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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: Os melhores cursos de web scraping dependem do seu idioma, nível e caso de uso alvo. Este guia compara cinco opções pagas na Udemy, Coursera, DataCamp e Packt, aponta para suplementos gratuitos, como documentos oficiais, e mostra como fazer a ponte entre a conclusão de um curso e a execução de scrapers de produção.
TL;DR: Se você está trabalhando em como fazer scrape do Realtor.com de forma limpa, três coisas importam mais: seletores estáveis que sobrevivem a seus nomes de classe com hash, uma camada de requisição que sobrevive à proteção anti-bot do Realtor, e código que percorre tanto as páginas de lista quanto as páginas de detalhes. Este guia é a compilação completa em Python, com táticas anti-bloqueio e exportações prontas para LLM.
TL;DR: Este guia mostra como fazer o web scraping do Booking.com de ponta a ponta em Python: extraindo listagens de busca, páginas de hotéis, preços noturnos e avaliações de hóspedes. Você recebe dois métodos complementares: um fluxo de trabalho Selenium Wire para páginas renderizadas em JS e um caminho mais rápido que chama o endpoint interno /dml/graphql do Booking.com diretamente, além de um playbook anti-bloqueio, manipulação de moeda e uma solução alternativa para o limite de paginação de aproximadamente 1.000 resultados.
TL;DR: Compreendendo a diferença entre dois modelos distintos de DAO para a descentralização, estamos a analisar redes semelhantes, mas totalmente diferentes: a ICE e a Pi.
TL;DR: O Idealista é o maior mercado imobiliário de Espanha, Itália e Portugal, mas tem uma proteção anti-bot séria que bloqueia rapidamente scrapers ingénuos. Este guia mostra como extrair dados do Idealista de ponta a ponta em Python: mapeamento do site, Selenium com undetected-chromedriver, gestão do DataDome, rotação de proxies e exportações limpas, além do reforço para produção que os concorrentes costumam ignorar.
TL;DR: Este guia orienta-o na construção de um raspador Yelp completo em Python, cobrindo resultados de pesquisa, detalhes de negócios e avaliações com código de trabalho. Você também aprenderá como lidar com proteções anti-bot, exportar dados para CSV ou JSON e alimentar avaliações raspadas em um LLM para análise de sentimentos, algo que nenhum outro tutorial de raspagem do Yelp cobre.
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