Scrapy vs. Beautiful Soup | Tutorial de Raspagem da Web 2026

A raspagem de web é uma habilidade essencial para qualquer pessoa que deseje coletar dados da web para análise, pesquisa ou inteligência de negócios. Dois dos ferramentas mais populares para raspagem de web em Python são Scrapy e Beautiful Soup. Neste tutorial, compararemos estas ferramentas, exploraremos seus recursos e o guiaremos pelo processo de uso eficaz. Além disso, discutiremos como lidar com desafios de CAPTCHA durante a raspagem, recomendando algumas dicas como uma solução confiável.

O que é raspagem de web?

A raspagem de web envolve a extração de dados de sites, permitindo que os usuários coletem informações disponíveis publicamente na internet. Este dado pode ser qualquer coisa, desde textos, imagens e vídeos até bancos de dados inteiros. A raspagem de web é especialmente útil para tarefas como análise de dados, pesquisa de mercado, comparação de preços e mais. Com as ferramentas e técnicas certas, você pode automatizar o processo de coleta de informações de múltiplas fontes de forma rápida e eficiente.

Componentes principais da raspagem de web:

• Análise de HTML: Extração de dados da estrutura HTML das páginas da web.
• Solicitações HTTP: Envio de solicitações a servidores web para recuperar páginas da web.
• Armazenamento de dados: Salvar os dados extraídos em um formato estruturado, como CSV, JSON ou bancos de dados.
• Automação: Usar scripts ou ferramentas para automatizar o processo de extração de dados.

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Scrapy vs. Beautiful Soup: Comparação Rápida

Se você não quiser ler a versão longa, aqui está uma comparação rápida e fácil que o leva através da comparação mais intuitiva entre Scrapy e Beautiful Soup na raspagem de web:

Scrapy é um framework completo de raspagem de web projetado para projetos de extração de dados em grande escala. Ele se destaca em velocidade e eficiência e inclui suporte integrado para navegação web, tornando-o ideal para tarefas de raspagem complexas e extensas. Com capacidades de processamento assíncrono, o Scrapy pode lidar com múltiplas solicitações simultaneamente, acelerando significativamente o processo de raspagem. Ele também fornece ferramentas poderosas para extração de dados e opções de personalização por meio de middleware e pipelines.

Beautiful Soup, por outro lado, é uma biblioteca de análise que é mais adequada para tarefas menores e mais simples de raspagem. Ele não inclui capacidades integradas de navegação, mas se integra bem com outras bibliotecas como requests para buscar páginas da web. O Beautiful Soup é conhecido por sua simplicidade e facilidade de uso, sendo perfeito para tarefas rápidas onde você precisa extrair dados de documentos HTML ou XML sem a necessidade de recursos avançados.

Quando usar Scrapy:

• Projetos de raspagem em grande escala
• Necessidade de navegação integrada e processamento assíncrono
• Requisitos de extração e processamento de dados complexos
• Projetos que exigem personalização extensa

Quando usar Beautiful Soup:

• Tarefas de raspagem menores e diretas
• Extração rápida de dados de HTML ou XML
• Projetos simples onde a facilidade de uso é prioridade
• Combinando com outras bibliotecas para necessidades básicas de raspagem da web

O que é Scrapy na raspagem de web

Scrapy é um framework Python de código aberto projetado para simplificar a raspagem de web. Ele permite que os desenvolvedores construam spideurs robustos e escaláveis com um conjunto completo de recursos integrados.

Enquanto bibliotecas como Requests para solicitações HTTP, BeautifulSoup para análise de dados e Selenium para lidar com sites baseados em JavaScript são opções independentes, o Scrapy integra todas essas funcionalidades em um único framework.

O Scrapy inclui:

• Conexões HTTP: Gerenciamento eficiente de solicitações e respostas HTTP.
• Seletores: Suporte para seletores CSS e expressões XPath para extrair dados de páginas da web.
• Exportação de dados: Exportação de dados para vários formatos, incluindo CSV, JSON, JSON lines e XML.
• Opções de armazenamento: Armazenamento de dados em FTP, S3 e sistemas de arquivos locais.
• Middleware: Suporte para middleware para facilitar integrações e processamento personalizado.
• Gerenciamento de sessões: Gerenciamento de cookies e sessões de forma transparente.
• Renderização de JavaScript: Usando Scrapy Splash para renderizar conteúdo baseado em JavaScript.
• Mecanismo de repetição: Repetições automáticas para solicitações falhas.
• Concorrência: Gerenciamento de solicitações concorrentes de forma eficiente.
• Navegação: Capacidades integradas para navegar em sites.

Além disso, a comunidade ativa do Scrapy desenvolveu inúmeras extensões para aprimorar ainda mais suas capacidades, permitindo que os desenvolvedores personalizem a ferramenta para atender às suas necessidades específicas de raspagem.

Começando com o Scrapy:

1. Instale o Scrapy:

   bash Copy

   pip install scrapy

2. Crie um novo projeto Scrapy:

   bash Copy

   scrapy startproject myproject
   cd myproject
   scrapy genspider example example.com

3. Defina o Spider:
   Edite o arquivo example.py no diretório spiders:

   python Copy

   import scrapy
   
   class ExampleSpider(scrapy.Spider):
       name = 'example'
       start_urls = ['http://example.com']
   
       def parse(self, response):
           for title in response.css('title::text').getall():
               yield {'title': title}

4. Execute o Spider:

   bash Copy

   scrapy crawl example

Beautiful Soup: A biblioteca de raspagem de web

Beautiful Soup é uma biblioteca que facilita a raspagem de informações de páginas da web. Ela se situa sobre um analisador HTML ou XML e fornece idiomas pythonicos para iteração, busca e modificação da árvore de análise.

