Sua API de web scraping está a um clique. Comece com +500 créditos, sem infraestrutura para configurar, sem proxies para gerenciar e sem cartão de crédito necessário.
Guias e notícias sobre web scraping, proxies e extração de dados.
Destaques
Como plataformas de pricing automotivo usam APIs de scraping para monitorar anúncios de carros usados no AutoScout24, Mobile.de e Leboncoin, e preços de peças nas mais de 30 lojas nacionais da Autodoc. Desenho do pipeline, exemplos de API e um script Python.
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Como plataformas de brand protection usam APIs de scraping para detectar anúncios falsificados, capturar evidências do vendedor e monitorar republicações no AliExpress, Alibaba, Amazon e outros marketplaces. Desenho do pipeline, exemplos de API e um script Python.
O Google tomou medidas contra a rede de proxies NetNut/Popa em conjunto com o FBI e a Lumen. Como repensar sua stack de scraping sem gerenciar proxies por conta própria.
Mesma referência no ERP, preços diferentes por país: promoções, moedas e sortimento variam de uma loja para outra. Modelo de dados, exemplos de API e um script em Python para monitoramento confiável de preços.
Piloterr vs Apify vs lobstr.io para scraping no Leboncoin em 2026. Preços, endpoints e dados de produtos verificados a partir de fontes oficiais em 29 de junho de 2026, incluindo a lacuna legal entre scraping público e autenticado.
Aprenda a extrair dados de salários do Comparably com Python e Piloterr. Tutorial completo com código, tratamento de Angular e extração de JSON estruturado.
Aprenda web scraping com Puppeteer Node.js - Guia completo com exemplos práticos para scraping de sites de e-commerce, redes sociais, SPAs em React/Vue. Técnicas avançadas de automação de navegador, manipulação de JavaScript e evasão de detecção de bots. Tutorial para desenvolvedores 2025.
Neste tutorial, aprenderemos como aproveitar a precisão dos Google Dorks e o poder de automação das APIs do Piloterr para coletar dados públicos de perfis do LinkedIn. O resultado final é um dataset estruturado em .json pronto para análise.
Este artigo explora as cinco principais ferramentas adequadas para scraping no Leboncoin, oferecendo insights tanto para desenvolvedores experientes quanto para usuários sem conhecimentos de programação. Também abordaremos a legalidade dessas práticas na França, de acordo com o código de propriedade intelectual.
Explore o papel fundamental da extração de dados no sucesso dos negócios. Saiba como esse processo permite a tomada de decisões informadas, melhora a eficiência operacional por meio da automação e fornece insights valiosos sobre os clientes.
Utilize os sofisticados operadores de busca do Google para extrair dados detalhados do LinkedIn e melhorar a qualidade de suas pesquisas. O uso de operadores booleanos, que estão entre as ferramentas de busca mais simples, é notavelmente fácil de usar.
Aproximadamente 20% dos sites que você precisa scrapear utilizam o Cloudflare, um robusto sistema de proteção anti-bot que pode facilmente bloquear você.
Aprenda a fazer scraping no Amazon usando cabeçalhos User-Agent para evitar detecção e BeautifulSoup para analisar conteúdo HTML. Este guia abrangente também inclui um exemplo completo de caso de uso que demonstra o processo de extração de informações de produtos, como títulos, preços e avaliações, usando Python.
Descubra por que a renderização JavaScript é uma técnica complexa, mas poderosa, para fazer scraping em sites com sistemas anti-bots.
Aprenda como identificar facilmente a tecnologia de CMS de um site usando APIs como Piloterr. Este guia passo a passo orienta você pelo processo de detecção de CMS, incluindo exemplos práticos de código em Python.
Este guia oferece uma abordagem passo a passo para recuperar o número de investidores de uma empresa usando a API do Piloterr.
Este guia oferece uma abordagem passo a passo para converter um requisito em uma URL de perfil do LinkedIn usando a API do Piloterr.
Principais bibliotecas Python para web scraping com IA e aprenda a superar proteções anti-bot avançadas com ferramentas inovadoras como ScrapeGraphAI, Scrapoxy e Nodriver.
Este guia detalhado explora as complexidades de utilizar a API da Piloterr para recuperar os posts mais recentes, oferecendo insights sobre o processo e destacando seu potencial para tomada de decisões informadas e conexões estratégicas.
Listas de prospecção direcionadas, como um dardo acertando o alvo, focam seus esforços B2B em clientes de alto potencial que correspondem ao seu Perfil de Cliente Ideal.
hrequests, desenvolvida por daijro, revoluciona o tratamento de requisições web em Python, combinando recursos avançados como interações HTTP perfeitas, parsing eficiente e automação de navegador em uma biblioteca fácil de usar.
Aprenda como proteger seus projetos de scraping contra armadilhas comuns com verificações automatizadas, revisões manuais e ferramentas inovadoras de monitoramento, projetadas para manter a integridade dos seus dados desde a concepção até a publicação.
A coleta de informações de contato de websites para gerar leads para empresas é conhecida como scraping para geração de leads. Isso requer o uso de software capaz de coletar dados da web e compilá-los em um formato de arquivo ou banco de dados que possa ser rapidamente importado para sua plataforma de Customer Relationship Management (CRM).
O web scraping é uma ferramenta que as empresas utilizam para monitorar preços, tendências e atividades dos concorrentes, permitindo compará-los com os seus próprios dados e fazer os ajustes necessários.
No cenário competitivo atual, todos buscam desenvolver e utilizar novas tecnologias. O web scraping é o ato de baixar automaticamente dados de sites para o seu computador ou banco de dados.
O web scraping é a prática de coletar informações de consumidores e propriedades de websites no setor imobiliário, com o objetivo de localizar imóveis disponíveis, avaliar demandas dos consumidores e definir preços...
O web scraping é legal quando você coleta dados publicamente disponíveis para fins legítimos e respeita direitos autorais, GDPR e políticas dos sites. Seis regras práticas para scraping em conformidade em 2026.
Devido ao aumento do uso de dados na tomada de decisões, o setor de Recursos Humanos (RH) está passando por uma transição significativa.
