Los datos son una de las fuerzas motrices de nuestro mundo. Todos los aspectos de nuestra vida cotidiana giran en torno a los datos. Sin datos, alcanzar el crecimiento tecnológico que tenemos hoy en día es imposible. Los datos son cruciales para cualquier organización, independientemente del sector. Las organizaciones más destacadas tienen sus bancos de datos y sus lagos de datos. Toman los datos y los analizan para obtener una mejor visión. A veces, es necesario recoger los datos del exterior, recopilándolos en línea. En esta situación es donde el web scraping brilla más. Muchas comunidades de ciencia de datos fomentan el web scraping ético para recoger diferentes formas de datos para diversos análisis. Discutiremos el web scraping y las mejores herramientas python de web scraping en las próximas secciones.
¡Siéntase libre de saltar a cualquier sección para aprender más acerca de las herramientas de python web scraping!
En palabras sencillas, el web scraping, también conocido como screen scraping, consiste en extraer una gran cantidad de datos de diversas fuentes en línea. Se trata de un proceso automatizado sin interacción humana. La mayoría de la gente a menudo se equivoca sobre el proceso real que implica el web scraping. El proceso de web scraping consiste en extraer datos de una fuente específica y organizarlos. Los datos están en un formato no estructurado cuando se realiza el screen scraping, lo que significa que no hay datos etiquetados. El proceso de extracción de datos web también incluye la gestión de esos datos no estructurados en datos estructurados utilizando un marco de datos.
Hay varias formas de llevar a cabo el proceso de raspado web, como crear un script automatizado desde cero o utilizar una herramienta API para el raspado de sitios web, como Twitter, Facebook y Reddit. Algunos sitios web disponen de API dedicadas que permiten raspar una cantidad limitada de datos, y otros no. En esos casos, lo mejor es realizar el proceso de web scraping para extraer los datos de esos sitios web.
El scraping web consta de dos partes: un scraper y un crawler. Un scraper es un algoritmo de aprendizaje automático que ayuda a identificar los datos necesarios siguiendo los enlaces. Un crawler es una herramienta utilizada para extraer datos del objetivo. Los usuarios pueden modificar tanto un scraper como un crawler.
Técnicamente, el proceso de web scraping comienza alimentando la URL semilla. Estas URL actúan como puerta de acceso a los datos. El scraper sigue estas URL hasta que puede acceder a la parte HTML de los sitios web. Como se ha mencionado, el rastreador es una herramienta que recorre los datos HTML y los documentos XML, raspa los datos y emite el resultado en un formato definido por el usuario, normalmente en una hoja de cálculo Excel o en formato CSV (archivo separado por comas). La otra configuración es el archivo JSON. Este archivo JSON es beneficioso para automatizar todo el proceso en lugar de realizar el scraping una sola vez.
En función de los requisitos, los raspadores web pueden diferenciarse en cuatro tipos, a saber:
Web scraper autoprogramado - Este tipo se basa en la creación de su web scraper utilizando cualquier lenguaje de programación que usted elija. El más popular es python. Para este enfoque, es necesario tener conocimientos avanzados de programación.
Web scraper preprogramado: estetipo utiliza un web scraper ya programado. Esto puede ser descargado en línea para iniciar el proceso de raspado web. El raspador web preconfigurado le permite ajustar la opción en función de sus necesidades. Se requiere poco o ningún conocimiento de programación.
Extensión del navegador - Algunas API de web scraping están disponibles como extensión del navegador (add-on). Solo tienes que activarla con el navegador predeterminado y mencionar la ubicación de la base de datos para guardar los datos extraídos, como una hoja de cálculo Excel o un archivo CSV.
Raspador web basado en la nube - Existen muy pocos raspadores web basados en la nube. Estos raspadores web se ejecutan en un servidor en la nube mantenido por la empresa a la que ha comprado el raspador web. La principal ventaja son los recursos informáticos. Con un raspador web basado en la nube, el raspado web es un recurso exigente, por lo que su ordenador puede centrarse en otras tareas esenciales.
