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# LangChain

A **LangChain** integração com a [**Oxylabs Web Scraper API**](https://oxylabs.io/products/scraper-api/web) permite coletar e processar dados da web por meio de um LLM (Large Language Model) no mesmo fluxo de trabalho.

## Visão geral

**LangChain** é um framework para criar apps que usam LLMs junto com ferramentas, APIs e dados da web. Ele oferece suporte a Python e JavaScript. Use-o com [**Oxylabs Web Scraper API** ](http://developers.oxylabs.io/scraper-apis/web-scraper-api?_gl=1*1ljhay3*_gcl_aw*R0NMLjE3NDYxODM0ODcuQ2owS0NRancydEhBQmhDaUFSSXNBTlp6RFdvSXlSNVg3blQtd0ZEakxHOUlvdUhyQmtoRTRCeUNwc054dFJVMmh0Z3dZTTR3Nm90SjVKOGFBbHhhRUFMd193Y0I.*_gcl_au*MjU4NDEzMTkwLjE3NDExNzU2MzI.)para:

* Extrair dados estruturados sem lidar com CAPTCHAs, bloqueios de IP ou renderização de JS
* Processar resultados com um LLM no mesmo pipeline
* Criar fluxos de trabalho de ponta a ponta, da extração à saída com IA

## Primeiros passos

**Crie suas credenciais de usuário da API**: cadastre-se para uma avaliação gratuita ou compre o produto no [**painel da Oxylabs**](https://dashboard.oxylabs.io/en/registration) para criar suas credenciais de usuário da API (`USERNAME` e `PASSWORD`).

{% hint style="warning" %}
Se você precisar de mais de um usuário de API para sua conta, entre em contato com nosso [**suporte ao cliente**](mailto:support@oxylabs.io) ou envie uma mensagem para nosso suporte por chat ao vivo 24/7.
{% endhint %}

Neste guia, usaremos a linguagem de programação Python. Instale as bibliotecas necessárias usando pip:

```bash
pip install -qU langchain-oxylabs langchain-openai langgraph requests python-dotenv
```

## Configuração do ambiente

Crie um arquivo `.env` no diretório do seu projeto com seu usuário da API da Oxylabs e suas credenciais da OpenAI:

```
OXYLABS_USERNAME=seu-usuario
OXYLABS_PASSWORD=sua-senha
OPENAI_API_KEY=sua-chave-openai
```

Carregue essas variáveis de ambiente no seu script Python:

```python
import os
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()
```

## Métodos de integração

Há duas formas principais de integrar a Oxylabs Web Scraper API com o LangChain:

### Usando o pacote langchain-oxylabs

Para consultas de pesquisa do Google, use o pacote dedicado [`langchain-oxylabs`](https://python.langchain.com/docs/integrations/tools/oxylabs/) , que oferece uma integração pronta para uso:

```python
import os
from dotenv import load_dotenv
from langchain.chat_models import init_chat_model
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
from langchain_oxylabs import OxylabsSearchAPIWrapper, OxylabsSearchRun

load_dotenv()

# Inicialize o modelo LLM de sua preferência
llm = init_chat_model(
    "gpt-4o-mini",
    model_provider="openai",
    api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY")
)

# Inicialize a ferramenta de pesquisa do Google
search = OxylabsSearchRun(
    wrapper=OxylabsSearchAPIWrapper(
        oxylabs_username=os.getenv("OXYLABS_USERNAME"),
        oxylabs_password=os.getenv("OXYLABS_PASSWORD")
    )
)

# Crie um agente que usa a ferramenta de pesquisa do Google
agent = create_react_agent(llm, [search])

# Exemplo de uso
user_input = "When and why did the Maya civilization collapse?"
response = agent.invoke({"messages": user_input})
print(response["messages"][-1].content)
```

