¿Es una buena idea aprender a hacer scraping web? Si quieres ahorrarte cientos de horas de trabajo, deberías hacerlo. Además, es una habilidad muy interesante para un programador.
El web scraping es el proceso de extracción de datos de sitios web y, como los datos están disponibles en todas partes, puedes obtenerlos y procesarlos de manera efectiva si dominas técnicas básicas y avanzadas.
Hemos preparado una guía para principiantes que incluye todos los aspectos esenciales, desde la comprensión de la estructura del sitio web, pasando por técnicas básicas hasta conceptos avanzados de web scraping, para que pueda convertirse en un profesional.
Comprender la estructura del sitio web
Antes de sumergirse en el scraping, es necesario comprender cómo se estructuran los sitios web.
En primer lugar, los sitios web se crean mediante código. Los más comunes son HTML (lenguaje de marcado de hipertexto), CSS (hojas de estilo en cascada) y JavaScript.
HTML es el más popular porque es fácil de usar. Define la estructura y el contenido de las páginas web mediante elementos, que se representan mediante etiquetas.
Por ejemplo,
- <h1> Para los encabezados,
- <p> para los párrafos,
por nombrar algunos (y hay MUCHOS).
Aquí hay un ejemplo de cómo se vería un código HTML:
<html>
<head>
<title>Example Website</title>
</head>
<body>
<h1>Welcome to my website!</h1>
<p>This is a paragraph of text.</p>
<ul>
<li>Item 1</li>
<li>Item 2</li>
<li>Item 3</li>
</ul>
</body>
</html>
</body>
</html>Por último, CSS define el estilo de los elementos HTML, mientras que JavaScript se encarga del comportamiento dinámico de los sitios web.
La herramienta de extracción de datos que utilizaremos navegará por la página utilizando su estructura e identificará el contenido que se debe extraer. Los sitios con una estructura más organizada y descriptiva tienden a ser más fáciles de extraer. Y como principiante, seguramente lo apreciarás, ¿no?
Configuración de su entorno de desarrollo
Bien, ahora que tienes una idea de la estructura del sitio web, puedes comenzar a configurar tu entorno de desarrollo.
En primer lugar, debes elegir un lenguaje de programación, ya que no todos son aptos para esta tarea. Python es la opción más popular para el scraping, ya que es de alto nivel, fácil de usar y también tiene excelentes bibliotecas, marcos y herramientas integradas.
Estos permiten resolver una tarea específica relacionada con el scraping, como las siguientes:
- Requests: facilita la generación de solicitudes HTTP al sitio web de destino.
- BeautifulSoup:Esta biblioteca se utiliza para analizar documentos HTML y XML. Pero, espere un segundo, ¿qué es el análisis? Es el proceso de analizar e interpretar datos estructurados.
- Selenium:automatizar los navegadores web para que realicen tareas que simulen la interacción humana.
- Scrapy:Este marco integral se puede utilizar para diferentes tareas, como rastreo web (búsqueda de URL para extraer datos), minería de datos y pruebas automatizadas.
¿Cómo empezar?
- Configuración del entorno: descargue la última versión de Python e instálela. Así de fácil.
- Configurar un entorno virtual: crea un entorno virtual para mantener aisladas las dependencias de tu proyecto. Abre una terminal y ejecuta los siguientes comandos:
python -m venv myenv
source myenv/bin/activate # For Unix/Linux
myenv\Scripts\activate.bat # For Windows3. Instala las bibliotecas y herramientas: te recomiendo que instales Requests, Selenium, BeautifulSoup y Scrapy para comenzar. Puedes instalarlos usando el comando “pip install”, simplemente abra una terminal y ejecute lo siguiente:
pip install requests beautifulsoup4 scrapy seleniumWeb Scraping 101: Ética y mejores prácticas
Espere un momento. Antes de profundizar en los aspectos técnicos, examinemos las implicaciones éticas y las mejores prácticas del web scraping.
Todo scraper sabe esto en cierta medida, pero los novatos deben comprender las siguientes pautas para poder mantenerse dentro de los límites:
- Respete el archivo Robots.txt: la primera regla del scraping es que debe respetar el archivo Robots.txt. Es un archivo de texto que todos los sitios tienen y que permite que todos sepan básicamente qué puede scrapear y qué no.
- Respete los términos de servicio del sitio: verifique los términos de servicio del sitio para ver si se permite el raspado web.
- Limite la frecuencia de extracción de datos y el impacto en los servidores: evite realizar demasiadas solicitudes en un período corto. Además, evite sobrecargar el servidor implementando demoras entre las solicitudes.
