Eu crio webcrawlers e mecanismos de busca tem mais de 10 anos na data que escrevo este post, sendo alguns dos empreendimentos digitais mais bem sucedidos da minha carreira como o Busca Acelerada, o Só Famosos, o BuildIn, entre outros, a maioria feitos para terceiros. Já falei de como você pode criar buscadores em outras oportunidades que listo abaixo:
- Como criar um mecanismo de busca
- Como criar um mecanismo de busca com Node.js e MongoDB
- Como criar um mecanismo de busca com PHP e MongoDB
- Como criar um mecanismo de busca em ASP.NET Core e MongoDB
No entanto, eu nunca havia escrito antes sobre como criar um webcrawler antes, ou seja, um script que automaticamente percorre páginas web em busca de informações a serem indexadas para seu buscador. Na verdade eu não vou mostrar hoje como criar um webcrawler completo (que é uma tarefa que une muitos conceitos para um post só), mas sim como fazer um algoritmo que coleta informações de páginas HTML e armazena em um banco de dados, uma técnica chamada webscrapping.
Para que você consiga acompanhar este tutorial é importante que já esteja familiarizado com Node.js e MongoDB, que trato bastante aqui no blog em posts como esse e em meu livro sobre o assunto.
Veremos neste post:
Se preferir, pode assistir ao vídeo abaixo, o conteúdo é o mesmo.
Vamos lá!
#1 – Utilidade do Webscrapping
Eu explico o que é e para quê serve webscrapping no vídeo abaixo, se preferir assistir ao inés de ler essa seção.
Basicamente webscrapping consiste em ler o conteúdo HTML de páginas web, extrair as informações que você deseja se baseando em padrões de elementos (tags), armazenar no seu banco de dados e ignorar o resto, avançando para a próxima página.
Webscrapping é útil em diversos cenários e largamente utilizado por grandes empresas de tecnologia e inteligência competitiva.
- você pode fazer scrapping de redes sociais para descobrir tópicos que estão na moda, como o Sentimonitor faz
- você pode fazer scrapping de endereços de email disponíveis em websites para vender como o Hunter.io faz
- você pode fazer scrapping de informações de outros sites para usar no seu, como o Google faz
- você pode fazer scrapping de preços de produtos em ecommerces para criar comparadores, como o Buscapé faz
Note, no entanto, que muitos websites consideram webscrapping errado, violando seus termos de uso. Sendo assim, utilize as técnicas apresentadas neste artigo com cuidado pois caso o seu webcrawler fique visitando demais o mesmo site é bem possível que seu IP seja bloqueado ou até mesmo que você receba emails com ameaças.
Faça webscrapping por sua própria conta e risco.
#2 – Criando o projeto
Agora que sabe o que é e para que serve webscrapping, vamos criar este projeto. Usaremos Node.js neste tutorial, que você precisa ter na sua máquina antes de continuar. Eu costumo usar também Visual Studio Code e Git, ensino a instalar os três nos vídeo abaixo.
Crie uma pasta para salvar os fontes deste projeto na sua máquina. Eu chamei a minha de webscrapper. Entre na pasta webscrapper via terminal e rode o seguinte comando:
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npm init -y |
Depois disso, vamos instalar as dependências que precisaremos neste projeto, usando o comando abaixo:
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npm install axios cheerio |
A saber:
- Axios: biblioteca para fazer requisições HTTP
- cheerio: oferece as funcionalidades de seletores do JQuery em Node.js
Agora crie um arquivo index.js na raiz do seu projeto e vamos seguir em frente pois o setup está pronto!
#3 – Programando o Webscrapper
Comece o seu index.js adicionando as referências às bibliotecas que instalamos anteriormente:
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const axios = require('axios'); const cheerio = require('cheerio'); |
A biblioteca Axios possui uma função get que aceita uma string com a URL da página que queremos “raspar” e retorna uma resposta com os dados da página (HTML cru mesmo). O código abaixo demonstra uma request para uma página com a lista de países existentes no mundo (esse site serve justamente para testes de scrapping, então não se preocupe):
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async function scrap(){ const response = await axios.get("https://www.scrapethissite.com/pages/simple/"); console.log(response.data); } scrap(); |
A ideia aqui é pegar a listagem dos nomes dos países existentes no mundo a partir deste site. O que vou fazer com esses dados? Eu não tenho nem ideia, mas achei que seria um bom exemplo…Rode o projeto com o comando abaixo e verá o HTML da página sendo impresso.
