Na era digital, com o crescente volume de dados disponíveis na internet, a capacidade de coletar e analisar informações se tornou uma habilidade crucial para inúmeras aplicações, desde análises de mercado até a automatização de processos. O Python, por sua versatilidade e simplicidade, emergiu como uma linguagem líder para tais tarefas, especialmente com a ajuda de frameworks poderosos como o Scrapy. Este tutorial tem como objetivo fornecer um guia passo a passo para iniciantes, cobrindo os fundamentos essenciais do Scrapy, uma ferramenta incrivelmente útil, mas muitas vezes subestimada, que potencializa a raspagem de dados na web.
Se você está começando sua jornada em Python ou busca aprimorar suas habilidades em web scraping, você está no caminho certo. Com o Scrapy, você poderá coletar dados de websites de forma eficiente, rapidez e, mais importante, de maneira escalável. Vamos desvendar juntos os segredos por trás dessa poderosa ferramenta, tornando os desafios de coleta de dados uma tarefa simples e direta.
1. Introdução ao Scrapy: Por que usar Scrapy em projetos de Python?
O Scrapy é um framework de aplicação de alta qualidade para a raspagem de dados na web e crawling, escrito em Python. Diferente das abordagens tradicionais de requisição HTTP e parsing de HTML, o Scrapy fornece uma vasta gama de funcionalidades dedicadas a tratar especificamente dos desafios encontrados na coleta de dados em grande escala, tornando-o uma escolha robusta e eficiente para qualquer projeto de web scraping.
Principais vantagens do Scrapy:
- Escalabilidade: Projetado com foco na coleta de dados em larga escala, o Scrapy permite o processamento de várias requisições de forma assíncrona, otimizando significativamente o tempo de execução.
- Flexibilidade: Sua arquitetura modular e o vasto leque de middlewares e plugins disponíveis permitem a personalização para uma ampla variedade de projetos de web scraping, ajustando-se à necessidade específica de cada um.
- Manutenção e comunidade: Sendo um projeto de código aberto, o Scrapy possui uma comunidade ativa e dedicada, proporcionando uma contínua evolução da ferramenta, além de um amplo suporte para usuários através de fóruns e documentação extensiva.
Quando escolher o Scrapy?
Se você busca realizar coleta de dados de maneira eficiente, lidando com projetos de web scraping de qualquer escala, desde pequenos até os de grande porte que exigem tratamento avançado de requisições, manipulação de dados dinâmicos e necessitam de uma organização bem-estruturada dos dados coletados, o Scrapy é a escolha adequada para você.
2. Configurando o ambiente: Instalação do Scrapy e criação de um novo projeto.
Antes de mergulharmos na prática, é essencial preparar o ambiente de desenvolvimento configurando o Scrapy. Esta seção irá guiá-lo através do processo de instalação do framework e a criação do seu primeiro projeto de web scraping.
Instalando o Scrapy
Para instalar o Scrapy, você precisará ter o Python já instalado em seu sistema. O Scrapy suporta Python 3.6 e versões superiores. A instalação pode ser realizada facilmente utilizando o pip, o gerenciador de pacotes do Python, através do seguinte comando:
pip install scrapy
Após a instalação, você pode verificar se o Scrapy foi instalado corretamente executando scrapy version no terminal. Se tudo estiver certo, você verá a versão do Scrapy instalada.
Criando um novo projeto Scrapy
Uma vez que o Scrapy esteja instalado, o próximo passo é criar um novo projeto. Isso pode ser feito facilmente utilizando o comando scrapy startproject nomedoprojeto. Esse comando criará uma estrutura de diretórios com todos os arquivos necessários para iniciar seu projeto de web scraping.
3. Entendendo o fluxo de dados em Scrapy: Spiders, Items e Pipelines.
O Scrapy emprega um modelo de “spiders” para coletar dados de websites. Essas spiders são scripts Python que definem como e de onde os dados devem ser coletados. No coração do Scrapy, o fluxo de dados segue uma abordagem bem definida, percorrendo desde a requisição inicial até o processamento e armazenamento dos dados coletados.