- Utilizar API (si están disponibles): antes de realizar el scraping, comprueba si el sitio ofrece una API para acceder a los datos. Permíteme contarte las veces que trabajé en un scraper y descubrí que la API estaba disponible, pero no me había molestado en comprobarlo. Usar una API es mucho más fácil (créeme), ya que proporciona datos estructurados.
- Consideraciones legales: consulte las leyes para asegurarse de no infringir ningún derecho de propiedad intelectual ni violar ninguna norma. Si no está seguro, es mejor que consulte primero con un abogado.
Introducción al Web Scraping: técnicas básicas
Bueno, ya terminamos con la teoría y los conceptos, pongámonos a trabajar. Lo primero que aprenderás es cómo enviar solicitudes HTTP.
Envío de solicitudes HTTP (GET, POST) con la biblioteca de solicitudes de Python
Aquí utilizaremos la biblioteca Requests de Python. Veamos un ejemplo:
import requests
url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)
html_content = response.textAquí se especifica la URL de la página que se desea rastrear. requests.get () Estamos enviando una solicitud GET y el contenido HTML de la página se almacena en la variable html_content.
Analizar HTML con BeautifulSoup
Una vez que tenga el contenido HTML, puede analizarlo utilizando la biblioteca BeautifulSoup para extraer datos específicos. A continuación, se muestra un ejemplo:
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
title = soup.find('h1').text
paragraphs = soup.find_all('p')En este código, creamos un objeto BeautifulSoup pasando el contenido HTML y especificando el analizador (en este caso, 'html.parser'). Luego podemos utilizar métodos como find() y find_all() para localizar elementos específicos basándose en sus etiquetas o atributos.
Extracción de datos mediante selectores CSS y métodos como find() y find_all()
Los selectores CSS proporcionan una forma eficaz de localizar elementos en una página web. BeautifulSoup te permite utilizar selectores CSS para extraer datos.
He aquí un ejemplo:
links = soup.select('a.external-link')
for link in links:
href = link['href']
text = link.text
print(f"Link: {href}, Text: {text}")En este código, utilizamos el select() método para encontrar todas las etiquetas con la clase “external-link“Luego podemos iterar sobre los elementos seleccionados y extraer los atributos o el texto deseados.
Guardar datos extraídos en archivos
Después de extraer los datos deseados, puede guardarlos en un archivo para su posterior análisis o procesamiento. A continuación, se muestra un ejemplo de cómo guardar los datos en un archivo CSV:
import csv
data = [
['Name', 'Age', 'City'],
['John', '25', 'New York'],
['Alice', '30', 'London'],
]
with open('output.csv', 'w', newline='') as file:
writer = csv.writer(file)
writer.writerows(data)En este código, definimos una lista de filas de datos, abrimos un archivo llamado “output.csv" en modo de escritura, crea un objeto de escritura CSV y escribe las filas de datos en el archivo.
Estas son las técnicas básicas que debes practicar. A medida que avances, verás que hay algunos casos en los que el scraping se vuelve difícil, como en los sitios web dinámicos o la paginación.
No te preocupes, (casi) todos los sitios pueden ser raspados si conoces las técnicas correctas y tienes las herramientas apropiadas.
Manejo de paginación y páginas múltiples
El término "paginación" se refiere a sitios que dividen su contenido en varias páginas. Si desea extraer datos de todas las páginas, debe identificar el patrón de paginación. De esta manera, puede modificar su ciclo de extracción y obtener resultados.
Compruebe las siguientes técnicas:
- Identificación de patrones de paginación en URL: busque patrones en la estructura de la URL que indiquen el número de página. Por ejemplo, URL como https://example.com/page/1, https://example.com/page/2, etc., siguen un patrón de paginación claro.
- Modificación del bucle de extracción: ajuste el bucle de extracción para que se repita en el rango de números de página. Por ejemplo:
for page in range(1, 11):
url = f"https://example.com/page/{page}"
# Scrape data from each pageEn este código, iteramos sobre los números de página del 1 al 10 y construimos la URL para cada página dinámicamente.
3. Detectar la presencia de un “NextBotón " ": Algunos sitios web utilizan un botón "Next” en lugar de números de página explícitos. En tales casos, puede verificar la presencia del botón “Next” y continúa raspando hasta que desaparezca.
Cómo trabajar con sitios web dinámicos y renderizado en JavaScript
Como scraper, seguramente te encontrarás con sitios web que son altamente interactivos y complejos, esto con el objetivo de mejorar la experiencia del usuario. Este tipo de sitios dependen en gran medida de JavaScript y generalmente se denominan sitios web con contenido dinámico.
Pero, ¿a qué se debe todo este alboroto? El problema es que en estos sitios, el código fuente puede no contener los datos deseados y son un desafío para el scraping.
