Como fazer scraping de dados com Beautiful Soup: dicas e truques

Melhore suas técnicas de web scraping com dicas úteis e práticas para usar Beautiful Soup de forma eficiente e eficaz.

Author

Data Hackers
May 21, 2025

Você sabia que o web scraping pode ser uma arma poderosa para coletar e analisar dados relevantes de diversas fontes? Neste post, vamos explorar como utilizar a biblioteca Beautiful Soup de maneira eficaz, desde a instalação até dicas práticas que aprimoram suas técnicas de extração de dados. Aprenda a otimizar suas práticas de scraping e garanta a precisão das informações obtidas, enquanto respeita as diretrizes legais e éticas do processo.

O que é o web scraping e como funciona?

O web scraping, ou “raspagem de dados”, é amplamente utilizado em estratégias de transformação digital e para automatizar processos de coleta e consulta de dados e informações públicas. O objetivo principal é garantir a fidelidade e integridade da informação coletada, substituindo a intervenção humana por scripts e robôs programados para copiar dados em larga escala.

Essa técnica se torna cada vez mais comum à medida que as empresas buscam eficiência e redução de erros. Profissionais com expertise em data science, data analytics e áreas relacionadas são fundamentais nesse processo, pois sua missão é encontrar dados relevantes e realizar análises que apoiem decisões estratégicas.

Os dados coletados podem ser organizados em bancos de dados, planilhas ou outros formatos para facilitar a análise. A utilização do web scraping permite que as empresas obtenham insights valiosos ao entender o comportamento do mercado, concorrência e clientes. Além disso, essa técnica pode ajudar a monitorar preços e coletar informações não disponíveis em bases de dados tradicionais.

Com o Web Scraping, é possível extrair legalmente o conteúdo da internet

Como instalar e configurar o Beautiful Soup?

Para começar a trabalhar com Beautiful Soup, você precisa instalá-lo corretamente em seu ambiente Python. A instalação do Beautiful Soup é uma tarefa simples, que envolve o uso do gerenciador de pacotes pip.

O Beautiful Soup é uma das bibliotecas mais comentadas quando se fala em web scraping

Passos para instalar o Beautiful Soup

  1. Certifique-se de que o Python está instalado: Verifique se você tem a versão mais recente do Python instalada em seu sistema. Você pode baixá-la no site oficial.

  2. Use o pip para instalar o Beautiful Soup: Abra o terminal ou prompt de comando e execute o seguinte comando: 

    pip install beautifulsoup4

  3. Verifique a instalação: Crie um pequeno script Python para importar a biblioteca e testar a funcionalidade.

Exemplo de código

from bs4 import BeautifulSoup

html_doc = """
<html>
<head><title>História do Dorminhoco</title></head>
<body>
<p class="story">Era uma vez três irmãs pequenas; e seus nomes eram 
<a href="http://example.com/elsie">Elsie</a>,
<a href="http://example.com/lacie">Lacie</a> e
<a href="http://example.com/tillie">Tillie</a>;
e elas moravam no fundo de um poço.</p>
</body>
</html>
"""

soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
print(soup.title.string)

Dicas para instalação

  • Versão do Python: Verifique se você está usando uma versão compatível do Python.

  • Ambientes virtuais: Utilize ambientes virtuais para gerenciar dependências de projeto.

  • Bibliotecas de parser: O html.parser embutido é suficiente para a maioria das tarefas, mas você pode optar por bibliotecas como lxml ou html5lib para necessidades mais avançadas.

Como fazer scraping de dados com Beautiful Soup?

O Beautiful Soup é uma biblioteca extremamente útil em Python para facilitar o web scraping. A seguir, mostraremos como realizar scraping de dados de maneira eficiente.

1. Instalando o Beautiful Soup

Certifique-se de ter o Beautiful Soup e a biblioteca Requests instalados: 

pip install beautifulsoup4
pip install requests

2. Realizando uma requisição HTTP

Envie uma requisição HTTP para a página que você deseja acessar utilizando a biblioteca Requests: 

import requests

url = 'https://exemplo.com'
response = requests.get(url)
html = response.text

3. Criando um objeto Beautiful Soup

Crie um objeto Beautiful Soup para navegar e manipular os elementos da página: 

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

4. Buscando dados

Para buscar dados, como títulos de notícias, utilize o método find_all: 

titulos = soup.find_all('h2', class_='titulo-noticia')
for titulo in titulos:
    print(titulo.text.strip())

Para obter todos os links de uma página, você pode usar: 

links = soup.find_all('a')
for link in links:
    href = link.get('href')
    if href:
        print(href)

6. Lidar com páginas dinâmicas

Muitas páginas usam JavaScript para gerar conteúdo dinâmico. Para esses casos, ferramentas como Selenium ou Scrapy podem ser úteis.

Quais são os melhores truques para otimizar seu scraping?

Ao trabalhar com web scraping utilizando Beautiful Soup, diversas técnicas podem aumentar a eficiência do seu trabalho.

1. Utilize sessões

Use requests.Session() para manter a conexão ativa e acelerar o scraping: 

import requests

session = requests.Session()
response = session.get('https://example.com')

2. Limite o escopo do parsing

Direcione seu parsing para elementos específicos da página: 

soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
content = soup.find('div', {'class': 'conteudo'})

3. Escolha o parser certo

O parser lxml oferece melhor desempenho em comparação ao html.parser: 

soup = BeautifulSoup(html_doc, 'lxml')

4. Cache de tarefas de parsing devem ser otimizadas

Se você estiver raspando o mesmo HTML repetidamente, considere usar caching: 

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=100)
def parse_html(html):
    return BeautifulSoup(html, 'lxml')

5. Multi-threading

Utilize multi-threading para raspar várias páginas simultaneamente: 

import concurrent.futures

urls = ['https://example.com/page1', 'https://example.com/page2']

def fetch(url):
    response = requests.get(url)
    return BeautifulSoup(response.content, 'lxml')

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
    results = executor.map(fetch, urls)

6. Limite a profundidade de travessia do DOM

Evite múltiplas travessias na árvore DOM conhecendo os elementos que você precisa acessar. 

element = soup.select_one('div + span')

7. Pré-processar HTML

Remova espaços desnecessários e scripts antes do parsing: 

import re

cleaned_html = re.sub(r'<script.*?</script>', '', html_doc)
soup = BeautifulSoup(cleaned_html, 'lxml')

8. Processamento em lote

Raspe múltiplas páginas em lotes para eficiência: 

urls = ['https://example.com/page1', 'https://example.com/page2']
responses = [session.get(url) for url in urls]
soups = [BeautifulSoup(response.content, 'lxml') for response in responses]

9. Extração de dados simplificada

Acesse os mesmos elementos frequentemente através de variáveis pré-definidas: 

title = soup.select_one('.titulo')

10. Proatividade na profilaxia do código

Use ferramentas de profiling como cProfile para identificar gargalos no seu código: 

import cProfile

def scrape_site():
    # Seu código de scraping
    pass

cProfile.run('scrape_site()')

Como garantir a precisão e legalidade no web scraping?

Quando realizar web scraping, é essencial garantir a precisão dos dados e a conformidade legal. Aqui estão algumas dicas:

Verifique os termos de uso do site

Consulte sempre os termos de uso antes de iniciar o scraping.

Respeite o arquivo robots.txt

Verifique e siga as instruções contidas no arquivo robots.txt do site.

Evite a coleta de dados pessoais

Não colete dados pessoais sem consentimento explícito. Esteja atento a leis de privacidade, como o GDPR e a CCPA.

Utilize ferramentas adequadas

Escolha ferramentas que permitam monitorar a legitimidade e precisão dos dados.

Implemente validação de dados

Após a coleta, valide os dados para garantir consistência e relevância.

Monitore e ajuste seu scraping

Mantenha seus scripts de scraping atualizados, ajustando-os conforme as mudanças nas páginas web.

Tenha consciência das repercussões éticas

Considere as consequências éticas da coleta dos dados para construir confiança e credibilidade.

Considerações finais

Agora que você conhece as principais técnicas e dicas para realizar web scraping com Beautiful Soup, é hora de aplicar esse conhecimento em projetos reais. A coleta e análise de dados pode abrir portas para insights valiosos, mas lembre-se sempre de respeitar as melhores práticas éticas e legais durante o processo.

Alternar entre eficiência técnica e conformidade legal é crucial. Seja para monitorar a concorrência ou coletar informações de mercado, a utilização responsável dos dados é o que realmente destacará seu trabalho. Então, mãos à obra e comece a explorar o potencial do web scraping!