O web scraping é um método crucial para a recolha de dados que podem ser utilizados para diversos fins, tais como estudos de mercado, análise de dados e muito mais.
A boa notícia é que não é preciso ser um génio da tecnologia para extrair dados de qualquer site para o Excel.
A nossa abordagem em três passos simplifica todo o processo, tornando-o acessível para principiantes e eficiente para especialistas.
Vais aprender a identificar os dados de que precisas, a extraí-los e, por fim, a importá-los para o Excel. Isto não só poupa tempo como também garante que obtém os dados que deseja num formato fácil de analisar.
Se pretende recolher dados de forma eficiente e eficaz, continue a ler e descubra como a nossa abordagem em três passos pode ajudá-lo a alcançar esse objetivo.
O que é o Web Scraping?
O web scraping é o processo de recolher informações de sítios Web, extraindo os dados necessários da página Web obtida.
Os dados recolhidos podem, em seguida, ser armazenados numa base de dados ou em qualquer outro sistema de armazenamento para utilização futura.
O web scraping é uma ferramenta poderosa com aplicações em vários setores, tais como o comércio eletrónico, as finanças, os cuidados de saúde e muitos outros.
Importância em vários setores
No comércio eletrónico, o web scraping pode ser utilizado para a análise da concorrência, o acompanhamento dos preços dos produtos e as avaliações dos clientes.
No setor financeiro, é utilizado para recolher dados sobre cotações bolsistas, tendências de mercado e indicadores económicos.
As organizações de saúde utilizam o web scraping para recolher dados sobre doenças, tratamentos e equipamento médico.
As aplicações são infinitas e a importância do web scraping continua a crescer, à medida que os dados se tornam cada vez mais vitais nos processos de tomada de decisão.
A simplicidade do web scraping
Muitas pessoas pensam que o web scraping é uma tarefa complexa que requer competências técnicas avançadas.
Algumas chegam mesmo a vê-lo como uma tarefa tediosa que envolve digitação repetitiva, um processo de configuração demorado e análise avançada de dados.
No entanto, isto está longe de ser verdade.
É Mais Simples do que Pensa
Com as ferramentas certas, o web scraping torna-se um processo simples que qualquer pessoa pode realizar.
Existem excelentes scrapers disponíveis, acompanhados por uma comunidade ativa de utilizadores pronta a ajudá-lo.
Estes vão desde scrapers personalizados, concebidos para programadores, até aplicações de scraping que não requerem quaisquer competências de programação.
Um primeiro passo rápido é identificar o que pretende extrair — ofertas de emprego, nomes de empresas ou quaisquer outros dados que se enquadrem na sua estratégia de negócio.
Depois de identificar o seu alvo, pode utilizar um scraper para automatizar o processo de extração, poupando-lhe tempo precioso.
Ferramenta poderosa com execução simples
Uma ferramenta que simplifica o processo de recolha de dados, o web scraping elimina a necessidade de introdução manual de dados e permite-lhe concentrar-se em tarefas de análise mais importantes.
O web scraping não é a tarefa complexa ou tediosa que muitas vezes se pensa que é.
Com as ferramentas certas e um pouco de orientação, torna-se um processo simples que lhe permite poupar tempo e fornecer dados valiosos para os seus projetos.
Os três passos
Passo 1: Identificar a fonte de dados
Identificar a fonte de dados significa determinar qual o site ou página web que contém a informação de que necessita.
Pode ser uma publicação num blogue, uma lista de produtos ou qualquer outro tipo de conteúdo.
Certifique-se também de verificar os termos de serviço do site para garantir que está autorizado a extrair os dados.
Compreender a estrutura da página web
Depois de identificar a sua fonte de dados, deve compreender a estrutura da página web.
Isto envolve analisar o código-fonte da página para descobrir onde se encontram os dados de que necessita.
Compreender a estrutura HTML é crucial para técnicas eficazes de extração de dados.
