Às vezes, o web scraping (extração de dados da web) pode ser complicado, especialmente quando os sites estão sempre mudando e há muitas informações diferentes para coletar. Isso dificulta que os métodos normais de scraping acompanhem as mudanças e extraiam os dados corretamente. Mas usar a inteligência artificial (IA) no web scraping pode tornar esse processo muito mais fácil e preciso.
Somente em 2021, 2,5 quintilhões de bytes (ou 2,5 bilhões de gigabytes) de dados foram criados. A maioria desses dados não está prontamente disponível, o que significa que você precisa extraí-los da internet para poder usá-los em análises e decisões de negócios. Embora seja possível empregar os métodos tradicionais de web scraping para essa finalidade, também é possível usar ferramentas mais avançadas de web scraping com inteligência artificial (IA).
O web scraping com IA usa técnicas de aprendizado de máquina (ML) para extrair dados dos sites. Isso é particularmente importante quando você está copiando sites dinâmicos ou sites que empregam tecnologias avançadas antiscraping. Os scrapers com IA conseguem analisar o modelo de objeto de documento de uma página web, identificar sua estrutura e se ajustar no caso de uma mudança na estrutura.
Neste artigo, você aprenderá sobre algumas das limitações do web scraping convencional e como o web scraping com IA pode ajudar.
Web scraping convencional: o que ele envolve e como normalmente é realizado
O web scraping convencional inclui recuperar dados da internet e armazená-los em um formato fácil de analisar. Em geral, o processo começa com o envio de uma solicitação HTTP ao servidor do site do qual você está fazendo a extração. Depois que o servidor retorna o HTML da página, a próxima etapa é analisar o HTML retornado e extrair os dados necessários. Em seguida, você pode usar os dados extraídos para várias finalidades, incluindo treinamento de modelos de ML ou análise de dados:
Limitações do web scraping convencional
O web scraping convencional é incrivelmente útil. Sem ele, você teria que se contentar com práticas manuais e extremamente demoradas, como copiar e colar dados da internet. No entanto, por mais útil que seja, o web scraping convencional também vem com certas limitações.
Incapacidade de se adaptar a sites dinâmicos
Muitas vezes, ao extrair dados, você encontrará sites com conteúdo dinâmico. Esses sites usam AJAX para atualizar dinamicamente o conteúdo de suas páginas web, o que significa que a página web é alterada sem ser recarregada. No entanto, como o web scraping funciona enviando uma solicitação HTTP para um servidor e baixando o HTML retornado, o conteúdo atualizado dinamicamente não será encontrado nesse HTML, dificultando a extração.
O conteúdo dinâmico é ótimo para os usuários porque ajuda na velocidade de carregamento e em recomendações mais personalizadas. No entanto, quando se trata de web scrapers convencionais, eles podem analisar somente o HTML original e normalmente não conseguem processar o JavaScript. Isso significa que o conteúdo que aparece após uma ação do usuário, como um clique ou um login, não pode ser extraído convencionalmente.
Incapacidade de lidar com estruturas complexas de sites ou mudanças frequentes na estrutura do site
A maioria dos sites tem estruturas diferentes, algumas das quais podem ser muito complexas. Isso significa que sempre que você quiser copiar um site diferente, ou até mesmo páginas web diferentes no mesmo site, você precisará escrever um código diferente.
Para tornar as coisas mais complicadas, as estruturas dos sites podem mudar com frequência (por exemplo, os sites podem ter estruturas ou layouts HTML diferentes). Sempre que um site fizer alterações em sua estrutura, o antigo web scraper provavelmente não funcionará mais. Mesmo mudanças relativamente pequenas na estrutura de um site podem fazer com que o scraper não funcione. Isso significa que toda vez que a estrutura de um site muda, você precisa atualizar o web scraper.
Menor precisão na extração de dados
Quando um indivíduo ou uma empresa coleta dados, geralmente é porque eles têm um caso de uso para esses dados. Mas para que os dados realmente ajudem, eles precisam ser precisos e confiáveis.
Uma forma de garantir a precisão dos dados é utilizar as ferramentas adequadas. Essas ferramentas devem ser projetadas com precisão, além de passar por atualizações e manutenções regularmente. As ferramentas convencionais de web scraping podem ter dificuldades em fazer isso, uma vez que qualquer alteração na estrutura do site pode afetar a precisão dos dados extraídos ou até mesmo inutilizar completamente o scraper.
Escolher a ferramenta certa é apenas parte da garantia da precisão dos dados. Você também precisa garantir que a fonte de dados seja confiável e que os dados sejam validados.
Escalabilidade e flexibilidade limitadas
O web scraping convencional é relativamente fácil de implementar em uma escala menor. Isso ocorre porque a maioria dos problemas relacionados ao web scraping convencional é menos aparente em uma escala menor. Também é mais fácil adaptar seu scraper de pequena escala se a estrutura de um site mudar.
No entanto, se seu caso de uso exigir que uma grande quantidade de dados seja extraída ou se você precisar fazer o scraping de vários sites, essa escala pode ser muito grande para os recursos dos web scrapers convencionais.
Ineficaz com tecnologias avançadas antiscraping
Sites como Amazon ou Google são alvos muito comuns de scraping. Isso pode causar tráfego indesejado e sobrecarga em seus servidores, e é por isso que muitos sites implementam diferentes mecanismos para evitar o web scraping, como bloqueio de IP, CAPTCHAs, limites de taxa e armadilhas de honeypot. Essas tecnologias antiscraping estão ficando cada vez mais sofisticadas como resposta à maior sofisticação dos métodos de web scraping. As ferramentas convencionais de web scraping geralmente não têm a capacidade de lidar por conta própria com esses mecanismos sofisticados.
Como o web scraping com IA pode ajudar
O scraping com IA oferece vários benefícios em relação à forma tradicional de web scraping. Com isso, você pode lidar de forma mais eficaz com sites dinâmicos, sites que mudam com frequência e sites que usam mecanismos avançados antiscraping.
Adapta-se ao conteúdo dinâmico
Ao contrário dos web scrapers convencionais, as ferramentas de web scraping com tecnologia de IA podem se adaptar dinamicamente à estrutura da página web que está passando pela extração. Ao analisar o modelo de objeto de documento de uma página web, um scraper com IA consegue identificar de forma autônoma sua estrutura.
A IA e os scrapers adaptáveis podem ver uma página web conforme ela é exibida no navegador web. Isso é possível graças aos modelos de aprendizado profundo, como redes neurais convolucionais, que são projetadas especificamente para visão computacional e reconhecimento de imagens. Isso significa que os scrapers com IA não precisam confiar no HTML subjacente da página web e podem, em vez disso, analisá-la visualmente.
Lida com sites que passam por mudanças frequentes na estrutura
Os scrapers com IA também são úteis ao copiar sites que passam por mudanças frequentes na estrutura, pois eles são capazes de se adaptar às mudanças no site por conta própria.
Melhora a escalabilidade
Além disso, o uso de IA no web scraping torna o processo mais escalável devido à automação possibilitada pelo ML. Essa automação permite que os scrapers com IA coletem grandes quantidades de dados, mesmo que sejam de várias fontes ou sites. Isso é particularmente importante para quem lida com big data e grandes conjuntos de dados. Por exemplo, se você quiser treinar um modelo de ML, geralmente precisará de uma quantidade significativa de dados para que o modelo seja útil.
Lida com tecnologias avançadas antiscraping
Ao contrário dos scrapers convencionais, os scrapers com IA podem imitar o comportamento humano, simulando a velocidade de navegação, os padrões de clique e os movimentos do mouse de um ser humano. Isso é importante porque ajuda o scraper a contornar os mecanismos antiscraping.
O bloqueio de IP e CAPTCHAs também podem ser superados com a ajuda de proxies. Por exemplo, a Bright Data, uma plataforma que permite transformar sites em dados estruturados, oferece proxies rotativos que você pode usar ao fazer o scraping de um site. Com esses proxies, você pode alternar os endereços IP dos quais você envia as solicitações. Isso significa que não haverá muitas solicitações de um único endereço IP e o site de destino não detectará nenhuma atividade suspeita.
Aumenta a eficiência e a velocidade
A IA também acelera o processo de extração de dados de uma página web, já que você pode extrair dados de vários sites simultaneamente. Além de torná-lo mais rápido, a implementação da IA no web scraping também melhora a precisão do processo.
Conclusão
O web scraping convencional é útil, pois é uma forma viável de extrair dados da internet. No entanto, ele vem com certas limitações, incluindo a incapacidade de se adaptar a sites dinâmicos, dificuldades com mudanças frequentes de um site e ineficiência ao lidar com mecanismos antiscraping. Felizmente, o web scraping com IA supera muitas dessas limitações e consegue lidar facilmente com conteúdo dinâmico, técnicas sofisticadas antiscraping e mudanças na estrutura do site.
No entanto, treinar seu próprio web scraper com IA é uma tarefa complexa e demorada. Felizmente, você não precisa criar esses web scrapers com IA sozinho. A Bright Data oferece várias ferramentas indispensáveis ao extrair dados da web, incluindo proxies, que permitem evitar que seus scrapers sejam bloqueados por um servidor. O Web Unlocker da Bright Data também permite que você desbloqueie qualquer site, mesmo aqueles com as tecnologias antiscraping mais avançadas, imitando o comportamento humano, resolvendo CAPTCHAs, executando rotação automática de IP, renderizando JavaScript, manipulando cookies e muito mais. Além disso, a Bright Data tem uma API do Scraping Browser que fornece aos navegadores o recurso integrado de desbloqueio de sites.
