Web Scraping vs Web Crawling: Vantagens e Desvantagens

Quando é necessário recolher informações, a análise pode ajudar a decompor a estrutura complexa de um sítio Web nos seus elementos componentes. É importante entender a diferença entre web crawling e web scraping para uma análise eficaz.

Vamos começar por definir estes termos e explorar como funcionam o web crawling e o web scraping:

O rastreamento da Web é um processo automatizado em que um bot (ou spider) rastreia páginas da Web, coletando links de sites e construindo uma rede de dados para armazenamento e análise.

A raspagem da Web envolve a recolha de informações específicas de uma página da Web.

Diferença entre Web Scraping e Web Crawling

O Web scraping e o Web crawling têm finalidades semelhantes, mas possuem características distintas. Vamos aprofundar os seus principais usos primeiro:

• Monitorização online: Ambos são usados para rastrear alterações em sites, como atualizações de preços, promoções e notícias, o que pode ser crucial para se manter competitivo.
• Recolha de dados: São utilizados para criar bases de dados a partir de fontes da internet, aumentando a eficácia do projeto.
• Análise de mercado: Ambos são empregados para reunir inteligência competitiva, auxiliando no desenvolvimento de estratégias de negócios bem-sucedidas.
• Melhoria de SEO: Ao digitalizar sites, ambos os processos ajudam a avaliar a qualidade dos backlinks e outros fatores, levando a uma melhor indexação do site e classificações de resultados de pesquisa.

Embora seus objetivos estejam alinhados, eles diferem em vários aspectos importantes:

Âmbito: O Web crawling navega sistematicamente em páginas Web seguindo ligações, cobrindo um grande volume de páginas para indexar conteúdos para os motores de busca. A raspagem da Web, no entanto, é mais direcionada, extraindo dados específicos de determinadas páginas da Web de acordo com os requisitos do usuário.

Frequência: Os crawlers funcionam continuamente para manter os índices dos motores de busca actualizados, visitando regularmente os sítios Web para descobrir e atualizar conteúdos. A raspagem pode ser uma ação única ou periódica baseada em objectivos específicos.

Interação com os dados: Os rastreadores descarregam e indexam o conteúdo de páginas Web sem interagir sempre com ele, concentrando-se na descoberta e categorização de dados. A raspagem, por outro lado, envolve a extração de informações específicas, exigindo frequentemente uma interação mais profunda com a estrutura da página, como a identificação e extração de dados de elementos HTML específicos.

Vantagens e desvantagens do Web Scraping

A raspagem da Web é uma ferramenta valiosa para a extração de dados, oferecendo vantagens e desvantagens. Aqui está um resumo das principais:

Vantagens:

• Recuperação rápida de dados: A raspagem da Web é uma maneira mais rápida e eficiente de coletar grandes conjuntos de dados de sites em comparação com a coleta manual de dados.
• Automação: A raspagem automatizada reduz o erro humano, garantindo um monitoramento preciso das atualizações do site.
• Vantagem competitiva: As empresas podem reunir informações sobre os concorrentes, tendências de mercado e dados de preços, obtendo uma vantagem competitiva.
• Pesquisas: Útil para pesquisas acadêmicas, de marketing e outras que exijam a análise de grandes conjuntos de dados.

Desvantagens:

• Esforço do servidor: A raspagem pode sobrecarregar os servidores do site, levando a problemas de desempenho ou falhas.
• Dificuldade com conteúdo dinâmico: Os sites que usam JavaScript pesado e conteúdo dinâmico podem ser difíceis de raspar devido a atualizações de conteúdo.
• Bloqueio de IP: Os sites podem bloquear scrapers, exigindo o uso de proxies ou outros métodos para evitar a deteção.
• Dependência da estrutura do site: Alterações na estrutura de um site podem quebrar scripts de raspagem existentes, necessitando de atualizações e manutenção frequentes.

Vantagens e Desvantagens do Web Crawling

O Web crawling, tal como o Web scraping, tem o seu próprio conjunto de vantagens e desvantagens. Aqui está um resumo das principais:

Vantagens:

• Recolha eficiente de dados: O Web crawling automatiza a recolha de grandes quantidades de dados de vários sites, facilitando a procura rápida de informações extensas.
• Monitorização em Tempo Real: Os crawlers podem ser programados para visitar regularmente os sites, acompanhando em tempo real as alterações e adições ao conteúdo, o que é útil para atualizar rapidamente as fontes de informação.
• Análise de Links: Os crawlers podem analisar a estrutura de links dos sites, ajudando a entender as relações entre diferentes páginas.
• Variedade de Ferramentas: Existem muitos aplicativos de rastreamento da web disponíveis, como Sequntum, Opensearchserver, Apache Nutch e Stormcrawler, tornando o processo de rastreamento simples e conveniente.

