Aprenda cómo funciona el web scraping y qué herramientas utilizar

¿Estás confundido y quieres saber qué es el web scraping y cómo funciona?

Bueno, has venido al lugar correcto porque estamos a punto de explicarte todo.

Antes de profundizar, ya puedo contarles la versión corta:

El web scraping es el proceso de extraer datos disponibles públicamente de un sitio web.

Únase a nosotros para aprender 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 permite extraer un gran volumen de datos de un sitio web. Para esto es necesario hacer uso de un “web scraper” como ParseHub o si sabes codificar, usa una de las muchas bibliotecas de código abierto que existen.

Después de dedicar un tiempo a configurarlo y modificarlo (quédese con las bibliotecas de Python o las herramientas sin código si es nuevo aquí), su nuevo juguete comenzará a explorar el sitio web para localizar los datos deseados y extraerlos. Luego se convertirá a un formato específico como CSV, para que puedas acceder, inspeccionar y administrar todo.

¿Y cómo obtiene el web scraper los datos específicos de un producto o de un contacto?

Quizás te estés preguntando en este punto...

Bueno, esto es posible con un poco de conocimiento de html o css. Solo tiene que hacer clic derecho en la página que desea eliminar, seleccionar "Inspeccionar elemento" e identificar la ID o Clase que se está utilizando.

Otra forma es utilizar XPath o expresiones regulares.

¿No eres codificador? ¡No hay problema!

Muchas herramientas de web scraping ofrecen una interfaz fácil de usar donde puede seleccionar los elementos que desea extraer y especificar los datos que desea extraer. Algunos de ellos incluso tienen funciones integradas que automatizan el proceso de identificación de todo por usted.

Continúa leyendo, en la siguiente sección hablaremos de esto con más detalle.

¿Cómo funciona el web scraping?

Supongamos que tiene que recopilar datos de un sitio web, pero escribirlos todos uno por uno consumirá mucho tiempo. Bueno, ahí es donde el web scraping entra en escena.

Es como tener un pequeño robot que puede obtener fácilmente la información particular que desea de los sitios web. A continuación se muestra un desglose de cómo funciona normalmente este proceso:

  1. Envío de una solicitud HTTP al sitio web de destino: Éste es el terreno sobre el que todo se desarrolla. Una solicitud HTTP permite al web scraper enviar una solicitud al servidor donde está alojado el sitio web en cuestión. Esto ocurre cuando uno escribe una URL o hace clic en un enlace. La solicitud consta de los detalles del dispositivo y del navegador que está utilizando.
  2. Analizando el código fuente HTML: El servidor devuelve el código HTML de la página web que consta de la estructura de la página y el contenido de la página, incluidos texto, imágenes, enlaces, etc. El web scraper procesa esto usando bibliotecas como BeautifulSoup si usa Python o DOMParser si usa JavaScript. Esto ayuda a identificar los elementos requeridos que contienen los valores de interés.
  3. Extracción de datos: Después de los elementos identificados, el web scraper captura los datos requeridos. Esto implica moverse a través de la estructura HTML, elegir ciertas etiquetas o atributos y luego obtener el texto u otros datos de esas etiquetas/atributos.
  4. Transformación de datos: Los datos extraídos pueden estar en algún formato que no sea el preferido. 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 podría significar borrar algunos de los caracteres que no son necesarios, cambiar el tipo de datos o ponerlos en forma de tabla.
  5. Almacenamiento de datos: Los datos se limpian y estructuran para análisis o uso futuro antes de almacenarse. Esto se puede lograr de varias maneras, por ejemplo, guardándolo en un archivo, en una base de datos o enviándolo a una API.
  6. Repita para varias páginas: Si le pide al raspador que recopile datos de varias páginas, repetirá los pasos del 1 al 5 para cada página, navegando a través de enlaces o usando la paginación. Algunos de ellos (¡no todos!) pueden incluso manejar contenido dinámico o páginas renderizadas en JavaScript.
  7. Postprocesamiento (opcional): Cuando todo esté hecho, es posible que necesites realizar algún filtrado, limpieza o deduplicación para poder obtener información a partir de la información extraída.

