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Polski Para a recolha sistemática de dados de sítios Web, é utilizado um Web scraping bot. Trata-se de um programa que extrai automaticamente as informações necessárias das páginas. Este software é essencial nos casos em que o volume de dados é demasiado grande para o processamento manual ou quando são necessárias actualizações regulares - por exemplo, para monitorização de preços, análise de revisões ou acompanhamento de posições nos resultados dos motores de busca.
Um bot de raspagem da Web permite a automatização de tarefas como: aceder a um sítio Web, recuperar o conteúdo de uma página, extrair os fragmentos necessários e guardá-los no formato necessário. É uma ferramenta padrão no comércio eletrónico, SEO, marketing e análise, sempre que a velocidade e a precisão do processamento de dados são fundamentais.
Um bot scraper é um agente de software que extrai automaticamente conteúdo de páginas Web para processamento posterior. Pode fazer parte de um sistema empresarial, ser executado como um script autónomo ou ser implementado através de uma plataforma de nuvem. O seu principal objetivo é recolher dados estruturados em grande escala disponíveis em acesso aberto.
Para compreender melhor o conceito, vejamos a classificação das ferramentas utilizadas como bots de raspagem.
Por método de acesso ao conteúdo:
Por adaptabilidade à estrutura do sítio Web:
Por objetivo e arquitetura:
Leia também: Melhores ferramentas de raspagem da Web em 2025.
Os bots de raspagem são aplicados em vários sectores e tarefas em que a velocidade, a escalabilidade e a informação estruturada são fundamentais.
Cada uma destas direcções exige um nível específico de profundidade de extração de dados e de desvio de proteção. Por conseguinte, os bots de raspagem da Web são adaptados à tarefa - desde simples scripts HTTP a soluções completas baseadas no navegador com suporte de proxy e caraterísticas anti-deteção.
Os Web scraper bots funcionam de acordo com um cenário passo a passo, em que cada etapa corresponde a uma ação técnica específica. Apesar das diferenças nas bibliotecas e linguagens de programação, a lógica básica é quase sempre a mesma.
Segue-se uma descrição passo-a-passo mais pormenorizada com exemplos Python.
Na primeira fase, um bot de web scraping inicia um pedido HTTP para o URL de destino e recupera o documento HTML. É importante definir o cabeçalho User-Agent correto para imitar o comportamento de um browser normal.
PHP
Node.js
Python
Java
Golang
import requests
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}
url = 'https://books.toscrape.com/'
response = requests.get(url, headers=headers)
html = response.text
Aqui, o bot liga-se ao site e recebe o código HTML em bruto da página, como se esta estivesse aberta num browser.
Para analisar o conteúdo, o HTML deve ser analisado - convertido numa estrutura mais fácil de trabalhar. Para isso, são normalmente utilizadas bibliotecas como a BeautifulSoup ou a lxml.
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
print(soup.prettify()[:1000]) # Mostrar os primeiros 1000 caracteres de HTML formatado
Agora, o HTML pode ser visto como uma árvore de etiquetas, facilitando a extração dos elementos necessários.
Em seguida, o Web scraping bot identifica os fragmentos que precisam de ser extraídos: nomes de produtos, preços, imagens, ligações, etc. Normalmente, são utilizados selectores CSS ou XPath.
books = soup.select('.product_pod h3 a')
for book in books:
print(book['title'])
Este código encontra todos os títulos de livros e mostra os seus nomes.
Nesta fase, o bot de recolha de dados da Web limpa e estrutura os dados: remove símbolos desnecessários, formata o texto, extrai atributos (por exemplo, href ou src) e compila tudo numa tabela unificada.
data = []
for book in books:
title = book['title']
link = 'https://books.toscrape.com/' + book['href']
data.append({'Title': title, 'Link': link})
Os dados são transformados numa lista de dicionários, o que é conveniente para uma análise posterior.
Após a extração, os dados são guardados no formato pretendido - CSV, JSON, Excel, uma base de dados ou transferidos via API.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('books.csv', index=False)
Os conjuntos de informações recolhidos podem ser facilmente analisados em Excel ou carregados num CRM.
Se os dados necessários estiverem espalhados por várias páginas, o robot raspador implementa o rastreio: segue as ligações e repete o processo.
next_page = soup.select_one('li.next a')
if next_page:
next_url = 'https://books.toscrape.com/catalogue/' + next_page['href']
print('Next page:', next_url)
Ao trabalhar com sítios Web em que o conteúdo é carregado dinamicamente (através de JavaScript), são utilizados motores de navegação como o Selenium ou o Playwright. Estes permitem que o bot interaja com o DOM, aguarde que os elementos necessários apareçam e execute acções - por exemplo, clicar em botões ou introduzir dados em formulários.
