O que é web scraping (ou extração de dados da web)? Guia definitivo 2024

Saiba como funciona a extração de dados da web, quais são os casos de uso dessa extração e os desafios comuns.
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What is web scraping blog image

Web scraping é um dos termos mais populares na comunidade de TI, mas do que se trata realmente?

Este guia responderá a essa pergunta abordando:

Vamos lá!

Captura de dados da web em detalhes

Extração de dados da web (ou web scraping) se refere ao processo de extrair dados de sites. Depois de coletadas, essas informações geralmente são exportadas em formatos mais úteis, como CSV ou JSON. Na maioria dos casos, o CSV é o formato preferido, pois pode ser explorado em planilhas até mesmo por usuários sem conhecimentos técnicos.

Tecnicamente, a extração de dados da web pode ser realizada até mesmo copiando e colando manualmente as informações das páginas da web. No entanto, essa abordagem é demorada e não pode ser aplicada a grandes projetos. Em vez disso, o web scraping é realizado principalmente usando ferramentas de software automatizadas chamadas web scrapers. O objetivo deles é coletar dados da web e convertê-los em um formato mais estruturado para você.

Existem vários tipos de web scrapers, cada um atendendo a diferentes necessidades:

  • Scripts personalizados: programas criados por desenvolvedores para extrair dados específicos de alguns sites específicos. Esses são os tipos mais populares de web scrapers.
  • Extensões de navegador: complementos ou extensões que podem ser instalados em navegadores da web para permitir que os usuários recuperem dados de uma página enquanto navegam.
  • Aplicativos de desktop: aplicativos de software autônomos instalados em um computador que oferecem uma interface de usuário fácil de usar e recursos avançados para visitar páginas da web em um navegador local e obter dados delas.
  • Serviços baseados em nuvem: serviços de web scraping hospedados na nuvem que os usuários podem acessar e configurar para atingir suas metas de extração de dados.

Independentemente do scraper escolhido, coletar dados on-line da Internet não é uma tarefa fácil. Isso se deve aos muitos desafios que essas ferramentas precisam enfrentar. Mas não se preocupe, vamos nos aprofundar nesse assunto mais detalhadamente depois. Por enquanto, tenha isso em mente.

Um dos maiores mitos sobre web scraping é que essa prática não é legal. Bem, isso não é verdade!

Desde que você cumpra os padrões CCPA e GDPR, não colete dados com restrição de acesso por login ou que não estejam disponíveis publicamente e evite informações de identificação pessoal, você está bem. No entanto, isso não significa que você possa obter dados de qualquer site sem nenhuma regra. Todo o processo deve ser feito de forma ética, respeitando os termos de serviço do site de destino, seu arquivo robots.txt e as políticas de privacidade.

Resumindo, o web scraping não é ilegal, mas você precisa seguir algumas regras. 

Casos de uso de web scraping

Dados são mais valiosos do que petróleo, e qual é a melhor fonte para obter dados úteis senão a web? É por isso que tantas empresas em diversos setores usam informações obtidas por web scrapers para alimentar seus processos de negócios.

Existem dezenas de casos de uso possíveis de web scraping, mas vamos nos concentrar nos mais comuns! 

Comparação de preços 

A ideia aqui é usar um web scraper para obter preços de produtos de vários varejistas e plataformas de comércio eletrônico para compará-los e tomar decisões de compra informadas. Isso ajuda a encontrar as melhores ofertas, economizar tempo e dinheiro e monitorar os modelos de preços dos concorrentes.

Monitoramento do mercado

Com o web scraping, você pode monitorar as tendências do mercado, a disponibilidade de produtos e as flutuações de preço em tempo real. Isso oferece às empresas a possibilidade de se manterem atualizadas e reagirem prontamente ao mercado. Essa abordagem baseada em dados permite que as empresas criem novas estratégias rapidamente, aproveitem oportunidades e respondam de forma eficaz às novas necessidades dos usuários.

Análise de concorrentes

Ao extrair informações sobre produtos, preços, promoções e avaliações de clientes da concorrência, as empresas podem obter informações sobre os pontos fortes e fracos de seus rivais. Programar scrapers para fazer capturas de tela de seus sites e campanhas de marketing aprimora ainda mais essa análise, permitindo que as empresas elaborem planos com o objetivo de superar os concorrentes.

Geração de leads

Web scrapers mudaram a geração de leads para sempre. Essa tarefa costumava levar meses e muito esforço manual, mas agora você pode extrair automaticamente informações de contato públicas, como endereços de e-mail e números de telefone, de várias fontes em minutos. Nunca foi tão fácil criar um banco de dados de leads em potencial.

