Web Scraping com Python: O Guia Definitivo para 2025

Deixa eu te contar como foi minha primeira tentativa de extrair dados de um site para uso comercial. Eu estava ali, na mesa da cozinha, café numa mão e um script Python improvisado na outra, tentando puxar preços de produtos do site de um concorrente. Pensei: “Ah, isso deve ser tranquilo!” Resultado? Um arquivo CSV cheio de células vazias e um respeito renovado por quem diz que “automatiza tudo com Python”. Pulando para 2025, a raspagem de dados virou peça-chave para empresas que querem ser guiadas por dados — abastecendo times de vendas, e-commerce, marketing e operações com informações fresquinhas, impossíveis de coletar manualmente.

Mas olha só: mesmo com o Python mais afiado do que nunca para raspagem de dados, o cenário está mudando rápido. O mercado de raspagem web está bombando — avaliado em . Quase para tomar decisões mais inteligentes. Só que o verdadeiro desafio não é só programar — é escolher a ferramenta certa, escalar o processo e não enlouquecer cuidando de dezenas de scripts. Neste guia, vou te mostrar as principais bibliotecas Python para raspagem web (com exemplos de código), casos reais de uso nos negócios e, apesar do meu carinho pelo Python, por que acredito que soluções no-code como o são a melhor pedida para a maioria das empresas em 2025.

O que é Web Scraping com Python? Uma Explicação Descomplicada

Resumindo: web scraping é um “copiar e colar” automatizado. Em vez de contratar uma equipe para coletar preços, contatos ou avaliações, você usa um software para visitar páginas, puxar os dados que precisa e jogar tudo numa planilha ou banco de dados. Web scraping com Python é usar scripts em Python para fazer isso — buscar páginas, analisar o HTML e extrair as informações que interessam.

Pensa num assistente digital que navega por sites pra você, 24 horas por dia, sem pedir pausa pro café. Os dados mais buscados pelas empresas? Preços, detalhes de produtos, contatos, avaliações, imagens, notícias e até anúncios de imóveis. E mesmo que alguns sites ofereçam APIs, a maioria não tem — ou limita bastante o acesso. É aí que entra o raspador web: ele permite acessar dados públicos em grande escala, mesmo quando não existe um botão de “baixar”.

Por que Web Scraping com Python é Essencial para Empresas

Vamos ser francos: em 2025, se tua empresa não usa web scraping, está perdendo espaço. Olha só por quê:

• Automatize a Coleta Manual de Dados: Chega de copiar e colar linha por linha de sites de concorrentes ou diretórios online.
• Informação em Tempo Real: Tenha acesso a preços, estoques ou tendências de mercado atualizados na hora.
• Escalabilidade: Extraia dados de milhares de páginas no tempo em que seu almoço esquenta no micro-ondas.
• Retorno sobre o Investimento: Empresas guiadas por dados relatam .

Veja alguns exemplos de uso que fazem diferença:

Resumindo: web scraping é o tempero secreto para decisões de negócio mais rápidas, inteligentes e competitivas.

Visão Geral: Principais Bibliotecas Python para Web Scraping (Com Exemplos)

Prometi um tour completo, então bora lá. O universo Python para raspagem web é gigante — tem biblioteca pra tudo, desde baixar páginas simples até automatizar navegador. Veja as principais opções, com exemplos de código:

urllib e urllib3: O Básico das Requisições HTTP

Essas são as ferramentas nativas do Python para fazer requisições HTTP. São mais básicas, meio “raiz”, mas confiáveis para tarefas simples.

import urllib3, urllib3.util
http = urllib3.PoolManager()
headers = urllib3.util.make_headers(user_agent="MyBot/1.0")
response = http.request('GET', "<https://httpbin.org/json>", headers=headers)
print(response.status)        # Código de status HTTP
print(response.data[:100])    # primeiros 100 bytes do conteúdo

Use se quiser evitar instalar pacotes extras ou precisar de controle total. Mas, na maioria dos casos, requests é mais prático.

requests: A Biblioteca de Web Scraping Mais Querida do Python

Se raspagem em Python tivesse um mascote, seria o requests. Simples, poderosa e resolve toda a parte chata do HTTP.

import requests
r = requests.get("<https://httpbin.org/json>", headers={"User-Agent": "MyBot/1.0"})
print(r.status_code)      # 200
print(r.json())           # conteúdo JSON (se houver)

Por que todo mundo usa? Gerencia cookies, sessões, redirecionamentos e mais — assim você foca em extrair dados, não em detalhes técnicos do HTTP. Só lembre: requests só busca o HTML. Para extrair dados, use um parser como o BeautifulSoup.

