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title: "Como fazer scraping do OpenSea com Python em 2026"
slug: how-to-scrape-opensea
date: 2025-06-10T08:58:43+00:00
modified: 2025-11-04T08:49:16+00:00
permalink: https://brightdata.com.br/blog/dados-do-site/how-to-scrape-opensea
type: blog
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[Dados do site](https://brightdata.com.br/blog/dados-do-site)
# Como fazer scraping do OpenSea com Python em 2026
Saiba como criar um raspador OpenSea baseado em Python para extrair automaticamente dados críticos de NFT.
7 min de leitura
[  ](https://brightdata.com/blog/authors/antonello-zanini)
[Antonello Zanini
Technical Writer
](https://brightdata.com/blog/authors/antonello-zanini)
Nesta postagem do blog, você aprenderá:
- O que é um raspador OpenSea
- Os tipos de dados que você pode extrair automaticamente do OpenSea
- Como criar um script de raspagem do OpenSea usando Python
- Quando e por que uma solução mais avançada pode ser necessária
Vamos mergulhar de cabeça!
## O que é um OpenSea Scraper?
Um coletor de dados do OpenSea é uma ferramenta projetada para coletar dados do [OpenSea](https://opensea.io/), o maior mercado de NFT do mundo. O principal objetivo dessa ferramenta é automatizar a coleta de várias informações relacionadas a NFTs. Normalmente, ela usa soluções de navegador automatizadas para recuperar dados do OpenSea em tempo real sem a necessidade de esforço manual.
## Dados a serem extraídos do OpenSea
Aqui estão alguns dos principais pontos de dados que você pode extrair do OpenSea:
- **Nome da coleção NFT**: O título ou nome da coleção NFT.
- **Classificação da coleção**: a classificação ou posição da coleção com base em seu desempenho.
- **Imagem NFT**: A imagem associada à coleção ou ao item do NFT.
- **Preço mínimo**: O preço mínimo listado para um item na coleção.
- **Volume**: O volume total de negociação da coleção NFT.
- **Mudança de porcentagem**: A variação de preço ou a variação percentual no desempenho da coleção em um período específico.
- **ID do token**: o identificador exclusivo de cada NFT na coleção.
- **Último preço de venda**: O preço de venda mais recente de um NFT na coleção.
- **Histórico de vendas**: O histórico de transações de cada item NFT, incluindo preços e compradores anteriores.
- **Ofertas**: Ofertas ativas feitas para um NFT na coleção.
- **Informações do criador**: Detalhes sobre o criador do NFT, como seu nome de usuário ou perfil.
- **Características/Atributos**: Características ou propriedades específicas dos itens NFT (por exemplo, raridade, cor, etc.).
- **Descrição do item**: Uma breve descrição ou informação sobre o item NFT.
## Como fazer scraping do OpenSea: Guia passo a passo
Nesta seção guiada, você aprenderá a criar um coletor de dados do OpenSea. O objetivo é desenvolver um script Python que reúna automaticamente dados sobre coleções NFT na [seção “Top” da página “Gaming”](https://opensea.io/category/gaming):
Siga as etapas abaixo e veja como fazer o scraping do OpenSea!
### Etapa 1: Configuração do projeto
Antes de começar, verifique se você tem o Python 3 instalado em seu computador. Caso contrário, [faça o download](https://www.python.org/downloads/) e siga as instruções de instalação.
Use o comando abaixo para criar uma pasta para seu projeto:
```none
mkdir opensea-scraper
```
O diretório `opensea-scraper` representa a pasta do projeto do seu coletor de dados Python OpenSea.
Navegue até ele no terminal e inicialize um [ambiente virtual](https://docs.python.org/3/library/venv.html) dentro dele:
```none
cd opensea-scraper
python -m venv venv
```
Carregue a pasta do projeto em seu IDE Python favorito. [O Visual Studio Code com a extensão Python](https://code.visualstudio.com/docs/languages/python) ou [o PyCharm Community Edition](https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows) são suficientes.
