As 7 melhores bibliotecas e ferramentas Python para Web Scraping

Existem várias bibliotecas e frameworks Python para extrair dados da web. Todos começam com uma ferramenta específica até perceberem que ela pode não ser a mais adequada para o próximo projeto. Embora seja altamente improvável que você use todas as ferramentas do Python em um único projeto, você deve saber quais devem ser mantidas à mão em sua caixa de ferramentas de raspagem da web.

Aqui estão as melhores bibliotecas, estruturas e outras ferramentas do Python que ajudarão você a extrair dados da Web sem esforço.

1. Bela Sopa

Começando a lista com a melhor biblioteca de raspagem da web para iniciantes: Beautiful Soup. É essencialmente uma ferramenta que extrai dados de arquivos HTML e XML analisados, transformando o documento em um objeto Python.

A “beleza” de Beautiful Soup reside na sua simplicidade. É fácil de configurar e você pode começar seu primeiro projeto de web scraping em minutos. Beautiful Soup usa uma abordagem hierárquica para extrair dados de um documento HTML. Você pode extrair elementos usando tags, classes, IDs, nomes e outros atributos HTML.

Esperar mais de Beautiful Soup seria ir longe demais. Não há suporte integrado para middlewares e outras funcionalidades avançadas, como rotação de proxy ou multithreading. Com o Beautiful Soup, você precisa de bibliotecas para enviar solicitações HTTP, analisar o documento baixado e exportar as informações extraídas para um arquivo de saída.

2. pedidos

request é, sem dúvida, a biblioteca Python mais usada para lidar com solicitações HTTP. A ferramenta faz jus ao seu slogan: HTTP for Humans™. Ele oferece suporte a vários tipos de solicitação HTTP, variando de GET e POST a PATCH e DELETE. Além disso, você pode controlar quase todos os aspectos de uma solicitação, incluindo cabeçalhos e respostas.

Se isso parece fácil, fique tranquilo, pois as solicitações também atendem a usuários avançados com seus diversos recursos. Você pode brincar com uma solicitação e personalizar seus cabeçalhos, fazer upload de um arquivo para um servidor usando POST e lidar com tempos limite, redirecionamentos e sessões, entre outras coisas.

As solicitações geralmente são associadas ao Beautiful Soup quando se trata de web scraping, pois outras estruturas do Python têm suporte integrado para lidar com solicitações HTTP. Para obter o HTML de uma página da Web, você usaria solicitações para enviar uma solicitação GET ao servidor e, em seguida, extrair os dados de texto da resposta e passá-los para o Beautiful Soup.

3. Raspagem

Como o nome sugere, Scrapy é um framework Python para desenvolver web scrapers em larga escala. É o canivete suíço para extrair dados da web. O Scrapy lida com tudo, desde o envio de solicitações e implementação de proxies até a extração e exportação de dados.

Ao contrário do Beautiful Soup, o verdadeiro poder do Scrapy é seu mecanismo sofisticado. Mas não deixe que essa complexidade o intimide. O Scrapy é o framework de web scraping mais eficiente desta lista, em termos de velocidade, eficiência e recursos. Ele vem com seletores que permitem selecionar dados de um documento HTML usando elementos XPath ou CSS.

Uma vantagem adicional é a velocidade com que o Scrapy envia solicitações e extrai os dados. Ele envia e processa solicitações de forma assíncrona, e é isso que o diferencia de outras ferramentas de raspagem da web.

Além dos recursos básicos, você também obtém suporte para middlewares, que é uma estrutura de ganchos que injeta funcionalidade adicional no mecanismo Scrapy padrão. Você não pode raspar sites baseados em JavaScript com Scrapy pronto para uso, mas pode usar middlewares como scrapy-selenium, scrapy-splash e scrapy-scrapingbee para implementar essa funcionalidade em seu projeto.

Finalmente, quando terminar de extrair os dados, você pode exportá-los em vários formatos de arquivo; CSV, JSON e XML, para citar alguns.

Scrapy é uma das muitas razões pelas quais o Python é a melhor linguagem de programação para qualquer pessoa que goste de web scraping. Configurar seu primeiro projeto Scrapy pode levar algum tempo, especialmente se você não tiver experiência com classes e estruturas Python. O fluxo de trabalho do Scrapy é segregado em vários arquivos e, para iniciantes, isso pode parecer uma complexidade não solicitada.

4. Selênio

Se você deseja extrair conteúdo dinâmico renderizado por JavaScript, o Selenium é o que você precisa. Como uma estrutura de teste da Web de plataforma cruzada, o Selenium ajuda você a renderizar HTML, CSS e JavaScript e extrair o que é necessário. Você também pode imitar as interações reais do usuário codificando as ações do teclado e do mouse, o que muda completamente o jogo.

