El web scraping se ha convertido en una habilidad vital para los desarrolladores de Python, los analistas de datos y cualquiera que trabaje con conjuntos de datos. Cuando se trata de datos estructurados y ricos, las tablas que se encuentran en los sitios web son a menudo minas de oro de información. Tanto si buscas catálogos de productos, estadísticas deportivas o datos financieros, la capacidad de extraer y guardar datos de tablas con Python es una herramienta inestimable.

Esta guía práctica te lleva paso a paso a través del proceso de scraping de tablas de sitios web utilizando Python. Al final, sabrás cómo utilizar librerías populares como requests, Beautiful Soup e incluso pandas para acceder a los datos de las tablas y almacenarlos en formatos reutilizables como archivos CSV.

Las pruebas y el desarrollo de API son tareas fundamentales para desarrolladores, profesionales de TI y probadores. Entre las herramientas disponibles, Postman destaca como una plataforma potente y fácil de usar para enviar solicitudes, analizar respuestas y depurar API. 

Cuando se trabaja con Selenium para el web scraping o la automatización, la integración de proxies es una necesidad. Los proxies le permiten evitar prohibiciones, límites de velocidad y restricciones geográficas, haciendo que sus tareas sean fluidas y eficientes. Pero configurar proxies en Selenium puede ser un reto, especialmente si se trata de autenticación o se necesita monitorizar peticiones HTTP. Aquí es donde entra Selenium Wire.

En la era digital, en la que cada segundo cuenta, garantizar que el rendimiento de su sitio web esté a la altura no es sólo una necesidad, sino una estrategia de supervivencia. Con las expectativas de los usuarios más altas que nunca, una página de carga lenta podría significar la diferencia entre un cliente convertido y una oportunidad perdida. Aquí es donde Apache JMeter™ y los servidores proxy entran en juego, ofreciendo una poderosa combinación para probar la carga de su sitio web y asegurarse de que puede manejar grandes volúmenes de tráfico sin comprometer la velocidad o la experiencia del usuario.

eBay es uno de los mayores mercados en línea del mundo, que alberga millones de productos de diversas categorías. El scraping de eBay puede ser muy valioso para tareas como:

• Comparación de precios
• Análisis del mercado
• Seguimiento de las tendencias de los productos

En esta guía, te mostraremos cómo crear un sencillo script en Python para buscar una palabra clave, extraer detalles del producto como título, precio, moneda, disponibilidad, reseñas y valoraciones, y guardar los datos en un archivo CSV. Este tutorial es ideal para principiantes que quieran aprender a hacer web scraping de la forma correcta, con consejos para respetar los términos de servicio y usar proxies de forma responsable.

En el vasto panorama digital, donde innumerables sitios web compiten por la atención, es crucial entender las reglas del juego. Para los desarrolladores web, los profesionales de SEO y los creadores de contenidos, descifrar robots.txt es clave para un scraping web ético y eficaz. Esta guía le ayudará a entender cómo interactuar de forma responsable con los sitios web utilizando robots.txt y sitemaps.

Los selectores HTML son clave para el web scraping, ya que permiten a los desarrolladores dirigirse a elementos específicos de una página web. Mediante estos selectores, los desarrolladores pueden extraer datos con precisión.

El web scraping consiste en obtener datos de sitios web navegando por su estructura HTML. Los selectores HTML son cruciales para localizar etiquetas, atributos o contenidos específicos. Ya sea para extraer precios de productos o titulares, los selectores son tu guía.

El uso de selectores HTML agiliza eficazmente la extracción de datos y reduce los errores. Le ayudan a centrarse en los elementos importantes, ahorrando tiempo y esfuerzo en la recopilación de información de fuentes en línea.

En el mundo actual, impulsado por los datos, la información es poder. Los que pueden recopilar y analizar datos de forma eficaz tienen una clara ventaja. El web scraping se ha convertido rápidamente en una herramienta esencial para desarrolladores y analistas de datos que buscan extraer información valiosa de sitios web. Pero, ¿por qué elegir Kotlin para esta tarea? Kotlin, un lenguaje de programación moderno, ofrece una nueva perspectiva y potentes herramientas para el web scraping, haciéndolo más sencillo y eficiente.

Los sistemas anti-bot son tecnologías diseñadas para proteger los sitios web de interacciones automatizadas, como el spam o los ataques DDoS. Sin embargo, no todas las actividades automatizadas son perjudiciales: por ejemplo, los bots son a veces necesarios para realizar pruebas de seguridad, crear índices de búsqueda y recopilar datos de fuentes abiertas. Para realizar estas tareas sin ser bloqueado por los sistemas anti-bot, necesitará herramientas especializadas.

El scraping web ha evolucionado desde la simple extracción basada en reglas a técnicas más avanzadas que se basan en grandes modelos de lenguaje (LLM) para la extracción de datos conscientes del contexto. ScrapegraphAI está a la vanguardia de esta evolución, permitiendo el scraping web a través de potentes LLMs como OpenAI, Gemini, e incluso modelos locales como Ollama. En este blog, vamos a profundizar en lo que es ScrapegraphAI, cómo funciona, y caminar a través de un ejemplo del mundo real de los datos de raspado de un sitio web con la integración de proxy.