O que é análise de site e por que você precisa dela?

É bem sabido que a posse de informações desempenha um papel fundamental para obter sucesso em qualquer campo. No mundo digital, a análise há muito tempo ajuda a extrair informações, analisá-las, estruturá-las, sistematizá-las e usá-las para seus próprios fins. A análise de sites é o processo de extração de dados de sites. Geralmente, ela é realizada com a ajuda de scripts - os chamados analisadores.
A análise é muito útil. Ela permite que você:
- Obtenha informações atualizadas, acompanhe novos artigos, taxas de câmbio, notícias, produtos, clima etc.
- Conduzir análises e pesquisas de mercado (por exemplo, análise de dados e pesquisa de mercado).g., monitorar preços de produtos de concorrentes).
- Tire dados de sites estrangeiros para posterior tradução para o idioma necessário.
- Analisar palavras-chave nos sites dos concorrentes para otimização de SEO.
- Trabalhar com redes sociais e várias avaliações de clientes.
Todas as informações recebidas (incluindo texto, imagens, links, tabelas, vídeo, áudio, etc.) são usadas no futuro como um site de terceiros.) são usadas no futuro como base para aprimorar as táticas de promoção de sites, mercadorias e vários serviços, criando vários conteúdos, para prever eventos futuros, para análise e gerenciamento de preços. A análise também é útil para gerar listas de clientes em potencial.