Ajuda-o a identificar exatamente onde se encontram os dados e como extraí-los, reduzindo a probabilidade de erros potenciais.
Por exemplo, se pretender extrair dados de uma publicação de blogue, terá de encontrar as etiquetas HTML que envolvem o título e o conteúdo da publicação.
Da mesma forma, no caso de listagens de produtos, terá de identificar as tags que contêm os nomes dos produtos, preços e outros detalhes.
Utilização de ferramentas de desenvolvimento
A utilização de ferramentas de desenvolvimento no seu navegador da Web pode simplificar significativamente o processo de identificação de dados.
Estas ferramentas permitem-lhe inspecionar o código-fonte de uma página web de uma forma mais intuitiva.
Para utilizadores avançados, as ferramentas de desenvolvimento também oferecem funcionalidades para depurar potenciais problemas, como dificuldades de ligação ou erros na linguagem de programação.
Para utilizar as ferramentas de desenvolvimento na identificação de dados, basta clicar com o botão direito do rato no elemento que pretende extrair e selecionar «Inspecionar» ou «Inspecionar elemento».
Isto abrirá o painel das ferramentas de desenvolvimento, destacando o código HTML do elemento selecionado.
A partir daí, poderá identificar facilmente as etiquetas e os atributos HTML de que necessitará para a sua ação de extração.
As ferramentas de desenvolvimento também permitem testar as suas técnicas de extração em tempo real.
Pode modificar o código HTML para ver como as alterações afetam a ação de extração, ajudando-o a resolver potenciais erros antes que estes ocorram.
Formatos de ficheiro e potenciais problemas
É igualmente importante ter em conta os formatos de ficheiro em que os dados podem estar.
Embora a maioria dos dados esteja no formato HTML, alguns sites utilizam JavaScript, XML ou outras linguagens de programação.
Os utilizadores avançados podem utilizar as ferramentas de desenvolvimento para inspecionar também estes formatos, garantindo uma extração mais eficaz.
Passo 2: Configurar o seu ambiente de extração
A configuração do seu ambiente de extração envolve a instalação das ferramentas necessárias e a configuração das definições do Excel para garantir um processo de extração sem problemas.
Instalação das ferramentas necessárias
Existem várias ferramentas disponíveis para o ajudar a extrair dados de sites para folhas de cálculo.
Uma dessas ferramentas é o «Scraper API» da Geonode, concebido para facilitar a extração de dados da Web através da automatização do processo.
Pode extrair dados de vários sites e inseri-los diretamente numa folha de cálculo do Google Sheets ou do Excel.
Outra opção é utilizar plug-ins do Excel especificamente concebidos para a extração de dados da Web.
Estes plug-ins podem extrair dados diretamente para o Excel, eliminando a necessidade de uma ferramenta de extração separada.
Alguns plug-ins oferecem até uma funcionalidade «perfil para folhas», que permite extrair dados de perfis de utilizadores de plataformas de redes sociais e inseri-los na sua folha de cálculo.
Configurar o Excel para a extração de dados da Web
A configuração do Excel é uma parte essencial da preparação do seu ambiente de extração de dados.
Para começar, terá de instalar quaisquer plug-ins ou complementos que pretenda utilizar para a extração de dados.
Uma vez instalados, estes plug-ins costumam adicionar um novo separador ou menu no Excel, onde pode aceder às suas funcionalidades.
Em seguida, poderá ser necessário ajustar as definições de segurança do Excel para permitir que os dados sejam extraídos de sites.
Isto envolve, normalmente, aceder ao menu «Opções», navegar até «Centro de Confiança» e ajustar as definições para ativar ligações a dados externos.
Se estiver a utilizar o Google Sheets, poderão ser necessárias configurações semelhantes.
Terá de instalar os complementos do Google Sheets e conceder-lhes as permissões necessárias para extrair dados de sites para a sua folha de cálculo.
Também é uma boa ideia configurar um ambiente de teste na sua folha de cálculo, onde possa resolver problemas sem afetar os seus dados reais.