### Usando a Web Scraper API 

Para acessar outros sites além da pesquisa do Google, você pode enviar uma solicitação diretamente para a Web Scraper API:

```python
import os
import requests
from dotenv import load_dotenv
from langchain_openai import OpenAI
from langchain_core.prompts import PromptTemplate

load_dotenv()

def scrape_website(url):
    """Extrair o site usando a Oxylabs Web Scraper API"""
    payload = {
        "source": "universal",
        "url": url,
        "parse": True
    }
    response = requests.post(
        "https://realtime.oxylabs.io/v1/queries",
        auth=(os.getenv("OXYLABS_USERNAME"), os.getenv("OXYLABS_PASSWORD")),
        json=payload
    )
    
    if response.status_code == 200:
        data = response.json()
        content = data["results"][0]["content"]
        return str(content)
    else:
        print(f"Falha ao extrair o site: {response.text}")
        return None

def process_content(content):
    """Processar o conteúdo extraído usando o LangChain"""
    if not content:
        print("Nenhum conteúdo para processar.")
        return None
        
    prompt = PromptTemplate.from_template(
        "Analise o conteúdo do site a seguir e resuma os pontos principais: {content}"
    )
    chain = prompt | OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))
    result = chain.invoke({"content": content})
    return result

def main(url):
    print("Extraindo o site...")
    scraped_content = scrape_website(url)
    if scraped_content:
        print("Processando o conteúdo extraído com o LangChain...")
        analysis = process_content(scraped_content)
        print("\nAnálise processada:\n", analysis)
    else:
        print("Nenhum conteúdo extraído.")

if __name__ == "__main__":
    url = "https://sandbox.oxylabs.io/products/1"
    main(url)
```

## Scrapers específicos por destino

A Oxylabs fornece [**scrapers especializados**](/api-targets/pt-br/qualquer-dominio.md) para vários sites populares. Aqui estão alguns exemplos de fontes disponíveis:

| Site    | Parâmetro de source | Parâmetros necessários       |
| ------- | ------------------- | ---------------------------- |
| Google  | `google_search`     | `query`                      |
| Amazon  | `amazon_search`     | `query`, `domain` (opcional) |
| Walmart | `walmart_search`    | `query`                      |
| Target  | `target_search`     | `query`                      |
| Kroger  | `kroger_search`     | `query`, `store_id`          |
| Staples | `staples_search`    | `query`                      |

Para usar um scraper específico, modifique o payload na função `scrape_website` :

```python
# Exemplo para pesquisa na Amazon
payload = {
    "source": "amazon_search",
    "query": "smartphone",
    "domain": "com",
    "parse": True
}
```

## Configuração avançada

### Tratamento de conteúdo dinâmico

A Web Scraper API pode lidar com [**renderização de JavaScript**](/products/pt-br/web-scraper-api/features/js-rendering-and-browser-control.md) adicionando o parâmetro `render` :

```python
payload = {
    "source": "universal",
    "url": url,
    "parse": True,
    "render": "html"
}
```

### Definindo o tipo de user agent

Você pode especificar diferentes [**user agents**](/products/pt-br/web-scraper-api/features/http-context-and-job-management/user-agent-type.md) para simular diferentes dispositivos:

```python
payload = {
    "source": "universal",
    "url": url,
    "parse": True,
    "render": "html",
    "user_agent_type": "mobile"
}
```

### Usando parâmetros específicos do destino

Muitos [**scrapers específicos por destino**](/api-targets/pt-br/qualquer-dominio.md) aceitam parâmetros adicionais:

```python
# Exemplo para Kroger com parâmetros de localização
payload = {
    "source": "kroger_search",
    "query": "organic milk",
    "store_id": "01100002",
    "fulfillment_type": "pickup"
}
```

## Tratamento de erros

Implemente um tratamento de erros adequado para aplicações de produção:

```python
try:
    response = requests.post(
        "https://realtime.oxylabs.io/v1/queries",
        auth=(os.getenv("OXYLABS_USERNAME"), os.getenv("OXYLABS_PASSWORD")),
        json=payload,
        timeout=60
    )
    response.raise_for_status()
    # Processar resposta
except requests.exceptions.HTTPError as http_err:
    print(f"Ocorreu um erro HTTP: {http_err}")
except requests.exceptions.ConnectionError as conn_err:
    print(f"Ocorreu um erro de conexão: {conn_err}")
except requests.exceptions.Timeout as timeout_err:
    print(f"Ocorreu um erro de timeout: {timeout_err}")
except requests.exceptions.RequestException as req_err:
    print(f"Ocorreu um erro: {req_err}")
```


---

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