7 Melhores Linguagens de Programação para Web Scraping em 2025

Posso te garantir: o universo do web scraping em 2025 está mais movimentado do que nunca. Depois de anos mergulhado em SaaS e automação, ainda fico impressionado com a quantidade de dados disponíveis só esperando para serem explorados. Seja você do e-commerce, vendas, mercado imobiliário ou apenas um entusiasta de dados como eu, já percebeu que web scraping deixou de ser uma habilidade restrita e virou uma verdadeira superpotência. O mercado de softwares para web scraping bateu . É dado demais — e oportunidade de sobra.

Mas aqui vai o pulo do gato: escolher a melhor linguagem para web scraping pode ser o que separa o sucesso da frustração no seu projeto. A escolha certa traz resultados mais rápidos, menos dor de cabeça e manutenção quase zero. A errada? Já vi muita gente largar o projeto depois de brigar com um raspador teimoso. Por isso, neste guia, vou te mostrar as sete melhores linguagens de programação para web scraping em 2025 — com exemplos de código, dicas práticas e a visão de quem já enfrentou muita batalha. E se só de ouvir falar em código você já fica cansado, relaxa: vou mostrar como o (nosso raspador web IA sem código) pode fazer todo o trabalho pesado por você.

Como Escolhemos a Melhor Linguagem para Web Scraping

Nem toda linguagem de programação é igual quando o assunto é web scraping. Já vi projetos decolarem (e outros afundarem) por conta de alguns fatores-chave:

• Facilidade de uso: Dá para começar rapidinho? A sintaxe é tranquila ou parece que você precisa de um diploma só para imprimir um “Olá, Mundo”?
• Suporte a bibliotecas: Existem bibliotecas robustas para requisições HTTP, parsing de HTML e manipulação de conteúdo dinâmico? Ou você vai ter que reinventar a roda?
• Performance: Aguenta raspar milhões de páginas ou trava depois de algumas centenas?
• Manipulação de conteúdo dinâmico: Os sites modernos amam JavaScript. Sua linguagem acompanha esse ritmo?
• Comunidade e suporte: Quando bater aquele bloqueio (e vai acontecer), existe uma galera pronta para ajudar?

Com base nesses critérios — e muitos testes madrugada adentro — aqui estão as sete linguagens que vou abordar:

1. Python: A queridinha de quem está começando e dos profissionais.
2. JavaScript & Node.js: O rei do conteúdo dinâmico.
3. Ruby: Sintaxe limpa, scripts rápidos.
4. PHP: Simplicidade no lado do servidor.
5. C++: Para quem precisa de velocidade máxima.
6. Java: Pronta para grandes empresas e projetos escaláveis.
7. Go (Golang): Rápida e concorrente.

E se você está pensando “Não quero programar nada”, fica até o fim para conhecer o Thunderbit.

Python para Web Scraping: O Poder e a Simplicidade para Iniciantes

Vamos começar com a favorita da galera: Python. Se você perguntar para um grupo de profissionais de dados “Qual a melhor linguagem para web scraping?”, vai ouvir Python ecoando como música em festival.

Por que Python?

• Sintaxe amigável: O código é tão fácil de ler que parece inglês.
• Bibliotecas imbatíveis: De para parsing de HTML, para grandes volumes, para HTTP e para automação de navegador — Python tem tudo.
• Comunidade gigante: Mais de só sobre web scraping.

Exemplo de código Python: Capturando o título de uma página

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

response = requests.get("<https://example.com>")
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
title = soup.title.string
print(f"Título da página: {title}")

Pontos fortes:

• Desenvolvimento e prototipação super rápidos.
• Inúmeros tutoriais e fóruns para tirar dúvidas.
• Ótima para análise de dados — raspe com Python, analise com pandas, visualize com matplotlib.

Limitações:

• Mais lenta que linguagens compiladas em tarefas gigantescas.
• Sites super dinâmicos podem exigir soluções mais robustas (Selenium e Playwright ajudam).
• Não é a melhor opção para raspar milhões de páginas em altíssima velocidade.

Resumo:

Se você está começando ou quer resultados rápidos, Python é a melhor linguagem para web scraping. .

JavaScript & Node.js: Raspe Sites Dinâmicos com Facilidade

Se Python é o canivete suíço, JavaScript (e Node.js) é a furadeira elétrica — principalmente para sites modernos cheios de JavaScript.

