Como escolher a melhor linguagem para web scraping

Alguns chamam isso de coleta web ou extração de conteúdo, mas, seja qual for o nome, web scraping é um método popular para coletar dados de sites. Seja feito manualmente ou automaticamente, o sucesso do seu scraping depende da linguagem de programação que você escolhe. 

Ao falar sobre a melhor linguagem, devemos considerar vários fatores, como velocidade de desenvolvimento, facilidade de depuração, suporte da comunidade, desempenho geral e outros pontos. 

Este artigo descreve os recursos das principais linguagens de programação e ajuda você a decidir qual delas é mais adequada para suas tarefas de web scraping.

As cinco principais linguagens de programação para web scraping

Como ferramenta multiuso, web scraping é usado em muitos setores para coletar e analisar grandes conjuntos de dados. No entanto, apesar de sua ampla aplicação, apenas algumas linguagens de programação são consideradas opções de destaque para projetos bem-sucedidos. As destacadas neste artigo são Python, Node.js, Ruby, PHP, e C++. Elas estão entre as opções favoritas de web scraping entre profissionais de IT. Vamos entender o motivo. 

• Python

Principais recursos da programação em Python:

1. Gratuita e de código aberto;
2. Linguagem de alto nível;
3. Fácil de escrever e depurar;
4. Grande biblioteca padrão;
5. Suporta múltiplos paradigmas de programação.

Python se destaca por sua abordagem orientada a objetos simples, mas poderosa. Desenvolvedores valorizam suas funções de biblioteca confiáveis e seus módulos com modo interativo. Ele suporta diferentes conceitos de programação, oferece verificação dinâmica de tipos e simplifica o desenvolvimento de bancos de dados e interfaces de usuário. Uma característica marcante do Python é exigir menos linhas de código em comparação com outras linguagens. Python é gratuito e de código aberto, por isso é fácil de acessar. Sua flexibilidade e escalabilidade são vantagens importantes, e talvez seu maior benefício seja ser amigável para iniciantes.

Confira também nosso tutorial passo a passo Scraping de dados de produtos da Amazon com Python.

• Node.js

Principais recursos do Node.js:

1. Baseado em JavaScript;
2. Tratamento de dados em tempo real;
3. Ampla variedade de módulos e bibliotecas (Puppeteer e Cheerio);
4. Gerencia várias solicitações e conexões simultaneamente;
5. Executa atividades com API e também baseadas em sockets.

Originalmente, Node.js foi criado como um ambiente de execução JavaScript. Com Node.js os desenvolvedores executam JavaScript no lado do servidor. Node.js é conhecido por seu processamento não bloqueante e assíncrono. Ele é muito usado para indexação de páginas web porque suporta crawling distribuído e scraping ao mesmo tempo. Sua capacidade de processar muitas conexões o torna altamente eficaz para tarefas de scraping pequenas e médias. No entanto, Node.js é mais adequado para tarefas simples de web scraping e pode não ser a escolha ideal para projetos em larga escala ou mais complexos. 

• Ruby

Principais recursos do Ruby:

1. Sintaxe simples e intuitiva;
2. Gems Nokogiri e Mechanize;
3. Tipagem dinâmica e flexibilidade;
4. Suporte da comunidade;
5. Perfil voltado à prototipagem rápida.

Ruby é uma linguagem de programação dinâmica, de código aberto e reflexiva, semelhante a Perl e Smalltalk. Conhecido por sua natureza totalmente orientada a objetos, Ruby trata tudo como um objeto, em que cada trecho de código tem suas próprias propriedades e comportamentos. Sua sintaxe é amigável e fácil de aprender. Ruby conta com uma coleção abundante de bibliotecas e gems de código aberto que ajudam no web scraping, incluindo ferramentas para gerenciar solicitações HTTP (como HTTParty) e simular navegadores (Watir). A comunidade ativa de desenvolvedores Ruby aprimora essas ferramentas e oferece ajuda valiosa. 

• PHP

Principais recursos do PHP:

1. Independente de plataforma;
2. Bibliotecas e frameworks completos;
3. Sistemas de gerenciamento de conteúdo; 
4. Integração com bancos de dados;
5. Monitoramento de acesso em tempo real.

PHP é uma linguagem de script do lado do servidor usada principalmente para gerenciar conteúdo dinâmico de sites. Alguns desenvolvedores dizem que ela não é a melhor escolha para web scraping nem para criar crawlers porque não suporta multithreading, o que pode causar problemas. No entanto, a biblioteca cURL do PHP é útil para fazer scraping de mídias como imagens e vídeos de sites. cURL suporta transferência de arquivos por protocolos como HTTP e FTP, permitindo criar spiders web que baixam conteúdo automaticamente. Embora PHP possa não ser ideal para projetos de scraping em larga escala, ele ainda consegue lidar com tarefas mais simples e dar suporte a bancos de dados.

• C++

Principais recursos do C++:

1. Tipos de dados abstratos;
2. Biblioteca ampla e gerenciamento de memória;
3. Recurso de tratamento de exceções para apoiar o tratamento de erros;
4. Baseado em compilador;
5. Processamento paralelo.

C++ é uma linguagem de programação de propósito geral que diferencia maiúsculas de minúsculas e suporta programação orientada a objetos, procedural e genérica. Embora seja rápida e poderosa, C++ pode não ser a escolha mais econômica para web scraping, a menos que você tenha tarefas especializadas focadas em extração de dados. Entre seus benefícios estão a simplicidade, a possibilidade de criar ferramentas personalizadas de análise HTML e a flexibilidade com codificação dinâmica. Usando C++, você pode executar vários scrapers em paralelo e concluir suas tarefas de web scraping mais rapidamente.

Qual escolher

Selecionar a linguagem de programação certa para web scraping depende do tipo de projeto em que você está trabalhando. Não existe uma única resposta que sirva para todas as situações – o mais importante é que a linguagem escolhida consiga fazer solicitações HTTP e analisar HTML. Quase toda linguagem, de PHP a Node.js e Python, consegue fazer isso, então escolha a que melhor atende às suas necessidades e preferências.

Confira esta tabela comparativa para avaliar melhor os recursos e capacidades de Python, Node.js, Ruby, PHP e C++.

Benefícios de usar proxies para web scraping

Servidores frequentemente têm medidas de segurança para controlar o número de solicitações enviadas de um endereço IP. Combinar seu web scraper com proxies ajuda a otimizar o ritmo das solicitações, manter o anonimato e garantir uma conexão fluida. Veja alguns motivos para integrar proxies ao usar linguagens de programação para web scraping: 

1. Segmentação por geolocalização – Use IP de diferentes países ou regiões;
2. Evitar falhas de conexão – Proxies rotacionam seu endereço IP;
3. Acesso a conteúdo global – Colete dados de qualquer local;
4. Proteção da identidade – Proxies ocultam seu endereço IP real e muito mais.

Se você quiser saber mais sobre os proxies da DataImpulse, clique no botão “Experimente agora“ no canto superior direito ou entre em contato conosco em [email protected].