O Que É Parsing e Como Funciona
Muitas vezes, os dados necessários não podem ser agregados manualmente, ou isso leva muito tempo. É aí que o parsing (web scraping) entra em ação — é o processo de coleta automática de informações de sites em um formato estruturado. Ele ajuda qualquer pessoa que lide com agregação de dados de qualquer forma: negócios online e seus representantes, profissionais de marketing, analistas e otimizadores de SEO.
Hoje vamos explicar o que é parsing em palavras simples, como funciona e quais serviços permitem que você execute a tarefa de coleta de dados de forma mais rápida e eficiente.
Como o parsing funciona
Do ponto de vista técnico, o parsing é um método de extração de dados de páginas HTML de um site. Para um melhor entendimento, vamos apresentar alguns termos básicos.
HTML — uma linguagem de marcação que é a base de qualquer página. As tags HTML explicam ao navegador como exibir o texto, onde inserir links e onde uma imagem está localizada. Um parser baixa o código HTML para extrair os pedaços de informação necessários dele.
XML — uma linguagem para armazenar e transmitir dados entre programas. É no formato XML que os sites geralmente exportam seus produtos. É muito mais fácil e conveniente fazer o parsing das informações necessárias a partir dele.
JSON — um formato popular de troca de dados que é compreensível tanto para computadores quanto para humanos. As informações nele são armazenadas na forma de pares "chave-valor", por exemplo, { "name": "Sergey", "age": 40 }. A maioria dos sites hoje usa JSON ao carregar produtos, de onde os parsers extraem os dados necessários.
Seletores CSS — são uma espécie de ponteiros para elementos específicos de uma página da web. Por exemplo, se você quiser encontrar todos os títulos destacados em verde, precisará do seletor h2.green.
XPath — uma linguagem de consulta que permite navegar pela estrutura de um documento HTML ou XML como um navegador. Você pode dar a ela tarefas como "Encontre o terceiro parágrafo dentro da tabela localizada na coluna da direita e pegue o link dele." É indispensável para códigos muito complexos e profundos.
Expressões regulares — uma ferramenta para encontrar e extrair texto por um padrão. Por exemplo, se você precisar fazer o parsing de todos os números de telefone no formato "+7 (999) 123-45-67", uma expressão regular fará isso instantaneamente.
Agora podemos listar e explicar as principais etapas do parsing:
- Recuperação de dados. Na primeira etapa, o parser envia uma solicitação e baixa o material de origem. A fonte pode ser uma página da web (código HTML), uma API de site (retornando informações em formato puro, por exemplo, em JSON) ou um arquivo pronto (exportação XML ou CSV).
- Pré-processamento de dados. A matriz de dados baixada precisa ser colocada em ordem: elementos desnecessários (tags HTML, estilos CSS, etc.) que interferem na análise e não têm valor para a obtenção do resultado são removidos do texto bruto.
- Análise de estrutura. O programa estuda o esqueleto do documento recebido e avalia a hierarquia: onde cada título está localizado, em qual bloco está o preço e assim por diante.
- Extração de dados. Usando ferramentas de navegação (XPath, seletores CSS, etc.), o parser seleciona os dados necessários: nomes de produtos, contatos, preços ou links.
- Salvamento de dados. As informações coletadas são estruturadas de forma organizada em um formato conveniente: uma tabela simples (CSV, Excel), um banco de dados (SQL) ou um arquivo flexível para troca de dados (JSON).
Ferramentas de parsing — uma visão geral de soluções populares
Sabendo o que é parsing, podemos passar para a análise de ferramentas que diferem em recursos, preços e opções adicionais. Vamos dar uma olhada nas mais populares, com base no formato de trabalho com o conteúdo.
Programas especializados
Se você precisa de uma ferramenta poderosa e funcional que seja instalada diretamente no seu computador, deve procurar programas especializados. Eles oferecem amplas opções para configurar o parsing, geralmente funcionam por meio de uma interface visual (apontar e clicar) e são adequados para a coleta regular de dados de uma ampla variedade de sites — desde lojas online simples até aplicações web complexas com carregamento dinâmico de conteúdo.
Octoparse — um popular parser de dados usado para coletar informações sobre usuários, produtos e serviços, bem como para conduzir várias pesquisas. Com ele, você pode fazer o parsing de sites por tipo de elemento, exportando os resultados para Excel, CSV e via API, sem saber programar.
O Octoparse tem uma versão gratuita com um limite de 10 tarefas por mês. Planos mais avançados começam em US$ 69 por mês, e há personalização da conta pessoal — neste caso, a taxa é definida por acordo mútuo.
ParseHub — um programa de web scraping para automatizar a coleta de informações da internet. É ativamente usado por profissionais de marketing, pesquisadores, analistas e especialistas em e-commerce. A exportação de dados está disponível nos formatos Excel, API ou JSON.
