados foram raspados e armazenados com sucesso.

Esperamos que este tutorial o ajude a extrair dados das páginas da web facilmente.

Como Analisar Texto Do Site?

Você pode analisar facilmente o texto do site usando BeautifulSoup ou lxml. Aqui estão os passos envolvidos junto com o código.

  • Enviaremos uma solicitação HTTP para a URL e obteremos o conteúdo HTML da página.
  • Assim que tivermos a estrutura HTML, usaremos o método find() do BeautifulSoup para localizar
  • uma tag HTML específica ou um atributo.
  • E então extrair o conteúdo de texto com o atributo text.

Aqui está um código de como analisar texto de um site usando BeautifulSoup:

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

# Envie uma solicitação HTTP para a URL da página da web que você deseja acessar

resposta = requests.get(“https://www.example.com”)

# Analise o conteúdo HTML usando BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(resposta.content, “html.parser”)

# Extraia o conteúdo de texto da página da web

texto = soup.get_text()

print(texto)

Como raspar formulários HTML usando Python?

Para raspar formulários HTML usando Python, você pode usar uma biblioteca como BeautifulSoup, lxml ou mechanize. Aqui estão os passos gerais:

  1. Envie uma solicitação HTTP para a URL da página da web com o formulário que você deseja raspar. O servidor responde à solicitação retornando o conteúdo HTML da página da web.
  2. Uma vez que você acessou o conteúdo HTML, você pode usar um analisador HTML para localizar o formulário que deseja raspar. Por exemplo, você pode usar o método find() do BeautifulSoup para localizar a tag do formulário.
  3. Depois de localizar o formulário, você pode extrair os campos de entrada e seus valores correspondentes usando o analisador HTML. Por exemplo, você pode usar o método find_all() do BeautifulSoup para localizar todas as tags de entrada dentro do formulário e, em seguida, extrair seus atributos de nome e valor.
  4. Você pode então usar esses dados para enviar o formulário ou realizar mais processamento de dados.

Aqui está um exemplo de como raspar um formulário HTML usando mechanize:

import mechanize

# Crie um objeto de navegador mechanize

navegador = mechanize.Browser()

# Envie uma solicitação HTTP para a URL da página da web com o formulário que você deseja raspar

navegador.open(“https://www.example.com/form”)

# Selecione o formulário a ser raspado

navegador.select_form(nr=0)

# Extraia os campos de entrada e seus valores correspondentes

for controle in navegador.form.controls:

    print(controle.name, controle.value)

# Envie o formulário

navegador.submit()

Extraia texto de qualquer página da web com apenas um clique. Acesse o raspador de sites da Nanonets, adicione a URL e clique em “Raspar”, e baixe o texto da página da web como um arquivo instantaneamente.


Conclusão

Python se destaca como uma escolha excepcional para a extração de dados de sites em tempo real. Quer aprofundar ainda mais seu conhecimento? Confira nosso vídeo completo no link: https://developerflix.com/movie/introducao-ao-web-scraping-e-crawling/