Crie um arquivo `scraper.py` na pasta do projeto, que agora deve conter essa estrutura de arquivo:
No momento, `o scraper.py` é um script Python em branco, mas em breve conterá a lógica de raspagem desejada.
No terminal do IDE, ative o ambiente virtual. No Linux ou macOS, execute este comando:
```none
./env/bin/activate
```
De forma equivalente, no Windows, execute:
```none
env/Scripts/activate
```
Incrível, agora você tem um ambiente Python para raspagem da Web!
### Etapa 2: Escolha a biblioteca de raspagem
Antes de começar a codificar, você precisa determinar as [melhores ferramentas de raspagem](/blog/dados-do-site/best-web-scraping-tools) para extrair os dados necessários. Para fazer isso, você deve primeiro realizar um teste preliminar para analisar como o site de destino se comporta da seguinte forma:
1. Abra a página de destino no modo de navegação anônima para evitar que os cookies e as preferências pré-armazenados afetem sua análise.
2. Clique com o botão direito do mouse em qualquer lugar da página e selecione “Inspecionar” para abrir as ferramentas de desenvolvimento do navegador.
3. Navegue até a guia “Network” (Rede).
4. Recarregue a página e interaja com ela – por exemplo, clicando nos botões “1h” e “6h”.
5. Monitore a atividade na guia “Fetch/XHR”.
Isso lhe dará uma visão sobre se a página da Web carrega e renderiza dados dinamicamente:
Nessa seção, é possível ver todas as solicitações AJAX que a página faz em tempo real. Ao inspecionar essas solicitações, você perceberá que o OpenSea obtém dados do servidor de forma dinâmica. Além disso, uma análise mais aprofundada revela que algumas interações de botões acionam a renderização de JavaScript para atualizar dinamicamente o conteúdo da página.
Isso indica que a raspagem do OpenSea requer uma ferramenta de automação do navegador como o [Selenium](https://www.selenium.dev/)!
O Selenium permite controlar um navegador da Web de forma programática, imitando interações reais do usuário para extrair dados de forma eficaz. Agora, vamos instalá-lo e começar.
### Etapa 3: Instalar e configurar o Selenium
Você pode obter o Selenium por meio do pacote [`selenium`](https://pypi.org/project/selenium/) pip. Em um ambiente virtual ativado, execute o comando abaixo para instalar o Selenium:
```none
pip install -U selenium
```
Para obter orientação sobre como usar a ferramenta de automação do navegador, leia nosso guia sobre [raspagem da Web com o Selenium](/blog/procedimentos/using-selenium-for-web-scraping).
Importe o Selenium em `scraper.py` e inicialize um objeto `WebDriver` para controlar o Chrome:
```none
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
# Create a Chrome web driver instance
driver = webdriver.Chrome(service=Service())
```
O snippet acima configura uma instância [`do WebDriver`](https://selenium-python.readthedocs.io/api.html#module-selenium.webdriver.chrome.webdriver) para interagir com o Chrome. Lembre-se de que o OpenSea emprega medidas antirrastreamento que detectam navegadores sem cabeça e os bloqueiam. Especificamente, o servidor retorna uma página de “Acesso negado”.
Isso significa que você não pode usar o sinalizador [`--headless`](https://developer.chrome.com/docs/chromium/headless) para esse raspador. Como uma abordagem alternativa, considere explorar o [Playwright Stealth](/blog/procedimentos/avoid-bot-detection-with-playwright-stealth) ou o [SeleniumBase](/blog/dados-do-site/web-scraping-with-seleniumbase).
Como o OpenSea adapta seu layout com base no tamanho da janela, maximize a janela do navegador para garantir que a versão para desktop seja renderizada:
```none
driver.maximize_window()
```
Por fim, certifique-se sempre de fechar adequadamente o WebDriver para liberar recursos:
```none
driver.quit()
```
Maravilhoso! Agora você está totalmente configurado para começar a fazer o scraping do OpenSea.
