Como Construir um Raspador Web Eficiente em Rust

Vivemos numa era em que os dados são o novo ouro, e a disputa para aproveitá-los só aumenta. Todos os dias, bilhões de páginas da web são varridas em busca de informações, preços, leads e pesquisas — alimentando desde batalhas de preços no e-commerce até avanços em IA (). O mercado global de web scraping deve passar de US$ 9 bilhões até o fim de 2025, e se você ainda não está usando um raspador eficiente, provavelmente está deixando muita oportunidade passar ().

Depois de anos trabalhando com SaaS e automação, vi de perto como a escolha do raspador pode ser decisiva para o sucesso de um projeto. E ultimamente, tenho me surpreendido com o que Rust entrega nesse cenário. Neste guia, vou te mostrar por que Rust é tão forte para criar web crawlers, como começar do zero e como você pode unir Rust a ferramentas com IA, como o , para juntar velocidade, segurança e praticidade.

Por que apostar em Rust para criar um Web Crawler?

Vamos direto ao ponto: por que Rust? Essa dúvida é comum, principalmente para quem já usa Python ou Node.js para scraping. Olha só o que faz Rust se destacar:

• Desempenho absurdo: Rust compila para código nativo, então seu crawler roda voando. Em testes, Rust costuma ser 2 a 10 vezes mais rápido que Python em tarefas pesadas e pode superar Node.js em até 70%, usando 90% menos memória (, ).
• Segurança de memória: O modelo de propriedade do Rust elimina aqueles bugs chatos e vazamentos de memória. O compilador pega os erros antes de virarem dor de cabeça.
• Concorrência sem susto: Rust foi feito para lidar com várias tarefas ao mesmo tempo. Quer buscar 100 páginas de uma vez? Vai fundo — o sistema de tipos do Rust mantém tudo seguro e evita condições de corrida.
• Confiabilidade: O tratamento de erros do Rust (com Result e Option) faz você pensar nos casos de falha. Seu crawler não vai travar por causa de uma requisição ruim.
• Segurança: Sem buffer overflow, sem ponteiro nulo. As garantias de segurança do Rust deixam seu crawler menos vulnerável a conteúdos maliciosos ou malformados.

Comparando: Python é fácil, mas lento e pesado em memória; Node.js tem I/O rápido, mas é single-threaded e também consome bastante memória. Rust entrega performance e estabilidade de outro nível, principalmente quando o projeto cresce ().

Preparando o ambiente para seu Web Crawler em Rust

Pronto para botar a mão na massa? Olha como é simples configurar tudo:

1. Instale Rust e Cargo

Rust é distribuído via , que gerencia as versões do Rust e a ferramenta de build cargo. Baixe o instalador para seu sistema e siga as instruções. No Windows, talvez precise instalar o Visual C++ Build Tools.

Para conferir se deu certo:

1rustc --version
2cargo --version

Se aparecerem as versões, está tudo certo.

2. Crie um novo projeto

No terminal, rode:

1cargo new rust_web_crawler
2cd rust_web_crawler

Isso cria um projeto novo com Cargo.toml e src/main.rs.

3. Adicione as dependências essenciais

Para web crawling, você vai precisar de:

• (cliente HTTP)
• (parser HTML com seletores CSS)
• (runtime assíncrono, se quiser crawling async)
• (para exportar dados)

Adicione com:

1cargo add reqwest scraper csv tokio --features full

Ou edite o Cargo.toml:

1[dependencies]
2reqwest = { version = "0.11", features = ["blocking"] }
3scraper = "0.16"
4csv = "1.1"
5tokio = { version = "1.28", features = ["full"] }

4. Escolha seu editor e ferramentas

Eu curto muito o VS Code com a extensão . Ela traz autocompletar, documentação inline e linting. Para projetos maiores, JetBrains CLion ou IntelliJ com o plugin Rust também são ótimas pedidas.

5. Dicas para resolver problemas

• Se cargo não for encontrado, veja se o .cargo/bin está no seu PATH.
• No Windows, instale as ferramentas C++ se pedir.
• Se der erro de dependência, rode cargo update ou confira se não tem erro de digitação no Cargo.toml.

Passo a passo: criando seu primeiro Web Crawler em Rust

Vamos montar um crawler básico que busca uma página, extrai dados de produtos e exporta para CSV. O exemplo é simples, mas você pode turbinar depois.

Buscando páginas web com Rust

Comece importando o reqwest:

1use reqwest::blocking::get;
2fn main() {
3    let url = "https://www.scrapingcourse.com/ecommerce/";
4    let response = get(url);
5    let html_content = response.unwrap().text().unwrap();
6    println!("{}", html_content);
7}

Em produção, troque os unwrap() por um tratamento de erro mais cuidadoso:

1let response = match reqwest::blocking::get(url) {
2    Ok(resp) => resp,
3    Err(err) => {
4        eprintln!("Request failed for {}: {}", url, err);
5        return;
6    }
7};

Extraindo e processando dados

Agora, use o scraper para analisar o HTML e puxar as informações dos produtos.

1use scraper::{Html, Selector};
2let document = Html::parse_document(&html_content);
3let product_selector = Selector::parse("li.product").unwrap();
4for product in document.select(&product_selector) {
5    let name = product
6        .select(&Selector::parse("h2").unwrap()).next()
7        .map(|e| e.text().collect::<String>());
8    let price = product
9        .select(&Selector::parse(".price").unwrap()).next()
10        .map(|e| e.text().collect::<String>());
11    let url = product
12        .select(&Selector::parse("a").unwrap()).next()
13        .and_then(|e| e.value().attr("href"))
14        .map(|s| s.to_string());
15    let image = product
16        .select(&Selector::parse("img").unwrap()).next()
17        .and_then(|e| e.value().attr("src"))
18        .map(|s| s.to_string());
19    println!("Name: {:?}, Price: {:?}, URL: {:?}, Image: {:?}", name, price, url, image);
20}

Esse método, inspirado no , funciona para a maioria dos sites de e-commerce ou diretórios.

Gerenciando URLs e evitando duplicidade

Num crawler de verdade, é importante seguir links e evitar visitar a mesma página mais de uma vez. Veja um padrão clássico:

1use std::collections::{HashSet, VecDeque};
2let mut to_visit = VecDeque::new();
3let mut visited = HashSet::new();
4to_visit.push_back(start_url.to_string());
5visited.insert(start_url.to_string());
6while let Some(url) = to_visit.pop_front() {
7    // Buscar e analisar página...
8    for link in extracted_links {
9        let abs_link = normalize_url(&link, &url); // Use o crate `url`!
10        if !visited.contains(&abs_link) {
11            visited.insert(abs_link.clone());
12            to_visit.push_back(abs_link);
13        }
14    }
15}

Não esqueça de normalizar URLs (usando o crate ) para lidar com caminhos relativos, barras finais e fragmentos.

Implementando concorrência para acelerar o crawling

Aqui é onde Rust realmente mostra serviço. Buscar páginas uma a uma é lento — bora paralelizar.

Opção 1: Multi-threading

Crie algumas threads, cada uma processando a fila. Use Arc<Mutex<>> para compartilhar estado. Para crawlers pequenos, resolve bem.

Opção 2: Async/Await com Tokio

Para máxima velocidade, use async. Com tokio e reqwest assíncrono, você pode lançar centenas de requisições em paralelo sem estourar a memória.

1use reqwest::Client;
2use futures::future::join_all;
3let client = Client::new();
4let urls = vec![/* ... */];
5let fetches = urls.into_iter().map(|url| {
6    let client_ref = &client;
7    async move {
8        match client_ref.get(url).send().await {
9            Ok(resp) => {
10                let text = resp.text().await.unwrap_or_default();
11                // Parse text...
12            }
13            Err(e) => eprintln!("Error fetching {}: {}", url, e),
14        }
15    }
16});
17join_all(fetches).await;

Rust assíncrono não é só rápido — é seguro. Sem condição de corrida, sem bug estranho. Só desempenho puro ().

