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Sempre verifique a API oculta ao fazer web scraping.

#Extração de dados da web
2024-12-23 21:549 min de leitura

Introdução ao Conteúdo

Este vídeo demonstra como extrair dados de um site, focando na análise de requisições web usando ferramentas de desenvolvedor. O narrador orienta os espectadores sobre como identificar elementos de dados essenciais dentro do código fonte da web, em vez de depender de elementos visuais. O tutorial abrange o carregamento e a análise de dados de produtos, lidando com paginação para conjuntos de dados extensos, e o uso de ferramentas de teste de API como Postman ou Insomnia para facilitar o gerenciamento de requisições. A seguir, o vídeo transita para o uso de Python e da biblioteca Pandas para uma manipulação mais aprofundada dos dados e exportação dos resultados para um arquivo CSV. Todo o processo enfatiza a coleta eficiente de dados brutos e a preparação para análise.

Informações-chave

  • O tutorial se concentra em técnicas de web scraping sem usar Selenium.
  • Ele enfatiza a importância de examinar as requisições da rede através das ferramentas de desenvolvedor do navegador para a extração de dados.
  • Os usuários são orientados a inspecionar a guia 'xhr' na seção de rede para encontrar os dados necessários.
  • O processo inclui imitar solicitações HTTP, gerenciar a paginação para acessar todos os produtos e usar ferramentas como Postman ou Insomnia.
  • A demonstração também abrange a exportação de dados extraídos para um formato como CSV e a utilização de bibliotecas como pandas em Python para lidar com esses dados.

Análise da Linha do Tempo

Palavras-chave do Conteúdo

Web Scraping

O vídeo discute métodos de web scraping, enfatizando a importância de entender as estruturas subjacentes de HTML, CSS e JavaScript para extrair dados com sucesso sem depender apenas de ferramentas como Selenium.

Inspect Element

Os espectadores são orientados sobre como utilizar a ferramenta de inspecionar elemento para navegar pela aba de rede e analisar as requisições que ocorrem ao interagir com uma página da web, o que é crucial para entender como os dados são carregados.

Network Requests

O roteiro destaca como recarregar páginas e capturar todas as requisições de rede, focando na identificação de informações úteis presentes nas respostas do servidor.

Loading More Data

O vídeo ilustra estratégias para clicar em botões de 'carregar mais' programaticamente, a fim de coletar informações adicionais sobre produtos de maneira contínua a partir de resultados paginados.

Python with Requests

O apresentador explica como utilizar Python, juntamente com bibliotecas externas como Pandas, para automatizar processos de web scraping e gerenciar dados JSON recuperados de chamadas de API.

Data Normalization

Uma explicação passo a passo é fornecida sobre como normalizar e achatar dados JSON em um formato mais estruturado usando Python e Pandas, tornando-os adequados para análise.

Error Handling

A importância de implementar mecanismos de tratamento de erros no código é discutida, enfatizando a robustez necessária ao coletar dados em múltiplas requisições.

CSV Export

O vídeo conclui com instruções sobre como exportar os dados limpos e estruturados para um arquivo CSV, o que é essencial para futuras análises de dados ou relatórios.

Best Practices in Web Scraping

Um resumo das melhores práticas para web scraping é fornecido, focando em como navegar de maneira eficiente nas estruturas dos sites, usar ferramentas apropriadas, lidar com requisições com sabedoria e garantir conformidade com os termos de serviço do site.

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