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Bibliotecas de Python web scraping

Bibliotecas de Python web scraping: automatize tarefas e extraia dados

Avatar de Carolina Carvalho Carolina Carvalho
19 minutos de leitura 23/09/2025 • Atualizado 18 horas atrás 5xp

As bibliotecas de Python para web scraping são conjuntos de ferramentas e funções prontas que facilitam a extração de dados de páginas da web. Em vez de escrever toda a lógica do zero, você aproveita métodos já disponíveis para acessar sites, interpretar o HTML e capturar as informações necessárias.

Neste artigo, você vai conhecer as principais bibliotecas de Python web scraping, descobrir como escolher a ferramenta ideal para o seu projeto e conferir exemplos práticos de aplicação.

Python se tornou a linguagem preferida para web scraping, principalmente pela força de suas bibliotecas. Elas entregam três grandes vantagens:

  • Simplicidade: a sintaxe clara e legível do Python, somada a bibliotecas bem estruturadas, permite que até iniciantes criem scripts eficazes em poucas linhas de código;
  • Comunidade ativa: Python possui uma das maiores comunidades de desenvolvedores do mundo. Isso garante tutoriais, fóruns e exemplos de código aberto para resolver qualquer desafio;
  • Integração com dados: se conectam facilmente a ferramentas como Pandas, NumPy e Matplotlib, permitindo limpar, analisar e visualizar os dados logo após a extração.

Principais bibliotecas de Python para web scraping

Existem várias bibliotecas em Python que podem ser utilizadas para web scraping, cada uma com suas particularidades e vantagens. Conheça as mais usadas a seguir:

1. Beautiful Soup

O Beautiful Soup é uma biblioteca projetada para analisar (fazer o parsing) de documentos HTML e XML. 

Na prática, ele pega o código de uma página e o transforma em uma árvore de objetos Python, que você pode percorrer e manipular de forma muito mais simples do que trabalhar diretamente com strings de HTML.

Assim, em vez de procurar manualmente trechos de código com expressões regulares, você pode usar métodos prontos como find e find_all para localizar elementos por tag, classe, ID ou atributos específicos.

Por que usar o Beautiful Soup?

  • Simplicidade: API intuitiva, com métodos fáceis de lembrar;
  • Robustez: lida bem até com HTML malformatado, algo comum na web;
  • Flexibilidade: funciona com diferentes parsers, como lxml (mais rápido) ou html.parser (padrão do Python);
  • Integração: geralmente usado em conjunto com o Requests, que faz o download do HTML.

Quando usar Beautiful Soup?

  • Em projetos que envolvem sites estáticos;
  • Quando você precisa extrair dados de páginas complexas, mas com HTML bem estruturado;
  • Quando você é iniciante e está dando os primeiros passos no web scraping.

Pontos fortes

  • API simples e intuitiva;
  • Suporte a diferentes parsers;
  • Comunidade ativa e documentação completa;
  • Integração eficiente com Requests.

Limitações

  • Não executa JavaScript;
  • Pode ser menos eficiente em páginas muito grandes ou quando a performance é um fator importante.

Exemplo de extração de dados com Beautiful Soup

from bs4 import BeautifulSoup  

# HTML fictício (poderia ser baixado com requests)
html = """
<html>
  <head><title>Minha Loja</title></head>
  <body>
    <h1>Produtos</h1>
    <ul>
      <li class="item">Notebook</li>
      <li class="item">Smartphone</li>
      <li class="item">Fone de Ouvido</li>
    </ul>
  </body>
</html>
"""

# Criar objeto BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

# Extrair o título da página
print("Título da página:", soup.title.text)

# Encontrar todos os itens da lista
items = soup.find_all('li', class_='item')

# Mostrar os nomes dos produtos
for item in items:
    print("Produto:", item.text)

Saída esperada:

Título da página: Minha Loja
Produto: Notebook
Produto: Smartphone
Produto: Fone de Ouvido

O que esse código mostra?

Nesse exemplo, criamos uma string com código HTML simulando uma página simples. Em um caso real, esse HTML seria obtido com o Requests. O Beautiful Soup analisa o documento e o transforma em uma árvore de objetos Python, facilitando a navegação.

O código:

  • Lê um documento HTML simples (com título e lista de produtos);
  • Extrai o título da página (Minha Loja);
  • Localiza todos os elementos <li> com a classe item;
  • Percorre esses elementos e imprime o nome de cada produto.

