Saltar para o conteúdo
Comece grátis

Blog

Perspetivas e Engenharia

Análises aprofundadas sobre a infraestrutura de dados da Web, técnicas de extração e o futuro dos dados estruturados em grande escala.

Cheerio Web Scraping em Node.js: load() para um scraper testado
Guias

Cheerio Web Scraping em Node.js: load() para um scraper testado

Raluca Penciuc20 min read
Ler artigo

Artigos mais recentes

156 artigos

Web Scraping com AWS Lambda: Guia para Python e Java 2026
Guias

Web Scraping com AWS Lambda: Guia para Python e Java 2026

TL;DR: Resumo: A extração de dados da Web com o AWS Lambda funciona melhor quando cada invocação é curta, delimitada e pode ser repetida de forma independente. Comece com HTTP direto, AWS SAM e S3 e, só depois, adicione SQS, contentores, renderização no navegador, proxies ou uma camada de recuperação gerida, apenas quando a carga de trabalho demonstrar que precisa deles.

Suciu Dan32 min read
Ler artigo
Como utilizar o GoSpider: rastrear, limpar URLs e extrair dados
Guias

Como utilizar o GoSpider: rastrear, limpar URLs e extrair dados

TL;DR: Resumo: O GoSpider é um rastreador de linha de comandos destinado a descobrir URLs, não um extrator completo de dados estruturados. Este guia sobre como utilizar o GoSpider mostra como realizar um rastreio limitado, gerir resultados de forma organizada, fazer a transferência de dados do Colly para CSV e seguir um percurso de diagnóstico para respostas 403 ou páginas que exijam renderização em JavaScript.

Suciu Dan23 min read
Ler artigo
Como fazer o Scrape Redfin: Guia Python para Dados de Propriedade
Guias

Como fazer o Scrape Redfin: Guia Python para Dados de Propriedade

TL;DR: A Redfin expõe pontos de extremidade de API ocultos que retornam JSON estruturado para listagens de propriedades, tornando possível ignorar totalmente a análise HTML frágil. Este guia orienta-o na construção de um scraper Python que extrai dados de aluguer e venda, pesquisa por localização, monitoriza novas listagens através de sitemaps XML e exporta resultados limpos para CSV ou JSON.

Suciu Dan14 min read
Ler artigo
Como analisar JSON em Python: desde respostas de API até JSON oculto em páginas web
Guias

Como analisar JSON em Python: desde respostas de API até JSON oculto em páginas web

TL;DR: Analise JSON em Python com json.loads e json.load, corrija erros de descodificação, valide dados aninhados, processe ficheiros de grande dimensão e extraia JSON-LD ou __NEXT_DATA__ ocultos em páginas web — além dos envelopes da WebScrapingAPI.

Suciu Dan13 min read
Ler artigo
Tutorial de Python do Nodriver: Extração discreta de dados da Web — Do primeiro script à produção
A ciência da extração de dados da Web

Tutorial de Python do Nodriver: Extração discreta de dados da Web — Do primeiro script à produção

TL;DR: Resumo: O Nodriver é uma biblioteca Python assíncrona que controla o Chromium através do Chrome DevTools Protocol, sem Selenium nem o binário chromedriver. Utilize-o quando um navegador furtivo auto-hospedado, mais próximo de uma sessão real do Chrome, é melhor do que uma stack WebDriver, mas saiba que, por si só, não elimina riscos de IP, TLS ou comportamento. Este tutorial vai de um primeiro script à produção em contentores e a uma Browser API alojada.

Suciu Dan15 min read
Ler artigo
Como lidar com URLs de redirecionamento do Google /goto e tokens CAES num scraper de SERP
A ciência da extração de dados da Web

Como lidar com URLs de redirecionamento do Google /goto e tokens CAES num scraper de SERP

TL;DR: Resumo: Os URLs /goto do Google com um token CAES, e os wrappers /url mais antigos, são camadas de redirecionamento, não destinos, por isso um scraper de SERP que trata cada href como final estraga o acompanhamento de posições e as bases de links. Prefira uma API de SERP estruturada quando devolve os links de destino. Quando tiver de analisar HTML, classifique cada href, elimine redirecionamentos duplicados e resolva-os com um GET simples. Não desencripte o CAES.

Suciu Dan13 min read
Ler artigo

Comece a construir

Pronto para expandir a sua recolha de dados?

Junte-se a mais de 2.000 empresas que utilizam a WebScrapingAPI para extrair dados da Web à escala empresarial, sem quaisquer custos de infraestrutura.