Se você estiver interessado em web scraping, considere participar do nosso
workshop no dia 25/04/2020!
Lá vou ensinar tudo sobre httr
, xml2
e muito mais.
Se você já trabalhou com
web scraping, então
provavelmente você já ouviu falar de três pacotes: httr
, xml2
e rvest
.
Talvez você não conheça ainda o xml2
, mas o rvest
foi por muito tempo o
divulgado como o principal pacote do R para raspagem de dados. A realidade,
entretanto, é que seu reinado acabou.
Como este post é voltado para pessoas que já têm um pouco de experiência com web
scraping em R, não vou me alongar em explicar o que cada função do rvest
faz.
Meu objetivo aqui é apresentar para o leitor as principais alternativas do
xml2
(e do httr
) para o rvest
.
O fim de uma era
Acredite, eu digo isso com muito pesar, mas o rvest
está morto. Ele pode ter
sido muito útil em um passado distante, mas hoje em dia a nossa melhor opção
para a raspagem de dados é o bom e velho xml2
.
A realidade é que o rvest
nunca passou de um wrapper em torno do xml2
e do
httr
; esta é inclusive a sua descrição oficial: Wrappers em torno dos pacotes
‘xml2’ e ‘httr’ para facilitar o download e a manipulação de HTML e XML. Mas se
o rvest
está uma camada acima do xml2
, então por que abandoná-lo por essa
alternativa mais “rústica”?
O grande problema do rvest
é que ele foi majoritariamente abandonado. É verdade
que ele teve três novas atualizações em 2019, mas estas não passaram de pequenos
ajustes. O último lançamento relevante do rvest
(a versão 0.3.0) foi em 2015,
praticamente dois séculos atrás em anos da Internet.
Nestes últimos 4 anos e pouco, o xml2
continuou sendo atualizado e acabou se
tornando tão simples de usar quanto o seu aparente sucessor. Por isso, na minha
opinião, hoje em dia é mais fácil aprender web scraping direto com o original.
Pequenas diferenças
A principal diferença entre os dois é que o xml2
trabalha com XPath e não
seletores CSS. Na minha opinião, o XPath é muito mais poderoso que os seletores,
mas a verdade é que trabalhar com ambos é praticamente igual! Quando você
estiver no seu navegador explorando a estrutura HTML de uma página a ser
raspada, basta clicar com o botão direito e copiar um ao invés do outro.
Inclusive existem até alguns
guias de conversão de
um para o outro; o XPath é naturalmente mais verborrágico, mas ele compensa com
algumas capacidades a mais.
Depois que você tiver se acostumado com o XPath, basta entender qual é o nome da nova função a utilizar.
rvest |
xml2 /httr |
---|---|
rvest::html_session() |
Desnecessário com o httr |
rvest::follow_link() |
httr::GET() |
rvest::read_html() |
xml2::read_html() |
rvest::html_nodes() |
xml2::xml_find_all() |
rvest::html_node() |
xml2::xml_find_first() |
rvest::html_text() |
xml2::xml_text() |
rvest::html_table() |
|
rvest::html_attr() |
xml2::xml_attr() |
rvest::html_children() |
xml2::xml_children() |
xml2::xml_parents() |
|
xml2::xml_contents() |
|
xml2::xml_siblings() |
Como fica claro acima, o xml2
possui praticamente todas as funções que o
rvest
possui e mais algumas. A grande vantagem de usar o primeiro é precisar
de uma dependência a menos: o rvest
já importa o xml2
, então porque não
fazer tudo direto em xml2
?
A única grande ausência do xml2
é o html_table()
, mas isso pode ser
facilmente corrigido com o código abaixo:
#' Parse an html table into a data frame
#'
#' @param x A node, node set or document.
#' @param header Use first row as header? If NA, will use first row if it consists of th tags.
#' @param trim Remove leading and trailing whitespace within each cell?
#' @param fill If TRUE, automatically fill rows with fewer than the maximum number of columns with NAs.
#' @param dec The character used as decimal mark.
#'
#' @export
xml_table <- function(x, header = NA, trim = TRUE, fill = FALSE, dec = ".") {
if ("xml_nodeset" %in% class(x)) {
return(lapply(x, xml_table, header = header, trim = trim, fill = fill, dec = dec))
}
stopifnot(xml2::xml_name(x) == "table")
rows <- xml2::xml_find_all(x, ".//tr")
n <- length(rows)
cells <- lapply(rows, xml2::xml_find_all, xpath = ".//td|.//th")
ncols <- lapply(cells, xml2::xml_attr, "colspan", default = "1")
ncols <- lapply(ncols, as.integer)
nrows <- lapply(cells, xml2::xml_attr, "rowspan", default = "1")
nrows <- lapply(nrows, as.integer)
p <- unique(vapply(ncols, sum, integer(1)))
maxp <- max(p)
if (length(p) > 1 & maxp * n != sum(unlist(nrows)) & maxp * n != sum(unlist(ncols))) {
if (!fill) {
stop("Table has inconsistent number of columns. ", "Do you want fill = TRUE?", call. = FALSE)
}
}
values <- lapply(cells, xml2::xml_text, trim = trim)
out <- matrix(NA_character_, nrow = n, ncol = maxp)
for (i in seq_len(n)) {
row <- values[[i]]
ncol <- ncols[[i]]
col <- 1
for (j in seq_len(length(ncol))) {
out[i, col:(col + ncol[j] - 1)] <- row[[j]]
col <- col + ncol[j]
}
}
for (i in seq_len(maxp)) {
for (j in seq_len(n)) {
rowspan <- nrows[[j]][i]
colspan <- ncols[[j]][i]
if (!is.na(rowspan) & (rowspan > 1)) {
if (!is.na(colspan) & (colspan > 1)) {
nrows[[j]] <- c(
utils::head(nrows[[j]], i),
rep(rowspan, colspan - 1),
utils::tail(nrows[[j]], length(rowspan) - (i + 1))
)
rowspan <- nrows[[j]][i]
}
for (k in seq_len(rowspan - 1)) {
l <- utils::head(out[j + k, ], i - 1)
r <- utils::tail(out[j + k, ], maxp - i + 1)
out[j + k, ] <- utils::head(c(l, out[j, i], r), maxp)
}
}
}
}
if (is.na(header)) {
header <- all(xml2::xml_name(cells[[1]]) == "th")
}
if (header) {
col_names <- out[1, , drop = FALSE]
out <- out[-1, , drop = FALSE]
} else {
col_names <- paste0("X", seq_len(ncol(out)))
}
df <- lapply(seq_len(maxp), function(i) {
utils::type.convert(out[, i], as.is = TRUE, dec = dec)
})
names(df) <- col_names
class(df) <- "data.frame"
attr(df, "row.names") <- .set_row_names(length(df[[1]]))
if (length(unique(col_names)) < length(col_names)) {
warning("At least two columns have the same name")
}
df
}
Apesar de ser uma função bastante complicada, ela não passa de uma cópia do
código de rvest::html_table()
utilizando apesar funções do xml2
; com isso
você terá a sua própria implementação de xml_table()
. E depois de uma ou duas
semanas, você já estará pronto para abandonar o rvest
e voltar a usar o bom e
velho xml2
!
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