Pode tratar-se de uma folha separada ou de uma secção específica da sua folha principal destinada a testes.
Passo 3: Executar e exportar a extração
Depois de identificar a sua fonte de dados e configurar o seu ambiente de extração, está pronto para o passo final: executar a extração e exportar os dados para o Excel.
É nesta etapa que verá os frutos do seu trabalho, à medida que transfere dados valiosos para a sua fiável folha de cálculo.
Executar a sua primeira extração
Para executar a sua primeira extração, abra a ferramenta que escolheu para esta tarefa, como o Geonode ou um plugin do Excel.
Se estiver a utilizar uma ferramenta que exija scripts adicionais, certifique-se de que estes estão prontos a ser executados.
Em seguida, inicie o processo de extração. A ferramenta irá aceder ao site que selecionou e começar a extrair os dados com base nos parâmetros que definiu.
À medida que a ferramenta é executada, normalmente verá um indicador de progresso.
Este é um bom momento para verificar se os dados estão a ser extraídos corretamente.
Se encontrar algum problema, normalmente pode pausar a extração, fazer ajustes e, em seguida, retomar.
Exportar dados para o Excel
Assim que a extração estiver concluída, terá de exportar os dados para o Excel.
Se estiver a utilizar uma ferramenta que extrai dados diretamente para o Excel, este passo pode ser tão simples quanto guardar o seu trabalho.
No entanto, se estiver a utilizar uma ferramenta que exporta para outros formatos, terá de seguir passos adicionais.
Folha de cálculo em branco — Abra uma folha de cálculo do Excel em branco ou uma nova folha do Google Sheets onde pretende que os dados sejam colocados.
Separador da folha — Navegue até ao separador da folha onde pretende que os dados sejam colocados. Se pretender incluir tabelas ou dados adicionais, talvez seja aconselhável nomear este separador de forma adequada.
Tabela de dados estática — Se a sua ferramenta exportar dados num formato de tabela estática, normalmente basta copiar e colar diretamente na sua folha em branco no Excel ou no Google Sheets.
Formato de tabela - Se os dados estiverem num formato diferente, poderá ser necessário importá-los utilizando a funcionalidade «Obter dados» do Excel. Isto permite-lhe importar dados em vários formatos de tabela e oferece-lhe até a opção de atualizar os dados posteriormente.
Tabelas adicionais — Se tiver tabelas ou dados adicionais para incluir, basta repetir o processo numa nova aba da folha.
Ao seguir estes passos, não só poupou inúmeras horas de introdução manual de dados, como também garantiu que os seus dados são tão precisos quanto possível.
Mini-tutorial bónus: Como extrair dados de um site para o Excel automaticamente usando Python
O Python oferece bibliotecas poderosas para a extração de dados da Web, como o BeautifulSoup e o Selenium. Estas bibliotecas permitem automatizar o processo de extração de dados, facilitando a importação dos dados para o Excel.
Mini-tutorial:
Instalar as bibliotecas. Primeiro, instale o BeautifulSoup e o Selenium utilizando o pip.
Obter a página web. Utilize o Python para obter a página web que pretende extrair.
Identifique os pontos de dados. Utilize o BeautifulSoup para identificar as etiquetas HTML que contêm os dados que pretende.
Extraia e guarde. Percorra as etiquetas identificadas e guarde os dados.
Exporte para o Excel. Pode utilizar bibliotecas como o pandas para exportar os dados extraídos para o Excel.
Guia completo de ferramentas e software
Dispor das ferramentas de scraping adequadas pode fazer toda a diferença. Esta secção irá abordar algumas das ferramentas e do software mais eficazes que pode utilizar para extrair dados de sites para o Excel.
Geonode.com: Uma plataforma especializada em web scraping O pay-as-you-go scraper API da
Geonode foi concebido para tornar as suas tarefas de scraping mais eficientes.
Com a sua interface intuitiva e funcionalidades robustas, o Geonode scraper API destaca-se como uma ferramenta fiável tanto para principiantes como para especialistas.
