Melhores bibliotecas para extração de dados da web em Python de 2025

Neste guia, você vai aprender:

• O que é uma biblioteca de web scraping em Python
• Fatores principais a considerar ao comparar bibliotecas de extração de dados
• As principais bibliotecas de extração de dados em Python disponíveis
• Uma tabela de comparação resumindo todas as ferramentas que analisamos

Vamos lá!

O que é uma biblioteca de extração de dados da web em Python?

Uma biblioteca de web scraping em Python é uma ferramenta projetada para ajudar a extrair dados de páginas da web on-line. Em detalhes, ela suporta uma ou todas as etapas do processo de extração de dados em Python.

As bibliotecas de extração de dados em Python oferecem recursos para comunicação com servidores web, navegação no DOM e interação com páginas da web. Especificamente, essas bibliotecas podem enviar solicitações HTTP, analisar conteúdo HTML e/ou renderizar e executar JavaScript.

As categorias populares dessas bibliotecas incluem clientes HTTP, estruturas completas e ferramentas de navegador headless. As duas primeiras são ideais para extrair dados de páginas estáticas, enquanto a última é necessária para extrair dados de sites dinâmicos.

Elementos a serem considerados ao comparar bibliotecas de extração de dados em Python

Esses são os principais aspectos a serem considerados ao comparar as principais bibliotecas de web scraping em Python:

• Meta: o objetivo principal ou o uso pretendido da biblioteca.
• Características: principais funcionalidades e capacidades fornecidas pela ferramenta de extração de dados em Python.
• Categoria: o tipo de biblioteca (por exemplo, cliente HTTP, automação de navegador etc.).
• Estrelas no GitHub: o número de estrelas que o projeto recebeu no GitHub, refletindo o interesse da comunidade.
• Downloads semanais: a frequência dos downloads no pip, indicando popularidade e uso.
• Frequência de lançamento: com que frequência atualizações ou novas versões da biblioteca são lançadas.
• Prós: principais benefícios e pontos fortes de usar a biblioteca para web scraping.
• Contras: possíveis limitações ou desvantagens da biblioteca.

As 7 principais bibliotecas em Python para extração de dados da web

Descubra a lista das melhores bibliotecas de scraping em JavaScript de código aberto, selecionadas e classificadas com base nos critérios descritos anteriormente.

Para uma coleção abrangente de ferramentas, confira nosso repositório do GitHub da biblioteca de extração de dados em Python.

1. Selenium

Selenium é uma biblioteca de extração de dados do Python usada principalmente para automação de navegadores. Ele oferece o que você precisa para interagir com páginas da web da mesma forma que um usuário humano faria. Isso o torna ideal para copiar conteúdo dinâmico que requer execução de JavaScript.

O Selenium suporta vários navegadores, como Chrome, Firefox, Safari e Edge, formando a mesma API. Isso expõe métodos para clicar em botões, passar o mouse sobre elementos, preencher formulários e muito mais. A biblioteca também oferece opções como navegação headless, esperas personalizadas e execução de JavaScript na página.

Descubra mais informações sobre web scraping com Selenium.

🎯 Meta: fornecer uma API de alto nível para automatizar navegadores para realizar tarefas como testes e extração de dados da web por meio da interação com o navegador

⚙️ Recursos:

• Oferecer suporte à interação com vários navegadores, incluindo Chrome, Firefox, Safari e Edge
• Pode executar navegadores no modo headless
• Pode clicar, digitar e realizar outras ações do usuário em elementos da web
• Esperas explícitas e implícitas para lidar com conteúdo dinâmico e interações complexas
• Pode realizar capturas de tela de páginas da web ou até mesmo elementos individuais
• Suporte para integração de proxy
• Pode executar código JavaScript no navegador para interações personalizadas na web diretamente na página
• API poderosa para controlar navegadores, lidar com sessões e muito mais

🧩 Categoria: automação do navegador

⭐ Estrelas no GitHub: ~31,2 mil

📥 Downloads semanais: ~4,7 milhões

🗓️ Frequência de lançamento: cerca de uma vez por mês

👍 Prós:

• A ferramenta de automação de navegador mais popular em Python
• Toneladas de tutoriais on-line, recursos, instruções, vídeos etc.
• Um dos maiores e mais ativos

👎 Contras:

• API menos rica em recursos em comparação com ferramentas mais modernas, como Playwright
• O mecanismo de espera explícito e implícito pode levar a lógica instável
• Mais lento em comparação com ferramentas similares

2. Requests

Requests é uma biblioteca para fazer solicitações HTTP, uma etapa vital na extração de dados da web. Graças a uma API intuitiva e rica, simplifica o envio de solicitações HTTP e o tratamento de respostas. Em particular, ele suporta todos os métodos HTTP (GET, POST, etc.) para que você possa buscar conteúdo de páginas da web e APIs.

