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Como raspar o Instagram?

#Extração de dados da web
2025-03-03 12:1213 min de leitura

Introdução ao Conteúdo

Este tutorial em vídeo discute métodos para extrair dados do Instagram sem fazer login, focando em duas abordagens principais: usar a biblioteca Requests do Python e o Selenium. Ele descreve o processo de configuração para ambos os métodos, incluindo a criação de diretórios, bibliotecas necessárias e o manuseio de proxies para contornar as restrições de extração do Instagram. O vídeo detalha como escrever código em Python para enviar solicitações, formatar respostas e extrair dados, como legendas de postagens e detalhes de usuários, em um formato utilizável. O tutorial destaca as vantagens de usar o Selenium em vez do Requests para melhorar as taxas de sucesso ao extrair dados do Instagram, ao mesmo tempo em que observa que o Requests pode oferecer velocidades de extração mais rápidas em geral. Os espectadores são encorajados a verificar o post do blog vinculado ao tutorial para exemplos completos de código e melhores práticas para garantir uma experiência de extração tranquila.

Informações-chave

  • O palestrante discute métodos para raspagem do Instagram sem fazer login durante 2022, afirmando que é possível.
  • Duas metodologias principais para fazer scraping do Instagram usando Python são apresentadas: utilizando Selenium e utilizando a biblioteca Requests.
  • Instruções são dadas sobre como configurar uma nova pasta e um documento de texto para codificação e escrita de scripts necessários para raspagem.
  • Enfatiza-se a importância de usar proxies para contornar as restrições do Instagram sobre o acesso a dados sem fazer login.
  • Passos detalhados são fornecidos para criar e executar um script de raspagem que extrai dados como legendas de postagens e informações de usuários de perfis públicos.
  • É mencionado que, embora o Requests possa ser rápido, o Selenium pode resultar em uma maior taxa de sucesso na extração de dados do Instagram devido a um melhor gerenciamento de conteúdo dinâmico.
  • A sessão conclui com um incentivo a usar proxies confiáveis para um desempenho ideal de raspagem.

Análise da Linha do Tempo

Palavras-chave do Conteúdo

Raspagem do Instagram

O vídeo discute dois métodos para extrair dados do Instagram sem fazer login, usando as bibliotecas Requests e Selenium do Python. Ele explica como configurar o ambiente, incluindo a criação de pastas e arquivos necessários, e descreve a estrutura do código necessária para ambos os métodos.

Python RequestsRequests do Python é uma biblioteca que permite fazer requisições HTTP de forma simples e fácil. Com ela, é possível enviar dados para servidor, receber respostas e interagir com APIs de forma eficiente.Um dos principais benefícios do Requests é a sua simplicidade de uso, permitindo que desenvolvedores concentrem-se mais na lógica do programa do que em detalhes de implementação de protocolos.Para instalar a biblioteca, basta usar o gerenciador de pacotes pip:```pip install requests```Após a instalação, você pode começar a utilizá-la importando o módulo:```pythonimport requests```A forma mais básica de realizar uma requisição GET é utilizando o método `get()`, que aceita uma URL como argumento:```pythonresponse = requests.get('https://api.exemplo.com/dados')```Após a requisição, a variável `response` contém a resposta do servidor e você pode acessar o conteúdo dela através do atributo `text` ou `json()`, dependendo do formato da resposta:```pythonprint(response.text)```ou```pythondados = response.json()print(dados)```Além de requisições GET, a biblioteca também suporta requisições POST, PUT, DELETE e outras.Por exemplo, para enviar dados em uma requisição POST, você pode utilizar o método `post()`:```pythondados = {'chave': 'valor'}response = requests.post('https://api.exemplo.com/dados', json=dados)```Assim como nas requisições GET, você pode acessar a resposta de forma semelhante.Requests também permite adicionar cabeçalhos personalizados à requisição, o que é útil para autenticação em APIs:```pythoncabecalhos = {'Authorization': 'Bearer token_aqui'}response = requests.get('https://api.exemplo.com/dados', headers=cabecalhos)```Outra funcionalidade importante da biblioteca é o tratamento de erros. Você pode verificar se a requisição foi bem-sucedida verificando o código de status da resposta:```pythonif response.status_code == 200: print('Requisição bem-sucedida!')else: print('Erro na requisição:', response.status_code)```Em resumo, a biblioteca Requests facilita a interação com serviços web, tornando o processo de comunicação com APIs muito mais fácil e intuitivo para desenvolvedores Python.Se você está começando a trabalhar com APIs, a biblioteca Requests é uma ferramenta fundamental para adicionar ao seu conhecimento.

Usar a biblioteca Requests do Python para scraping envolve criar uma pasta, escrever um script que importa as bibliotecas necessárias, especificar nomes de usuários de perfis públicos e gerenciar proxies para diminuir a chance de ser bloqueado durante o scraping.

Python Selenium

O vídeo aborda como utilizar o Selenium para extrair dados do Instagram de uma maneira mais confiável. Ele descreve os passos para configurar um ambiente Selenium, lidar com proxies e garantir a extração bem-sucedida de dados gerenciando as configurações do navegador.

Proxies

Proxies são cruciais para ambos os métodos de raspagem para evitar serem bloqueados pelas medidas anti-raspagem do Instagram. Os usuários são aconselhados a usar múltiplos endereços IP para aumentar a quantidade de dados que podem ser raspados sem login.

Tratamento de Erros

O script inclui mecanismos de tratamento de erros para gerenciar solicitações malsucedidas, recomendando lógica de tentativa para nomes de usuário que falharam e a extração dos dados necessários da resposta.

Extração de Dados

O vídeo explica como extrair vários dados, como legendas de postagens, informações do usuário e contagem de seguidores do backend do Instagram assim que a extração for bem-sucedida.

Comparação de Métodos

Enquanto ambas as ferramentas Requests e Selenium podem ser usadas para raspagem, o Selenium tende a oferecer uma taxa de sucesso mais alta para a recuperação, mas pode ser mais lento em comparação com o Requests.

Configuração de Scraping

Instruções sobre como criar documentos de texto para ambos os métodos de scraping, configurar as bibliotecas necessárias e executar scripts na linha de comando são fornecidas.

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