--- title: "Scrapy vs Pyspider: Qual é o melhor para raspagem da Web?" slug: scrapy-vs-pyspider date: 2025-06-10T06:42:10+00:00 modified: 2026-04-20T11:21:59+00:00 permalink: https://brightdata.com.br/blog/dados-do-site/scrapy-vs-pyspider 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 Pyspider: Qual é o melhor para raspagem da Web? Compare o Scrapy com o Pyspider para raspagem da Web e escolha a melhor ferramenta para suas necessidades de raspagem da Web. 13 min de leitura [ ![Federico Trotta](https://media.brightdata.com.br/2024/12/Federico-50x50.jpg) ](https://brightdata.com/blog/authors/federico-trotta) [Federico Trotta Technical Writer ](https://brightdata.com/blog/authors/federico-trotta) ![Scrapy vs Pyspider blog image](https://media.brightdata.com.br/2025/02/Scrapy-vs-Requests-blog-image-1.svg) Neste guia Scrapy vs Pyspider, você aprenderá: - O que são Scrapy e Pyspider - Uma comparação entre o Scrapy e o Pyspider para raspagem da Web - Como usar o Scrapy e o Pyspider para raspagem da Web - Limitações comuns entre o Scrapy e o Pyspider em cenários de raspagem da Web 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. Seu principal objetivo é extrair dados de sites de forma rápida e eficiente. Em detalhes, ele permite que você: - Definir como navegar e coletar informações de uma ou mais páginas da Web. - Lidar com aspectos como solicitações HTTP, acompanhamento de links e extração de dados. - Evite o banimento ajustando a velocidade da solicitação com limitação e solicitações assíncronas. - Gerencie proxies e [rotação de proxies](/blog/procedimentos/how-to-rotate-an-ip-address) por meio de middleware personalizado ou da biblioteca [`scrapy-rotating-proxies`](https://pypi.org/project/scrapy-rotating-proxies/). ## O que é o Pyspider? [O Pyspider](https://docs.pyspider.org/en/latest/) é uma estrutura de rastreamento da Web de código aberto escrita em Python. Ele foi desenvolvido para extrair dados de sites com facilidade e flexibilidade e permite que você: - Definir como navegar e coletar informações de uma ou mais páginas da Web por meio da CLI ou de uma interface da Web amigável. - Lidar com aspectos como agendamento de tarefas, novas tentativas e armazenamento de dados. - Limite os bloqueios com suporte a rastreamento distribuído e tarefas priorizadas. - Gerencie fluxos de trabalho e processamento de dados complexos com suporte integrado a bancos de dados e filas de mensagens. ## Scrapy vs Pyspider: Comparação de recursos para Web Scraping Agora que você já sabe o que são o Scrapy e o Pyspider, é hora de compará-los para a raspagem da Web: **Recurso****Sucata****Pyspider****Caso de uso**Projetos de raspagem complexos e em grande escalaTarefas de raspagem programadas**Gerenciamento de raspagem**CLICLI e UI**Métodos de análise**Seletores XPath e CSSSeletores CSS**Economia de dados**Pode exportar dados para CSVs e outros formatos de arquivoSalva automaticamente os dados no banco de dados**Repetir**Necessita de intervenção manual para tentar novamenteTentativas automáticas de tarefas com falha**Programação de tarefas**Necessita de integrações externasCom suporte nativo**Rotação de proxy**Oferece suporte à rotação de proxy por meio de middlewaresRequer intervenção manual**Comunidade**Comunidade Hige, atualmente com mais de [54 mil estrelas no GitHub](https://github.com/scrapy/scrapy), que contribui ativamente para elaVasta comunidade, atualmente com mais de [16 mil estrelas no GitHub](https://github.com/binux/pyspider), mas arquivada desde 11 de junho de 2024A tabela de comparação entre Scrapy e Pyspider acima mostra que essas duas bibliotecas são semelhantes. As principais diferenças em um alto nível são: - O Scrapy só pode ser usado por meio da CLI, enquanto o Pyspider também fornece uma interface do usuário. - O Scrapy pode analisar [seletores XPath e CSS](/blog/dados-do-site/xpath-vs-css-selectors), enquanto o Pyspider suporta apenas seletores CSS. - O Scrapy suporta automaticamente a rotação de proxy por meio de lógica de middleware personalizada. No entanto, o que é realmente importante considerar é que [o Pyspider não é mais suportado](https://github.com/binux/pyspider): ![Repositório GitHub arquivado do Pyspider](https://media.brightdata.com.br/2025/02/Pyspider-archived-GitHub-repository.png)## Scrapy vs Pyspider: Comparação de raspagem direta Depois de comparar o Scrapy com o Pyspider, você aprendeu que essas duas estruturas oferecem recursos de raspagem da Web