A intersecção entre a computação em nuvem, a inteligência artificial (IA) e a aprendizagem de máquinas (ML) abriu novas oportunidades para as empresas utilizarem a análise avançada para impulsionar os resultados comerciais. No entanto, para tirar partido destas tecnologias, é necessário dispor de grandes quantidades de dados para alimentar os algoritmos preditivos e analíticos.
É aqui que entra em cena a raspagem da web. A raspagem da web é o processo de coleta de dados em bruto de sítios web para análise. Estes dados podem ser utilizados para tomar decisões informadas e, com a ajuda de linguagens de programação, podem ser automatizados para poupar tempo e recursos.
Este resumo comparará as cinco principais linguagens para raspagem da web: JavaScript, Python, Ruby, PHP e C++. Estas linguagens foram escolhidas devido à sua flexibilidade, desempenho, facilidade de configuração e apoio da comunidade.
Comece logo por dar uma vista de olhos ao JavaScript, a linguagem que alimenta a maioria das estruturas web modernas.
JavaScript
O JavaScript é uma linguagem de programação versátil e amplamente utilizada que conquistou o seu lugar como uma das melhores opções para a raspagem da web. Isso se deve principalmente ao número impressionante de bibliotecas e ferramentas disponíveis no ecossistema JavaScript, bem como ao suporte fornecido por sua comunidade entusiasta.
Veja algumas das razões pelas quais o JavaScript é uma escolha popular para a raspagem da web:
Flexibilidade
A integração perfeita do JavaScript com o código HTML facilita o uso no lado do cliente. Além disso, graças ao Node.js, implantar um web scraper no lado do servidor é igualmente simples. Sua flexibilidade para trabalhar tanto no lado cliente quanto no servidor permite que os desenvolvedores escolham o caminho mais adequado para seu projeto, uma vantagem óbvia.
Desempenho
Em termos de desempenho, o JavaScript não decepciona. Ao longo dos anos, melhorias significativas foram feitas para minimizar o uso de recursos tanto do lado do cliente quanto do servidor. Mecanismos de código aberto como V8 são a prova desse esforço, tornando o JavaScript uma boa escolha quando se trata para cargas de trabalho de web scraping. Além disso, a capacidade do JavaScript de lidar com operações assíncronas o torna uma escolha ideal para aplicativos de web scraping em grande escala, pois pode processar várias solicitações simultaneamente sem comprometer o desempenho e a eficiência.
Curva de aprendizado
JavaScript tem uma curva de aprendizado relativamente suave, especialmente quando comparado a outras linguagens de programação. Sua sintaxe é fácil de entender, o que o torna uma escolha popular tanto para iniciantes quanto para desenvolvedores experientes. Além disso, a extensa documentação e um uma vasta gama de recursos de aprendizagem garantem que mesmo aqueles com experiência mínima em programação possam compreender rapidamente seus fundamentos.
Apoio da comunidade
A comunidade JavaScript está prosperando e se expandindo continuamente, oferecendo aos desenvolvedores oportunidades de suporte e colaboração inestimáveis. Graças à vasta rede de profissionais experientes em JavaScript, os iniciantes na linguagem podem encontrar rapidamente respostas para suas perguntas, solucionar problemas e buscar orientação sobre práticas recomendadas. Este amplo apoio da comunidade não apenas promove o crescimento e o desenvolvimento dentro do ecossistema JavaScript, mas também abre caminho para soluções inovadoras de web scraping.
Bibliotecas de Web Scraping
JavaScript oferece uma seleção impressionante de bibliotecas de web scraping, simplificando o processo de web scraping e aumentando a eficiência. Algumas bibliotecas incluem Axios, Cheerio, Puppeteer e Dramaturgo, cada um atendendo a diferentes requisitos de web scraping e preferências. Os desenvolvedores podem aproveitar diversas ferramentas e recursos oferecidos por essas bibliotecas, simplificando o processo de web scraping e facilitando a extração e manipulação de dados de múltiplas fontes.
Como exemplo, aqui está um trecho de código que demonstra como usar o Puppeteer para raspar o título de uma página web:
const puppeteer = require('puppeteer');
(async () => {
const browser = await puppeteer.launch();
const page = await browser.newPage();
await page.goto('https://example.com');
const pageTitle = await page.evaluate(() => {
return document.title;
});
console.log(`Title of the webpage: ${pageTitle}`);
await browser.close();
})();
Como você pode ver, o Puppeteer inicia um navegador, navega até example.com, extrai o título da página, imprime-o no console e fecha o navegador.
