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Python Web Scraping do Zero ao Avançado com BeautifulSoup
Rating: 4.2 out of 5(22 ratings)
132 students

Python Web Scraping do Zero ao Avançado com BeautifulSoup

Aprenda extração de dados com Python do Zero ao Avançado: BeautifulSoup, Navegação DOM e projetos práticos de scraping.
Last updated 12/2024
Portuguese

What you'll learn

  • Configurar o Ambiente de Desenvolvimento: Instalar Python no Windows, Linux e Mac, configurar ambientes virtuais e usar VSCode para projetos de web scraping.
  • Compreender a Estrutura do HTML: Entender a estrutura geral do HTML e como usar seletores CSS para identificar e extrair dados relevantes de páginas web.
  • Navegar e Manipular o DOM: Utilizar BeautifulSoup para navegar e manipular a árvore DOM, encontrando e alterando elementos HTML de forma eficiente.
  • Criar aplicativos práticos de web scraping para extrair dados de diversas fontes, como notícias, produtos, previsão do tempo, valores de ações e criptomoedas.
  • Implementar técnicas avançadas para otimizar a busca e melhorar a performance do scraping, usando diferentes parsers e o SoupStrainer.
  • Exportar os dados coletados para diversos formatos, como CSV, JSON e bancos de dados como SQLite, MySQL, PostgreSQL, entre outros.

Course content

9 sections34 lectures5h 50m total length
  • Avisos importantes!0:38

Requirements

  • Se você é completamente novo em programação, não se preocupe! Este curso oferece uma introdução detalhada e passo a passo para garantir que todos possam acompanhar e aprender.

Description

Neste curso você irá aprender diversas técnicas para extrair dados da web (Web Scraping). Este curso é essencial para desenvolvedores, cientistas de dados, analistas e qualquer pessoa interessada em coletar e analisar grandes volumes de dados da internet. Com BeautifulSoup e Python, você aprenderá a transformar a web em uma fonte ilimitada de informações.


Abrangeremos todos os aspectos do web scraping, começando com a configuração do ambiente de desenvolvimento no Windows, Linux e Mac, e a criação de ambientes virtuais para manter seus projetos organizados. Você entenderá a estrutura do HTML e como usar seletores CSS para identificar e extrair dados relevantes.


Na seção de projetos práticos, você aplicará seus conhecimentos para extrair notícias da BBC, produtos da Amazon, previsões do tempo do The Weather Channel, valores de ações e criptomoedas. Além disso, você desenvolverá aplicativos completos, como um aplicativo de receitas e um HTML Cleaner, que reforçarão suas habilidades práticas.


Um dos grandes diferenciais deste curso é o foco em técnicas de otimização e performance. Você aprenderá a usar diferentes parsers e o SoupStrainer para melhorar a eficiência do seu scraping. Também cobriremos a exportação dos dados coletados para diversos formatos, como CSV, JSON e bancos de dados como SQLite, MySQL e PostgreSQL, garantindo que você possa usar os dados da maneira que melhor se adapte às suas necessidades.


Neste curso, você vai:

- Configurar o ambiente de desenvolvimento para web scraping.

- Compreender a estrutura do HTML e usar seletores CSS.

- Navegar pelo DOM e manipular elementos com BeautifulSoup.

- Desenvolver projetos práticos para extrair dados de diferentes fontes.

- Otimizar e melhorar a performance do seu web scraping.

- Exportar dados coletados para diversos formatos e bancos de dados.


Ao concluir este curso, você terá a confiança e as habilidades necessárias para realizar web scraping de forma eficiente e profissional, aproveitando ao máximo os dados disponíveis na web. Inscreva-se agora e transforme a maneira como você coleta e analisa informações!

Who this course is for:

  • Pessoas que estão começando no mundo da programação e querem aprender a desenvolver habilidades práticas de web scraping com Python.
  • Entusiastas da programação que querem expandir suas habilidades criando scripts e aplicativos de web scraping para uso pessoal ou profissional.
  • Profissionais que precisam coletar e analisar grandes volumes de dados da web para insights e relatórios.
  • Indivíduos envolvidos em pesquisa que precisam coletar dados da web de forma eficiente para seus estudos e projetos.