En el panorama digital en constante expansión actual, una gran cantidad de datos está disponible al alcance de nuestra mano. Y estos datos siguen creciendo a un ritmo rápido. A partir de 2023, había más 50 mil millones de páginas web en línea. La información de estos sitios web debe extraerse para muchos fines comerciales diferentes, que van desde ayudar a pequeños proyectos de investigación hasta capacitar a LLM que impulsan modelos de IA. Algunas de las empresas más grandes de la actualidad comenzaron a través del web scraping, y sigue siendo clave para ellas mantenerse competitivas y a la vanguardia.
En este blog, analizaremos qué es el web scraping, cómo funciona, qué herramientas utilizar para el web scraping y cómo elegir la mejor herramienta de web scraping para su negocio.
¿Qué es el web scraping?
El web scraping es el proceso de extraer datos de sitios web y almacenarlos en una forma útil para su negocio. Los datos extraídos de los sitios web generalmente no están estructurados y deben convertirse en un formato estructurado para utilizarlos en análisis, investigaciones o incluso entrenar modelos de IA.
Si alguna vez ha copiado y pegado datos de cualquier sitio web en una hoja de cálculo de Excel o en un documento de Word, básicamente se trata de web scraping a muy pequeña escala. El método copiar y pegar es útil cuando es necesario realizar web scraping para proyectos personales o casos de uso únicos. Sin embargo, cuando las empresas necesitan extraer datos de sitios web, normalmente necesitan extraer datos de varios sitios web y páginas y también deben hacerlo repetidamente. Hacer esto manualmente llevaría mucho tiempo y sería propenso a errores. Por lo tanto, las organizaciones recurren a herramientas de web scraping que extraen automáticamente datos de sitios web en función de los requisitos comerciales. Estas herramientas también pueden transformar los datos para hacerlos utilizables, ya que la mayoría de los datos extraídos no están estructurados, y cargarlos en el destino requerido.
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¿Cómo funcionan los web scrapers?
Un web scraper es un software que ayuda a extraer datos de un sitio web automáticamente. Los web scrapers pueden extraer todos los datos presentes en un sitio web o solo extraer los datos especificados por el usuario. Si bien el proceso de raspado puede diferir según la herramienta de raspado web que se utilice, todos los raspadores web siguen estas reglas básicas:
- Una vez que se especifica la URL de destino y se ingresa en el raspador web, el raspador realizará una solicitud HTTP al servidor.
- En respuesta, el raspador recibirá el código HTML del sitio web de destino. Los web scrapers avanzados también pueden recibir elementos CSS y Javascript.
- Extraiga datos relevantes del código HTML. Las herramientas de web scraping más avanzadas también pueden analizar datos de sitios web, es decir, extraer sólo los datos necesarios y no toda la información presente.
- Guarde los datos extraídos en la ubicación de destino. Podría ser una hoja de cálculo de Excel, un documento de Word o incluso una base de datos.
El proceso de raspado web
El proceso de web scraping sigue un conjunto de principios comunes en todas las herramientas y casos de uso. Estos principios siguen siendo los mismos para todo este proceso de web scraping:
- Identificar las URL de destino: Los usuarios deben seleccionar manualmente las URL de los sitios web de los que desean extraer datos y mantenerlas listas para ingresarlas en la herramienta de raspado web.
- Extraer datos de los sitios web: Una vez que ingrese la URL del sitio web en la herramienta de raspado web, el raspador web recuperará y extraerá todos los datos del sitio web.
- Analizar los datos extraídos: Los datos extraídos de los sitios web generalmente no están estructurados y deben analizarse para que sean útiles para el análisis. Esto se puede hacer manualmente o se puede automatizar con la ayuda de herramientas avanzadas de web scraping.
- Cargar/Guardar los datos estructurados finales: Una vez que los datos se analizan y estructuran en un formato utilizable, se pueden guardar en la ubicación deseada. Estos datos se pueden cargar en bases de datos o guardar como XLSX, CSV, TXT o cualquier otro formato requerido.