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node index |
Agora para fazer o carregamento no Cheerio é bem simples, basta usarmos o objeto response como parâmetro da função load dele, como abaixo:
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async function scrap(){ const response = await axios.get("https://www.scrapethissite.com/pages/simple/"); const $ = cheerio.load(response.data); console.log($.html()); } |
Rode novamente o projeto e como resultado, você deve ver no terminal um monte de HTML novamente, mas com a diferença que agora usando aquele objeto $ você pode “navegar” por esse HTML e pegar apenas as informações que lhe interessam.
#4 – Trabalhando com os dados
Agora que você tem um webscrapper simples porém funcional, é hora de trabalhar com aquele objeto gerado no load do Cheerio. Se você nunca usou JQuery antes, o mais importante aqui é bem simples de aprender: seletores. Basicamente todo seletor começa com o cifrão ($) seguido de parênteses e o identificador do seletor que pode ser:
- #idDoElemento
- .classeDoElemento
- tagDoElemento
- tag[atributo=valor]
E muito mais, mas esses aí são os principais. Ou seja, se quiser carregar em memória um elemento HTML cujo id seja divCadastro, em JQuery você faria o seguinte:
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$('#divCadastro') |
E depois na sequência poderia chamar funções para pegar informações deste elemento, incluindo seu texto, seu HTML, seus atributos, seus nós-filhos, etc.
E cheerio trabalha exatamente desta forma!
Para entender a informação que vamos pegar, é sempre útil ver o código-fonte da página que estamos fazendo scrapping ou melhor ainda: usar o F12 do Google Chrome para inspecionar elementos específicos, como fiz na imagem abaixo para entender a estrutura HTML da listagem de países.
Note que todas as linhas com nomes de países (h3) possuem a classe ‘country-name’, sendo assim, fica fácil de fazer um seletor por essa classe e com um laço descobrir todos os países. Dentro de cada h3 obtido, pegamos o texto interno do elemento e removemos os espaços desnecessários:
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async function scrap(){ const response = await axios.get("https://www.scrapethissite.com/pages/simple/"); const $ = cheerio.load(response.data); $('.country-name').each((i, item) => console.log($(item).text().trim())); } |
Se você executar agora, verá no console o nome de todos os países.
Para encerrar, vou modificar o código uma última vez, para pegar além do nome do país, a sua capital, guardando estas informações em um array JSON que facilmente você poderia depois salvar em um banco de dados como o MongoDB, como já mostrei em outros posts.
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const countries = []; async function scrap() { const response = await axios.get("https://www.scrapethissite.com/pages/simple/"); const $ = cheerio.load(response.data); $('.country-name').each((i, item) => countries.push({ name: $(item).text().trim() })); $('.country-capital').each((i, item) => countries[i].capital = $(item).text().trim()); console.log(countries); } |
O resultado esperado deste simples webscrapper, na data que escrevo este post é o array JSON abaixo impresso no console:
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[ { name: 'Andorra', capital: 'Andorra la Vella' }, { name: 'United Arab Emirates', capital: 'Abu Dhabi' }, //... ] |
Atente ao fato de que muitos sites alteram o DOM da página usando JavaScript e que algumas vezes você não conseguirá ter acesso aos elementos HTML via cheerio. Nestes casos a técnica correta envolve usar headless browsers como o Phantom. Mas essa é uma técnica muito mais elaborada que explico neste outro post.
Também aproveito para te convidar a acessar o vídeo abaixo, também sobre bots:
Olá, tudo bem?
O que você achou deste conteúdo? Conte nos comentários.
Procurei por isso desde maio deste ano. E finalmente consegui fazer o que eu queria.
Você salvou a minha vida! Muito obrigado
Fico feliz de ter salvado sua vida, hehehe
Prezado Luiz:
Bom seu artigo, parabéns! Luiz eu preciso saber se você pode me prestar um serviço à distância (um curso de webscraping em R ou em python para dados estatísticos de bancos de dados públicos). E qual será o preço? Caso possa fazer isto, poderá me enviar uma mensagem privada no messenger, no meu perfil do Facebook (https://www.facebook.com/josemaria.reganhan). Grato.
Infelizmente não possuo disponibilidade para consultoria ou aulas particulares. Deixo aqui seu contato caso alguém leia no futuro e possa lhe ajudar.