¿Estás confundido y quieres saber qué es el web scraping y cómo funciona?
Bueno, has llegado al lugar indicado, porque estamos a punto de explicártelo todo.
Antes de profundizar, ya puedo darte la versión breve:
El web scraping es el proceso de extraer datos disponibles públicamente de un sitio web.
Acompáñanos para conocer más sobre los detalles, cómo funciona y las bibliotecas populares que existen.
¿Qué es el web scraping?
Básicamente, el web scraping es un procedimiento que te permite extraer un gran volumen de datos de un sitio web. Para ello, es necesario utilizar un «web scraper», como ParseHub, o, si sabes programar, una de las muchas bibliotecas de código abierto que existen.
Después de dedicarle un tiempo a configurarlo y ajustarlo (si eres nuevo en esto, quédate con las bibliotecas de Python o las herramientas sin código), tu nuevo juguete empezará a explorar el sitio web para localizar los datos que buscas y extraerlos. Luego, los convertirá a un formato específico, como CSV, para que puedas acceder a ellos, inspeccionarlos y gestionarlos.
¿Y cómo obtiene el web scraper los datos específicos de un producto o un contacto?
Quizás te lo estés preguntando en este momento…
Bueno, esto es posible con algunos conocimientos de HTML o CSS. Solo tienes que hacer clic derecho en la página que quieres rastrear, seleccionar «Inspeccionar elemento» e identificar el ID o la clase que se está utilizando.
Otra forma es usar XPath o expresiones regulares.
¿No sabes programar? ¡No te preocupes!
Muchas herramientas de web scraping ofrecen una interfaz fácil de usar donde puedes seleccionar los elementos que quieres rastrear y especificar los datos que deseas extraer. Algunas incluso incluyen funciones que automatizan el proceso de identificación por ti.
Sigue leyendo; en la siguiente sección hablaremos de esto con más detalle.
¿Cómo funciona el web scraping?
Supongamos que tienes que recopilar datos de un sitio web, pero escribirlos todos uno por uno te llevaría mucho tiempo. Bueno, ahí es donde entra en juego el web scraping.
Es como tener un pequeño robot que puede obtener fácilmente la información específica que quieres de los sitios web. A continuación, te explicamos cómo suele funcionar este proceso:
- Enviar una solicitud HTTP al sitio web de destino: Este es el punto de partida de todo el proceso. Una solicitud HTTP permite al web scraper enviar una petición al servidor donde está alojado el sitio web en cuestión. Esto ocurre cuando alguien escribe una URL o hace clic en un enlace. La solicitud incluye información sobre el dispositivo y el navegador que estás usando.
- Analizar el código fuente HTML: El servidor devuelve el código HTML de la página web, que contiene su estructura y contenido, incluidos texto, imágenes, enlaces, etc. El web scraper lo procesa mediante bibliotecas como BeautifulSoup, si se usa Python, o DOMParser, si se usa JavaScript. Esto ayuda a identificar los elementos necesarios que contienen los valores de interés.
- Extracción de datos: Una vez identificados los elementos, el web scraper captura los datos necesarios. Esto implica recorrer la estructura HTML, seleccionar determinadas etiquetas o atributos y, a continuación, obtener el texto u otros datos de esas etiquetas o atributos.
- Transformación de datos: Los datos extraídos podrían estar en un formato que no sea el deseado. Estos datos web se limpian y normalizan, y luego se convierten a un formato como un archivo CSV, un objeto JSON o un registro en una base de datos. Esto puede implicar eliminar algunos caracteres innecesarios, cambiar el tipo de datos o presentarlos en forma de tabla.
- Almacenamiento de datos: Los datos se limpian y estructuran para su análisis o uso futuros antes de almacenarse. Esto puede hacerse de varias maneras; por ejemplo, guardándolos en un archivo, en una base de datos o enviándolos a una API.
