Guia para extrair conteúdo público do Google Docs com Python

Hoje em dia, a informação circula a um ritmo extraordinário e muitos ficheiros são armazenados no Google Docs. Portanto, é de facto, a recolha de dados do Google Docs é uma excelente forma de poupar muito tempo e esforço.

Neste artigo, vamos examinar os métodos que ajudam a automatizar o processo. Utilizaremos Python para extrair dados do Google Docs e guardar esses ficheiros no formato JSON, que é um formato comum de armazenamento de dados.

Porquê fazer scraping do Google Docs?

A recuperação automatizada de dados armazenados em documentos públicos pode ser utilizada por várias razões. Ajuda a automatizar a recolha de informações sem qualquer intervenção manual. Isto é muito útil para:

• projectos de investigação;
• tarefas de controlo;
• criar bases de dados privadas.

A recolha de dados do Google Docs com Python também é útil para analisar o conteúdo desses ficheiros. Isto faz deste serviço um excelente recurso para receber informações exactas e aprofundadas que são posteriormente processadas através de relatórios ou do treino de sistemas de aprendizagem automática.

Principais ferramentas e bibliotecas para o Google Docs Scraping

Para executar eficazmente a recolha de dados do Google Docs, é necessário selecionar as ferramentas apropriadas em Python para esta tarefa. Algumas das bibliotecas são as seguintes:

• Requests é uma biblioteca básica utilizada para realizar actividades relacionadas com HTTP. Isto permite ao utilizador descarregar e extrair conteúdo HTML.
• BeautifulSoup é uma ferramenta de processamento que é muito eficiente para analisar conteúdos HTML. Ao utilizar o BeautifulSoup, é possível obter facilmente as porções de texto ou elementos necessários do ficheiro.
• A API do Google Docs fornece um meio para trabalhar com ficheiros de forma programática. Permite o acesso a componentes do documento, como títulos, secções, estilos e muito mais.

A escolha entre estas ferramentas depende se o seu objetivo é ler um ficheiro ou se pretende realizar interações avançadas utilizando uma chamada API em dados estruturados.

Configurando seu ambiente para o Google Docs Web Scraping

Agora, quero que analisemos a forma de criar o ambiente de trabalho e de realizar os processos delineados.

Passo 1: Preparar o seu ambiente Python

Certifique-se de que tem o python instalado. Seguinte:

• Configure e inicie o seu ambiente virtual:

  
  python -m venv myenv
  myenv\Scripts\activate
  source myenv/bin/activate
  

• Instale todas as dependências necessárias:

  
  pip install requests beautifulsoup4 google-api-python-client gspread google-auth
  

Passo 2: Obter acesso a documentos públicos do Google Docs

Abrir o ficheiro em questão. O documento deve ser autorizado publicamente. Siga os passos abaixo:

1. Abrir o ficheiro.
2. Na barra superior, clique em "Ficheiro" → "Partilhar" → "Publicar na Web" ou pode "Partilhar" com a definição "Qualquer pessoa com a ligação pode ver".

Sem isto, os seus scripts devolverão erros de acesso.

Passo 3: Explorar a estrutura dos URLs do Google Docs

Assim que um documento é publicado, o seu URL assume o seguinte formato:

https://docs.google.com/document/d/1AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUvWxYz/view

1AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUvWxYz - o ID do ficheiro. É assim que se acede ao documento utilizando a API ou o HTML scraping.

Passo 4: Escolher a abordagem correta para a extração de dados do Google Docs

Eis duas abordagens principais para extrair informações desses documentos:

• Raspagem de HTML. Se o ficheiro tiver sido publicado como uma página Web, pode aceder-lhe utilizando pedidos e analisá-lo com o BeautifulSoup.
• API do Google Docs. Esta deve ser utilizada quando se pretende estruturar dados não formatados, uma vez que não requer a utilização de HTML.

O HTML é suficiente para os casos menos complexos, enquanto as API são necessárias nos casos mais complicados.