DOM (Document Object Model) é a estrutura de uma página Web formada pelo navegador a partir do código HTML. Representa uma árvore em que cada elemento - um cabeçalho, bloco ou imagem - é um nó separado que pode ser manipulado programaticamente.
Apesar da eficiência da raspagem, quando se interage com sítios Web reais, surgem frequentemente obstáculos técnicos e legais.
Para impedir o acesso automatizado, os sítios Web implementam diferentes sistemas:
Recomenda-se a consulta de material que descreva em pormenor como Contornar o ReCaptcha funciona e quais as ferramentas mais adequadas para tarefas específicas.
Quando o scraping é acompanhado por uma elevada frequência de pedidos de uma única fonte, o servidor pode:
Para lidar com essas restrições técnicas, as plataformas utilizam proxies rotativos, distribuição de tráfego entre vários IPs e limitação de pedidos com atrasos configurados.
Alguns recursos carregam dados utilizando JavaScript depois de o HTML inicial já ter sido entregue, ou com base nas acções do utilizador, como o deslocamento.
Nesses casos, são necessários motores de navegação - por exemplo:
Estes permitem a interação com o DOM em tempo real: aguardar que os elementos apareçam, percorrer páginas, executar scripts e extrair dados de uma estrutura já processada.
Os programadores de sítios Web podem mudar:
Essas actualizações podem tornar inoperante a lógica de análise anterior ou causar erros de extração.
Para manter a estabilidade, os programadores implementam esquemas de extração flexíveis, algoritmos de recurso, selectores fiáveis (por exemplo, XPath) e testam ou actualizam regularmente os seus analisadores.
A recolha automatizada de dados pode entrar em conflito com as condições de serviço de um sítio Web. A violação destas regras comporta riscos específicos em caso de utilização comercial ou de redistribuição dos dados recolhidos.
Antes de iniciar qualquer atividade de recolha de dados, é importante rever os termos do serviço. Se estiver disponível uma API oficial, a sua utilização é a opção preferida e mais segura.
A legalidade da utilização de bots de raspagem depende da jurisdição, das políticas do sítio Web e do método de extração de dados. Devem ser considerados três aspectos fundamentais:
O artigo apresenta uma análise pormenorizada da vertente jurídica: A raspagem da Web é legal?
A criação de um bot de raspagem começa com a análise da tarefa. É importante compreender claramente quais os dados que precisam de ser extraídos, de onde e com que frequência.
Python é a linguagem mais popular para a recolha de dados da Web devido às suas bibliotecas prontas a utilizar, à sintaxe concisa e à conveniência de trabalhar com dados. Por conseguinte, vamos considerar o processo geral utilizando Python como exemplo.
Bibliotecas de uso comum:
Uma solução finalizada pode ser implementada como uma ferramenta CLI ou como um serviço baseado na nuvem.
Os componentes essenciais incluem:
O processo de construção de um bot de raspagem da Web é explicado em pormenor em este artigo.
Um bot de raspagem como solução para a recolha automática de dados permite um acesso rápido a informações de fontes externas, monitorização escalável e processos de análise em tempo real. É importante cumprir as restrições da plataforma, distribuir corretamente a carga de trabalho e considerar os aspectos legais do trabalho com dados.
Oferecemos uma vasta gama de proxies para recolha de dados da web. A nossa seleção inclui soluções IPv4, IPv6, ISP, residenciais e móveis.
Para a recolha de dados em grande escala de sítios Web simples, o IPv4 é suficiente. Se for necessária estabilidade e alta velocidade, utilize proxies ISP. Para um desempenho estável sob restrições de geolocalização e limites técnicos da plataforma, recomenda-se a utilização de proxies residenciais ou móveis. Este último fornece o máximo de anonimato e resistência contra o ReCaptcha, utilizando IPs reais de operadores móveis.
Um analisador processa o HTML já carregado, enquanto um robot de raspagem carrega páginas de forma independente, gere sessões, repete acções do utilizador e automatiza todo o ciclo.
Sim. Ajudam a distribuir os pedidos por diferentes endereços IP, o que melhora a escalabilidade, permite a recolha de dados de vários sítios em paralelo e garante um funcionamento estável dentro das restrições técnicas impostas pela plataforma.
Recomenda-se a utilização de rotação de IP, atrasos entre pedidos, definições adequadas do User-Agent e gestão de sessões para reduzir os riscos de deteção.
O mais popular é o Python com bibliotecas como requests, BeautifulSoup, Scrapy, Selenium. O Node.js (Puppeteer) e o Java (HtmlUnit) também são muito utilizados.
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