Spiders
As spiders são a peça central no processo de raspagem de dados com o Scrapy. Elas enviam requisições a websites, recebem as respostas e extraem os dados necessários. Cada spider é dedicada a coletar dados de um ou vários websites específicos, dependendo de como são programadas.
Items
Os Items no Scrapy são modelos que definem a estrutura dos dados que você deseja coletar. Ao invés de utilizar dicionários soltos, o Scrapy permite a criação de classes de Items, que podem ser usadas para definir campos comuns aos dados que estão sendo raspados, garantindo assim uma maior organização e facilidade no manuseio dos dados.
Pipelines
Após a extração dos dados, eles são temporariamente armazenados em uma estrutura de Items. No entanto, para processar e salvar esses dados de forma eficaz, o Scrapy utiliza Pipelines. As Pipelines são responsáveis por processar os dados extraídos pelas spiders de maneira sequencial, realizando tarefas como limpeza, validação e armazenamento dos dados em um banco de dados ou arquivo.
4. Primeiros passos com Spiders: Criando sua primeira Spider para raspagem de dados.
Spiders são o coração do Scrapy, responsáveis por navegar pela web e coletar as informações que você deseja. Em essência, uma Spider é um script Python definido pelo usuário, que instrui o Scrapy sobre onde ir e o que extrair.
Criando sua primeira Spider
Para começar, vamos criar uma Spider simples. Imagine que queremos coletar títulos de artigos de um blog. O primeiro passo é identificar a URL inicial para a Spider começar a seguir os links. Em seguida, vamos ao diretório do nosso projeto Scrapy e criamos uma nova Spider com o comando:
scrapy genspider exemplo blog.exemplo.comIsso criará um arquivo chamado exemplo.py no diretório spiders do seu projeto. Abra esse arquivo, e você verá uma estrutura básica de Spider já montada para você.
Entendendo a estrutura da Spider
A classe Spider inclui métodos e atributos importantes para definir as requisições que serão feitas e como as respostas serão parseadas. Os mais relevantes são:
- name: o nome da Spider, utilizado para identificá-la ao executar o projeto.
- start_urls: uma lista de URLs onde a Spider começará a fazer suas requisições.
- parse(self, response): o método que será chamado com a resposta do site. É aqui que extraímos os dados e encontramos novas URLs para seguir.
Agora, vamos modificar o método parse para extrair os títulos dos artigos. Usaremos os seletores do Scrapy para isso, que serão explicados em detalhe mais adiante.
5. Navegando pela web com Scrapy: Entendendo Requests e Responses.
Quando uma Spider faz uma requisição a uma página web, ela recebe um objeto Response que contém muitas informações úteis sobre a página acessada.
Trabalhando com Responses
Os objetos Response permitem que você acesse o conteúdo da página, o status do HTTP, os headers, e muito mais. Eles são a chave para interagir com os dados web da maneira que precisamos.
Para seguir links e continuar raspando dados de páginas diferentes, usamos o método response.follow. Ele aceita um link e o método de callback que será aplicado à resposta dessa nova página. É assim que construímos a navegação da nossa Spider.
Praticando com Responses
Vamos adicionar ao nosso método parse a lógica para seguir o link de cada artigo, acessar a página do mesmo, e extrair detalhes adicionais:
def parse(self, response):
for href in response.css('article h2 a::attr(href)').extract():
yield response.follow(href, self.parse_article)Este código procura por todos os links de artigos na página inicial e segue cada um deles, aplicando o método parse_article às páginas dos artigos, método este que ainda precisaremos definir.
6. XPath e seletores CSS: Como extrair dados de páginas web.
Para extrair dados, Scrapy oferece duas poderosas ferramentas: XPath e seletores CSS. Ambos permitem localizar elementos dentro do HTML de uma página de maneira eficiente e flexível.
Usando XPath
XPath é uma linguagem de consulta que permite navegar através de elementos e atributos em um documento XML ou HTML. Com ela, você pode apontar precisamente para o elemento que deseja extrair. Por exemplo, para coletar o título de um artigo, você poderia usar:
response.xpath('//h1/text()').get()O método .get() nos dá o primeiro resultado que corresponde à nossa consulta XPath. Se quisermos todos os resultados, usaríamos .getall().
