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Scrapear web: la técnica para extraer datos de páginas web al alcance de todos

El web scraping es una técnica para extraer datos de páginas web, ya sea a través de programación o con herramientas diseñadas para ello. Puede ser útil para comparar precios, monitorear datos climáticos o incorporar información específica. Existen numerosas opciones, desde servicios en línea hasta bibliotecas de programación avanzadas y herramientas de Automatización de Procesos Robóticos (RPA). El scraping puede ahorrar tiempo y dinero, pero también puede estar sujeto a derechos de autor y restricciones legales.

¿Qué es el web scraping?

El web scraping es una técnica para extraer datos de páginas web, que puede ser útil para varios fines, como la comparación de precios o el monitoreo de datos climáticos. Pero, ¿qué es el web scraping exactamente? Esta sección se centrará en comprender la definición y el funcionamiento del web scraping.

Definición del web scraping

El web scraping es un proceso que permite extraer información de una página web, de forma automática o manual, por medio de programas o herramientas diseñadas para este fin. La información encontrada en la web puede organizarse en una base de datos o en un archivo para su posterior análisis.

Funcionamiento del web scraping

El web scraping funciona mediante la identificación y extracción selectiva de información de una página web específica. Esto se logra por medio de técnicas de análisis, como puede ser buscar etiquetas HTML específicas o localizar palabras clave en el contenido de la página web. La información se extrae en un formato estructurado o no estructurado, lo que permite la creación de bases de datos y la identificación de patrones de comportamiento.

Diferencias entre scraping y crawling

A menudo se confunden los términos “scraping” y “crawling”. El crawling busca información en la web, mientras que el scraping recoge información específica de una página web, limitando la búsqueda a un cierto número de páginas. El crawling se usa para llevar a cabo una búsqueda general de información, mientras que el scraping se enfoca en extraer información selectiva de una página web.

Tipos de datos que se pueden extraer con el web scraping

  • Contenido de texto
  • Imágenes
  • Video
  • Información de precios
  • Comentarios

Legitimidad del web scraping

El web scraping puede ser legal o ilegal, dependiendo del uso que se le dé. El scraping de información con derechos de autor puede llevar a demandas legales. También, algunos sitios web pueden prohibir el uso de web scraping en sus términos y condiciones de uso. Por lo tanto, es importante conocer las implicaciones legales antes de emplear esta técnica.

¿Cómo se extraen los datos con el web scraping?

Existen múltiples formas de extraer datos de una página web. A continuación, se describirán las herramientas de web scraping, bibliotecas de programación para web scraping, automación de procesos robóticos RPA y el procedimiento para realizar web scraping.

Herramientas de web scraping

Existen múltiples herramientas de web scraping disponibles, desde plataformas en línea hasta extensiones de navegadores y herramientas de escritorio. A continuación, se destacarán algunas opciones:

  • Import.io: Es una plataforma en línea fácil de usar y ajustable a las necesidades de datos a extraer.
  • Mozenda.com: Es un software de web scraping que ofrece múltiples funciones para usuarios de todos los niveles.
  • Webhose.io: Es una herramienta de web scraping que permite extraer datos de múltiples fuentes como redes sociales, foros y blogs.
  • Diffbot.com: Es una plataforma de extracción de datos estructurados a gran escala.

Bibliotecas de programación para web scraping

Bibliotecas como Beautiful Soup y Scrapy permiten crear programas personalizados para web scraping. Estas herramientas ofrecen una capa adicional de control y personalización en el proceso de extracción de datos.

Automatización de procesos robóticos (RPA)

Las herramientas de RPA, como UiPath, Blue Prism y Automation Anywhere, son perfectas para empresas que necesiten automatizar una gran cantidad de tareas de manera más eficiente. Estas soluciones pueden ayudar a reducir la carga de trabajo y garantizar el cumplimiento de los plazos.

Procedimiento para realizar web scraping

Para realizar web scraping es necesario seguir los siguientes pasos:

  1. Identificar el sitio web y la información que se desea extraer.
  2. Seleccionar la herramienta de web scraping adecuada.
  3. Ejecutar la herramienta de web scraping en el sitio web objetivo.
  4. Recopilar y almacenar los datos obtenidos.
  5. Analizar los datos y utilizarlos para el propósito deseado.
  6. Tiendas en línea para recopilar información de precios y características de productos.
  7. Redes sociales para el monitoreo de comentarios, seguimiento de menciones y análisis de tendencias.
  8. Portales de noticias para la recolección de información sobre eventos, deportes y política.
  9. Sitios de empleos para el análisis de tendencias en las habilidades y ofertas laborales.
  10. Información de productos: precios, descripciones, imágenes, categorías, etc.
  11. Información de contacto: nombres de personas, direcciones, números de teléfono, correos electrónicos, etc.
  12. Contenidos multimedia: imágenes, vídeos, archivos de audio, etc.
  13. Comentarios y reseñas de usuarios.
  14. Puede ahorrar tiempo y dinero al automatizar el proceso de recopilación de datos.
  15. Permite obtener datos de una manera más rápida y eficiente que la búsqueda manual.
  16. Se pueden extraer grandes cantidades de datos de una manera muy precisa y detallada.
  17. Es una técnica muy valiosa para muchos trabajos de investigación y para realizar análisis de datos.
  18. Es una herramienta muy útil para el seguimiento de precios y el monitoreo de la competencia.
  19. El scraping puede estar sujeto a restricciones legales y derechos de autor.
  20. Es posible que las páginas web detecten el scraping y bloqueen al usuario, lo que puede provocar la pérdida de la información recopilada.
  21. Es posible que haya errores de datos en los datos recopilados debido a la complejidad de algunos sitios web.
  22. Es necesario tener conocimientos técnicos para utilizar los diferentes métodos de scraping.
  23. No se puede garantizar la calidad de los datos recopilados, ya que la información que se encuentra en algunas páginas web puede estar desactualizada o inexacta.