- Repetir el proceso en varias páginas: Si le pides al scraper que recopile datos de varias páginas, repetirá los pasos 1-5 en cada una, navegando por los enlaces o usando la paginación. Algunos de ellos (¡no todos!) incluso pueden gestionar contenido dinámico o páginas renderizadas con JavaScript.
- Posprocesamiento (opcional): Cuando todo haya terminado, quizá tengas que filtrar, limpiar o eliminar duplicados para poder obtener información útil de los datos extraídos.
Aplicaciones del web scraping
Seguimiento de precios y análisis de la competencia para el comercio electrónico
Si tienes un negocio de comercio electrónico, el web scraping puede serte útil en este escenario.
Así es.
Con la ayuda de esta herramienta, puedes hacer un seguimiento continuo de los precios, así como de la disponibilidad de los productos y las promociones que ofrecen tus competidores. También puedes aprovechar los datos extraídos mediante el web scraping para seguir las tendencias y descubrir nuevas oportunidades de mercado.
Generación de clientes potenciales e inteligencia de ventas
¿Quieres crear una lista de clientes potenciales, pero suspiras profundamente al pensar en el tiempo que te llevará esta tarea? Puedes dejar que el web scraping lo haga por ti rápidamente.
Solo tienes que programar esta herramienta para que rastree muchos sitios web y extraiga todos los datos de interés para tu lista de clientes, como la información de contacto y los datos de las empresas. Así, con el web scraping puedes obtener un gran volumen de datos para analizar, definir mejor tus objetivos de ventas y conseguir esos clientes potenciales que tanto deseas.
Anuncios inmobiliarios e investigación de mercado
El sector inmobiliario es otro ámbito en el que se aprovechan las ventajas del web scraping. Con esta herramienta es posible explorar una gran cantidad de sitios web relacionados con el sector inmobiliario para generar una lista de propiedades.
Estos datos pueden utilizarse luego para seguir las tendencias del mercado (estudiar las preferencias de los compradores) e identificar qué propiedades están infravaloradas. El análisis de estos datos también puede ser decisivo para tomar decisiones de inversión y desarrollo dentro del sector.
Análisis del sentimiento en redes sociales
Si quieres comprender la opinión de los consumidores sobre ciertas marcas o productos, o simplemente ver cuáles son las tendencias en un sector específico en las redes sociales, la mejor manera de hacerlo es mediante el web scraping.
Para lograrlo, pon en marcha tu scraper para recopilar publicaciones, comentarios y reseñas. Los datos extraídos de las redes sociales pueden utilizarse junto con el PLN o la IA para preparar estrategias de marketing y comprobar la reputación de una marca.
Investigación académica y científica
Sin duda, la economía, la sociología y la informática son los campos que más se benefician del web scraping.
Como investigador en cualquiera de estos campos, puedes utilizar los datos obtenidos con esta herramienta para estudiarlos o realizar revisiones bibliográficas. También puedes generar conjuntos de datos a gran escala para crear modelos estadísticos y proyectos centrados en el aprendizaje automático.
Principales herramientas y bibliotecas para el scraping web
Python
Si decides emprender proyectos de scraping web, ¡no te equivocarás con Python!
- BeautifulSoup: esta biblioteca se encarga de analizar documentos HTML y XML, y también es compatible con distintos analizadores.
- Scrapy: un framework de scraping web potente y rápido. Para extraer datos, cuenta con una API de alto nivel.
- Selenium: esta herramienta puede manejar sitios web que tienen una cantidad considerable de JavaScript en su código fuente. También se puede utilizar para extraer contenido dinámico.
- Requests: con esta biblioteca puedes realizar solicitudes HTTP mediante una interfaz sencilla y elegante.
- Urllib: abre y lee URL. Al igual que Requests, tiene una interfaz, pero de nivel inferior, por lo que solo puedes usarla para tareas básicas de scraping web.
JavaScript
JavaScript es una muy buena segunda opción para el scraping web, sobre todo con Playwright.
