Quem trabalha com dados reais e precisa coletar informações de forma online usando APIs e links, sabe que erros de requisição são comuns, principalmente com dados públicos. Neste artigo, damos algumas dicas de como entender estes erros e mostramos um jeito simples de evitar que o código de Python “quebre” nestas situacões.
Principais causas de erros de coleta de dados
Erros envolvendo coleta de dados online são comuns. Alguns dos motivos que podem levar a erros na execução do código são:
- Conexão de internet instável
Se a conexão do usuário ou da fonte estiver “caindo” ou muito lenta, a requisição de dados e a própria navegação online é comprometida, inviabilizando a transferência de informações entre uma ponta e a outra.
- Fonte de dados instável
Em alguns casos, a fonte de dados pode apresentar instabilidades momentâneas ou demanda em excesso de requisições, ocasionando gargalos e erros HTTP que impedem a coleta de dados.
- Mudanças inesperadas na fonte de dados
É frequente a mudança inesperada de links para a tabela de dados, forma de funcionamento/endpoints de APIs ou, até mesmo, a estrutura da tabela (por exemplo: nomes das colunas), o que ocasiona falhas na importação/tratamento dos dados.
- Versões de ferramentas de coleta
Em alguns casos, as ferramentas de coleta de dados, como funções/bibliotecas de Python, podem mudar sua forma de funcionamento de uma versão para outra, o que faz com que o mesmo código possa não funcionar em diferentes versões da ferramenta.
Para resolver grande parte dos possíveis problemas que podem surgir, olhe com atenção as mensagens para tentar chegar na raiz do problema. Frequentemente, tentar novamente em outro momento soluciona o erro.
Soluções para erros de coleta de dados
A seguir, apresentamos um guia simples para diagnosticar o problema, encontrar o erro e, então, implementar uma solução para coletar os dados online:
| Erro | Solução |
|---|---|
| Rodei o código e deu erro | Ler a mensagem de erro para diagnosticar o problema |
| Mensagem de erro na coleta dos dados |
|
| Mensagem de erro no tratamento de dados |
|
Exemplos de erros
A seguir listamos alguns dos principais erros que acontecem ao executar código de coleta de dados:
- Exemplo 1: o arquivo está incorreto ou website não existe. Verifique o link.
- Exemplo 2: o arquivo não foi encontrado na fonte. Verifique o link.
- Exemplo 3: a fonte de dados falhou ao retornar os dados. Tente novamente em outro momento
- Exemplo 4: a estrutura de dados mudou, a planilha não tem mais esse nome. Adeque o código.
- Exemplo 5: limite de requisições foi atingido. Leia a documentação e adeque o código aos limites.
Conclusão
Quem trabalha com dados reais e precisa coletar informações de forma online usando APIs e links, sabe que erros de requisição são comuns, principalmente com dados públicos. Neste artigo, damos algumas dicas de como entender estes erros e mostramos um jeito simples de evitar que o código de Python “quebre” nestas situacões.
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