### Etapa 4: Visite a página de destino
Use o método [`get()`](https://selenium-python.readthedocs.io/api.html#selenium.webdriver.remote.webdriver.WebDriver.get) do Selenium `WebDriver` para dizer ao navegador para acessar a página desejada:
```none
driver.get("https://opensea.io/category/gaming")
```
Seu arquivo `scraper.py` agora deve conter estas linhas:
```none
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
# Create a Chrome web driver instance
driver = webdriver.Chrome(service=Service())
# To avoid the responsive rendering
driver.maximize_window()
# Visit the target page
driver.get("https://opensea.io/category/gaming")
# Scraping logic...
# close the browser and release its resources
driver.quit()
```
Coloque um ponto de interrupção de depuração na linha final do script e execute-o. Aqui está o que você deve ver:
A mensagem “O Chrome está sendo controlado por um software de teste automatizado.” certifica que o Selenium está controlando o Chrome conforme o esperado. Muito bem!
### Etapa 5: Interaja com a página da Web
Por padrão, a página “Gaming” (Jogos) mostra as coleções NFT “Trending” (Tendências):
Lembre-se de que você está interessado na coleção “Top” do NFT. Em outras palavras, você deseja instruir o coletor de dados do OpenSea a clicar no botão “Top”, conforme abaixo:
Como primeira etapa, inspecione o botão “Top” clicando com o botão direito do mouse sobre ele e selecionando a opção “Inspect” (Inspecionar):
Observe que você pode selecioná-lo usando o seletor CSS `[value="top"]`. Use [`find_element()`](https://selenium-python.readthedocs.io/locating-elements.html) do Selenium para aplicar esse seletor CSS na página. Em seguida, depois de selecionar o elemento, clique nele com `click()`:
```none
top_element = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "[value="top"]")
top_element.click()
```
Para que o código acima funcione, não se esqueça de adicionar a importação `By`:
```none
from selenium.webdriver.common.by import By
```
Excelente! Essas linhas de código simularão a interação desejada.
### Etapa nº 6: Prepare-se para raspar as coleções de NFT
A página de destino exibe as 10 principais coleções NFT da categoria selecionada. Como essa é uma lista, inicialize uma matriz vazia para armazenar as informações extraídas:
```none
nft_collections = []
```
Em seguida, inspecione um elemento HTML de entrada de coleção NFT:
Observe que você pode selecionar todas as entradas da coleção NFT usando o seletor CSS `a[data-id="Item"]`. Como alguns nomes de classe nos elementos parecem ser gerados aleatoriamente, evite direcioná-los diretamente. Em vez disso, concentre-se nos atributos [`data-*`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTML/Global_attributes/data-*), pois eles são normalmente usados para testes e permanecem consistentes ao longo do tempo.
Recupere todos os elementos de entrada da coleção NFT usando `find_elements()`:
```none
item_elements = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, "a[data-id="Item"]")
```
Em seguida, itere pelos elementos e prepare-se para extrair dados de cada um deles:
```none
for item_element in item_elements:
# Scraping logic...
```
Excelente! Você está pronto para começar a extrair dados dos elementos do OpenSea NFT.
### Etapa nº 7: Extraia os elementos da coleção NFT
Inspecionar uma entrada de coleta de NFT:
A estrutura HTML é bastante complexa, mas você pode extrair os seguintes detalhes:
- A imagem da coleção de `img[alt="Imagem da coleção"]`
- A classificação da coleção de `[data-id="TextBody"]`
- O nome da coleção de `[tabindex="-1"]`
Infelizmente, esses elementos não têm atributos exclusivos ou estáveis, portanto, você precisará confiar em seletores potencialmente instáveis. Comece implementando a lógica de raspagem para esses três primeiros atributos:
```none
image_element = item_element.find_element(By.CSS_SELECTOR, "img[alt="Collection Image"]")
image = image_element.get_attribute("src")
rank_element = item_element.find_element(By.CSS_SELECTOR, "[data-id="TextBody"]")
rank = int(rank_element.text)
name_element = item_element.find_element(By.CSS_SELECTOR, "[tabindex="-1"]")
name = name_element.text
```
A propriedade `.text` recupera o conteúdo de texto do elemento selecionado. Como `a classificação` será usada posteriormente para ordenar os dados extraídos, ela é convertida em um número inteiro. Enquanto isso, `.get_attribute("src")` obtém o valor do atributo `src`, extraindo o URL da imagem.