Aquí es cuando hay que utilizar herramientas como Selenium.
Selenium es una potente herramienta para automatizar navegadores web. Permite interactuar con páginas web, completar formularios, hacer clic en botones y extraer datos de contenido generado dinámicamente.
Configuración de Selenium
Si ya instalaste Selenium, lo siguiente que debes hacer es instalar un controlador web para tu navegador preferido. Por ejemplo, ChromeDriver para Google Chrome.
He aquí un ejemplo de cómo utilizarlo:
from selenium import webdriver
driver = webdriver.Chrome() # Assumes ChromeDriver is installed and in PATH
driver.get('https://example.com')
# Perform actions and extract data
title = driver.find_element_by_tag_name('h1').text
driver.quit()En este código, creamos una instancia del controlador web de Chrome y navegamos a una URL específica usando driver.get()y luego realizar acciones y extraer datos utilizando los métodos de Selenium como find_element_by_tag_name().
Esperando que se carguen los elementos
En los sitios dinámicos, el contenido no suele cargarse al mismo tiempo, por lo que algunos elementos pueden no estar disponibles inmediatamente cuando se carga la página. Puedes solucionar esto utilizando las esperas explícitas e implícitas de Selenium.
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
wait = WebDriverWait(driver, 10)<br>element = wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'my-element-id')))En este código, creamos un objeto WebDriverWait con un tiempo de espera de 10 segundos. Luego, usamos el método Until() para esperar la presencia de un elemento con un ID específico.
Alternativas al selenio
Aunque muchos usuarios creen que Selenium es lo mejor que puedes usar para sitios dinámicos, debes explorar alternativas para ver cuál se adapta mejor a tus necesidades.
Scrapy-Splash podría ser una opción. Se trata de la integración de un navegador sin interfaz gráfica con el framework Scrapy. Permite la extracción de datos de forma más eficiente gracias a la infraestructura de red sin bloqueos de Scrapy y a las funciones avanzadas de Splash para renderizar páginas web dinámicas con rapidez.
Requests-html es otra alternativa, ya que extiende la funcionalidad de la biblioteca de solicitudes agregando soporte para la representación de JavaScript y la interacción con páginas web.
Técnicas avanzadas de web scraping
A medida que comiences a progresar, verás que manejas algunos escenarios de scraping, pero también te enfrentas a otros complejos que requieren técnicas más avanzadas.
Manejo de autenticación y cookies
Algunos sitios web requieren autenticación o utilizan cookies para administrar las sesiones de los usuarios. Puede gestionar la autenticación enviando credenciales de inicio de sesión con sus solicitudes y administrar las cookies mediante bibliotecas como requests o http.cookiesjar.
Cómo evitar la detección y las prohibiciones
Los sitios web pueden emplear medidas para detectar y bloquear actividades de extracción de datos web. Para evitar la detección, puede utilizar técnicas como la rotación de agentes de usuario, el uso de servidores proxy y la introducción de retrasos aleatorios entre solicitudes.
Almacenamiento de datos en bases de datos
En lugar de guardar los datos extraídos en archivos, puede almacenarlos en bases de datos para que su almacenamiento y recuperación sean más eficientes. Las opciones más populares incluyen bases de datos SQL como MySQL y PostgreSQL, y bases de datos NoSQL como MongoDB.
API de extracción y manejo de datos JSON
¡Hola! Encontraste la API, pero está en formato JSON. ¿Qué puedes hacer? Puedes usar bibliotecas como requests para realizar solicitudes de API y analizar las respuestas JSON utilizando el módulo json en Python.
Scraping paralelo y asincrónico
Para acelerar el proceso de scraping, puedes aprovechar el procesamiento paralelo y las técnicas de programación asincrónica. Bibliotecas como multiprocesamiento, subprocesamiento y asyncio en Python pueden ayudarte a lograrlo.
Poniéndolo todo junto: proyectos de web scraping en el mundo real
Como novato, cuando comencé mi entrenamiento de scrapping, sentí que sabía perfectamente lo que tenía que hacer, hasta que tuve que hacerlo. No tiene sentido solo leer, tienes que poner a prueba tus habilidades practicando.
¿Y qué mejor manera de hacerlo que trabajando en proyectos del mundo real?
Veamos algunos ejemplos con su proceso paso a paso:
Ejemplo 1: Extracción de artículos de noticias y análisis de sentimientos
- Planificación del proceso de raspado:
- Identificar el sitio web de noticias que se va a rastrear
- Determinar la estructura de los artículos (título, contenido, fecha, etc.)
