--- title: "Scraping de dados: Python ou PHP?" slug: python-vs-php date: 2026-02-17T09:07:16+00:00 modified: 2026-02-17T09:07:17+00:00 permalink: https://brightdata.com.br/blog/dados-do-site/python-vs-php type: blog --- [ Blog ](https://brightdata.com.br/blog "Blog") / [Dados do site](https://brightdata.com.br/blog/dados-do-site) [Dados do site](https://brightdata.com.br/blog/dados-do-site) # Scraping de dados: Python ou PHP? Veja qual idioma oferece uma experiência de Scraping de dados mais eficiente e sustentável. 4 min de leitura [ ![Jacob Nulty](https://media.brightdata.com.br/2024/12/Jacob-Nulty-50x50.jpg) ](https://brightdata.com/blog/authors/jake-nulty) [Jake Nulty Technical Writer ](https://brightdata.com/blog/authors/jake-nulty) ![PHP vs Python blog image](https://media.brightdata.com.br/2024/12/PHP-vs-Python-blog-cover.svg) Python é, de longe, a linguagem dominante no Scraping de dados em todo o mundo. Nem sempre foi assim. No final da década de 1990 e início da década de 2000, o Scraping de dados era feito quase inteiramente em [Perl](/blog/web-data/web-scraping-with-perl) e [PHP](/blog/how-tos/web-scraping-php). Hoje, vamos colocar o Python frente a frente com um dos titãs do desenvolvimento web do passado, o PHP. Vamos examinar algumas diferenças entre cada linguagem e ver qual delas oferece a melhor experiência de Scraping de dados. ## [](#Prerequisites)Pré-requisitos Se você decidir acompanhar, precisará ter o Python e o PHP instalados. Clique em cada um dos respectivos links de download e siga as instruções para o seu sistema operacional específico. - Python - PHP Você pode verificar a instalação de cada uma com os seguintes comandos. **Python** ```none python --version ``` Você deverá ver um resultado semelhante a este. ```none Python 3.10.12 ``` **PHP** ```none php --version ``` Aqui está o resultado. ```none PHP 8.3.14 (cli) (compilado em: 25 de novembro de 2024, 18:07:16) (NTS) Copyright (c) The PHP Group Zend Engine v4.3.14, Copyright (c) Zend Technologies com Zend OPcache v8.3.14, Copyright (c), por Zend Technologies ``` **Um conhecimento básico de ambas as linguagens seria útil, mas não é um requisito. Na verdade, eu nunca tinha escrito nada em PHP até agora!** ## Comparação entre Python e PHP para Scraping de dados Antes de criarmos nosso projeto, precisamos examinar cada uma dessas linguagens com um pouco mais de detalhes. - **Sintaxe**: Python tem uma sintaxe mais legível e amplamente adotada, especialmente na comunidade de dados. - **Biblioteca padrão**: ambas as linguagens oferecem bibliotecas padrão ricas. - **Frameworks de scraping**: o Python tem uma seleção muito maior de frameworks de scraping. - **Desempenho**: o PHP tende a oferecer velocidades mais rápidas, pois foi criado para rodar na web. - **Manutenção**: o Python tende a ser mais fácil de manter devido à sua sintaxe clara e ao forte apoio da comunidade. **Recurso****Python****PHP**Facilidade de usoAcessível para iniciantes e fácil de aprenderMais difícil para desenvolvedores iniciantesBiblioteca padrãoRica e repleta de recursosRica e repleta de recursosFerramentas de scrapingMuitas ferramentas de scraping de terceirosEcossistema muito menorSuporte de dadosConstruído com o processamento de dados em menteBibliotecas e ferramentas básicas disponíveisComunidadeGrandes comunidades e suporteComunidades menores com suporte limitadoManutençãoFácil de manter, uso generalizadoDifícil, programadores são difíceis de encontrar## [](#What-to-Scrape)O que rastrear? Como se trata apenas de uma demonstração e queremos um site que permaneça consistente para benchmarking, vamos usar [quotes.toscrape.com](https://quotes.toscrape.com). Este site oferece conteúdo consistente e não bloqueia Scrapers. É perfeito para casos de teste. Na imagem abaixo, você pode ver um dos itens *de citação* na página. É um `div` com a classe `quote`. Precisamos