Web scraping: como extrair dados estruturados de páginas da web

O que é web scraping?

Web scraping, também conhecido como extração de dados, harvesting ou colheita de dados, é uma técnica para extrair o conteúdo de páginas da web. É uma forma de coletar informações, recuperando o conteúdo HTML de páginas da web e extraindo os dados específicos desejados.

Ele permite a coleta em larga escala, sendo útil para pesquisa, análise de mercado, monitoramento da concorrência, estudos estatísticos, criação de bancos de dados, entre outros.

O web scraping é frequentemente usado para extrair dados específicos, como avaliações de clientes, informações de contato, listas de produtos, e também é essencial para agregadores de conteúdo, como alguns sites de notícias.

Além disso, essa técnica pode ser utilizada para o treinamento de modelos de aprendizado de máquina.

O web scraping é legal?

A prática de web scraping está sujeita ao estrito cumprimento do RGPD (Regulamento Geral de Proteção de Dados). O consentimento dos usuários em relação ao uso de seus dados pessoais e privados deve ser explícito.

O mesmo se aplica ao conteúdo protegido por direitos autorais. Portanto, é recomendável sempre verificar se o conteúdo ou os dados que você pretende coletar não estão protegidos de alguma forma. E, se for o caso, certificar-se de ter permissão para coletá-los.

Ao mesmo tempo, os sites da web impõem suas próprias políticas em relação ao web scraping. Alguns proíbem completamente, outros impõem restrições.

Alguns sites incluem diretrizes de acesso para robôs de rastreamento, incluindo os scrapers, em seus arquivos robots.txt.

Se um site especificar claramente que o scraping é proibido, total ou parcialmente, para o conteúdo dele, é melhor respeitar essa diretriz estritamente.

Além disso, é recomendado o uso ético e responsável do web scraping: é prudente limitar a frequência das solicitações, não sobrecarregar os servidores e não coletar dados desnecessários ou sensíveis sem permissão.

Como escolher a ferramenta de web scraping

Existem diversas ferramentas de web scraping que podem atender às suas necessidades.

Aqui estão algumas dicas e melhores práticas para escolher sua ferramenta e extrair dados de sites da web:

• Linguagem de programação: se você está familiarizado com uma linguagem de programação, como Python, por exemplo, é recomendável escolher uma ferramenta compatível com essa linguagem. Se você não tem conhecimento em programação, é aconselhável escolher uma ferramenta que não exija habilidades específicas nessa área.
• Projeto e desempenho: antes de tudo, você pode avaliar a complexidade do seu projeto e escolher a ferramenta adequada de acordo com suas necessidades, seja para um projeto rápido e simples ou para um projeto mais complexo que envolva a extração de um grande volume de dados.
• Análise e manipulação: é possível optar por uma ferramenta que tenha recursos de análise e manipulação dos dados extraídos de acordo com suas necessidades, como a capacidade de usar seletores CSS ou XPath, ou de armazenar resultados em um formato estruturado, como um arquivo CSV ou um banco de dados.
• Requisitos específicos: se você tiver necessidades específicas, como extração de imagens, interação com páginas da web dinâmicas que requerem JavaScript, gerenciamento de autenticação em sites da web, entre outros, é aconselhável escolher uma ferramenta adequada para essas especificidades.
• Conformidade com regulamentos: é recomendável escolher uma ferramenta que cumpra rigorosamente todas as normas aplicáveis, incluindo o RGPD, para garantir que seu projeto de web scraping esteja totalmente em conformidade legal. Algumas ferramentas possuem recursos que facilitam o cumprimento das políticas dos sites da web.