- Planifique el formato de almacenamiento de datos (por ejemplo, CSV, base de datos)
- Implementando el raspador:
- Utilice solicitudes para obtener el contenido HTML del sitio web de noticias
- Analice el HTML con BeautifulSoup para extraer información del artículo
- Manejar la paginación y navegar a través de múltiples páginas
- Almacenar los datos extraídos en el formato elegido
- Análisis y visualización de los datos extraídos:
- Realice análisis de sentimientos sobre el contenido del artículo utilizando bibliotecas como NLTK o TextBlob
- Visualice las puntuaciones de sentimiento utilizando bibliotecas como Matplotlib o Plotly
- Identificar tendencias y patrones en el sentimiento de las noticias a lo largo del tiempo.
Ejemplo 2: Creación de una herramienta de seguimiento de precios
- Extracción de información de productos de sitios web de comercio electrónico:
- Identificar los sitios web de comercio electrónico que se deben rastrear
- Determinar la estructura de la información del producto (nombre, precio, disponibilidad, etc.)
- Utilice técnicas de web scraping para extraer datos de productos de varios sitios web
- Configuración de alertas y notificaciones:
- Definir umbrales de precio o criterios de disponibilidad para cada producto
- Implementar un mecanismo para comparar los precios raspados con los umbrales definidos
- Configure notificaciones por correo electrónico o SMS para alertar a los usuarios cuando los precios bajen o los productos estén disponibles
- Implementación del scraper en la nube:
- Elija una plataforma en la nube (por ejemplo, AWS, Google Cloud, Heroku)
- Configurar el entorno y las dependencias necesarias
- Programe el raspador para que se ejecute a intervalos regulares
- Almacene los datos extraídos en una base de datos basada en la nube para facilitar el acceso y el monitoreo.
Marcos y herramientas de extracción de datos web
Sé que los términos “marco” y “biblioteca” se usan indistintamente, pero significan cosas diferentes y se utilizan para propósitos diferentes.
Con bibliotecas como Request o BeautifulSoup, puedes crear web scrapers desde cero. Sin embargo, con frameworks, puedes simplificar el proceso, ya que son una colección de herramientas y bibliotecas.
Veámoslo de esta manera: las bibliotecas son como automóviles con conducción manual que te dan control total, pero requieren más esfuerzo y habilidad para navegar. Mientras que los frameworks son como automóviles automáticos: ofrecen una experiencia más fluida y eficiente al simplificar muchos de los aspectos tediosos del scraping.
Algunas de las opciones más populares son:
Scrapy
Scrapy es un framework para Python con un ecosistema completo para crear scrapers web escalables y eficientes. Sus principales características son:
- Rápido por diseño.
- No es necesario agregar código para generar CSV, JSON y otros archivos.
- Compatibilidad con selectores XPath y CSS.
- Gran ecosistema de extensión, como soporte para middlewares.
- Integración con pipelines de artículos para el procesamiento y almacenamiento de datos
PySpider
PySpider también es un framework para Python, pero a diferencia de Scrapy, es compatible con JavaScript, que es su característica más destacada. También es ideal para principiantes. Entre sus características principales se incluyen:
- Compatibilidad con la representación de JavaScript mediante PhantomJS o Puppeteer
- Cola de tareas y programador integrados
- Integración con bases de datos y colas de mensajes
- Admite concurrencia
Herramientas y servicios de extracción de datos web
Además de los frameworks, existen algunas herramientas y servicios que te ayudan a facilitar el scraping. Lo mejor es que requieren una codificación mínima. Algunas opciones son:
- Octoparse:Una herramienta de raspado web basada en la nube con una interfaz de apuntar y hacer clic para extraer datos de sitios web.
- ParseHub:Una aplicación de escritorio que le permite crear raspadores web seleccionando visualmente elementos en una página web.
- Import.io:Una plataforma basada en web que proporciona herramientas para extraer datos de sitios web y API.
Resumiendo los fundamentos del Web Scraping
En esta guía, cubrimos ampliamente los conceptos básicos del web scraping, como la comprensión de la estructura del sitio web, consideraciones éticas, técnicas básicas y avanzadas, y herramientas y marcos adicionales.
Estás listo para comenzar, pero considera ampliar tus conocimientos leyendo recursos adicionales, como la documentación oficial de bibliotecas y marcos, y tutoriales de raspado web.
Además, trate de buscar la orientación de scrapers experimentados en comunidades y foros de scraping. No se aísle, ya que nos necesitamos unos a otros.
Todos hemos sido principiantes alguna vez, así que sé amable contigo mismo, empieza de a poco y practica con regularidad. Con suficiente práctica y dedicación, verás cómo podrás abordar proyectos más complejos a medida que avances.
