La extracción de datos, también conocida como web scraping, es el proceso de extraer datos de sitios web mediante programación. Esto le permite recopilar grandes cantidades de datos de la web y almacenarlos en un formato estructurado como CSV o JSON para su posterior análisis y uso en otras aplicaciones.
En esta guía completa, cubriremos todo lo que necesita saber sobre la extracción de datos y el web scraping con Python, incluido:
- ¿Qué es la extracción de datos y por qué es útil?
- ¿Cómo funciona el raspado web?
- Métodos y herramientas de web scraping para Python
- Construyendo un web scraper de Python paso a paso
- Consejos para evitar errores de bloqueo y manejo
- Consideraciones legales y éticas
Empecemos desde el principio: ¿qué es la extracción de datos y por qué querrías raspar sitios web?
¿Qué es la extracción de datos?
Extracción de datos, web scraping, recolección web: todos estos términos se refieren al mismo proceso de recopilación automática de datos de sitios web.
Internet contiene una enorme cantidad de datos: miles de millones de páginas web repletas de contenido estructurado y no estructurado. Extraer datos manualmente de sitios web es tedioso y requiere mucho tiempo. Las herramientas de extracción de datos automatizan este proceso recuperando datos de páginas web mediante programación y convirtiéndolos a un formato estructurado como JSON o CSV para su posterior análisis y uso.
A continuación se muestran algunos ejemplos de lo que puede hacer con los datos extraídos de la web:
- Agregue datos de productos de sitios web de comercio electrónico para monitorear precios o realizar estudios de mercado.
- Recopile artículos de noticias de sitios de noticias para entrenar modelos de IA.
- Recopile los datos de contacto de la empresa para la generación de leads.
- Recopile datos para investigaciones académicas de fuentes en línea.
- Complete contenido para motores de búsqueda o bases de datos.
- Supervise los precios y los niveles de existencias de los productos para detectar oportunidades de arbitraje.
El web scraping le permite extraer grandes volúmenes de datos que no sería posible recopilar manualmente. Los usos de los datos extraídos son prácticamente infinitos.
¿Cómo funciona el web scraping?
En un nivel alto, aquí está el proceso de web scraping:
El raspador localiza las URL a visitar. Esto podría ser una lista predefinida de URL o el raspador puede seguir de forma recursiva enlaces en páginas para recorrer un sitio web completo.
El raspador descarga el contenido HTML de cada URL mediante una solicitud HTTP.
El software de análisis extrae los datos necesarios del HTML. El raspador identifica datos útiles buscando elementos HTML como filas de tablas, títulos, enlaces o párrafos.
Los datos extraídos se guardan en una base de datos o archivo de salida en un formato estructurado como JSON o CSV.
En resumen, los web scrapers automatizan las visitas a páginas web, obtienen el HTML, lo analizan para identificar datos útiles y guardan datos estructurados para utilizarlos en otros lugares.
Ahora veamos algunos métodos y bibliotecas comunes utilizados para cada paso del proceso de web scraping en Python.
Métodos y herramientas de web scraping para Python
Python es un lenguaje popular para el web scraping debido a su gran colección de bibliotecas y herramientas de scraping. Estos son algunos de los principales métodos y bibliotecas de Python utilizados:
Envío de solicitudes HTTP
Para descargar páginas HTML, los raspadores de Python utilizan bibliotecas de solicitudes HTTP como:
Solicitudes – Una biblioteca HTTP fácil de usar sin dependencias fuera de la biblioteca estándar de Python.
URLlib – Biblioteca de solicitudes HTTP incorporada de Python.
httpx – Un cliente HTTP con todas las funciones compatible con HTTP/2 y solicitudes asíncronas.
Analizar y extraer datos
Una vez que haya descargado las páginas HTML, deberá analizar el HTML para extraer los datos que necesita. Los enfoques comunes incluyen:
Expresiones regulares – Los patrones Regex se pueden utilizar para extraer texto coincidente. Útil para extracciones simples.