O Selenium gera uma instância do navegador usando o driver da Web e carrega a página. Alguns navegadores populares suportados pelo Selenium são Google Chrome, Mozilla Firefox, Opera, Microsoft Edge, Apple Safari e Internet Explorer. Ele emprega localizadores CSS e XPath, semelhantes aos seletores Scrapy, para localizar e extrair conteúdo de elementos HTML na página.

Se você não tem experiência com Python, mas conhece outras linguagens de programação, pode usar o Selenium com C#, JavaScript, PHP, Perl, Ruby e Java.

A única limitação é que, como o Selenium inicia um navegador da Web em segundo plano, os recursos necessários para executar o raspador aumentam significativamente, em comparação com o Scrapy ou o Beautiful Soup. Mas, considerando os recursos adicionais que o Selenium traz para a mesa, é totalmente justificado.

5. urllib

A biblioteca urllib do Python é uma ferramenta simples, mas essencial para ter em seu arsenal de raspagem da web. Ele permite manipular e processar URLs em seus scripts Python.

Uma aplicação prática adequada de urllib é a modificação de URL. Considere que você está raspando um site com várias páginas e precisa modificar uma parte do URL para chegar à próxima página.

urllib pode ajudá-lo a analisar o URL e dividi-lo em várias partes, que você pode modificar e desanalisar para criar um novo URL. Embora usar uma biblioteca para analisar strings possa parecer um exagero, urllib é um salva-vidas para pessoas que codificam web scrapers por diversão e não querem entrar no âmago da questão das estruturas de dados.

Além disso, se você quiser examinar o robots.txt de um site, que é um arquivo de texto contendo regras de acesso para o rastreador do Google e outros raspadores, o urllib também pode ajudá-lo com isso. É recomendável que você siga o robots.txt de um site e raspe apenas as páginas permitidas.

6. Bibliotecas JSON, CSV e XML

Como o Beautiful Soup ou o Selenium não possuem recursos integrados para exportar os dados, você precisaria de uma biblioteca Python para exportar os dados para um arquivo JSON, CSV ou XML. Felizmente, há uma infinidade de bibliotecas que você pode fazer para conseguir isso, e as mais básicas são recomendadas, ou seja, json, csv e xml para arquivos JSON, CSV e XML, respectivamente.

Essas bibliotecas permitem que você crie um arquivo, adicione dados a ele e, finalmente, exporte o arquivo para seu armazenamento local ou servidor remoto.

7. Sopa Mecânica

Sopa Mecânica? Isso é uma imitação barata da Beautiful Soup? Não. Inspirado por Mechanize e baseado em solicitações Python e Beautiful Soup, MechanicalSoup ajuda você a automatizar o comportamento humano e extrair dados de uma página da web. Você pode considerá-lo a meio caminho entre Beautiful Soup e Selenium. A única captura? Ele não lida com JavaScript.

Embora os nomes sejam semelhantes, a sintaxe e o fluxo de trabalho do MechanicalSoup são extremamente diferentes. Você cria uma sessão do navegador usando MechanicalSoup e quando a página é baixada, você usa os métodos do Beautiful Soup como find() e find_all() para extrair dados do documento HTML.

Outra característica impressionante do MechanicalSoup é que ele permite preencher formulários usando um script. Isso é especialmente útil quando você precisa inserir algo em um campo (uma barra de pesquisa, por exemplo) para chegar à página que deseja raspar. O tratamento de solicitações do MechanicalSoup é magnífico, pois ele pode lidar automaticamente com redirecionamentos e seguir links em uma página, economizando o esforço de codificar manualmente uma seção para fazer isso.

Como é baseado no Beautiful Soup, há uma sobreposição significativa nas desvantagens de ambas as bibliotecas. Por exemplo, nenhum método integrado para lidar com saída de dados, rotação de proxy e renderização de JavaScript. O único problema do Beautiful Soup que o MechanicalSoup corrigiu é o suporte para lidar com solicitações, que foi resolvido codificando um wrapper para a biblioteca de solicitações do Python.

Web Scraping em Python ficou mais fácil

Python é uma linguagem de programação poderosa para raspar a web, sem dúvida, mas as ferramentas usadas são apenas parte do problema. O problema mais importante que as pessoas enfrentam ao codificar um raspador é aprender a hierarquia do documento HTML.

Compreender a estrutura de uma página da Web e saber como localizar um elemento rapidamente é essencial se você deseja desenvolver raspadores avançados da Web.