Funcionalidades e vantagens
Integração perfeita — Uma das características mais notáveis da API é a sua capacidade de se integrar de forma suave e sem falhas com outro software e serviços.
Interface intuitiva - Geonode dispõe de um painel de controlo intuitivo que facilita a gestão dos seus projetos de scraping.
Scraping automatizado - Com Geonode, pode configurar horários de scraping automatizados, poupando-lhe tempo e esforço.
Mini-tutorial: Geonode.com em ação
Registe-se e inicie sessão. Visite Geonode.com e crie uma conta. Depois de iniciar sessão, será redirecionado para o painel de controlo.
Crie um novo projeto. Clique no botão «Novo projeto» e introduza os detalhes do site que pretende extrair.
Defina os parâmetros. Utilize o Geonode scraper API para definir os pontos de dados específicos que pretende extrair.
Execute a extração. Assim que tudo estiver definido, clique em «Executar» para iniciar a extração.
Exporte os dados. Após a conclusão da extração, pode exportar facilmente os dados para o Excel ou para o Google Sheets.
Excel Web Query
O Excel Web Query é uma funcionalidade integrada no Excel que lhe permite extrair dados diretamente de sites para a sua folha de cálculo.
Guia passo a passo
Abra o Excel. Inicie o Excel e abra uma folha de cálculo nova ou existente.
Aceda ao separador «Dados». Vá ao separador «Dados» e clique em «Da Web» na secção «Obter dados externos».
Introduza o URL. Será apresentada uma nova janela. Introduza o URL do site que pretende extrair e clique em «Ir».
Selecione os dados. Assim que a página carregar, verá ícones de setas amarelas junto às tabelas e outros pontos de dados. Clique neles para selecionar os dados que pretende extrair.
Importe. Depois de selecionar os dados, clique em «Importar». Os dados serão importados para a sua folha de cálculo do Excel.
Bibliotecas Python para extração de dados da Web
Para quem se sente à vontade com programação, o Python oferece bibliotecas como o BeautifulSoup e o Selenium, que são poderosas para a extração de dados da Web.
BeautifulSoup
O que é: A BeautifulSoup é uma biblioteca Python que facilita a extração de dados de páginas web através da análise de documentos HTML e XML.
Como utilizar: Após instalar a biblioteca, pode utilizar os seus métodos para navegar e pesquisar na estrutura em árvore das páginas web, facilitando a extração de dados.
Selenium
O que é: O Selenium é outra biblioteca Python, mas é mais adequado para páginas web com conteúdo dinâmico carregado com JavaScript.
Como utilizar: O Selenium permite automatizar ações do navegador, tornando possível interagir com a página web antes de extrair os dados.
Quer esteja à procura de um scraper de API especializado, como o Geonode, de funcionalidades integradas, como o Excel Web Query, ou de bibliotecas Python para web scraping, existem várias formas de atingir os seus objetivos de scraping.
Cada ferramenta tem o seu próprio conjunto de funcionalidades e vantagens, por isso escolha aquela que melhor se adapta às suas necessidades.
Considerações legais e éticas
Uma das primeiras questões que nos vêm à mente ao lidar com projetos de web scraping é: é legal extrair dados?
A resposta não é simples e pode variar consoante vários fatores, incluindo os termos de serviço do site, os dados que estão a ser extraídos e a jurisdição em que se opera.
Termos de Serviço
Antes de começar a extrair dados de um site, é fundamental ler os seus termos de serviço.
Muitos sites indicam explicitamente se permitem ou não a extração de dados.
A violação destes termos pode acarretar consequências legais, pelo que é essencial estar ciente das regras estabelecidas pelo proprietário do site.
Dados Públicos vs. Dados Privados
Outra consideração importante é o tipo de dados que está a extrair.
Os dados públicos, como preços de produtos ou informações meteorológicas, são geralmente considerados aceitáveis.
No entanto, a extração de dados privados ou protegidos por direitos de autor sem autorização pode levar a problemas legais.