O JavaScript, juntamente com o HTML e o CSS, são as três principais tecnologias que alimentam a web moderna, pelo que não é de surpreender que seja uma das melhores opções para a raspagem da web. A sua flexibilidade, curva de aprendizagem suave e vastas bibliotecas de raspagem da web são pontos fortes que a distinguem de outras linguagens, como C++ e PHP. De facto, seria o vencedor indiscutível nesses segmentos se o Python não estivesse na lista.
Para saber mais sobre web scraping com JavaScript, leia este guia de web scraping com JavaScript .
Python
Python é uma linguagem de uso geral que se destaca em várias áreas. As suas estruturas são amplamente utilizadas para construir sítios web, automatizar tarefas complexas, trabalhar em projetos de IA e ML e, como se poderia suspeitar, realizar análises de dados e raspagem da web. Como verá mais tarde, a popularidade do Python reside na sua sintaxe simples que o torna fácil de aprender e utilizar, na sua comunidade próspera e na sua versatilidade.
Flexibilidade
Python é versátil por natureza. É difícil pensar num projeto ou aplicação em que não possa ser utilizado. Portanto, é típico ver o Python em estruturas do lado do servidor, como Django. Além disso, graças aos compiladores Python-para-JavaScript, como o Pyjamas, o Python também pode ser facilmente utilizado no lado do cliente. É precisamente esta adaptabilidade que faz do Python uma boa opção para projetos de raspagem da web. Alguns podem até argumentar que está quase a par do JavaScript no que diz respeito à flexibilidade geral.
Desempenho
O suporte a multithreading e multiprocessamento do Python permite processar e manipular grandes quantidades de dados, tornando-o uma escolha ideal para web scraping.
Além disso, como aprenderá em breve, o Python tem inúmeras bibliotecas concebidas exclusivamente para a raspagem da web. Isto garante o elevado desempenho das aplicações de extração e análise de dados.
Curva de aprendizado
Um dos aspectos mais atraentes do Python é sua natureza amigável para iniciantes. A sintaxe simples e intuitiva da linguagem a torna acessível a desenvolvedores de todos os níveis de habilidade. Essa suave curva de aprendizado é ainda reforçada pela extensa documentação do Python, que fornece informações claras orientação e instruções para garantir que os recém-chegados possam compreender rapidamente os conceitos fundamentais da linguagem e começar a construir seus próprios projetos de web scraping.
Apoio da comunidade
A comunidade de Python é conhecida pelo seu vasto apoio, oferecendo aos programadores uma grande quantidade de recursos e conhecimentos para os ajudar nos seus projetos. Este ambiente de apoio promove a colaboração, assegurando que os programadores de Python tenham continuamente acesso a técnicas e soluções de ponta. Além disso, o empenho da comunidade de Python em promover o crescimento e o desenvolvimento da linguagem contribuiu para a sua classificação consistentemente elevada entre as principais linguagens de programação a nível mundial.
Bibliotecas de Web Scraping
Python oferece uma seleção abrangente de bibliotecas de web scraping, permitindo que os desenvolvedores criem soluções personalizadas adaptadas às suas necessidades específicas. Algumas bibliotecas de web scraping incluem Beautiful Soup, lxml, Scrapy, Solicitações e Selenium. Essas bibliotecas fornecem uma ampla gama de funcionalidades, desde a simples análise de HTML até a extração e manipulação avançada de conteúdo da web. Isso aumenta ainda mais o apelo do Python como linguagem de referência para projetos de web scraping.
Eis um exemplo de raspagem da web utilizando as bibliotecas Beautiful Soup e Requests. Tal como anteriormente, este trecho de código vai buscar o título de uma página web:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = "https://example.com"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")
title = soup.title.string
print("Webpage title:", title)
Neste caso, a biblioteca Requests é utilizada para obter o conteúdo da página web e, em seguida, a Beautiful Soup analisa-o. Por fim, a Beautiful Soup extrai e imprime o título da página web.
Como pode ver, Python oferece basicamente as mesmas vantagens que o JavaScript. É uma linguagem versátil, fácil de aprender, conta com um vasto apoio da comunidade e tem uma vasta seleção de bibliotecas de raspagem da web. Do mesmo modo, proporciona um bom nível de desempenho para aplicações de raspagem da web, possivelmente um pouco melhor do que o JavaScript. No entanto, apesar da facilidade de utilização do Python, pode precisar de uma linguagem que lhe permita criar um protótipo de um projeto de raspagem da web num instante. Se for esse o caso, Ruby é o que está à procura.
Para saber mais sobre web scraping com Python, leia este guia de web scraping com Python.