Python ha sido ampliamente considerado como el mejor lenguaje de programación para principiantes debido a su alta legibilidad para el usuario, que a menudo ayuda a los principiantes a comenzar su andadura en el campo de la programación. Por la misma razón, python es muy aplicable al web scraping. Hay seis bibliotecas y herramientas de web scraping en python que consideramos las mejores. NOTA: Algunas de estas herramientas consisten en librerías python con una función específica en el proceso de web scraping
Probablemente la biblioteca más básica y estándar en python se utiliza principalmente como una de las mejores herramientas de python web scraping. El primer paso en el web scraping es "solicitar" los datos HTML del servidor del sitio web de destino para recuperar los datos. Las peticiones que se realizan a la biblioteca de peticiones son GET y POST. Las dos principales desventajas son que la biblioteca de peticiones no se puede utilizar de manera eficiente cuando el sitio web de destino está hecho de javascript puro y no se puede utilizar para el análisis sintáctico de HTML.
Aquí está el código python para instalar la librería requests:
importar peticiones
datos =requests.request("GET", "https://www.example.com")
datosNOTA: Sólo puede importar solicitudes utilizando Juypter notebook o Google Collab. Si utiliza CMD en Windows, Linux o macOS, puede instalar las solicitudes utilizando el método pip. El código python para instalar peticiones es "pip install requests". Lo principal a recordar es que python viene con "urllib" y "urllib2". Se puede utilizar urllib en lugar de request, pero el inconveniente es que a veces es necesario utilizar tanto urllib como urllib2, lo que aumenta la complejidad del script de programación.
Esta biblioteca es una versión actualizada de la biblioteca request. La biblioteca LXML elimina el inconveniente de la biblioteca request, que analiza HTML. La biblioteca LXML puede extraer una gran cantidad de datos a gran velocidad con un alto rendimiento y eficiencia. Combinar tanto requests como LXML es lo mejor para extraer datos de HTML.
BeautifulSoup es probablemente la biblioteca go-to como una de las herramientas de python web scraping porque es más fácil para los principiantes y expertos para trabajar. La principal ventaja de usar BeautifulSoup es que no tienes que preocuparte por un HTML mal diseñado. La combinación de BeautifulSoup y request también es común en las herramientas de web scraping. El inconveniente es que es más lento en comparación con LXML. Se recomienda utilizar BeautifulSoup junto con el analizador LXML. El código python para instalar BeautifulSoup es "pip install BeautifulSoup".
Se puede decir que Scrapy es el héroe del web scraping. Scrapy no es una biblioteca de Python, sino un marco de raspado web en toda regla. En el backend, Scrapy consiste en un bot capaz de enviar simultáneamente múltiples peticiones HTTP a la fuente. Aunque Scrapy es un marco robusto para el web scraping, puedes añadir plugins para aumentar su funcionalidad. La principal desventaja de Scrapy es que no tiene la capacidad, como selenium (que veremos en la próxima sección), de manejar javascript. Scrapy puede superar este inconveniente mediante el uso de cualquier biblioteca que soporte la extracción de datos de un sitio web dinámico.
Selenium fue creado por Jason Huggins para las pruebas automatizadas de aplicaciones web. El inconveniente de que Scrapy no puede manejar fácilmente páginas Javascript es donde Selenium brilla más. Como Selenium puede scrapear páginas web dinámicas, también es mejor para scrapear datos de esa página web. Pero se recomienda utilizar Selenium cuando se trabaja en proyectos a pequeña escala y cuando el tiempo no es esencial. Dado que Selenium ejecuta javascript en cada página de la fuente objetivo, tiende a ser lento en comparación con otras librerías y frameworks python.
Es cierto que los sitios web cambian rápidamente y son cada vez más complejos. El scraping web a gran escala es cada vez más difícil, como el scraping de datos de un sitio web de comercio electrónico.
Pero import.io tiene una solución. Con tecnología de vanguardia en raspado web, puede raspar múltiples sitios web al mismo tiempo sin lag. Lo mejor de import.io es que es una herramienta que puede comprobar automáticamente los datos que se están raspando y hacer auditorías de control de calidad a intervalos regulares.
Esta función puede utilizarse para evitar la extracción de valores nulos o duplicados. Puede raspar varios tipos de datos, como detalles de productos, clasificaciones, reseñas, preguntas y respuestas y disponibilidad de productos.
Si usted es un vendedor de los medios de comunicación social, datastreamer es la mejor herramienta para que usted pueda raspar un gran número de datos públicos de sitios web de medios sociales. Con DataStreamer, puede integrar datos no estructurados con una sola API.
Con DataStreamer, puede alimentar su canal de datos con más de 56.000 contenidos y 10.000 enriquecimientos por segundo. Personalice sus datos filtrándolos y agregándolos en función de las preguntas a las que desee dar respuesta.