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¿Es legal el web scraping?
Si bien el web scraping en sí no es ilegal, especialmente para los datos disponibles públicamente en un sitio web, es importante actuar con cuidado para evitar problemas legales y éticos.
La clave es respetar las reglas del sitio web. Sus términos de servicio (TOS) y su archivo robots.txt pueden restringir el scraping por completo o describir prácticas aceptables, como la frecuencia con la que se pueden solicitar datos para evitar saturar sus servidores. Además, ciertos tipos de datos están prohibidos, como contenido protegido por derechos de autor o información personal sin el consentimiento de alguien. Las regulaciones de extracción de datos como GDPR (Europa) y CCPA (California) añaden otra capa de complejidad.
Por último, el web scraping con fines maliciosos, como robar credenciales de inicio de sesión o alterar un sitio web, está claramente prohibido. Si sigue estas pautas, puede asegurarse de que sus actividades de web scraping sean legales y éticas.
¿Cómo extraer datos de un sitio web?
Hay muchas formas de extraer datos de sitios web. Este blog cubrirá cinco formas en las que se pueden extraer datos de sitios web:
- Extraer datos manualmente de un sitio web
- Extensiones de navegador para web scraping
- Herramientas automatizadas de raspado web sin código
- Raspado web con Python
- Usar Microsoft Excel/Word para extraer datos de sitios web
#1. Extraer datos manualmente de un sitio web
Este es el método más utilizado para extraer datos de un sitio web. Si bien este método es el más simple, también es el que consume más tiempo y es el que más propenso a errores. Los datos extraídos suelen estar desestructurados y son difíciles de procesar.
Este método es mejor para un caso de uso único. Sin embargo, no es factible cuando el web scraping se realiza en varios sitios web o en intervalos regulares.
#2. Extensiones de navegador para web scraping
La mayoría de los navegadores tienen muchos raspadores web Disponible de forma gratuita como extensiones del navegador. Estas extensiones de web scraping se pueden agregar al navegador desde su tienda y, mientras navega por un sitio web, pueden ayudar a extraer datos del mismo con un clic.
Si bien son convenientes, estas extensiones de navegador no son muy precisas. Los datos extraídos pueden ser inconsistentes. Estas herramientas tampoco pueden automatizarse y tienen el elemento manual de tener que navegar a cada página que debe extraerse, lo que las hace consumir mucho tiempo.
#3. Herramientas automatizadas de raspado web sin código
Si desea eliminar datos de un sitio web a Excel de forma automática e instantánea, pruebe una herramienta sin código como el raspador de sitios web Nanonets. Esta herramienta gratuita de web scraping puede extraer instantáneamente datos de sitios web y convertirlos a formato Excel. Las nanoredes también pueden automatizar los procesos de web scraping para eliminar cualquier esfuerzo manual.
Aquí hay tres pasos para extraer datos de sitios web a Excel automáticamente usando Nanonets:
Paso 1: Dirígete a la herramienta de extracción de sitios web de Nanonets e inserta tu URL.
Paso 2: Haga clic en 'Raspar y descargar'.
Paso 3: Una vez hecho esto, la herramienta descarga automáticamente el archivo de salida con los datos del sitio web extraídos.
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#4. Raspado web con Python
El web scraping con Python es popular debido a la abundancia de bibliotecas de terceros que pueden extraer estructuras HTML complejas, analizar texto e interactuar con formularios HTML. Algunas bibliotecas populares de web scraping de Python se enumeran a continuación:
- Urllib3 es una potente biblioteca cliente HTTP para Python. Esto facilita la realización de solicitudes HTTP mediante programación. Maneja encabezados HTTP, reintentos, redirecciones y otros detalles de bajo nivel, lo que la convierte en una excelente biblioteca para web scraping.
