Este grupo de textos ensina a desenvolver programas em Python capazes de extrair dados judiciais e organizá-los em tabelas, para que possa ser depois analisados.
Data Mining Judicial
1. A estratégia modular de trabalho A coleta de dados é sempre uma operação complexa e que consome tempo precioso. Por isso, trabalhar com dados previamente organizados em bancos de dados relacionais (em uma tabela ou conjunto de tabelas) é a saída mais eficiente. Todavia, dependendo da pesquisa que você
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1. Introdução O presente texto é o primeiro módulo da nossa abordagem sobre a coleta de dados, que está dividida em três etapas: 1. Elaboração de um Extrator Básico, programa capaz de buscar conteúdos em HTML. Desenvolveremos um extrator dos dados da Página de Controle Concentrado do STF, chamado Extrator_
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1. Introdução No texto Extrator Básico de Dados Judiciais, foi mostrado como desenvolver um extrator capaz de extrair dados em HTML, disponíveis no Código Fonte das páginas buscadas. Neste texto, exploraremos as formas pelas quais esse conjunto de dados pode ser convertido em um banco relacional, ou seja, em uma
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1. Introdução Antes de começar esse texto, você já deve ter completado os exercícios do tutorial Extrator básico de dados judiciais, em que você aprendeu: 1. Como identificar padrões nos URL; 2. Como extrair textos usando a função requests.get(); 3. Como gerar um iterador, usando a função for, para
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1. Introdução No texto Gerador Básico de CSV, você aprendeu as funcionalidades básicas para criar um gerador de CSV, utilizando ferramentas básicas de programação. 1. Definir um Modelo de Dados; 2. Leitura dos arquivos que contém os dados extraídos; 3. Extrair os dados definidos no modelo; 4. Limpeza dos dados;