Desvantagens:

• Preocupações legais e éticas: O rastreamento da Web pode levantar questões legais e éticas, especialmente se feito sem a permissão dos proprietários de sites, pois alguns sites proíbem ou restringem explicitamente o uso de rastreadores.
• Intensidade de recursos: O rastreamento de sites grandes pode consumir muitos recursos, exigindo um poder de computação significativo e aumentando a carga do servidor tanto para o rastreador quanto para o site de destino.
• Páginas integradas em AJAX: Os sites com conteúdo gerado por AJAX podem representar desafios para os rastreadores, pois eles podem ter dificuldade em indexar esses dados.
• Limitações da "Deep Web": Apesar das suas vantagens, os web crawlers não conseguem aceder a todas as partes da Internet, sendo que apenas cerca de 60 por cento das páginas web são rastreáveis.

Guia passo a passo sobre a configuração de um analisador em Python

A raspagem da Web com Python é uma maneira poderosa de coletar informações de sites. Neste artigo, vamos percorrer um tutorial passo a passo sobre como configurar um analisador para raspagem da Web usando Python.

Para criar seu próprio analisador Python, siga estas etapas:

1. Defina o problema: considere um cenário em que você precisa extrair informações sobre produtos de uma loja on-line de 10 páginas.
2. Instale as bibliotecas necessárias: Use pip para instalar as bibliotecas requests e beautifulsoup4 - pip install requests e pip install beautifulsoup4.
3. Vamos passar para a escrita do código. Declararemos a primeira função que receberá o número da última página como entrada, coletará os URLs dos cartões de produtos e os retornará:

crawl_products(pages_count):

urls = [ ]

return urls

4. Vamos escrever a segunda função, que receberá os URLs dos cartões de produtos como entrada, visitará cada um deles, analisará os dados nos quais estamos interessados e os adicionará à matriz comum:

parse_products(urls):

data = [ ]

return data

5. Em nossa tarefa, precisamos analisar 10 páginas. Vamos declarar uma variável global PAGES_COUNT = 10 e nosso código principal será parecido com este:

def main():

urls = crawl_products(PAGES_COUNT)

data = parse_products(urls)

6. Vamos ver como o endereço URL de uma página específica é formado e escrever o próximo modelo:

fmt = ‘https://site's url/?page={page}’

for page_n in range(1, 1 + pages_count):

page_url = fmt.format(page=page_n)

7. Importe a biblioteca requests usando o comando import requests. Em seguida, faremos uma solicitação GET e salvaremos o resultado na variável response:

response = requests.get(page_url)

8. Importe outra biblioteca com o comando import BeautifulSoup. Moveremos a funcionalidade que precisaremos para análise posterior para um método separado. No final, o código deve ser parecido com este:

def get_soup(url, **kwargs):

response = requests.get(url, **kwargs)

if response.status_code = 200;

soup = BeautifulSoup(response.text, features=’html.parser’)

else:

soup = None

return soup

—---------

print(‘page: {}’.format(page_n))

page_url = fmt.format(page=page_n)

soup = get_soup(page_url)

if soup is None:

break

for tag in soup.select(‘.product-card .title’):

href = tag.attrs[‘href’]

url = ‘https://site's url.format(href)

urls.append(url)

return urls

9. Vamos adicionar código para imprimir os URLs um por linha: print('\n'.join(urls))
10. Vamos implementar a função parse_products. Aqui está o código para analisar o preço, as características e o nome de cada produto:

def parse_products(urls):

data = [ ]

for url in urls:

soup = get_soup(url)

if soup is Non:

break

name = soup.select_one(‘#️product_name’).text.strip()

amount = soup.select_one(‘#️product_amount’).text.strip()

techs = {}

for row in soup.select(‘#️characteristics tbody tr’):

cols = row.select(‘td’)

cols = [c.text.strip() for c in cols]

techs[cols[0]] = cols[1]

11. Crie um objeto item onde os dados de análise de um produto específico serão armazenados. Em seguida, adicionaremos esse item à matriz comum:

item = {

‘name’: name,

‘amount’: amount,

‘techs’: techs,

)

data.append(item)

