👦 Ângelo Suriani Ferreira - RA: 31610283
🧔 Fabrício Silva Faria - RA: 31610363
👨 Luiz Fernando Martins Leite Oliveira - RA: 316147199
O website Metacritic é uma ferramenta americana que tem como objetivo primordial a compilação das críticas de álbuns, videogames, filmes, programas de televisão, DVD´s e livros. Fundado em janeiro de 2001, o mecanismo utilizado para o processo consiste em atribuir a cada produto, um valor numérico de cada crítica que será computado e daí retirado uma média aritmética ponderada. Para esclarecimento, junto com um hyperlink para a fonte, a Metacritic cita um trecho de cada crítica. Além disto, foi adotado também a classificação para o resumo da avaliação de cada produto, sendo aplicada três cores diferentes, são elas: vermelho, amarelo e verde. No quesito relacionado a cada nota, essa é convertida para uma nota percentual, com alguns veículos recebendo um peso maior dependendo da categoria. Neste website, ainda é possível que os usuários cadastrados publiquem suas críticas, mas vale ressaltar que essas notas não são acopladas na contagem oficial. Essa ferramenta americana que viralizou auxilia os consumidores a fazerem suas decisões assertivas considerado como gastar seu tempo e dinheiro na busca de seu entretenimento. Para os fundadores, as várias críticas colhidas dos usuários são essências, e valem mais que uma, eles são porta vozes imprescindíveis para suas melhorias dia a dia.
Fizemos uma consulta no site citado, coletamos na primeira lista do site, nome de jogos, suas notas e descrições.
Utilizamos para efetuar a seleção de dados da estrutura o Scrapy, para podermos efetuar as buscas dentro de uma base de dados do Metacritic, que é um site de avaliação de filmes, jogos, cinema.
Entramos na categoria de jogos e colocamos o buscador aranha do crawler para buscar o título do mesmo, e também a descrição. A aranha entra na página efetua a leitura, subtraindo os primeiros resultados dos títulos citados acima.
Na parte técnica que o código desenvolvido pelos integrantes, demonstra como foi a configuração da aranha. Primeiramente, importamos o scrapy da biblioteca para dentro do Python e foi criada uma classe chamada critic spyder, pegando informação do scrapy colocamos o nome critic que corresponde a crítica, concomitantes com o atributo chamado allowed domains que é o domínio responsável para efetuar as buscas com os subdiretórios games.
Em seguida demos um start na url no (www.metacrict.com) para o crawler não abrir quaisquer outros links e ficou ancorado ao site da busca. Usamos o parâmetro def parse(self, response) com for inserido e utilizando atributo geral da página do css. A partir daí efetuamos a busca dentro do css utilizando a tag tr concomitante a tabela, tabel roll a sua linha.
Ao pegar a linha a cima e efetua uma varredura na mesma, ela busca qual bloco css vai efetuar a varredura. No comando yield que é basicamente onde ele vai exibir o nome titulo, como pode verificar na linha 13 critic ponto.css que é chamando o passe que foi criado, colocamos a tag H3 que é o titulo, : : Text que é um atributo do tipo de texto e um get para pegar essas informações, a baixo a mesma coisa, efetuamos na descrição, chamamos o nome critic .css, pegamos a div sumário dentro da div, o nome desta div e colocamos um get para pegar todas as informações, e para finalizar, e fazer funcionar utilizamos o comando para rodar a aranha para efetuar a coleta dos dados e salvando os mesmos.