Exportando e armazenando os dados extraídos

Depois de coletar os dados, provavelmente você vai querer exportar. O crate facilita muito:

1use csv::Writer;
2use std::fs::File;
3let file = File::create("products.csv").expect("could not create file");
4let mut writer = Writer::from_writer(file);
5writer.write_record(&["Name", "Price", "URL", "Image"]).unwrap();
6for prod in &products {
7    let name = prod.name.as_deref().unwrap_or("");
8    let price = prod.price.as_deref().unwrap_or("");
9    let url = prod.url.as_deref().unwrap_or("");
10    let image = prod.image.as_deref().unwrap_or("");
11    writer.write_record(&[name, price, url, image]).unwrap();
12}
13writer.flush().unwrap();

Você também pode serializar structs direto com ou exportar para JSON se precisar de dados mais complexos.

Usando Thunderbit para acelerar e simplificar a extração de dados web

Agora, vamos falar do . Por mais que eu goste de programar, tem hora que tudo o que você quer é o dado — rápido. O Thunderbit é uma extensão do Chrome com IA que permite extrair dados em poucos cliques, sem precisar programar nada.

Thunderbit é um Raspador Web IA para Chrome que ajuda profissionais a coletar dados de sites usando inteligência artificial. É uma ferramenta de produtividade que economiza tempo e automatiza tarefas repetitivas na web.

O que faz o Thunderbit ser diferente?

• Sugestão de campos com IA: O Thunderbit analisa a página e sugere colunas para extrair — nomes, e-mails, preços, o que você precisar ().
• Extração com um clique: Só clicar em “Scrape” e o Thunderbit organiza os dados em uma tabela estruturada.
• Extração de subpáginas: Precisa de informações de páginas de detalhes? O Thunderbit visita cada link e enriquece sua tabela automaticamente ().
• Paginação e scroll infinito: O Thunderbit detecta e lida com páginas paginadas ou com rolagem infinita.
• Exportação gratuita de dados: Exporte para Excel, Google Sheets, Notion, Airtable ou CSV — sem dor de cabeça.
• AI Autofill: Automatize preenchimento de formulários ou logins com IA, facilitando a extração de dados atrás de autenticação.

Thunderbit é um baita aliado tanto para profissionais de negócios quanto para devs — principalmente em sites dinâmicos ou pesados em JavaScript.

Quando usar Thunderbit ou Rust

• Thunderbit: Perfeito para protótipos rápidos, extrações pontuais ou para equipes que não programam.
• Rust: Melhor para crawlers de grande escala, altamente customizados ou integrados, onde performance e controle são essenciais.

E, na real, a mágica acontece quando você usa os dois juntos.

Comparando a performance do Web Crawler em Rust com outras tecnologias

Vamos aos números. Como Rust se sai frente aos concorrentes?

• Rust costuma ser 2 a 10 vezes mais rápido que Python e pode usar menos de 10% da memória (, ).
• Node.js é ótimo para I/O, mas é single-threaded para execução JS e pode travar com parsing pesado.
• Go é um concorrente forte, mas a segurança de memória e abstrações de baixo custo do Rust dão vantagem em crawlers robustos e de alta performance.

Se você precisa de escala ou máxima eficiência, Rust é difícil de bater.

Combinando Thunderbit e Rust para máxima eficiência

Meu fluxo de trabalho favorito: usar Thunderbit e Rust juntos.

• Prototipagem rápida: Use Thunderbit para mapear rapidamente um site e pegar dados de exemplo. Isso ajuda a entender a estrutura antes de programar.
• Divida e conquiste: Deixe o Thunderbit lidar com páginas dinâmicas, autenticadas ou complexas (com AI Autofill e subpáginas), enquanto seu crawler em Rust cuida das páginas estáticas ou APIs.
• Raspagem agendada: Programe extrações regulares com o Thunderbit e use o backend em Rust para processar ou combinar os resultados.
• Empodere não devs: Permita que equipes de operações ou marketing usem Thunderbit para demandas pontuais, liberando os devs para tarefas mais complexas.
• Resiliência: Se seu crawler em Rust quebrar por causa de mudanças no layout, a IA do Thunderbit pode se adaptar na hora — sem precisar mexer no código.

Essa abordagem híbrida junta o melhor dos dois mundos: velocidade e flexibilidade do Thunderbit, poder e controle do Rust.

Dicas e boas práticas para Web Crawlers em Rust

Fazer um crawler robusto vai além do código — é preciso antecipar os desafios do mundo real.

