No mundo digital de hoje, estamos constantemente lidando com dados de diversas formas. Analisamos, interpretamos e, às vezes, até mesmo coletamos esses dados. Essas três ações fundamentais formam a base da análise de dados, que se tornou rapidamente parte integrante de muitas empresas, com muitas utilizando web scraping, Inteligência Artificial, Machine Learning e uma série de outras técnicas e tecnologias para obter insights exclusivos na esperança de melhorar seus negócios.

Neste artigo, nos concentraremos no web scraping, uma das muitas técnicas usadas por empresas para coletar dados de sites da internet. Explicaremos o que é, por que é importante, abordaremos as implicações legais e entraremos em detalhes sobre como funciona.

Vamos começar!

O que é Web Scraping?

Se você já usou o mouse para selecionar determinados detalhes de um site e depois os copiou para uma planilha Excel, parabéns! Você acabou de praticar web scraping, embora em uma escala muito menor.

O web scraping, também conhecido como extração de dados, é uma técnica de coleta de dados utilizada para reunir conteúdo e informações da internet, geralmente com a ajuda de web scrapers.

Os web scrapers são, em geral, programas de software ou bots que são programados para navegar, recuperar páginas relevantes e extrair informações valiosas de páginas da web.

Usar web scrapers é o que diferencia o web scraping da cópia manual de informações de um site para uma planilha Excel. O web scraping é automatizado e pode copiar milhões de dados automaticamente em poucos minutos. Normalmente, esses "milhões de dados" estarão inicialmente em uma página da web ou páginas da web, antes de serem compilados em qualquer armazenamento offline de sua escolha.

O Web Scraping é Legal?

Antes de nos aprofundarmos no artigo, vamos abordar o ponto crucial: Copiar informações do site de alguém é legal? O web scraping é legal? Não seria isso um tipo de violação de direitos autorais?

Bem, não exatamente.

Web scraping não é hackear. É simplesmente copiar informações que já estão publicamente disponíveis, transformando-as em um formato mais amigável para máquinas. Então, sim, é legal. Mas há um porém.

Embora seja legal raspar informações da web, há um limite para o tipo de informação que você pode raspar e como o faz. Geralmente, você deve evitar dados pessoais e sobrecarga do servidor. Seu foco principal deve ser nas informações publicamente disponíveis.

Para entender melhor esse conceito, veja este exemplo: embora seja perfeitamente legal tirar fotos com seu telefone, tirar fotos de locais confidenciais ou documentos confidenciais pode resultar em consequências legais negativas.

Tipos de Web Scrapers

Now, let’s examine the types of web scrapers that exist. Web scrapers can be classified based on various criteria, including their origin, structure, and execution environment. Let’s look at these classifications:

1. Web Scrapers Construídos Pessoalmente vs. Pré-construídos

• Construídos Pessoalmente: São criados por programadores experientes usando linguagens como Python. Eles oferecem maior flexibilidade e controle, mas exigem habilidades de programação.

• Pré-construídos: Estão prontos para download e uso, sendo ideais para iniciantes e usuários que não possuem conhecimentos de programação. Frequentemente oferecem opções personalizáveis avançadas.
  
  

2. Extensões de Navegador vs. Software de Web Scraping

• Extensões de Navegador: Integradas como extensões nos navegadores, são fáceis de executar e gerenciar. No entanto, tendem a ser limitadas pelos recursos e capacidades do navegador. Funcionam melhor com navegadores antidetect.

• Software de Web Scraping: São baixáveis e instaláveis ​​em computadores. Oferecem recursos mais avançados e menos limitações do que as extensões de navegador.
  
  

3. Web Scrapers em Nuvem vs. Locais

• Operam em servidores remotos e baseados em nuvem fornecidos pela empresa de web scraping. Isso retira a carga do seu computador e realiza todo o processo de scraping sem limitações de hardware.

• Locais: Funcionam em seu computador e utilizam seus recursos de software e hardware.
  
  

Diferentes tipos de web scrapers têm suas próprias vantagens e desvantagens, dependendo do seu caso de uso. Em suma, quando você estiver pronto para começar o web scraping, haverá um tipo que se adapta às suas necessidades e conhecimentos.

Para que serve o Web Scraping?

Agora que sabemos o que é web scraping, para que ele é usado? Se a análise de dados é importante, a coleta de dados também se torna importante, e o mesmo vale para o web scraping. A coleta de dados é parte integrante de muitas empresas, então, se olharmos com atenção, encontraremos um uso para a extração de dados e, consequentemente, para o web scraping em qualquer setor de negócios. Dito isso, aqui estão três aplicações rápidas:

1. Web Scraping no Varejo e E-commerce

No setor de Varejo e E-commerce, onde a concorrência é acirrada e a coleta de dados reina, o web scraping se destaca. Se você deseja se manter à frente da indústria, precisará constantemente de acesso aos dados certos, e é isso que o web scraping permite.

O web scraping permite uma compreensão mais profunda das estratégias que seus concorrentes usam para aumentar seu tráfego online. Se você pudesse obter acesso aos dados de seus concorrentes por meio do web scraping, poderia fazer ajustes em suas próprias estratégias de marketing, aumentando, em última análise, o desempenho de vendas. Provedores de serviços como Scrape Yogi oferecem serviços de scraping autênticos para marcas de comércio eletrônico.

2. Web Scraping em Finanças e Fintech

Em finanças e no mercado de ações, o web scraping pode ser uma ferramenta útil que ajuda a coletar dados de ações em tempo real, relatórios financeiros e informações sobre como algumas empresas financeiras estão operando. Você encontrará essas informações especialmente importantes ao fazer escolhas e planos de investimento.

Além disso, muitos participantes do mercado financeiro aproveitam o web scraping para obter insights sobre o cenário financeiro. Isso permite que eles tenham uma visão clara do mundo financeiro, possibilitando uma tomada de decisão rápida e inteligente.

3. Web Scraping em Marketing Digital e SEO

O web scraping é amplamente utilizado na indústria de marketing digital para coletar dados valiosos sobre preferências de clientes, comportamento online, tópicos de tendência e estratégias de concorrentes.

Ao aproveitar as técnicas de web scraping, se você for um profissional de marketing digital, obterá insights acionáveis ​​que permitirão que você personalize suas estratégias com mais precisão. Isso garante que você permaneça à frente do cenário em constante evolução das tendências de consumo online.

Ferramentas que você precisa para começar o Web Scraping

Dependendo do tipo de web scraping que você deseja realizar, existem três principais ferramentas que você precisará

1. Navegador Antidetect

Os navegadores antidetect utilizam tecnologias avançadas como a falsificação de dados para proteger a privacidade dos usuários da internet. Alguns navegadores antidetect de alto nível, como o líder do setor AdsPower, também oferecem gerenciamento de vários perfis. Você pode ler tudo sobre navegadores antidetect neste artigo detalhado.

Por que você precisa de um navegador antidetect para web scraping? Bem, muitos sites usam diversas tecnologias de rastreamento, incluindo cookies, impressões digitais e web beacons, para coletar informações de seus visitantes. Portanto, enquanto você estiver raspando um site, esse site pode estar coletando informações sobre você. Daí a necessidade de um navegador antidetect.

Para um navegador antidetect que combina eficácia com acessibilidade, o AdsPower é a escolha certa.

2. Python

Python é provavelmente a linguagem de programação mais importante para aprender. É versátil, robusta e adequada tanto para iniciantes quanto para especialistas. Além disso, muitas das bibliotecas de web scraping mais populares são construídas em Python.

Para aprender mais sobre Python para web scraping, você pode visitar este link.

3. Bibliotecas para Web Scraping

Estas bibliotecas funcionam como frameworks robustos que simplificam a extração de dados de sites web. Existem quatro bibliotecas populares:

Beautiful Soup

A Beautiful Soup é uma biblioteca Python especializada em extrair dados de arquivos HTML e XML. Ela fornece maneiras idiomáticas de iterar, pesquisar e modificar a árvore de análise, tornando-a a favorita entre os web scrapers por sua simplicidade e versatilidade. Beautiful Soup é ideal para analisar documentos HTML e XML, navegar pela árvore de análise e extrair informações relevantes.

Scrapy

O Scrapy é um framework de web crawling de código aberto e colaborativo para Python, que simplifica a extração de dados de sites com seus recursos integrados. Scrapy é ideal para grandes projetos de web scraping e adequado para iniciativas de larga escala.

Pandas

A Pandas é uma poderosa biblioteca de manipulação e análise de dados em Python. Embora não seja explicitamente uma biblioteca de web scraping, ela é frequentemente usada em conjunto com outras bibliotecas para manipular e analisar dados extraídos de forma eficiente. É excelente para limpeza, transformação e análise de dados após o web scraping.

ParseHub

Com sua interface intuitiva e visual, o ParseHub se destaca como uma ferramenta de extração de dados que facilita o web scraping por meio de um simples processo de apontar e clicar. Ele elimina a necessidade de conhecimento avançado em programação, tornando-o ideal para usuários que preferem uma interface visual sem se aprofundar em códigos.

Junto com outras ferramentas de web scraping, o ParseHub o equipará com tudo o que você precisa para iniciar sua jornada de extração de dados.

Como Começar com o Web Scraping

A abordagem específica para essas etapas pode variar dependendo das ferramentas escolhidas, mas para simplificar, vamos nos concentrar nos aspectos fundamentais e não técnicos. Aqui estão as etapas sequenciais que você deve seguir:

Identifique as URLs para scraping:

Este pode parecer um passo óbvio, mas a tarefa inicial é determinar o site que você deseja raspar. Por exemplo, se seu foco estiver em explorar resenhas de livros de clientes, você pode segmentar dados relevantes de plataformas como Amazon, Goodreads ou LibraryThing.

Inspecione a página web:

Antes de codificar seu web scraper, é crucial entender quais informações ele precisa coletar. Clicar com o botão direito em qualquer lugar no front-end do site fornece opções como 'inspecionar elemento' ou 'visualizar código-fonte'. Esta ação revela o código subjacente do site, servindo como a fonte de dados para o scraper. A propósito, você também pode usar web scrapers pré-construídos.

Comece a raspar:

Agora que você identificou os URLs relevantes e inspecionou a estrutura da página da web, é hora de iniciar o procedimento de scraping. Isso envolve implementar o código necessário ou utilizar ferramentas de web scraping para extrair os dados desejados dos sites que você direcionou. O método específico para realizar esta etapa pode variar de acordo com as ferramentas escolhidas, mas o objetivo fundamental permanece o mesmo: coletar sistematicamente informações valiosas da web.

Conclusão

Com o tempo, o web scraping evoluiu significativamente para um aspecto muito importante da análise de dados e, de fato, de negócios em todo o mundo. Permitiu que as empresas extraíssem e analisassem com eficiência grandes quantidades de informações da internet. E conforme a tecnologia continua a avançar, o papel do web scraping deve se expandir. Em breve, o web scraping começará a oferecer maneiras ainda mais sofisticadas para as organizações aproveitarem a riqueza de informações disponíveis na internet.

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