Guias, estudos e casos de sucesso sobre web scraping, monitoramento de preços e entrega de dados para demandas de análise, marketing e produto.
Comparamos linguagens para escrever scrapers (Python, JavaScript, PHP, Go, Java e C#): velocidade, ecossistema, barreira de entrada e quando escolher cada uma.
O que é um parser do DOM e como funciona por dentro: construção da árvore do documento, navegação pelos nós e diferenças em relação às abordagens em fluxo e com regex.
Guia rápido de seletores CSS para extrair dados: classes, atributos, pseudoclasses, combinadores e erros típicos ao selecionar elementos de uma página.
Catálogo de bibliotecas de scraping para Python, JavaScript, PHP, Java, C# e Go: o que escolher para páginas estáticas, conteúdo dinâmico e APIs.
Como coletar palavras-chave do Google: sugestões, Keyword Planner, concorrentes e Search Console, com ferramentas para projetos internacionais.
Trabalhar com XML em Python: ElementTree para tarefas simples, lxml para XPath e parsing em fluxo de arquivos de vários gigabytes com iterparse.
Como coletar volumes de busca com o Google Keyword Planner e o Google Trends: correspondências, palavras-chave negativas, sazonalidade e automação via API.
Coleta e agrupamento de palavras-chave com Keyword Planner, Search Console, Ahrefs e SEMrush: fontes, limpeza, volumes e clusters pelo top do Google.
Por que lxml é um dos parsers de HTML e XML mais rápidos do Python: consultas XPath, comparação com BeautifulSoup e técnicas para documentos muito grandes.