O AutoScraper é uma biblioteca Python que simplifica o Scraping de dados da web, identificando e extraindo automaticamente dados de sites sem inspeção manual de HTML. Ao contrário das ferramentas tradicionais de Scraping de dados, o AutoScraper aprende a estrutura dos elementos de dados com base em consultas de exemplo, tornando-o uma ótima opção tanto para desenvolvedores iniciantes quanto experientes. Ideal para tarefas como coletar informações de produtos, agregar conteúdo ou realizar Pesquisa de mercado, o AutoScraper lida com sites dinâmicos de forma eficiente, sem nenhuma configuração complexa.
Neste artigo, você aprenderá como usar o AutoScraper com Python para Scraping de dados.
Pré-requisitos
Configurar o AutoScraper é fácil. É claro que você precisa ter o Python 3 ou uma versão posterior instalada localmente. Como qualquer outro projeto de Scraping de dados em Python, você só precisa executar alguns comandos para criar um diretório de projeto e criar e ativar um ambiente virtual nele:
# Configurar diretório do projeto
mkdir auto-scrape
cd auto-scrape
# Criar ambiente virtual
python -m venv env
# Para usuários de Mac e Linux
source env/bin/activate
# Para usuários do Windows
venvScriptsactivate
O uso de um ambiente virtual simplifica o gerenciamento de dependências no projeto.
Em seguida, instale a biblioteca autoscraper executando o seguinte comando:
pip install autoscraper
Você também precisa instalar o pandas para salvar os resultados da extração em um arquivo CSV no final. O pandas é uma biblioteca Python que oferece uma ferramenta fácil de usar para análise e manipulação de dados. Ele permite processar e salvar facilmente os resultados extraídos em vários formatos, como CSV, XLSX e JSON. Execute o seguinte comando para instalá-lo:
pip install pandas
Selecione um site de destino
Ao fazer scraping de sites públicos, certifique-se de verificar os Termos de Serviço (ToS) do site ou o arquivo robots.txt para garantir que o site permita o scraping. Isso ajuda a evitar quaisquer questões legais ou éticas. Além disso, é melhor selecionar sites que forneçam dados em um formato estruturado, como tabelas ou listas, que são mais fáceis de extrair.
As ferramentas tradicionais de scraping geralmente exigem a análise da estrutura HTML de uma página da web para localizar os elementos de dados de destino. Isso pode ser demorado e requer familiaridade com ferramentas como consoles de desenvolvedor de navegador. No entanto, o AutoScraper simplifica essa etapa, aprendendo automaticamente a estrutura dos dados com base em dados de exemplo (também conhecidos como wanted_list), eliminando a necessidade de inspeção manual.
Neste tutorial, você começará raspando dados da página Países do mundo: um exemplo simples do Scrape This Site, uma área de testes fácil de usar para iniciantes, projetada para testar ferramentas de raspagem. Essa página tem uma estrutura simples, ideal para demonstrar técnicas básicas de raspagem. Depois de dominar a estrutura básica, você passará para a página Equipes de hóquei: formulários, pesquisa e paginação, que apresenta um layout mais complexo.
Extraia dados simples com o AutoScraper
Agora que você identificou duas páginas que deseja coletar, é hora de começar a coletar!
Como a página Países do mundo: um exemplo simples é direta, o script a seguir pode ser usado para extrair uma lista de países, juntamente com suas capitais, populações e áreas:
# 1. Importe dependências
from autoscraper import AutoScraper
import pandas as pd
# 2. Defina a URL do site a ser extraído
url = "https://www.scrapethissite.com/pages/simple/"
# 3. Instancie o AutoScraper
scraper = AutoScraper()
# 4. Defina a lista desejada usando um exemplo da página da web
# Essa lista deve conter algum texto ou valores que você deseja extrair
wanted_list = ["Andorra", "Andorra la Vella", "84000", "468.0"]
# 5. Crie o Scraper com base na lista desejada e na URL
scraper.build(url, wanted_list)
# 6. Obtenha os resultados para todos os elementos correspondentes
results = scraper.get_result_similar(url, grouped=True)
# 7. Exiba as chaves e os dados de amostra para entender a estrutura
print("Chaves encontradas pelo Scraper:", results.keys())
# 8. Atribua colunas com base nas chaves do Scraper e na ordem esperada dos dados
columns = ["Nome do país", "Capital", "Área (km²)", "População"]
# 9. Crie um DataFrame com os dados extraídos
data = {columns[i]: results[list(results.keys())[i]] for i in range(len(columns))}
df = pd.DataFrame(data)
# 10. Salve o DataFrame em um arquivo CSV
csv_filename = 'countries_data.csv'
df.to_csv(csv_filename, index=False)
print(f"Os dados foram salvos com sucesso em {csv_filename}")
Este código tem comentários embutidos para explicar o que está acontecendo, mas aqui está um breve resumo: o script começa importando AutoScraper e pandas. Em seguida, você define a URL do site de destino. Depois, você cria uma instância do Scraper.
