Web Scraping

Web Scraping. ¿Qué es y cómo se usa?

web scraping

Supongamos que quieres información de un sitio web, por ejemplo, un párrafo sobre Donald Trump. ¿Qué harías? Podrías copiar y pegar la información de Wikipedia en tu propio archivo. Pero, ¿y si quieres obtener una gran cantidad de información de un sitio web lo más rápidamente posible? ¿Por ejemplo, una gran cantidad de datos de un sitio web para entrenar un algoritmo de aprendizaje automático? En esta situación, ¡copiar y pegar no funciona! Y es necesario utilizar el Web Scraping.

A diferencia del largo y tedioso proceso de recogida de datos manual, el web scraping utiliza métodos de automatización inteligentes para obtener miles o incluso millones de registros en menos tiempo. Así pues, entendamos en detalle qué es el web scraping y cómo utilizarlo para extraer datos de otros sitios web.

¿Qué es Web Scraping?

El «web scraping» es un método automatizado de recogida de grandes cantidades de datos de sitios web. La mayoría de estos datos no están estructurados en formato HTML y luego se convierten en datos estructurados en una hoja de cálculo o una base de datos para su uso en diversas aplicaciones. Hay muchas formas diferentes de recopilar datos de los sitios web. Esto incluye el uso de servicios web, APIs especiales e incluso la creación de su propio código de búsqueda web desde cero. Muchos de los principales servicios web, como Google, Twitter, Facebook, StackOverflow y otros, tienen APIs que permiten acceder a sus datos de forma estructurada. Esta es la mejor opción, pero hay otros sitios que no ofrecen a sus usuarios un acceso estructurado a grandes cantidades de datos o simplemente no están tan avanzados tecnológicamente. Como ejemplo.

El scraping web requiere dos elementos: un scraper y un crawler.

  • Un crawler es un algoritmo de inteligencia artificial que busca en Internet datos específicos haciendo clic en los enlaces de Internet.
  • Un scraper, en cambio, es una herramienta especial diseñada para extraer datos de un sitio web. En función de la complejidad y el tamaño del proyecto, el diseño del rascador puede variar para garantizar una recuperación de datos rápida y precisa.

Funcionamiento

Con el web scraping, se pueden recuperar todos los datos de un determinado sitio web o los datos específicos que necesita un usuario. Lo mejor es especificar los datos que desea para que el raspador web pueda recuperar rápidamente sólo esos datos. Por ejemplo, puede buscar los tipos de exprimidores disponibles en Amazon, pero es posible que sólo necesite datos sobre los modelos de los distintos exprimidores, pero no las opiniones de los clientes.

Así pues, cuando un scraper necesita rastrear una página web, primero introduce las URL. A continuación, descargará todo el código HTML de esas páginas web, y un raspador web avanzado puede extraer todos los datos CSS y Javascript. A continuación, el scraper extrae los datos necesarios de este código HTML y los genera en un formato definido por el usuario. Suele ser en forma de hoja de cálculo Excel o archivo CSV, pero los datos pueden almacenarse en otros formatos, como un archivo JSON.

Diferentes tipos

Pueden clasificarse según muchos criterios diferentes, incluidos los raspadores de sitios web independientes o precargados, las extensiones del navegador o los raspadores de software, y los raspadores locales o basados en la nube.

Puede utilizar su propios web scraping de sitios web, pero esto requiere conocimientos avanzados de programación. Y si quieres que tu web scraper sea aún más funcional, necesitas aún más conocimientos. Por otro lado, existen  web scrapers ya preparados que puedes descargar y ejecutar fácilmente. También tienen más opciones que se pueden personalizar.

Las extensiones del navegador para web scrapers son extensiones que puedes añadir a tu navegador. Son fáciles de usar porque están integrados en el navegador, pero también tienen algunas limitaciones. Con la extensión del navegador Web Scraper, no puedes utilizar las funciones avanzadas que no están disponibles en el navegador. Sin embargo, los programas de Scrapers Web no tienen estas limitaciones porque puedes descargarlos e instalarlos en tu ordenador. Son más avanzados que los programas de scrapbooking basados en el navegador, pero también tienen funciones avanzadas que no están limitadas por el navegador.

Los rascadores web basados en la nube se ejecutan en la nube, es decir, en un servidor externo, proporcionado principalmente por la empresa a la que se compra el rascador. Permiten que el ordenador se concentre en otras tareas, ya que no se necesitan recursos informáticos para recuperar los datos de los sitios. Por otro lado, los web scrapers locales se ejecutan en el ordenador del usuario y utilizan recursos locales. Por lo tanto, si los programas de raspado web requieren más CPU o RAM, el ordenador se vuelve lento y no puede realizar otras tareas.

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¿Por qué Python es un lenguaje de programación popular para Web Scraping?

Parece que Python es muy popular últimamente. Es el lenguaje más popular para el web scraping, ya que puede manejar fácilmente la mayoría de las operaciones y tiene muchas bibliotecas diseñadas específicamente para el scraping de páginas web. Scrapy es un sistema de indexación de páginas web de código abierto muy popular escrito en Python. Es ideal para extraer datos de la web y de las API. Beautiful Soup es otra biblioteca de Python adecuada para la extracción de páginas web. Crea un árbol de análisis que puede utilizarse para extraer datos del código HTML de una página web. Beautiful Soup también tiene muchas características para navegar, buscar y modificar estos árboles de análisis.

¿Para qué se utiliza?

Web Scraping puede utilizarse en una amplia gama de sectores. Veamos algunas de ellas.

1. Control de precios
Las empresas pueden utilizar la navegación por Internet para recopilar datos sobre sus productos y los de sus competidores y averiguar cómo les afectan sus estrategias de precios. Las empresas pueden utilizar estos datos para determinar el precio óptimo de sus productos y maximizar los ingresos.

2. Estudio de mercado
Las empresas pueden utilizar la monitorización web para realizar estudios de mercado. Los datos de alta calidad generados por el procesamiento de grandes volúmenes de tráfico web pueden ser muy útiles para que las empresas analicen las tendencias de los consumidores y comprendan hacia dónde debe dirigirse el negocio en el futuro.

3. Seguimiento de las noticias
Los sitios de noticias pueden proporcionar informes detallados sobre lo que ocurre en una empresa. Esto es especialmente importante para las empresas que aparecen con frecuencia en las noticias o cuyas operaciones dependen de las noticias diarias.

4. Análisis del sentimiento
Si las empresas quieren entender la actitud general de los consumidores hacia sus productos, el análisis de sentimientos es esencial. Las empresas pueden utilizar el rastreo de la web para recoger datos de sitios de medios sociales como Facebook y Twitter para saber cuál es la actitud general hacia sus productos. Esto les ayudará a crear productos que la gente quiere y a superar a los competidores.

5. Marketing por correo electrónico
Las empresas también pueden utilizar la búsqueda en Internet para el marketing por correo electrónico. Pueden recopilar identificadores de correo electrónico de varios sitios web a través de la búsqueda en Internet y luego enviar mensajes promocionales y de marketing masivo a todos los que tienen estos identificadores.

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