BeautifulSoup – Una biblioteca Python popular para analizar HTML y XML. Facilita la extracción de datos mediante selectores o condiciones de CSS.
lxml – Una biblioteca de análisis XML con alto rendimiento. Puede analizar HTML roto. Se integra con BeautifulSoup.
PyQuery – Modelada a partir de jQuery, esta biblioteca analiza HTML y permite la selección y manipulación de elementos DOM.
Automatización del navegador
Algunos sitios utilizan JavaScript para cargar contenido dinámicamente. Para raspar estas páginas, los raspadores de Python pueden automatizar un navegador usando:
Selenio – Inicia y controla un navegador real como Chrome. Puede manejar sitios complejos con JS.
Dramaturgo – Una alternativa más nueva a Selenium para la automatización del navegador.
marcos completos de raspado web
También existen marcos con todas las funciones que brindan una solución de raspado completa:
Scrapy – Un marco de scraping popular con concurrencia asincrónica incorporada, clases de araña e integración con otras bibliotecas de Python.
araña – Un sistema de scraping de código abierto con interfaz de usuario web e integración con navegadores.
Estas bibliotecas se pueden combinar según sea necesario para crear un raspador web personalizado en Python. A continuación, veremos un ejemplo utilizando algunas de estas herramientas.
Construyendo un Web Scraper de Python paso a paso
Veamos cómo podemos crear un raspador web simple en Python para extraer datos de un sitio.
Extraeremos los datos del libro de forma abierta libros.toscrape.com sitio usando Requests y BeautifulSoup. Los pasos que cubriremos son:
1. Identifique los datos que se van a extraer
Primero, inspeccionamos el sitio en un navegador e identificamos los datos que queremos extraer. Decidimos eliminar la categoría de producto, el título del libro, el precio y la imagen de cada libro.
2. Examinar la estructura de la página
A continuación, observamos la estructura HTML subyacente de las páginas utilizando la herramienta de inspección del navegador. Vemos el título del libro, el precio y la imagen en vivo en el interior. <li> etiquetas con una clase de "product_pod". La categoría está en la ruta URL de la página.
3. Instalar bibliotecas de Python
Ahora podemos instalar las bibliotecas de Python que necesitaremos: solicitudes para descargar las páginas, Beautiful Soup para analizar y extraer datos del HTML:
pip install requests bs44. Importar bibliotecas
En nuestro script de Python, importamos Requests y BeautifulSoup:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup5. Defina las URL para extraer
Comenzaremos raspando la primera página de la categoría "Misterio":
url = ‘http://books.toscrape.com/catalogue/category/books/mystery_3/index.html‘6. Descargue la página HTML
Usando Solicitudes, podemos descargar la página HTML:
response = requests.get(url)
html = response.text7. Analizar con BeautifulSoup
Creamos un objeto BeautifulSoup a partir del HTML:
soup = BeautifulSoup(html, ‘html.parser‘)8. Extraiga los datos del producto
Dentro de for bucles, utilizamos BeautifulSoup para extraer e imprimir los datos del producto desde la página HTML:
# Extract product category from the URL
category = url.split(‘/‘)[-2]
# Extract all products in the page
products = soup.find_all(‘li‘, {‘class‘: ‘product_pod‘})
for product in products:
# Extract title
title = product.find(‘a‘).text
# Extract price
price = product.find(‘p‘, {‘class‘: ‘price_color‘}).text
# Extract image url
img_url = product.find(‘img‘)[‘src‘]
print(category, title, price, img_url)9. Repita para cada página
Para extraer datos de todas las páginas, recorremos las URL de las páginas incrementando el número de página y repetimos el proceso de extracción para cada página.
¡Y eso es! Con solo unas pocas líneas de código Python utilizando Requests y BeautifulSoup, podemos raspar y extraer datos de productos de un sitio web.
Este ejemplo cubre los conceptos básicos como realizar solicitudes, analizar HTML y usar selectores para extraer datos. Con estos componentes básicos, puede comenzar a extraer muchos tipos de sitios y datos.
