Scraping de dados é uma técnica que envolve a extração e coleta automática de dados de sites usando ferramentas ou programas especializados. É particularmente valioso para empresas que buscam melhorar seus processos de tomada de decisão baseados em dados.
No entanto, devido às complexas estruturas HTML, conteúdo dinâmico e diversos formatos de dados encontrados na maioria dos sites, a eficácia do scraping de dados depende das ferramentas utilizadas.
Scrapy e Selenium são ferramentas poderosas projetadas para facilitar o scraping de dados. O Scrapy extrai dados de sites estáticos, enquanto o Selenium pode realizar automação de navegadores e extrair dados de sites dinâmicos.
Neste artigo, você comparará as duas ferramentas com base na facilidade de uso, desempenho e escalabilidade, adequação para diferentes tipos de conteúdo web e capacidades de integração.
Facilidade de Uso
O Scrapy é uma ferramenta de scraping de dados baseada em Python que pode ser executada no Linux, Windows, macOS e Berkeley Software Distribution (BSD). Além de ser fácil de usar, o Scrapy também fornece uma API de alto nível para tarefas de scraping de dados, o que pode ajudar a simplificar ainda mais o processo.
Para configurar o Scrapy, basta instalá-lo e configurar alguns spiders usando código Python (isso envolve algum entendimento dos conceitos de scraping de dados). Ao executar um comando Scrapy para iniciar um projeto, ele gera uma pasta dedicada ao seu projeto. Dentro dessa pasta, você encontrará arquivos Python padrão, como items.py, pipelines.py e settings.py. Esses arquivos são organizados em uma estrutura simplificada, facilitando o início do scraping de dados.
O Scrapy fornece uma documentação detalhada, incluindo artigos e vídeos selecionados para ajudar a responder qualquer dúvida. O Scrapy também tem um subreddit ativo e uma comunidade no Discord onde você pode participar de diferentes discussões ou tópicos.
Em comparação, o Selenium suporta múltiplas linguagens de programação, incluindo Java, JavaScript, Python e C#, e é compatível com muitos dos mesmos sistemas operacionais que o Scrapy, incluindo Windows, macOS e Linux. Em comparação com o Scrapy, o Selenium não é tão fácil de aprender e requer mais tempo, esforço e, às vezes, recursos antes que uma pessoa possa se tornar proficiente.
Para configurar o Selenium, você precisa instalar a biblioteca Selenium e configurar os WebDrivers que gerenciam a automação do navegador. Se você estiver coletando dados de um site dinâmico que exige login, precisará configurar a automação web para lidar com o processo de login antes de iniciar qualquer coleta de dados.
O Selenium oferece um rico conjunto de métodos de navegação que você pode personalizar para localizar facilmente elementos em uma página web. Além disso, oferece cadeias de ações interativas, incluindo cliques, cliques duplos, arrastar, soltar e rolar, que permitem interação fácil com páginas web.
A documentação oficial do Selenium inclui diretrizes impressionantes, instruções passo a passo e tutoriais relacionados tanto à automação web quanto ao scraping de dados.
Como o Selenium é uma ferramenta mais genérica para automação web, ele possui uma comunidade maior e mais diversa. Se você tiver dúvidas ao trabalhar com o Selenium, seu grupo de usuários oficial e a comunidade no subreddit podem ajudar. Ou se você tiver um problema que precisa de resposta imediata, pode usar a sala de chat IRC.
Desempenho e Escalabilidade
A eficácia do desempenho de qualquer ferramenta de scraping de dados depende fortemente de sua velocidade, pois o objetivo é coletar uma quantidade significativa de dados rapidamente.
O Scrapy se destaca na extração de conteúdo de páginas web estáticas, resultando em extração de dados mais rápida do que o Selenium. Isso ocorre porque o Selenium depende de instâncias de navegador para executar diferentes interações, como clicar em botões ou preencher formulários.
