Projetos de raspagem da Web: Ideias para todos os níveis de habilidade

Como analista de dados, eu diria que o domínio de projetos de raspagem da Web pode revelar vários aplicativos práticos para coleta de dados, pesquisa e automação. Na verdade, há uma demanda por habilidades de raspagem da Web em comércio eletrônico, pesquisa, marketing e finanças, que podem depender de um raspador da Web habilidoso para realizar análises importantes que informam decisões de mercado, como estratégias de preços e previsão de tendências.

Neste guia, recomendarei algumas boas ideias para projetos de raspagem da Web. Essas ideias de projetos combinam bem com nossos cursos Web Scraping in Python e Web Scraping in R como uma ótima maneira de você começar a criar um portfólio para os empregadores.

Projetos de raspagem da Web fáceis de usar para iniciantes

Lidar com projetos de raspagem da Web é interessante e útil se você quiser desenvolver habilidades em extração de dados. Se você é um aspirante a profissional de dados, começar com projetos de nível iniciante permitirá que você adquira confiança em suas habilidades. A seguir, você encontrará projetos de raspagem da Web simples, porém práticos, que são fáceis de implementar e oferecem aplicações reais.

Projeto de comparação de preços

Em um projeto de comparação de preços, você pode extrair dados de produtos de sites de comércio eletrônico para acompanhar as alterações de preços ao longo do tempo. Esse projeto envolve a extração de informações como nomes de produtos, preços e descrições de vários sites. Os usuários podem encontrar as melhores ofertas comparando preços em diferentes lojas on-line. Esse projeto seria útil para compras pessoais e fins comerciais, como otimização de compras de estoque ou análise competitiva.

Por exemplo, você pode extrair dados de produtos de sites como Amazon e eBay e armazenar as informações em um formato estruturado. Usando esses dados, você pode criar um script que o alerte quando o preço de um produto cair abaixo de um determinado limite, fornecendo insights em tempo real sobre as flutuações de preços.

Agregador de notícias

Um projeto de agregador de notícias envolve a extração de manchetes e artigos de vários sites de notícias e sua compilação em um único feed. Este projeto ajudará você a praticar a extração de dados estruturados, como títulos de artigos, datas de publicação e URLs de artigos de sites de notícias.

Os dados em tempo real são importantes na agregação de notícias, pois os usuários podem se manter informados usando atualizações oportunas. Neste projeto, você poderia extrair sites como CNN, BBC ou outras fontes de notícias e armazenar os dados em um formato estruturado como o MongoDB para análise posterior. Ferramentas como Newspaper3k e Scrapy são comumente usadas para raspagem e análise de artigos on-line.

Coleta de dados meteorológicos

Esse projeto envolve a extração de dados relacionados ao clima, como temperatura, umidade, velocidade do vento e previsões de sites como Weather.com ou AccuWeather. Usando os dados extraídos, você pode criar um aplicativo personalizado que exibe atualizações meteorológicas em tempo real adaptadas a diferentes necessidades.

Portanto, esse projeto pode atender a vários casos de uso, como alertar os usuários sobre condições climáticas severas, ajudar os viajantes a planejar suas viagens ou auxiliar os agricultores na tomada de decisões agrícolas. Quando a raspagem não for viável devido a restrições do site, você poderá usar o BeautifulSoup, o Selenium ou APIs como a API do OpenWeatherMap. 

Projetos intermediários de raspagem da Web

Para os desenvolvedores que desejam aprimorar suas habilidades de raspagem da Web, uma abordagem adequada é lidar com projetos com conteúdo dinâmico, interações de usuários e conjuntos de dados maiores. Esses projetos de nível intermediário são mais complexos, mas altamente práticos e devem desafiar você a entender melhor a raspagem da Web.

Análise de sentimento de mídia social

Esse projeto envolve a extração de publicações ou comentários de sites de mídia social como X (antigo Twitter), Reddit ou Facebook. A raspagem geralmente é seguida pela análise de sentimentos usando o processamento de linguagem natural (NLP). O projeto tem como objetivo analisar os sentimentos em relação a tópicos ou marcas específicos. 

Os profissionais de negócios e marketing usam a análise de sentimento da mídia social para obter insights sobre o comportamento do consumidor e sua percepção de determinadas marcas. Os profissionais de marketing também podem usar esses insights para identificar tendências emergentes, ajudando-os a tomar decisões comerciais orientadas por dados.

Confira nosso tutorial em Tutorial do Snscrape: How to Scrape Social Media with Python para que você saiba como obter dados e prepará-los para análise. O tutorial Web Scraping & NLP in Python também mostra como você pode usar a NLP para análise de sentimentos.

Rastreador de preços de voos

O projeto de rastreamento de preços de voos envolve a coleta de preços de passagens de sites como o Google Flights para monitorar as flutuações das tarifas aéreas. Usando os dados extraídos, você pode criar um sistema que notifique os usuários quando um preço cair em tarifas aéreas ou rotas específicas. 

