El web scraping es casi como un superpoder, pero tiene sus propios problemas.
Si hay desafíos que afectan su proceso de extracción de datos... Bueno, no está solo. He estado allí y te conozco a ti también.
En esta guía, exploraremos los problemas de web scraping más frecuentes y cómo resolverlos de forma eficaz. Desde problemas de estructura HTML hasta medidas anti-scraping, descubrirá cómo abordar estos problemas y mejorar sus habilidades de web scraping.
¿Qué pasa contigo? ¿Ha enfrentado algunos desafíos que exploraremos en este artículo?
¡No dudes en compartirlo en los comentarios!
Resolver desafíos de web scraping: sí, hay esperanza, muchachos.
El web scraping es un proceso de extracción de datos de sitios web y es una técnica muy útil (aunque es posible que ya lo sepas). Sin embargo, tiene varios problemas técnicos que pueden afectar la calidad de los datos recopilados.
Al igual que un minero que busca oro, necesita algunas estrategias que le permitan encontrar su tesoro.
Continúe leyendo para aprender cómo afrontar los desafíos para mejorar su técnica de raspado.
Problema #1: fallas en la estructura HTML y falta de datos
Las diferentes estructuras HTML de las páginas del sitio web pueden provocar fallos en el scraper o el suministro de datos incompletos. Dificulta la identificación y recuperación de información de la manera correcta.
Y con tantas herramientas de IA sin código a punto de convertir a cada diseñador web en un gran cerebro, supongo que estamos a punto de ver más y más incoherencias en HTML.
Soluciones:
– Agregue verificación de errores para el caso en que algunos elementos no estén presentes en la lista.
– Emplear selectores flexibles como XPath o regex.
– Cree funciones que pueda utilizar para trabajar con diferentes estructuras de sitios web.
Problema #2: Carga de contenido dinámico
La mayoría de los sitios web modernos se crean con la ayuda de tecnologías JavaScript, AJAX y Aplicación de página única (SPA) para cargar el contenido sin recargar toda la página. ¿Sabías que esto es un problema para los raspadores convencionales?
Soluciones:
– Emplear navegadores sin cabeza como Puppeteer o Selenium para imitar las interacciones del usuario con el sitio web.
– Utilice esperas para dar tiempo a que se cargue el contenido dinámico.
– Encuesta o utiliza WebSocket para obtener actualizaciones en tiempo real.
Problema #3: Medidas anti-scraping
Los sitios web intentan controlar el acceso automatizado de varias formas, incluido el bloqueo de IP, la limitación de velocidad, la detección de agentes de usuario y CAPTCHA. Estos pueden afectar en gran medida a los web scrapers, ya que estoy seguro de que te habrás encontrado con algunos de ellos.
Soluciones:
– Agregue algunos intervalos de tiempo entre las solicitudes para que parezca que un humano está realizando las solicitudes.
– Utilice diferentes direcciones IP o servidores proxy para evitar ser bloqueado.
– Utilice la rotación del agente de usuario para que el navegador parezca diferente
– Utilice servicios de resolución de CAPTCHA o encuentre formas de evitar CAPTCHA.
Problema #4: cambios en la estructura del sitio web
Las actualizaciones y rediseños del sitio web cambian la estructura HTML del sitio web y esto afecta a los raspadores que dependen de ciertos selectores para obtener datos.
¿Por qué no lo hacen como yo y actualizan sus sitios de vez en cuando? Nota para mí: mejore este sitio con más frecuencia, los usuarios lo apreciarán, debo mantener la UX sólida (¡vuelva más tarde para comprobarlo!).
Soluciones:
– Seleccione elementos utilizando atributos de datos o etiquetas semánticas, ya que son más confiables
– Realizar controles periódicos para identificar y responder a los cambios ambientales.
– Desarrollar un sistema de pruebas que ayuden a identificar los fallos de raspado.
– Proponer utilizar aprendizaje automático para ajustar automáticamente los selectores.
Problema #5: escalabilidad y rendimiento
Recopilar una gran cantidad de datos de varios sitios web es un proceso lento y que consume recursos y que puede provocar problemas de rendimiento. Sin mencionar que las cosas también pueden volverse muy complicadas. Lo sabemos muy bien, ¿verdad?
Soluciones:
– Utilice scraping paralelo para dividir las cargas de trabajo.
– Utilice limitación de velocidad para evitar la sobrecarga de sitios web
– Refactorice el código y utilice mejores estructuras de datos para mejorar la velocidad del código.