Ruby
O lema do Ruby, “o melhor amigo de um programador”, é bem-merecido. Isso deve-se ao facto de o Ruby ser uma linguagem centrada na simplicidade, o que explica a sua sintaxe concisa e a facilidade de utilização. Se juntarmos a isso a sua incrível comunidade e as excelentes estruturas de raspagem da web, o resultado é uma linguagem ideal para uma variedade de projetos.
Descubra o que faz do Ruby uma das melhores linguagens para a raspagem da web:
Flexibilidade
Como mencionado anteriormente, o Ruby gira em torno da simplicidade. Esa caraterística simplifica a escrita de código limpo e fácil de manter. Isto, por sua vez, permite que o código seja facilmente modificado e adaptado às necessidades em constante mudança de qualquer projeto de raspagem da web. Além disso, a facilidade do Ruby em modificar classes e criar métodos em tempo real leva a sua flexibilidade a níveis difíceis de bater.
Desempenho
Graças à coleta de lixo incorporada e à gestão avançada da memória, o Ruby proporciona um nível de desempenho adequado para aplicações de raspagem da web. Embora esse desempenho não seja exatamente igual ao do Python ou do JavaScript, o Ruby compensa a diferença com a sua versatilidade e flexibilidade. Por outras palavras, para aplicações em que a velocidade de extração de dados não é crítica, o Ruby oferece uma melhor relação esforço-benefício, dada a sua facilidade de manutenção.
Curva de aprendizado
Ruby é conhecido por sua sintaxe elegante e expressiva, fácil de aprender e entender. Isso o torna uma excelente escolha para iniciantes que desejam iniciar web scraping e desenvolvedores experientes que desejam prototipar e implementar suas soluções de web scraping rapidamente. Simplificando, a legibilidade, a simplicidade e a documentação incrível do Ruby permitir que os desenvolvedores se concentrem na tarefa em questão, em vez de ficarem atolados em sintaxe complexa.
Apoio da comunidade
O entusiasmo da comunidade Ruby é um de seus maiores pontos fortes. Há uma infinidade de grupos de usuários, correspondências, conferências, blogs e até um servidor oficial do Discord. focado em ajudar programadores experientes e novatos.
Em suma, a natureza colaborativa da sua comunidade é uma razão convincente para usar Ruby no seu próximo projeto de raspagem da web.
Bibliotecas de Web Scraping
Ruby oferece muitas bibliotecas de web scraping para você escolher, permitindo que os desenvolvedores usem aquela que melhor atende às suas necessidades. Algumas bibliotecas de web scraping Ruby incluem Nokogiri, Mecanizar, httparty, selenium-webdriver, OpenURI e Watir.
Aqui está um exemplo de raspagem da web usando as bibliotecas Nokogiri e OpenURI. Mais uma vez, o objetivo deste trecho de código é obter o título da página web e imprimi-lo na consola:
require 'nokogiri'
require 'open-uri'
url = 'https://example.com'
html_content = open(url)
parsed_content = Nokogiri::HTML(html_content)
title = parsed_content.css('title').text
puts "The title of the webpage is: #{title}"
Semelhante à lógica usada no exemplo do Python, o programa inicialmente chama uma biblioteca (neste caso, OpenURI) para buscar conteúdo de example.com e depois usa a biblioteca Nokogiri para analisar o título e imprimi-lo. para o console.
De um modo geral, Ruby é uma linguagem ideal tanto para principiantes como para programadores experientes, uma vez que tem uma comunidade única e solidária, uma curva de aprendizagem suave, uma pletora de bibliotecas de raspagem da web e uma versatilidade invejável. Este incrível equilíbrio de características só é igualado por uma outra linguagem nesta lista: PHP.
Para saber mais sobre web scraping com Ruby, leia este guia sobre web scraping com Ruby.
PHP
PHP é uma linguagem de script versátil do lado do servidor que existe desde 1994. É em grande parte responsável pelo advento da Web 2.0, uma vez que PHP tornou a Web 2.0 mais fácil para os programadores gerirem bases de dados relacionais e, assim, criarem sítios web dinâmicos e plataformas de gestão de conteúdos, como o WordPress. É precisamente esta flexibilidade, fiabilidade e capacidades de gestão de dados que o tornam uma boa opção para projetos de raspagem da web.
Flexibilidade
PHP é conhecido por sua flexibilidade e adaptabilidade. Ele se integra perfeitamente a bancos de dados e servidores web comumente usados por desenvolvedores web, incluindo MySQL, PostgreSQL, Apache e Nginx. Essa flexibilidade permite que os desenvolvedores criem soluções personalizadas de web scraping, adaptadas aos seus requisitos específicos. Além disso, a compatibilidade do PHP com diversas plataformas e sistemas operacionais, como Windows, macOS e Linux, aumenta ainda mais sua versatilidade.
