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A previsão de preços é a projeção de preços com base em dados históricos, tendências de mercado, preços dos concorrentes, influência das redes sociais, avaliações e tendências econômicas. Além de ser útil para ajustar preços em tempo real, a previsão de preços também permite otimizar a estratégia de precificação para obter mais lucro e ajustar o nível de estoque e a cadeia de suprimentos. No entanto, com a quantidade avassaladora de dados hoje, é impossível fazer isso manualmente, e as ferramentas baseadas em AI ajudam muito. Elas também podem analisar tendências e padrões, como dados de descontos, que são difíceis de analisar para outros aplicativos. Os modelos de AI só precisam de dados relevantes para aprender e trabalhar para você.
É aqui que o web scraping entra em cena como um meio insubstituível de obter dados. Por outro lado, sites enormes como o eBay aplicam hoje políticas anti-scraping rigorosas. Além disso, os desenvolvedores se concentram em entregar UX e UI de primeira linha, orientadas para humanos e difíceis de lidar para os bots. Então, caçar dados hoje é um grande desafio. Ainda assim, é possível, e neste artigo detalhamos tudo o que se deve e o que não se deve fazer ao fazer scraping de listagens de produtos de sites de e-commerce.
Estratégia de scraping para obter dados de listagens de produtos
Está desenvolvendo um web scraper? Ou está decidindo por uma ferramenta específica? Então, qual ferramenta escolher? Para responder a essas perguntas e obter dados, você precisa analisar o site alvo.
Como fazer scraping de sites com estrutura complexa
A estrutura de um site significa a sua organização: como as páginas são dispostas, agrupadas e vinculadas. Pode parecer fácil, mas há muitos sites com estruturas complexas que vão além de algumas páginas relacionadas, e os sites de e-commerce geralmente estão nessa lista. Embora não exista um critério único que determine se um site é simples ou complexo, existem alguns recursos que comprovadamente são desafios para os web scrapers. Por exemplo, há quatro tipos principais de estrutura; no entanto, eles não são mutuamente excludentes, e os desenvolvedores costumam misturar elementos de estruturas diferentes para criar um site conveniente e fácil de navegar para os clientes. Para os crawlers, porém, múltiplos níveis de navegação ou subcategorias dificultam identificar um caminho para extrair as informações. Isso significa a necessidade de usar uma função recursiva para navegar pelas páginas. Há também outros obstáculos:
- Carregamento de conteúdo dinâmico
Os sites de e-commerce dependem fortemente da renderização de conteúdo dinâmico com JavaScript. O problema é que esse conteúdo é gerado diretamente no navegador e pode não estar no HTML inicial da página. Os scrapers básicos apenas buscam o código HTML do site, então simplesmente não conseguem captar esses dados. Além disso, as Single-Page Applications (SPAs) costumam modificar o conteúdo sem recarregar a página, dificultando ainda mais a obtenção de dados.
Solução: Use navegadores headless. Esses navegadores especiais não carregam conteúdo gráfico e economizam recursos, o que afeta positivamente a velocidade do scraping. Eles simulam um ambiente de navegador real, podem executar JavaScript e esperar o conteúdo carregar por completo. Você também pode programar um navegador para executar ações específicas que imitam o comportamento do usuário. Isso também ajuda a superar as medidas antibot. Selenium, Playwright e Puppeteer são as opções mais usadas, com uma vasta funcionalidade.
- Marcação HTML inconsistente
Páginas diferentes podem ter estruturas HTML diferentes. Por exemplo, uma página usa uma tag <h1> para os títulos, enquanto outra implementa uma tag <div>. Alguns elementos podem aparecer apenas sob uma condição específica, como o login do usuário, ou apenas para determinadas localizações. Às vezes, nomes de classes ou IDs de elementos também são gerados dinamicamente. Por causa disso, os desenvolvedores enfrentam dificuldades ao criar scrapers, já que o mesmo código com os mesmos seletores não funcionará em todas as páginas.
Solução: use uma combinação de seletores e estratégias de fallback, de modo que, se um seletor não funcionar, seu scraper tente outro em vez de parar.
- Sistemas anti-scraping
CAPTCHA, limitação de taxa e bloqueio de IP estão entre as estratégias mais usadas para lidar com scrapers. Os sites monitoram padrões de tráfego e bloqueiam solicitações e endereços suspeitos. Se você usa apenas um scraper, esses obstáculos podem ser um beco sem saída.
Solução: Use ferramentas adicionais para imitar o comportamento do usuário, como proxies. Os proxies rotativos ajudarão a mascarar o seu scraping para o site; parecerá que as solicitações vêm de IPs e localizações diferentes. Combine proxies com navegadores anti-detect para modificar suas impressões digitais e cookies, e isso ajudará você a permanecer incógnito.
- Código pouco claro
JavaScript ou CSS minificado ou empacotado é mais difícil de ler e de raspar.
Solução: acesse as Ferramentas do Desenvolvedor (Fn+F12 ou Ctrl+Shift+I no Windows e Linux, ou Cmd+Option+I no macOS) > Elements. Inspecione o código HTML e encontre classes ou padrões comuns que você possa mirar. Você pode simplificar o processo usando ferramentas de AI. Depois, tente extrair dados com base nesses padrões, não em seletores.
Como fazer scraping de sites com navegação complexa
Estrutura complexa e navegação complexa não são a mesma coisa, embora frequentemente andem juntas. A navegação complexa tem muitas formas, por exemplo:
- Menus multiníveis: sites de e-commerce costumam ter menus que exigem vários cliques para revelar todas as subcategorias.
- Rolagem infinita: as páginas carregam uma nova porção de conteúdo à medida que o usuário rola para baixo.