Em seguida, concentre-se nas colunas `.w-1/5`:
Veja como os dados estão estruturados:
- A primeira coluna `.w-1/5` contém o preço mínimo.
- A segunda coluna `.w-1/5` contém o volume e a alteração percentual, cada um em elementos separados.
Extraia esses valores com a seguinte lógica:
```none
floor_price_element = item_element.find_element(By.CSS_SELECTOR, ".w-1/5")
floor_price = floor_price_element.text
volume_column = item_element.find_elements(By.CSS_SELECTOR, ".w-1/5")[1]
volume_element = volume_column.find_element(By.CSS_SELECTOR, "[tabindex="-1"]")
volume = volume_element.text
percentage_element = volume_column.find_element(By.CSS_SELECTOR, ".leading-sm")
percentage = percentage_element.text
```
Observe que você não pode usar `.w-1/5` diretamente, mas precisa escapar `/` com ``.
Aqui vamos nós! A lógica de raspagem do OpenSea para obter coleções NFT está completa.
### Etapa nº 8: coletar os dados extraídos
Atualmente, você tem os dados extraídos espalhados por diversas variáveis. Preencha um novo objeto nft\_collection com esses dados:
```none
nft_collection = {
"rank": rank,
"image": image,
"name": name,
"floor_price": floor_price,
"volume": volume,
"percentage": percentage
}
```
Em seguida, não se esqueça de adicioná-lo à matriz `nft_collections`:
```none
nft_collections.append(nft_collection)
```
Fora do loop `for`, classifique os dados extraídos em ordem crescente:
```none
nft_collections.sort(key=lambda x: x["rank"])
```
Fantástico! Só falta exportar essas informações para um arquivo legível por humanos, como o CSV.
### Etapa 9: Exportar os dados extraídos para CSV
O Python tem suporte integrado para exportar dados para formatos como CSV. Faça isso com estas linhas de código:
```none
csv_filename = "nft_collections.csv"
with open(csv_filename, mode="w", newline="", encoding="utf-8") as file:
writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=nft_collections[0].keys())
writer.writeheader()
writer.writerows(nft_collections)
```
Esses snippets exportam os dados extraídos da lista `nft_collections` para um arquivo CSV chamado `nft_collections.csv`. Ele usa o módulo `csv` do Python para criar um objeto escritor que grava os dados em um formato estruturado. Cada entrada é armazenada como uma linha com cabeçalhos de coluna correspondentes às chaves do dicionário na lista `nft_collections`.
Importar [`csv`](https://docs.python.org/3/library/csv.html) da biblioteca padrão do Python com:
```none
imprort csv
```
### Etapa nº 10: Juntar tudo
Esse é o código final de seu coletor de dados OpenSea:
```none
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
from selenium.webdriver.common.by import By
import csv
# Create a Chrome web driver instance
driver = webdriver.Chrome(service=Service())
# To avoid the responsive rendering
driver.maximize_window()
# Visit the target page
driver.get("https://opensea.io/category/gaming")
# Select the "Top" NFTs
top_element = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "[value="top"]")
top_element.click()
# Where to store the scraped data
nft_collections = []
# Select all NFT collection HTML elements
item_elements = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, "a[data-id="Item"]")
# Iterate over them and scrape data from them
for item_element in item_elements:
# Scraping logic
image_element = item_element.find_element(By.CSS_SELECTOR, "img[alt="Collection Image"]")
image = image_element.get_attribute("src")
rank_element = item_element.find_element(By.CSS_SELECTOR, "[data-id="TextBody"]")
rank = int(rank_element.text)
name_element = item_element.find_element(By.CSS_SELECTOR, "[tabindex="-1"]")
name = name_element.text
floor_price_element = item_element.find_element(By.CSS_SELECTOR, ".w-1/5")
floor_price = floor_price_element.text
volume_column = item_element.find_elements(By.CSS_SELECTOR, ".w-1/5")[1]
volume_element = volume_column.find_element(By.CSS_SELECTOR, "[tabindex="-1"]")
volume = volume_element.text
percentage_element = volume_column.find_element(By.CSS_SELECTOR, ".leading-sm")
percentage = percentage_element.text
# Populate a new NFT collection object with the scraped data
nft_collection = {
"rank": rank,
"image": image,
"name": name,
"floor_price": floor_price,
"volume": volume,
"percentage": percentage
}
# Add it to the list
nft_collections.append(nft_collection)
# Sort the collections by rank in ascending order
nft_collections.sort(key=lambda x: x["rank"])
# Save to CSV
csv_filename = "nft_collections.csv"
with open(csv_filename, mode="w", newline="", encoding="utf-8") as file:
writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=nft_collections[0].keys())
writer.writeheader()
writer.writerows(nft_collections)
# close the browser and release its resources
driver.quit()
```
E pronto! Em menos de 100 linhas de código, você pode criar um script simples de raspagem do OpenSea em Python.
