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Laura-Pontes/Coletor_de_Dados_py

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PARTICIPANTES:

  • SAMUEL OLIVEIRA SANTOS
  • LAURA ANGELA GOMES PONTES

🔽SOBRE O PROJETO...🔽

WHAT (O QUE É?):

  • Um projeto em Python para coletar automaticamente dados públicos do site da Forbes Brasil – Under 30 (2024), utilizando web scraping com Selenium, tratando os dados com Pandas e exportando-os para um arquivo .csv.
  • O script acessa a página da categoria Música e Literatura e retorna os nomes e as idades dos selecionados.

WHY (POR QUE?):

  • Praticar automação de coleta de dados com Python.
  • Aprender a manipular dados com Pandas.
  • Organizar informações em formato de fácil consulta e visualização.
  • Solução útil em projetos de análise de dados, relatórios ou dashboards.

WHO (QUEM PARTICIPA?):

  • Desenvolvedores iniciantes ou intermediários interessados em scraping, automação e análise de dados.
  • Pesquisadores ou usuários curiosos que queiram consultar listas atualizadas de indicados ao Forbes Under 30.

WHERE (ONDE SERÁ USADO?):

  • O script pode ser executado em Windows ou Linux.
  • Os resultados ficam disponíveis em um arquivo .csv, que pode ser usado em qualquer planilha (Como o Excel) ou software de análise (Como o Pandas).

WHEN (QUANDO USAR?):

  • Sempre que for necessário coletar informações públicas de forma automatizada.
  • Em consultas rápidas sobre tendências culturais e jovens talentos.

HOW (COMO FUNCIONA?):

  • Pré-requisitos: Python 3.8+ e Google Chrome instalado.
  • Instalação: Clone o repositório do github e instale as dependências (pip install -r requirements.txt).
  • Execução: Execute o script principal (python main.py).
  • Saída: O script acessa a Forbes Under 30 (categoria Música e Literatura 2024), coleta os dados (nome e idade) dos primeiros selecionados e exporta para um arquivo .csv chamado ´ Under30 Forbes.csv´.

TECNOLOGIAS UTILIZADAS:

  • Python
  • Selenium
  • Pandas
  • WebDriver Manager

AVISO:

  • Projeto realizado apenas para fins educacionais, com o intuito de compor parte de pontuação acadêmica.
  • Os dados coletados são públicos e pertencem ao site Forbes Brasil, podendo ser acessado através do link: https://forbes.com.br.

About

Este repositório contém um projeto de web scraping em python usando selenium para conclusão de nota

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