encontrar todos esses itens primeiro. ![inspecting the quote on quotes to scrape](https://media.brightdata.com.br/2024/12/image-84.png)Depois de encontrar todos os cartões de citação na página, precisamos extrair itens individuais de cada um. O texto vem incorporado em um elemento `span` com a classe `text`. ![inspecting the text span of the quote](https://media.brightdata.com.br/2024/12/image-85.png)Agora, precisamos obter o autor. Ele vem dentro de um `pequeno` item com a classe `author`. ![Inspecting the author on quotes to scrape](https://media.brightdata.com.br/2024/12/image-86.png)Por fim, extrairemos as tags. Elas estão dentro de `elementos` com a classe `tag`. ![The tags inside the tag class](https://media.brightdata.com.br/2024/12/image-87.png)**Agora que sabemos quais dados queremos, estamos prontos para começar.** ## [](#Getting-Started)Introdução Agora é hora de configurar tudo. Precisaremos de algumas dependências com Python e PHP. **Python** Para Python, precisamos instalar [Requests e BeautifulSoup](/blog/how-tos/beautiful-soup-web-scraping). Podemos instalar ambos com `o pip`. ```none pip install requests ``` ```none pip install beautifulsoup4 ``` **PHP** Aparentemente, todas essas dependências deveriam vir pré-instaladas com o PHP. No entanto, quando fui usá-las, elas não estavam. ```none sudo apt install php-curl ``` ```none sudo apt install php-xml ``` **Com nossas dependências instaladas, estamos prontos para começar a programar.** ### [](#Scraping-the-Data)Raspando os dados Comecei escrevendo o seguinte Scraper em Python. O código abaixo faz uma série de solicitações ao [quotes.toscrape.com](http://quotes.toscrape.com). Ele extrai o texto, o nome e o autor de cada citação. Depois de obter todas as citações, nós as gravamos em um arquivo JSON. Fique à vontade para copiar/colar em seu próprio arquivo Python. **Python** ```none import requests from bs4 import BeautifulSoup import json page_number = 1 output_json = [] while page_number <= 5: response = requests.get(f"https://quotes.toscrape.com/page/{page_number}") soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") divs = soup.select("div[class='quote']") for div in divs: tags = [] quote_text = div.select_one("span[class='text']").text author = div.select_one("small[class='author']").text tag_holders = div.select("a[class='tag']") para tag_holder em tag_holders: tags.append(tag_holder.text) quote_dict = { "author": author, "quote": quote_text.strip(), "tags": tags } output_json.append(quote_dict) page_number+=1 com open("quotes.json", "w") como arquivo: json.dump(output_json, arquivo, indent=4) imprimir("Raspagem concluída. Citações salvas em quotes.json.") ``` - Primeiro, definimos variáveis para `page_number` e `output_json`. - `Enquanto page_number <= 5` diz ao Scraper para continuar seu trabalho até que tenhamos raspado 5 páginas. - `response = requests.get(f"https://quotes.toscrape.com/page/{page_number}")` envia uma solicitação para a página em que estamos. - Encontramos todos os nossos elementos `div` alvo com `divs = soup.select("div[class='quote']")`. - Iteramos pelos `divs` e extraímos seus dados: - `quote_text`: `div.select_one("span[class='text']").text` - `author`: `div.select_one("small[class='author']").text` - `tags`: Encontramos todos os elementos `tag_holder` e, em seguida, extraímos seu texto individualmente. - Quando terminamos tudo isso, salvamos a matriz `output_json` em um arquivo e `imprimimos` uma mensagem no terminal. Aqui estão algumas capturas de tela de algumas de nossas execuções. Fizemos mais execuções do que isso, mas, para sermos concisos, usaremos uma amostra de 3 execuções aqui. A execução 1 levou 11,642 segundos. ![Python run #1 - took 11.642 seconds](https://media.brightdata.com.br/2024/12/image-88.png)A execução 2 levou 11,413. ![Python run #2 - took 11.413 seconds](https://media.brightdata.com.br/2024/12/image-89.png)A execução 3 levou 10,258. ![Python run #3 - took 10.258 seconds](https://media.brightdata.com.br/2024/12/image-90.png)Nosso tempo médio de execução com Python é de 11,104 segundos. **PHP** Depois de escrever o código Python, pedi ao ChatGPT para reescrevê-lo em PHP. Inicialmente, o código não funcionou, mas após alguns pequenos ajustes, ficou utilizável. ```none loadHTML($response); $xpath = new DOMXPath($dom); $quoteDivs = $xpath->query("//div[@class='quote']"); foreach ($quoteDivs as $div) { $quoteText = $xpath->query(".