Python Web Scraping - Introdução

Web scraping é um processo automático de extração de informações da web. Este capítulo lhe dará uma ideia detalhada sobre web scraping, sua comparação com o web crawling e por que você deve optar por web scraping. Você também aprenderá sobre os componentes e o funcionamento de um raspador de teia.

O que é Web Scraping?

O significado da palavra "sucateamento" no dicionário implica em obter algo da web. Aqui surgem duas questões: o que podemos obter na web e como fazer isso.

A resposta à primeira pergunta é ‘data’. Os dados são indispensáveis ​​para qualquer programador e o requisito básico de todo projeto de programação é a grande quantidade de dados úteis.

A resposta à segunda pergunta é um pouco complicada, porque existem muitas maneiras de obter dados. Em geral, podemos obter dados de um banco de dados ou arquivo de dados e de outras fontes. Mas e se precisarmos de uma grande quantidade de dados disponíveis online? Uma maneira de obter esse tipo de dados é pesquisar manualmente (clicando em um navegador da web) e salvar (copiar e colar em uma planilha ou arquivo) os dados necessários. Este método é bastante tedioso e demorado. Outra maneira de obter esses dados é usandoweb scraping.

Web scraping, também chamado web data mining ou web harvesting, é o processo de construção de um agente que pode extrair, analisar, baixar e organizar informações úteis da web automaticamente. Em outras palavras, podemos dizer que em vez de salvar manualmente os dados de sites, o software de web scraping carregará e extrairá automaticamente os dados de vários sites de acordo com nossa exigência.

Origem do Web Scraping

A origem do web scraping é o screen scrapping, que era usado para integrar aplicativos não baseados na web ou aplicativos nativos do Windows. Originalmente, a captura de tela era usada antes do amplo uso da World Wide Web (WWW), mas não podia ser ampliada pela WWW expandida. Isso tornou necessário automatizar a abordagem de captura de tela e a técnica chamada‘Web Scraping’ entrou em existência.

Rastreamento da Web v / s Web Scraping

Os termos Web Crawling e Scraping são frequentemente usados ​​de forma intercambiável, pois o conceito básico deles é extrair dados. No entanto, eles são diferentes uns dos outros. Podemos entender a diferença básica de suas definições.

O rastreamento da Web é basicamente usado para indexar as informações na página usando bots também conhecidos como rastreadores. Também é chamadoindexing. Por outro lado, web scraping é uma forma automatizada de extrair informações usando bots, também conhecidos como scrapers. Também é chamadodata extraction.

Para entender a diferença entre esses dois termos, vamos dar uma olhada na tabela de comparação fornecida abaixo -

Rastreamento na web Raspagem da web
Refere-se ao download e armazenamento do conteúdo de um grande número de sites. Refere-se à extração de elementos de dados individuais do site usando uma estrutura específica do site.
Principalmente feito em grande escala. Pode ser implementado em qualquer escala.
Rende informações genéricas. Rende informações específicas.
Usado pelos principais motores de busca como Google, Bing, Yahoo. Googlebot é um exemplo de rastreador da web. As informações extraídas usando web scraping podem ser usadas para replicar em algum outro site ou podem ser usadas para realizar análises de dados. Por exemplo, os elementos de dados podem ser nomes, endereço, preço etc.

Usos de Web Scraping

Os usos e razões para usar web scraping são tão infinitos quanto os usos da World Wide Web. Os web scrapers podem fazer qualquer coisa, como pedir comida online, examinar o site de compras online para você e comprar ingressos para uma partida no momento em que estiverem disponíveis, etc., assim como um humano pode fazer. Alguns dos usos importantes de web scraping são discutidos aqui -

  • E-commerce Websites - Os web scrapers podem coletar os dados especialmente relacionados ao preço de um produto específico de vários sites de comércio eletrônico para sua comparação.

  • Content Aggregators - Web scraping é amplamente utilizado por agregadores de conteúdo, como agregadores de notícias e agregadores de empregos, para fornecer dados atualizados a seus usuários.

  • Marketing and Sales Campaigns - Web scrapers podem ser usados ​​para obter dados como e-mails, número de telefone, etc. para campanhas de vendas e marketing.

  • Search Engine Optimization (SEO) - Web scraping é amplamente utilizado por ferramentas de SEO como SEMRush, Majestic, etc., para informar às empresas como elas se classificam para palavras-chave de pesquisa que são importantes para elas.

  • Data for Machine Learning Projects - A recuperação de dados para projetos de aprendizado de máquina depende de web scraping.

Data for Research - Os pesquisadores podem coletar dados úteis para o propósito de seu trabalho de pesquisa, economizando seu tempo por esse processo automatizado.

Componentes de um raspador de web

Um raspador de web consiste nos seguintes componentes -

Módulo Web Crawler

Um componente muito necessário do web scraper, o módulo web crawler, é usado para navegar no site de destino fazendo solicitações HTTP ou HTTPS para os URLs. O rastreador baixa os dados não estruturados (conteúdo HTML) e os passa para o extrator, o próximo módulo.

Extrator

O extrator processa o conteúdo HTML buscado e extrai os dados em formato semiestruturado. Também é chamado de módulo analisador e usa diferentes técnicas de análise como expressão regular, análise de HTML, análise de DOM ou inteligência artificial para seu funcionamento.

Módulo de transformação e limpeza de dados

Os dados extraídos acima não são adequados para uso imediato. Deve passar por algum módulo de limpeza para que possamos utilizá-lo. Os métodos como manipulação de String ou expressão regular podem ser usados ​​para esse propósito. Observe que a extração e a transformação também podem ser realizadas em uma única etapa.

Módulo de Armazenamento

Depois de extrair os dados, precisamos armazená-los de acordo com nossa necessidade. O módulo de armazenamento produzirá os dados em um formato padrão que pode ser armazenado em um banco de dados ou formato JSON ou CSV.

Trabalho de um raspador de web

Web scraper pode ser definido como um software ou script usado para baixar o conteúdo de várias páginas da Web e extrair dados delas.

Podemos entender o funcionamento de um raspador de teia em etapas simples, conforme mostrado no diagrama fornecido acima.

Etapa 1: Baixar conteúdo de páginas da web

Nesta etapa, um raspador da web fará o download do conteúdo solicitado de várias páginas da web.

Etapa 2: Extração de dados

Os dados nos sites são HTML e, em sua maioria, não estruturados. Portanto, nesta etapa, o web scraper irá analisar e extrair os dados estruturados do conteúdo baixado.

Etapa 3: Armazenar os dados

Aqui, um web scraper irá armazenar e salvar os dados extraídos em qualquer formato como CSV, JSON ou banco de dados.

Etapa 4: Analisando os dados

Depois que todas essas etapas forem realizadas com sucesso, o raspador da web analisará os dados assim obtidos.