Análise de sentimentos

A extração de dados da web facilita a análise de sentimentos ao permitir que grandes quantidades de feedback de uso sejam recuperadas de plataformas de avaliação e mídias sociais públicas. Com esses dados, as empresas podem avaliar a opinião pública sobre seus produtos, serviços e marcas. Entender o que as pessoas pensam ajuda a melhorar a satisfação do cliente e a resolver novos problemas de forma proativa.

Como funciona um web scraper

A forma como um web scraper consegue recuperar dados de um site depende de alguns fatores como:

  • Natureza do site selecionado: sites de conteúdo estático podem ser copiados com qualquer biblioteca de análise de HTML, enquanto sites de conteúdo dinâmico requerem um navegador da web
  • Tipo de web scraper: diferentes tecnologias de extração de dados requerem abordagens diferentes.

Tentar generalizar como um web scraper funciona não é fácil, mas existem algumas etapas comuns que qualquer processo de web scraping precisa executar. Aqui estão elas:

  1. Conectar-se ao site de destino: use um cliente HTTP para baixar o documento HTML associado a uma página do site de destino ou instrua um navegador controlável a visitar uma página específica.
  2. Analisar ou renderizar a página: envie o conteúdo HTML para um analisador HTML e espere que ele conclua a operação, ou espere que um navegador headless renderize a página.
  3. Aplicar a lógica de extração: programe o web scraper para selecionar elementos HTML na página e extrair os dados desejados deles.
  4. Repetir o processo em outras páginas: descubra de forma programática URLs de outras páginas de onde extrair dados e aplique as etapas anteriores a cada uma delas. Isso é chamado de web crawling, ou rastreamento da web, e é usado quando os dados de interesse estão espalhados por várias páginas da web. 
  5. Exportar os dados copiados: pré-processe os dados coletados de modo a prepará-los para serem transformados em CSV, JSON ou formatos similares. Em seguida, exporte-o para um arquivo ou armazene-o em um banco de dados.

Depois de criar um web scraper ou definir uma tarefa em uma ferramenta de web scraping, normalmente você pode iniciá-lo localmente, implantá-lo em um servidor ou programá-lo para ser executado na nuvem.

Principais desafios ao extrair dados da web 

Como mencionado anteriormente, não é fácil extrair dados da web. Por quê? Por vários motivos.

Primeiro, a lógica de extração de dados depende da estrutura HTML das páginas. Isso significa que toda vez que um site muda a própria interface de usuário, isso pode afetar os elementos HTML que contêm os dados desejados, forçando você a atualizar seu web scraper adequadamente. Não há uma solução real para esse problema. O melhor que você pode fazer é usar seletores inteligentes de elementos HTML que permaneçam efetivos mesmo após pequenas alterações na interface do usuário. 

Infelizmente, os verdadeiros desafios são outros e são muito mais complexos do que a manutenção. Vamos nos aprofundar nos verdadeiros desafios da extração de dados da web!

Em segundo lugar, a maioria dos sites está ciente da ameaça de extração automática de dados e protege seus dados com tecnologias anti-bot. Esses sistemas podem identificar solicitações automatizadas e interrompê-las, impedindo que seus web scrapers acessem o site. Portanto, é provável que seu web scraper se depare com os seguintes obstáculos:

  • Proibições de IP: muitos servidores rastreiam as solicitações recebidas em busca de padrões suspeitos. Quando detectam solicitações de software automatizado, colocam seu IP na lista negra por alguns minutos ou até mesmo para sempre. Essa ação bloqueia solicitações automatizadas antes que elas possam acessar as páginas.
  • Restrições geográficas: alguns países têm um firewall interno para impedir que os cidadãos acessem sites externos. Da mesma forma, estrangeiros não podem acessar todos os seus sites. Além disso, algumas páginas da web alteram o próprio conteúdo com base na localização do usuário. Tudo isso faz com que extrair dados desses sites seja uma tarefa difícil.
  • Limitação de taxa: quando um web scraper faz muitas solicitações em um curto espaço de tempo, ele pode acionar uma defesa avançada contra ataques de DDoS ou simples proibições de IP para evitar inundar os servidores.
  • CAPTCHAs: se um usuário mostrar um comportamento suspeito ou se sua reputação de IP for baixa, alguns sites exibem CAPTCHAs para verificar se são usuários humanos reais. Resolvê-los no código é difícil, se não impossível, então eles podem bloquear a maioria das solicitações automatizadas.