Aplicaciones del web scraping

Seguimiento de precios y análisis de la competencia para el comercio electrónico

Si tiene un negocio de comercio electrónico, el web scraping puede resultarle beneficioso en este escenario.

Así es.

Con la ayuda de esta herramienta podrás controlar los precios de forma continua y realizar un seguimiento de la disponibilidad de productos y las promociones ofrecidas por la competencia. También puede aprovechar los datos extraídos con el web scraping para realizar un seguimiento de las tendencias y descubrir nuevas oportunidades de mercado.

Generación de leads e inteligencia de ventas

¿Está buscando crear una lista de clientes potenciales pero suspira profundamente al pensar en el tiempo que le llevará realizar esta tarea? Puede dejar que el web scraping haga esto por usted rápidamente.

Sólo tienes que programar esta herramienta para escanear muchos sitios web y extraer todos los datos que sean de interés para tu lista de clientes, como información de contacto y detalles de la empresa. Así que con el web scraping podrás obtener un gran volumen de datos para analizar, definir mejor tus objetivos de ventas y conseguir esos leads que tanto deseas.

Listados de bienes raíces e investigación de mercado.

El sector inmobiliario es otro escenario donde se aprovechan las virtudes del web scraping. Con esta herramienta es posible explorar una gran cantidad de sitios web relacionados con bienes raíces para generar una lista de propiedades.

Estos datos pueden usarse luego para rastrear las tendencias del mercado (estudiar las preferencias de los compradores) y reconocer qué propiedades están infravaloradas. El análisis de estos datos también puede ser decisivo en las decisiones de inversión y desarrollo dentro del sector.

Análisis de sentimiento en las redes sociales

Si buscas entender el sentimiento de los consumidores hacia determinadas marcas, productos o simplemente ver cuáles son las tendencias de un sector específico dentro de las redes sociales, la mejor manera de hacer todo esto es con web scraping.

Para lograr esto, ponga su raspador en acción para recopilar publicaciones, comentarios y reseñas. Los datos extraídos de las redes sociales se pueden utilizar junto con la PNL 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 sectores que más se benefician del web scraping.

Como investigador en cualquiera de estos campos podrás utilizar los datos obtenidos con esta herramienta para estudiarlos o realizar revisiones bibliográficas. También puede generar conjuntos de datos a gran escala para crear modelos estadísticos y proyectos centrados en el aprendizaje automático.

Principales herramientas y bibliotecas de web scraping

Pitón

Si decides realizar proyectos de web scraping, ¡no te equivocarás con Python!

  1. Hermosa sopa: esta biblioteca se encarga de analizar documentos HTML y XML, siendo también compatible con diferentes analizadores.
  2. Scrapy: un marco de raspado web potente y rápido. Para la extracción de datos dispone de una API de alto nivel.
  3. Selenio: esta herramienta es capaz de manejar sitios web que tienen una carga considerable de JavaScript en su código fuente. También se puede utilizar para extraer contenido dinámico.
  4. Peticiones: A través de esta biblioteca puedes realizar solicitudes HTTP en una interfaz sencilla y elegante.
  5. URLlib: Abre y lee URL. Al igual que Requests, tiene una interfaz pero con un nivel inferior por lo que solo puedes usarlo para tareas básicas de web scraping.

javascript

JavaScript es un muy buen segundo candidato para el web scraping, especialmente con Playwright.

  1. Titiritero: Gracias a esta biblioteca Node.js equipada con una API de alto nivel, puedes tener la oportunidad de administrar una versión sin cabeza del navegador Chrome o Chromium para web scraping.
  2. Saludos: Similar a jQuery, esta biblioteca te permite analizar y manipular HTML. Para ello, cuenta con una sintaxis con la que es fácil familiarizarse.
  3. Axios: Esta popular biblioteca le ofrece una API sencilla para realizar solicitudes HTTP. También se puede utilizar como alternativa al módulo HTTP integrado en Node.js.
  4. Dramaturgo: Similar a Puppeteer, es una biblioteca Node.js pero más nueva y mejor. Fue desarrollado por Microsoft y, a diferencia de Windows 11 o el navegador Edge, ¡no apesta! Ofrece funciones como compatibilidad entre navegadores y espera automática.

