As 5 melhores linguagens de programação para Web Scraping
A coleta de grandes quantidades de dados para análise posterior, previsão, monitoramento e uma série de outras tarefas tornou-se um dos pilares de muitos setores. O uso de raspagem (ou análise) da Web com linguagens de programação pode economizar tempo e recursos.
A eficácia da raspagem da Web depende de sua utilização adequada. Entre as muitas linguagens de programação, apenas algumas podem ser consideradas as melhores para essa finalidade. Nesta publicação, você saberá quais linguagens são mais adequadas para a coleta de informações, suas vantagens e um método eficaz de resolver automaticamente o captcha durante o processo de extração de dados.
Atualmente, o Python é considerado uma das linguagens mais populares para raspagem da Web. Isso se deve a vários motivos muito bons, o que a coloca no topo da nossa lista.
Adaptabilidade, flexibilidade, simplicidade e conveniência
Python tem uma sintaxe clara e simples e também se integra facilmente a outras ferramentas e tecnologias. Devido à sua versatilidade, seu uso pode ser previsto em praticamente qualquer projeto ou aplicativo. Portanto, não é de surpreender que até mesmo programadores iniciantes possam criar rapidamente scripts para coletar dados de sites.
Desempenho
Python é capaz de suportar paralelismo e multiprocessamento, o que lhe permite processar e manipular com eficiência grandes quantidades de dados. Ele também pode executar operações assíncronas, o que aumenta o desempenho. Tudo isso o torna uma opção ideal para análise.
Grande número de bibliotecas e amplo suporte da comunidade
Python tem muitas bibliotecas especializadas para raspagem da Web, como BeautifulSoup, Requests e Scrapy. Essas ferramentas facilitam o trabalho com HTML, XML e outros formatos de dados e com o próprio processo de coleta de dados. O Python também tem uma grande comunidade de desenvolvedores que criam e mantêm ativamente bibliotecas e ferramentas para raspagem da Web. Isso promove a colaboração e garante o acesso contínuo às melhores práticas e soluções. Graças ao compromisso da comunidade com o desenvolvimento da linguagem, o Python continua sendo um dos líderes entre as principais linguagens de programação do mundo.
Exemplo de análise em Python (usando as bibliotecas Requests e BeautifulSoup)
importar requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = "https://example.com"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")
title = soup.find("title").text
print("Title:", title)
Este código envia uma solicitação para o URL especificado e, em seguida, usa o BeautifulSoup para analisar o código HTML da página. Em seguida, ele localiza a tag <title> e gera seu texto, que é o título da página.
O JavaScript se integra perfeitamente ao HTML, facilitando o uso no lado do cliente. O Node.js também simplifica a implantação do analisador no servidor. Essa flexibilidade permite que os desenvolvedores escolham o caminho mais adequado para seus projetos.
Sem o Node.js, o JavaScript teria sido limitado para raspagem da Web porque foi originalmente projetado para scripts básicos em navegadores. O Node.js transferiu o JavaScript para o servidor e facilitou a abertura de conexões de rede e o armazenamento de dados em bancos de dados. Esses recursos tornaram o JavaScript uma das melhores linguagens para raspagem da Web.
Performance
O JavaScript tem bom desempenho em termos de desempenho devido a melhorias na utilização de recursos no lado do cliente e no lado do servidor. A capacidade do JavaScript de lidar com operações assíncronas o torna ideal para grandes projetos, permitindo que várias solicitações sejam processadas simultaneamente sem perda de desempenho
Suporte da comunidade e da biblioteca
A comunidade JavaScript está crescendo ativamente, oferecendo aos desenvolvedores suporte e oportunidades de colaboração. Isso promove a inovação na análise. O JavaScript oferece uma ampla variedade de bibliotecas para análise da Web, como Axios, Cheerio, Puppeteer, e dramaturgo, cada um atendendo a diferentes requisitos.
Embora a vantagem de um processo por núcleo de CPU limite o Node.js para tarefas pesadas de coleta de dados, para tarefas simples de raspagem da Web, o Node.js, com seus recursos leves e flexíveis, continua sendo uma excelente opção.