A continuación, repasemos algunos consejos para crear raspadores robustos y aptos para producción.
Consejos para un web scraping sólido
Estas son algunas de las mejores prácticas a seguir al construir raspadores:
Manejar errores y reintentos
Los sitios web pueden presentar fallas desde tiempos de espera hasta errores 500. Implemente una lógica de manejo de errores, como reintentar solicitudes fallidas. El requests.Session El objeto facilita la gestión de los reintentos de solicitudes.
Utilice proxies y rotación
Los sitios web pueden bloquear los raspadores según las direcciones IP. El uso de servidores proxy y su rotación ayuda a distribuir las solicitudes entre múltiples IP para evitar que se bloqueen. Bibliotecas de Python como requests Facilite el envío de solicitudes a través de un proxy.
Agregue aceleración, pausas y aleatorización
Scrape a velocidades razonables para evitar sobrecargar los servidores. Agregue pausas de tiempo aleatorias entre solicitudes y ordene aleatoriamente para parecer más humano.
Agentes de usuario y encabezados
Configure el encabezado del agente de usuario para que imite un navegador web real y no parezca un bot automatizado.
Almacenar en caché y almacenar de forma incremental
Guarde los datos extraídos de forma incremental para que el progreso no se pierda en caso de errores. El almacenamiento en caché acelera el scraping al evitar volver a descargar el contenido de la página que no ha cambiado.
raspado asíncrono
Extraiga varias páginas simultáneamente para aumentar la velocidad aprovechando bibliotecas asíncronas como httpx y asyncio.
El sólido manejo de errores, la concurrencia, los servidores proxy y el almacenamiento en caché garantizarán que su raspador recopile datos de manera rápida y confiable sin bloquearse.
Consideraciones legales y éticas
Si bien la mayoría de los datos públicos en la web se pueden extraer, existen algunas áreas legales a considerar:
Términos de servicio – Evite hacer scraping en sitios que lo prohíben expresamente en sus términos de servicio.
Leyes de protección de datos – No recopile datos personales sin el consentimiento como lo exigen regulaciones como el GDPR.
Derechos de Autor – No copie ni vuelva a publicar directamente grandes porciones de contenido protegido por derechos de autor. Por lo general, se permiten muestras pequeñas para análisis bajo uso legítimo.
Límites de tasa – Respetar los límites de tarifas y restricciones que los sitios web establezcan en sus servidores.
También es una buena práctica ética ser transparente en sus actividades de scraping en lugar de ocultar sus intenciones. Siempre que sea posible, es preferible utilizar API oficiales al scraping.
Por lo general, se permite extraer cantidades modestas de datos de sitios web públicos para fines no comerciales, pero siempre respete las políticas expresas del sitio.
Resumen de mejores prácticas de scraping
- Utilice bibliotecas sólidas como Requests, BeautifulSoup y Selenium para extraer sitios dinámicos.
- Implementar manejo de errores y reintentos para lidiar con la rotura de los raspadores.
- Rotar proxies y agentes de usuario para distribuir solicitudes y evitar bloqueos
- Agregue aceleraciones, retrasos, almacenamiento en caché y asíncrono para raspar de manera eficiente a escala
- Evite violaciones de los términos de servicio, violaciones de derechos de autor y overscraping
- Cuando sea posible, utilice API oficiales en lugar de scraping
El web scraping es una herramienta poderosa para aprovechar la gran cantidad de datos en la web. Si sigue las mejores prácticas de scraping y las API cuando estén disponibles, podrá recopilar datos útiles de forma segura y eficaz.
Python, con su amplia variedad de bibliotecas de scraping maduras, es un lenguaje ideal para crear canales de extracción de datos sólidos.
Espero que esta guía proporcione una descripción general completa del web scraping usando Python. Las posibilidades para proyectos de scraping son infinitas: ¡adelante y extrae conocimientos útiles de la web!