Rubí

Nunca he tocado una sola línea de código Ruby en mi vida, pero mientras investigaba para esta publicación, vi a algunos usuarios en Reddit jurar que es mejor que Python para raspar. No me preguntes por qué.

  1. Mecanizar: Además de extraer datos, esta biblioteca Ruby se puede programar para completar formularios y hacer clic en enlaces. También se puede utilizar para la gestión y autenticación de páginas JavaScript.
  2. Nokogiri: una biblioteca capaz de procesar código fuente HTML y XML. Admite selectores XPath y CSS.
  3. HTTParty: tiene una interfaz intuitiva que le facilitará realizar solicitudes HTTP al servidor, por lo que puede usarse como base para proyectos de web scraping.
  4. Kimurai: Se basa en Mechanize y Nokogiri. Tiene una mejor estructura y maneja tareas como rastrear varias páginas, administrar cookies y manejar JavaScript.
  5. Wombat: Una gema Ruby diseñada específicamente para web scraping. Proporciona un DSL (lenguaje específico de dominio) que facilita la definición de reglas de raspado.

PHP

Simplemente enumérelo para tener un artículo completo, pero no use PHP para raspar.

  1. Gota: diseñado en los componentes BrowserKit y DomCrawler de Symfony. Esta biblioteca tiene una API que puede utilizar para navegar por sitios web, hacer clic en enlaces y recopilar datos.
  2. Analizador DOM HTML simple: Es posible analizar documentos HTML y XML con esta biblioteca. Gracias a su sintaxis similar a jQuery, se puede utilizar para manipular el DOM.
  3. Engullir: su API de alto nivel le permite realizar solicitudes HTTP y administrar las diferentes respuestas que puede obtener.

Java

¿Cuáles son las bibliotecas que Java pone a disposición para el web scraping? Vamos a ver:

  1. JSopa: 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 misión.
  2. Selenio: te permite gestionar sitios web con una alta carga de JavaScript en su código fuente, para que puedas extraer todos los datos en este formato que sean de tu interés.
  3. Cliente HTTP Apache: utilice la API de bajo nivel proporcionada por esta biblioteca para realizar solicitudes HTTP.
  4. Unidad HTML: Esta biblioteca simula un navegador web sin una interfaz gráfica (también conocido como headless) y le permite interactuar con sitios web mediante programación. Especialmente útil para sitios con mucho JavaScript y para imitar acciones del usuario como hacer clic en botones o completar formularios.

Reflexiones finales sobre todo este asunto del web scraping

Espero que quede claro ahora: ¡el web scraping es muy poderoso en las manos adecuadas!

Ahora que sabe qué es y los conceptos básicos de cómo funciona, es hora de aprender cómo implementarlo en su flujo de trabajo; hay varias formas en que una empresa podría beneficiarse de él.

Los lenguajes de programación como Python, JavaScript y Ruby son los reyes indiscutibles del web scraping. Podrías usar PHP para ello… ¿Pero por qué? ¿¡Solo porque!?

En serio, no uses PHP para web scraping, déjalo en WordPress y Magento.

Alejandro Schmidt

Alexander Schmidt es un ingeniero de software que cree en trabajar de forma más inteligente, no más intensa. Con 12 años de experiencia en automatización y extracción de datos web para análisis e investigación, brinda a las empresas consejos prácticos y conocimientos valiosos entregados de una manera divertida y fácil de leer para ayudar a otros a maximizar el valor y el rendimiento de sus soluciones proxy. Cuando no está modificando su configuración o brindando consultoría para PYMES, puedes encontrar a Alexander informándose sobre las últimas noticias tecnológicas y avances en inteligencia artificial.

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