A extração de dados da web em Python geralmente envolve o envio de solicitações HTTP ao site de destino e a análise dos dados HTML ou JSON retornados. ‌ Abaixo está um exemplo de um aplicativo simples de web scraping que usa a biblioteca de solicitações para enviar solicitações HTTP e usa o BeautifulSouplibrary para analisar HTML. ‌

Python constrói um caso simples de web scraping

Primeiro, certifique-se de ter instalado as bibliotecas requests e beautifulsoup4. Caso contrário, você pode instalá-los com o seguinte comando:‌

solicitações de instalação de pip beautifulsoup4
Em seguida, você pode escrever um script Python como o seguinte para extrair dados da rede:

import requests 
from bs4 import BeautifulSoup 

# URL of the target website 
url = 'http://example.com' 

# Sending HTTP GET request 
response = requests.get(url) 

# Check if the request was successful 
if response.status_code == 200: 
    # Parsing HTML with BeautifulSoup 
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') 

    # Extract the required data, for example, extract all the titles 
    titles = soup.find_all('h1') 

    # Print title 
    for title in titles: 
        print(title.text) 
else: 
    print('Request failed,status code:', response.status_code) 

Neste exemplo, primeiro importamos as solicitações e BeautifulSouplibraries. Em seguida, definimos a URL do site de destino e enviamos uma solicitação HTTP GET usando o método requests.get(). Se a solicitação for bem-sucedida (o código de status é 200), analisamos o HTML retornado usando BeautifulSoup e extraímos todas as tags

, que geralmente contêm o título principal da página. Por fim, imprimimos o conteúdo do texto de cada título.

Observe que em um projeto real de web scraping, você precisa cumprir as regras do arquivo robots.txt do site de destino e respeitar os direitos autorais e os termos de uso do site. Além disso, alguns sites podem utilizar técnicas anti-crawler, como carregamento dinâmico de conteúdo, verificação de captcha, etc., o que pode exigir estratégias de tratamento mais complexas.

Por que você precisa usar um proxy para web scraping?

Usar um proxy para rastrear sites é um método comum para contornar restrições de IP e mecanismos anti-rastreador. Os servidores proxy podem atuar como intermediários, encaminhando suas solicitações para o site de destino e retornando a resposta para você, de modo que o site de destino possa ver apenas o endereço IP do servidor proxy em vez do seu endereço IP real.

Um exemplo simples de web scraping usando um proxy

Em Python, você pode usar a biblioteca de solicitações para configurar um proxy. Aqui está um exemplo simples que mostra como usar um proxy para enviar uma solicitação HTTP:

import requests 

# The IP address and port provided by swiftproxy 
proxy = { 
    'http': 'http://45.58.136.104:14123', 
    'https': 'http://119.28.12.192:23529', 
} 

# URL of the target website 
url = 'http://example.com' 

# Sending requests using a proxy 
response = requests.get(url, proxies=proxy) 

# Check if the request was successful 
if response.status_code == 200: 
    print('Request successful, response content：‌', response.text) 
else: 
    print('Request failed,status code：‌', response.status_code) 

Observe que você precisa substituir o IP e a porta do servidor proxy pelo endereço real do servidor proxy. Além disso, certifique-se de que o servidor proxy seja confiável e ofereça suporte ao site que você deseja rastrear. Alguns sites podem detectar e bloquear solicitações de servidores proxy conhecidos, portanto, pode ser necessário alterar os servidores proxy regularmente ou usar um serviço de proxy mais avançado.