Inicie-o com o seguinte comando no terminal:
```none
python scraper.py
```
Depois de algum tempo, esse arquivo `nft_collections.csv` aparecerá na pasta do projeto:
Parabéns! Você acabou de raspar o OpenSea como planejado.
## Desbloqueando dados do OpenSea com facilidade
O OpenSea oferece muito mais do que apenas classificações de coleções NFT. Ele também fornece páginas detalhadas para cada coleção de NFT e os itens individuais dentro delas. Como os preços das NFTs flutuam com frequência, seu script de raspagem precisa ser executado automática e frequentemente para capturar dados novos. No entanto, a maioria das páginas do OpenSea é protegida por [medidas](/blog/dados-do-site/anti-scraping-techniques) rigorosas [contra raspagem](/blog/dados-do-site/anti-scraping-techniques), o que torna a recuperação de dados um desafio.
Como observamos anteriormente, usar navegadores sem cabeça não é uma opção, o que significa que você estará gastando recursos para manter a instância do navegador aberta. Além disso, ao tentar interagir com outros elementos da página, você poderá ter problemas:
Por exemplo, o carregamento de dados pode travar e as solicitações de AJAX no navegador podem ser bloqueadas, resultando em um erro [`403 Forbidden`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Status/403):
Isso acontece devido às medidas anti-bot avançadas implementadas pelo OpenSea para bloquear [bots de raspagem](/blog/procedimentos/what-is-a-scraping-bot).
Esses problemas tornam a raspagem do OpenSea sem as ferramentas certas uma experiência frustrante. A solução? Use o OpenSea Scraper dedicado da Bright Data, que permite que você recupere dados do site por meio de chamadas de API simples ou sem código, sem o risco de ser bloqueado!
## Conclusão
Neste tutorial passo a passo, você aprendeu o que é um scraper do OpenSea e os tipos de dados que ele pode coletar. Você também criou um script Python para coletar dados do OpenSea NFT, tudo isso com menos de 100 linhas de código.
O desafio está nas rigorosas medidas anti-bot do OpenSea, que bloqueiam as interações automatizadas do navegador. Contorne esses problemas com nosso [OpenSea Scraper](/products/web-scraper/opensea), uma ferramenta que você pode integrar facilmente com a API ou sem código para recuperar dados públicos de NFT, incluindo nome, descrição, ID do token, preço atual, último preço de venda, histórico, ofertas e muito mais.
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Índice
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[ ](https://news.ycombinator.com/submitlink?t=Como+fazer+scraping+do+OpenSea+com+Python+em+2026&u=https://brightdata.com.br/blog/dados-do-site/how-to-scrape-opensea) [ ](https://www.linkedin.com/shareArticle?mini=true&title=Como+fazer+scraping+do+OpenSea+com+Python+em+2026&url=https://brightdata.com.br/blog/dados-do-site/how-to-scrape-opensea) [ ](http://www.reddit.com/submit?title=Como+fazer+scraping+do+OpenSea+com+Python+em+2026&url=https://brightdata.com.br/blog/dados-do-site/how-to-scrape-opensea)
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