semelhantes. Por esse motivo, a melhor maneira de compará-los é por meio de um exemplo real de codificação. As próximas duas seções mostrarão como usar o Scrapy e o Pyspider para extrair o mesmo site. Em detalhes, a página de destino será a [página “Hokey Teams” do Scrape This Site](https://www.scrapethissite.com/pages/forms/). Ela contém dados de hóquei em um formato tabular: ![Os dados tabulares a serem extraídos](https://media.brightdata.com.br/2025/02/The-tabular-data-to-scrape.png)O objetivo dessas seções é recuperar todos os dados da tabela e salvá-los localmente. Vamos ver como! ## Como usar o Scrapy para raspagem da Web Neste parágrafo, você aprenderá a usar o Scrapy para recuperar todos os dados da tabela fornecida pelo site de destino. ### Requisitos Para seguir este tutorial, você deve ter [o Python 3.7](https://www.python.org/downloads/) ou superior instalado em sua máquina. ### Etapa 1: Configuração do ambiente e instalação de dependências Suponha que você chame a pasta principal do seu projeto de `hockey_scraper/`. Ao final desta etapa, a pasta terá a seguinte estrutura: ```none hockey_scraper/ └── venv/ ``` Você pode criar o diretório [do ambiente virtual](https://docs.python.org/3/library/venv.html) `venv/` da seguinte forma: ```none python -m venv venv ``` Para ativá-lo, no Windows, execute: ```none venvScriptsactivate ``` De forma equivalente, no macOS/Linux, execute: ```none source venv/bin/activate ``` Agora você pode instalar o Scrapy com: ```none pip install scrapy ``` ### Etapa 2: iniciar um novo projeto Agora você pode iniciar um novo projeto Scrapy. Dentro da pasta `hockey_scraper/` main, digite: ```none scrapy startproject hockey ``` Com esse comando, o Scrapy criará uma pasta `hockey/`. Dentro dela, ele gerará automaticamente todos os arquivos de que você precisa. Esta é a estrutura de pastas resultante: ```none hockey_scraper/ ├── hockey/ # Main Scrapy project folder │ ├── __init__.py │ ├── items.py # Defines the data structure for scraped items │ ├── middlewares.py # Custom middlewares │ ├── pipelines.py # Handles post-processing of scraped data │ ├── settings.py # Project settings │ └── spiders/ # Folder for all spiders ├── venv/ └── scrapy.cfg # Scrapy configuration file ``` ### Etapa nº 3: Gerar a aranha Para gerar um novo spider para rastrear o site de destino, primeiro vá para a pasta `hockey/`: ```none cd hockey ``` Em seguida, gere uma nova aranha com: ```none scrapy genspider data https://www.scrapethissite.com/pages/forms/ ``` Nesse script, `data` representa o nome da aranha. O Scrapy criará automaticamente um arquivo `data.py` dentro da pasta `spiders/`. Esse arquivo conterá a lógica de raspagem necessária para recuperar os dados da equipe Hokey. ### Etapa 4: Definir a lógica de raspagem Você está pronto para codificar a lógica de raspagem. Primeiro, inspecione a tabela que contém os dados de interesse em seu navegador. Você pode ver que os dados estão contidos em um elemento `.table`: ![A classe da tabela no HTML no código HTML da página da Web de destino](https://media.brightdata.com.br/2025/02/The-table-class-in-the-HTML-n-the-HTML-code-of-the-target-web-page.png)Para obter todos os dados, escreva o seguinte código no arquivo `data.py`: ```none import scrapy class DataSpider(scrapy.Spider): name = "data" allowed_domains = ["www.scrapethissite.com"] start_urls = ["https://www.scrapethissite.com/pages/forms/"] def parse(self, response): for row in response.css("table.table tr"): yield { "name": row.css("td.name::text").get(), "year": row.css("td.year::text").get(), "wins": row.css("td.wins::text").get(), "losses": row.css("td.losses::text").get(), "ot_losses": row.css("td.ot-losses::text").get(), "pct": row.css("td.pct::text").get(), "gf": row.css("td.gf::text").get(), "ga": row.css("td.ga::text").get(), "diff": row.css("td.diff::text").get(), } ``` Observe que as variáveis `name`, `allowed_domains` e `start_urls` foram criadas automaticamente pelo Scrapy na etapa anterior. Até mesmo o método `parse()` foi criado automaticamente pelo Scrapy. Portanto, você só precisa adicionar a lógica de raspagem nesta etapa, que está sob o loop `for`. Em detalhes, o método `response.css()` procura a tabela. Em seguida, o código itera sobre todas as linhas da tabela e obtém os dados. ### Etapa 5: Execute o rastreador e salve os dados em um arquivo CSV Para executar o rastreador e salvar os dados extraídos em um arquivo CSV, digite o seguinte: ```none scrapy crawl