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R Academy · Aula

Fundamentos de html_element() e html_text()

Extraia texto, atributos e dados de tabelas de páginas analisadas.

Fundamentos de html_element() e html_text() é uma aula grátis de R Academy no CoddyKit. Esta é a aula 2 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de R Academy, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de R Academy inclui 4 aulas no total.

read_html(): carregando uma página

read_html() é o ponto de entrada do rvest. Passe uma URL ou uma cadeia de caracteres HTML bruta. A função retorna um objeto xml_document que representa a árvore DOM analisada, pronto para consultas.

library(rvest)

# From a URL (requires internet connection)
# page <- read_html('https://books.toscrape.com')

# From a raw HTML string (great for testing)
page <- read_html('
  <html><body>
    <h1>Book Store</h1>
    <p class="desc">Over 1000 books!</p>
  </body></html>
')
class(page)  # 'xml_document' 'xml_node'

html_element() versus html_elements()

html_element() retorna o primeiro nó correspondente (ou NA se nenhum for encontrado). html_elements() retorna todos os nós correspondentes como uma lista. Use a forma singular quando esperar exatamente um resultado e a plural ao extrair listas.

library(rvest)
page <- read_html('
  <ul>
    <li class="item">Apple</li>
    <li class="item">Banana</li>
    <li class="item">Cherry</li>
  </ul>
')
# Singular: gets first match
first_item <- html_element(page, '.item')
html_text2(first_item)  # 'Apple'

# Plural: gets all matches
all_items <- html_elements(page, '.item')
html_text2(all_items)  # c('Apple', 'Banana', 'Cherry')
length(all_items)  # 3

html_text2() para obter texto limpo

html_text2() extrai o conteúdo textual dos nós, removendo as tags HTML e reduzindo os espaços em branco de forma adequada. A função trata <br> como quebras de linha. A função mais antiga html_text() lida pior com espaços em branco.

library(rvest)
page <- read_html('
  <div class="product">
    <h2>  Laptop  </h2>
    <p>Price: <strong>$999</strong></p>
    <p>  Free   shipping  </p>
  </div>
')
# html_text2 trims whitespace intelligently
title <- html_element(page, 'h2')
html_text2(title)  # 'Laptop' (no extra spaces)

# From the whole div - collapses nested text
div <- html_element(page, '.product')
html_text2(div)  # 'Laptop\nPrice: $999\nFree shipping'

html_attr(): extraindo atributos

html_attr(node, 'attr_name') extrai o valor de um atributo HTML. Isso é essencial para obter href de links, src de imagens, atributos data-* e muito mais.

library(rvest)
page <- read_html('
  <div>
    <a href="https://example.com" title="Example site">Visit</a>
    <img src="/images/photo.jpg" alt="A photo">
    <div data-price="29.99">Product</div>
  </div>
')
# Extract href from link
link <- html_element(page, 'a')
html_attr(link, 'href')  # 'https://example.com'
html_attr(link, 'title')  # 'Example site'

# Extract src from image
img <- html_element(page, 'img')
html_attr(img, 'src')  # '/images/photo.jpg'

# Extract data attributes
div <- html_element(page, 'div[data-price]')
html_attr(div, 'data-price')  # '29.99'

html_attrs(): todos os atributos

html_attrs(node) retorna um vetor de caracteres nomeado com ALL os atributos de um nó. É útil quando você não conhece os nomes dos atributos antecipadamente ou quer inspecionar o que está disponível em um elemento.

library(rvest)
page <- read_html('
  <a href="/page" class="nav-link" id="home" data-section="main">Home</a>
')
link <- html_element(page, 'a')

# Get all attributes at once
attrs <- html_attrs(link)
attrs
# href        class        id           data-section
# '/page'     'nav-link'   'home'       'main'

# Access by name
attrs['href']   # '/page'
attrs['class']  # 'nav-link'
names(attrs)    # all attribute names

html_children(): nós filhos

html_children(node) retorna os nós filhos imediatos de um elemento. Combinada com html_name() para obter os nomes das tags, essa função é útil para compreender programaticamente a estrutura da página.

library(rvest)
page <- read_html('
  <nav>
    <a href="/">Home</a>
    <a href="/about">About</a>
    <span>|</span>
    <a href="/contact">Contact</a>
  </nav>
')
nav <- html_element(page, 'nav')

# Get all direct children
kids <- html_children(nav)
length(kids)  # 4

# Get tag names of children
html_name(kids)  # c('a', 'a', 'span', 'a')

# Filter to only anchor children
links <- kids[html_name(kids) == 'a']
html_text2(links)  # c('Home', 'About', 'Contact')

html_name(): nomes das tags

html_name(node) retorna o nome da tag de um nó como uma cadeia de caracteres em minúsculas (por exemplo, 'div', 'p', 'a'). É útil para filtrar listas de nós pelo tipo de elemento após a obtenção.

library(rvest)
page <- read_html('
  <article>
    <h2>Title</h2>
    <p>First paragraph.</p>
    <img src="img.jpg">
    <p>Second paragraph.</p>
  </article>
')
article <- html_element(page, 'article')
all_children <- html_children(article)

# Check tag name of each child
html_name(all_children)
# c('h2', 'p', 'img', 'p')

# Get only paragraph children
paras <- all_children[html_name(all_children) == 'p']
html_text2(paras)
# c('First paragraph.', 'Second paragraph.')

Encadeando seleções

Você pode passar um nó (não apenas o documento) como primeiro argumento para html_element(). Isso limita a busca ao interior desse nó — algo essencial para extrair estruturas repetidas, como cartões de produtos ou linhas de tabelas.

library(rvest)
page <- read_html('
  <div class="card">
    <h3>Laptop</h3>
    <span class="price">$999</span>
  </div>
  <div class="card">
    <h3>Phone</h3>
    <span class="price">$499</span>
  </div>
')
# Get all cards, then extract fields from each
cards <- html_elements(page, '.card')

names_list <- html_text2(html_elements(page, '.card h3'))
prices_list <- html_text2(html_elements(page, '.card .price'))

data.frame(name = names_list, price = prices_list)

html_attr em um NodeSet

Quando chamado em um conjunto de nós (resultado de html_elements()), html_attr() retorna um vetor de valores de atributos — um por nó. Atributos ausentes retornam NA.

library(rvest)
page <- read_html('
  <ul>
    <li><a href="/page1">Page 1</a></li>
    <li><a href="/page2">Page 2</a></li>
    <li><span>No link</span></li>
    <li><a href="/page3">Page 3</a></li>
  </ul>
')
# Get all a elements
links <- html_elements(page, 'a')

# html_attr on a nodeset returns a vector
hrefs <- html_attr(links, 'href')
hrefs  # c('/page1', '/page2', '/page3')

# Link text alongside hrefs
texts <- html_text2(links)
data.frame(text = texts, href = hrefs)

Lidando com elementos ausentes

html_element() retorna um nó NA (e não NULL) quando nada corresponde. html_text2() aplicado a um nó NA retorna NA_character_. Sempre verifique se há NA nos resultados quando os elementos puderem ser opcionais.

library(rvest)
page <- read_html('
  <div class="product">
    <h3>Widget</h3>
    <!-- No price tag here -->
  </div>
')
# Element exists
title <- html_element(page, 'h3')
html_text2(title)  # 'Widget'

# Element does NOT exist -> NA node
price <- html_element(page, '.price')
html_text2(price)  # NA
is.na(html_text2(price))  # TRUE

# Safe extraction with default
price_text <- html_text2(price)
if (is.na(price_text)) price_text <- 'N/A'
price_text  # 'N/A'

Juntando tudo

Combine html_elements(), html_text2() e html_attr() para extrair dados estruturados para um quadro de dados — o objetivo típico da raspagem de dados da web com rvest.

library(rvest)
page <- read_html('
  <div class="book">
    <a href="/book/1" class="title">R Programming</a>
    <span class="author">Hadley Wickham</span>
    <span class="rating" data-stars="5">*****</span>
  </div>
  <div class="book">
    <a href="/book/2" class="title">Advanced R</a>
    <span class="author">Hadley Wickham</span>
    <span class="rating" data-stars="5">*****</span>
  </div>
')
titles  <- html_text2(html_elements(page, '.title'))
authors <- html_text2(html_elements(page, '.author'))
links   <- html_attr(html_elements(page, 'a.title'), 'href')
ratings <- html_attr(html_elements(page, '.rating'), 'data-stars')
data.frame(title=titles, author=authors, link=links, stars=ratings)

Verificação rápida

Teste seus conhecimentos sobre as funções essenciais do rvest para navegar por documentos HTML.

Recapitulação: funções essenciais do rvest

Principais conclusões: read_html() carrega páginas; html_element() obtém a primeira correspondência; html_elements() obtém todas as correspondências. Extraia texto com html_text2(), atributos com html_attr(), nós filhos com html_children() e nomes de tags com html_name(). Elementos ausentes retornam nós NA — sempre trate NA em raspadores usados em produção.

library(rvest)
# Core rvest workflow:
# 1. Load page
# page <- read_html(url)

# 2. Find elements
# node  <- html_element(page, 'css-selector')
# nodes <- html_elements(page, 'css-selector')

# 3. Extract content
# html_text2(node)        -> text content
# html_attr(node, 'href') -> attribute value
# html_attrs(node)        -> all attributes
# html_name(node)         -> tag name
# html_children(node)     -> child nodes

# 4. Build data frame
# data.frame(title = html_text2(...), link = html_attr(...))
cat('rvest follows the tidy data philosophy')

Perguntas Frequentes

A aula “Fundamentos de html_element() e html_text()” é grátis?

Sim — o texto completo de “Fundamentos de html_element() e html_text()” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de R Academy, atualize para CoddyKit PRO. O curso de R Academy inclui 4 aulas no total.

O que vou aprender em “Fundamentos de html_element() e html_text()”?

Extraia texto, atributos e dados de tabelas de páginas analisadas. Você pratica R Academy com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.

Preciso ter experiência prévia para começar R Academy?

Nenhuma experiência prévia é necessária. R Academy no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 2 de 4.

Quanto tempo leva a aula “Fundamentos de html_element() e html_text()”?

A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.

Posso escrever e executar código nesta aula de R Academy?

Sim. Cada aula de R Academy inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.

Todas as aulas deste curso

  1. Estrutura HTML e seletores CSS
  2. Fundamentos de html_element() e html_text()
  3. Extraindo tabelas e links
  4. Lidando com paginação e várias páginas
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