Desempenho
Embora PHP possa não ser tão rápido como as restantes linguagens de programação desta lista, continua a oferecer um desempenho satisfatório para tarefas de raspagem da web. Além disso, desde o lançamento do PHP 7 em 2015 e, mais recentemente, do PHP 8 em 2020, a linguagem registou melhorias significativas no que diz respeito ao seu consumo de memória e tempo de execução. Simplificando, o desempenho do PHP é mais do que adequado para a maioria dos projetos de raspagem da web em que a velocidade ou o escalonamento não são críticos.
Curva de aprendizado
Embora seja verdade que Ruby, JavaScript e Python têm uma sintaxe mais limpa que PHP, também é verdade que são linguagens mais poderosas que procuram cobrir uma gama mais ampla de casos de uso. Em comparação, o PHP é nativo da web; seu foco é mais restrito, o que a torna uma das linguagens de programação mais fáceis de aprender. Além disso, devido ao seu tempo no mercado, o PHP tem documentação extensa e detalhada isso torna mais fácil para programadores novatos escrever aplicativos de web scraping rapidamente.low”>documentação extensa e detalhada isso torna mais fácil para programadores novatos escrever aplicativos de web scraping rapidamente.
Apoio da comunidade
PHP tem uma comunidade ativa de desenvolvedores. Esta comunidade fornece suporte valioso por meio de fóruns, blogs e plataformas de mídia social, garantindo que os desenvolvedores possam encontrar assistência para suas dúvidas e desafios relacionados ao PHP.
Bibliotecas de Web Scraping
Há um grande número de bibliotecas PHP focadas em web scraping. Alguns incluem o Analisador DOM HTML Simples do PHP, Guzzle, Panther, Httpful e cURL .
Aqui está um trecho de código de exemplo usando a biblioteca PHP Panther do Symfony para extrair o título de um sítio web:
<?php
require 'vendor/autoload.php';
use Symfony\Component\Panther\Client;
function getTitle($url) {
$client = Client::createChromeClient();
$client->request('GET', $url);
$titleElement = $client->getCrawler()->filter('head > title');
$title = $titleElement->text();
$client->quit();
return $title;
}
$url = 'https://example.com';
$title = getTitle($url);
echo "The title of the website is: $title\n";
?>
Este script inicializa um cliente Panther, navega para o URL especificado, extrai o título e, em seguida, imprime-o.
Em geral, o PHP destaca-se pela sua facilidade de utilização, curva de aprendizagem suave e forte integração com as bases de dados e os servidores web utilizados pela maioria dos programadores web. Isto compensa largamente a sua relativa fraqueza em termos de velocidade. Agora, se o seu projeto requer uma linguagem de raspagem da web de elevado desempenho, deve considerar o C++.
Para saber mais sobre web scraping em PHP, leia este guia de web scraping com PHP.
C++
Tal como os outros concorrentes desta lista, C++ é uma linguagem de alto nível orientada para objetos. No entanto, uma diferença crucial é que o C++ é possivelmente o mais próximo de uma linguagem nativa de máquina que se pode utilizar para a raspagem da web. Este facto confere ao C++ uma vantagem notável em termos de flexibilidade e velocidade, embora à custa de uma curva de aprendizagem mais acentuada.
Flexibilidade
No que diz respeito à flexibilidade, o C++ não fica atrás de nenhum outro nesta lista. A sua capacidade de aceder a recursos de sistema de baixo nível torna-o ideal para qualquer caso de utilização. Algumas aplicações e sistemas operativos escritos em C++ incluem o macOS X, o Windows 10, o Microsoft Office, o Mozilla Firefox, o Counter-Strike e o Doom, mas a lista é interminável. Esta flexibilidade permite que os programadores criem soluções de raspagem da web altamente personalizáveis que também são extremamente rápidas. No entanto, esta flexibilidade tem um custo. A criação de protótipos em C++ é uma tarefa árdua, uma vez que é necessário compilar o programa sempre que se faz uma alteração ao código.
Desempenho
C++ é conhecido por sua velocidade excepcional, devido ao fato de ser uma linguagem compilada que é traduzida diretamente em código assembly. Em contraste, linguagens interpretadas, como Python, JavaScript, PHP ou Ruby, requerem um intérprete (também conhecido como seu nome) para ler e executar o código, o que implica maior uso de recursos e menor desempenho do que C++. Por exemplo, sob certas condições, C++ pode ter até dez vezes mais rápido que o Python, o que não é tarefa fácil. Isso significa que se o seu projeto requer tempos de execução rápidos, C++ é sua melhor opção.