Limitação de taxa e carga do servidor
Mesmo que um site permita o scraping, é considerada uma boa prática não sobrecarregar os seus servidores.
Muitos sites têm limites de taxa para evitar isso, e exceder esses limites pode resultar no bloqueio do seu endereço IP.
Questões de jurisdição
As leis relativas ao web scraping podem variar de país para país.
Nos Estados Unidos, por exemplo, o web scraping pode ser considerado legal desde que seja feito sem violar quaisquer leis federais ou estaduais, tais como a Lei contra a Fraude e o Abuso Informático (CFAA).
Considerações éticas
Para além dos aspetos legais, é importante considerar as implicações éticas das suas atividades de web scraping.
Respeite sempre as regras do site e considere o impacto das suas ações.
Por exemplo, a extração extensiva de dados de um site pode torná-lo mais lento para outros utilizadores.
Embora a extração de dados da Web possa ser uma ferramenta poderosa para a recolha de dados, ela acarreta um conjunto específico de considerações legais e éticas.
Leia sempre os termos de serviço, esteja atento aos dados que está a extrair e considere a jurisdição e as implicações éticas das suas ações.
Perguntas frequentes
É legal extrair dados de sites?
A legalidade da extração de dados da Web é uma questão complexa que varia em função de vários fatores.
Entre estes incluem-se os termos de serviço do site, o tipo de dados que estão a ser extraídos e a jurisdição em que se encontra a operar.
Leia sempre os termos de serviço do site de onde está a extrair dados, uma vez que muitos indicam explicitamente se permitem ou não a extração.
A violação destes termos pode acarretar consequências legais.
Nos Estados Unidos, a extração de dados da Web é geralmente considerada legal, desde que não viole leis federais ou estaduais, como a Lei de Fraude e Abuso Informático (CFAA).
No entanto, a extração de dados privados ou protegidos por direitos de autor sem autorização pode levar a problemas legais.
Como extrair dados através da extração de dados da Web?
O processo central de extração de dados durante o web scraping envolve várias etapas:
Identificar a fonte de dados. Determinar qual o site que contém os dados de que necessita.
Compreender a estrutura da página web. Examinar a estrutura HTML da página web para identificar onde os dados se encontram.
Utilizar uma ferramenta de web scraping. Utilize uma ferramenta de web scraping ou crie um script para recolher os dados. Pode tratar-se de uma plataforma especializada como Geonode.com, um plugin do Excel ou bibliotecas Python.
Execute a extração. Execute a extração para recolher os dados com base nos parâmetros que definiu.
Exporte os dados. Assim que a extração estiver concluída, terá de exportar os dados para um formato que possa utilizar, como uma folha de cálculo do Excel.
Conclusão
O web scraping é uma técnica poderosa para recolher dados de sites e é mais acessível do que muitas pessoas pensam.
O nosso guia em três passos acompanha-o ao longo de todo o processo, desde a identificação da sua fonte de dados até à configuração do seu ambiente de scraping e, por fim, à execução do scraping.
Com as ferramentas certas, como o Geonode.com, o Excel Web Query ou bibliotecas Python como o BeautifulSoup e o Selenium, pode tornar este processo ainda mais eficiente.
Recursos adicionais
Para quem estiver interessado em aprofundar os conhecimentos sobre web scraping, existem muitos recursos disponíveis:
Livros - Web Scraping with Python, de Ryan Mitchell, é um excelente ponto de partida.
Tutoriais em vídeo - Sites como o YouTube e a Udemy oferecem tutoriais abrangentes sobre web scraping.
Cursos online - Plataformas como a Coursera e a edX disponibilizam cursos aprofundados sobre ciência de dados e técnicas de web scraping.
Chamada à ação
Transforme a sua recolha e análise de dados. Não deixe que dados valiosos lhe escapem. Comece hoje mesmo a extrair dados para o Excel e descubra um mundo de possibilidades para os seus projetos!