Agora, aqui está a parte interessante: em vez de fornecer instruções detalhadas ao Scraper sobre onde os dados de destino estão no site (como você faria para outros Scrapers, provavelmente por meio de XPath ou outros seletores), você simplesmente fornece um exemplo dos dados que está procurando. No quarto comentário, os Pontos de dados para um dos países são fornecidos ao Scraper como uma matriz (também conhecida como wanted_list).
Quando a wanted_list estiver pronta, você cria o Scraper usando a URL e a wanted_list. O Scraper baixa o site de destino e gera regras que armazena em sua lista de pilha. Ele usa essas regras para extrair dados de qualquer URL de destino no futuro.
No código abaixo do comentário seis, você usa o método get_result_similar no modelo AutoScraper para extrair dados da URL de destino que são semelhantes aos dados na wanted_list. A próxima linha é uma instrução de impressão simples para mostrar os IDs das regras sob as quais os dados foram encontrados na URL de destino. Sua saída deve ficar assim:
Chaves encontradas pelo Scraper: dict_keys(['rule_4y6n', 'rule_gghn', 'rule_a6r9', 'rule_os29'])
O código nos comentários oito e nove cria o esquema do cabeçalho para o seu arquivo CSV e formata os dados extraídos em um DataFrame do pandas. Por fim, o código no comentário dez salva os dados no CSV.
Depois de executar este script (salvando o script anterior em um arquivo chamado script.py e executando python script.py na linha de comando), você notará que um novo arquivo chamado countries_data.csv foi criado no diretório do projeto com um conteúdo semelhante a este:
Nome do país,Capital,Área (km²),População
Andorra,Andorra la Vella,84000,468,0
Emirados Árabes Unidos,Abu Dhabi,4975593,82880,0
...246 linhas recolhidas
Zâmbia,Lusaka,13460305,752614,0
Zimbábue, Harare, 11651858, 390580,0
É isso! É assim tão simples extrair dados de sites simples com o AutoScraper.
Processe e extraia dados de sites com um design complexo
Quando se trata de sites um pouco mais complexos, como a página Hockey Teams: Forms, Searching and Pagination, que contém uma tabela com muitos valores semelhantes, a técnica mostrada anteriormente pode falhar. Você pode tentar extrair o nome da equipe, o ano, as vitórias, as derrotas e outros campos deste site usando o mesmo método mostrado anteriormente para ver o problema por si mesmo.
Felizmente, o AutoScraper permite um treinamento mais preciso do modelo, podando as regras coletadas durante a etapa de construção antes de usar o modelo para extrair dados. Aqui está o código para ajudá-lo a fazer isso:
from autoscraper import AutoScraper
import pandas as pd
# Defina a URL do site a ser raspado
url = "https://www.scrapethissite.com/pages/forms/"
def setup_model():
# Instancie o AutoScraper
scraper = AutoScraper()
# Defina a lista desejada usando um exemplo da página da web
# Essa lista deve conter algum texto ou valores que você deseja extrair
wanted_list = ["Boston Bruins", "1990", "44", "24", "0.55", "299", "264", "35"]
# Construa o Scraper com base na lista desejada e na URL
scraper.build(url, wanted_list)
# Obtenha os resultados para todos os elementos correspondentes
results = scraper.get_result_similar(url, grouped=True)
# Exiba os dados para entender a estrutura
print(results)
# Salve o modelo
scraper.save("teams_model.json")
def prune_rules():
# Crie uma instância do Scraper
scraper = Scraper()
# Carregue o modelo salvo anteriormente
scraper.load("teams_model.json")
# Atualizar o modelo para manter apenas as regras necessárias
scraper.keep_rules(['rule_hjk5', 'rule_9sty', 'rule_2hml', 'rule_3qvv', 'rule_e8x1', 'rule_mhl4', 'rule_h090', 'rule_xg34'])
# Salve o modelo atualizado novamente
scraper.save("teams_model.json")
def load_and_run_model():
# Crie uma instância do Scraper
scraper = Scraper()
# Carregue o modelo salvo anteriormente
scraper.load("teams_model.json")
# Obter os resultados para todos os elementos correspondentes
results = Scraper.get_result_similar(url, grouped=True)
