--- title: "Scrapy vs Playwright: Uma comparação para raspagem da Web" slug: scrapy-vs-playwright date: 2025-05-13T12:28:34+00:00 modified: 2026-04-20T11:22:04+00:00 permalink: https://brightdata.com.br/blog/dados-do-site/scrapy-vs-playwright 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) # Scrapy vs Playwright: Uma comparação para raspagem da Web Explore as principais diferenças e benefícios do uso do Scrapy em comparação com o Playwright para uma extração eficaz da Web. 18 min de leitura [ ![Antonello Zanini](https://media.brightdata.com.br/2022/12/Antonello-Zanini-2-50x50.jpg) ](https://brightdata.com/blog/authors/antonello-zanini) [Antonello Zanini Technical Writer ](https://brightdata.com/blog/authors/antonello-zanini) ![Scrapy vs Playwright blog image](https://media.brightdata.com.br/2025/02/Scrapy-vs-Playwright.svg) Neste guia, você aprenderá: - O que é o Scrapy - O que é um dramaturgo - Os recursos que eles oferecem para raspagem da Web e como eles se comparam - Uma introdução à raspagem da Web com ambas as ferramentas - Como criar um scraper com o Playwright - Como criar um script de raspagem da Web com o Scrapy - Qual ferramenta é melhor para raspagem da Web? - Suas limitações comuns e como superá-las Vamos mergulhar de cabeça! ## O que é o Scrapy? [O Scrapy](https://scrapy.org/) é uma estrutura de raspagem da Web de código aberto escrita em Python, desenvolvida para a extração eficiente de dados. Ele oferece suporte integrado a recursos como solicitações paralelas, acompanhamento de links e exportação de dados em formatos como JSON e CSV. Além disso, apresenta middleware, integração de proxy e novas tentativas automáticas de solicitação. O Scrapy opera de forma assíncrona e em páginas HTML estáticas. ## O que é um dramaturgo? [O Playwright](https://playwright.dev/) é uma estrutura de automação de código aberto para testes E2E e raspagem da Web no navegador. Ele é compatível com vários navegadores, como Chrome, Firefox e WebKit, cada um no [modo headless](/blog/proxy-101/what-is-a-headless-browser) e [headless](/blog/proxy-101/what-is-a-headless-browser). Além disso, a API de automação do navegador está disponível em várias linguagens de programação, incluindo TypeScript/JavaScript, Python, Java e C#. ## Scrapy vs. Playwright: recursos de comparação para raspagem da Web Vamos comparar o Scrapy e o Playwright em cinco aspectos diferentes que contribuem para torná-los excelentes ferramentas de raspagem da Web. Para ver outras postagens de blog sobre confrontos diretos, leia: - [Scrapy vs. Beautiful Soup](/blog/dados-do-site/scrapy-vs-beautiful-soup) - [Scrapy vs Pyspider: Qual é o melhor para raspagem da Web?](/blog/dados-do-site/scrapy-vs-pyspider) - [Scrapy vs. Selenium para raspagem da Web](/blog/dados-do-site/scrapy-vs-selenium) - [Scrapy vs. Puppeteer para raspagem da Web](/blog/dados-do-site/scrapy-vs-puppeteer) - [Scrapy vs. Requests: Qual é o melhor para raspagem da Web?](/blog/dados-do-site/scrapy-vs-requests) Agora, comece a comparação entre o Scrapy e o Playwright! ### Facilidade de instalação e configuração O Scrapy oferece uma instalação direta com o mínimo de configuração necessária. Você pode criar rapidamente um projeto, definir spiders e exportar dados, graças à sua [CLI integrada](https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/commands.html). Por outro lado, o Playwright requer mais configuração, pois envolve a instalação de dependências do navegador e a verificação da configuração adequada. ### Curva de aprendizado O Scrapy tem uma curva de aprendizado mais acentuada para iniciantes devido à sua estrutura modular, recursos extensos e configurações exclusivas. A compreensão de conceitos como spiders, middlewares e pipelines pode levar tempo. É muito mais fácil começar a usar o Playwright, pois sua API é familiar para quem tem algum conhecimento de automação de navegador. ### Manuseio de conteúdo dinâmico O Scrapy tem dificuldades com sites que usam JavaScript, pois só consegue lidar com documentos HTML estáticos. A manipulação de conteúdo dinâmico é possível, mas requer [integração com o Splash](https://github.com/scrapy-plugins/scrapy-splash) ou ferramentas semelhantes. O Playwright é excelente para lidar com conteúdo dinâmico ou renderizado em JavaScript porque renderiza páginas nativamente no navegador. Isso significa que