- BeautifulSoup le permite analizar documentos HTML y XML. Con la API, puede navegar fácilmente por el árbol de documentos HTML y extraer etiquetas, metatítulos, atributos, texto y otro contenido. BeautifulSoup también es conocido por su sólido manejo de errores.
- MechanicalSoup automatiza la interacción entre un navegador web y un sitio web de manera eficiente. Proporciona una API de alto nivel para web scraping que simula el comportamiento humano. Con MechanicalSoup, puede interactuar con formularios HTML, hacer clic en botones e interactuar con elementos como un usuario real.
- Requests es una biblioteca de Python simple pero potente para realizar solicitudes HTTP. Está diseñado para ser fácil de usar e intuitivo, con una API limpia y consistente. Con Solicitudes, puede enviar fácilmente solicitudes GET y POST, y manejar cookies, autenticación y otras funciones HTTP. También es muy utilizado en web scraping debido a su simplicidad y facilidad de uso.
- Selenium le permite automatizar navegadores web como Chrome, Firefox y Safari y simular la interacción humana con sitios web. Puede hacer clic en botones, completar formularios, desplazarse por las páginas y realizar otras acciones. También se utiliza para probar aplicaciones web y automatizar tareas repetitivas.
Pandas permite almacenar y manipular datos en varios formatos, incluidas bases de datos CSV, Excel, JSON y SQL. Con Pandas, puede limpiar, transformar y analizar fácilmente datos extraídos de sitios web.
#5. Uso de Microsoft Excel para extraer datos de sitios web
Puede extraer datos de sitios web directamente a Microsoft Excel de varias maneras. Puede utilizar Excel VBA o Excel Power Queries para importar datos de sitios web en una hoja de cálculo de Excel. Estas herramientas son muy poderosas para extraer datos tabulares. Sin embargo, cuando los datos están un poco menos estructurados, los datos extraídos pueden ser imperfectos o incluso incorrectos.
Casos de uso comunes de web scraping
El web scraping tiene multitud de usos en todas las industrias. Algunos casos de uso comunes se enumeran a continuación:
- Investigación de la competencia: las empresas buscan sitios web de la competencia para comparar ofertas de productos y controlar los precios.
- Generación de leads: generar leads de alta calidad es extremadamente importante para hacer crecer un negocio. La extracción de sitios web es una buena forma de recopilar información de contacto de clientes potenciales, como direcciones de correo electrónico y números de teléfono.
- Optimización de motores de búsqueda: extracción de páginas web para monitorear la clasificación de palabras clave y analizar las estrategias de SEO de la competencia.
- Análisis de sentimientos: la mayoría de las empresas en línea consultan sitios de reseñas y plataformas de redes sociales para comprender de qué hablan los clientes y cómo se sienten acerca de sus productos y servicios.
- Legal y cumplimiento. Las empresas rastrean sitios web para asegurarse de que su contenido no se utilice sin permiso o para controlar la presencia de productos falsificados.
- Mercados inmobiliarios: monitorear los listados de propiedades y los precios es crucial para que las empresas inmobiliarias sigan siendo competitivas.
- Integraciones: la mayoría de las aplicaciones utilizan datos que deben extraerse de un sitio web. Los desarrolladores extraen sitios web para integrar estos datos en dichas aplicaciones, por ejemplo, extraen datos de sitios web para entrenar modelos LLM para el desarrollo de IA.
¿Qué herramienta de web scraping deberías seleccionar? Depende del tipo de datos que deben extraerse y de su caso de uso para el web scraping. Recomendaremos nuestras mejores opciones para elegir la mejor herramienta para sus necesidades.
La mejor herramienta de web scraping sin código en línea: Nanonets
Las mejores herramientas de web scraping para un solo uso: Extensión de Chrome Nanonets web scarper
La mejor herramienta de web scraping para empresas: Nanonets
La mejor herramienta de web scraping a través de API: BeautifulSoup Python Library
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