Guia informativo da Semalt sobre como raspar sites em Python

A importância da extração de dados não pode ser ignorada! Existem diferentes maneiras, técnicas, métodos e software para extrair informações de sites. APIs e Python são provavelmente as melhores e mais poderosas técnicas para coletar e raspar dados .

Raspagem da Web em Python:

A raspagem na Web é a prática de extrair dados de diferentes páginas da Web. Essa técnica se concentra principalmente na transformação de dados brutos ou não estruturados (formatos HTML) em dados organizados (planilhas e banco de dados). Podemos executar diferentes tarefas de raspagem da Web usando bibliotecas baseadas em Python.

Python é uma linguagem de programação de alto nível criada por Guido van Rossum. Possui um sistema automático de gerenciamento de memória e um sistema dinâmico para extrair dados. O Python suporta diferentes paradigmas de programação, como imperativos, procedurais, funcionais e orientados a objetos.

Bibliotecas necessárias para extração de dados:

Você pode encontrar um grande número de bibliotecas Python que ajudam a extrair dados de sites facilmente. No entanto, Urllib2 e BeautifulSoup são duas bibliotecas ou módulos distintos para se beneficiar.

1. Urllib2:

Essa biblioteca Python é usada para buscar dados de diferentes URLs. Ele pode definir funções e classes de uma página e ajuda a realizar várias tarefas de raspagem da Web por vez. É útil extrair informações de sites com cookies, autenticação e redirecionamentos.

2. BeautifulSoup:

O BeautifulSoup é uma maneira incrível de extrair dados de vários sites e blogs. É adequado para programadores, desenvolvedores e codificadores e ajuda a extrair dados de tabelas, parágrafos curtos, parágrafos longos, listas e gráficos. Depois que os dados são raspados, você pode usar os filtros da BeautifulSoup para melhorar sua qualidade. BeautifulSoup 4 é a melhor e mais recente versão para raspar documentos da Web, páginas HTML e arquivos PDF.

Raspando texto HTML com Python:

Além do BeautifulSoup e do Urllib2, existem várias opções para raspar o texto HTML:

  • Scrapy
  • Mecanizar
  • Scrapemark

Ao executar tarefas de raspagem da Web, é importante se familiarizar com as tags HTML. Você pode aprender como raspar informações de texto HTML e tags HTML com BeautifulSoup e Python. Algumas tags HTML úteis são descritas abaixo:

  • Links HTML definidos com uma tag <a>.
  • Tabelas HTML definidas com <Table> e <tr>. As linhas são divididas em diferentes padrões de dados com tag.
  • As listas HTML começam com as tags <ul> (não ordenadas) e <ol> (ordenadas).

Conclusão

Os códigos escritos no BeautifulSoup são mais robustos que os códigos escritos em expressões regulares. Assim, você pode implementar os códigos BeautifulSoup para coletar dados de sites básicos e dinâmicos com facilidade. Se você está procurando uma ferramenta adequada, o Scrapy é a opção certa para você. Este software baseado em Python ajuda a coletar, raspar e organizar dados em questão de minutos.