Desafios comuns

• Anti-bots: Use User-Agents realistas, respeite o robots.txt, limite a frequência de requisições e considere proxies para scraping pesado ().
• CAPTCHAs e logins: Para sites com CAPTCHAs ou logins chatos, use o AI Autofill do Thunderbit ou um navegador headless (ex: ou ) — só quando necessário.
• Sites pesados em JavaScript: Se os dados vêm via AJAX, procure as APIs por trás. Se precisar renderizar JS, use Thunderbit ou um navegador headless.
• Tratamento de erros: Sempre trate erros (Result, Option), defina timeouts e registre falhas para depuração.
• Concorrência: Use estruturas thread-safe (Arc<Mutex<>> ou DashMap) e evite gargalos em estados compartilhados.
• Gerenciamento de memória: Salve dados em disco se for extrair milhões de páginas — não tente guardar tudo na memória.
• Ética e conformidade: Respeite as regras dos sites, não sobrecarregue servidores e fique de olho nas leis de privacidade de dados.

Boas práticas

• Código modular: Separe lógica de busca, parsing e armazenamento para facilitar manutenção.
• Parâmetros configuráveis: Use arquivos de configuração ou argumentos de linha de comando para URLs, concorrência, delays etc.
• Logs: Use o crate log para logging estruturado.
• Testes: Escreva testes unitários para o parsing usando HTML de exemplo.
• Monitoramento: Acompanhe o desempenho do crawler — CPU, memória, erros — especialmente em execuções longas.

Para mais dicas, confira o e o .

Conclusão & principais aprendizados

Construir um web crawler em Rust não é só um desafio técnico — é uma vantagem estratégica no mundo movido a dados. O que você deve levar daqui:

• Rust é uma potência para web crawling: rápido, seguro e feito para concorrência.
• Siga o passo a passo: Configure o ambiente, busque e processe páginas, gerencie URLs, adicione concorrência e exporte os dados.
• Thunderbit é seu trunfo para scraping rápido e sem código — especialmente em sites dinâmicos ou complexos.
• Combine os dois para máxima eficiência: Use Thunderbit para prototipagem e páginas difíceis, Rust para escala e personalização.
• Seja prático: Às vezes, a melhor solução é alguns cliques, não centenas de linhas de código.

Se quiser elevar o nível do seu web crawling, experimente Rust — e não hesite em deixar o fazer o trabalho pesado quando precisar. Quer mais dicas de scraping e automação? Confira o .

Boas extrações — que seus dados sejam sempre limpos, rápidos e cada vez mais inteligentes.

Perguntas frequentes

1. Por que usar Rust para criar um web crawler em vez de Python ou Node.js?
Rust entrega desempenho superior, segurança de memória e suporte avançado à concorrência. Python e Node.js são ótimos para scripts rápidos, mas Rust é ideal para crawlers de grande porte, que precisam de velocidade e confiabilidade ().

2. Quais bibliotecas são essenciais para criar um web crawler em Rust?
Você vai precisar de reqwest para requisições HTTP, scraper para parsing HTML, tokio para concorrência assíncrona e csv para exportar dados. O crate url também é útil para normalizar URLs.

3. Como lidar com sites pesados em JavaScript ou autenticados no Rust?
Para sites JS-heavy, procure as APIs por trás ou use um navegador headless com crates como fantoccini. Para páginas autenticadas, gerencie cookies com reqwest ou use o AI Autofill do Thunderbit para automatizar logins.

4. Qual a vantagem de combinar Thunderbit com Rust?
Thunderbit acelera a extração de dados com scraping sem código e IA — perfeito para prototipagem, páginas dinâmicas ou para equipes não técnicas. Rust é ideal para crawlers customizados e de alta performance. Juntos, você ganha agilidade e escala.

5. Como evitar bloqueios ou banimentos ao fazer crawling?
Respeite o robots.txt, use headers realistas, limite a frequência de requisições e considere proxies para scraping em grande volume. Sempre siga as regras dos sites e as leis de privacidade ().

Quer ver o Thunderbit em ação? e comece a extrair dados de forma inteligente hoje mesmo. Para mais conteúdos sobre automação web, acesse o .

Saiba mais