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Raspador de tribunais e outros sistemas relacionados ao poder judiciário.

Project description

juscraper

PyPI version Python 3.11+ License: MIT Documentation

Raspador de tribunais e outros sistemas relacionados ao poder judiciário brasileiro.

📦 Instalação

Via PyPI (Recomendado)

pip install juscraper

Com uv

uv add juscraper

Versão de Desenvolvimento

Para instalar a versão mais recente do repositório:

pip install git+https://github.com/jtrecenti/juscraper.git

🚀 Exemplo Rápido

import juscraper as jus

# Criar scraper para o TJSP
tjsp = jus.scraper('tjsp')

# Buscar jurisprudência
dados = tjsp.cjpg('golpe do pix', paginas=range(1, 4))
print(f"Encontrados {len(dados)} resultados")

# Visualizar primeiros resultados
dados.head()

📊 Implementações

Tribunais Disponíveis

Tribunal Funcionalidades Disponíveis
TJSP cpopg, cposg, cjsg, cjpg
TJES cjsg, cjpg
TJTO cjsg, cjpg
TJAP cjsg
TJBA cjsg
TJCE cjsg
TJDFT cjsg
TJMT cjsg
TJPA cjsg
TJPB cjsg
TJPE cjsg
TJPI cjsg
TJPR cjsg
TJRN cjsg
TJRO cjsg
TJRR cjsg
TJRS cjsg
TJSC cjsg

Agregadores Disponíveis

Nome Funcionalidades
Datajud listar_processos
Jusbr cpopg, download_documents

Notebooks de Exemplo

Detalhes

O pacote foi pensado para atender a requisitos básicos de consulta de dados de processos judiciais em alguns tribunais.

Os tribunais implementados vão apresentar os seguintes métodos:

  • .cpopg(): consulta de processos originários do primeiro grau
  • .cposg(): consulta de processos originários do segundo grau
  • .cjsg(): consulta de jurisprudência

Os métodos .cpopg() e .cposg() recebem como input um número de processo no padrão CNJ (NNNNNNN-DD.AAAA.J.TT.OOOO), com ou sem separadores, e retorna um dict com tabelas dos elementos do processo (dados básicos, partes, movimentações, entre outros específicos por tribunal).

O método .cjsg() recebe como input parâmetros de busca de jurisprudência (que variam por tribunal) e retorna uma tabela com os resultados da consulta. Boa parte dos tribunais apresentam limites de paginação ao realizar buscas muito gerais (i.e. que retornam muitos resultados). Nesses casos, o método dará um aviso ao usuário com o número total de resultados, confirmando se deseja mesmo baixar todos os resultados.

Controle de arquivos

Caso o usuário queira controlar o armazenamento dos arquivos brutos dos processos, deverá implementar as seguintes funções:

  • .cpopg_download(): baixa o arquivo bruto da consulta de processos originários do primeiro grau, retornando o caminho do arquivo baixado.
  • .cpopg_parse(): lê e processa um arquivo bruto ou arquivos dentro de uma pasta resultantes da consulta de processos, retornando o dict com tabelas dos elementos do processo, como na função .cpopg().

O mesmo se aplica para as funções .cposg_download() e .cposg_parse().

Observação: Em alguns tribunais ou situações específicas, a consulta a um processo pode gerar vários arquivos brutos. Por esse motivo, toda consulta cria uma pasta com o número do processo e, dentro dessa pasta, cria os arquivos correspondentes ao download.

Para a função .cjsg(), uma consulta pode resultar

Diferenciais do juscraper

  • Controle sobre arquivos brutos: o pacote fornece uma interface para baixar e armazenar arquivos brutos (HTML e JSON, por exemplo) dos processos. Por padrão, no entanto, esses arquivos brutos são descartados assim que os dados são processados, com exceção dos arquivos que apresentaram algum problema na leitura.

Restrições

Por ser um pacote bastante complexo e também nichado, adotamos algumas restrições sobre o escopo do pacote para que seja simples de usar.

  • O pacote não utiliza paralelização, ou seja, se o usuário tiver interesse em realizar requisições em paralelo, deverá desenvolver as adaptações necessárias.
  • O pacote não possui absolutamente todas as funcionalidades que os tribunais permitem. Se o usuário tiver interesse em consultar processos em mais tribunais, deverá desenvolver os raspadores.

Por que não um juscraper no R?

O pacote juscraper foi criado em python inicialmente com o propósito de ser usado em aulas de Ciência de Dados no Direito do Insper. Portanto, não houve incentivo nem fôlego para criar uma alternativa em R.

Já existem soluções usando o R para esses raspadores, como os pacotes tjsp e stj, mas a comunidade convergiu para soluções em python, que atualmente são mais populares.

Observação sobre o parâmetro paginas

O parâmetro paginas é 1-based em todos os scrapers. Ao utilizar as funções de download, range(1, n+1) faz o download das páginas 1 até n, ou seja, range(1, 4) baixa as páginas 1, 2 e 3. Onde suportado, passar um inteiro (ex: paginas=3) é equivalente a range(1, 4).

Exemplo de uso:

scraper.cjsg_download(pesquisa="dano moral", paginas=range(1, 6))  # Baixa as páginas 1 a 5
scraper.cjpg_download(pesquisa="contrato", paginas=range(1, 3))    # Baixa as páginas 1 e 2

Instalação em desenvolvimento

Para instalar o pacote em modo desenvolvimento, siga os passos abaixo:

# Clone o repositório (caso ainda não tenha feito)
$ git clone https://github.com/jtrecenti/juscraper.git
$ cd juscraper

# Instale as dependências e o pacote em modo editável
$ uv pip install -e .

Contribuição

Interessado em contribuir? Verifique as diretrizes de contribuição. Por favor, note que este projeto é lançado com um Código de Conduta. Ao contribuir para este projeto, você concorda em obedecer às suas termos.

Licença

juscraper foi criado por Julio Trecenti. Está licenciado sob os termos da licença MIT.

Créditos

juscraper foi criado com cookiecutter e o template py-pkgs-cookiecutter.

Project details


Download files

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Source Distribution

juscraper-0.3.0.tar.gz (177.9 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

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juscraper-0.3.0-py3-none-any.whl (246.1 kB view details)

Uploaded Python 3

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MD5 4137d823efb72596f563c2bcb5a8745a
BLAKE2b-256 c008db0c49efc6db95a23857214980471a90060a28e231e01d8750454f6a9186

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Publisher: publish.yml on jtrecenti/juscraper

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