Começando com o Beautiful Soup:

1. Instale o Beautiful Soup e Requests:
   bash Copy

   pip install beautifulsoup4 requests

2. Escreva um raspador simples:
   python Copy

   import requests
   from bs4 import BeautifulSoup
   
   URL = 'http://example.com'
   page = requests.get(URL)
   soup = BeautifulSoup(page.content, 'html.parser')
   
   titles = soup.find_all('title')
   for title in titles:
       print(title.get_text())

Há uma chance de usar Scrapy e Beautiful Soup juntos?

Absolutamente! Scrapy e Beautiful Soup podem ser usados juntos para aproveitar as forças de ambas as ferramentas, embora possa exigir algum setup. Scrapy é um framework completo de raspagem de web com suas próprias ferramentas de análise, mas integrar o Beautiful Soup pode melhorar suas capacidades, especialmente ao lidar com HTML complexo ou mal estruturado.

Nos funções de callback do Scrapy, você pode usar o Beautiful Soup para extrair elementos específicos ou modificar o conteúdo HTML de forma mais eficaz. Esta combinação é particularmente útil quando você precisa das poderosas habilidades de análise do Beautiful Soup dentro de um projeto Scrapy.

O desafio ao raspar com Scrapy ou Beautiful Soup

O maior desafio ao usar Scrapy ou beautiful soap para raspagem de web é encontrar CAPTCHAs que bloqueiem suas raspagens automatizadas, já que muitos sites tomaram medidas para impedir que bots acessem seus dados. Tecnologias anti-bot podem detectar e parar scripts automatizados com CAPTCHAs, impedindo assim seus spideurs. Por isso, também oferecemos nosso guia aprofundado para aprender como evitar CAPTCHAs e superá-los em sua raspagem da web.

Apresentando o CapSolver: A solução ideal para resolver CAPTCHAs durante a raspagem de web:

CapSolver é um provedor líder de soluções para desafios de CAPTCHA encontrados durante a raspagem de dados da web e tarefas similares. Ele oferece soluções rápidas para indivíduos que enfrentam obstáculos de CAPTCHA em raspagem de dados em grande escala ou tarefas de automação.

O CapSolver suporta diversos tipos de serviços de CAPTCHA, incluindo reCAPTCHA (v2/v3/Enterprise), captcha, captcha (Normal/Enterprise), captcha V3/V4, captcha Captcha, ImageToText, entre outros. Ele cobre uma ampla gama de tipos de CAPTCHA e continua atualizando suas capacidades para lidar com novos desafios.

Como usar o CapSolver

Usar o CapSolver em seu projeto de raspagem de web ou automação é simples. Aqui está um exemplo rápido em Python para demonstrar como você pode integrar o CapSolver ao seu fluxo de trabalho:

# pip install requests
import requests
import time

# TODO: defina sua configuração
api_key = "SUA_CHAVE_DE_API"  # sua chave de API do capsolver
site_key = "6Le-wvkSAAAAAPBMRTvw0Q4Muexq9bi0DJwx_mJ-"  # chave do site do seu site alvo
site_url = ""  # URL da página do seu site alvo


def capsolver():
    payload = {
        "clientKey": api_key,
        "task": {
            "type": 'ReCaptchaV2TaskProxyLess',
            "websiteKey": site_key,
            "websiteURL": site_url
        }
    }
    res = requests.post("https://api.capsolver.com/createTask", json=payload)
    resp = res.json()
    task_id = resp.get("taskId")
    if not task_id:
        print("Falha ao criar tarefa:", res.text)
        return
    print(f"Obtido taskId: {task_id} / Obtendo resultado...")

    while True:
        time.sleep(3)  # atraso
        payload = {"clientKey": api_key, "taskId": task_id}
        res = requests.post("https://api.capsolver.com/getTaskResult", json=payload)
        resp = res.json()
        status = resp.get("status")
        if status == "ready":
            return resp.get("solution", {}).get('gRecaptchaResponse')
        if status == "failed" or resp.get("errorId"):
            print("Falha ao resolver! resposta:", res.text)
            return


token = capsolver()
print(token)

Neste exemplo, a função capsolver envia uma solicitação à API do CapSolver com os parâmetros necessários e retorna a solução do CAPTCHA. Esta integração simples pode poupar-lhe incontáveis horas e esforço na resolução manual de CAPTCHAs durante tarefas de raspagem de web e automação.

Conclusão

Scrapy e Beautiful Soup são ferramentas poderosas para raspagem de web, cada uma se destacando em diferentes cenários. Scrapy é ideal para projetos em grande escala com seu framework robusto e capacidades integradas de navegação, enquanto Beautiful Soup é perfeito para tarefas mais simples e rápidas de extração de dados.

Combinar Scrapy e Beautiful Soup permite que você aproveite as forças de ambas as ferramentas, tornando mais fácil lidar com desafios complexos de raspagem. Quando você encontrar CAPTCHAs, integrar CapSolver pode resolver eficientemente esses obstáculos, garantindo que seus projetos de raspagem funcionem sem problemas.

Ao usar Scrapy, Beautiful Soup e CapSolver juntos, você pode criar uma configuração versátil e eficaz de raspagem de web que enfrenta diversos desafios com facilidade.