data -o output.csv ``` Com esse código, o Scrapy: - Executa o arquivo `data.py` que contém a lógica de raspagem - Salva os dados extraídos em um arquivo CSV chamado `output.csv` O arquivo `output.csv` esperado produzido pelo scraper é: ![O arquivo CSV esperado](https://media.brightdata.com.br/2025/02/The-expected-CSV-file.png)Observe que essa maneira de usar o Scrapy é a mais curta, mas não é a única. O Scrapy oferece diferentes personalizações e configurações, e você pode saber mais sobre isso em nosso artigo sobre [Scrapy vs Requests](/blog/dados-do-site/scrapy-vs-requests). ## Como usar o Pyspider para raspagem da Web Veja como usar o Pyspider para extrair o mesmo site de destino. ### Requisitos O Pyspider suporta [Python3.6](https://github.com/binux/pyspider/releases/tag/v0.3.9) como a versão mais recente. Se você tiver versões posteriores do Python instaladas, leia a etapa a seguir para saber como usar a versão 3.6. ### Etapa 1: Configuração do ambiente e instalação de dependências Suponha que você chame a pasta principal de seu projeto `de hockey_scraper/`. Se você tiver o Python 3.7 ou posterior, instale [`o pyenv`](https://github.com/pyenv/pyenv) para obter o Python 3.6. Use `o pyenv` para instalar o Python 3.6 com este comando: ```none pyenv install 3.6.15 ``` Em seguida, torne-a a versão local do Python, para que você não afete todo o sistema com uma versão diferente: ```none pyenv local 3.6.15 ``` Para ter certeza de que tudo correu bem, verifique a versão do Python: ```none python --version ``` O resultado deve ser: ```none Python 3.6.15 ``` Crie um ambiente virtual selecionando a versão correta do Python: ```none python3.6 -m venv venv ``` Ative o ambiente virtual conforme mostrado no capítulo anterior deste guia. Agora, você pode instalar o Pyspider com: ```none pip install pyspider ``` Para iniciar a execução da interface do usuário: ```none pyspider ``` Observe que, como esse repositório está arquivado e você está usando o Python 3.6, receberá alguns erros. Para corrigi-los, talvez seja necessário instalar as seguintes bibliotecas: ```none pip install tornado==4.5.3 requests==2.25.1 ``` Você também pode receber outros erros relacionados ao arquivo `webdav.py`. Procure o arquivo e corrija o seguinte: - Na classe `ScriptProvider()`, renomeie o método `getResourceInst()` para `get_resource_inst()` - Na parte inferior do arquivo, procure a variável `config = DEFAULT_CONFIG.copy()` e altere todo o código subsequente para: ```none config = DEFAULT_CONFIG.copy() config.update({ "mount_path": "/dav", "provider_mapping": { "/": ScriptProvider(app) }, "domaincontroller": NeedAuthController(app), "verbose": 1 if app.debug else 0, "dir_browser": {"davmount": False, "enable": True, "msmount": False, "response_trailer": ""}, }) dav_app = WsgiDAVApp(config) ``` Agora, a interface do usuário da Web do pyspider deve poder ser iniciada. Acesse `http://localhost:5000/` em seu navegador e você verá o seguinte: ![A interface do usuário do Pyspider](https://media.brightdata.com.br/2025/02/The-Pyspider-UI.png)### Etapa 2: Criar um novo projeto Clique em “Create” (Criar) para criar um novo projeto e preencha os campos: ![](https://paper-attachments.dropboxusercontent.com/s_BFA25F7C0A587E52901B1A4A98955562FCC483AF971497BFA62E16942D814EFB_1739373323782_image.png) - Escolha um nome de projeto de sua preferência, por exemplo, `Hockey_scraper`. - `Defina https://www.scrapethissite.com/pages/forms/` no campo URL(s) inicial(is). Esse deve ser o resultado: ![O resultado da criação do projeto no Pyspider](https://media.brightdata.com.br/2025/02/The-result-of-the-project-creation-in-Pyspider.png)### Etapa nº 3: Definir a lógica de raspagem Implemente a lógica de raspagem escrevendo o código Python diretamente no editor, na parte direita da interface do usuário: ```none from pyspider.libs.base_handler import * class Handler(BaseHandler): crawl_config = {} @every(minutes=24 * 60) def on_start(self): self.crawl("https://www.scrapethissite.com/pages/forms/", callback=self.index_page) @config(age=10 * 24 * 60 * 60) def index_page(self, response): for each in response.doc("table.table tr").items(): self.crawl(each.attr.href, callback=self.detail_page) @config(priority=2) def detail_page(self, response): return { "name": row.css("td.name::text").get(), "year": row.css("td.year::text").get(), "wins": row.css("td.wins::text").get(), "losses": row.css("td.losses::text").get(), "ot_losses": row.css("td.ot-losses::text").get(), "pct": row.css("td.pct::text").get(), "gf": row.css("td.gf::text").get(), "ga": row.css("td.ga::text").get(), "diff": row.css("td.diff::text").get(), } ``` Aqui