- Filtros e ordenação dinâmicos: o usuário aplica um filtro e o site recarrega a listagem de produtos em tempo real sem alterar a URL.
Existem outras formas, mas neste artigo prestamos atenção apenas às que você provavelmente encontrará em um site de e-commerce. Felizmente, a solução existe: os bons e velhos navegadores headless conseguem lidar com a navegação complexa. Novamente, combinados com proxies, eles também darão suporte a um acesso consistente sem exigir muito tempo de implementação. Para entender melhor como fazer isso, visite nosso tutorial passo a passo sobre como configurar o Selenium em Python com proxies.
Outra dica é revisar e atualizar regularmente a sua estrutura de scraping. Os desenvolvedores atualizam os sites com frequência, adicionam novas categorias de produtos, usam novos elementos e implementam mecanismos anti-scraping, então é importante acompanhá-los e ajustar também os seus algoritmos e ferramentas.
Qual linguagem ou ferramenta escolher para web scraping?
Você tem dois caminhos: desenvolver um web scraper ou usar uma ferramenta. Em geral, construir um scraper permite mais flexibilidade e personalização, mas exige mais recursos humanos, tempo e conhecimento de programação. Se você optar por uma ferramenta, normalmente terá alguns limites de personalização; no entanto, precisará de menos tempo e recursos. Além disso, as ferramentas prontas são o caminho a seguir se você não entende de programação, pois pode escolher uma opção no-code. Seu caso de uso define o que é melhor para você. Você também precisa prestar atenção a diferentes critérios ao escolher tanto a ferramenta quanto a linguagem.
O que considerar ao escolher uma linguagem de scraping:
- Facilidade de uso: opte por linguagens com sintaxe legível, como Python, que simplificam a escrita e a atualização do código.
- Desempenho: prefira linguagens que consigam lidar com várias tarefas de scraping consumindo relativamente menos recursos do sistema. Isso é especialmente importante se você lida com grandes conjuntos de dados.
- Compatibilidade: fazer scraping de sites complexos costuma exigir bibliotecas adicionais, proxies etc. para obter dados. Escolha uma linguagem que ofereça bibliotecas poderosas e permita uma implementação mais fácil de ferramentas de terceiros. Além disso, preste atenção às tecnologias que o site alvo utiliza (como renderização de JavaScript) e opte por uma linguagem que combine bem com elas.
- Documentação: quanto mais detalhadas e atualizadas forem a documentação e os tutoriais de uma linguagem, melhor para você. Uma comunidade ativa também é importante. Assim, você precisará investir menos tempo para aprender e construir um scraper. Se algo der errado, poderá encontrar facilmente uma solução ou pedir conselhos e dicas, em vez de desenvolver tudo do zero.
Para mais detalhes, confira nosso post dedicado sobre como escolher a melhor linguagem para web scraping.
O que considerar ao escolher uma ferramenta pronta:
- Formato: inclui aplicativos de desktop, extensões de navegador, APIs, IDEs, SDKs e navegadores de scraping. Se você quer uma opção no-code, geralmente é melhor ir de aplicativo, já que as outras opções exigem conhecimento de programação.
- Recursos: preste atenção às opções de otimização do comportamento do tráfego, à renderização de JavaScript e às capacidades de integração de ferramentas adicionais (como proxies).
- Personalização: como muitos sites não se encaixam nos cenários de layout ou estrutura mais populares, você deve escolher uma ferramenta flexível, capaz de lidar com mais do que alguns sites de e-commerce populares.
- Preço: planeje seu orçamento para ver quanto você está disposto a investir em ferramentas de scraping. Por outro lado, lembre-se de que boas ferramentas com muitos recursos e opções de personalização podem ser caras. Muitos instrumentos oferecem um plano de teste ou até um período de avaliação gratuito para que você possa testá-los e ver qual se encaixa melhor. As opções gratuitas podem parecer tentadoras; no entanto, suas possibilidades são limitadas, e ninguém pode garantir a privacidade e a segurança dos dados, nem um desempenho estável.
- Confiabilidade: priorize opções com alto uptime, alta taxa de sucesso e tempo de resposta curto. Procure também uma ferramenta que consiga lidar com picos de tráfego.
- Suporte: sites de e-commerce mudam e recebem atualizações; você deve procurar ferramentas que também recebam upgrades regulares. A equipe de suporte deve estar presente e disponível, de preferência 24/7, e ter um tempo de resposta curto caso você precise de ajuda ou surjam problemas inesperados.
- Conformidade legal: verifique se a sua escolha em potencial segue regulamentações internacionais como o GDPR. Provedores que usam formulários KYC (Know Your Customer) são candidatos decentes para se trabalhar. Leia os Termos de Serviço do provedor, procure avaliações e menções para ter certeza de que não houve envolvimento com casos de uso ilegais, scraping antiético ou violação de direitos de propriedade intelectual. De qualquer forma, cumprir a lei é necessário, seja usando um scraper pronto ou desenvolvendo a sua própria ferramenta.
Em vez de uma palavra final
Quem vive de bola de cristal acabará comendo vidro quebrado. A previsão de preços não é algo para se levar de qualquer jeito: apenas informações precisas e atualizadas fazem a diferença e ajudam você a construir o seu negócio. Portanto, você deve considerar cada aspecto para que seus projetos de scraping tenham sucesso. A DataImpulse está pronta para dar suporte a você e fornecer IPs obtidos legalmente, que suportarão o processamento de solicitações em alto volume e garantirão acesso consistente aos dados. Entre em contato conosco em [email protected] ou clique no botão “Try now” para começar.