🚀 README.md

🌐 Scrapy-HTML

🔍 Scrapy-HTML é um pacote Python simples e eficiente para scraping de conteúdo HTML de qualquer página web. Agora com parâmetros avançados para filtragem por tag, múltiplas tags, classe CSS e atributos personalizados, tornando a raspagem muito mais flexível e poderosa. Ele utiliza as bibliotecas BeautifulSoup4 e Requests para realizar a raspagem e retornar o HTML de forma estruturada e legível.

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✨ Características Principais

• 🌎 Faz scraping de qualquer página web com uma URL válida.
• 🔍 Filtragem avançada por:
  • Tag única (tag)
  • Múltiplas tags (tags)
  • Classe CSS (class_)
  • ID (id_)
  • Atributos personalizados (attrs)
  • Headers HTTP personalizados (headers)
• 🌐 Suporte a Proxies:
  • Configuração de proxies HTTP/HTTPS
  • Timeout personalizado para requisições via proxy
• ⚡ Múltiplos parsers HTML:
  • html.parser (padrão): Parser nativo do Python
  • lxml: Parser rápido baseado em C
  • html5lib: Parser mais leniente e compatível com HTML5
• ⚡ Retorna o HTML formatado e legível usando BeautifulSoup.
• 🔒 Tratamento de erros robusto para URLs inválidas ou problemas de rede.
• 💡 Leve e fácil de usar, com dependências mínimas.
• 🧹 Validação e Limpeza de Dados:
  • Limpeza de texto e HTML
  • Validação de URLs
  • Sanitização de atributos HTML
  • Extração de dados estruturados (meta tags, JSON-LD, Open Graph, Twitter Cards)

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⚡ Instalação

Instale o pacote diretamente do PyPI:

pip install scrapy_html

📦 Parsers Opcionais

Para usar parsers alternativos, instale as dependências opcionais:

# Para usar o parser lxml (mais rápido)
pip install scrapy_html[lxml]

# Para usar o parser html5lib (mais leniente)
pip install scrapy_html[html5lib]

# Para usar todos os parsers
pip install scrapy_html[lxml,html5lib]

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💻 Como Usar

🔥 Exemplo básico de uso:

from scrapy_html.scraper import get_html_content

# 🌐 URL da página
url = "https://www.example.com"

# 🔄 Obtendo o conteúdo HTML completo
dados = get_html_content(url)
print(dados)

🎯 Filtragem Avançada:

🔍 Filtrar por tag única:

dados = get_html_content(url, tag="p")
print(dados)  # Exibe todas as tags <p>

🏷 Filtrar por múltiplas tags:

dados = get_html_content(url, tags="div,span")
print(dados)  # Exibe todas as tags <div> e <span>

🎨 Filtrar por classe CSS:

dados = get_html_content(url, tag="a", class_="link-destaque")
print(dados)

🆔 Filtrar por ID:

dados = get_html_content(url, tag="section", id_="conteudo-principal")
print(dados)

🛠 Filtrar por atributos personalizados:

dados = get_html_content(url, tag="img", attrs={"alt": "Imagem principal"})
print(dados)

🔒 Usar headers personalizados:

headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0",
    "Accept": "text/html",
    "Accept-Language": "pt-BR"
}
dados = get_html_content(url, headers=headers)
print(dados)

🔍 Usar diferentes parsers HTML:

# Usando o parser padrão (html.parser)
dados = get_html_content(url)
print(dados)

# Usando o parser lxml (mais rápido)
dados = get_html_content(url, parser="lxml")
print(dados)

# Usando o parser html5lib (mais leniente)
dados = get_html_content(url, parser="html5lib")
print(dados)

🌐 Usar proxies:

proxies = {
    "http": "http://proxy1:8080",
    "https": "https://proxy2:8080"
}
dados = get_html_content(
    url,
    proxies=proxies,
    proxy_timeout=30  # timeout em segundos
)
print(dados)

🧹 Validação e Limpeza de Dados:

from scrapy_html import DataValidator

validator = DataValidator()

# Limpeza de texto
texto_limpo = validator.clean_text("  Hello   World  ")
print(texto_limpo)  # "Hello World"

# Limpeza de HTML
html_limpo = validator.clean_html("<script>alert('test');</script><p>Hello</p>")
print(html_limpo)  # "<p>Hello</p>"

# Validação de URL
url_valida = validator.validate_url("http://example.com")
print(url_valida)  # True

# Sanitização de atributos
from bs4 import BeautifulSoup
html = '<a href="http://example.com" onclick="alert(1)">Link</a>'
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
tag = soup.find('a')
tag_sanitizada = validator.sanitize_attributes(tag)
print(tag_sanitizada)  # <a href="http://example.com">Link</a>

# Extração de dados estruturados
dados = validator.extract_structured_data("""
    <meta name="description" content="Test">
    <meta property="og:title" content="Test OG">
    <script type="application/ld+json">
        {"@type": "WebPage"}
    </script>
""")
print(dados)  # {'meta': {'description': 'Test'}, 'open_graph': {'title': 'Test OG'}, ...}

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🛠 Requisitos

• Python >= 3.6
• beautifulsoup4
• requests

As dependências são instaladas automaticamente com:

pip install scrapy_html

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🧪 Testes

Este projeto inclui testes usando pytest. Para rodar os testes localmente:

pip install pytest
pytest tests/

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🎨 Recursos Futuros

• 🔍 Parâmetros avançados para scraping filtrado.
• 🌐 Suporte a diferentes parsers (lxml, html5lib).
• 🌐 Suporte a proxies HTTP/HTTPS.
• 🔄 Scraping assíncrono para maior desempenho.
• ⚡ Download de recursos estáticos (imagens, CSS, JS).
• 🧪 Testes automatizados avançados com requests-mock.

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🏗 Estrutura do Projeto

scrapy_html/
│
├── scrapy_html/             # 📦 Código principal
│   ├── __init__.py
│   └── scraper.py           # ⚡ Função principal: get_html_content()
│
├── tests/                   # 🧪 Testes automatizados
│   └── test_scraper.py
│
├── setup.py                 # ⚙️ Configuração para PyPI
├── pyproject.toml           # 📦 Configuração moderna
├── README.md                # 📚 Documentação do projeto
├── LICENSE                  # 📜 Licença MIT
└── MANIFEST.in              # 📋 Inclusão de arquivos extras

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🔧 Contribuindo

Contribuições são bem-vindas! 🚀
Para contribuir, siga estas etapas:

1. Fork este repositório.
2. Crie uma nova branch:

   git checkout -b minha-nova-funcionalidade

3. Faça suas alterações e commit:

   git commit -m "✨ Adicionando nova funcionalidade incrível"

4. Envie para o branch:

   git push origin minha-nova-funcionalidade

5. Abra um Pull Request. 💡

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👨‍💻 Autor

Desenvolvido por Roberto Lima 🚀✨

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💬 Contato

• 📧 Email: robertolima.izphera@gmail.com
• 💼 LinkedIn: Roberto Lima
• 💼 Website: Roberto Lima
• 💼 Gravatar: Roberto Lima

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📄 Licença

MIT License