Por que JavaScript/Node.js?

• Nativo para conteúdo dinâmico: Roda no navegador, então vê exatamente o que o usuário vê — mesmo em páginas feitas com React, Angular ou Vue.
• Assíncrono por padrão: Node.js gerencia centenas de requisições ao mesmo tempo.
• Familiar para desenvolvedores web: Se você já criou um site, já conhece um pouco de JavaScript.

Principais bibliotecas:

• : Automação do Chrome sem interface.
• : Automação multi-navegador.
• : Parsing de HTML estilo jQuery para Node.

Exemplo de código Node.js: Capturando o título de uma página com Puppeteer

const puppeteer = require('puppeteer');

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch();
  const page = await browser.newPage();
  await page.goto('<https://example.com>', { waitUntil: 'networkidle2' });
  const title = await page.title();
  console.log(`Título da página: ${title}`);
  await browser.close();
})();

Pontos fortes:

• Manipula conteúdo gerado por JavaScript de forma nativa.
• Ótimo para raspar sites com scroll infinito, pop-ups e interações.
• Eficiente para scraping em larga escala e concorrente.

Limitações:

• Programação assíncrona pode confundir quem está começando.
• Navegadores sem interface consomem muita memória se usados em excesso.
• Menos recursos para análise de dados comparado ao Python.

Quando JavaScript/Node.js é a melhor escolha para web scraping?

Quando o site alvo é dinâmico ou você precisa automatizar ações no navegador. .

Ruby: Sintaxe Limpa para Scripts de Web Scraping Rápidos

Ruby não serve só para Rails ou código elegante. É uma ótima opção para web scraping — principalmente se você curte código que parece poesia.

Por que Ruby?

• Sintaxe expressiva e legível: Dá para escrever um raspador em Ruby quase tão fácil quanto uma lista de compras.
• Ótimo para prototipação: Rápido de escrever e fácil de ajustar.
• Principais bibliotecas: para parsing, para automação de navegação.

Exemplo de código Ruby: Capturando o título de uma página

require 'open-uri'
require 'nokogiri'

html = URI.open("<https://example.com>")
doc = Nokogiri::HTML(html)
title = doc.at('title').text
puts "Título da página: #{title}"

Pontos fortes:

• Extremamente legível e conciso.
• Perfeito para projetos pequenos, scripts pontuais ou se você já usa Ruby.

Limitações:

• Mais lento que Python ou Node.js em grandes volumes.
• Menos bibliotecas e comunidade menor para scraping.
• Não é ideal para sites muito dinâmicos (mas dá para usar Watir ou Selenium).

Quando usar:

Se você já é fã de Ruby ou quer criar um script rápido, Ruby é uma delícia. Para scraping massivo e dinâmico, procure outras opções.

PHP: Simplicidade no Servidor para Extração de Dados Web

PHP pode parecer coisa do passado, mas ainda é muito útil — principalmente se você quer raspar dados direto no servidor.

Por que PHP?

• Roda em qualquer lugar: A maioria dos servidores web já tem PHP instalado.
• Fácil integração com sites: Raspe e exiba os dados no seu site de uma vez só.
• Principais bibliotecas: para HTTP, para requisições, para automação de navegador.

Exemplo de código PHP: Capturando o título de uma página

<?php
$ch = curl_init("<https://example.com>");
curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
$html = curl_exec($ch);
curl_close($ch);

$dom = new DOMDocument();
@$dom->loadHTML($html);
$title = $dom->getElementsByTagName("title")->item(0)->nodeValue;
echo "Título da página: $title\n";
?>

Pontos fortes:

• Fácil de implantar em servidores web.
• Bom para scraping integrado a fluxos web.
• Rápido para tarefas simples no servidor.

Limitações:

• Suporte limitado para scraping avançado.
• Não foi feito para alta concorrência ou grandes volumes.
• Sites dinâmicos são um desafio (Panther pode ajudar).

Quando usar:

Se seu stack já é PHP ou você quer raspar e exibir dados no seu site, PHP é prático. .

C++: Web Scraping de Alta Performance para Grandes Projetos

C++ é o muscle car das linguagens. Se você precisa de velocidade bruta e controle total, e não se importa com trabalho manual, C++ pode te levar longe.

Por que C++?

• Extremamente rápido: Supera a maioria das linguagens em tarefas pesadas.
• Controle total: Gerencie memória, threads e ajustes de performance.
• Principais bibliotecas: para HTTP, para parsing.

Exemplo de código C++: Capturando o título de uma página

#include <curl/curl.h>
#include <iostream>
#include <string>

size_t WriteCallback(void* contents, size_t size, size_t nmemb, void* userp) {
    std::string* html = static_cast<std::string*>(userp);
    size_t totalSize = size * nmemb;
    html->append(static_cast<char*>(contents), totalSize);
    return totalSize;
}

int main() {
    CURL* curl = curl_easy_init();
    std::string html;
    if(curl) {
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_URL, "<https://example.com>");
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEFUNCTION, WriteCallback);
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEDATA, &html);
        CURLcode res = curl_easy_perform(curl);
        curl_easy_cleanup(curl);
    }

    std::size_t startPos = html.find("<title>");
    std::size_t endPos = html.find("</title>");
    if(startPos != std::string::npos && endPos != std::string::npos) {
        startPos += 7;
        std::string title = html.substr(startPos, endPos - startPos);
        std::cout << "Título da página: " << title << std::endl;
    } else {
        std::cout << "Tag de título não encontrada" << std::endl;
    }
    return 0;
}

Pontos fortes:

• Velocidade incomparável para scraping em larga escala.
• Ótimo para integrar scraping em sistemas de alta performance.

Limitações:

• Curva de aprendizado íngreme (prepare o café).
• Gerenciamento manual de memória.
• Poucas bibliotecas de alto nível; não é ideal para conteúdo dinâmico.

Quando usar:

Quando você precisa raspar milhões de páginas ou performance é prioridade máxima. Caso contrário, pode acabar gastando mais tempo depurando do que raspando.

Java: Soluções de Web Scraping para Empresas

Java é o trator do mundo corporativo. Se você precisa de algo que rode por anos, processe grandes volumes e seja à prova de falhas, Java é a escolha.

Por que Java?

• Robusto e escalável: Perfeito para projetos grandes e de longa duração.
• Tipagem forte e tratamento de erros: Menos surpresas em produção.
• Principais bibliotecas: para parsing, para automação de navegador, para HTTP.

Exemplo de código Java: Capturando o título de uma página

import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;

public class ScrapeTitle {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Document doc = Jsoup.connect("<https://example.com>").get();
        String title = doc.title();
        System.out.println("Título da página: " + title);
    }
}

Pontos fortes:

• Alta performance e concorrência.
• Excelente para bases de código grandes e fáceis de manter.
• Bom suporte para conteúdo dinâmico (via Selenium ou HtmlUnit).

Limitações:

• Sintaxe mais verbosa; exige mais configuração que linguagens de script.
• Exagero para scripts pequenos e pontuais.

Quando usar:

Scraping em escala empresarial, ou quando confiabilidade e escalabilidade são essenciais.

Go (Golang): Web Scraping Rápido e Concorrente

Go é relativamente novo, mas já conquistou espaço — principalmente para scraping rápido e concorrente.

Por que Go?

• Velocidade de compilação: Quase tão rápido quanto C++.
• Concorrência nativa: Goroutines facilitam scraping paralelo.
• Principais bibliotecas: para scraping, para parsing.

Exemplo de código Go: Capturando o título de uma página

package main

import (
    "fmt"
    "github.com/gocolly/colly"
)

func main() {
    c := colly.NewCollector()
    c.OnHTML("title", func(e *colly.HTMLElement) {
        fmt.Println("Título da página:", e.Text)
    })
    err := c.Visit("<https://example.com>")
    if err != nil {
        fmt.Println("Erro:", err)
    }
}

Pontos fortes:

• Extremamente rápido e eficiente para scraping em larga escala.
• Fácil de implantar (binário único).
• Ótimo para crawling concorrente.

Limitações:

• Comunidade menor que Python ou Node.js.
• Menos bibliotecas de alto nível.
• Para sites dinâmicos, exige configuração extra (Chromedp ou Selenium).

Quando usar:

Quando você precisa de scraping em escala, ou Python não está dando conta da velocidade. .