As solicitações também podem gerenciar cookies, personalizar cabeçalhos, lidar com parâmetros de URL, acompanhar as sessões e muito mais. Como não possui recursos de análise de HTML, geralmente é usado com bibliotecas como Beautiful Soup.

Siga nosso tutorial completo para dominar a biblioteca Python Requests.

🎯 Meta: fornecer uma API intuitiva para enviar solicitações HTTP em Python

⚙️ Recursos:

• Suporta todos os métodos HTTP
• Pode reutilizar conexões estabelecidas para várias solicitações de modo a economizar recursos
• Suporta URLs com caracteres não ASCII
• Suporte para integração de proxy
• Pode reter cookies em várias solicitações
• Suporta análise JSON nas respostas
• Garante conexões seguras validando certificados SSL
• Decodifica automaticamente o conteúdo da resposta, como compressão gzip ou deflate, para facilitar o trabalho com dados brutos
• Suporte integrado para métodos de autenticação HTTP básica e digest
• Fornece uma maneira conveniente de gerenciar cookies em um formato de chave/valor
• Permite baixar arquivos grandes ou fluxos de dados de forma eficiente sem armazenar tudo na memória
• Suporte para spoofing de User-Agent (agente de usuário)

🧩 Categoria: cliente HTTP

⭐ Estrelas no GitHub: ~52,3 mil

📥 Downloads semanais: ~128,3 milhões

🗓️ Frequência de lançamento: a cada poucos meses

👍 Prós:

• Simplesmente o cliente HTTP mais popular em Python
• API intuitiva
• Um monte de recursos online

👎 Contras:

• Não há suporte para falsificação (spoofing) de impressão digital TLS
• Requer um analisador HTML
• Mais lento em comparação com aiohttp ou httpx

3. Beautiful Soup

Beautiful Soup é uma biblioteca para analisar documentos HTML e XML em Python, outra ação fundamental na extração de dados da web. Uma vez analisado, ele permite que você navegue e manipule a estrutura do DOM por meio de uma API fácil de aprender.

Quando se trata de extração de dados, Beautiful Soup expõe vários métodos para selecionar elementos HTML e ler dados, como texto, atributos e muito mais. A biblioteca de web scraping do Python suporta diferentes analisadores de HTML e pode até mesmo lidar com HTML mal estruturado ou deformado.

Observe que ela não pode lidar com solicitações HTTP sozinha. Portanto, geralmente é integrada a solicitações semelhantes, conforme mostrado em nosso tutorial Beautiful Soup Scraping.

🎯 Meta: oferecer uma maneira eficiente de analisar, navegar e manipular estruturas DOM geradas a partir de documentos HTML e XML

⚙️ Recursos:

• Pode analisar documentos HTML e XML.
• Suporta uma variedade de analisadores como lxml, html5lib e o analisador HTML Python integrado
• Pode encontrar elementos HTML por meio de seletores CSS, expressões XPath, nomes de tags, atributos, conteúdo de texto e muito mais
• Pode analisar até mesmo HTML deformado ou mal estruturado
• Oferece uma API flexível para pesquisar e navegar em estruturas HTML complexas
• Fornece métodos para extrair texto, links, imagens e outros dados de uma página da web

🧩 Categoria: analisador HTML

⭐ Estrelas no GitHub: —

📥 Downloads semanais: ~29 milhões

🗓️ Frequência de lançamento: a cada poucos meses

👍 Prós:

• O analisador HTML mais amplamente adotado em Python
• Pode se integrar com diferentes mecanismos de análise HTTP subjacentes
• Um monte de tutoriais on-line

👎 Contras:

• Requer um cliente HTTP como Requests
• Documentação desatualizada
• Não pode ser integrado aos mecanismos JavaScript

4. SeleniumBase

SeleniumBase é uma versão aprimorada do Selenium, otimizada para casos de uso avançados de automação web. Ele simplifica a automação do navegador com recursos como configuração automática do navegador, suporte para proxies autenticados e métodos para contornar soluções anti-bot.

Fornece todas as funcionalidades do Selenium WebDriver, com recursos adicionais. Por exemplo, inclui espera inteligente por conteúdo dinâmico e pode lidar com medidas anti-bot, como CAPTCHAs.

Veja SeleniumBase em ação.