Tudo depende dos objetivos e das maneiras de usar a análise. Você pode usar as informações para analisar e coletar dados de fontes abertas, mas não pode violar direitos autorais ou regras do site, coletar dados pessoais dos usuários, lançar ataques DDOS ou interferir no site de qualquer forma.38;margin-bottom:0pt;margin-top:0pt;" dir="ltr">É claro que você pode fazer a análise manualmente, mas é muito mais eficiente e rápido usar os seguintes métodos:
- Web scraping é o processo de extração automática de dados usando programas especiais e bibliotecas/frameworks. Eles permitem que você crie scripts (analisadores) para carregar uma página, extrair as informações necessárias e salvá-las em um formato conveniente.
Qual é a diferença entre análise e raspagem da Web?
Web scraping é o processo de extração de dados de sites.
Parsing é a análise de dados estruturados para extrair somente as informações de que você precisa. Isso pode incluir tanto a raspagem da Web quanto a análise de dados em outros formatos, como JSON ou XML. Crawling também podem estar envolvidos no processo geral, que é o processo de percorrer automaticamente (usando rastreadores - robôs de mecanismos de busca) sites para extrair informações, geralmente com a finalidade de criar um índice para mecanismos de busca ou atualizar dados. O rastreamento geralmente precede a raspagem ou a análise da Web, fornecendo acesso aos dados desejados.
- Os serviços de nuvem e as extensões de navegador são convenientes porque o usuário não precisa saber programação, basta personalizá-los de acordo com suas necessidades.
- Programas para automação. Entre eles, podemos destacar uma ferramenta muito eficaz para automatizar tarefas na Internet: o Zennoposter. Com sua ajuda, você pode criar facilmente seus próprios scripts para extrair dados de sites. Graças à sua interface gráfica amigável, até mesmo um iniciante pode se acostumar rapidamente com ela. Você pode saber mais sobre o Zennoposter no site site oficial.
A propósito,você pode analisar não apenas sites, mas também aplicativos móveis. O Zennodroid pode ajudá-lo facilmente com isso - o trabalho com ele é semelhante ao do Zennoposter, apenas a extração de dados é usada nos aplicativos Android. Você pode se familiarizar com esse produto no Zennodroid website.
A linguagem Python é muito popular para analisar páginas da Web. Esse processo é facilitado por bibliotecas e estruturas prontas, como BeautifulSoup ou Scrapy. Ferramentas de automação, como o Selenium, que permitem controlar o navegador e recuperar o conteúdo da página, também podem ajudar nessa tarefa.
Aqui está um exemplo de uma análise simples de um site que fornece informações meteorológicas usando o BeautifulSoup:
importar solicitações
from bs4 import BeautifulSoup
# URL da página de clima
url = 'https://www.example.com/weather'
# Envio de uma solicitação GET para a página
response = requests.get(url)
# Verificar se a solicitação foi bem-sucedida
if response.status_code == 200:
# Analisando o código HTML da página
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Localizar o elemento com a classe que contém as informações meteorológicas
weather_info = soup.find('div', class_='weather-info')
# Recuperar os dados meteorológicos necessários
temperature = weather_info.find('span', class_='temperature').text
condition = weather_info.find('span', class_='condition').text
# Impressão do resultado
print("Temperature:", temperature)
print("Erro ao recuperar dados meteorológicos:", condição)
else:
print("Ошибка при получении данных о погоде.")
Aqui está um exemplo de análise de manchetes de um site de notícias usando o Scrapy:
- Crie um novo projeto:
scrapy startproject news_parser
- Crie um spider para analisar notícias ("spider" é o nome da classe que determina quais páginas visitar, quais dados recuperar de cada página e como processar esses dados). Abra o arquivo news_parser/spiders/news_spider.py arquivo e adicione o seguinte código:
import scrapy
class NewsSpider(scrapy.Spider):
name = 'news'
start_urls = ['https://example.com/news']
def parse(self, response):
# Extraindo os títulos das notícias
news_titles = response.css('h2.news-title::text').getall()
Retornando os resultados
for title in news_titles:
yield {
'title': title
}
- No diretório news_parser do nosso projeto, execute o comando que iniciará o spider:
scrapy crawl news -o news_titles.json
Existem vários programas, extensões de navegador, serviços de nuvem e bibliotecas para criar seus próprios analisadores. Os mais populares são ParseHub, Scraper API, Octoparse, Netpeak Spider, e as bibliotecas mencionadas acima para Python BeautifulSoup e Scrapy.
Além disso, vamos destacar as seguintes ferramentas de análise populares:
- Tabelas do Google. Você pode usar o Google Tables para analisar dados usando o IMPORTHTML função ou usando o Google Apps Script.
Usando ofunção IMPORTHTML: cole essa função em uma célula do Google Tables. Especifique o URL da página e o tipo de dados a serem extraídos (por exemplo, "tabela"). A função extrairá automaticamente os dados e os colocará em uma tabela.
Usando o Google Apps Script: crie um script no Google Tables. Especifique o URL da página da Web de onde você deseja extrair os dados. O script extrairá automaticamente os dados da tabela HTML e os colocará em uma tabela.
- Power Query. O plug-in Power Query para o Microsoft Excel permite extrair dados de várias fontes, incluindo sites, e tem funções para transformar e processar esses dados.
- Node.js (JavaScript) based parsers. O Node.js também está se tornando uma plataforma popular para a criação de analisadores devido à popularidade do Javascript, embora não haja tantos deles em comparação com o Python. Esses incluem Cheerio, que é uma biblioteca JavaScript para análise de dados no lado do servidor. Ela permite que você selecione e manipule elementos de páginas da Web, tornando o processo de análise de dados conveniente e eficiente.
Zennoposter também lida perfeitamente com a tarefa de análise e, em combinação com o serviço de travessia de captcha do CapMonster Cloud, você também pode superar rapidamente os obstáculos do captcha.
Ao trabalhar com o programa, o usuário especifica os dados de entrada necessários e a lista de páginas a serem analisadas. Mas como funciona o analisador em si? Vamos analisar o princípio básico de seu funcionamento:
- O analisador carrega o código HTML da página necessária com a ajuda da solicitação HTTP.
- Em seguida, ele analisa o código HTML da página usando vários métodos (por exemplo, seletores CSS, XPath, etc.).Por exemplo, seletores CSS, XPath) para extrair as informações necessárias (texto, links, imagens etc.).)
- Os dados extraídos são processados em um formato conveniente (por exemplo, JSON).por exemplo, JSON).
- Os dados são salvos em um arquivo ou banco de dados.
Muitos sites restringem a capacidade de extrair qualquer informação deles por meio de análise. Para contornar essas restrições, você pode usar as seguintes abordagens:
- Limitar a velocidade das consultas. Não faça muitas consultas em um curto espaço de tempo. Limite as consultas para que seu programa não coloque uma carga excessiva no servidor.
- Usando proxies. Use servidores proxy de qualidade para alterar seu endereço IP e distribuir solicitações por meio de fontes diferentes.
- Verifique o arquivo robots.txt. Esse arquivo permite que você descubra quais páginas podem ser analisadas e quais não podem.
- Caching de solicitação - para aumentar a velocidade, reduzir a carga do servidor e salvar dados.
- Alteração de agentes de usuário e outros cabeçalhos. Para simular diferentes plataformas e navegadores. A alteração do agente do usuário permitirá que você oculte sua atividade, fazendo solicitações como se uma pessoa normal estivesse fazendo isso.
- Usando serviços para contornar o captcha. Para contornar possíveis bloqueios de captcha.

Além disso, muitas vezes, ao extrair dados de páginas da Web, você pode se deparar com o captcha, pois ele foi criado apenas para protegê-lo de solicitações automáticas. Você pode saber mais sobre isso aqui. A maneira mais fácil de contornar isso é integrar em seus scripts serviços de API especiais para resolver captcha. Um deles é o CapMonster Cloud - esse serviço permite que você contorne diferentes tipos de captchas rapidamente e com o mínimo de erros. Você pode saber mais sobre ele em nosso website, onde você pode se registrar e testar o serviço.
A análise é um processo muito valioso que, se usado corretamente, permite que você automaticamente minerar quase qualquer quantidade de dados, economiza tempo, ajuda na adaptação ao campo em constante mudança e na criação de seu próprio conteúdo. E a integração de vários serviços e ferramentas, como Zennoposter e CapMonster Cloud, o ajudará a maximizar a facilidade de análise e a contornar possíveis limitações.
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.