Independente do motivo, coletar grandes volumes de dados de websites pode ser uma tarefa longa, tediosa e extremamente ineficiente quando feita manualmente.
Felizmente, assim como boa parte das tarefas desempenhadas pelo programador, ela pode ser automatizada para ganhar tempo e permitir que você se dedique a outras atividades mais importantes.
A melhor parte é que isso pode ser feito em poucos minutos, e hoje vamos ensinar esta técnica para você elevar o nível da sua coleção de dados.
Estamos falando do conceito de Web Scraping. Você sabe o que é isso? Não? Então continue a leitura e descubra.
O que é Web Scraping?
Web Scraping é, essencialmente, um processo estruturado de coleção de dados específicos de sites da internet.
Apesar de poder ser realizado manualmente, o termo Web Scraping é normalmente utilizado para designar um processo automatizado através do qual um script varre o site rapidamente, filtrando as informações relevantes.
Utilizado para muitos fins diferentes, o Web Scraping pode ser considerado uma prática abusiva, a depender dos termos de uso do site, da intensidade do scraping e da natureza dos dados coletados.
Isso significa que utilizar um scraper em determinados sites ou plataformas pode ocasionar banimentos do IP.
Para que o Web Scraping é utilizado?
Web Scraping é uma forma prática de coletar dados de maneira estruturada. Suponhamos que você visita um site de notícias e deseja coletar o título, data de publicação e autor de todas as pautas publicadas sob uma determinada categoria.
Basta instruir seu scraper a varrer todas as páginas aninhadas naquela categoria. Após coletar e limpar os dados, o output do scraper exibirá, de maneira sistematizada, os resultados da varredura.
As utilidades são virtualmente infinitas, e estão ligadas às diferentes necessidades de usuários coletarem e manipularem informação da web em massa.
Python
Se você é um leitor frequente do blog iugu4devs, já deve estar familiarizado com Python.
Esta linguagem de programação de alto nível de abstração é um grande nome na indústria da automação, especialmente para operações envolvendo o tratamento de dados.
Além da facilidade de aprendizado e alto nível de inteligibilidade a humanos, Python conta com uma engajada comunidade de usuários e desenvolvedores, além de numerosas opções de bibliotecas e outros recursos para ampliar as funcionalidades e possibilidades com a linguagem.
Logo, é apenas natural que Python se faça tão presente quando o assunto é Web Scraping.
Como Python é utilizado para Web Scraping?
Utilizar Python para web scraping é simples: tudo que você precisará é acessar o site desejado, identificar a estrutura das páginas e descobrir em que parte do código-fonte da página está cada informação desejada.
Depois, basta iniciar um arquivo Python em seu editor de texto favorito e começar a escrever o script.
Quando o script é rodado, seus comandos solicitarão as devidas páginas ao servidor e, ao recebê-las, o script extrairá os dados e os organizará num formato previamente determinado por você.
Libraries Python utilizadas em Web Scraping
É possível fazer um scraper de alta eficiência utilizando apenas três bibliotecas adicionais de Python. São elas:
- Selenium: uma biblioteca para web testing. Com essa library, você consegue automatizar atividades e interações com seu browser e páginas da web;
- BeautifulSoup: essa library serve para auxiliar no parsing de documentos ou páginas em HTML e XML. A BeautifulSoup facilita a extração de dados criando parse trees e assim torna o processo bem mais ágil e intuitivo;
- Pandas: essa famosa library é muito útil para visualização de dados. Com a Pandas, você não apenas consegue extrair dados, mas exportá-los em uma diversidade de formatos tratados e acessíveis ao usuário, como CSV.
Problemas enfrentados com Web Scrapers
Como praticamente todas as coisas criadas para facilitar tarefas, o web scraping não está imune a problemas e imprevistos. A seguir, vamos abordar dois dos principais deles:
1.Legalidade
A depender da natureza das informações contidas no site, da magnitude da operação de scraping e da capacidade do servidor, a prática de varrer sites com scripts em busca de informações é proibida pelos termos de uso de muitos sites e aplicações.
É importante entender que, apesar de as intenções por trás do scraping variarem, é justo que uma empresa não permita o uso de ferramentas do tipo em seus sites.
O scraping massivo pode gerar sobrecargas no servidor e consequentes indisponibilidades do site a outros usuários.
Comumente nestes casos, a atitude é passível de banimento do IP para evitar que a atividade continue.
Caso um usuário persista nas tentativas de scraping, a prática pode ser considerada um tipo de ciberataque e implicar problemas legais entre o usuário por trás do scraper e o website-alvo.
2.Mudanças no código-fonte da página
Boa parte das páginas da web está sob manutenção e/ou desenvolvimento ativo, o que significa que o código-fonte está constantemente sujeito a pequenas ou grandes alterações estruturais.
Estas alterações podem impedir que seu scraper funcione corretamente, uma vez que o script deixa de conseguir localizar a informação desejada.
A boa notícia é que estas mudanças no código-fonte são normalmente mínimas, necessitando de mínimos ajustes no script para que ele volte a funcionar.
Apesar disso, um grande redesign ou refatoração da página podem gerar a necessidade de refazer o script praticamente do zero.
3.Web Scraping vs.APIs
Muitos sites não permitem scraping para preservar a estabilidade do servidor, mas oferecem como alternativa uma API à qual se pode solicitar as informações que se utilizaria o scraper para coletar.
Um bom exemplo é a rede social Twitter, que não permite scraping de seu conteúdo, mas disponibiliza-o por completo através de sua rica API.
Assim, o desenvolvedor tem acesso facilitado às informações desejadas sem prejudicar a estabilidade do site.
Motivos para usar Web Scraping
Apesar das ressalvas legais e técnicas, o web scraping é uma metodologia legítima de coleção de dados que pode trazer grandes benefícios à sua operação — seja na forma de insights de dados ou economia de tempo e recursos.
Se você tem certeza de que o website ou aplicativo cujas páginas você deseja varrer permite o uso de scrapers, vale a pena empregar esta ferramenta na sua rotina de trabalho.
Gostou de saber mais sobre web scraping? Que tal aprofundar os conhecimentos? Leia mais sobre programação Python para Data Science.