//span[@class='text']", $div)->item(0)->textContent ?? ""; $author = $xpath->query(".//small[@class='author']", $div)->item(0)->textContent ?? ""; $tagElements = $xpath->query(".//a[@class='tag']", $div); $tags = []; foreach ($tagElements as $tagElement) { $tags[] = $tagElement->textContent; } $outputJson[] = [ "author" => trim($author), "quote" => trim($quoteText), "tags" => $tags ]; } $pageNumber++; } $jsonData = json_encode($outputJson, JSON_PRETTY_PRINT | JSON_UNESCAPED_UNICODE); file_put_contents("quotes.json", $jsonData); echo "Raspagem concluída. Citações salvas em quotes.json.n"; ``` - Semelhante ao código Python, começamos com as variáveis `pageNumber` e `outputJson`. - Usamos um loop `while` para manter o tempo de execução da extração real: `while ($pageNumber <= 5)`. - `$ch = curl_init($url);` configura nossa solicitação HTTP. Usamos `curl_setopt()` para seguir redirecionamentos. - `$response = curl_exec($ch);` executa a solicitação HTTP. - `$dom = new DOMDocument();` configura um novo objeto `DOM` para usarmos. Isso é semelhante ao que fizemos anteriormente com `BeautifulSoup()`. - Obtemos nossos `divs` usando seu Xpath em vez de seu seletor CSS: `$quoteDivs = $xpath->query("//div[@class='quote']");` - `$quoteText = $xpath->query(".//span[@class='text']", $div)->item(0)->textContent ?? "";` gera o texto de cada citação. - `$author = $xpath->query(".//small[@class='author']", $div)->item(0)->textContent ?? "";` nos fornece o autor. - Obtemos nossas `tags` encontrando novamente todos os elementos de tag e iterando-os com um loop para extrair seu texto. - Finalmente, quando tudo estiver pronto, salvamos nossa saída em um arquivo json e imprimimos uma mensagem na tela. Aqui estão os resultados da nossa execução usando PHP. A execução 1 levou 11,351 segundos. ![PHP run #1 - took 11.351 seconds](https://media.brightdata.com.br/2024/12/image-91.png)A execução 2 levou 9,846. ![PHP run #2 - took 9.846 seconds](https://media.brightdata.com.br/2024/12/image-92.png)A execução 3 levou 9,795 segundos. ![PHP run #3 - took 9.795 seconds](https://media.brightdata.com.br/2024/12/image-93.png)Nossa média com PHP foi de 10,33 segundos. **Com mais testes, o PHP continuou a produzir resultados mais rápidos… Às vezes, em apenas 7 segundos!** ## Considere usar a Bright Data Se as seções acima fizeram sentido para você, escreva Scrapers! Quando você extrai dados para viver, coisas como as que você vê acima são o tipo de código que você escreverá o tempo todo! Oferecemos uma variedade de produtos que podem tornar seus scrapers mais robustos.[O Navegador de scraping](/products/scraping-browser)oferece um navegador remoto com integração de Proxy e renderização JavaScript integradas. Se você deseja apenas proxies e [Resolução de CAPTCHA](/products/web-unlocker/captcha-solver) sem um navegador, use[o Web Unlocker](/products/web-unlocker). **Os Scrapers não são para todos.** Se você só quer obter seus dados e seguir com o seu dia, dê uma olhada em nossos Conjuntos de dados.*Nós fazemos a extração para que você não precise fazer isso.