Usando seletores CSS
Seletores CSS, por outro lado, são uma maneira mais familiar para quem já trabalhou com desenvolvimento web. Eles nos permitem selecionar elementos pelo nome da tag, classe, ID, entre outros. Para extrair o mesmo título usando seletores CSS, escreveríamos:
response.css('h1::text').get()Seletores CSS e XPath não são mutuamente exclusivos e podem ser usados juntos no Scrapy para atingir os objetivos de raspagem de dados. O uso de um ou outro dependerá da sua preferência pessoal e do caso de uso específico.
7. Construindo Items: Armazenando os dados raspados de forma organizada.
Em Scrapy, Items são estruturas utilizadas para coletar e organizar os dados raspados de uma maneira ordenada e fácil de manipular. Imagine-os como caixas em que você pode armazenar diferentes tipos de informações com rótulos claros para cada um.
Definindo a estrutura do Item
Para começar, dentro do seu projeto Scrapy, você encontrará um arquivo chamado items.py. É aqui que você definirá as “caixas” que mencionamos, especificando exatamente que tipo de dados você deseja armazenar. Usando uma sintaxe simples baseada em classes, você pode criar um item para um site de notícias da seguinte forma:
class NoticiaItem(scrapy.Item):
titulo = scrapy.Field()
autor = scrapy.Field()
data_publicacao = scrapy.Field()
Esses campos atuarão como os rótulos para os dados que você irá coletar.
Utilizando os Items em Spiders
Após definir a estrutura dos seus Items, você os usará em suas Spiders. Para cada notícia que você deseja raspar, você criará uma instância do NoticiaItem, preenchendo seus campos com os dados coletados. Isso não apenas organiza os dados, mas também facilita muito o processo de validação e limpeza de dados posteriormente.
8. Lidando com dados dinâmicos: JavaScript e Scrapy.
Sites modernos frequentemente utilizam JavaScript para carregar conteúdos dinamicamente, o que pode ser um desafio para ferramentas de raspagem de dados. Porém, Scrapy, com a ajuda de ferramentas adicionais como Splash ou Selenium, pode superar esse obstáculo.
Integrando Scrapy com Splash
Splash é um navegador headless que permite renderizar JavaScript da mesma forma que um navegador convencional. Ao integrar Splash ao seu projeto Scrapy, você poderá raspar conteúdos carregados dinamicamente com facilidade.
Para começar, você precisará instalar o Splash e configurá-lo como um dos seus MIDDLEWARES no arquivo settings.py do seu projeto Scrapy. Após essa configuração, você poderá enviar requests através do Splash, fornecendo a URL e o script Lua, se necessário, para manipular a página antes da raspagem.
Utilizando Selenium para interações complexas
Para sites que exigem interações mais complexas, como preenchimento de formulários ou navegação por páginas de resultados, a integração do Selenium com Scrapy pode ser a solução. Selenium permite controlar um navegador web de verdade, garantindo que você possa simular ações do usuário como cliques e entradas de texto.
A combinação de Scrapy para coleta e organização de dados e Selenium para navegar em páginas controladas por JavaScript cria uma ferramenta poderosa para superar os desafios da raspagem de dados moderna.
9. Salvando os dados raspados: Configurando Pipelines e exportando dados.
Após a coleta e organização dos dados, o próximo passo é salvá-los de forma útil. Scrapy oferece uma funcionalidade chamada Pipelines que permite processar os dados raspados antes de salvá-los, seja em um banco de dados, um arquivo CSV ou outro formato de sua escolha.
Configurando um Pipeline
No arquivo settings.py do seu projeto, você especificará quais Pipelines estão ativos e a ordem em que devem ser executados. Cada Pipeline é uma classe Python que define métodos para processar os itens. Por exemplo, você pode ter um Pipeline para limpeza de dados, seguido de outro para salvá-los em um banco de dados.