O plano gratuito no ParseHub inclui até 5 tarefas, cujos dados são armazenados por 14 dias. O preço da versão padrão é de US$ 189, e o plano profissional com 120 tarefas e o salvamento de arquivos e imagens custará US$ 599 por mês.
WebHarvy — software especializado de parsing de dados com suporte para scraping de várias páginas, palavras-chave e JavaScript. Entre suas vantagens está o reconhecimento inteligente de padrões, que não requer configuração adicional.
O WebHarvy se destaca por sua acessibilidade: a versão básica do software para um usuário custará US$ 129 por ano. E por US$ 699, você pode comprar uma licença anual com um número ilimitado de usuários na conta.
Serviços online
Para aqueles que não querem sobrecarregar seu computador ou precisam de uma infraestrutura pronta para coleta de dados em larga escala, os serviços online baseados em nuvem são a escolha ideal. Eles cuidam de todos os problemas técnicos, desde o gerenciamento de proxies e contorno de bloqueios até o fornecimento de dados por meio de uma API conveniente. Tais plataformas permitem que você se conecte rapidamente à coleta de informações sem instalação e configuração complexas.
Import.io — um site para coletar informações na internet em tempo real. Ele permite extrair números de telefone, endereços IP, e-mails e imagens com análise de dados completa. Mais de 100 fontes da web estão disponíveis para trabalho simultâneo.
O Import.io não possui uma versão gratuita ou de teste. Existem dois planos principais — Fully Managed e Self-Service Solution, e o preço de ambos é calculado individualmente por um gerente de serviço, dependendo de suas tarefas e necessidades.
Diffbot — um serviço de parsing para coletar dados de sites de organizações, sites de notícias e catálogos de produtos. Ele é projetado para trabalhar com grandes volumes de informações, enquanto os clientes só têm acesso a uma versão web em inglês.
A versão gratuita do Diffbot oferece bastantes recursos de parsing e é ativada sem vincular um cartão bancário. Os planos pagos começam em US$ 299 por mês.
Apify — um serviço de coleta de dados que opera desde 2015. Ele funciona como um ambiente web simples e acessível usando apenas JavaScript de frontend. Com o Apify, você pode coletar e estruturar qualquer informação de sites com exportação subsequente para CSV, Excel ou JSON.
O Apify tem uma versão gratuita, mas envolve um pagamento de US$ 0,3 para cada nova unidade de computação. O plano Starter custará US$ 29, e o plano Business mais caro sai por US$ 999 por mês.
ScraperAPI— um sistema para extrair dados da internet com soluções flexíveis para usuários individuais e grandes empresas. Uma vantagem única do serviço é sua função para detectar e contornar bots, devido à qual quase todas as suas solicitações chegam aos sites e retornam com um resultado.
O ScraperAPI não tem uma versão totalmente gratuita, mas você pode usar um teste com recursos limitados por 7 dias. Para uso pessoal ou pequenos projetos, o plano Hobby mínimo ao preço de US$ 49 por mês é perfeito; pacotes de serviços mais caros custarão de US$ 149 a US$ 475 por mês com uma expansão significativa no volume de solicitações e na duração do armazenamento de dados.
WebScraper — um programa de parsing projetado para trabalhar com big data, incluindo bancos de dados, catálogos de produtos e várias listas. Ele possui uma interface intuitiva e funciona perfeitamente com sites complexos que têm navegação multinível.
Na versão gratuita, o WebScraper funciona como uma extensão de navegador com um mínimo de funções de trabalho, que incluem apenas a exportação de dados para CSV e XLSX. Portanto, é melhor começar com o plano Project ao preço de US$ 50 por mês: ele fornece quase todos os recursos necessários para o parsing, e você também pode se inscrever para um teste gratuito de uma semana para ele. Os pacotes Professional e Scale por US$ 100 e a partir de US$ 200 por mês, respectivamente, aumentam o número de links disponíveis, tarefas paralelas e duração do armazenamento de dados.
Ferramentas de nicho
O parsing pode ser não apenas geral, mas também para tarefas profissionais específicas. Um nicho separado é ocupado por ferramentas altamente especializadas, adaptadas para um determinado tipo de dado ou fonte. Elas não são adequadas para tarefas universais, mas são úteis para trabalhar em áreas específicas.
Screaming Frog SEO Spider — uma ferramenta de nicho para especialistas em SEO que permite realizar auditorias de sites e identificar imprecisões neles. Assim, o software pode detectar páginas quebradas, títulos duplicados, páginas com descrições ausentes e, em geral, quaisquer páginas com certos fragmentos repetidos. Na barra de pesquisa, você pode inserir não apenas o site inteiro, mas também um número de páginas selecionadas.
A versão gratuita do Screaming Frog SEO Spider permite um parsing de dados limitado com um limite de 500 links URL. A versão paga abre possibilidades ilimitadas de parsing e crawling, e custará US$ 279 por ano.
Netpeak Spider — um parser avançado para estudar recursos da web e encontrar erros neles. O serviço permite identificar erros de código, redirecionamentos configurados incorretamente, conteúdo duplicado e outros problemas. Todas as informações obtidas podem ser exportadas no formato Excel.