# Atribuir colunas com base nas chaves do Scraper e na ordem esperada dos dados
columns = ["Nome da equipe", "Ano", "Vitórias", "Derrotas", "% de vitórias", "Gols a favor (GF)", "Gols contra (GA)", "+/-"]
# Crie um DataFrame com os dados extraídos
data = {columns[i]: results[list(results.keys())[i]] for i in range(len(columns))}
df = pd.DataFrame(data)
# Salvar o DataFrame em um arquivo CSV
csv_filename = 'teams_data.csv'
df.to_csv(csv_filename, index=False)
print(f"Os dados foram salvos com sucesso em {csv_filename}")
# setup_model()
# prune_rules()
# load_and_run_model()
Este script tem três métodos definidos: setup_model, prune_rules e load_and_run_model. O método setup_model é semelhante ao que você viu anteriormente. Ele cria uma instância de um Scraper, cria uma wanted_list, constrói o Scraper usando a wanted_list, extrai os dados da URL de destino usando esse Scraper, imprime as chaves (ou seja, os IDs de regras coletados durante essa extração) e salva o modelo como está em um arquivo chamado teams_model.json no diretório do projeto.
Para executar isso, descomente a linha # setup_model() no script anterior, salve o script completo em um arquivo (por exemplo,script.py) e execute pythonscript.py. Sua saída deve ficar assim:
{'rule_hjk5': ['Boston Bruins', 'Buffalo Sabres', 'Calgary Flames', 'Chicago Blackhawks', 'Detroit Red Wings', 'Edmonton Oilers', 'Hartford Whalers', 'Los Angeles Kings', 'Minnesota North Stars', 'Montreal Canadiens', 'New Jersey Devils', 'New York Islanders', 'New York Rangers', 'Philadelphia Flyers', 'Pittsburgh Penguins', 'Quebec Nordiques', 'St. Louis Blues', 'Toronto Maple Leafs', 'Vancouver Canucks', 'Washington Capitals', 'Winnipeg Jets', 'Boston Bruins', 'Buffalo Sabres', 'Calgary Flames', 'Chicago Blackhawks'], 'rule_uuj6': ['Boston Bruins', 'Buffalo Sabres', 'Calgary Flames', 'Chicago Blackhawks', 'Detroit Red Wings', 'Edmonton Oilers', 'Hartford Whalers', 'Los Angeles Kings', 'Minnesota North Stars', 'Montreal Canadiens', 'New Jersey Devils', 'New York Islanders', 'New York Rangers', 'Philadelphia Flyers', 'Pittsburgh Penguins', 'Quebec Nordiques', 'St. Louis Blues', 'Toronto Maple Leafs', 'Vancouver Canucks', 'Washington Capitals', 'Winnipeg Jets', 'Boston Bruins', 'Buffalo Sabres', 'Calgary Flames', 'Chicago Blackhawks'], 'rule_9sty': ['1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1991', '1991', '1991', '1991'], 'rule_9nie': ['1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1991', '1991', '1991', '1991'], 'rule_41rr': ['1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1991', '1991', '1991', '1991'], 'rule_ufil': ['1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1991', '1991', '1991', '1991'], 'rule_ere2': ['1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1991', '1991', '1991', '1991'], 'rule_w0vo': ['1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1991', '1991', '1991', '1991'], 'rule_rba5': ['1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1991', '1991', '1991', '1991'], 'rule_rmae': ['1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1991', '1991', '1991', '1991'], 'rule_ccvi': ['1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1991', '1991', '1991', '1991'], 'rule_3c34': ['1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1991', '1991', '1991', '1991'], 'rule_4j80': ['1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1991', '1991', '1991', '1991'], 'rule_oc36': ['1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1991', '1991', '1991', '1991'], 'rule_93k1': ['1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1991', '1991', '1991', '1991'], 'rule_d31n': ['1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1991', '1991', '1991', '1991'], 'rule_ghh5': ['1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1991', '1991', '1991', '1991'], 'rule_5rne': ['1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1991', '1991', '1991', '1991'], 'rule_4p78': ['1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1991', '1991', '1991', '1991'], 'rule_qr7s': ['1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1991', '1991', '1991', '1991'], 