Web Scraping para Iniciantes com Python | Scrapy | BS4

Aprenda os fundamentos do web scraping usando Python, Scrapy e BeautifulSoup. Web scraping é o processo de extrair automaticamente informações específicas de páginas da web. Esses dados extraídos podem ser armazenados em um banco de dados ou salvos em vários tipos de arquivos. No entanto, é importante seguir certas regras ao fazer scraping de sites para evitar problemas legais. Sempre verifique os Termos e Condições de um site antes de fazer scraping e evite enviar solicitações agressivas ao site com seu programa. Além disso, esteja preparado para mudanças no layout do site e certifique-se de que seu código possa se adaptar adequadamente. Existem ferramentas populares de web scraping disponíveis, como BeautifulSoup e Scrapy. BeautifulSoup é uma biblioteca Python usada para analisar dados de arquivos HTML e XML. Por outro lado, o Scrapy é um framework de aplicação gratuito e de código aberto usado para rastrear sites e extrair dados estruturados. Essas ferramentas são versáteis e podem ser usadas para diversos fins, incluindo mineração de dados, pesquisa, processamento de informações e arquivamento histórico. O web scraping pode ser feito manualmente, mas é mais comumente implementado usando processos automatizados, como bots ou web crawlers. Esses processos envolvem a busca de páginas da web e a extração de dados relevantes delas. Os dados extraídos podem então ser analisados, reformatados, copiados para planilhas ou usados para outros fins. Por exemplo, o web scraping pode ser usado para extração de contatos, indexação da web, mineração de dados, monitoramento de preços, extração de avaliações de produtos, listagens imobiliárias, monitoramento de dados climáticos, detecção de mudanças em sites, pesquisa, rastreamento de presença online, gerenciamento de reputação, mashups da web e integração de dados da web. As páginas da web são construídas usando linguagens de marcação baseadas em texto, como HTML e XHTML, que frequentemente contêm dados valiosos em forma de texto. Para extrair esses dados, os web scrapers utilizam Interfaces de Programação de Aplicativos (APIs) fornecidas por empresas como Amazon AWS e Google. Essas APIs oferecem ferramentas, serviços e dados públicos de web scraping que estão disponíveis gratuitamente para os usuários finais. Neste curso, você aprenderá o seguinte:

Módulo 1: Configuração

- Instalando um ambiente virtual Python - Ativando o ambiente virtual - Atualizando o Python e o pip - Instalando o BeautifulSoup - Instalando o Scrapy

Módulo 2: Noções básicas de web scraping

- Inspecionando elementos em uma página da web - Prototipando um script de web scraping usando o shell interativo do Python - Construindo um script de web scraping com BeautifulSoup e Python - Executando o script de web scraping - Salvando os dados extraídos em um arquivo

Módulo 3: Scrapy

- Criando um projeto Scrapy - Criando um spider Scrapy para rastrear sites e extrair dados - Fazendo scraping de dados de uma página da web usando o shell do Scrapy - Executando o spider para extrair dados de um site - Salvando a saída dos dados extraídos usando o Scrapy em um arquivo Junte-se a nós neste abrangente curso de web scraping e adquira as habilidades para extrair dados valiosos de sites usando Python, Scrapy e BeautifulSoup.