Passo 5: Analisar o conteúdo HTML do Google Docs publicado

Quando um ficheiro é publicado como uma página Web, é possível recuperar o seu HTML e analisá-lo para obter as informações relevantes:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://docs.google.com/document/d/YOUR_ID/pub'

response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

    # Extrair todo o texto da página
    text = soup.get_text()
    print(text)
else:
    print(f'Access error: {response.status_code}')

Eis o algoritmo de trabalho:

• Efectuamos um pedido HTTP get para o URL do documento utilizando, por exemplo, requests.
• Em seguida, analise a página Web com BeautifulSoup.
• Em seguida, limpe o conteúdo e extraia o texto simples relevante.

Passo 6: Utilizar a API do Google Docs para extração de dados

Se for necessária uma maior precisão das informações, o meio mais adequado é através de manipuladores e documentações emitidas pela empresa, utilizando assim a API do Google Docs.

Etapas iniciais:

Criar um projeto na Consola de Cloud

1. Aceder à Consola do Google Cloud.
2. Criar um novo projeto.
3. Na secção "API e serviços", active a API do Google Docs.
4. Criar credenciais:
   • Selecionar "Conta de serviço".
   • Guarde o ficheiro JSON gerado, pois irá precisar dele no seu código.

Ligação à API do Google Docs e recuperação de documentos

Tem o seguinte aspeto:

from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build

# Caminho para o ficheiro JSON da sua conta de serviço
SERVICE_ACCOUNT_FILE = 'path/to/your/service_account.json'

# A sua identificação do documento
DOCUMENT_ID = 'YOUR_ID'

# Configuração do acesso
credentials = service_account.Credentials.from_service_account_file(
    SERVICE_ACCOUNT_FILE,
    scopes=['https://www.googleapis.com/pt/auth/documents.readonly']
)

service = build('docs', 'v1', credentials=credentials)

# Recuperar o conteúdo do documento
document = service.documents().get(documentId=DOCUMENT_ID).execute()

# Imprimir o título do documento
print('Document title: {}'.format(document.get('title')))

Passo 7: Armazenamento e análise de dados extraídos

Quando se adquirem dados, é necessário armazená-los eficazmente para que possam ser recuperados mais tarde.

Guardar em JSON:

import json

# Supondo que tem uma variável `data` com conteúdo extraído
with open('output.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)

Em seguida, o utilizador pode analisar ou modificar os dados de acordo com as suas necessidades.

Passo 8: Automatizar a recolha de dados

Definir actualizações automáticas seria melhor do que executar o seu script.

Segue-se um exemplo de um script de automatização:

import time

def main():
    # O seu código para extrair e guardar dados
    print("Data harvesting...")

# Funcionamento de 6 em 6 horas
while True:
    main()
    time.sleep(6 * 60 * 60)

Desafios e considerações éticas

Embora possa parecer simples a recolha de dados do Google Docs, os desafios específicos incluem:

• Restrições de acesso - os documentos assinalados como "públicos" podem não permitir um acesso completo e sem obstáculos para várias definições.
• Alterações na estrutura HTML - pode alterar o código back-end em qualquer altura. O que é funcional hoje pode deixar de o ser amanhã.
• Desafio da atualização - Se um documento for atualizado com frequência, determine como capturar os dados da forma mais eficiente.

Por último e certamente o mais importante é a ética:

• Não violar os direitos de autor ou as diretrizes de privacidade.
• Assegurar que os dados recolhidos são provenientes de documentos de carácter público.
• Nunca ignore as condições de utilização dos serviços, uma vez que estas podem levar a proibições ou a acções judiciais contra si.

Conclusão

Analisámos em profundidade a recolha de dados do Google Docs utilizando Python. O nível de complexidade do seu projeto determinará se escolhe a recolha de dados em HTML ou a API do Google Docs. Ao lidar com documentos públicos, é melhor ter cuidado e considerar as ramificações legais da recolha de dados da Web.

Esta recolha de dados oferece vastas possibilidades, como a realização de investigação, a monitorização de alterações e o desenvolvimento de serviços especializados. Com este conhecimento, pode automatizar sem problemas a recolha pública de documentos do Google utilizando Python e simplificar a automatização de tarefas recorrentes.