você pode usá-lo para extrair páginas que dependem de estruturas de cliente como React, Angular ou Vue. ### Personalização e extensibilidade O Scrapy oferece muitas opções de personalização por meio do suporte a middlewares, extensões e pipelines. Além disso, [há](https://github.com/scrapy-plugins) vários [plug-ins e complementos disponíveis](https://github.com/scrapy-plugins). O Playwright, por outro lado, não é nativamente extensível. Felizmente, a comunidade resolveu essa limitação com o projeto [Playwright Extra](https://github.com/berstend/puppeteer-extra/tree/master/packages/playwright-extra). ### Outros recursos de raspagem O Scrapy o equipa com funcionalidades incorporadas, como integração de proxy, novas tentativas automáticas e exportação de dados configurável. Ele também oferece métodos integrados para rotação de IP e outros cenários avançados. O Playwright é compatível com a integração de proxy e outros recursos importantes de raspagem. Portanto, para obter os mesmos resultados, é necessário mais esforço manual em comparação com o Scrapy. ## Playwright vs Scrapy: Comparação de scripts de raspagem Nas duas seções a seguir, você aprenderá a extrair o mesmo site usando o Playwright e o Scrapy. Começaremos com o Playwright, pois isso pode levar um pouco mais de tempo, já que ele não é especificamente otimizado para raspagem da Web como o Scrapy. O site de destino será a sandbox de raspagem [Books to Scrape](https://books.toscrape.com/): ![O local de destino]()O objetivo de ambos os raspadores é recuperar todos os livros do Fantasy do site, o que exige [a manipulação da paginação](/blog/dados-do-site/pagination-web-scraping). O Scrapy tratará as páginas como estáticas e analisará seus documentos HTML diretamente. Em vez disso, o Playwright as renderizará em um navegador e interagirá com os elementos das páginas, simulando as ações do usuário. O script do Scrapy será escrito em Python, enquanto o script do Playwright será em JavaScript – as duas linguagens suportadas principalmente por ambas as ferramentas. Ainda assim, você pode converter facilmente o script JavaScript do Playwright para Python usando a biblioteca [`playwright-python`](https://github.com/microsoft/playwright-python), que expõe a mesma API subjacente. Em ambos os casos, no final do script, você terá um CSV contendo todos os detalhes do livro Fantasy do Books to Scrape. Agora, vamos começar a comparação entre a raspagem do Playwright e a do Scrapy! ## Como usar o Playwright para raspagem da Web Siga as etapas abaixo para escrever um script simples de raspagem da Web em JavaScript usando o Playwright. Se você não estiver familiarizado com o processo, leia primeiro nosso guia sobre [raspagem da Web do Playwright](/blog/procedimentos/playwright-web-scraping). ### Etapa 1: Configuração do projeto Antes de começar, verifique se você tem a [versão mais recente do Node.js](https://nodejs.org/en/download) instalada localmente. Caso contrário, faça o download e siga o assistente de instalação. Em seguida, crie uma pasta para seu raspador do Playwright e navegue até ela usando o terminal: ```none mkdir playwright-scraper cd playwright-scraper ``` Dentro da pasta playwright-scraper, inicialize um projeto npm executando: ```none npm init -y ``` Agora, abra a pasta playwright-scraper em seu IDE JavaScript favorito. [O IntelliJ IDEA](https://www.jetbrains.com/idea/download/) ou [o Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com/download) são ótimas opções. Dentro da pasta, crie um arquivo `script.js`, que logo conterá a lógica de raspagem: ![A estrutura de arquivos do projeto de raspagem do Playwright]()Excelente! Agora você está totalmente preparado para a raspagem da Web no Node.js com o Playwright. ### Etapa 2: Instalar e configurar o Playwright Na pasta do projeto, execute o seguinte comando para instalar o Playwright: ```none npm install playwright ``` Em seguida, instale o navegador e quaisquer dependências adicionais executando: ```none npx playwright install ``` Agora, abra `o script.js` e adicione o seguinte código para importar o Playwright e iniciar uma instância do navegador Chromium: ```none const { chromium } = require("playwright"); (async () => { // initialize a Chromium browser const browser = await chromium.launch({ headless: false, // comment out in production }); // scraping logic goes