BeautifulSoup: Extração de Dados e Parsing HTML Sem Complicação

BeautifulSoup é a escolha clássica para analisar HTML em Python. É tolerante, fácil pra quem está começando e funciona junto com o requests.

from bs4 import BeautifulSoup
html = "<div class='product'><h2>Widget</h2><span class='price'>$19.99</span></div>"
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
title = soup.find('h2').text               # "Widget"
price = soup.find('span', class_='price').text  # "$19.99"

Ideal para projetos pequenos e médios ou para quem está começando. Para grandes volumes ou consultas mais complexas, vale olhar o lxml.

lxml e XPath: Parsing HTML/XML Rápido e Preciso

Se você precisa de velocidade ou quer usar XPath (a linguagem de consulta para XML/HTML), lxml é a pedida.

from lxml import html
doc = html.fromstring(page_content)
prices = doc.xpath("//span[@class='price']/text()")

XPath permite extrair dados com precisão cirúrgica. lxml é rápido e eficiente, mas tem uma curva de aprendizado um pouco maior que o BeautifulSoup.

Scrapy: O Framework para Raspagem em Grande Escala

Scrapy é o peso-pesado para projetos grandes de scraping. É um framework completo — tipo o Django da raspagem web.

import scrapy

class QuotesSpider(scrapy.Spider):
    name = "quotes"
    start_urls = ["<http://quotes.toscrape.com/>"]

    def parse(self, response):
        for quote in response.css("div.quote"):
            yield {
                "text": quote.css("span.text::text").get(),
                "author": quote.css("small.author::text").get(),
            }

Scrapy faz requisições assíncronas, segue links, gerencia pipelines e exporta dados em vários formatos. É demais para scripts pequenos, mas imbatível para rastrear milhares de páginas.

Selenium, Playwright e Pyppeteer: Raspando Sites Dinâmicos

Quando o site carrega dados via JavaScript, é preciso automação de navegador. Selenium e Playwright são os nomes mais conhecidos.

Exemplo com Selenium:

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

driver = webdriver.Chrome()
driver.get("<https://example.com/login>")
driver.find_element(By.NAME, "username").send_keys("user123")
driver.find_element(By.NAME, "password").send_keys("secret")
driver.find_element(By.ID, "submit-btn").click()
titles = [el.text for el in driver.find_elements(By.CLASS_NAME, "product-title")]

Exemplo com Playwright:

from playwright.sync_api import sync_playwright
with sync_playwright() as p:
    browser = p.chromium.launch(headless=True)
    page = browser.new_page()
    page.goto("<https://website.com>")
    page.wait_for_selector(".item")
    data = page.eval_on_selector(".item", "el => el.textContent")

Essas ferramentas conseguem lidar com qualquer site que um humano acessaria, mas são mais lentas e pesadas que o scraping HTTP puro. Use só quando realmente precisar.

MechanicalSoup, RoboBrowser, PyQuery, Requests-HTML: Outras Ferramentas Úteis

• MechanicalSoup: Automatiza envio de formulários e navegação, baseado em Requests e BeautifulSoup.

  import mechanicalsoup
  browser = mechanicalsoup.StatefulBrowser()
  browser.open("<http://example.com/login>")
  browser.select_form('form#loginForm')
  browser["username"] = "user123"
  browser["password"] = "secret"
  browser.submit_selected()
  page = browser.get_current_page()
  print(page.title.text)
  
  

• RoboBrowser: Parecido com MechanicalSoup, mas menos atualizado.

• PyQuery: Parsing HTML no estilo jQuery.

  from pyquery import PyQuery as pq
  doc = pq("<div><p class='title'>Hello</p><p>World</p></div>")
  print(doc("p.title").text())      # "Hello"
  print(doc("p").eq(1).text())      # "World"
  
  

• Requests-HTML: Junta requisições HTTP, parsing e até renderização de JavaScript.

  from requests_html import HTMLSession
  session = HTMLSession()
  r = session.get("<https://example.com>")
  r.html.render(timeout=20)
  links = [a.text for a in r.html.find("a.story-link")]
  
  

Use quando quiser atalhos para formulários, seletores CSS ou renderização leve de JS.

Asyncio e Aiohttp: Acelerando o Web Scraping em Python

Para raspar centenas ou milhares de páginas, requisições síncronas são lentas demais. Aí entram aiohttp e asyncio para scraping concorrente.

import aiohttp, asyncio

async def fetch_page(session, url):
    async with session.get(url) as resp:
        return await resp.text()

async def fetch_all(urls):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch_page(session, url) for url in urls]
        return await asyncio.gather(*tasks)

urls = ["<https://example.com/page1>", "<https://example.com/page2>"]
html_pages = asyncio.run(fetch_all(urls))

Assim, dá pra buscar dezenas de páginas ao mesmo tempo, acelerando muito o processo.