Exemplo de análise de JavaScript (Node.js) exemplo de análise:
const axios = require('axios');
const cheerio = require('cheerio');
função assíncrona getPageHTML(url) {
const response = await axios.get(url);
return response.data;
}
function parseTitle(html) {
const $ = cheerio.load(html);
retorne $('title').text();
}
const url = 'http://example.com';
getPageHTML(url)
.then(html => {
const title = parseTitle(html);
console.log('Título da página:', título);
});
Este código envia uma solicitação GET para uma página da Web no URL especificado (http://example.com), carrega o código HTML resultante da página e, em seguida, analisa o título da página a partir do HTML usando a biblioteca cheerio e o envia para o console.
Talvez a principal vantagem do Ruby seja sua facilidade de uso, tornando-o uma das linguagens de programação de código aberto mais procuradas. É importante observar que os benefícios do uso do Ruby não se limitam à sua sintaxe simples e a outros recursos disponíveis.
Interessantemente, o Ruby também supera o Python no desenvolvimento e na implementação da nuvem. Isso pode ser atribuído ao sistema Ruby Bundler, pois ele gerencia e implanta pacotes do GitHub com eficiência, o que torna o Ruby uma ótima opção se seus requisitos se resumirem a uma raspagem da Web simples e tranquila.
Os ótimos frameworks fazem do Ruby a escolha ideal para raspagem da Web. Aqui estão todos os motivos pelos quais o Ruby é tão bom para análise:
Flexibilidade
A simplicidade do Ruby facilita a criação de código limpo e facilmente modificável.
Performance
Ruby oferece amplo desempenho para raspagem da Web com coleta de lixo e gerenciamento de memória integrados.
Sintaxe elegante torna o Ruby atraente para iniciantes e desenvolvedores experientes.
Suporte à comunidade
A comunidade ativa do Ruby oferece amplo suporte e recursos para todos os níveis de habilidade.
Bibliotecas de raspagem da Web
Muitas bibliotecas Ruby, como Nokogiri e Mechanize, simplificam o processo de escrever código e de analisá-lo.
Exemplo de análise do Ruby:
require 'nokogiri'
require 'open-uri'
url = 'https://www.example.com'
html = open(url)
doc = Nokogiri::HTML(html)
title = doc.at_css('title').text
puts "Título da página: #{title}"
O objetivo desse analisador é semelhante ao dos exemplos anteriores em Python e JavaScript: localizar e exibir o título de uma página da Web no console. Esse código envia uma solicitação a um URL especificado, carrega o conteúdo HTML da página e, em seguida, usa o Nokogiribiblioteca para analisar e localizar a tag de título (<title>) da página. O título é então exibido na tela.
Embora o C++ possa exigir uma curva de aprendizado mais profunda e mais esforço para escrever e manter do que algumas linguagens de programação mais simples, seu desempenho e sua flexibilidade são superiores aos de qualquer outra linguagem desta lista. Suponha que a sintaxe fácil de entender e a estrutura simplificada não sejam sua prioridade. Nesse caso, se você tiver experiência suficiente com essa linguagem e se preocupar com a alta velocidade de processamento de grandes quantidades de dados, o C++ será a melhor opção. Vamos considerar todas as principais vantagens que merecem a inclusão do C++ em nossa classificação:
Flexibilidade
O C++ é altamente flexível devido ao seu acesso a recursos de baixo nível do sistema, o que o torna ideal para vários casos de uso.
Desempenho
É uma linguagem compilada, ao contrário do Python ou JavaScript interpretados, que exigem um interpretador para serem executados. Isso afeta a velocidade com que as tarefas são concluídas. O C++ é considerado difícil de aprender devido à sua proximidade com o código de máquina, o que exige um conhecimento de computadores e o uso de construções complexas. No entanto, vale a pena aprender C++, pois ele permite criar aplicativos avançados que são executados em vários hardwares.
Suporte à comunidade
O C++ tem amplo suporte da comunidade e recursos fornecidos por empresas e associações.
Bibliotecas de raspagem da Web
Existem também várias bibliotecas de raspagem da Web disponíveis para essa linguagem para simplificar o processo de extração e análise de dados, como libcurl, Boost.Asio, htmlcxx e libtidy.
Exemplo de análise de C++:
#include <iostream>
#include <string>
#include <curl/curl.h>
#include <htmlcxx/html/ParserDom.h>
using namespace std;
using namespace htmlcxx;
size_t writeCallback(void* contents, size_t size, size_t nmemb, void* userp) {
((string*)userp)->append((char*)contents, size * nmemb);
return size * nmemb;
}
string getWebContent(const string& url) {
CURL* curl;
CURLcode res;
string readBuffer;
curl_global_init(CURL_GLOBAL_DEFAULT);
curl = curl_easy_init();
if (curl) {
curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_URL, url.c_str());
curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEFUNCTION, writeCallback);
curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEDATA, &readBuffer);
res = curl_easy_perform(curl);
if (res != CURLE_OK) {
cerr << "curl_easy_perform() failed: " << curl_easy_strerror(res) << endl;
}
curl_easy_cleanup(curl);
}
curl_global_cleanup();
return readBuffer;
}
string parseTitle(const string& html) {
HTML::ParserDom parser;
Dom = parser.parseTree(html);
tree<HTML::Node>::iterator it = dom.begin();
tree<HTML::Node>::iterator end = dom.end();
for (; it != end; ++it) {
if (it->tagName() == "title") {
++it;
Se (it != end) {
return it->text();
}
}
}
return "";
}
int main() {
string url = "https://example.com";
string html = getWebContent(url);
string title = parseTitle(html);
cout << "Título da página: " << title << endl;
return 0;
}
Este exemplo dá uma ideia geral de como você pode analisar cabeçalhos de página em C++ usando o libcurl e htmlcxx bibliotecas.
PHP é uma poderosa linguagem de programação do lado do servidor desenvolvida em 1994 e que, desde então, tornou-se uma das linguagens de desenvolvimento da Web mais populares. O PHP foi originalmente projetado para criar páginas da Web dinâmicas, e sua sintaxe e estrutura o tornam particularmente adequado para raspagem da Web. Seus recursos incluem funções incorporadas para lidar com solicitações HTTP e processar conteúdo HTML.
Desempenho
O PHP é uma linguagem de programação interpretada, o que pode reduzir sua velocidade de execução em comparação, por exemplo, com a linguagem C++ compilada. No entanto, as versões modernas do PHP, a partir da versão 7, incluem otimizações que melhoram muito seu desempenho, e isso é mais do que suficiente para muitas tarefas de raspagem da Web, especialmente para projetos médios e pequenos. Além disso, o PHP tem a capacidade de executar consultas assíncronas, o que também melhora o desempenho.
Flexibilidade e versatilidade
O PHP se integra perfeitamente a várias plataformas e sistemas operacionais e oferece suporte a uma ampla variedade de bancos de dados, servidores da Web e protocolos, permitindo que os desenvolvedores criem aplicativos de raspagem da Web flexíveis e dimensionáveis.
A adoção generalizada, apoio da comunidade, sustentabilidade e confiabilidade
PHP é uma das linguagens de programação mais populares para a criação de aplicativos da Web. Seu suporte está disponível na maioria dos provedores de hospedagem, o que o torna uma opção conveniente para raspagem da Web. O PHP é conhecido por sua estabilidade e confiabilidade, e é por isso que é considerado a linguagem de programação preferida para tarefas de raspagem da Web. Uma comunidade ativa de desenvolvedores oferece suporte e assistência em caso de dúvidas ou problemas.
Bibliotecas de raspagem da Web
Graças a uma grande comunidade de desenvolvedores, há muitas bibliotecas e ferramentas que facilitam o processo de raspagem da Web. As mais populares são: PHP Simple HTML DOM Parser, Panther, Guzzle, cURL.
Exemplo de análise de PHP
<?php
require 'vendor/autoload.php';
use Symfony\Component\Panther\Client;
função getTitle($url) {
$client = Client::createChromeClient();
$client->request('GET', $url);
$titleElement = $client->getCrawler()->filter('head > title');
$title = $titleElement->text();
$client->quit();
return $title;
}
$url = 'https://example.com';
$title = getTitle($url);
echo "Título da página: $title\n";
?>
Este código usa a biblioteca Panther para extrair o cabeçalho da página.

Cada uma das linguagens de programação desta lista tem suas próprias vantagens para a raspagem da Web. Com a compreensão adequada de suas peculiaridades e o uso competente, todas elas dão conta dessa tarefa. Compilamos uma lista das linguagens mais ideais para mineração de dados, mas você pode considerar outras linguagens, como Go, Rust, Java e C#, além delas. Elas também podem lidar facilmente com a extração de informações de sites, embora, em geral, ainda sejam um pouco inferiores às principais linguagens de nossa classificação (mas, para você e suas tarefas, uma delas pode ser a escolha ideal).
Vamos descrever brevemente os prós e contras de trabalhar com dados de cada um deles:
Go
Prós da raspagem da Web:
- Alta velocidade e eficiência
- Goroutines incorporadas (threads leves em Go que permitem a execução eficiente de tarefas simultâneas em um único processo) para processamento simultâneo de consultas
- Sintaxe leve e fácil de entender style="background-color:transparent;color:#000000;font-family:Montserrat,sans-serif;font-size:11pt;font-style:normal;font-variant:normal;font-weight:400;list-style-type:disc;text-decoration:none;vertical-align:baseline;white-space:pre;" dir="ltr" aria-level="1">Disponibilidade de bibliotecas básicas para solicitações HTTP e análise de HTML
Cons para web scraping:
- Menos flexibilidade no tratamento de dados dinâmicos
- Falta de bibliotecas de alto nível (em comparação com Python)
- Análise de HTML mais complexa
- Menos recursos e exemplos (em comparação com Python)
Rust
Prós da raspagem da web:
- O sistema de segurança do Rust evita muitos erros típicos, como o acesso a memória inválida, o que torna a raspagem mais confiável.
- O Rust compila em código de máquina, garantindo alto desempenho e utilização eficiente de recursos.
- A linguagem tem ferramentas poderosas para execução segura de código paralelo, o que é útil ao processar grandes quantidades de dados.
- O Rust tem um rico ecossistema de bibliotecas que podem ser úteis para a coleta de dados da Web, como reqwest para solicitações HTTP e scraper para análise de HTML.
Cons para web scraping:
- O Rust pode ser difícil de aprender e usar por causa de seu sistema de segurança e digitação rígida.
- Comparadas a outras linguagens, como Python, as bibliotecas para raspagem da Web em Rust são menos desenvolvidas, o que pode exigir mais tempo de desenvolvimento.
- Trabalhar com estruturas de dados que mudam dinamicamente, como documentos HTML, pode ser mais desafiador.
Java
Prós para web scraping:
- O código Java pode ser executado em vários sistemas operacionais sem modificação.
- Ele possui um extenso ecossistema de bibliotecas para rede e análise de HTML, como o Jsoup.
- Java tem bom desempenho e escalabilidade, o que é importante para o processamento de grandes quantidades de dados.
Cons para web scraping:
- Java pode ser muito incômodo e complexo para algumas tarefas de raspagem da Web devido à sua digitação rigorosa e ao código volumoso.
- Comparado a outras linguagens, o desenvolvimento em Java pode ser mais demorado devido à necessidade de escrever códigos mais detalhados.
- O Java tem menos flexibilidade ao lidar com estruturas de dados dinâmicas, como HTML, o que pode dificultar a análise de páginas da Web.
C#
Prós para web scraping:
- O C# tem recursos avançados de análise de HTML e raspagem da Web.
- O extenso ecossistema .NET e a disponibilidade de bibliotecas como o HtmlAgilityPack facilitam o desenvolvimento de raspadores da Web.
- O C# oferece alto desempenho.
Cons para web scraping:
- Apesar da capacidade de usar o .NET em uma variedade de plataformas, o C# ainda tem uma associação mais próxima com o Windows, e isso pode ser um fator limitante.
- Alguns desenvolvedores consideram o C# mais complicado e menos simples em comparação com outras linguagens de raspagem da Web.
- Comparado com o mesmo Python, o ecossistema para raspagem da Web em C# pode ser menos desenvolvido.
Alguns sites podem ter restrições na forma de captchas que devem ser resolvidas para acessar o conteúdo da página. Capmonster Cloudo serviço permite que você resolva automaticamente esses captchas e continue a análise sem interrupção.

Para integrar o Capmonster Cloud ao seu código, você precisará seguir estas etapas:
- Obter a chave de API do Capmonster Cloud: registre-se no site do Capmonster Cloud e obtenha uma chave de API.
- Instale a biblioteca oficial do CapMonster para sua linguagem de programação (Python, JavaScript, C#, Go, PHP).
- Integre em seu código: use a chave e os métodos da API do CapMonster Cloud (você pode encontrar instruções em documentação) para enviar um captcha para a solução e obter o resultado.
- Envie o captcha para a solução. Depois de receber o captcha na página, envie-o para o servidor do Capmonster Cloud para a solução.
- Aguarde até que o servidor do Capmonster Cloud receba a solução do Captcha.
- Depois de receber a solução de captcha, use-a para continuar analisando a página da Web.
Código de amostra para raspagem da Web e travessia de captcha usando o CapMonster Cloud em Python:
import requests
import time
from bs4 import BeautifulSoup
def solve_recaptcha_v2(api_key, page_url, site_key):
solve_url = 'https://api.capmonster.cloud/createTask'
task_data = {
"clientKey": api_key,
"task": {
"type": "RecaptchaV2TaskProxyless",
"websiteURL": page_url,
"websiteKey": site_key,
"userAgent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, como Gecko) Chrome/124.0.0.0 Safari/537.36"
}
}
response = requests.post(solve_url, json=task_data)
response_data = response.json()
task_id = response_data.get('taskId')
return task_id
def get_recaptcha_solution(api_key, task_id):
result_url = 'https://api.capmonster.cloud/getTaskResult'
result_data = {
"clientKey": api_key,
"taskId": task_id
}
tentativas = 0
max_attempts = 15
while attempts < max_attempts:
response = requests.post(result_url, json=result_data)
response_data = response.json()
se response_data['status'] == 'ready':
return response_data['solution']['gRecaptchaResponse']
time.sleep(1)
tentativas += 1
print("O número de tentativas para obter um resultado foi excedido")
return None
def parse_site_title(url):
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
title = soup.title.string
return title
def main():
api_key = 'YOUR_CAPMONSTER_API'
page_url = 'https://lessons.zennolab.com/captchas/recaptcha/v2_simple.php?level=low'
site_key = '6Lcf7CMUAAAAAKzapHq7Hu32FmtLHipEUWDFAQPY'
task_id = solve_recaptcha_v2(api_key, page_url, site_key)
print("Task ID:", task_id)
se task_id:
captcha_response = get_recaptcha_solution(api_key, task_id)
print("captcha solution:", captcha_response)
# Analisando o título do site
zennolab_url = 'https://lessons.zennolab.com/captchas/recaptcha/v2_simple.php?level=low'
site_title = parse_site_title(zennolab_url)
print("Site title:", site_title)
se __name__ == "__main__":
main()
Assim, o Capmonster Cloud pode ser um complemento útil para analisadores baseados em bibliotecas, ajudando a garantir um processo suave e eficiente de coleta de dados de sites.
A raspagem da Web é uma ferramenta poderosa para coletar dados da Internet, e a escolha da linguagem de programação correta desempenha um papel fundamental na eficácia desse processo. Depois de estudar várias linguagens de programação, identificamos algumas opções ideais para raspagem. Python se destaca como a principal linguagem para raspagem da Web devido à sua simplicidade, riqueza de bibliotecas e ampla comunidade de desenvolvedores. Bibliotecas como BeautifulSoup e Scrapy tornam o processo de raspagem intuitivo e eficiente. No entanto, dependendo dos requisitos específicos do projeto, outras linguagens também podem ser opções adequadas.
Além disso, o artigo menciona Capmonster Cloudo eficiente método de solução automática de captcha da empresa, que facilita muito o processo de raspagem, liberando os desenvolvedores da necessidade de inserir captchas manualmente. O uso dessas ferramentas melhora o desempenho da coleta de dados, permitindo que você se concentre nas principais tarefas do projeto.
A decisão de escolher uma linguagem de programação para raspagem da Web é determinada pelas preferências individuais, pelo nível de experiência e pelas especificidades do projeto. O uso de ferramentas avançadas também ajuda a simplificar e aumentar a eficiência do processo.
Note: Gostaríamos de lembrá-lo de que o produto é usado para automatizar testes em seus próprios sites e em sites aos quais você tem acesso legal.