2. Selenium

Selenium é a biblioteca de Python mais popular para automação de navegadores e uma das melhores opções para web scraping em sites dinâmicos (aqueles que usam muito JavaScript).

Diferentemente de ferramentas como o Beautiful Soup, o Selenium não apenas lê o HTML: ele controla um navegador real, simulando ações humanas, como:

  • Clicar em botões;
  • Preencher formulários;
  • Rolar a página para carregar mais conteúdo;
  • Navegar entre links.

Essa flexibilidade faz dele uma ótima escolha para extrair dados de páginas que exibem informações apenas após interações do usuário.

Principais características

  • Automação completa do navegador;
  • Suporte a vários navegadores: Chrome, Firefox, Edge, Safari e Opera;
  • Modo headless: executa o scraping sem abrir a janela do navegador;
  • Capacidade de executar JavaScript diretamente;
  • Compatível com várias linguagens além de Python (Java, Ruby, Node.js, etc.).

Quando usar o Selenium?

  • Em sites dinâmicos, onde o conteúdo só aparece após interação;
  • Para lidar com rolagem infinita, como em e-commerces que carregam produtos ao descer a página;
  • Em páginas que exigem login ou preenchimento de formulários antes de liberar os dados;
  • Sempre que for necessário simular ações reais de um usuário.

Pontos fortes

  • Funciona bem com JavaScript pesado;
  • Capaz de simular interações complexas;
  • Suporte multiplataforma e múltiplos navegadores.

Limitações

  • Mais lento do que bibliotecas de scraping puro;
  • Consome mais recursos do sistema;
  • Exige configuração adicional (instalação do WebDriver).

Exemplo: abrir página e clicar em botão com Selenium

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
import time

# Inicia o navegador (certifique-se de ter o ChromeDriver instalado)
driver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://example.com")

# Encontra e clica no botão "Carregar mais"
load_more_button = driver.find_element(By.ID, "load-more-btn")
load_more_button.click()

# Aguarda o carregamento do novo conteúdo
time.sleep(3)

# Coleta os itens da página
items = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, ".item-class")
for item in items:
    print(item.text)

# Fecha o navegador
driver.quit()

O que esse código mostra?

Esse exemplo demonstra como o Selenium pode automatizar um navegador para coletar dados de um site dinâmico:

  • driver.get("https://example.com"): inicia o navegador (neste caso, o Chrome) e acessa a página indicada;
  • find_element(By.ID, "load-more-btn"): localiza o botão “Carregar mais” e simula um clique, como um usuário faria;
  • time.sleep(3): aguarda alguns segundos para que o novo conteúdo seja carregado;
  • find_elements(By.CSS_SELECTOR, ".item-class"): busca todos os elementos com a classe .item-class e imprime seus textos;
  • driver.quit(): encerra o navegador ao final do processo.

3. Requests

Requests é a biblioteca mais popular de Python para trabalhar com requisições HTTP. Ele simplifica a comunicação entre o Python e a web, permitindo buscar ou enviar dados de forma rápida e intuitiva.

Com poucas linhas de código, você consegue acessar uma página, capturar o HTML e usá-lo junto a outras bibliotecas, como o Beautiful Soup, para analisar e extrair informações.

Principais características 

  • API simples e fácil de usar;
  • Suporte a todos os métodos HTTP (GET, POST, PUT, DELETE etc.);
  • Gerenciamento de sessões, cookies e autenticação;
  • Configuração simples de cabeçalhos, parâmetros e proxies;
  • Integração nativa com SSL e tratamento de erros.

Quando usar o Requests?

  • Em sites estáticos, onde o conteúdo já está no HTML;
  • Para consumir APIs REST e manipular dados em JSON;
  • Em tarefas simples de scraping, quando não é necessário rodar JavaScript ou interagir com elementos da página.

Pontos fortes

  • Rápido, leve e fácil de aprender;
  • Excelente para iniciantes;
  • Documentação completa e comunidade ativa;
  • Integração prática com bibliotecas como Beautiful Soup.

Limitações

  • Não funciona bem em páginas com muito JavaScript;
  • Não possui recursos de parsing nativos (precisa ser combinado com outra biblioteca);
  • Não tem suporte assíncrono integrado.

Exemplo de requisição simples com Requests

import requests

response = requests.get("https://www.example.com")

if response.status_code == 200:
    print(response.text)  # imprime o HTML da página
else:
    print("Falha ao acessar a página")

O que esse código mostra?