Un proxy no es una herramienta python propiamente dicha, pero es necesaria para el web scraping. Como se ha mencionado anteriormente, el web scraping debe realizarse con cuidado, ya que algunos sitios web no permiten extraer datos de sus páginas web. Si lo haces, lo más probable es que bloqueen tu dirección IP local. Para evitarlo, un proxy enmascara tu dirección IP y te hace anónimo en Internet.
ProxyScrape es uno de los proveedores de proxy en línea más populares y fiables. Tres servicios de proxy incluyen servidores proxy de centros de datos dedicados, servidores proxy residenciales y servidores proxy premium. Entonces, ¿cuál es la mejor solución posible para el mejor proxy HTTP para el web scraping? Antes de responder a esa pregunta, lo mejor es ver las características de cada servidor proxy.
Un proxy de centro de datos dedicado es el más adecuado para tareas en línea de alta velocidad, como la transmisión de grandes cantidades de datos (en términos de tamaño) desde varios servidores con fines de análisis. Es una de las principales razones por las que las organizaciones eligen proxies dedicados para transmitir grandes cantidades de datos en poco tiempo.
Un proxy dedicado de centro de datos tiene varias características, como ancho de banda ilimitado y conexiones concurrentes, proxies HTTP dedicados para facilitar la comunicación y autenticación IP para mayor seguridad. Con un tiempo de actividad del 99,9%, puede estar seguro de que el centro de datos dedicado siempre funcionará durante cualquier sesión. Por último, pero no por ello menos importante, ProxyScrape ofrece un excelente servicio de atención al cliente y le ayudará a resolver su problema en un plazo de 24-48 horas laborables.
El siguiente es un proxy residencial. Residencial es un proxy para todos los consumidores en general. La razón principal es que la dirección IP de un proxy residencial se parece a la dirección IP proporcionada por el ISP. Esto significa que obtener el permiso del servidor de destino para acceder a sus datos será más fácil de lo habitual.
La otra característica del proxy residencial de ProxyScrapees la rotación. Un proxy rotativo te ayuda a evitar un bloqueo permanente de tu cuenta porque tu proxy residencial cambia dinámicamente tu dirección IP, dificultando que el servidor de destino compruebe si estás usando un proxy o no.
Aparte de eso, las otras características de un proxy residencial son: ancho de banda ilimitado, junto con la conexión concurrente, dedicado HTTP / s proxies, proxies en cualquier sesión de tiempo debido a los más de 7 millones de proxies en la piscina de proxy, nombre de usuario y contraseña de autenticación para mayor seguridad, y por último pero no menos importante, la capacidad de cambiar el servidor de país. Puede seleccionar el servidor que desee añadiendo el código del país a la autenticación del nombre de usuario.
El último es el proxy premium. Los proxies premium son iguales que los proxies de centro de datos dedicados. La funcionalidad sigue siendo la misma. La principal diferencia es la accesibilidad. En los proxies premium, la lista de proxies (la lista que contiene los proxies) se pone a disposición de todos los usuarios de la red ProxyScrape. Por eso los proxies premium cuestan menos que los proxies de centro de datos dedicados.
Entonces, ¿cuál es la mejor solución posible para el mejor proxy HTTP para el web scraping? La respuesta sería "proxy residencial". La razón es simple. Como se dijo anteriormente, el proxy residencial es un proxy rotativo, lo que significa que su dirección IP se cambiaría dinámicamente durante un período de tiempo que puede ser útil para engañar al servidor mediante el envío de una gran cantidad de solicitudes dentro de un marco de tiempo pequeño sin obtener un bloqueo de IP.
A continuación, lo mejor sería cambiar el servidor proxy en función del país. Sólo tienes que añadir el país ISO_CODE al final de la autenticación IP o autenticación de nombre de usuario y contraseña.
Lecturas recomendadas:
El web scraping es una herramienta esencial para cualquier científico y analista de datos. Con él, los científicos de datos pueden obtener una mejor visión de los datos y proporcionar una mejor solución para los problemas en el mundo de hoy. Si usted es un SEO / marketing digital, a continuación, Python web scraping herramientas son una necesidad. Python web scraping herramientas le ayudan a ahorrar mucho tiempo y fácilmente recopilar sus datos tan necesarios sin ninguna dificultad. Este artículo espera dar suficiente información sobre el "Top 8 mejores herramientas de Python web scraping"
DESCARGO DE RESPONSABILIDAD: Este artículo tiene fines estrictamente didácticos. Sin seguir las directrices adecuadas, realizar web scraping puede ser ilegal. Este artículo no apoya ilícita web scraping en cualquier forma o forma.