*Dê uma olhada em nossos[Conjuntos de dados prontos para uso](/products/datasets). Nossos Conjuntos de dados mais populares são LinkedIn, Amazon, Crunchbase, Zillow e Glassdoor. Você pode visualizar dados de amostra gratuitamente e baixar relatórios em formato CSV ou JSON. ## [](#Conclusion)Conclusão Com uma velocidade média de 11,104 segundos em Python e 10,33 segundos em PHP, nosso scraper PHP foi consistentemente mais rápido que o scraper Python. Parte disso pode ser relacionada à latência do servidor, mas em testes adicionais, o PHP continuou a superar o Python em quase todas as execuções. Embora definitivamente supere o Python na categoria de velocidade, isso não é exatamente verdade para a sintaxe. Atualmente, poucos desenvolvedores se sentem à vontade com a sintaxe usada em linguagens como PHP ou Perl. Elas são linguagens de script do passado. Além disso, sua equipe pode não se sentir à vontade com PHP. É preciso um tipo especial de programador para escrever esse tipo de código o tempo todo e manter os aplicativos legados funcionando. Leve suas operações de scraping para o próximo nível com a Bright Data. Inscreva-se agora e comece seu teste grátis! Contate-nosTeste grátis![google social icon](/wp-content/themes/brightdata/assets/images/ic_google.svg) Índice Dedicated Scraper APIs & No-Code Scrapers Over 1000 scrapers for all popular domains. Simplify your web scraping. [See pricing](/pricing/web-scraper "See pricing") Just want data? Skip scraping. Hundreds of ready-to-use datasets from all popular domains. [See pricing](/pricing/datasets "See pricing") [ ](https://news.ycombinator.com/submitlink?t=Scraping+de+dados%3A+Python+ou+PHP%3F&u=https://brightdata.com.br/blog/dados-do-site/python-vs-php) [ ](https://www.linkedin.com/shareArticle?mini=true&title=Scraping+de+dados%3A+Python+ou+PHP%3F&url=https://brightdata.com.br/blog/dados-do-site/python-vs-php) [ ](http://www.reddit.com/submit?title=Scraping+de+dados%3A+Python+ou+PHP%3F&url=https://brightdata.com.br/blog/dados-do-site/python-vs-php) ## Você também pode estar interessado em [ ![OpenHuman with Bright Data](https://media.brightdata.com.br/2026/09/OpenHuman-with-Bright-Data.png) ](https://brightdata.com.br/blog/ai/openhuman-with-bright-data "Acesso à Web Pronto para Produção no OpenHuman Através do Bright Data CLI") [AI ![Antonello Zanini](https://media.brightdata.com.br/2022/12/Antonello-Zanini-2-50x50.jpg) Antonello Zanini Technical Writer ### Acesso à Web Pronto para Produção no OpenHuman Através do Bright Data CLI Integre o Bright Data CLI ao OpenHuman para habilitar acesso à web pronto para produção e coleta de dados para agentes de IA. 09-Sep-2026 14 min de leitura ](https://brightdata.com.br/blog/ai/openhuman-with-bright-data) [ ![Multimodal Web Scraping with MiniMax](https://media.brightdata.com.br/2026/09/Multimodal-Web-Scraping-with-MiniMax.png) ](https://brightdata.com.br/blog/dados-do-site/multimodal-web-scraping-with-minimax "Scraping de Dados Multimodal com MiniMax") [Dados do site ![Antonello Zanini](https://media.brightdata.com.br/2022/12/Antonello-Zanini-2-50x50.jpg) Antonello Zanini Technical Writer ### Scraping de Dados Multimodal com MiniMax Combine a API Web Unlocker da Bright Data com a visão MiniMax M3 para extrair dados estruturados de imagens e capturas de tela de páginas web. 09-Sep-2026 5 min de leitura ](https://brightdata.com.br/blog/dados-do-site/multimodal-web-scraping-with-minimax) [ ![The 10 Best CLI Tools for Codex in 2026](https://media.brightdata.com.br/2026/08/The-10-Best-CLI-Tools-for-Codex-in-2026.png) ](https://brightdata.com.br/blog/ai/best-cli-tools-for-codex "As 10 Melhores Ferramentas CLI para Codex em 2026 – Testadas & Classificadas") [AI ![Daniel Shashko](https://media.brightdata.com.br/2022/04/Daniel-Shashko-2-50x50.png) Daniel Shashko Web Data & AI Expert ### As 10 Melhores Ferramentas CLI para Codex em 2026 – Testadas & Classificadas As 10 ferramentas CLI que tornam o Codex mais rápido e capaz, começando com o Bright Data CLI para acesso real à web de dentro do sandbox. 06-Sep-2026 24 min de leitura ](https://brightdata.com.br/blog/ai/best-cli-tools-for-codex)