Comparando as Melhores Linguagens de Programação para Web Scraping

Vamos resumir tudo. Veja uma comparação lado a lado para te ajudar a escolher a melhor linguagem para web scraping em 2025:

Quando Evitar Código: Thunderbit como Solução No-Code para Web Scraping

Sejamos sinceros: às vezes, tudo o que você quer é o dado — sem programar, depurar ou sofrer com seletores que não funcionam. É aí que entra o .

Como cofundador do Thunderbit, quis criar uma ferramenta que tornasse o web scraping tão fácil quanto pedir comida pelo app. Veja o que diferencia o Thunderbit:

• Configuração em 2 cliques: Basta clicar em “Sugerir Campos com IA” e “Raspar”. Nada de mexer com requisições HTTP, proxies ou anti-bots.
• Modelos inteligentes: Um template de raspador se adapta a diferentes layouts de página. Não precisa reescrever tudo quando o site muda.
• Raspagem no navegador e na nuvem: Escolha entre raspar no seu navegador (ótimo para sites com login) ou na nuvem (super rápido para dados públicos).
• Lida com conteúdo dinâmico: A IA do Thunderbit controla um navegador real — então aguenta scroll infinito, pop-ups, logins e mais.
• Exporte para qualquer lugar: Baixe para Excel, Google Sheets, Airtable, Notion ou apenas copie para a área de transferência.
• Zero manutenção: Se o site mudar, basta rodar a sugestão de IA de novo. Chega de noites em claro depurando código.
• Agendamento e automação: Programe raspagens automáticas — sem precisar de cron jobs ou servidores.
• Extratores especializados: Precisa de e-mails, telefones ou imagens? O Thunderbit tem extratores de um clique para isso também.

E o melhor: você não precisa saber nada de programação. O Thunderbit foi feito para profissionais de negócios, marketing, vendas, imobiliárias — qualquer um que precise de dados, rápido.

Quer ver o Thunderbit em ação? ou confira nosso para demonstrações.

Conclusão: Como Escolher a Melhor Linguagem para Web Scraping em 2025

Web scraping em 2025 está mais acessível — e poderoso — do que nunca. Depois de anos na área de automação, aprendi que:

• Python ainda é a melhor linguagem para web scraping se você quer começar rápido e ter muitos recursos à disposição.
• JavaScript/Node.js é imbatível para sites dinâmicos e cheios de JavaScript.
• Ruby e PHP são ótimos para scripts rápidos e integração web, principalmente se você já usa essas linguagens.
• C++ e Go são ideais quando velocidade e escala são essenciais.
• Java é a escolha para projetos corporativos e de longo prazo.
• E se você não quer programar? é seu trunfo.

Antes de decidir, pergunte-se:

• Qual o tamanho do meu projeto?
• Preciso lidar com conteúdo dinâmico?
• Qual meu nível de conforto técnico?
• Quero construir ou só preciso dos dados?

Teste um dos códigos acima ou experimente o Thunderbit no seu próximo projeto. E se quiser se aprofundar, confira nosso para mais guias, dicas e histórias reais de scraping.

Boas raspagens — e que seus dados estejam sempre limpos, organizados e a um clique de distância.

P.S.: Se você se perder em um labirinto de web scraping às 2h da manhã, lembre-se: sempre existe o Thunderbit. Ou café. Ou os dois.

Perguntas Frequentes

1. Qual a melhor linguagem de programação para web scraping em 2025?

Python segue como a principal escolha graças à sua sintaxe fácil, bibliotecas poderosas (como BeautifulSoup, Scrapy e Selenium) e uma comunidade enorme. É ideal tanto para quem está começando quanto para profissionais, especialmente quando se combina scraping com análise de dados.

2. Qual linguagem é melhor para raspar sites cheios de JavaScript?

JavaScript (Node.js) é a melhor opção para sites dinâmicos. Ferramentas como Puppeteer e Playwright oferecem controle total do navegador, permitindo interagir com conteúdo carregado por React, Vue ou Angular.

3. Existe opção sem código para web scraping?

Sim — o é um raspador web IA sem código que cuida de tudo, desde conteúdo dinâmico até agendamento. Basta clicar em “Sugerir Campos com IA” e começar a raspar. É perfeito para equipes de vendas, marketing ou operações que precisam de dados estruturados rapidamente.

Saiba mais: