As 5 melhores linguagens de programação para Scraping de dados

TL;DR:

• O Python lidera com simplicidade, bibliotecas extensas e fortes recursos de integração de IA/ML.
• JavaScript se destaca no tratamento de conteúdo dinâmico por meio da automação do navegador e operações assíncronas.
• Ruby oferece sintaxe limpa e prototipagem rápida para projetos de scraping fáceis de manter.
• O PHP se integra perfeitamente a bancos de dados para fluxos de trabalho de scraping de dados nativos da web.
• C++ oferece desempenho incomparável para operações de scraping de alto volume e uso intensivo de recursos.

O scraping de dados tornou-se essencial para empresas que utilizam IA, aprendizado de máquina e análise de dados. A linguagem de programação certa pode significar a diferença entre um pipeline de coleta de dados tranquilo e um pesadelo de manutenção.

Este guia compara as cinco linguagens mais eficazes para Scraping de dados com base no desempenho, facilidade de uso, suporte da comunidade e ecossistemas de bibliotecas.

1. Python

Python domina o cenário de scraping de dados por um bom motivo. Sua combinação de simplicidade e poder o torna a escolha padrão para iniciantes e empresas.

Por que o Python funciona para scraping de dados

Amplo ecossistema de bibliotecas

Python oferece a coleção mais abrangente de ferramentas de scraping:

• Beautiful Soup para análise de HTML
• Scrapy para rastreamento em grande escala (saiba mais)
• Selenium para automação de navegadores (guia aqui)
• Requests para operações HTTP (tutorial detalhado)
• Playwright para aplicativos web modernos (comparação com Selenium)

Criado para processamento de dados

As estruturas de dados nativas do Python e bibliotecas como Pandas tornam-no ideal para limpar, transformar e analisar dados rastreados. A linguagem integra-se perfeitamente com frameworks de IA/ML, tornando-a perfeita para projetos que alimentam dados de treinamento para modelos de aprendizado de máquina.

Considerações sobre desempenho

Embora o Python não seja a linguagem mais rápida, seus recursos de multiprocessamento e assíncronos (via asyncio e aiohttp) lidam com scraping em grande escala com eficiência. Para cenários que exigem velocidade máxima, o Python pode fazer interface com extensões C.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://example.com"
response = requests.get(url, timeout=10)
soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")
title = soup.title.string if soup.title else "No title found"

print(f"Page title: {title}")

Quando usar Python

• Projetos de coleta de dados de IA/ML
• Projetos que exigem transformação extensiva de dados
• Equipes com cientistas ou analistas de dados
• Criação de conjuntos de dados personalizados

Guia completo de scraping de dados em Python →

2. JavaScript

O entendimento nativo do JavaScript sobre tecnologias da web o torna uma opção natural para a extração de sites modernos.

Vantagens do scraping com JavaScript

Integração nativa com a web

Como a linguagem que alimenta a web, o JavaScript lida com conteúdo dinâmico, solicitações AJAX e aplicativos de página única sem atrito. Ferramentas como Puppeteer e Playwright fornecem controle total do navegador.

Assíncrono por design

A arquitetura orientada a eventos do JavaScript se destaca em solicitações paralelas. O Node.js permite a extração de dados do lado do servidor com os mesmos padrões assíncronos que os desenvolvedores usam para o trabalho de front-end.

Ferramentas modernas

Principais bibliotecas de scraping do JavaScript:

• Puppeteer para automação do Chrome (tutorial)
• Playwright para testes entre navegadores (comparação com o Puppeteer)
• Cheerio para análise de HTML semelhante ao jQuery (guia)
• Axios para solicitações HTTP com suporte a Proxy
• Crawlee para rastreamento de nível de produção (documentação)

const puppeteer = require('puppeteer');

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch({ headless: 'new' });
  const page = await browser.newPage();

  await page.goto('https://example.com', { waitUntil: 'networkidle2' });
  const title = await page.evaluate(() => document.title);

  console.log(`Título da página: ${title}`);
  await browser.close();
})();

Quando usar JavaScript

• Raspagem de sites com muito JavaScript
• Equipes com desenvolvedores front-end
• Projetos que exigem automação do navegador
• Extração de dados em tempo real

Guia de bibliotecas de scraping de dados de JavaScript →

3. Ruby

O Ruby prioriza a satisfação do desenvolvedor com uma sintaxe elegante e convenções em vez de configurações.

Pontos fortes do Ruby para scraping

Sintaxe amigável para desenvolvedores

O código legível do Ruby facilita a manutenção e a modificação dos scrapers. A flexibilidade da linguagem permite a prototipagem rápida sem sacrificar a qualidade do código.

Suporte sólido à biblioteca

Ferramentas essenciais de scraping do Ruby:

• Nokogiri para análise de HTML/XML
• Mechanize para navegação automatizada
• HTTParty para solicitações HTTP simplificadas
• Selenium-WebDriver para controle do navegador
• Watir para testes de aplicativos web

Gerenciamento de memória

A coleta de lixo e o gerenciamento de memória do Ruby proporcionam desempenho estável para projetos de scraping de médio porte.

require 'nokogiri'
require 'net/http'
require 'uri'

url = 'https://example.com'
uri = URI.parse(url)
response = Net::HTTP.get_response(uri)

if response.is_a?(Net::HTTPSuccess)
  doc = Nokogiri::HTML(response.body)
  title = doc.css('title').text.strip
  puts "Título da página: #{title}"
end

Quando usar Ruby

• Requisitos de prototipagem rápida
• Equipes com desenvolvedores Rails
• Projetos que priorizam a manutenção do código
• Operações de scraping em escala moderada

Tutorial de scraping de dados na web com Ruby →

4. PHP

O design nativo para a web e a integração com bancos de dados do PHP o tornam ideal para determinados fluxos de trabalho de scraping.

PHP para scraping de dados na web

Arquitetura nativa da web

O PHP foi criado para a web. Ele se integra facilmente ao MySQL, PostgreSQL e Apache/Nginx, tornando-o perfeito para scrapers que armazenam dados diretamente em bancos de dados.

Desempenho comprovado

O PHP 8+ traz melhorias significativas de desempenho, incluindo compilação JIT. Embora não seja a opção mais rápida, ele lida com a maioria das cargas de trabalho de scraping com eficiência.

Bibliotecas de scraping

• Symfony Panther para automação de navegadores
• Guzzle para solicitações HTTP (guia de Proxy)
• PHP Simple HTML DOM Parser para análise
• Goutte para scraping de dados (tutorial)

<?php
require 'vendor/autoload.php';

use SymfonyComponentPantherClient;

$client = Client::createChromeClient();

tente {
    $crawler = $client->request('GET', 'https://example.com');
    $title = $crawler->filter('title')->text();
    echo "Título da página: " . $title . "n";
} finalmente {
    $client->quit();
}

Quando usar PHP

• Projetos com infraestrutura PHP existente
• Necessidades de integração direta com banco de dados
• Painéis de scraping baseados na web
• Equipes com experiência em PHP

Guia de scraping de dados na web com PHP →

5. C++

O C++ oferece desempenho máximo para operações especializadas de scraping de alto volume.

Benefícios de desempenho do C

Velocidade incomparável

Por ser uma linguagem compilada com acesso direto ao hardware, o C++ pode ser 10 vezes mais rápido do que as linguagens interpretadas para tarefas que exigem muito da CPU.

Controle de recursos

O gerenciamento de memória refinado e os recursos de multithreading permitem o tratamento eficiente de milhares de conexões simultâneas.

Bibliotecas de scraping

• libcurl para solicitações HTTP (com Proxy)
• htmlcxx para análise de HTML
• Boost.Asio para rede assíncrona
• libtidy para limpeza de HTML

#include <iostream>
#include <curl/curl.h>
#include <htmlcxx/html/ParserDom.h>

using namespace std;
using namespace htmlcxx;

size_t writeCallback(void* contents, size_t size, size_t nmemb, void* userp) {
    ((string*)userp)->append((char*)contents, size * nmemb);
    return size * nmemb;
}

string fetchContent(const string& url) {
    CURL* curl = curl_easy_init();
    string buffer;

    if (curl) {
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_URL, url.c_str());
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEFUNCTION, writeCallback);
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEDATA, &buffer);
        curl_easy_perform(curl);
        curl_easy_cleanup(curl);
    }

    retornar buffer;
}

int main() {
    string html = fetchContent("https://example.com");
    HTML::ParserDom parser;
    tree<HTML::Node> dom = parser.parseTree(html);

    for (auto it = dom.begin(); it != dom.end(); ++it) {
        if (it->tagName() == "title") {
            cout << "Título: " << it->innerText() << endl;
            break;
        }
    }

    return 0;
}

Quando usar C++

• Coleta de dados de alta frequência
• Ambientes com recursos limitados
• Requisitos de processamento em tempo real
• Aplicações com desempenho crítico

Tutorial de scraping de dados em C++ →

Matriz de comparação de linguagens

Superando os desafios da raspagem

Independentemente da escolha do idioma, a produção de scraping enfrenta obstáculos comuns:

Proteção anti-bot

Os sites modernos utilizam sistemas de detecção sofisticados. As soluções incluem:

• Proxy rotativos para evitar bloqueios de IP
• Proxies residenciais para tráfego autêntico
• Serviços de resolução de CAPTCHA
• Gerenciamento de impressões digitais do navegador

Escala e desempenho

A extração em grande escala requer:

• Arquitetura distribuída (saiba mais sobre rastreamento distribuído)
• Estratégias eficientes de rotação de Proxy
• Políticas de limitação de taxa e cortesia

Qualidade dos dados

Garantir resultados confiáveis envolve:

• Tratamento de dados inválidos
• Técnicas de validação de dados
• Implementação de métricas de qualidade

Scraping de dados pronto para produção com a Bright Data

Construir e manter uma infraestrutura de scraping requer recursos significativos. A Bright Data oferece soluções de nível empresarial:

• API Web Scraper: scrapers prontos para uso nas principais plataformas
• Navegador de scraping: navegador compatível com Playwright/Puppeteer com desbloqueio integrado
• Web Unlocker: CAPTCHA automático e desvio anti-bot (veja em ação)
• Proxies: mais de 150 milhões de IPs residencialis em todos os locais
• Dataset Marketplace: dados pré-coletados para uso imediato

Quer você escolha Python por sua versatilidade, JavaScript para conteúdo dinâmico ou C++ para desempenho bruto, a infraestrutura da Bright Data lida com os complexos desafios do Scraping de dados da web em produção.

Recursos relacionados

• Scraping de dados sem ser bloqueado
• Melhores ferramentas de scraping de dados
• Guia completo dos tipos de Proxy