'rule_60nk': ['1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1991', '1991', '1991', '1991'], 'rule_wcj7': ['1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1991', '1991', '1991', '1991'], 'rule_0x7y': ['1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1990', '1991', '1991', '1991', '1991'], 'rule_2hml': ['44', '31', '46', '49', '34', '37', '31', '46', '27', '39', '32', '25', '36', '33', '41', '16', '47', '23', '28', '37', '26', '36', '31', '31', '36'], 'rule_swtb': ['24'], 'rule_e8x1': ['0,55', '14', '0,575', '0,613', '-25', '0', '-38', '0,575', '-10', '24', '8', '-67', '32', '-15', '0,512', '-118', '0,588', '-77', '-72', '0', '-28', '-5', '-10', '-9', '21'], 'rule_3qvv': ['24', '30', '26', '23', '38', '37', '38', '24', '39', '30', '33', '45', '31', '37', '33', '50', '22', '46', '43', '36', '43', '32', '37', '37', '29'], 'rule_n07w': ['24', '30', '26', '23', '38', '37', '38', '24', '39', '30', '33', '45', '31', '37', '33', '50', '22', '46', '43', '36', '43', '32', '37', '37', '29'], 'rule_qmem': ['0,55', '0,388', '0,575', '0,613', '0,425', '0,463', '0,388', '0,575', '0,338', '0,487', '0,4', '0,312', '0,45', '0,412', '0,512', '0,2', '0,588', '0,287', '0,35', '0,463', '0,325', '0,45', '0,388', '0,388', '0,45'], 'rule_b9gx': ['264', '278', '263', '211', '298', '272', '276', '254', '266', '249', '264', '290', '265', '267', '305', '354', '250', '318', '315', '258', '288', '275', '299', '305', '236'], 'rule_mhl4': ['299', '292', '344', '284', '273', '272', '238', '340', '256', '273', '272', '223', '297', '252', '342', '236', '310', '241', '243', '258', '260', '270', '289', '296', '257'], 'rule_24nt': ['264', '278', '263', '211', '298', '272', '276', '254', '266', '249', '264', '290', '265', '267', '305', '354', '250', '318', '315', '258', '288', '275', '299', '305', '236'], 'rule_h090': ['264', '278', '263', '211', '298', '272', '276', '254', '266', '249', '264', '290', '265', '267', '305', '354', '250', '318', '315', '258', '288', '275', '299', '305', '236'], 'rule_xg34': ['35', '14', '81', '73', '-25', '0', '-38', '86', '-10', '24', '8', '-67', '32', '-15', '37', '-118', '60', '-77', '-72', '0', '-28', '-5', '-10', '-9', '21']}
Isso mostra os dados completos coletados pelo AutoScraper em sua chamada get_result_similar do site de destino. Você notará que esses dados contêm muitas duplicatas. Isso ocorre porque o AutoScraper não apenas coleta os dados do site de destino, mas também tenta interpretá-los, adivinhando as relações entre eles e criando grupos de pontos de dados chamados regras que ele considera relacionados entre si. Se ele conseguir agrupar os dados corretamente, você poderá extrair dados de sites semelhantes com muita facilidade, como fez no exemplo anterior.
No entanto, o AutoScraper parece ter dificuldade com este site. Como ele contém muitos números, o AutoScraper acaba presumindo um grande número de correlações entre vários números, e você acaba com um grande conjunto de dados de regras com pontos de dados duplicados.
Agora, você precisa analisar cuidadosamente esse conjunto de dados e selecionar as regras que contêm os dados corretos (ou seja, apenas os dados corretos de uma coluna na ordem correta) para o seu trabalho de scraping.
Para esta saída, as seguintes regras continham os dados corretos (encontrados ao examinar alguns Pontos de dados manualmente e garantir que cada uma das regras selecionadas recebesse vinte e cinco elementos de dados, que é o número de linhas na tabela da página de destino):
['rule_hjk5', 'rule_9sty', 'rule_2hml', 'rule_3qvv', 'rule_e8x1', 'rule_mhl4', 'rule_h090', 'rule_xg34']
Você precisa atualizar isso no método prune_rules. Em seguida, você precisa comentar a linha setup_model() e descomentar a linha prune_rules() no script e executá-lo. Desta vez, ele carrega o modelo criado anteriormente do arquivo teams_model.json, remove tudo, exceto as regras listadas, e depois salva de volta no mesmo arquivo. Você pode até verificar o conteúdo do teams_model.json para ver quais regras estão armazenadas nele no momento. Depois de concluir isso, seu modelo estará pronto.