– Utilizar almacenamiento en caché y programación asincrónica
Problema #6: CAPTCHA y autenticación
Los CAPTCHA son un joda medida de seguridad que bloquea los bots y requiere que el usuario complete una tarea que solo un humano puede hacer. Hay algunas herramientas para superar los captchas, los auditivos son especialmente fáciles hoy en día, gracias a la IA. Sí, la IA los escucha y luego escribe las letras/palabras, ¡pan comido!
Aquí hay un dato divertido que también es un poco triste (muy triste, en realidad): una vez le pregunté a mi desarrollador qué hacía con los captchas y me dijo que había un indio resolviéndolos, pensé que estaba bromeando, pero no. Algunos servicios utilizan carne para resolver captchas. Si ese fuera mi trabajo, me volvería loco.
Soluciones:
– Emplear los servicios de resolución de CAPTCHA o crear algoritmos de resolución propios.
– Incorporar gestión de sesiones y gestión de cookies para autenticación.
– Utilice navegadores sin cabeza para manejar la autenticación
Problema #7: inconsistencias y sesgos de datos
Los datos recopilados de la web suelen tener ruido y contener errores. Esto se debe a las diferencias en el formato, las unidades y la granularidad de los datos entre los sitios web. Como resultado, surgen problemas con la integración y el análisis de datos.
Soluciones:
– Aplicar validación y limpieza de datos para estandarizar los datos.
– Aplicar conversión y estandarización de tipos de datos.
– Reconocer posibles prejuicios y utilizar datos de diferentes fuentes.
Problema #8: datos incompletos
Los conjuntos de datos extraídos de la web suelen estar incompletos o contienen algunos valores faltantes. Esto se debe a los cambios que se producen en los sitios web y a las limitaciones de los métodos de scraping. Por lo tanto, tener datos incompletos o faltantes puede afectar su análisis.
Eso es súper molesto... Yo personalmente pruebo algo una docena de veces, al menos, para asegurarme de no tener este tipo de error, eso es lo mucho que lo odio. Crees que todo está bien, hasta que abres Excel o Gsheets y te das cuenta de que tienes que volver a la batalla.
Soluciones:
– Aplicar técnicas de imputación de datos para predecir valores faltantes en el conjunto de datos.
– Utilizar información de diferentes fuentes para completar la información faltante.
– Reflexionar sobre los efectos de los datos faltantes en el análisis.
Problema #9: Preparación y limpieza de datos
Los sitios web proporcionan datos en forma de texto que no está organizado y requiere procesamiento. Es necesario formatear y limpiar los datos extraídos para utilizarlos en el análisis. Sé que es la parte menos divertida, pero hay que hacerlo.
Si algunos de ustedes saben cómo automatizar esta parte con aprendizaje automático o lo que sea, ¡háganmelo saber! Pierdo mucho tiempo haciéndolo manualmente como un idiota en Excel.
Soluciones:
– Desarrollar funciones de procesamiento de datos para formatear los datos.
– Utilice bibliotecas como Beautiful Soup para analizar
– Utilice expresiones regulares para la coincidencia de patrones y la manipulación de texto.
– Aplicar limpieza y transformación de datos usando pandas.
Problema #10: Manejo de diferentes tipos de datos
Los sitios web muestran información en diferentes formatos, como HTML, JSON, XML o incluso en algunos otros formatos específicos. Los scrapers tienen que gestionar estos formatos y extraer la información correctamente.
Soluciones:
– Agregar control de errores y validación de datos.
– Utilice las bibliotecas de análisis adecuadas para cada formato.
– Cree funciones que pueda utilizar para analizar los datos en diferentes formatos.
Resumiendo los desafíos del web scraping
El web scraping es algo hermoso y una bendición del cielo. Pero puede tener problemas con una estructura HTML desordenada, contenido dinámico, medidas anti-scraping y cambios en el sitio web, por nombrar algunos.
Para mejorar la calidad y eficiencia de los datos extraídos, haga lo siguiente:
- Utilice la comprobación de errores
- Emplear navegadores sin cabeza
- Utilice diferentes direcciones IP
- Valida, comprueba y limpia tus datos
- Aprende a gestionar diferentes formatos
- Adoptar las herramientas, bibliotecas y prácticas actuales y más recientes en el campo.
Ahora es tu turno. Comience a seguir los consejos que le dimos y supere los problemas de web scraping para tener éxito en sus pequeños esfuerzos desviados.
