Scraping Python: Guia Completo Para Iniciantes com Exemplo Prático

Scraping com Python Aprenda como coletar dados da web com Scraping Python, passo a passo, usando BeautifulSoup e requests. Se você já se perguntou como alguns sites conseguem coletar dados da internet de forma automática, a resposta provavelmente passa por uma técnica chamada web scraping . E adivinha quem é o queridinho para isso? Exatamente: o scraping com Python ! Neste post, vamos explorar: O que é scraping ; Casos de uso; Vantagens e desvantagens; Um exemplo prático completo com explicação do código. O que é Scraping Python? Scraping é o processo de coletar informações de sites automaticamente . No caso de scraping com Python , usamos bibliotecas específicas para simular a navegação, capturar conteúdo de páginas e transformar em dados utilizáveis. Casos de Uso de Scraping com Python Monitoramento de preços em e-commerces; Coleta de dados para análise de mercado; Extração de informações de sites de notícias; Agregadores de conteúdo (como buscadores de promoções); Atualização automática de bancos de dados com dados públicos; Extração de dados para uso em ETLs ; Vantagens do Scraping com Python Python tem diversas bibliotecas poderosas pra scraping; Código simples e legível, ideal pra quem está começando; Automação de tarefas repetitivas e coleta de dados em larga escala; Integração fácil com bibliotecas de data science, como pandas e matplotlib. Desvantagens Sites com proteção (como Cloudflare ou captchas) dificultam o scraping; Mudanças na estrutura do site quebram o código; Legalidade: nem todo site permite scraping (veja o robots.txt); Pode ser bloqueado por excesso de requisições. Exemplo Prático Completo de Scraping com Python Vamos usar as bibliotecas requests e BeautifulSoup para extrair dados do site Books to Scrape , um site criado justamente para treinar scraping. Instale as bibliotecas pip install requests beautifulsoup4 Agora, vamos desenvolver o código Resultado da execução Título: A Light in the Attic
Preço: Â£51.77
Disponibilidade: In stock --- Título: Tipping the Velvet
Preço: Â£53.74
Disponibilidade: In stock --- Título: Soumission
Preço: Â£50.10
Disponibilidade: In stock --- Título: Sharp Objects
Preço: Â£47.82
Disponibilidade: In stock --- Título: Sapiens: A Brief History of Humankind
Preço: Â£54.23
Disponibilidade: In stock --- Entendo o código fonte Entendendo a função - requests.get(url) O que essa linha faz? response = requests.get(url) Ela envia uma requisição HTTP do tipo GET para a URL informada, ou seja, ela acessa o site como se fosse um navegador pedindo o conteúdo da página. Se a URL for: url = "http://books.toscrape.com/" Então requests.get(url) vai fazer a mesma coisa que você digitar esse endereço no seu navegador e apertar "Enter". O que é o requests? O requests é uma biblioteca super popular no Python pra lidar com requisições HTTP (GET, POST, PUT, DELETE...). Ela é tipo o "correio" do seu código: você manda uma carta (a requisição) e espera a resposta (o conteúdo do site). O que vem dentro de response? O objeto response traz várias informações importantes sobre a resposta da página. Algumas que a gente usa bastante: response.status_code → mostra o código de status HTTP (200, 404, 500...); 200 = Sucesso ✨ 404 = Página não encontrada ❌ response.text → o HTML completo da página (em formato string); response.content → igual ao text, mas em bytes (útil pra imagens, PDFs etc.); response.headers → os headers HTTP que o servidor enviou (dá pra ver tipo o tipo de conteúdo, encoding etc.). Dica de ouro: Sempre teste o status_code antes de seguir com o scraping, tipo: if response.status_code == 200:
# Tudo certo, bora continuar
else:
print("Erro ao acessar a página") Assim seu código não quebra se o site estiver fora do ar ou mudar o caminho. Entendendo a função - BeautifulSoup() O que essa linha faz? soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') O BeautifulSoup é uma ferramenta de parsing HTML (ou seja, de “entender” o HTML). Ele transforma aquele texto enorme que vem do site em um objeto navegável , onde você pode buscar tags, atributos, classes, textos... tudo de forma simples. response.text: é o HTML da página , que veio da requisição com requests.get(). 'html.parser' : é o parser usado, ou seja, o motor que vai interpretar esse HTML. Existem outros parsers como 'lxml' ou 'html5lib', mas o 'html.parser' já vem com o Python e funciona bem na maioria dos casos. O que a variável soup vira? Ela vira um objeto BeautifulSoup . Esse objeto representa toda a estrutura da página, e aí você pode usar métodos como: .find() → pega o primeiro elemento que corresponde ao que você procura. .find_all() → pega todos os elementos que batem com o filtro. .select() → busca usando seletores CSS (como .classe, #id, tag tag). .text ou .get_text() → extrai só o texto do elemento, sem tags HTML. 🔍 Exemplo visual: html = "<html><body><h1>Oi!</h1></body></html>"
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

print(soup.h1) # <h1>Oi!</h1>
print(soup.h1.text) # Oi! Em contexto com scraping: response = requests.get(" http://books.toscrape.com/")
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# Agora dá pra buscar qualquer tag:
title_tag = soup.find('title')
print(title_tag.text) # Vai imprimir o título da página Entendendo a função - soup.find_all() O que essa linha faz? books = soup.find_all('article', class_='product_pod') Ela busca todos os elementos HTML que representam livros na página, usando como base a tag HTML article e a classe CSS product_pod . No site Books to Scrape, cada livro é exibido dentro de uma estrutura mais ou menos assim: < article class=" product_pod ">
<h3><a title="Book Title"></a></h3>
<p class="price_color">£51.77</p>
<p class="instock availability">In stock</p>
</article> Ou seja, essa linha está dizendo: “Ei, BeautifulSoup, pega pra mim todos os elementos article que tenham a classe product_pod, e me devolve em uma lista chamada books.” Que tipo de dado ela retorna? books será uma lista de objetos BeautifulSoup , cada um representando um livro. Aí a gente pode percorrer essa lista com um for, e extrair os dados de cada livro individualmente (como o título, o preço e a disponibilidade). [
<article class="product_pod">...</article>,
<article class="product_pod">...</article>,
...
(20 vezes)
] Entendendo a função - book.find() O que essa linha faz? price = book.find('p', class_='price_color').text O método .find() é usado para buscar o primeiro elemento HTML que corresponda ao filtro que você indicar. A estrutura básica é: elemento = objeto_soup.find(nome_da_tag, atributos_opcionais) No nosso caso: book.find('p', class_='price_color') Significa: “Procure dentro do book pela primeira tag <p> que tenha a classe price_col or .” 🔍 Exemplos com .find(): Pegando o preço: preco = book.find('p', class_='price_color').text
# Resultado: "£13.76" Pegando o título: titulo = book.find('h3').a['title']
# O h3 tem uma tag <a> dentro com o atributo "title" Conclusão: Vale a pena usar Scraping com Python? Com certeza! Scraping com Python é uma habilidade super útil pra qualquer pessoa que trabalha com dados, automação ou simplesmente quer otimizar tarefas repetitivas. Com algumas linhas de código e bibliotecas como requests e BeautifulSoup, você consegue extrair informações valiosas da web de forma rápida e eficiente . Além disso, Python é acessível, tem uma comunidade gigante, e uma tonelada de tutoriais e recursos — ou seja, você nunca tá sozinho nessa jornada. Porém, é importante lembrar: Nem todo site permite scraping — sempre respeite o robots.txt e os termos de uso; Mudanças na estrutura do HTML podem quebrar seu código — então mantenha seu scraper atualizado; Sites mais complexos (com JavaScript, login etc.) podem exigir ferramentas mais avançadas como Selenium ou Scra py. Se você está começando agora, esse post foi só o primeiro passo. Daqui pra frente, você pode evoluir pra salvar os dados em planilhas usando Pandas , bancos de dados, integrar com dashboards, ou até criar bots de automação mais complexos. Quer Aprender Mais? Inscreva-se na nossa Newsletter semanal! Não perca nossas dicas exclusivas de Tech e Data! Inscreva-se Agora na Newsletter da Coffee & Tips Receba semanalmente: Tutoriais práticos e diretos sobre Engenharia de Software e Dados Insights de tecnologia e notícias da semana