Vamos também imprimir o URL do produto que está sendo processado atualmente para ver o processo de análise: print('\product: {}'.format(url))

12. Importe a biblioteca para salvar arquivos com import json. Declararemos uma variável global OUT_FILENAME = 'out.json' e escreveremos o código para salvar os resultados da análise:

with open(OUT_FILENAME, ‘w’) as f:

json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=1)

13. Vamos definir a variável PAGES_COUNT = 2 para executar o analisador para duas páginas. Em seguida, abriremos o arquivo com o resultado da análise. Tudo funciona corretamente, e o analisador está pronto para uso posterior:

    

Bibliotecas para Web Scraping com Python

As capacidades de raspagem da Web do Python são bastante aprimoradas pelo uso de bibliotecas especializadas. Se você é novo no scraping ou um desenvolvedor experiente, dominar essas bibliotecas é a chave para um web scraping eficaz. Aqui está um olhar mais atento a três bibliotecas essenciais: requests, Selenium e BeautifulSoup.

Request

A biblioteca requests é a pedra angular de muitos projetos de web scraping. É uma poderosa biblioteca HTTP usada para fazer requisições a sites. A sua simplicidade e facilidade de utilização tornam-na ideal para extrair conteúdo HTML de páginas Web. Com apenas algumas linhas de código, é possível enviar pedidos GET ou POST e processar os dados de resposta.

Selenium

O Selenium é uma ferramenta crucial para a raspagem da Web em Python, oferecendo uma estrutura versátil para automatizar as interações do navegador. Ele garante compatibilidade entre navegadores e é particularmente útil para tarefas como testes automatizados e exploração de páginas web. O Selenium pode ser usado para adicionar funcionalidade a aplicativos da Web, extrair dados de sites ou automatizar tarefas repetitivas.

Beautiful Soup

Beautiful Soup é outra biblioteca essencial para web scraping em Python. Ela permite extrair e analisar dados de documentos HTML ou XML. Ao utilizar funcionalidades como a pesquisa de etiquetas, a navegação em estruturas de documentos e a filtragem de conteúdos com base em padrões comuns, pode extrair eficazmente informações de páginas Web. O Beautiful Soup também pode ser usado em conjunto com outras bibliotecas Python, como requests, o que aumenta sua flexibilidade.

Top Web Scraping tools for sourcing

Quando se trata de análise profissional, especialmente para fins de sourcing, você precisará de serviços adicionais de raspagem da Web. As ferramentas listadas abaixo são de primeira linha e simplificarão e optimizarão grandemente o processo de recolha de informação, acelerando as pesquisas de candidatos ou outras tarefas de análise de dados.

AutoPagerize

O AutoPagerize é uma extensão do navegador que melhora as suas capacidades de raspagem, automatizando o processo muitas vezes tedioso de navegar pelo conteúdo do site. O que diferencia o AutoPagerize é sua capacidade de identificar e processar de forma inteligente vários padrões de dados em várias páginas da Web. Isso elimina a necessidade de personalizar scripts para cada estrutura de site exclusiva, tornando-o uma solução versátil e adaptável a diferentes formatos usados por vários sites.

Instant Data Scraper

O Instant Data Scraper é outra ferramenta fácil de usar, projetada para facilitar a raspagem na web. Com sua interface intuitiva, você pode navegar no processo de coleta de dados sem codificação complexa ou conhecimento técnico. A versatilidade da ferramenta é notável, uma vez que suporta diferentes sites e plataformas, permitindo-lhe extrair informações de várias fontes, desde redes sociais a sites de notícias. O Instant Data Scraper também permite a extração de vários tipos de dados, incluindo texto, imagens e links.

PhantomBuster

O PhantomBuster oferece uma ampla gama de configurações, permitindo que você o adapte às suas necessidades. Desde a seleção de fontes de dados até à definição de estruturas de saída, o utilizador tem controlo total sobre o processo de recolha de informações. O PhantomBuster integra-se perfeitamente com várias APIs, fornecendo capacidades adicionais para o processamento de dados. Isso permite uma interoperabilidade suave com outras plataformas, tornando-o uma excelente ferramenta para raspagem de APIs da Web.

Em conclusão, o web scraping e o web crawling são ferramentas essenciais para implementar a automatização na recolha de informação. Estas tecnologias potenciam projectos empresariais, investigação científica ou qualquer outra área que requeira o tratamento e análise de grandes quantidades de dados.