🎯 Meta: fornecer um kit de ferramentas profissional para atividades de automação web para testar e copiar sites

⚙️ Recursos:

• Suporta vários navegadores, guias, iframes e proxies no mesmo teste
• A espera inteligente automática melhora a confiabilidade e evita falhas lógicas
• Pode executar scripts por meio de servidores proxy autenticados
• Pode executar testes com um agente de usuário de navegador personalizado
• Integra-se com selenium-wire para inspecionar solicitações do navegador
• Pode evitar sistemas de detecção anti-bot e anti-raspagem via UC Mode e CDP Mode
• Pode executar código JavaScript a partir de chamadas do Python
• Pode perfurar o seletor Shadow DOM
• Capacidades de desvio de CAPTCHA

🧩 Categoria: automação do navegador

⭐ Estrelas no GitHub: ~8,8 mil

📥 Downloads semanais: ~200 mil

🗓️ Frequência de lançamento: cerca de uma vez por semana

👍 Prós:

• Versão estendida do Selenium projetada para superar suas limitações
• Inclui recursos específicos para contornar as soluções anti-bot
• Downloads automáticos para navegadores e drivers

👎 Contras:

• Oferece muitos recursos que podem ser desnecessários para apenas extrair dados
• Ao extrair dados de nós filhos, ainda está sujeito a algumas limitações do Selenium
• Requer inúmeras dependências

5. curl_cffi

curl_cffi é um cliente HTTP baseado em cURL Impersonate, o projeto para imitar o comportamento de um navegador ao usar cURL. Ele usa as bibliotecas TLS e outras configurações adotadas por navegadores populares para falsificar as impressões digitais TLS.

Isso ajuda você a contornar medidas anti-scraping que dependem das assinaturas do navegador. Como é baseado em asyncio, curl_cffi também é otimizado para desempenho. Além disso, ele suporta HTTP/2 e WebSockets.

🎯 Meta: fazer solicitações HTTP automatizadas que pareçam vir de um navegador, mas sem usar um navegador

⚙️ Recursos:

• Suporta representação de impressão digital JA3/TLS e HTTP/2, incluindo as versões mais recentes do navegador e impressões digitais personalizadas
• Significativamente mais rápido do que requests ou httpx e comparável a aiohttp e pycurl
• Imita as solicitações familiares AP
• Oferece suporte completo para asyncio com rotação de proxy integrada para cada solicitação
• Inclui suporte para HTTP/2, ao contrário do requests
• Fornece suporte para WebSocket

🧩 Categoria: cliente HTTP

⭐ Estrelas no GitHub: ~2,8 mil estrelas

📥 Downloads semanais: ~310 mil

🗓️ Frequência de lançamento: cerca de uma vez por semana

👍 Prós:

• Pode representar assinaturas TLS e impressões digitais JA3 de vários navegadores
• Tanto – uma API semelhante ao requests e httpx e uma API de baixo nível semelhante ao cURL
• API rica em recursos que é mais extensa do que a do requests

👎 Contras:

• Não há muitos tutoriais e recursos on-line
• Não é tão popular quanto outros clientes HTTP Python
• Não há suporte para personificação do Firefox

6. Playwright

Playwright é uma biblioteca versátil de navegadores headless para automatizar navegadores da web. Sua API está disponível em várias linguagens, incluindo Python. Embora a ferramenta tenha sido originalmente desenvolvida em JavaScript, a API Python oferece um conjunto de recursos comparável ao de JavaScript.

Playwright suporta os navegadores Chromium, WebKit e Firefox. Comparado ao Selenium, é mais moderno e oferece uma gama mais ampla de recursos. Isso o torna uma excelente opção para automação avançada da web. No entanto, ele ainda é menos conhecido na comunidade de extração de dados da web com Python.

🎯 Meta: oferecer uma API de alto nível para automação de ponta a ponta de vários navegadores em aplicativos web modernos

⚙️ Recursos:

• Suporte entre navegadores para Chromium, WebKit e Firefox
• Teste multiplataforma em Windows, Linux, macOS, com modos headless e headed
• Espera automática para que os elementos se tornem acionáveis
• Emulação nativa da web móvel, incluindo Google Chrome para Android e Safari móvel
• Integração do modo furtivo usando o Playwright Extra
• Suporte para várias guias, origens diferentes, usuários exclusivos e contextos isolados em um único teste
• Verificações voltadas para a web com novas tentativas automáticas até que as condições sejam satisfeitas
• Eventos confiáveis que simulam interações reais do usuário para testes mais confiáveis
• Manipulação abrangente de quadros com recursos de travessia do Shadow DOM
• Geração de código gravando ações
• Ferramenta dedicada para depuração passo a passo, geração de seletores e registros de execução detalhados

