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Análises aprofundadas sobre a infraestrutura de dados da Web, técnicas de extração e o futuro dos dados estruturados em grande escala.

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Tutorial do Scrapy Splash: Renderizar páginas JavaScript
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TL;DR: O Scrapy Splash emparelha o mecanismo de rastreamento rápido do Scrapy com o navegador sem cabeça Splash para renderizar páginas pesadas em JavaScript. Este tutorial do Scrapy Splash guia você através da configuração do Docker, configuração do projeto Scrapy, noções básicas do SplashRequest, scripts Lua para rolagem e clique, integração de proxy e correção dos erros mais comuns que você encontrará.

Ștefan Răcilă13 min read
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Extrair dados de produtos da Amazon com Python: Guia Prático
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TL;DR: As páginas de produtos da Amazon estão repletas de dados valiosos (preços, classificações, avaliações, ASINs), mas extraí-los de forma confiável requer mais do que uma solicitação HTTP básica. Este guia o orienta na construção de um scraper Python com Requests e BeautifulSoup, lidando com paginação e defesas anti-bot, exportando para CSV ou JSON e alimentando os resultados em fluxos de trabalho LLM. Você também aprenderá quando usar uma API de raspagem em vez de desenvolver sua própria solução.

Raluca Penciuc18 min read
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TL;DR: A recolha de dados alternativos utiliza técnicas de recolha na Web para reunir conjuntos de dados não tradicionais (preços de produtos, sentimentos, anúncios de emprego, registos regulamentares) que revelam sinais de mercado antes de aparecerem nos relatórios de ganhos. Este guia orienta-o através das fontes de dados de maior valor, como criar condutas de nível financeiro, validação da qualidade dos dados e as protecções de conformidade necessárias para se manter do lado certo da lei.

Mihnea-Octavian Manolache19 min read
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TL;DR: Os dados financeiros são a coleção de registos quantitativos (receitas, despesas, activos, passivos, fluxo de caixa) que as organizações e os indivíduos utilizam para tomar decisões económicas informadas. Este guia analisa as quatro principais demonstrações financeiras, compara as fontes de dados tradicionais e alternativas, apresenta métodos de recolha modernos e abrange as ferramentas em que os profissionais confiam para a análise.

Suciu Dan15 min read
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TL;DR: As ferramentas de recolha de dados de emprego vão desde serviços API leves e automatização de browser de código aberto a extractores alimentados por IA e plataformas visuais sem código. Este guia compara as melhores ferramentas de raspagem de empregos no Google Jobs, Indeed, Monster, Upwork e mercados freelance e, em seguida, orienta você na construção de um pipeline confiável com desduplicação, agendamento e tratamento anti-bot para que você possa começar a coletar dados de trabalho limpos em escala.

Gabriel Cioci18 min read
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Guia de início rápido da API de Web Scraping
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Comece a utilizar a WebScrapingAPI, a solução definitiva para a extração de dados da Web! Recolha dados em tempo real, contorne os sistemas anti-bot e beneficie de um apoio profissional.

Mihnea-Octavian Manolache9 min read
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