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As 25 principais ideias de projetos de raspagem da Web para 2025

25 ideias poderosas de projetos de raspagem da Web com ferramentas, dicas e casos de uso – perfeitas para desenvolvedores iniciantes e avançados que desejam criar raspadores do mundo real.
26 min de leitura
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Antonello Zanini
Best Web Scraping Ideas blog image

Nesta postagem do blog, você descobrirá:

  • Se agora é um bom momento para iniciar um projeto de raspagem da Web
  • Qual pilha de tecnologia você deve usar
  • 25 ideias de projetos de raspagem da Web para ajudá-lo a começar com um plano sólido

Vamos mergulhar de cabeça!

Desenvolver um projeto de raspagem da Web é uma boa ideia?

Já se passou quase uma década desde que a revista The Economist publicou o artigo “O recurso mais valioso do mundo não é mais o petróleo, mas os dados“. Na época, essa foi uma afirmação ousada. Quase dez anos depois, ela parece quase óbvia.

Dados são dinheiro, e não é surpresa que muitas das empresas mais valiosas do mundo por capitalização de mercado – como Google, Meta, Amazon e Apple – estejam profundamente conectadas a dados. Da mesma forma, muitas startups, especialmente no espaço de IA, construíram seu sucesso raspando discretamente dados da Web e usando-os para treinar modelos avançados.

Então, será que realmente precisamos de mais provas de que é sempre um bom momento para iniciar um projeto de raspagem da Web? Basta ver quantas empresas construíram sua fortuna com base em dados – a resposta é um retumbante sim.

Agora, você deve estar se perguntando quais são as melhores ideias de projetos de raspagem da Web. Bem, é exatamente disso que trata este artigo – portanto, continue lendo!

Melhores linguagens e pilhas de programação para raspagem da Web

Como já abordamos, Python e JavaScript são geralmente consideradas as melhores linguagens para raspagem da Web. Isso se deve ao fato de serem fáceis de usar para iniciantes, terem forte apoio da comunidade e oferecerem uma ampla variedade de bibliotecas adaptadas para tarefas de raspagem.

Dito isso, não existe uma pilha única para todos os tipos de raspagem da Web. As bibliotecas, as ferramentas e os serviços que você deve usar dependem do tipo de site que você está almejando. Veja abaixo um resumo rápido:

Além disso, você pode integrar:

Para obter guias de raspagem da Web mais detalhados e pilhas de tecnologia recomendadas, consulte os seguintes recursos:

Melhores ideias de projetos de raspagem da Web

Explore 25 dos projetos mais interessantes sobre raspagem da Web deste ano. Para cada projeto, você encontrará uma breve descrição seguida de:

  • Nível: Se o projeto é para usuários de raspagem da Web iniciantes, intermediários ou avançados.
  • Exemplos: Sites e aplicativos do mundo real em que essa técnica de raspagem se aplica.
  • Ferramentas recomendadas: Uma lista com curadoria de bibliotecas de código aberto e ferramentas premium para ajudá-lo a extrair os dados de interesse.
  • Leitura adicional: Links para guias, artigos e tutoriais úteis para aprofundar seu conhecimento sobre como criar o projeto específico de raspagem da Web.

Pronto para se inspirar? Vamos nos aprofundar em algumas ideias legais de raspagem da Web!

Observação: Os projetos de raspagem da Web listados abaixo estão em ordem aleatória. Sinta-se à vontade para escolher um e se motivar com o que preferir!

Projeto nº 1: Comparação automatizada de preços de produtos

A ideia aqui é criar um coletor de dados da Web que rastreie os preços dos produtos em várias lojas on-line. O objetivo é monitorar as flutuações de preços ao longo do tempo para entender a inflação e as tendências econômicas, ou simplesmente encontrar as melhores ofertas.

Ao extrair dados de sites de comércio eletrônico, como Amazon, eBay e Walmart, o rastreador de monitoramento de preços pode monitorar os preços dos produtos e os custos de envio. Os usuários também devem poder configurar alertas para quedas de preços, facilitando a tomada de decisões de compra informadas.

Nível: Intermediário a Avançado

🧪 Exemplos:

  • PriceGrabber
  • Shopzilla
  • camelcamelcamel.com

🛠️ Ferramentas recomendadas:

🔗 Leitura adicional:

Projeto nº 2: Agregação de notícias

Um agregador de notícias extrai manchetes, resumos de artigos ou artigos completos de várias fontes de notícias on-line. Em seguida, ele os apresenta aos usuários com base em suas preferências e configurações específicas. Esse aplicativo tem como alvo determinados tópicos, palavras-chave ou categorias dos principais sites de notícias e extrai o conteúdo de forma programática ou usando análise de conteúdo com tecnologia de IA.

Ao agregar conteúdo de notícias, os usuários podem analisar tendências de mídia, acompanhar as últimas notícias ou alimentar os dados em um mecanismo de recomendação. Lembre-se de que já existem vários agregadores de notícias populares, pois essa é uma das ideias de projeto de raspagem da Web mais comuns e amplamente desenvolvidas.

Nível: Intermediário

🧪 Exemplos:

  • SQUID
  • Flipboard
  • Notícias

🛠️ Ferramentas recomendadas:

🔗 Leitura adicional:

Projeto nº 3: Criador de portal de busca de emprego

Esse projeto de raspagem da Web envolve a coleta de listas de empregos de plataformas populares de busca de empregos, como LinkedIn e Indeed. O objetivo é criar uma ferramenta que extraia anúncios de emprego com base em critérios definidos pelo usuário, como local, setor, cargo e faixa salarial.

Com esses dados, você pode criar um portal de empregos que agregue ofertas de emprego para todos os setores ou se concentre em um nicho específico. Os usuários poderiam então usar essa plataforma para pesquisar oportunidades de trabalho, receber recomendações personalizadas com base em seus perfis ou preferências e analisar as tendências do mercado de trabalho para tomar decisões de carreira bem informadas.

Nível: Intermediário a Avançado

🧪 Exemplos:

  • De fato
  • Café para contratação
  • Simplificar trabalhos

🛠️ Ferramentas recomendadas:

🔗 Leitura adicional:

Projeto nº 4: Monitoramento de passagens aéreas

Este projeto envolve a criação de um coletor de dados da Web para rastrear preços de passagens aéreas, disponibilidade e muito mais de várias companhias aéreas e sites de viagens. Os dados de voos mudam com frequência com base em fatores como disponibilidade, demanda, estação do ano e clima. Portanto, o coletor de dados deve ser rápido o suficiente para coletar dados de preços em tempo real.

Uma ferramenta de monitoramento de passagens aéreas do mundo real também deve incluir recursos avançados para análise, como permitir que os usuários acompanhem as flutuações de preço ao longo do tempo, aproveitem as melhores ofertas e configurem alertas por e-mail ou notificação.

Nível: Intermediário a Avançado

🧪 Exemplos:

  • Expedia
  • Google Flights
  • Skyscanner
  • Caiaque

🛠️ Ferramentas recomendadas:

🔗 Leitura adicional:

Projeto nº 5: Recomendação de filmes/séries de TV

Um sistema de recomendação de filmes/séries de TV pode ser desenvolvido com a coleta de dados de bancos de dados populares de filmes e programas de TV, como IMDb, Rotten Tomatoes ou Metacritic. O coletor de dados coleta informações relevantes, como títulos, gêneros, classificações de usuários, resenhas e datas de lançamento.

Esses dados podem, então, ser utilizados para criar um mecanismo de recomendação com base no aprendizado de máquina, que sugere filmes ou programas de TV com base no histórico de exibição, nas classificações ou nas preferências do usuário.

