Aqui estão as 10 principais bibliotecas Python comumente usadas para automatizar processos de desktop e web scraping. Muitas dessas bibliotecas são estudadas na prática no curso Automação de Processos e Engenharia de Dados com Python, Excel e IA.

1- Selenium

  • Uma biblioteca para automatizar tarefas em navegadores web e testar aplicativos.
  • Fornece uma maneira de interagir com páginas web, preencher formulários, clicar em botões e extrair dados.
  • Suporta vários navegadores.
  • Permite a interação com páginas web dinâmicas e o manuseio de sites com JavaScript.

2- BeautifulSoup

  • Uma biblioteca para análise de documentos HTML e XML.
  • Fornece uma interface simples para navegar e pesquisar a estrutura de árvore dos arquivos extraídos de páginas web.
  • Permite extrair dados de páginas web localizando tags, atributos ou padrões de texto específicos.
  • Integra-se bem com outras bibliotecas, como requests para busca de páginas web.

3- Scrapy

  • Uma biblioteca para construir rastreadores e raspadores da web escalonáveis ​​e eficientes.
  • Fornece uma API de alto nível para definir spiders, lidar com solicitações e extrair dados.
  • Oferece suporte integrado para lidar com paginação, autenticação e sites complexos.
  • Permite raspagem paralela e assíncrona, tornando-o adequado para tarefas de raspagem em grande escala.

4- Requests

  • Uma biblioteca para fazer solicitações HTTP em Python.
  • Fornece uma interface simples e intuitiva para envio de solicitações GET, POST e outros tipos de solicitações.
  • Suporta manipulação de cookies, autenticação e sessões.
  • Integra-se bem com outras bibliotecas como BeautifulSoup para tarefas de web scraping.

5- PyAutoGUI

  • Uma biblioteca para automatizar interações GUI (Graphical User Interface) e controlar mouse e teclado.
  • Permite simular cliques do mouse, pressionar o teclado e fazer capturas de tela.
  • Fornece compatibilidade entre plataformas e funciona com vários sistemas operacionais.
  • Útil para automatizar tarefas repetitivas e testar aplicativos de desktop.

6- LXML

  • Uma biblioteca para analisar documentos XML e HTML de forma eficiente.
  • Fornece um analisador rápido e rico em recursos para lidar com documentos grandes e complexos.
  • Suporta seletores XPath e CSS para navegar e extrair dados da árvore analisada.
  • Oferece melhor desempenho em comparação com o BeautifulSoup para análise de documentos grandes.

7- PyWinAuto

  • Uma biblioteca para automatizar aplicativos do Windows.
  • Permite controlar e interagir com elementos GUI do Windows, como janelas, botões e menus.
  • Fornece métodos para enviar pressionamentos de teclas, clicar em botões e extrair texto de janelas.
  • Útil para automatizar tarefas em aplicativos de software baseados em Windows.

8- Helium

  • Uma biblioteca de alto nível para automatizar navegadores e aplicativos web.
  • Fornece uma API fácil de usar para interagir com páginas web, preencher formulários e extrair dados.
  • Suporta modo headless para executar scripts de automação da web sem abrir uma janela visível do navegador.
  • Oferece uma sintaxe mais simples e concisa em comparação ao Selenium.

9- MechanicalSoup

  • Uma biblioteca que combina o poder do BeautifulSoup e Requests para web scraping e automação.
  • Fornece uma API conveniente para interagir com páginas web, preencher formulários e enviar solicitações.
  • Permite lidar com sessões da web com estado e lidar com autenticação.
  • Oferece uma alternativa mais simples e leve ao Selenium para tarefas básicas de automação web.

10- Pandas

  • Embora usado principalmente para manipulação e análise de dados, o Pandas também pode ser usado em web scraping.
  • Fornece funções para leitura de tabelas HTML diretamente em objetos DataFrame.
  • Permite fácil limpeza, transformação e armazenamento de dados após a extração.

 

Essas bibliotecas fornecem uma ampla gama de funcionalidades para automatizar processos de desktop e web scraping em Python. Elas permitem interagir com páginas web, extrair dados, automatizar interações GUI e lidar com vários cenários de web scraping. A escolha da biblioteca depende dos requisitos específicos da tarefa, como a complexidade do site, a necessidade de interação dinâmica e a escala do projeto de scraping. Muitas dessas bibliotecas são estudadas na prática no curso Automação de Processos e Engenharia de Dados com Python, Excel e IA.

Equipe DSA