Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Web scraping, python, e ordem da câmara dos ver...
Search
Gabriela
November 02, 2020
62
1
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
Web scraping, python, e ordem da câmara dos vereadores
Gabriela
November 02, 2020
More Decks by Gabriela
See All by Gabriela
Python: O poder da linguagem, diversidade e mercado de trabalho
gabicavalcante
0
110
Desbravando Comunidades
gabicavalcante
0
41
Featured
See All Featured
Keith and Marios Guide to Fast Websites
keithpitt
413
23k
The Invisible Side of Design
smashingmag
301
52k
Public Speaking Without Barfing On Your Shoes - THAT 2023
reverentgeek
1
550
Information Architects: The Missing Link in Design Systems
soysaucechin
1
1.1k
The agentic SEO stack - context over prompts
schlessera
0
880
Measuring & Analyzing Core Web Vitals
bluesmoon
9
970
Let's Do A Bunch of Simple Stuff to Make Websites Faster
chriscoyier
508
140k
We Are The Robots
honzajavorek
0
310
Optimizing for Happiness
mojombo
378
71k
svc-hook: hooking system calls on ARM64 by binary rewriting
retrage
2
530
Why Your Marketing Sucks and What You Can Do About It - Sophie Logan
marketingsoph
0
390
Utilizing Notion as your number one productivity tool
mfonobong
4
560
Transcript
Web scraping, python, e ordem da câmara dos vereadores 01
Gabi Cavalcante 02 ❯ natalense ❯ 25 anos ❯ TI
❯ @stone-payments ❯ @twilio ❯ autenticação e autorização. e-commerce. chatbots. ❯ ciência de dados/ETL; QE; teste; arquitetura. ❯ PyLadies Natal
❯❯ Web scraping ❯ Python ❯ Ordem da câmara 03
04 a construção de um agente para baixar, analisar e
organizar dados da Web de maneira automatizada fonte: Practical Web Scraping for Data Science (Broucke and Baesens).
05
❯ Web scraping ❯❯ Python ❯ Ordem da câmara 06
❯ Web scraping ❯ Python ❯❯ Ordem da câmara 07
08
Título de CIDADÃO NATALENSE 09
RESULTADOS Total de pautas: Títulos: 1773 21 - 1.18% 10
11
RESULTADOS Total de pautas: Títulos: 1773 1080 - 60.91% 12
O QUE USEI PRA RASPAR 13 ❯ bs4 ❯ scrapy
❯ requests-html
14
15
16
O QUE USEI PRA EXTRAIR 17 ❯ PyPDF2 + regex
❯ pdfPlumber ❯ rows ++
DICAS [1] Python Assíncrono: tudo ao mesmo tempo agora -
Luciano Ramalho [2] rows [2] blog do scrapy 18 CONTRIBUA [1] Brasil.io [2] Querido diário [3] Dados Abertos de Feira
DÚVIDAS? me encontrem: Twitter: @_gabicavalcante Telegram: @gabrilas GitHub: gabicavalcante 19