Esse exemplo usa a biblioteca Requests para acessar uma página da web:

  1. requests.get(...) envia uma requisição HTTP para a URL indicada;
  2. A resposta fica armazenada em response, que contém o status e o conteúdo da página;
  3. O if response.status_code == 200 verifica se a requisição foi bem-sucedida (status 200 significa OK);
  4. Se deu certo, o programa imprime todo o HTML retornado;
  5. Caso contrário, exibe a mensagem “Falha ao acessar a página”.

4. Pandas (com read_html)

O Pandas é conhecido como a principal biblioteca de manipulação e análise de dados em Python, mas também pode ser usado em tarefas de web scraping. Isso é possível graças à função read_html, que captura tabelas diretamente de uma página e as transforma em DataFrames prontos para análise.

Como funciona?

  • O read_html identifica automaticamente os elementos HTML de uma tabela (<table>, <tr>, <th>, <td>);
  • Cada tabela encontrada é convertida em um DataFrame;
  • A partir daí, você pode limpar, transformar e analisar os dados usando os recursos do Pandas.

Importante: a função só funciona quando a tabela está realmente no HTML. Se for uma imagem (<img>), não tem como extrair.

Principais características 

  • Captura automática de tabelas HTML: transforma direto em DataFrames;
  • Integração nativa: já retorna os dados no formato ideal para análise;
  • Facilidade de uso: uma única linha de código (pd.read_html(url)) extrai todas as tabelas de uma página;
  • Limpeza e transformação: permite tratar valores ausentes, renomear colunas e reorganizar dados;
  • Exportação simples: salve os dados em CSV, Excel ou até bancos de dados SQL;
  • Versatilidade: ideal quando a página contém tabelas bem estruturadas.

Quando usar o Pandas para scraping?

  • Quando você precisa extrair dados tabulares diretamente do HTML;
  • Para análises rápidas, sem precisar usar parsers manuais;
  • Em cenários onde o foco está mais na análise dos dados do que no scraping em si.

Pontos fortes

  • Integração direta com a análise de dados;
  • Simplicidade: uma única linha já captura a tabela;
  • Conversão automática para DataFrames.

Limitações

  • Só funciona com tabelas HTML estruturadas;
  • Não lida com sites dinâmicos que carregam conteúdo via JavaScript;
  • Pode exigir limpeza extra se a tabela tiver formatações complexas.

Exemplo prático com Pandas

import pandas as pd

url = "https://www.fdic.gov/resources/resolutions/bank-failures/failed-bank-list/"
tables = pd.read_html(url)  # retorna uma lista de DataFrames

# Seleciona a primeira tabela encontrada
df = tables[0]

print(df.head())  # mostra as primeiras linhas

O que esse código mostra?

Esse exemplo usa o Pandas para extrair tabelas diretamente de uma página da web:

  • pd.read_html(url) acessa a URL e identifica todos os elementos <table> no HTML;
  • O resultado é uma lista de DataFrames, já que a página pode ter várias tabelas;
  • tables[0] seleciona a primeira tabela encontrada;
  • df.head() imprime as primeiras linhas, facilitando a visualização inicial dos dados.

Ou seja, esse código mostra como é simples capturar uma tabela HTML e transformá-la em um DataFrame pronto para análise com o Pandas.

Como escolher a biblioteca certa para cada projeto?

A escolha da biblioteca ideal depende totalmente do contexto do seu projeto. Para decidir, responda a estas perguntas:

O site é estático ou dinâmico?

  • Estático (conteúdo já vem no HTML): use Requests + Beautiful Soup;
  • Dinâmico (dados carregados via JavaScript, scroll infinito, botões, etc.): use Selenium.

Você precisa interagir com a página?

  • Só precisa do HTML? Requests resolve.
  • Precisa clicar, rolar, preencher formulários ou logar? Use Selenium (simula ações humanas).

Qual é a escala do projeto?

  • Tarefa pontual (uma ou poucas páginas): Requests ou Beautiful Soup;
  • Milhares de páginas: Scrapy, que foi feito para crawlers em larga escala, com filas, paralelismo e pipelines.

O site tem bloqueios ou medidas anti-scraping?

Se há proxies, rotação de user-agents ou delays, você vai precisar de soluções mais robustas, como Selenium combinado a estratégias de bypass.

Como você vai usar os dados depois?

  • Tabelas para análise: Pandas com read_html é o atalho mais prático;
  • Armazenamento em banco de dados: frameworks como Scrapy ajudam a organizar a saída em pipelines.