O Netpeak Spider tem um teste de 14 dias. As soluções pagas começam a partir de US$ 20 mensais, e o plano mais caro é de US$ 99 por mês.
Scrapingdog — um programa de parsing com a capacidade de resolver uma variedade de tarefas, mas na maioria das vezes é usado para coletar dados da rede social LinkedIn. O serviço permite coletar perfis de empresas e usuários de acordo com critérios selecionados e exporta os dados no formato JSON.
Você pode usar o Scrapingdog gratuitamente por 30 dias. Depois disso, você precisará assinar o serviço: isso é no mínimo US$ 90 por mês e no máximo (plano Business) US$ 500 por mês.
Conclusão
O parsing é uma etapa indispensável no processo de ganhar dinheiro online para especialistas de muitas esferas online. Com a ajuda do parsing, você pode coletar rapidamente dados que estão disponíveis publicamente. Existem muitos serviços na Web que fornecem serviços de parsing para uma ampla gama de tópicos ou com recursos específicos — escolha aquele que melhor resolve suas tarefas e mãos à obra. E em artigos futuros, nos aprofundaremos no tópico de parsing e falaremos com mais detalhes sobre essa tecnologia e os serviços que permitem sua implementação.
Perguntas frequentes
Parsing é o processo de coleta automática de informações e sua conversão para um formato estruturado — uma planilha ou um banco de dados. Isso é necessário para obter rapidamente dados atualizados em grandes volumes quando a coleta manual é impossível ou leva muito tempo. Por exemplo, o parsing é útil para monitorar preços de concorrentes, encontrar clientes ou analisar tendências de mercado.
Para começar, basta entender a lógica dos sites e ter conhecimentos básicos de HTML — para navegar na estrutura da página. Se você escolher ferramentas visuais como Octoparse ou ParseHub, não é necessário saber programar. Para tarefas mais complexas, habilidades em Python (bibliotecas BeautifulSoup, Scrapy) e compreensão de formatos de dados (JSON, XML) serão úteis.
Sim, o parsing em si não é proibido, mas é importante seguir as regras. A coleta de informações disponíveis publicamente em volumes razoáveis é legal, no entanto, você não pode coletar dados pessoais sem consentimento, criar carga excessiva nos servidores do site ou violar os termos de uso do recurso se eles proibirem explicitamente a coleta automatizada. Vale sempre a pena verificar o arquivo robots.txt do site — esta é uma boa prática e um indicador de boa-fé.
Essencialmente, são quase sinônimos, mas há uma nuance técnica. Scraping é especificamente o processo de extração de dados 'brutos' de uma página da web. Parsing é um conceito mais amplo que inclui não apenas a extração, mas também a subsequente divisão, análise e conversão desses dados na estrutura desejada. Em um ambiente profissional, essas palavras são frequentemente usadas de forma intercambiável.
As principais limitações dividem-se em técnicas e legais. Tecnicamente, os sites podem proteger-se do parsing usando CAPTCHAs, bloqueio de endereços IP, carregamento de conteúdo dinâmico via JavaScript ou restrições no arquivo robots.txt. Legalmente, você não pode coletar dados pessoais sem consentimento, contornar bloqueios técnicos explícitos ou usar os dados coletados para espionagem competitiva se isso for proibido pelos termos de uso do site.
Ambas as linguagens são excelentes escolhas, mas a seleção depende da tarefa. Python é considerado a escolha clássica devido ao enorme número de bibliotecas especializadas (BeautifulSoup, Scrapy, Requests) e à simplicidade de escrever código. JavaScript (Node.js) é indispensável se você precisar fazer parsing de sites com uso intensivo de conteúdo dinâmico, pois pode trabalhar diretamente com o DOM, mas para projetos complexos, pode ser necessário mais código para o processamento de dados.
Para contornar as restrições, utiliza-se um conjunto de medidas: rotação de endereços IP através de proxies, alteração do User-Agent e integração de serviços de reconhecimento automático de CAPTCHA. Navegadores antidetect merecem menção especial — eles falsificam a impressão digital do dispositivo (resolução da tela, fontes, fuso horário), simulando um usuário real. Combinado com proxies de alta qualidade, esta é uma das maneiras mais eficazes de permanecer invisível para os sistemas de segurança. A regra principal é agir com cuidado e não criar uma carga anômala no servidor.
O arquivo robots.txt não é uma lei, mas uma recomendação, no entanto, não deve ser ignorado de forma impensada. Primeiro, tente encontrar fontes de dados alternativas: talvez o site tenha uma API aberta ou exportações oficiais de dados. Se o parsing ainda for necessário, observe a etiqueta — reduza a taxa de solicitações para não sobrecarregar o servidor e certifique-se de não estar coletando dados pessoais. Em casos controversos, é melhor consultar um advogado, especialmente se os dados forem planejados para uso com fins comerciais.