Curva de aprendizado
C++ é considerada uma das linguagens de programação mais difíceis de aprender. Isto deve-se ao fato de a programação em C++ estar próxima da escrita de um programa em código de máquina. Ou seja, requer a utilização de construções complexas, bem como uma boa compreensão do funcionamento dos computadores. Dito isto, vale a pena aprender C++, uma vez que permite aos programadores criar aplicações avançadas de raspagem da web que podem ser executadas em praticamente qualquer hardware.
Apoio da comunidade
Embora C++ não seja fácil de aprender, a quantidade de recursos e suporte oferecidos pela comunidade é impressionante. Ambos gigantes do setor, como Microsoft e associações como a C++ Alliance estão comprometidas para capacitar a comunidade com recursos valiosos que facilitam a aprendizagem. Resumindo, encontrar informações atualizadas e suporte para aprender C++ não é um problema.
Bibliotecas de Web Scraping
C++ oferece uma variedade de bibliotecas de web scraping, simplificando o processo de recuperação e análise de dados da web. Algumas dessas bibliotecas incluem libcurl, Boost.Asio, htmlcxx e libtidy. Vale a pena mencionar outras bibliotecas, como Gumbo e cpprestsdk. No entanto, o primeiro está obsoleto e o último está em modo de manutenção.
Dito isto, aqui está um exemplo de um trecho de código para a coleta do título de um sítio web utilizando as bibliotecas libcurl e htmlcxx:
#include <iostream>
#include <curl/curl.h>
#include <htmlcxx/html/ParserDom.h>
using namespace std;
using namespace htmlcxx;
size_t writeCallback(void* contents, size_t size, size_t nmemb, void* userp) {
((string*)userp)->append((char*)contents, size * nmemb);
return size * nmemb;
}
string getWebContent(const string& url) {
CURL* curl;
CURLcode res;
string readBuffer;
curl_global_init(CURL_GLOBAL_DEFAULT);
curl = curl_easy_init();
if (curl) {
curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_URL, url.c_str());
curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEFUNCTION, writeCallback);
curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEDATA, &readBuffer);
res = curl_easy_perform(curl);
if (res != CURLE_OK) {
cerr << "curl_easy_perform() failed: " << curl_easy_strerror(res) << endl;
}
curl_easy_cleanup(curl);
}
curl_global_cleanup();
return readBuffer;
}
string parseTitle(const string& html) {
HTML::ParserDom parser;
tree<HTML::Node> dom = parser.parseTree(html);
tree<HTML::Node>::iterator it = dom.begin();
tree<HTML::Node>::iterator end = dom.end();
for (; it != end; ++it) {
if (it->tagName() == "title") {
return it->innerText();
}
}
return "";
}
int main() {
string url = "https://example.com";
string html = getWebContent(url);
string title = parseTitle(html);
cout << "Title: " << title << endl;
return 0;
}
O código usa libcurl para buscar o conteúdo HTML de example.com e htmlcxx para analisar o HTML e extrair o texto da tag de título.
Em suma, ninguém contesta que o C++ oferece uma flexibilidade e um desempenho inigualáveis e uma comunidade de apoio. No entanto, se não estiver familiarizado com ela, pode ser mais fácil escolher uma linguagem como Python ou PHP, uma vez que são mais fáceis de aprender e implementar.
Para saber mais sobre web scraping com C++, leia este web scraping com C++ guia.
Conclusão
De um modo geral, cada uma das cinco linguagens analisadas neste resumo tem vantagens e desvantagens únicas no que diz respeito à flexibilidade, desempenho, facilidade de aprendizagem, apoio da comunidade e bibliotecas de raspagem da web.
O JavaScript e o Python destacam-se pela sua flexibilidade e facilidade de aprendizagem, tornando-os ideais tanto para principiantes como para programadores experientes. Além disso, ambas as linguagens contam com um vasto apoio da comunidade e numerosas bibliotecas de raspagem da web. Em comparação, o Ruby e o PHP oferecem um bom equilíbrio entre desempenho, flexibilidade e uma curva de aprendizagem suave, com o benefício adicional de um sólido apoio da comunidade para tarefas de raspagem da web.
No entanto, embora exija uma curva de aprendizagem mais acentuada, uma boa implementação do C++ supera qualquer outra linguagem em termos de desempenho bruto. Isto torna o C++ ideal para projetos de raspagem da web em grande escala.
Em última análise, a escolha da linguagem depende das suas necessidades específicas, dos seus objetivos e da sua experiência anterior.
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