Nível: Intermediário

🧪 Exemplos:

  • MovieLens
  • OneMovie
  • Gosto

🛠️ Ferramentas recomendadas:

🔗 Leitura adicional:

Projeto nº 6: Análise de jogadores/equipes esportivas

Este projeto de raspagem da Web exige que você recupere dados de sites de esportes e de federações. O que você precisa fazer é criar um aplicativo ou serviço que acompanhe o desempenho de equipes e atletas individuais, incluindo métricas como assistências, lesões e outras estatísticas.

Ao analisar esses dados esportivos, os usuários podem obter insights sobre as tendências de desempenho dos jogadores, comparar atletas e equipes ao longo das temporadas e prever o desempenho futuro. Observe que esse conceito pode ser aplicado a vários esportes, do basquete ao futebol, do boxe ao tênis.

Nível: Iniciante

🧪 Exemplos:

  • Sports-Reference.com
  • Transfermarkt
  • Basketball-Reference.com

🛠️ Ferramentas recomendadas:

🔗 Leitura adicional:

Projeto nº 7: Pesquisa de ações e análise do mercado de ações

Uma ideia popular de projeto de raspagem da Web é a coleta de dados financeiros e de ações de plataformas de mercado de ações, corretores ou sites oficiais do mercado. O que você deve fazer é desenvolver um raspador que rastreie e analise as principais métricas, como preços de ações, relatórios de ganhos, tendências de mercado, índices P/E, rendimentos de dividendos e muito mais.

Ao coletar esses dados, os usuários podem analisar oportunidades de investimento, acompanhar o desempenho das ações e monitorar a saúde financeira das empresas ao longo do tempo. Essa ferramenta seria especialmente valiosa para operadores de ações, investidores, analistas financeiros ou qualquer pessoa que queira tomar decisões informadas com base em dados de mercado.

Nível: Intermediário a Avançado

🧪 Exemplos:

  • Investopédia
  • MarketWatch
  • TipRanks

🛠️ Ferramentas recomendadas:

🔗 Leitura adicional:

Projeto nº 8: SERP Scraping para RAG

Encontrar dados de alta qualidade para pipelines RAG(Retrieval-Augmented Generation) nem sempre é fácil. É por isso que muitos modelos de IA dependem de uma abordagem simples, mas eficaz: alimentar o modelo com os principais resultados de pesquisa do Google ou de outros mecanismos de pesquisa importantes para uma palavra-chave específica.

A raspagem de SERPs (Search Engine Results Pages, páginas de resultados de mecanismos de pesquisa) é uma maneira eficiente de reunir conteúdo da Web novo e relevante para sistemas RAG ou qualquer outro aplicativo que precise de dados de fontes confiáveis. A ideia é extrair URLs, títulos de páginas, snippets e até mesmo conteúdo de página inteira de fontes como Google, Bing, DuckDuckGo e outros mecanismos de pesquisa.

Esses dados extraídos podem alimentar assistentes de IA, bots de resposta a perguntas ou sistemas de recuperação de conhecimento com informações atualizadas e contextualmente ricas.

Nível: Avançado

🧪 Exemplos:

  • Perplexidade
  • Visão geral da IA do Google
  • Agentes de pesquisa de IA

🛠️ Ferramentas recomendadas:

🔗 Leitura adicional:

Projeto nº 9: Gerador de Itinerário de Viagem

Os dados de viagem estão disponíveis em vários sites, incluindo TripAdvisor, Yelp, Airbnb, Expedia e Google Maps. Ao recuperar esses dados com um scraper personalizado, você pode gerar automaticamente itinerários de viagem para seus usuários.

O objetivo é coletar informações sobre atrações, hotéis, restaurantes e atividades em um destino específico. Ao integrar os dados de tráfego do Google Maps, você pode organizar essas informações em um itinerário estruturado com base nas preferências do usuário, como orçamento, duração e interesses.

Os usuários poderiam usar essa plataforma para planejar suas viagens, descobrir destinos incomuns e criar itinerários personalizados adaptados às suas necessidades de viagem.