🧩 Categoria: automação do navegador

⭐ Estrelas no GitHub: ~12,2 mil

📥 Downloads semanais: ~1,2 milhão

🗓️ Frequência de lançamento: cerca de uma vez por mês

👍 Prós:

• Compatibilidade com a maioria dos navegadores
• Oferece recursos avançados, incluindo um gerador automático de seletores
• Uma das APIs de automação mais abrangentes

👎 Contras:

• Biblioteca que consome muitos recursos, ocupando espaço em disco e memória significativos
• Difícil de dominar devido a uma curva de aprendizado acentuada
• Depende de uma instalação separada do navegador

7. Scrapy

Scrapy é uma estrutura Python completa para rastreamento e extração de dados da web. Em comparação com as outras bibliotecas de extração de Python na lista, essa ferramenta foi projetada para tarefas de extração de dados em grande escala. Ela permite que você defina rastreadores para, perfeitamente:

1. Executar solicitações HTTP
2. Analisar HTML
3. Gerenciar a lógica de rastreamento
4. Gerenciar o armazenamento de dados

Graças a um mecanismo de middleware, suporta limitação de solicitações, novas tentativas e integração de proxy.O Scrapy também pode ser estendido por meio de plug-ins e suporta a exportação de dados em vários formatos, como JSON, CSV e XML.

🎯 Meta: proporcionar uma experiência completa de rastreamento na web e scraping para Python

⚙️ Recursos:

• Suporte integrado para lidar com solicitações HTTP, análise de HTML, seleção de nós, lógica de rastreamento e muito mais
• Suporte para middlewares para personalizar o tratamento de solicitações e respostas
• Arquitetura extensível com rastreadores, pipelines e extensões personalizadas
• Suporte para integração de proxy
• Suporte para limitação automática de solicitações e novas tentativas
• Mecanismos integrados para lidar com cookies, sessões, rotação de agente de usuário e muito mais
• Pode exportar dados em vários formatos (por exemplo, JSON, CSV, XML etc.)
• Extensível por meio de plug-ins
• Suporte para integração com navegadores via Scrapy-Splash
• Ferramentas abrangentes de registro e depuração

🧩 Categoria: estrutura de raspagem

⭐ Estrelas no GitHub: ~53,7 mil

📥 Downloads semanais: ~304 mil

🗓️ Frequência de lançamento: a cada poucos meses

👍 Prós:

• Capacidades de rastreamento automático
• Comandos CLI avançados
• API completa de extração de dados e rastreamento

👎 Contras:

• Sem suporte integrado para automação de navegador
• Complexo de dominar e configurar
• Pode consumir muita memória e CPU em projetos de raspagem em grande escala

Melhor biblioteca para extração de dados da web em Python

Para uma visão geral rápida, consulte a tabela de resumo das bibliotecas de web scraping em Python abaixo:

Conclusão

Neste artigo do blog, você explorou algumas das melhores bibliotecas de extração de dados da web em Python e aprendeu por que elas se destacam. Comparamos clientes HTTP populares, ferramentas de automação de navegador e bibliotecas de rastreamento comumente usadas no ecossistema Python.

Essas bibliotecas são ótimas para fazer extração de dados da web. Ainda assim, apresentam limitações para lidar com certos desafios, como:

• Proibições de IP
• CAPTCHAs
• Soluções anti-bot avançadas
• Fácil implantação na nuvem
• Manutenção do servidor

Esses são apenas alguns exemplos dos desafios que os desenvolvedores de scraping enfrentam diariamente. Esqueça essa dor de cabeça com as soluções Bright Data:

• Serviços de proxy: 4 tipos de proxies projetados para contornar restrições de localização, incluindo mais de 72 milhões de IPs residenciais.
• APIs do Web Scraper: endpoints dedicados para extrair dados novos e estruturados de mais de 100 domínios populares.
• Web Unlocker: API para gerenciar o desbloqueio do site para você e extrair um único URL.
• API SERP: API que gerencia o desbloqueio de páginas de resultados de mecanismos de pesquisa e extrai uma única página.
• Scraping Browser: navegador compatível com Selenium e PlayWright com recursos de desbloqueio integrados.
• Funções de extração: um ambiente de desenvolvimento para criar raspadores de JavaScript na infraestrutura Bright Data, com desbloqueio integrado e suporte ao navegador.

Todas as ferramentas, soluções e serviços de extração acima se integram perfeitamente ao Python e a qualquer outra linguagem de programação.

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