- Puppeteer: gracias a esta biblioteca de Node.js equipada con una API de alto nivel, puedes administrar una versión sin interfaz gráfica del navegador Chrome o Chromium para hacer scraping web.
- Cheerio: similar a jQuery, esta biblioteca te permite analizar y manipular HTML. Para ello, cuenta con una sintaxis con la que es fácil familiarizarse.
- Axios: esta popular biblioteca te ofrece una API sencilla para realizar solicitudes HTTP. También se puede utilizar como alternativa al módulo HTTP integrado en Node.js.
- Playwright: Similar a Puppeteer, es una biblioteca de Node.js, pero más nueva y mejor. Fue desarrollada por Microsoft y, a diferencia de Windows 11 o el navegador Edge, ¡no apesta! Ofrece funciones como compatibilidad entre navegadores y espera automática.
Ruby
Nunca he tocado una sola línea de código Ruby en mi vida, pero mientras investigaba para esta publicación, vi que algunos usuarios de Reddit juran que es mejor que Python para hacer scraping. No me preguntes por qué.
- Mechanize: además de extraer datos, esta biblioteca de Ruby se puede programar para rellenar formularios y hacer clic en enlaces. También se puede usar para administrar páginas JavaScript y la autenticación.
- Nokogiri: una biblioteca capaz de procesar código fuente HTML y XML. Es compatible con los selectores XPath y CSS.
- HTTParty: tiene una interfaz intuitiva que te facilitará realizar solicitudes HTTP al servidor, por lo que se puede utilizar como base para proyectos de scraping web.
- Kimurai: Se basa en Mechanize y Nokogiri. Tiene una mejor estructura y gestiona tareas como rastrear varias páginas, administrar cookies y manejar JavaScript.
- Wombat: Una gema de Ruby diseñada específicamente para el scraping web. Proporciona un DSL (lenguaje específico de dominio) que facilita la definición de reglas de scraping.
PHP
Lo incluyo solo para que el artículo esté completo, pero no uses PHP para hacer scraping.
- Goutte: diseñado a partir de los componentes BrowserKit y DomCrawler de Symfony. Esta biblioteca tiene una API que puedes usar para navegar por sitios web, hacer clic en enlaces y recopilar datos.
- Simple HTML DOM Parser: con esta biblioteca es posible analizar documentos HTML y XML. Gracias a su sintaxis similar a jQuery, se puede utilizar para manipular el DOM.
- Guzzle: su API de alto nivel te permite realizar solicitudes HTTP y gestionar las distintas respuestas que recibas.
Java
¿Qué bibliotecas ofrece Java para hacer scraping web? Veamos:
- JSoup: analizar y extraer elementos de una página web no será un problema con esta biblioteca, que cuenta con una API sencilla para ayudarte a cumplir esta tarea.
- Selenium: te permite administrar sitios web con una gran cantidad de JavaScript en su código fuente, para que puedas extraer todos los datos en este formato que te interesen.
- Apache HttpClient: utiliza la API de bajo nivel que proporciona esta biblioteca para realizar solicitudes HTTP.
- HtmlUnit: Esta biblioteca simula un navegador web sin interfaz gráfica (es decir, funciona sin interfaz gráfica) y te permite interactuar con sitios web mediante programación. Es especialmente útil para sitios con mucho JavaScript y para imitar acciones del usuario, como hacer clic en botones o rellenar formularios.
Conclusiones sobre todo esto del scraping web
Espero que ahora esté claro: ¡el scraping web es muy potente en las manos adecuadas!
Ahora que ya sabes qué es y cuáles son los fundamentos de su funcionamiento, es hora de aprender a implementarlo en tu flujo de trabajo; hay varias maneras en las que una empresa podría beneficiarse de ello.
Los lenguajes de programación como Python, JavaScript y Ruby son los reyes indiscutibles del scraping web. Podrías usar PHP para ello… Pero ¿por qué? ¡¿Por qué?!
En serio, no uses PHP para hacer scraping web; deja que se quede en WordPress y Magento.