Em um teste de velocidade coletando títulos e preços de 1.000 livros de https://books.toscrape.com/, o Scrapy conseguiu concluir a tarefa em 31,57 segundos. Em contraste, o Selenium levou em média 156,01 segundos para extrair o mesmo conteúdo:
A arquitetura do Scrapy gerencia eficientemente a memória processando respostas e itens em um processo contínuo, evitando a necessidade de carregar páginas web inteiras na memória de uma vez. O Scrapy também tem suporte integrado para cache e scraping incremental, o que melhora a escalabilidade minimizando solicitações redundantes e processando apenas conteúdo novo ou atualizado.
Além disso, o Scrapy oferece opções para ajustar o uso de memória por meio de configurações como solicitações concorrentes, limites de profundidade e pipelines de itens. Esses recursos permitem otimizar o consumo de memória de acordo com os requisitos específicos do seu projeto de scraping de dados.
O Selenium normalmente consome uma quantidade significativa de memória ao interagir com sites com muito JavaScript, levando a um maior consumo de memória. Isso pode impactar negativamente sua escalabilidade e desempenho, especialmente em projetos de scraping em grande escala.
O middleware integrado do Scrapy chamado HTTPCacheMiddleware armazena em cache as solicitações feitas pelos spiders e suas respostas relacionadas. Você pode habilitar o cache adicionando o seguinte código ao arquivo settings.py no seu projeto:
# Enable and configure HTTP caching (disabled by default)
HTTPCACHE_ENABLED = True
Escalar o Selenium para lidar com scraping de dados em grande escala requer a implantação de múltiplas instâncias em sistemas distribuídos, levando ao aumento das demandas de recursos, como RAM e CPU.
Adequação para Diferentes Tipos de Conteúdo Web
A maioria dos sites na internet apresenta páginas web dinâmicas ou estáticas. Vamos ver como o Scrapy e o Selenium lidam com ambos os tipos de páginas web.
Páginas Web Dinâmicas
A maioria das páginas web dinâmicas é alimentada por frameworks JavaScript, como Angular e React, para atualizar o conteúdo sem recarregar a página inteira.
O Selenium pode extrair conteúdo dinâmico de vários sites, mas o Scrapy não suporta inerentemente a extração de conteúdo dinâmico gerado por JavaScript. Você pode integrar o Scrapy com ferramentas como Selenium e Splash para obter essa funcionalidade.
Páginas Web Estáticas
As páginas web estáticas geralmente oferecem interação limitada em comparação com as dinâmicas, normalmente permitindo que os usuários apenas visualizem conteúdo ou cliquem em links.
Como mencionado anteriormente, o Selenium pode extrair dados de páginas estáticas, mas não é a ferramenta mais eficiente para isso. Em contraste, o Scrapy se destaca na extração de dados estáticos, proporcionando uma experiência tranquila e eficiente para coletar as informações desejadas.
Capacidades de Integração
O Scrapy pode se integrar facilmente com a maioria das ferramentas Python, incluindo bancos de dados como MySQL, PostgreSQL e MongoDB, para armazenar dados extraídos. Você pode até usar mapeadores objeto-relacional (ORMs), como o SQLAlchemy, para simplificar o processo de armazenamento de dados em bancos de dados relacionais. Se quiser processar e analisar ainda mais seus dados, pode usar o pandas, uma popular biblioteca de manipulação e análise de dados para Python.
O Scrapy também pode ser integrado com frameworks web como Django e Flask para criar aplicações web que incorporam funcionalidade de scraping de dados. Além disso, a integração com o FastAPI permite criar APIs web de alto desempenho com suporte assíncrono, adequado para lidar com solicitações de scraping de forma eficiente.
Em contraste, o Selenium fornece drivers de navegador que atuam como intermediários entre as APIs do Selenium WebDriver e os navegadores. Você pode baixar e instalar um WebDriver para integrar com o navegador web de sua escolha. O Selenium atualmente fornece drivers de navegador para Chrome, Edge, Firefox e Safari.
O Selenium também pode ser usado para testar automaticamente as funcionalidades de aplicações web; no entanto, lembre-se de que ele não possui um framework de testes integrado. Você pode integrar o Selenium com outros frameworks de teste populares, incluindo CodeceptJS, Helium e Selenide.
O Selenium costumava se integrar com ferramentas de CI, como Jenkins e Travis CI, para permitir que scripts de automação fossem executados automaticamente como parte do pipeline de integração contínua e entrega contínua (CI/CD); no entanto, agora, tudo é executado com o GitHub Actions, que suporta processos contínuos de teste e implantação.
O Scrapy pode ser integrado com diferentes provedores de serviços de Proxy, como a Bright Data, passando o IP e a porta do Proxy como parâmetro de solicitação. Esse método é recomendado se você quiser usar um Proxy específico para o seu projeto.
Por exemplo, se você quiser integrar com um servidor Proxy, pode usar o comando pip pip3 install scrapy para instalar o Scrapy, assim:
#import scrapy module
import scrapy
class BookSpider(scrapy.Spider):
name = "books"
def start_requests(self):
start_urls = ["https://example.com/products"]
for url in start_urls:
yield scrapy.Request(
url=url,
callback=self.parse,
# connect with proxy
meta={"proxy": "http://USERNAME:[email protected]:22225"},
)
def parse(self, response):
for book in response.css(".book-card"):
yield {
"title": book.css(".title ::text").get(),
"price": book.css(".price-wrapper ::text").get(),
}
Aqui, você importa o Scrapy e define uma classe chamada BookSpider herdada da classe spider do Scrapy para extrair uma lista de livros do site. O método start_requests() inicia solicitações com URLs e proxies especificados, e o método parse() extrai títulos e preços de livros usando seletores CSS.
Em contraste, o Selenium suporta integração direta de Proxy por meio de vários drivers de navegador, como ChromeDriver e geckodriver. Basta configurar o Selenium WebDriver para rotear suas solicitações HTTP por meio de um servidor Proxy.
Por exemplo, você pode integrar o Selenium com proxies especificando o IP e a porta do Proxy fornecidos pela Bright Data, assim:
#import selenium modules
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.proxy import Proxy, ProxyType
# Proxy configuration
proxy_address = "http://USERNAME:[email protected]"
proxy_port = "22225"
# Selenium options : integrate with proxy credentials from Bright data
options = webdriver.ChromeOptions()
options.add_argument('--proxy-server=%s:%s' % (proxy_address, proxy_port))
# Selenium webdriver instantiation
driver = webdriver.Chrome(options=options)
# Example usage: scraping a webpage
url = "https://example.com"
driver.get(url)
print(driver.page_source)
# Close the driver
driver.quit()
Aqui, você importa os módulos Selenium necessários e configura a configuração do Proxy. Em seguida, configura o Chrome para usar servidores Proxy definidos, instancia um WebDriver, extrai dados de uma página web ("https://example.com"), imprime o código-fonte da página e fecha o WebDriver para finalizar o processo.
Conclusão
Neste artigo, você comparou duas ferramentas populares de scraping de dados: Scrapy e Selenium.
O Scrapy é uma ferramenta de scraping baseada em Python fácil de usar, ideal para extração de dados em sites estáticos. Em contraste, o Selenium fornece capacidades de automação e scraping usando múltiplas linguagens de programação, suporta vários navegadores web e é a melhor opção para extrair conteúdo dinâmico e renderizado por JavaScript.
Qualquer que seja a ferramenta que você decida usar, é recomendável que você utilize uma infraestrutura de dados como a Bright Data. Ela pode ajudá-lo a adicionar funcionalidades aos seus scripts de scraping de dados para evitar restrições geográficas, bloqueios e Resolução de CAPTCHA. Você também pode utilizar a API e o SDK da Bright Data para atender a uma gama mais ampla de requisitos de scraping, garantindo a eficiência, velocidade, precisão e escalabilidade do seu projeto. Interessado em levar sua coleta de dados ainda mais longe? Compre um conjunto de dados personalizado (amostras gratuitas disponíveis).
