#074 Como Fazer Web Scraping no Azure Synapse Analytics

Iremos conhecer as técnicas:

1. Utilizar notebook com instância Apache Spark anexado e linguagem de programação Python (ATTACH TO, LANGUAGE, PYSPARK):

• No Azure Synapse Analytics, você pode criar notebooks usando a instância Apache Spark e a linguagem Python. O comando ATTACH TO é usado para conectar o notebook à instância Spark, e a linguagem é definida como Python com LANGUAGE.

  -- Comando para anexar ao Spark em Python
  %pyspark
  

2. Visualizar os recursos associados à instância Apache Spark (CONFIGURE SESSION):

• Para visualizar e configurar os recursos associados à instância Spark, você pode usar comandos como CONFIGURE SESSION. Isso permite definir configurações específicas da sessão Spark.

  -- Configurar recursos da sessão Spark
  spark.conf.set("spark.some.config.option", "config-value")
  

3. Identificar os pacotes instalados da instância Apache Spark (PKG_RESOURCES, WORKING_SET, PRINT):

• Você pode identificar os pacotes Python instalados na instância Spark usando bibliotecas como pkg_resources e working_set.

  -- Identificar pacotes instalados
  import pkg_resources
  for package in pkg_resources.working_set:
    print(package)
  

4. Importar pacotes Python (PANDAS, REQUESTS, BEAUTIFULSOUP):

• Importar bibliotecas Python necessárias para manipulação de dados, requisições web e scraping.

  import pandas as pd
  import requests
  from bs4 import BeautifulSoup
  

5. Obter conteúdo de página da internet (REQUESTS, HTML CODE, ELEMENTS, TABLES, ROWS, COLUMNS):

• Use bibliotecas como requests e BeautifulSoup para obter o conteúdo de uma página web e extrair informações.

  url = 'https://example.com'
  response = requests.get(url)
  html_code = response.text
  

6. Converter elementos do código HTML em lista Array (BEAUTIFULSOUP, HTML5LIB):

• Use o BeautifulSoup para analisar o código HTML e extrair dados.

  soup = BeautifulSoup(html_code, 'html5lib')
  tables = soup.find_all('table')
  

7. Interagir e identificar elementos na lista Array (FIND_ALL, TABLE, FOR, ENUMERATE):

• Iterar sobre elementos em uma lista e extrair informações específicas.

  for i, table in enumerate(tables):
    print(f"Table {i + 1}:")
    rows = table.find_all('tr')
    for row in rows:
        columns = row.find_all('td')
        for col in columns:
            print(col.text)
  

8. Criar Dataframe (PANDAS, COLUMNS):

• Use a biblioteca Pandas para criar um DataFrame com os dados extraídos.

  data = {'Column1': [value1, value2, ...], 'Column2': [value1, value2, ...]}
  df = pd.DataFrame(data, columns=['Column1', 'Column2'])
  

9. Adicionar registros ao Dataframe (APPEND):

• Adicione novos registros ao DataFrame conforme necessário.

  new_data = {'Column1': [new_value1], 'Column2': [new_value2]}
  df = df.append(pd.DataFrame(new_data), ignore_index=True)
  

10. Visualizar os dados existentes no Dataframe:

- Visualize os dados do DataFrame.

   print(df)

11. Salvar os registros do Dataframe em arquivo no formato Parquet (PANDAS, TO_PARQUET, AZURE DATA LAKE STORAGE):

- Salve os registros do DataFrame em um arquivo Parquet.

   df.to_parquet('output.parquet')
   # Upload para o Azure Data Lake Storage

12. Consultar os registros em script SQL:

- Execute consultas SQL no Azure Synapse Analytics para analisar ou manipular os dados.

   -- Consulta SQL
   spark.sql("SELECT * FROM my_table").show()