here... // close the browser and release resources await browser.close(); })(); ``` A opção `headless: false` inicia o navegador no modo headless. Isso permite que você veja o que o script está fazendo, o que é útil para depuração durante o desenvolvimento. ### Etapa nº 3: Conecte-se à página de destino Inicialize uma nova página no navegador e use a função [`goto()`](https://playwright.dev/docs/api/class-page#page-goto) para navegar até a página de destino: ```none const page = await browser.newPage(); await page.goto("https://books.toscrape.com/catalogue/category/books/fantasy_19/index.html"); ``` Se você executar o script no depurador com um ponto de interrupção antes da função close(), verá o navegador abrir e navegar até a página de destino: ![A janela do navegador Chromium aberta pelo Playwright]()Incrível! O Playwright está controlando o navegador como esperado. ### Etapa 4: implementar a lógica de análise de dados Antes de escrever a lógica de raspagem, você precisa entender a estrutura da página. Para isso, abra o site de destino em uma janela anônima em seu navegador. Em seguida, clique com o botão direito do mouse em um elemento do livro e selecione a opção “Inspecionar”. É isso que você deve ver no DevTools: ![A seção DevTools do elemento do livro]()Acima, você pode observar que cada elemento do livro pode ser selecionado usando o seletor CSS .product\_pod. Como a página contém vários livros, primeiro inicialize uma matriz para armazenar os dados extraídos: ```none books = [] ``` Selecione todos eles e itere sobre eles como abaixo: ```none const bookElements = await page.locator(".product_pod").all(); for (const bookElement of bookElements) { // extract book details... } ``` De cada elemento do livro, conforme mostrado na imagem acima, você pode extrair: - O URL do livro da tag `` - O título do livro do nó `h3 a` - A imagem do livro do elemento `.thumbnail` - A classificação do livro do elemento `.star-rating` - O preço do produto do elemento `.product_price .price_color` - A disponibilidade do produto do elemento `.availability` Agora, implemente a lógica de raspagem dentro do loop: ```none const urlElement = await bookElement.locator("a").first(); const url = makeAbsoluteURL( await urlElement.getAttribute("href"), "https://books.toscrape.com/catalogue/" ); const titleElement = await bookElement.locator("h3 a"); const title = await titleElement.getAttribute("title"); const imageElement = await bookElement.locator(".thumbnail"); const image = makeAbsoluteURL( await imageElement.getAttribute("src"), "https://books.toscrape.com/" ); const ratingElement = await bookElement.locator(".star-rating"); const ratingClass = await ratingElement.getAttribute("class"); let rating; switch (true) { case ratingClass.includes("One"): rating = 1; break; case ratingClass.includes("Two"): rating = 2; break; case ratingClass.includes("Three"): rating = 3; break; case ratingClass.includes("Four"): rating = 4; break; case ratingClass.includes("Five"): rating = 5; break; default: rating = null; } const priceElement = await bookElement.locator( ".product_price .price_color" ); const price = (await priceElement.textContent()).trim(); const availabilityElement = await bookElement.locator(".availability"); const availability = (await availabilityElement.textContent()).trim(); ``` O snippet acima usa as funções `getAttribute()` e `textContent()` do Playwright para extrair atributos HTML específicos e texto de nós HTML, respectivamente. Observe a lógica personalizada para recuperar a pontuação de classificação. Além disso, como os URLs na página são relativos, eles podem ser convertidos em URLs absolutos usando a seguinte função personalizada: ```none function makeAbsoluteURL(url, baseURL) { // use a regular expression to remove any ../ or ../../ patterns const cleanURL = url.replace(/(../)+/, ""); // combine the base URL with the cleaned relative URL return baseURL + cleanURL; } ``` Em seguida, preencha um novo objeto com os dados extraídos e adicione-o à matriz de livros: ```none const book = { "url": url, "title": title, "image": image, "rating": rating, "price": price, "availability": availability, }; books.push(book); ``` Perfeito! A lógica de raspagem do Playwright agora está completa. ### Etapa 4: implementar a lógica de rastreamento Se você der uma olhada no site de destino, perceberá que algumas páginas têm um botão “próximo” na parte inferior: ![O código HTML do botão "next" (próximo)]()Clicar nele carrega a próxima página. Observe que a última página de paginação não a inclui por motivos óbvios. Assim, você pode implementar a [lógica de rastreamento da Web](/blog/procedimentos/web-crawling-with-python) com um loop `while (verdadeiro)` que: 1. Extrai dados da página atual 2. Clica no botão “próximo” se ele estiver presente e aguarda o carregamento da nova página 3. Repete o processo até que o botão “next” não seja mais encontrado Veja a seguir como você pode conseguir isso: ```none while (true) { // select the book elements ... // select the "next" button and check if it is on the page const nextElement = await page.locator("li.next a"); if ((await nextElement.count()) !== 0) { // click the "next" button and go to the next page await nextElement.click(); // wait for the page to have been loaded await page.waitForLoadState("domcontentloaded") } else { break; } } ``` Excelente! Lógica de rastreamento implementada. ### Etapa 5: Exportar para CSV A última etapa é exportar os dados extraídos para um arquivo CSV. Embora você possa fazer isso usando o Node.js básico, é muito mais fácil com uma biblioteca dedicada, como a [`fast-csv`](https://www.npmjs.com/package/fast-csv). Instale o pacote `fast-csv` executando o seguinte comando: ```none npm install fast-csv ``` No início de seu arquivo scraping.js, importe os módulos necessários: ```none const { writeToPath } = require("fast-csv"); ``` Em seguida, use o seguinte snippet para gravar os dados extraídos em um arquivo CSV: ```none writeToPath("books.csv", books, { headers: true }); ``` E pronto! O script de raspagem da Web do Playwright está pronto. ### Etapa nº 6: Juntar tudo Seu arquivo `script.js` deve conter: ```none const { chromium } = require("playwright"); const { writeToPath } = require("fast-csv"); (async () => { // initialize a Chromium browser const browser = await chromium.launch({ headless: false, // comment out in production }); // initialize a new page in the browser const page = await browser.newPage(); // visit the target page await page.goto( "https://books.toscrape.com/catalogue/category/books/fantasy_19/index.html" ); // where to store the scraped data books = []; while (true) { // select the book elements const bookElements = await page.locator(".product_pod").all(); // iterate over them to extract data from them for (const bookElement of bookElements) { // data extraction logic const urlElement = await bookElement.locator("a").first(); const url = makeAbsoluteURL( await urlElement.getAttribute("href"), "https://books.toscrape.com/catalogue/" ); const titleElement = await bookElement.locator("h3 a"); const title = await titleElement.getAttribute("title"); const imageElement = await bookElement.locator(".thumbnail"); const image = makeAbsoluteURL( await imageElement.getAttribute("src"), "https://books.toscrape.com/" ); const ratingElement = await bookElement.locator(".star-rating"); const ratingClass = await ratingElement.getAttribute("class"); let rating; switch (true) { case ratingClass.includes("One"): rating = 1; break; case ratingClass.includes("Two"): rating = 2; break; case ratingClass.includes("Three"): rating = 3; break; case ratingClass.includes("Four"): rating = 4; break; case ratingClass.includes("Five"): rating = 5; break; default: rating = null; } const priceElement = await bookElement.locator( ".product_price .price_color" ); const price = (await priceElement.textContent()).trim(); const availabilityElement = await bookElement.locator(".availability"); const availability = (await availabilityElement.textContent()).trim(); // populate a new book item with the scraped data and // then add it to the array const book = { "url": url, "title": title, "image": image, "rating": rating, "price": price, "availability": availability, }; books.push(book); } // select the "next" button and check if it is on the page const nextElement = await page.locator("li.next a"); if ((await nextElement.count()) !== 0) { // click the "next" button and go to the next page await nextElement.click(); // wait for the page to have been loaded await page.waitForLoadState("domcontentloaded"); } else { break; } } // export the scraped data to CSV writeToPath("books.csv", books, { headers: true }); // close the browser and release resources await browser.close(); })(); function makeAbsoluteURL(url, baseURL) { // use a regular expression to remove any ../ or ../../ patterns const cleanURL = url.replace(/(../)+/, ""); // combine the base URL with the cleaned relative URL return baseURL + cleanURL; } ``` Inicie-o com este comando do Node.js: ```none node script.js ``` O resultado será o seguinte arquivo `books.csv`: ![O arquivo CSV de saída]()Missão concluída! Agora, é hora de ver como obter o mesmo resultado com o Scrapy. ## Como usar o Scrapy para raspagem da Web Siga as etapas abaixo e veja como criar um raspador da Web simples com o Scrapy. Para obter mais orientações, confira nosso tutorial sobre [raspagem da Web com o Scrapy](/blog/procedimentos/web-scraping-with-scrapy). ### Etapa 1: Configuração do projeto Antes de começar, verifique se você tem o Python 3 instalado localmente. Caso contrário, faça [o download no site oficial](https://www.python.org/downloads/) e instale-o. Crie uma pasta para seu projeto e inicialize um [ambiente virtual](https://docs.python.org/3/library/venv.html) dentro dela: ```none mkdir scrapy-scraper cd scrapy-scraper python -m venv venv ``` No Windows, execute o seguinte comando para ativar o ambiente: ```none venvScriptsactivate ``` De forma equivalente, no Unix ou no macOS, execute: ```none source venv/bin/activate ``` Em um ambiente ativado, instale o Scrapy com: ```none pip install scrapy ``` Em seguida, execute o comando abaixo para criar um projeto Scrapy chamado “books\_scraper”: ```none scrapy startproject books_scraper ``` Muito bom! Você está pronto para fazer raspagem da Web com o Scrapy. ### Etapa 2: criar a aranha Scrapy Entre na pasta do projeto Scrapy e gere uma nova aranha para o site de destino: ```none cd books_scraper scrapy genspider books books.toscrape.com ``` O Scrapy criará automaticamente todos os arquivos necessários para você. Especificamente, o diretório `books_scraper` agora deve conter a seguinte estrutura de arquivos: ```none books_scraper/ │── __init__.py │── items.py │── middlewares.py │── pipelines.py │── settings.py └── spiders/ │── __init__.py └── books.py ``` Para implementar a lógica de raspagem desejada, substitua o conteúdo de `books_scraper/spiders/books.py` pelo seguinte código: ```none import scrapy class BooksSpider(scrapy.Spider): name = "books" allowed_domains = ["books.toscrape.com"] start_urls = ["https://books.toscrape.com/catalogue/page-1.html"] def parse(self, response): # Extract book details for book in response.css(".product_pod"): yield { "title": book.css("h3 a::attr(title)").get(), "url": response.urljoin(book.css("h3 a::attr(href)").get()), "image": response.urljoin(book.css(".thumbnail::attr(src)").get()), "rating": book.css(".star-rating::attr(class)").get().split()[-1], "price": book.css(".product_price .price_color::text").get(), "availability": book.css(".availability::text").get().strip(), } # Handle pagination next_page = response.css("li.next a::attr(href)").get() if next_page: yield response.follow(next_page, callback=self.parse) ``` ### Etapa 3: Iniciar o Spider Na pasta `books_scraper`, em um ambiente virtual ativado, execute o seguinte comando para executar o spider do Scrapy e exportar os dados extraídos para um arquivo CSV: ```none scrapy crawl books -o books.csv ``` Isso gerará um arquivo `books.csv` contendo os dados extraídos, exatamente como o produzido pelo script Playwright. Mais uma vez, missão concluída! ## Scrapy vs Playwright: Qual deles usar? O script de raspagem do Playwright exigiu seis etapas longas, enquanto o Scrapy precisou de apenas três. Isso não é surpreendente, pois o Scrapy foi projetado para raspagem da Web, enquanto o Playwright é uma ferramenta geral de automação do navegador usada para testes e raspagem. Em particular, a principal diferença estava na lógica de rastreamento da Web. O Playwright exigia interações manuais e lógica personalizada para paginação, enquanto o Scrapy pode lidar com isso com apenas algumas linhas de código. Em resumo, escolha o Scrapy em vez do Playwright em um desses cenários: 1. Você precisa de extração de dados em grande escala com suporte de rastreamento integrado. 2. O desempenho e a velocidade são prioridades, pois o Scrapy é otimizado para solicitações rápidas e paralelas. 3. Você prefere uma estrutura que lide com paginação, novas tentativas, extração de dados em vários formatos e raspagem paralela para você. Pelo contrário, prefiro o Playwright ao Scrapy quando: 1. Você precisa extrair dados de sites com muito JavaScript que exigem a renderização do navegador. 2. São necessárias interações dinâmicas, como a rolagem infinita. 3. Deseja ter mais controle sobre as interações do usuário (por exemplo, em [padrões de navegação complexos de raspagem da Web](/blog/dados-do-site/scraping-complex-navigation)). Como etapa final desta comparação entre o Scrapy e o Playwright, consulte a tabela de resumo abaixo: **Recursos****Scrapy****Dramaturgo****Desenvolvido por**Zyte + a comunidadeMicrosoft + a comunidade**Estrelas do GitHub**54k+69k+**Downloads**380k+, semanal12M+, semanal**Linguagens de programação**PythonPython, JavaScript, TypeScript, C#**Objetivo principal**Raspagem e rastreamento da WebAutomação do navegador, testes e raspagem da Web**Renderização de JavaScript**❌ (possível com alguns plug-ins)✔️**Interação com o navegador**❌ (possível com alguns plug-ins)✔️**Rastreamento com autoatualização**✔️❌ (requer manuseio manual)**Integração de proxy**Com suporteCom suporte**Solicitações paralelas**Eficiente e facilmente configurávelLimitado, mas possível**Exportação de dados**CSV, JSON, XML, etc.Requer lógica personalizada## Limitações do dramaturgo e da sucata Tanto o Scrapy quanto o Playwright são ferramentas poderosas para raspagem da Web, mas cada um deles tem certas limitações. O Scrapy, por exemplo, tem dificuldades para extrair conteúdo dinâmico de sites que dependem de JavaScript para renderização ou recuperação de dados. Como muitos sites modernos agora exigem JavaScript, o Scrapy é mais vulnerável a [medidas comuns de antirraspagem](/blog/dados-do-site/anti-scraping-techniques). É claro que o Playwright pode lidar com sites com muito JavaScript, mas enfrenta desafios como proibições de IP. Ao fazer muitas solicitações, você pode acionar os limitadores de taxa, levando a recusas de solicitação ou até mesmo a proibições de IP. Para atenuar isso, você pode [integrar um servidor proxy para alternar os IPs](/blog/procedimentos/how-to-rotate-an-ip-address). Se você precisar de servidores proxy confiáveis, a rede proxy da Bright Data tem a confiança de empresas da Fortune 500 e de mais de 20.000 clientes em todo o mundo. Sua rede inclui: - [**Proxies de data center**](/proxy-types/datacenter-proxies): Mais de 770.000 IPs de data center. - [**Proxies residenciais**](/proxy-types/residential-proxies): Mais de 400M+ monthly de IPs residenciais em mais de 195 países. - [**Proxies de ISP**](/proxy-types/isp-proxies): Mais de 700.000 IPs de ISPs. Outro desafio com o Playwright são os CAPTCHAs, que são projetados para bloquear bots de raspagem automatizados que operam em navegadores. Para superá-los, você pode explorar soluções para [contornar CAPTCHAs no Playwright](/blog/dados-do-site/bypass-captchas-with-playwright). ## Conclusão Nesta postagem do blog Playwright vs Scrapy, você aprendeu sobre as funções de ambas as bibliotecas na raspagem da Web. Você explorou seus recursos para extração de dados e comparou seu desempenho em um cenário de paginação do mundo real. O Scrapy fornece tudo o que você precisa para analisar dados e rastrear sites, enquanto o Playwright está mais voltado para a simulação de interações do usuário. Você também descobriu suas limitações, como proibições de IP e CAPTCHAs. Felizmente, esses desafios podem ser superados [usando proxies](/proxy-types) ou soluções anti-bot dedicadas, como o [CAPTCHA Solver](/products/web-unlocker/captcha-solver) da Bright Data. Crie uma conta gratuita na Bright Data hoje mesmo para explorar nossas soluções de proxy e raspagem! 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=Scrapy+vs+Playwright%3A+Uma+compara%C3%A7%C3%A3o+para+raspagem+da+Web&u=https://brightdata.com.br/blog/dados-do-site/scrapy-vs-playwright) [ ](https://www.linkedin.com/shareArticle?mini=true&title=Scrapy+vs+Playwright%3A+Uma+compara%C3%A7%C3%A3o+para+raspagem+da+Web&url=https://brightdata.com.br/blog/dados-do-site/scrapy-vs-playwright) [ ](http://www.reddit.com/submit?title=Scrapy+vs+Playwright%3A+Uma+compara%C3%A7%C3%A3o+para+raspagem+da+Web&url=https://brightdata.com.br/blog/dados-do-site/scrapy-vs-playwright) ## 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)