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Guia informativo da Semalt sobre como raspar sites em Python

A importância da extração de dados não pode ser ignorada! Existem diferentes maneiras, técnicas, métodos e softwares para extrair informações de sites. APIs e Python são provavelmente as melhores e mais poderosas técnicas para coletar e  raspar dados.

Raspagem na Web em Python:

A raspagem da Web é a prática de extrair dados de diferentes páginas da web. Esta técnica centra-se principalmente na transformação de um dado bruto ou não estruturado (formatos HTML) em um organizado (planilhas e banco de dados). Podemos realizar diferentes  tarefas de raspagem na web  usando bibliotecas baseadas em Python.

Python é uma linguagem de programação de alto nível criada por Guido van Rossum. Possui um sistema automático de gerenciamento de memória e um sistema dinâmico para extrair dados. O Python suporta diferentes paradigmas de programação, como imperativos, processuais, funcionais e orientados a objetos.

Bibliotecas necessárias para a extração de dados:

Você pode encontrar um grande número de bibliotecas Python que ajudam a extrair dados de sites facilmente. No entanto, Urllib2 e BeautifulSoup são duas bibliotecas ou módulos distintivos para se beneficiarem.

1. Urllib2: 

Esta biblioteca Python é usada para buscar dados de URLs diferentes. Ele pode definir funções e classes de uma página e ajuda a realizar várias tarefas de raspagem na web por vez. É útil para extrair informações de sites com cookies, autenticação e redirecionamentos.

2. BeautifulSoup: 

O BeautifulSoup é uma maneira incrível de extrair dados de vários sites e blogs. é adequado para programadores, desenvolvedores e codificadores e ajuda-os a extrair dados de tabelas, parágrafos curtos, parágrafos longos, listas e gráficos. Uma vez que os dados são raspados, você pode usar os filtros do BeautifulSoup para melhorar sua qualidade. O BeautifulSoup 4 é o melhor e versão mais recente para raspar documentos da web, páginas HTML e arquivos PDF.

Scr texto HTML com Python:

Além do BeautifulSoup e do Urllib2, existem várias opções para raspar o texto HTML:

  • Scrapy
  • Mechanize
  • Scrapemark 

Quando você realiza tarefas de raspagem na web, é importante familiarizar-se com as tags HTML. Você pode aprender a  raspar informações  de texto HTML e tags HTML com o BeautifulSoup e o Python. Algumas tags HTML úteis são descritas abaixo:

  • links HTML que são definidos com uma tag.
  • tabelas HTML que são definidas com e. As linhas são divididas em diferentes padrões de dados com tag.

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