Exportando dados
Scrapy torna a exportação de dados coletados um processo direto, oferecendo suporte integrado para formatos como JSON, CSV e XML. Através da configuração do seu Pipeline ou usando comandos de linha de comando, você pode especificar o formato e destino dos dados exportados, tornando fácil a integração dos dados raspados em seu fluxo de trabalho de dados.
Por fim, ao combinar todas essas técnicas – desde a organização dos dados com Items, superando desafios de JavaScript, até a exportação de dados processados – seu projeto Scrapy se tornará uma ferramenta robusta e flexível para suas necessidades de raspagem de dados.
10. Evitando armadilhas: Respeitando o robots.txt e lidando com CAPTCHAs.
Quando se trata de raspagem de dados, respeitar as regras do site é fundamental para manter seu spider funcionando de forma ética e legal. Uma dessas regras é o arquivo robots.txt que os sites usam para indicar quais partes não devem ser acessadas por robôs. Com o Scrapy, você pode facilmente respeitar essas regras configurando o seu projeto para verificar automaticamente o robots.txt antes de realizar a raspagem.
Configurando seu Spider para respeitar o robots.txt
Para garantir que o seu spider respeite o robots.txt, simplesmente habilite a configuração ROBOTSTXT_OBEY no seu arquivo settings.py. Com esta configuração ativada, o Scrapy verificará o arquivo robots.txt de um site antes de cada pedido e obedecerá às suas diretrizes.
Lidando com CAPTCHAs
CAPTCHAs podem ser um grande obstáculo para spiders, pois são projetados para impedir a automação. Embora o Scrapy não tenha uma solução direta para CAPTCHAs, existem abordagens como o uso de serviços de terceiros para solucioná-los ou implementar uma pausa e rotação de IPs para diminuir a chance de ser bloqueado.
11. Otimizando o desempenho do seu Spider: Dicas e técnicas
Uma das chaves para uma raspagem eficaz é otimizar o desempenho do seu spider. Isso não só garante que os dados sejam coletados de forma rápida e eficiente, mas também reduz a carga no servidor do site alvo.
Gerenciando requisições concorrentes
Ajustar o número de requisições concorrentes que o seu spider pode fazer é crucial. Isso pode ser feito modificando a configuração CONCURRENT_REQUESTS no seu settings.py. Encontrar um equilíbrio aqui é vital; muitas requisições podem sobrecarregar o servidor alvo, enquanto poucas podem tornar seu spider desnecessariamente lento.
Utilizando o cache de requisições
Scrapy oferece a funcionalidade de cachear requisições, o que pode significativamente acelerar o desenvolvimento e a execução de spiders durante testes. Ativar o middleware de cache em settings.py permite que as respostas sejam armazenadas e reutilizadas, reduzindo o número de vezes que um site precisa ser acessado.
12. Automatizando e escalando projetos de Scrapy: Deploy em nuvem e gerenciamento de spiders
Para levar seus projetos de Scrapy a um novo nível, automatizar e escalar seu processo de raspagem é essencial. Isso pode significar desde agendar spiders para executar automaticamente até implementar soluções escaláveis de hospedagem, como serviços em nuvem.
Deploy em nuvem
Utilizar plataformas de nuvem permite que você execute seus spiders em um ambiente robusto e escalável. Serviços como o Scrapinghub (agora Zyte Smart Proxy Manager) são especializados em executar spiders Scrapy em larga escala, enquanto plataformas como AWS, Google Cloud e Azure oferecem a flexibilidade necessária para gerenciar e escalar seus spiders conforme o necessário.
Gerenciamento de Spiders
À medida que seu projeto cresce, gerenciar múltiplos spiders e suas execuções pode se tornar um desafio. Ferramentas como o Scrapyd permitem implantar, executar e monitorar seus spiders de maneira fácil, enquanto frameworks como o Portia permitem gerenciar os spiders através de uma interface visual intuitiva. Implementando essas ferramentas, você pode otimizar seu fluxo de trabalho de raspagem e focar em extrair e processar dados eficientemente.
Leia também:
