🚀 Procurando uma forma ainda mais rápida e simples de fazer scraping em escala (apenas 5 linhas de código)? Confira nossa versão aprimorada em ScrapeGraphAI.com! 🚀

🕷️ ScrapeGraphAI: Você Só Faz Scraping Uma Vez

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ScrapeGraphAI é uma biblioteca Python de web scraping que usa LLM e lógica de grafo direto para criar pipelines de scraping para sites e documentos locais (XML, HTML, JSON, Markdown, etc.).

Basta dizer qual informação você quer extrair e a biblioteca fará isso por você!

🚀 Integrações

O ScrapeGraphAI oferece integração perfeita com frameworks e ferramentas populares para aprimorar suas capacidades de scraping. Seja você construindo com Python ou Node.js, usando frameworks LLM ou trabalhando com plataformas no-code, temos você coberto com nossas opções abrangentes de integração.

Você pode encontrar mais informações no seguinte link

Integrações:

• API: Documentação
• SDKs: Python, Node
• Frameworks LLM: Langchain, Llama Index, Crew.ai, Agno, CamelAI
• Frameworks Low-code: Pipedream, Bubble, Zapier, n8n, Dify, Toolhouse
• Servidor MCP: Link

🚀 Instalação Rápida

A página de referência para Scrapegraph-ai está disponível na página oficial do PyPI: pypi.

pip install scrapegraphai

# IMPORTANTE (para buscar conteúdo de sites)
playwright install

Nota: é recomendado instalar a biblioteca em um ambiente virtual para evitar conflitos com outras bibliotecas 🐱

💻 Uso

Existem múltiplos pipelines de scraping padrão que podem ser usados para extrair informações de um site (ou arquivo local).

O mais comum é o SmartScraperGraph, que extrai informações de uma única página dado um prompt do usuário e uma URL de origem.

from scrapegraphai.graphs import SmartScraperGraph

# Defina a configuração para o pipeline de scraping
graph_config = {
    "llm": {
        "model": "ollama/llama3.2",
        "model_tokens": 8192,
        "format": "json",
    },
    "verbose": True,
    "headless": False,
}

# Crie a instância SmartScraperGraph
smart_scraper_graph = SmartScraperGraph(
    prompt="Extraia informações úteis da página web, incluindo uma descrição do que a empresa faz, fundadores e links de redes sociais",
    source="https://scrapegraphai.com/",
    config=graph_config
)

# Execute o pipeline
result = smart_scraper_graph.run()

import json
print(json.dumps(result, indent=4))

[!NOTE] Para OpenAI e outros modelos, você só precisa mudar a configuração do llm!

pythonCopy

graph_config = {
   "llm": {
       "api_key": "YOUR_OPENAI_API_KEY",
       "model": "openai/gpt-4o-mini",
   },
   "verbose": True,
   "headless": False,
}

A saída será um dicionário como o seguinte:

{
    "description": "ScrapeGraphAI transforms websites into clean, organized data for AI agents and data analytics. It offers an AI-powered API for effortless and cost-effective data extraction.",
    "founders": [
        {
            "name": "",
            "role": "Founder & Technical Lead",
            "linkedin": "https://www.linkedin.com/in/perinim/"
        },
        {
            "name": "Marco Vinciguerra",
            "role": "Founder & Software Engineer",
            "linkedin": "https://www.linkedin.com/in/marco-vinciguerra-7ba365242/"
        },
        {
            "name": "Lorenzo Padoan",
            "role": "Founder & Product Engineer",
            "linkedin": "https://www.linkedin.com/in/lorenzo-padoan-4521a2154/"
        }
    ],
    "social_media_links": {
        "linkedin": "https://www.linkedin.com/company/101881123",
        "twitter": "https://x.com/scrapegraphai",
        "github": "https://github.com/ScrapeGraphAI/Scrapegraph-ai"
    }
}

Existem outros pipelines que podem ser usados para extrair informações de múltiplas páginas, gerar scripts Python ou até mesmo gerar arquivos de áudio.

Para cada um desses grafos existe a versão multi. Isso permite fazer chamadas do LLM em paralelo.

É possível usar diferentes LLMs através de APIs, como OpenAI, Groq, Azure e Gemini, ou modelos locais usando Ollama.

Lembre-se de ter o Ollama instalado e baixar os modelos usando o comando ollama pull, se você quiser usar modelos locais.

📖 Documentação

A documentação do ScrapeGraphAI pode ser encontrada aqui. Confira também o Docusaurus aqui.

🤝 Contribuindo

Sinta-se à vontade para contribuir e junte-se ao nosso servidor Discord para discutir melhorias e nos dar sugestões!

Por favor, veja as diretrizes de contribuição.

🔗 ScrapeGraph API & SDKs

Se você está procurando uma solução rápida para integrar o ScrapeGraph em seu sistema, confira nossa poderosa API aqui!

Oferecemos SDKs em Python e Node.js, facilitando a integração em seus projetos. Confira abaixo:

A Documentação Oficial da API pode ser encontrada aqui.

🔥 Benchmark

De acordo com o benchmark do Firecrawl Firecrawl benchmark, o ScrapeGraph é o melhor fetcher do mercado!

📈 Telemetria

Coletamos métricas de uso anônimas para melhorar a qualidade e a experiência do usuário do nosso pacote. Os dados nos ajudam a priorizar melhorias e garantir compatibilidade. Se você deseja optar por não participar, defina a variável de ambiente SCRAPEGRAPHAI_TELEMETRY_ENABLED=false. Para mais informações, consulte a documentação aqui.

❤️ Contribuidores

🎓 Citações

Se você usou nossa biblioteca para fins de pesquisa, por favor, cite-nos com a seguinte referência:

  @misc{scrapegraph-ai,
    author = {Lorenzo Padoan, Marco Vinciguerra},
    title = {Scrapegraph-ai},
    year = {2024},
    url = {https://github.com/VinciGit00/Scrapegraph-ai},
    note = {Uma biblioteca Python para scraping aproveitando grandes modelos de linguagem}
  }

Autores

📜 Licença

O ScrapeGraphAI está licenciado sob a Licença MIT. Veja o arquivo LICENSE para mais informações.

Agradecimentos

• Gostaríamos de agradecer a todos os contribuidores do projeto e à comunidade de código aberto pelo seu apoio.
• O ScrapeGraphAI destina-se apenas a fins de exploração de dados e pesquisa. Não nos responsabilizamos por qualquer uso indevido da biblioteca.

Made with ❤️ by ScrapeGraph AI

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