Como o rastreador de preços de voos envolve a coleta de dados da Web em tempo real, você pode configurar alertas de e-mail automatizados usando serviços como SMTP ou APIs como Twilio SendGrid para notificar os usuários quando os voos desejados ficarem mais baratos.

Análise da concorrência

A análise da concorrência envolve a extração de dados relacionados a SEO dos sites dos concorrentes, como backlinks e classificações de palavras-chave. Por meio dessa comparação, as empresas podem usar esses dados para refinar suas estratégias de marketing digital, concentrando-se na otimização de palavras-chave, na criação de conteúdo e na criação de backlinks para superar os concorrentes nas classificações dos mecanismos de pesquisa.

Ferramentas como Ahrefs, SEMrush e Ubersuggest oferecem APIs que podem ajudar você a coletar dados de concorrentes de forma legal e eficiente.

Projetos avançados de raspagem da Web

Se você for um desenvolvedor avançado com foco em projetos de extração de dados em grande escala, lidar com medidas antirraspagem e integrar o machine learning é importante para desbloquear cenários do mundo real. Veja a seguir alguns projetos avançados de raspagem da Web que você deve experimentar.

Análise do mercado imobiliário

Esse projeto envolve a extração de listagens de imóveis de sites como o Realtor.com para analisar as tendências do mercado imobiliário. Você pode coletar dados como preços de imóveis, metragem quadrada, localização e outros recursos, como o número de quartos e banheiros. O principal desafio desse projeto é coletar dados de sites com medidas antirrastreamento, o que exige ferramentas como proxies rotativos ou serviços como o ScraperAPI ou o Zyte.

Usando os dados coletados, você pode treinar modelos de machine learning, como regressões lineares ou árvores de decisão, para prever preços de propriedades com base em dados históricos. Esse projeto será útil para profissionais do setor imobiliário, investidores e indivíduos que buscam tomar decisões baseadas em dados no mercado imobiliário.

Análise do preço das ações

Neste projeto, você extrairá dados de preços de ações de sites financeiros como Yahoo Finance ou Google Finance e os usará para criar modelos de machine learning para prever tendências de ações. O desafio desse projeto é lidar com dados em tempo real, o que exige raspagem regular e manuseio de um fluxo constante de informações.

Esse projeto requer conhecimento técnico e uma profunda compreensão dos mercados financeiros, incluindo preços de ações e indicadores financeiros, como volume de negociação, capitalização de mercado e métricas de desempenho da empresa. Os modelos de machine learning ajudarão os investidores e traders a tomar decisões com base nos preços previstos das ações. Uma biblioteca muito usada para isso é a yfinance, que fornece acesso programático aos dados do Yahoo Finance.

Mecanismo de recomendação de receitas

Esse projeto envolve a extração de dados de receitas de sites de culinária como AllRecipes ou Epicurious para criar um mecanismo de recomendação personalizado. Você pode coletar dados como ingredientes, métodos de cozimento, tempos de preparação e etiquetas de dieta, como vegana ou sem glúten.

Usando os dados coletados, você pode desenvolver algoritmos de machine learning para criar um mecanismo de recomendação personalizado. Os usuários podem então inserir os ingredientes que têm em mãos, e o sistema recomendará receitas que combinem com esses ingredientes.

Considerações éticas e legais sobre a raspagem da Web

A raspagem da Web tem responsabilidades éticas e legais. A seguir, você encontrará algumas das principais considerações sobre a raspagem de dados de sites, mas lembre-se de que isso não será totalmente exaustivo.

Respeitar o arquivo robots.txt

Muitos sites incluem um arquivo robots.txt que especifica quais partes estão fora dos limites para bots e rastreadores da Web. Se você não examinar o arquivo ou ignorar o que ele contém, ele poderá sobrecarregar os servidores do site ou coletar informações confidenciais que o proprietário do site deseja proteger. Portanto, é importante verificar e respeitar o arquivo robots.txt de qualquer site que você pretenda extrair para evitar problemas e conflitos.

Evitar solicitações excessivas do servidor

O envio de muitas solicitações em um curto período pode sobrecarregar o servidor de um site, levando a um desempenho lento ou tempo de inatividade para outros usuários. Além disso, o excesso de solicitações pode até mesmo prejudicar a reputação de um site, o que, por sua vez, pode levar a algum tipo de ação legal.

Para evitar issyes, você pode definir intervalos adequados entre as solicitações e usar a limitação de taxa. Se você planeja coletar grandes conjuntos de dados de sites, entre em contato com os proprietários do site para obter autorização.

Cumprir as leis de privacidade de dados

A privacidade dos dados é uma grande preocupação na raspagem da Web, especialmente com regulamentos como o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) na Europa e a Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia (CCPA) nos Estados Unidos. Para evitar consequências legais, evite a extração não autorizada de informações confidenciais, como endereços de e-mail, números de telefone ou números de previdência social. Algumas informações estarão fora dos limites devido à jurisdição em que você se encontra, independentemente da permissão.