Agora, você pode executar o método load_and_run_model comentando as linhas prune_rules e prune_rules, descomentando a linha load_and_run_model no mesmo script e executando-o novamente. Ele extrai e salva os dados corretos para você em um arquivo chamado teams_data.csv no diretório do projeto, além de imprimir a seguinte saída:
Os dados foram salvos com sucesso em teams_data.csv
Veja como fica o arquivo teams_data.csv após uma execução bem-sucedida:
Nome da equipe, ano, vitórias, derrotas, % de vitórias, gols a favor (GF), gols contra (GA), +/-
Boston Bruins, 1990, 44, 0,55, 24, 299, 264, 35
Buffalo Sabres, 1990, 31, 14, 30, 292, 278, 14...
mais 21 linhas
Calgary Flames, 1991, 31, -9, 37, 296, 305, -9
Chicago Blackhawks, 1991, 36, 21, 29, 257, 236, 21
Você pode conferir o código desenvolvido neste artigo neste repositório GitHub.
Desafios comuns com o AutoScraper
Embora o AutoScraper seja ideal para casos de uso simples, em que o site de destino contém um conjunto de dados relativamente pequeno com Pontos de dados distintos, ele pode ser complicado de configurar para casos de uso complexos, como um site com uma tabela como a que você viu anteriormente. Além disso, o AutoScraper não oferece suporte à renderização JavaScript, portanto, você precisa integrá-lo a um módulo como o Splash ou a uma biblioteca completa como o Selenium ou o Puppeteer.
Se você encontrar problemas como bloqueios de IP ou precisar personalizar cabeçalhos ao fazer a extração, o AutoScraper oferece suporte à especificação de um conjunto de parâmetros de solicitação adicionais usados por seu módulo de solicitações, como este:
# construir o Scraper em uma URL inicial
scraper.build(
url,
wanted_list=wanted_list,
request_args=dict(proxies=proxies) # aqui é onde você pode passar uma lista de proxies ou cabeçalhos de clientes
)
Por exemplo, veja como você pode definir um agente de usuário personalizado e um Proxy para scraping com o AutoScraper:
request_args = {
"headers: {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_5) AppleWebKit/537.36
(KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.135 Safari/537.36" # Você pode personalizar este valor com o agente de usuário desejado. Este valor é o padrão usado pelo Autoscraper.
},
"proxies": {
"http": "http://user:[email protected]:3128/" # Exemplo de Proxy para mostrar como usar os valores da porta do Proxy, host, nome de usuário e senha
}
}
# crie o Scraper em uma URL inicial
scraper.build(
url,
wanted_list=wanted_list,
request_args=request_args
)
No entanto, se você quiser evitar ser bloqueado repetidamente, precisará de um bom Proxy otimizado para Scraping de dados. Para isso, considere usar osProxies residenciais da Bright Data, que estão espalhados por 150 milhões de IPs residencialis em 195 países.
A biblioteca AutoScraper usa a biblioteca Python request internamente para enviar solicitações ao site de destino e não oferece suporte inerente à limitação de taxa. Para lidar com as restrições de limitação de taxa dos sites, você precisa configurar manualmente uma função de limitação ou usar uma solução pré-construída, como a biblioteca ratelimit.
Como o AutoScraper funciona apenas com sites não dinâmicos, ele não consegue lidar com sites protegidos por CAPTCHA. Nesses casos, faz sentido usar uma solução mais detalhada, como a API de Scraping de dados da Bright Data, que fornece dados estruturados de sites como LinkedIn, Amazon e Zillow.
Conclusão
Neste artigo, você aprendeu o que é o AutoScraper e como extrair dados de sites simples e complexos usando-o. Como você viu, no final, o AutoScraper depende de uma chamada de solicitação simples para acessar os sites de destino, o que significa que muitas vezes tem dificuldade com sites dinâmicos e aqueles protegidos por desafios como CAPTCHA. Além disso, você precisa usar Proxy ao fazer Scraping de dados, pois a maioria dos sites pode identificar clientes com tráfego anormalmente alto. Nesses casos, a Bright Data pode ajudar.
A Bright Data é uma fornecedora líder de redes de proxies, web scrapers com tecnologia de IA e Conjuntos de dados prontos para uso comercial. Inscreva-se agora e comece a explorar os produtos da Bright Data, incluindo um teste grátis!