Nível: Intermediário a Avançado

🧪 Exemplos:

  • Wanderlog
  • TripIt

🛠️ Ferramentas recomendadas:

🔗 Leitura adicional:

Projeto nº 10: Repositório GitHub e recuperador de base de código

Este projeto pede que você crie um script automatizado para coletar metadados e trechos de código de repositórios públicos do GitHub. As informações que você poderia coletar incluem nomes de repositórios, descrições, estrelas, bifurcações, colaboradores, idiomas usados, conteúdo do README e até mesmo arquivos de código.

Esses dados são importantes para os desenvolvedores que buscam inspiração, realizam análises competitivas ou criam conjuntos de dados para aprendizado de máquina ou IA. Além disso, ele também permite que você rastreie e identifique os melhores projetos para domínios específicos, como desenvolvimento da Web, ciência de dados ou DevOps.

Observe que ideias semelhantes de projetos de raspagem da Web podem ser implementadas no Bitbucket, no GitLab e em outras plataformas.

Nível: Intermediário

🧪 Exemplos:

  • Listas incríveis
  • História do GitHub Star
  • Gerador de estatísticas do GitHub

🛠️ Ferramentas recomendadas:

🔗 Leitura adicional:

Projeto #11: Análise de resenhas de jogos on-line

O projeto atual trata da coleta de avaliações e classificações de usuários de plataformas como Steam, Metacritic, IGN e portais de jogos semelhantes. Esses dados podem ser usados para analisar sentimentos, detectar tendências e obter insights sobre jogos populares ou gêneros de jogos.

Ao processar um grande volume de avaliações, é possível descobrir temas recorrentes, como problemas de desempenho, destaques de jogabilidade ou satisfação geral do usuário. Esses insights podem ajudar a informar as decisões de compra, rastrear as tendências do setor ou gerar recomendações personalizadas de jogos.

Nível: Iniciante

🧪 Exemplos:

  • SteamDB
  • CríticoDB

🛠️ Ferramentas recomendadas:

🔗 Leitura adicional:

Projeto nº 12: Coleta de dados da Web sobre preços de criptografia

Este projeto se concentra no desenvolvimento de um bot de raspagem da Web que coleta automaticamente preços de criptomoedas de bolsas e sites financeiros como CoinMarketCap, CoinGecko ou Binance. O raspador ajuda a rastrear flutuações de preços, volumes de negociação e tendências de mercado em tempo real.

Com esses dados, os usuários podem analisar o desempenho das criptomoedas, detectar movimentos de mercado ou alimentar estratégias de negociação automatizadas. Esse tipo de projeto de raspagem da Web é especialmente útil para investidores em criptomoedas, analistas e desenvolvedores que criam painéis de controle ou ferramentas financeiras. Observe que uma lógica semelhante também pode ser aplicada à raspagem de NFT.

Nível: Intermediário a Avançado

🧪 Exemplos:

  • CryptoCompare.com
  • Kraken

🛠️ Ferramentas recomendadas:

🔗 Leitura adicional:

Projeto nº 13: Sistema de recomendação de livros

Um sistema de recomendação de livros pode ser criado de forma eficaz com o uso de raspagem da Web. Tudo o que você precisa é de um script automatizado que colete dados de livros – como títulos, autores, gêneros, classificações de usuários e resenhas – de livrarias on-line, plataformas de resenhas ou catálogos públicos.

Os dados extraídos podem então ser usados para alimentar um mecanismo de recomendação baseado em aprendizado de máquina que sugere livros com base nas preferências do usuário, no histórico de leitura ou nas tendências gerais de popularidade. Esse tipo de projeto de coleta de dados fornece aos leitores recomendações personalizadas. Além disso, pode ser benéfico para os desenvolvedores que estão explorando a aprendizagem de máquina ou os sistemas de recomendação.

Nível: Intermediário

🧪 Exemplos:

  • Goodreads
  • Estante de livros
  • StoryGraph
  • Livros

🛠️ Ferramentas recomendadas:

🔗 Leitura adicional:

Projeto nº 14: Análise de dados políticos

Esse raspador deve recuperar dados de sites governamentais, veículos de notícias políticas, páginas de resultados eleitorais ou plataformas de mídia social. Os dados a serem recuperados incluem tendências políticas, sentimento público e dinâmica eleitoral.

O objetivo é criar ferramentas que ajudem a visualizar ou prever mudanças na opinião pública, no comportamento do eleitor ou na eficácia da campanha. Ao agregar e analisar essas informações, pesquisadores, jornalistas ou apenas cidadãos comuns podem obter insights mais profundos sobre o cenário político.

Os cientistas de dados e os desenvolvedores da Web também podem usar esses dados para alimentar painéis e modelos preditivos.

Nível: Iniciante a Intermediário

🧪 Exemplos:

  • 270 para ganhar
  • PDI

🛠️ Ferramentas recomendadas:

🔗 Leitura adicional:

Projeto nº 15: Análise de preços de hotéis

A ideia por trás desse projeto de raspagem da Web é coletar automaticamente os preços dos quartos de hotel em plataformas de reserva e sites de hotéis. O objetivo final é criar um aplicativo de monitoramento que mostre como os preços mudam com base em fatores como local, estação, demanda e disponibilidade.

Os usuários podem analisar as tendências de preços ao longo do tempo, comparar tarifas em diferentes plataformas e até mesmo prever preços futuros. Isso é especialmente útil para viajantes econômicos, blogueiros de viagem ou empresas que desejam integrar inteligência de preços em seus serviços.

Nível: Iniciante

🧪 Exemplos: ]

  • Booking.com
  • Airbnb
  • Hotéis.com
  • Agoda

🛠️ Ferramentas recomendadas:

🔗 Leitura adicional:

Projeto nº 16: Sistema de recomendação de receitas

Todos nós já nos vimos com o estômago vazio e a geladeira quase vazia, perguntando: “O que podemos fazer com o que temos?” A IA poderia ajudar, mas somente se tiver sido treinada com dados de receitas de sites de receitas populares, como Allrecipes, Food Network ou Epicurious.

O objetivo é criar um sistema de recomendação que sugira receitas aos usuários com base nos ingredientes que eles têm em mãos, restrições alimentares, culinárias preferidas ou tipos de refeição. Ao extrair detalhes da receita, como ingredientes, instruções, classificações e informações nutricionais, você pode alimentar esses dados em um mecanismo de recomendação.

Os usuários poderão pesquisar receitas com base em suas preferências, criar listas de compras e até mesmo receber sugestões de refeições com base nos ingredientes que já têm na geladeira.

Nível: Iniciante a Intermediário

🧪 Exemplos:

  • SuperCook
  • RecipeRadar

🛠️ Ferramentas recomendadas:

  • Bela sopa
  • Marionetista
  • TensorFlow ou PyTorch para sistemas de recomendação baseados em aprendizagem profunda

🔗 Leitura adicional:

Projeto #17: Agregador de eventos para encontros e conferências locais

Essa ideia de projeto de raspagem da Web envolve a extração de dados de eventos de plataformas de encontros locais, sites de conferências, listas de eventos ou até mesmo canais de mídia social. O objetivo é agregar eventos com base nas preferências do usuário, como local, setor, data e disponibilidade de ingressos.

Ao coletar esses dados, os usuários podem navegar pelos próximos eventos, receber recomendações personalizadas e até mesmo acompanhar conferências ou oportunidades de networking em suas áreas de interesse.

Nível: Intermediário

🧪 Exemplos:

  • Meetup.com
  • Eventbrite

🛠️ Ferramentas recomendadas:

🔗 Leitura adicional:

Projeto nº 18: Análise financeira da empresa

Este projeto de raspagem envolve a raspagem de dados financeiros de relatórios de empresas, declarações de lucros ou fontes de notícias financeiras. O objetivo é rastrear e analisar as principais métricas financeiras, como receita, margens de lucro, desempenho das ações e tendências de mercado.

Ao coletar esses dados, os usuários podem criar modelos financeiros, analisar oportunidades de investimento e acompanhar a saúde financeira das empresas ao longo do tempo. Esse aplicativo daria suporte a analistas financeiros, investidores anjos, capitalistas de risco ou profissionais de negócios que desejam se manter atualizados com o desempenho do mercado.

Nível: Iniciante a Intermediário

🧪 Exemplos:

  • AngelList
  • Sementes de ouro
  • Wefunder

🛠️ Ferramentas recomendadas:

🔗 Leitura adicional:

Projeto #19: Analisador do mercado imobiliário

A ideia aqui é extrair dados de plataformas imobiliárias e listagens locais do MLS(Multiple Listing Service). O que você deseja fazer é coletar informações sobre a propriedade, como preços, metragem quadrada, comodidades, localização, tendências históricas e dados da vizinhança. Em seguida, você pode criar um painel de exploração de imóveis ou uma ferramenta de análise.

Seu scraper também deve ser capaz de monitorar as listagens de imóveis em tempo real, comparar os preços de mercado entre regiões e detectar tendências, como bairros emergentes ou flutuações de preços. Com esses dados, os usuários podem tomar decisões informadas sobre compra, venda ou investimento em imóveis.

Nível: Intermediário

🧪 Exemplos:

  • Zillow
  • Redfin
  • Idealista

🛠️ Ferramentas recomendadas:

🔗 Leitura adicional:

Projeto #20: Análise da avaliação do cliente

Um projeto de raspagem da Web que envolve a recuperação de avaliações de clientes de plataformas de comércio eletrônico, sites de avaliação ou lojas de aplicativos. Nesse caso, o coletor de dados deve extrair detalhes como classificações com estrelas, conteúdo da avaliação, registros de data e hora e nomes de produtos.

Os dados coletados podem então ser analisados para obter insights sobre a satisfação do usuário, o desempenho do produto e o sentimento geral. Ao aplicar as técnicas de PNL, as empresas e os desenvolvedores podem identificar tendências, detectar problemas recorrentes e fazer melhorias e tomar decisões informadas.

Nível: Iniciante a Intermediário

🧪 Exemplos:

  • Olho de pássaro
  • Tagembed
  • Revisão do cultivador
  • Bot de revisão

🛠️ Ferramentas recomendadas:

🔗 Leitura adicional:

Projeto #21: Ferramenta de análise de mídia social

Plataformas de mídia social como X, Reddit, Instagram e LinkedIn são fontes ricas de dados sobre tendências, hashtags, sentimentos e envolvimento do público.

O que você deve fazer é desenvolver um scraper que colete postagens públicas, comentários, curtidas, compartilhamentos e estatísticas de seguidores. Em seguida, organize e visualize esses dados para monitorar o sentimento da marca, rastrear tópicos virais ou medir o impacto das campanhas de marketing em diferentes plataformas.

Essa ferramenta seria especialmente valiosa para profissionais de marketing, pesquisadores, influenciadores e startups que buscam percepções da mídia social.

Nível: Intermediário a Avançado

🧪 Exemplos:

  • Fluxo luminoso
  • Socialinsider

🛠️ Ferramentas recomendadas:

🔗 Leitura adicional:

Projeto nº 22: Banco de dados de influenciadores

Esta ideia de projeto de raspagem da Web trata da coleta de dados de plataformas de mídia social para criar um banco de dados de influenciadores. A mídia social deve coletar informações como nomes, identificadores de mídia social, contagens de seguidores, métricas de envolvimento, nichos e localizações geográficas.

Os profissionais de marketing ou as agências podem então aproveitar esses dados para identificar os influenciadores certos para as campanhas ou analisar as tendências dos influenciadores. As plataformas para extrair dados incluem TikTok, YouTube, Facebook, Instagram, X, Reddit e outras.

Nível: Intermediário

🧪 Exemplos:

  • Lâmina social
  • Influência positiva
  • AspireIQ

🛠️ Ferramentas recomendadas:

🔗 Leitura adicional:

Projeto #23: Rastreador de trabalhos de pesquisa

A inteligência artificial não é apenas uma tendência, mas um campo científico em rápida evolução. O mesmo se aplica à ciência de dados e a outros domínios científicos. A ideia por trás desse projeto de raspagem da Web é recuperar artigos acadêmicos e pré-impressões de plataformas como arXiv, Google Scholar, ResearchGate e similares.

O objetivo é criar um rastreador que mantenha os usuários atualizados com as últimas publicações, tendências e descobertas. Usando esses dados, os usuários podem filtrar os artigos por tópico, criar uma lista de leitura personalizada ou receber alertas de subcampos específicos, como PNL, visão computacional ou IA generativa.

Nível: Iniciante

🧪 Exemplos:

  • Papéis com código

🛠️ Ferramentas recomendadas:

🔗 Leitura adicional:

Projeto nº 24: Centro de recursos de aprendizado de idiomas

Aprender um novo idioma requer tempo e os recursos certos. Essa ideia de projeto de raspagem da Web envolve a criação de um hub centralizado com conteúdo de plataformas de aprendizado de idiomas, blogs, fóruns e sites de vídeo.

Os principais recursos nessa área seriam dicas de gramática, listas de vocabulário, guias de pronúncia, desafios de aprendizagem e recomendações de mídia, como vídeos ou podcasts.

Com esses dados, você está equipando os alunos com um feed selecionado de recursos linguísticos adaptados ao nível, idioma de interesse ou estilo de aprendizagem deles. É assim que você pode criar uma ferramenta para estudantes e educadores de idiomas.

Nível: Iniciante

🧪 Exemplos:

  • FluentU
  • Redobrar

🛠️ Ferramentas recomendadas:

🔗 Leitura adicional:

Projeto nº 25: Agregador de oportunidades de voluntariado

Existem milhares de organizações sem fins lucrativos, sites de caridade e plataformas de voluntariado em todo o mundo. Esse projeto de raspagem da Web envolve a coleta de dados dessas fontes e sua agregação em um portal centralizado.

Com as vagas de voluntariado coletadas, os usuários podem pesquisar oportunidades com base em suas preferências – como local, compromisso de tempo, conjunto de habilidades e interesses. Os usuários também podem receber recomendações personalizadas e acompanhar as oportunidades por prazo, organização ou causa.

Nível: Iniciante

🧪 Exemplos:

  • Idealista
  • VolunteerMatch

🛠️ Ferramentas recomendadas:

  • Scrapy
  • BeautifulSoup
  • Solicitações de Python

🔗 Leitura adicional:

Conclusão

Neste artigo, você viu várias ideias legais de projetos de raspagem da Web. Uma coisa que todos esses projetos têm em comum é que a maioria dos sites-alvo implementa medidas antirrastreamento, como:

  • Proibições de IP
  • CAPTCHAs
  • Sistemas avançados de detecção anti-bot
  • Impressão digital do navegador e do TLS

Esses são apenas alguns dos desafios que os raspadores da Web encontram regularmente. Supere todos eles com os serviços da Bright Data:

  • Serviços de proxy: Vários tipos de proxies para contornar restrições geográficas, com mais de 150 milhões de IPs.
  • Navegador de raspagem: Um navegador compatível com Playright, Selenium e Puppeter com recursos de desbloqueio incorporados.
  • APIs do Web Scraper: APIs pré-configuradas para extrair dados estruturados de mais de 100 domínios principais.
  • Web Unlocker: Uma API tudo em um que lida com o desbloqueio de sites com proteções antibot.
  • API SERP: Uma API especializada que desbloqueia os resultados do mecanismo de pesquisa e extrai dados SERP completos.

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