Análises aprofundadas sobre a infraestrutura de dados da Web, técnicas de extração e o futuro dos dados estruturados em grande escala.
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TL;DR: O Scrapy é uma estrutura de rastreamento assíncrona e de alta velocidade criada para extrair dados estruturados de páginas estáticas em escala. O Selenium automatiza navegadores reais e lida com sites com muito JavaScript, mas com um custo de recursos muito maior. A maioria dos projetos de raspagem de produção se beneficia de saber quando usar cada um, ou quando combiná-los.
TL;DR: Scrapy é uma estrutura de rastreamento completa que lida com solicitações, análise e exportação de dados em um único pacote. Beautiful Soup é uma biblioteca de análise leve que pode ser emparelhada com um cliente HTTP, como os pedidos. Escolha o Scrapy quando precisar de rastreamento simultâneo em grande escala com pipelines integrados. Escolha Beautiful Soup quando quiser uma configuração rápida e mínima para analisar um punhado de páginas.
TL;DR: O Scrapy Splash emparelha o mecanismo de rastreamento rápido do Scrapy com o navegador sem cabeça Splash para renderizar páginas pesadas em JavaScript. Este tutorial do Scrapy Splash guia você através da configuração do Docker, configuração do projeto Scrapy, noções básicas do SplashRequest, scripts Lua para rolagem e clique, integração de proxy e correção dos erros mais comuns que você encontrará.
TL;DR: As páginas de produtos da Amazon estão repletas de dados valiosos (preços, classificações, avaliações, ASINs), mas extraí-los de forma confiável requer mais do que uma solicitação HTTP básica. Este guia o orienta na construção de um scraper Python com Requests e BeautifulSoup, lidando com paginação e defesas anti-bot, exportando para CSV ou JSON e alimentando os resultados em fluxos de trabalho LLM. Você também aprenderá quando usar uma API de raspagem em vez de desenvolver sua própria solução.