O que pode dar errado em seu projeto de Web Scraping

É comum você encontrar desafios ao raspar sites, especialmente aqueles com acesso restrito. A seguir, você encontrará alguns dos problemas e como lidar com eles.

Manuseio de CAPTCHA e bloqueio de IP

Os sites implementam CAPTCHAs e bloqueio de IP como medidas de segurança para limitar a raspagem da Web. Os CAPTCHAs diferenciam entre usuários humanos e bots, enquanto o bloqueio de IP ocorre quando um site detecta muitas solicitações do mesmo endereço IP em um curto período de tempo, sinalizando-o como potencialmente prejudicial.

Se você enfrentar esse desafio, implemente as seguintes soluções para obter êxito na raspagem da Web.

• Proxies rotativos: O uso de proxies rotativos para distribuir suas solicitações em vários endereços IP dificulta que os sites detectem sua atividade de raspagem com base nos padrões de IP.
• Navegadores sem cabeça: A execução de um navegador no modo headless (sem uma interface gráfica) ajuda você a raspar sites que dependem de interações do usuário, reduzindo a chance de detecção.
• Serviços de resolução de CAPTCHA: Para contornar os CAPTCHAs, use serviços de solução de CAPTCHA de terceiros, como o AntiCaptcha. Esses serviços usam a automação para interpretar CAPTCHAs e retornar a solução, permitindo que seu script continue a raspagem.

Extração de conteúdo dinâmico

Muitos sites modernos usam JavaScript para carregar conteúdo dinamicamente, o que significa que os dados que você deseja podem não aparecer no código-fonte HTML até que a página tenha sido totalmente renderizada. Se você quiser extrair dados de tais sites, considere as seguintes soluções.

• Selenium: O Selenium é uma ferramenta essencial para a extração de conteúdo renderizado em JavaScript porque pode interagir com a página da Web como um usuário real, o que o torna perfeito para a extração de sites que exigem JavaScript para exibir o conteúdo.
• APIs: Às vezes, os sites expõem seus dados por meio de APIs ocultas chamadas pelo JavaScript em execução no site. Você pode extrair dados diretamente dessas APIs, ignorando a necessidade de renderizar a página por completo.

Ferramentas de raspagem da Web para seu projeto

Para coletar dados de sites, você pode usar diferentes ferramentas de raspagem da Web. O uso de cada ferramenta depende da complexidade e dos requisitos do projeto. Veja a seguir algumas das ferramentas comumente usadas.

BeautifulSoup

BeautifulSoup é uma biblioteca Python usada para analisar e navegar em documentos HTML e XML. Ele é particularmente adequado para tarefas simples de raspagem da Web em que a estrutura do site é estática e os dados podem ser facilmente extraídos da fonte HTML. O BeautifulSoup é adequado para pequenos projetos, como raspagem de blogs, sites de notícias ou dados de comércio eletrônico em que as páginas carregam conteúdo em HTML simples. Temos um tutorial se você quiser praticar com essa biblioteca: Raspando o Reddit com Python e BeautifulSoup 4.

Sucata

O Scrapy é uma estrutura avançada e de código aberto para raspagem e rastreamento da Web, projetada para projetos de grande escala. Ele pode lidar com tarefas complexas, como rastrear várias páginas e seguir links em um site. Essa ferramenta é adequada para projetos maiores e mais complexos, como raspagem de sites de comércio eletrônico, criação de rastreadores ou raspagem de uma série de páginas vinculadas (por exemplo, raspagem de sites inteiros).

Selênio

O Selenium é uma ferramenta de automação de navegador para raspagem da Web quando o JavaScript está envolvido. Ele permite que você simule um usuário real interagindo com a página da Web, o que o torna ideal para raspagem de sites com conteúdo dinâmico. O Selenium é útil para raspar sites com muito JavaScript que exigem interação com elementos dinâmicos ou quando o conteúdo é carregado após ações do usuário.

Marionetista 

O Puppeteer é uma biblioteca Node.js que fornece controle sobre um navegador Chrome sem cabeça. Ele é usado com frequência para raspar sites com muito JavaScript, oferecendo recursos semelhantes ao Selenium, mas mais leves e eficientes.

Conclusão

A raspagem da Web é importante para os desenvolvedores que desejam coletar dados de sites de forma eficiente e rápida. É uma habilidade poderosa com amplas aplicações, desde projetos pessoais até modelos avançados de machine learning. Ao lidar com projetos de raspagem da Web, é importante entender as considerações éticas e legais e aderir às leis de privacidade. Além disso, certifique-se de que você escolha ferramentas de raspagem da Web adequadas às necessidades do seu projeto para evitar desafios de raspagem. Incentivo você a praticar o uso dos projetos de amostra destacados para aprimorar suas habilidades de raspagem da Web e de desenvolvedor.

Confira nosso tutorial sobre Como usar Python para raspar a Amazon para que você obtenha conhecimento prático sobre raspagem da Web usando Python. O tutorial ScrapeGraphAI: Introdução à raspagem da Web com IA O tutorial apresentará a você a raspagem avançada da Web usando IA para recuperação eficiente de dados.