está o que mudou em relação ao código padrão: - O método `response.doc()` procura a tabela de destino. - `detail_page()` retorna as linhas que são interceptadas por meio do método `row.css()`. Clique em “Save” (Salvar) e “Run” (Executar) para iniciar o processo de raspagem. Os dados resultantes serão semelhantes aos que você obteve com o Scrapy. Muito bom! Agora você sabe como usar o Scrapy e o Pyspider para raspagem da Web. ## Scrapy vs Pyspider: Qual deles usar? A comparação entre o Scrapy e o Pyspider mostrou como usá-los, mas qual deles é melhor? É hora de descobrir! Escolha Scrapy: - Para projetos de alto desempenho que precisam de rastreamento paralelo e recursos avançados, como limitação. - Se você precisar integrar sua raspagem com pipelines externos ou outras ferramentas. - Se você tiver confiança no uso da CLI e em cenários de raspagem da Web e preferir uma estrutura atualizada. Escolha o Pyspider se: - Você prefere usar uma interface de usuário em vez da CLI. - Você deseja trabalhar em um sistema distribuído e prefere configurações simples. - Você deseja [agendar tarefas de raspagem](https://docs.pyspider.org/en/latest/About-Tasks/#schedule). Como sempre, não há um vencedor definitivo – a melhor ferramenta de raspagem depende inteiramente de suas necessidades específicas e do caso de uso. ## Limitações do Scrapy e do Pyspider O Scrapy e o Pyspider são estruturas poderosas para raspagem da Web, mas têm suas limitações. Em primeiro lugar, eles têm dificuldade em extrair [sites de conteúdo dinâmico](/blog/procedimentos/scrape-dynamic-websites-python) que usam JavaScript para renderização ou recuperação de dados. Embora ambos possam ser estendidos para fazer a coleta de dados de sites com JavaScript, eles são inerentemente limitados nesse aspecto. Isso também os torna mais suscetíveis a [medidas comuns de antirrastreamento](/blog/dados-do-site/anti-scraping-techniques). Além disso, essas duas estruturas estão sujeitas a [proibições de IP](/blog/proxy-101/how-to-bypass-an-ip-ban), pois fazem muitas solicitações automatizadas. Elas podem acionar limitadores de taxa, o que faz com que seu IP seja colocado na lista negra. Uma solução para evitar que seu IP seja banido é [integrar proxies em seu código](/integration). Para rotação de proxy, consulte nosso guia sobre [como usar proxies para rotacionar endereços IP em Python](/blog/procedimentos/python-ip-rotation). Por fim, se estiver procurando servidores proxy confiáveis, lembre-se de que 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. Essa extensa 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. ## Conclusão Nesta postagem do blog Scrapy vs Pyspider, você aprendeu sobre a função das duas bibliotecas na raspagem da Web. Você explorou seus recursos para extração de dados e comparou seu desempenho em um cenário real de paginação. O Pyspider oferece uma interface de usuário amigável, mas, infelizmente, está obsoleto. O Scrapy, em vez disso, é útil para grandes projetos, pois fornece a maioria das ferramentas necessárias para a raspagem estruturada e sua tecnologia subjacente está atualizada com as versões mais recentes do Python. Você também descobriu suas limitações, como possíveis proibições de IP. Felizmente, esses desafios podem ser superados [usando proxies](/proxy-types) ou soluções dedicadas de raspagem da Web, como a [API Web Scraper](/products/web-scraper) da Bright Data. Essa API focada em raspagem se integra perfeitamente ao Scrapy, ao Pyspider e a qualquer outro cliente HTTP ou ferramenta de raspagem da Web, permitindo a extração irrestrita de dados. Crie uma conta gratuita na Bright Data hoje mesmo para explorar nossas APIs de proxy e scraper! 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+Pyspider%3A+Qual+%C3%A9+o+melhor+para+raspagem+da+Web%3F&u=https://brightdata.com.br/blog/dados-do-site/scrapy-vs-pyspider) [ ](https://www.linkedin.com/shareArticle?mini=true&title=Scrapy+vs+Pyspider%3A+Qual+%C3%A9+o+melhor+para+raspagem+da+Web%3F&url=https://brightdata.com.br/blog/dados-do-site/scrapy-vs-pyspider) [ ](http://www.reddit.com/submit?title=Scrapy+vs+Pyspider%3A+Qual+%C3%A9+o+melhor+para+raspagem+da+Web%3F&url=https://brightdata.com.br/blog/dados-do-site/scrapy-vs-pyspider) ## 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)