Você pode usar bibliotecas CSV para exportar as informações que obteve para o Excel, mas prefiro criar um dicionário a partir das listas que temos e usar o Pandas. O código completo que escrevemos e mais algumas linhas extras para exportá-lo para o Pandas é o seguinte: Imagine que você tem que puxar uma grande quantidade de dados de sites rapidamente para repassar ao seu gestor. O Web Scraping com Python vai resolver o seu problema. Primeiramente, vamos provar que o Python scraping será muito útil em seu trabalho. Pesquisa e Desenvolvimento, a partir da coleta de um grande conjunto de estatísticas, temperatura, informações gerais etc.; Raspagem de redes sociais, com o fim de descobrir as tendências no momento, por exemplo; Comparação de preços de produtos a partir da coleta de dados de sites de compras online; Coleta de endereços de e-mail para facilitar o envio de e-mails em massa; Elaboração de listas de empregos. Uso direto das variáveis sempre que necessário, economizando tempo; Comunidade grande e ativa que pode ajudá-lo com dúvidas; Escrita de pequenos códigos para fazer grandes tarefas; Sintaxe python facilmente compreensível; Grande seleção de bibliotecas. Encontre a URL que você deseja raspar; Inspecione a página; Encontre os dados que deseja extrair; Escreva o código; Execute o código e extraia os dados; Armazene os dados no formato necessário.
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