Ignorar as medidas antiscraping acima requer soluções alternativas sofisticadas que geralmente funcionam de forma inconsistente ou apenas por um curto período de tempo antes de serem resolvidas. Esses obstáculos comprometem a eficácia e a estabilidade de qualquer web scraper, independentemente da tecnologia usada.

Felizmente, existe uma solução para esse problema e se chama proxy web!

Como evitar bloqueios com proxies

Um servidor proxy atua como intermediário entre seu processo de extração de dados e os sites de destino. Ele intercepta suas solicitações, encaminha-as para o servidor de destino, recebe as respostas e as envia de volta para você. O site então verá suas solicitações como provenientes do local do servidor proxy e não de você. Esse mecanismo permite que você esconda seu IP, preserve sua reputação e salve sua privacidade evitando a impressão digital. 

Os melhores provedores de proxy para web scraping oferecem uma ampla rede de servidores proxy espalhados pelo mundo para permitir que você supere quaisquer restrições geográficas. Ao alternar as solicitações em diferentes proxies, seu scraper pode aparecer ao servidor como um usuário diferente a cada vez, enganando os sistemas avançados de limitação de taxa e rastreamento. Resumindo, os proxies permitem que você supere os desafios mais significativos da extração de dados da web!

Não importa qual seja sua meta de extração de dados da web, seus web scrapers devem sempre contar com alguns proxies para evitar bloqueios e garantir alta eficácia.

Conclusão

Neste artigo, você aprendeu o que é web scraping, para que é usado e como funciona. Especificamente, agora você sabe que esse mecanismo envolve a recuperação de dados de páginas da web por meio de software automatizado. Como visto aqui, esse processo de extração de dados on-line é aplicável a muitos cenários e é benéfico para uma ampla variedade de indústrias.

O principal desafio é representado por todas as tecnologias que os sites adotam para evitar a extração de dados da web e proteger os próprios dados. Felizmente, você pode contornar todos eles com um proxy. Como existem dezenas de provedores de proxy on-line, você pode economizar tempo indo direto para a empresa que oferece o melhor provedor do mercado, a Bright Data!

A Bright Data controla os melhores servidores proxy do mundo, atendendo dezenas das empresas Fortune 500 e a mais de 20.000 clientes. Sua ampla rede de proxy inclui:

  • Proxies de data centers — mais de 770.000 IPs de data centers.
  • Proxies residenciais — mais de 72 milhões de IPs de dispositivos residenciais em mais de 195 países.
  • Proxies de provedores de internet (ISP) — mais de 700.000 IPs de provedores.
  • Proxies móveis — mais de 7 milhões de IPs móveis.

De modo geral, essa é uma das maiores e mais confiáveis redes de proxies do mercado voltadas à extração de dados. Mas a Bright Data é mais do que apenas um provedor de proxy! Ela também oferece serviços de web scraping de primeira linha, incluindo um Navegador para Scraping, uma API de Extração de Dados da Web e uma API para SERP

Se não quiser lidar com extração de dados, mas estiver interessado em dados da web, você pode aproveitar os conjuntos de dados prontos para uso.

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Perguntas frequentes sobre extração de dados da web

Extração de dados da web é legal?

Sim, o web scraping é legal. Dito isso, só é legal se as informações coletadas forem de código aberto e não protegidas por senha. Antes de trabalhar com uma empresa terceirizada de coleta de dados, certifique-se de que todas as suas atividades estejam em conformidade com o GDPR (Regulamento Geral de Proteção de Dados) e com a CCPA (Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia).

Quais são os diferentes tipos de web scrapers que existem?

#1: Prontos para uso 
As empresas podem optar por usar modelos de extração de dados da web predefinidos para sites como Amazon, Kayak e CrunchBase. Tudo o que você precisa fazer é escolher seu site de destino, decidir quais dados de destino você está procurando (digamos, “pacotes de férias” da concorrência) e receber as informações em sua caixa de entrada. 

#2: Criados de forma independente 
Algumas empresas optam por criar web scrapers internamente. Isso normalmente requer:

Equipes especializadas em TI e DevOps, além de engenheiros
Hardware e software adequados, incluindo servidores, para hospedar o roteamento de solicitações de dados

Essa é a opção mais demorada e com alto consumo de recursos. 

#3: Recuperação de dados sem web scraping
Muitas empresas não percebem que é possível comprar diretamente conjuntos de dados sem precisar executar um trabalho de coleta. Esses são pontos de dados que muitas empresas de um determinado campo precisam acessar e, portanto, dividem o custo de coletá-los e mantê-los atualizados. Os benefícios aqui incluem zero tempo gasto na coleta de dados, ausência de infraestrutura e acesso imediato aos dados.