Exemplos práticos de uso de bibliotecas de Python web scraping

Ainda tem dúvidas sobre qual biblioteca escolher para o seu projeto web scraping? Veja algumas situações em que elas podem ser utilizadas.

1. Coletando dados de uma página estática (Requests + Beautiful Soup)

Este código coleta os nomes de todos os produtos listados em uma página estática:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://example.com/products"
response = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

# Extrair nomes de produtos
products = soup.find_all("h2", class_="product-name")

for product in products:
    print(product.text.strip())

O que esse código mostra?

  1. Usa o Requests para acessar a página e baixar o HTML;
  2. O Beautiful Soup transforma o HTML em uma estrutura que o Python entende;
  3. O find_all procura todas as tags <h2> com a classe product-name;
  4. O loop percorre cada produto encontrado e imprime o texto dentro da tag.

2. Navegando em um site dinâmico e extraindo dados (Selenium)

Este código simula o comportamento de um usuário em um site dinâmico, clicando para carregar mais itens e coletando os dados exibidos após a interação:

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
import time

driver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://example.com")

# Clicar no botão "Carregar mais"
load_more = driver.find_element(By.ID, "load-more-btn")
load_more.click()

time.sleep(3)  # aguarda carregamento

# Extrair itens da página
items = driver.find_elements(By.CLASS_NAME, "item-class")
for item in items:
    print(item.text)

driver.quit()

O que esse código mostra?

  1. Abre o navegador Chrome usando o Selenium;
  2. Acessa a URL indicada;
  3. Localiza o botão com ID load-more-btn e simula um clique;
  4. Aguarda 3 segundos para que o conteúdo seja carregado;
  5. Busca todos os elementos com a classe item-class e imprime o texto de cada um;
  6. Fecha o navegador com driver.quit().

3. Organizando os dados coletados em um DataFrame (integração com Pandas)

Este código mostra como organizar dados coletados em uma tabela e salvar em CSV para análise posterior:

import pandas as pd

# Dados simulados
data = {
    "Produto": ["Notebook", "Smartphone", "Fone de Ouvido"],
    "Preço": ["R$ 3.500", "R$ 2.000", "R$ 300"]
}

df = pd.DataFrame(data)

# Mostrar as primeiras linhas
print(df.head())

# Salvar em CSV
df.to_csv("produtos.csv", index=False)

O que esse código mostra?

  1. Cria um dicionário com produtos e preços;
  2. Converte o dicionário em um DataFrame do Pandas, organizando os dados em formato tabular;
  3. Exibe as primeiras linhas com df.head();
  4. Exporta a tabela para um arquivo CSV chamado produtos.csv.

4. Pipeline híbrido para extração de dados 

Este código mostra uma estratégia escalonada de scraping: começa pelas bibliotecas mais rápidas e simples e só usa o Selenium quando necessário:

import requests
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
import time

def pipeline_completo(url):
    # 1. Requests para verificar se é site estático
    try:
        response = requests.get(url, timeout=10)
        response.raise_for_status()
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        
        # 2. Pandas para tabelas rápidas
        try:
            tabelas = pd.read_html(response.text)
            if len(tabelas) > 0:
                return tabelas[0]  # retorna a primeira tabela encontrada
        except ValueError:
            pass  # nenhuma tabela válida encontrada
        
        # 3. Beautiful Soup para HTML estático
        dados = soup.find_all('div', class_='data-item')
        if dados:
            return [item.text.strip() for item in dados]
        
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"Erro com Requests: {e}")
    
    # 4. Selenium como último recurso (JS dinâmico)
    chrome_options = Options()
    chrome_options.add_argument("--headless")
    driver = webdriver.Chrome(options=chrome_options)
    try:
        driver.get(url)
        time.sleep(3)
        elementos = driver.find_elements(By.CLASS_NAME, "dynamic-content")
        return [elem.text for elem in elementos]
    finally:
        driver.quit()

# Uso do pipeline
dados = pipeline_completo("https://exemplo.com")
print(dados)

O que esse código mostra?

  • Requests: acessa o site e baixa o HTML;
  • Pandas (read_html): se encontrar tabelas, converte direto em DataFrame;
  • Beautiful Soup: se não houver tabelas, procura elementos com a classe data-item;
  • Selenium: se nada funcionar, abre o navegador em modo headless e extrai o conteúdo dinâmico carregado via JavaScript.

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