Bibliotecas Específicas: PRAW (Reddit), PyPDF2 e Outras

• PRAW: Para extrair dados do Reddit via API.

  import praw
  reddit = praw.Reddit(client_id='XXX', client_secret='YYY', user_agent='myapp')
  for submission in reddit.subreddit("learnpython").hot(limit=5):
      print(submission.title, submission.score)
  
  

• PyPDF2: Para extrair texto de arquivos PDF.

  from PyPDF2 import PdfReader
  reader = PdfReader("sample.pdf")
  num_pages = len(reader.pages)
  text = reader.pages[0].extract_text()
  
  

• Outras: Tem biblioteca pra Instagram, Twitter, OCR (Tesseract) e muito mais. Se a fonte de dados for diferente, provavelmente já existe uma biblioteca Python pra isso.

Tabela Comparativa: Bibliotecas Python para Scraping

Passo a Passo: Como Criar um Raspador Web em Python (Com Exemplos)

Vamos ver um exemplo prático: extrair listagens de produtos de um site de e-commerce (hipotético), lidando com paginação e exportando para CSV.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv

base_url = "<https://example.com/products>"
page_num = 1
all_products = []

while True:
    url = base_url if page_num == 1 else f"{base_url}/page/{page_num}"
    print(f"Scraping page: {url}")
    response = requests.get(url, timeout=10)
    if response.status_code != 200:
        print(f"Page {page_num} returned status {response.status_code}, stopping.")
        break

    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    products = soup.find_all('div', class_='product-item')
    if not products:
        print("No more products found, stopping.")
        break

    for prod in products:
        name_tag = prod.find('h2', class_='product-title')
        price_tag = prod.find('span', class_='price')
        name = name_tag.get_text(strip=True) if name_tag else "N/A"
        price = price_tag.get_text(strip=True) if price_tag else "N/A"
        all_products.append((name, price))
    page_num += 1

print(f"Collected {len(all_products)} products. Saving to CSV...")
with open('products_data.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(["Product Name", "Price"])
    writer.writerows(all_products)
print("Data saved to products_data.csv")

O que está rolando aqui?

• O script percorre as páginas, busca o HTML, extrai produtos, coleta nome e preço, e para quando não encontra mais nada.
• Exporta os resultados para CSV, facilitando a análise.

Quer exportar para Excel? Use pandas:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(all_products, columns=["Product Name", "Price"])
df.to_excel("products_data.xlsx", index=False)

Lidando com Formulários, Logins e Sessões em Web Scraping Python

Muitos sites exigem login ou envio de formulário. Veja como lidar com isso:

Usando requests com sessão:

session = requests.Session()
login_data = {"username": "user123", "password": "secret"}
session.post("<https://targetsite.com/login>", data=login_data)
resp = session.get("<https://targetsite.com/account/orders>")

Usando MechanicalSoup:

import mechanicalsoup
browser = mechanicalsoup.StatefulBrowser()
browser.open("<http://example.com/login>")
browser.select_form('form#login')
browser["user"] = "user123"
browser["pass"] = "secret"
browser.submit_selected()

Sessões ajudam a manter cookies e permanecer logado ao navegar por várias páginas.

Raspando Conteúdo Dinâmico e Páginas Renderizadas em JavaScript

Se os dados não estão no HTML (ao ver o código-fonte aparecem divs vazias), é preciso automação de navegador.

Exemplo com Selenium:

from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC

driver.get("<http://examplesite.com/dashboard>")
WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'stats-table')))
html = driver.page_source

Ou, se encontrar o endpoint da API que o JavaScript usa, basta usar requests para buscar o JSON direto — é muito mais rápido.

Exportando Dados Extraídos: CSV, Excel, Bancos de Dados e Mais

• CSV: Use o módulo csv do Python (veja acima).

• Excel: Use pandas ou openpyxl.

• Google Sheets: Use a biblioteca gspread.

  import gspread
  gc = gspread.service_account(filename="credentials.json")
  sh = gc.open("My Data Sheet")
  worksheet = sh.sheet1
  worksheet.clear()
  worksheet.append_row(["Name", "Price"])
  for name, price in all_products:
      worksheet.append_row([name, price])
  
  

• Bancos de Dados: Use sqlite3, pymysql, psycopg2 ou SQLAlchemy para bancos SQL. Para NoSQL, use pymongo para MongoDB.

Comparando Web Scraping em Python com Soluções No-Code: Por que Thunderbit é a Melhor Opção em 2025

Agora, vamos falar do elefante na sala: manutenção. Programar seus próprios raspadores é ótimo — até você precisar extrair dados de 100 sites diferentes, cada um com suas manhas, e todos quebrarem na véspera do relatório. Já passei por isso.

Por isso sou tão fã do . Veja por que é minha principal dica para empresas em 2025:

1. Sem Código: O Thunderbit tem uma interface visual. Clique em “Sugerir Campos com IA”, ajuste as colunas, clique em “Extrair” e pronto. Sem Python, sem dor de cabeça, sem maratona no Stack Overflow.
2. Escala para Milhares de Páginas: Precisa extrair 10.000 produtos? O motor em nuvem do Thunderbit faz isso, sem você precisar monitorar scripts.
3. Zero Manutenção: Se você acompanha 100 sites de concorrentes, manter 100 scripts Python é um pesadelo. Com Thunderbit, basta escolher ou ajustar um template, e a IA se adapta automaticamente a mudanças no layout.
4. Suporte a Subpáginas e Paginação: O Thunderbit navega por subpáginas, lida com paginação e até enriquece os dados visitando páginas de detalhes dos produtos.
5. Templates Prontos: Para sites populares (Amazon, Zillow, LinkedIn, etc.), o Thunderbit já tem templates prontos. Um clique e os dados estão com você.
6. Exportação Gratuita de Dados: Exporte para Excel, Google Sheets, Airtable ou Notion — sem custo extra.

Resumindo: se você só quer os dados, o Thunderbit é tipo um mordomo digital. Se você é dev e curte programar, Python ainda é seu parque de diversões — mas, às vezes, o que importa é resolver rápido.

Boas Práticas para Web Scraping Ético e Legal com Python

Web scraping é poderoso, mas exige responsabilidade. Veja como agir de forma ética e dentro da lei:

• Verifique o robots.txt: Respeite as regras do site sobre o que pode ser extraído.
• Leia os Termos de Uso: Alguns sites proíbem explicitamente o scraping. Ignorar isso pode resultar em bloqueio ou até processos.
• Limite a Taxa de Requisições: Não sobrecarregue os servidores — adicione intervalos entre as requisições.
• Evite Dados Pessoais: Cuidado ao extrair e-mails, telefones ou qualquer dado protegido por leis como GDPR ou LGPD.
• Não Burle Medidas Anti-Bot: Se o site usa CAPTCHA ou bloqueios agressivos, pense duas vezes.
• Atribua as Fontes: Se publicar análises, dê crédito à origem dos dados.

Quer saber mais sobre o lado legal? Dá uma olhada nesta e nas .

Recursos para Aprender Mais sobre Web Scraping com Python (Cursos, Documentação, Comunidades)

Quer se aprofundar? Olha só minha seleção de recursos:

• Documentação Oficial:
• Livros:
  • “Web Scraping with Python” de Ryan Mitchell
  • “Automate the Boring Stuff with Python” de Al Sweigart
• Guias Online:
• Vídeo Aulas:
  • Canal do Corey Schafer no YouTube
• Comunidades:

E claro, se quiser ver como funciona a raspagem sem código, dá uma olhada no ou no .

Conclusão & Principais Lições: Como Escolher a Solução de Web Scraping em 2025

• Web scraping com Python é super poderoso e flexível. Se você curte programar, quer controle total e não se importa com manutenção, é uma ótima escolha.
• Tem biblioteca Python pra tudo — páginas estáticas, conteúdo dinâmico, formulários, APIs, PDFs, o que você imaginar.
• Mas para a maioria das empresas, manter dezenas de scripts é um desafio. Se o objetivo é obter dados rápido, em escala e sem precisar ser expert em TI, é o caminho.
• A interface no-code com IA do Thunderbit permite extrair dados de qualquer site em poucos cliques, lidar com subpáginas e paginação, e exportar pra onde quiser — sem precisar de Python.
• Ética e legalidade importam: Sempre confira as políticas dos sites, respeite a privacidade e faça scraping de forma responsável.

Ou seja, seja você fera em Python ou só queira os dados sem dor de cabeça, as ferramentas nunca estiveram tão acessíveis em 2025. Meu conselho? Teste os dois caminhos, veja o que encaixa melhor no seu dia a dia e não tenha medo de deixar os robôs cuidarem do trabalho repetitivo — só garanta que eles sejam educados.

E se cansou de script quebrando, experimenta a . Seu eu do futuro (e seu estoque de café) vão agradecer.

Quer mais? Confira ou para tutoriais práticos e as estratégias mais atuais.