News Scraping - 5 casos de uso y ventajas
Las soluciones de raspado de noticias benefician a los empresarios con datos altamente auténticos. Las estadísticas dicen que el sector de los periódicos en línea generó unos ingresos de 5.330 millones de dólares estadounidenses en 2020. Los sitios web de noticias son la fuente de datos recientes y auténticos. De todas las fuentes de datos posibles, los datos de los artículos de noticias pueden aportar datos de alta calidad para el análisis
Las soluciones de raspado de noticias benefician a los empresarios con datos altamente auténticos. Las estadísticas dicen que el sector de los periódicos en línea generó unos ingresos de 5.330 millones de dólares estadounidenses en 2020. Los sitios web de noticias son la fuente de datos recientes y auténticos. De todas las fuentes de datos posibles, los datos de los artículos de noticias pueden aportar datos de alta calidad para el proceso de análisis. Este artículo le guiará en la extracción de datos de artículos de noticias y le permitirá explorar más sobre su uso.
Índice
- ¿Qué es el Web Scraping?
- ¿Qué es el News Scraping?
- Ventajas del News Scraping
- Casos prácticos de News Scraping
- ¿Cómo raspar artículos de noticias?
- News Scraping con Python
- Desafíos del News Scraping
- Proxies en el News Scraping
- ¿Por qué elegir Proxyscrape para News Scraping?
- Preguntas frecuentes
- Reflexiones finales
¿Qué es el Web Scraping?
El web scraping es el proceso de extraer gran cantidad de datos de múltiples fuentes y utilizarlos para obtener información valiosa. Esta técnica es capaz de recopilar información de páginas web completas, incluido el contenido HTML subyacente de los sitios web. De este modo se pueden replicar fácilmente los elementos del sitio web en otros objetivos.
Los datos web procedentes de redes sociales, transacciones en línea, opiniones de clientes, sitios web de empresas y máquinas son las fuentes de datos más populares que podrían contribuir a la ciencia de datos. Las soluciones de web scraping tienen que extraer datos de múltiples formatos como texto, imágenes, valores binarios, códigos magnéticos y datos de sensores.
¿Qué es el News Scraping?
El raspado de noticias es una aplicación del raspado web en la que los raspadores se centran en extraer datos de artículos de noticias. El raspado de sitios web de noticias proporciona a las personas datos sobre titulares de noticias, publicaciones recientes y tendencias actuales.
De todas las fuentes de datos disponibles en Internet, los sitios web de noticias son los más fiables. Los artículos de noticias son altamente auténticos ya que tienen la menor posibilidad de noticias falsas. El scraping de páginas web con artículos de noticias le permitirá acceder a las últimas tendencias y a registros históricos que beneficiarán en mayor medida a la analítica.
Ventajas del News Scraping
El raspado de noticias se está convirtiendo en una importante técnica para obtener información. A los profesionales del marketing les resulta útil en muchos casos.
Le mantiene al día de las últimas tendencias
Los sitios web de noticias suelen ser los primeros en dar a conocer las últimas tendencias del mercado. Estas fuentes son la elección adecuada para que los scrapers las mantengan actualizadas. Una solución automatizada de scraping de noticias enriquece el proceso de análisis de datos con datos significativos y de calidad.
Alta conformidad con todos los dominios
Los sitios web de noticias abarcan casi todos los ámbitos posibles. Como denota la palabra "noticias", aportan información por los cuatro costados y abarcan artículos de actualidad sobre varios temas. Esto ayuda a los "scrapers" a acceder a información sobre todos los campos en un solo sitio. Las noticias no sólo se presentan en papel. También se ajustan a los dispositivos y aplicaciones digitales.
Fácil acceso a datos históricos
Un elemento necesario en el análisis de datos son los datos de experimentos anteriores. Los analistas necesitan las técnicas empleadas en tareas anteriores y sus porcentajes de éxito y fracaso para averiguar la estrategia que merece la pena. Este análisis de los datos existentes puede servir de valiosa aportación para futuras perspectivas empresariales.
Fuente fiable de pruebas objetivas
Hoy en día es más probable que la gente envíe noticias falsas para ganar popularidad. Averiguar la autenticidad de los datos es un proceso bastante complejo. Por eso los analistas recurren sobre todo a sitios web de noticias con artículos verificados.
Ayuda con nuevas ideas
En cuanto a los artículos de calidad, los usuarios pueden aportar ideas nuevas para desarrollar su negocio. Los empresarios pueden diseñar sus estrategias de marketing con los recientes lanzamientos de productos y las próximas tendencias.
Casos prácticos de News Scraping
Los servicios de raspado de noticias apoyan a las personas en múltiples aplicaciones que pueden ayudar a la organización a crecer en términos de mercado empresarial.
Reputación
Las organizaciones pueden hacer un seguimiento de las noticias sobre sus propias empresas. Los artículos de prensa pueden ir acompañados de reseñas del público o encuestas que permiten a las empresas conocer la opinión de la gente sobre ellas. Este sistema de seguimiento de la reputación ayuda a los analistas a saber si sus planes van bien o si requieren algún cambio.
Análisis de riesgos
A partir de los artículos de prensa, la gente puede averiguar la demanda del mercado, así como las cosas que no funcionarán. Esto ayuda a las empresas a dejar de centrarse en productos obsoletos y centrarse en las tendencias actuales.
Análisis de la competencia
Obtener datos sobre sus competidores puede darle una idea de sus funciones y estrategias. Analizar las tasas de éxito y fracaso de sus competidores es tan importante como analizar las suyas propias. Recopilar datos de encuestas de su nicho le permitirá tener una ventaja sobre sus competidores.
Previsiones meteorológicas
Las empresas también dependen de factores externos, como la situación geográfica o el clima. Los analistas empresariales pueden buscar artículos de noticias sobre previsiones meteorológicas. Estos datos meteorológicos pueden ayudar a los analistas a tomar decisiones sobre la expansión de sus negocios por distintos países.
Análisis del sentimiento
El raspado de noticias se utiliza en el análisis de sentimientos. Los analistas extraen reseñas públicas de sitios de noticias y someten esos datos a un análisis de sentimiento. En este análisis, averiguan la emoción del público emparejando las palabras positivas y negativas. Esto ayuda a los empresarios a saber cómo reacciona y se siente la gente ante su producto o servicio.
¿Cómo raspar artículos de noticias?
Los empresarios pueden raspar datos de artículos de noticias por su cuenta u obtener ayuda de una empresa de soluciones de raspado de terceros. El scraping manual requiere un programador cualificado que pueda desarrollar una herramienta de scraping con programas Python o R. Python ofrece algunas bibliotecas predeterminadas para recopilar información de sitios web. Como el scraping es algo más que la extracción normal de datos, los usuarios deben hacer uso de proxies. Los proxies permiten a los usuarios raspar toneladas de datos sin restricciones.
Un desarrollador individual puede tener dificultades para gestionar todos estos procesos. En este caso, se puede recurrir a soluciones de raspado estándar, que pueden raspar eficazmente datos de noticias de varios sitios con la ayuda de proxies.
News Scraping con Python
Existen algunos requisitos previos para el scraping de noticias de Google a partir de los resultados de las SERP. Las bibliotecas de Python pueden ayudar a los usuarios a simplificar el proceso de raspado web.
- Descarga Python - Utiliza la versión compatible.
- Utilice el símbolo del sistema para instalar python.
- Instalar la biblioteca de peticiones para solicitar datos.
- Instalar Pandas para el análisis de datos.
- Instale BeautifulSoup y lxml para analizar el contenido HTML.
Para instalar todo esto utilice el símbolo del sistema para ejecutar el siguiente comando.
pip install peticiones
pip install lxml
pip install beautifulSoup4
Importe estas bibliotecas antes de iniciar
importar peticiones
importar pandas
import beautifulSoup, lxml
Obtener datos de noticias
Los módulos requests de Python permiten a los usuarios enviar peticiones HTTP. Ahora importa el módulo requests y crea un objeto response para obtener los datos de la URL deseada. Crea una variable de respuesta y utiliza el método get() para obtener datos de sitios web específicos como WikiNews.
response = requests.get(https://en.wikipedia.org/wiki/Category:News_websites)
A continuación, imprime el estado de las solicitudes. Viendo el código de estado, los usuarios pueden averiguar si la página se ha descargado correctamente o tiene algún error. Para saber qué significa cada error, consulta la página de errores del proxy.
Imprimir la respuesta
A continuación, para imprimir el contenido de la página, utilice el siguiente código e imprima toda la página.
print(codigo_estado.respuesta)
print(respuesta.texto)
Análisis de la cadena
Tras obtener e imprimir el contenido de la página web, el siguiente paso necesario es el análisis sintáctico. La respuesta impresa del paso anterior es una cadena. Para realizar las operaciones de scraping necesarias en los datos extraídos, los usuarios deben convertir la cadena en un objeto python. Echa un vistazo a esta página para aprender a leer y analizar JSON utilizando python.
Python proporciona múltiples bibliotecas, como lxml y beautiful soap, para analizar la cadena.
Para utilizarlo, cree una variable y analice el texto extraído con una función de análisis llamada 'BeautifulSoup'. La variable 'response.text' devolverá los datos de texto de la respuesta.
soup_text = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
Extraer contenido particular
Los raspadores de noticias pueden buscar cierta información del sitio web. En este caso, utilizan find() que devuelve el elemento requerido.
| Buscar() | Devuelve la primera instancia del texto. |
| Buscar todo() | Devuelve todas las comparecencias. |
Utilice esta función find con la variable 'soup_text' para devolver el elemento requerido del contenido analizado. Utilice etiquetas HTML, como 'title', como variable y el método 'get_text()' devuelve el contenido del título.
title = soup.find('título')
print(titulo.obtener_texto())
Para extraer otros detalles, también puede utilizar atributos como class e itemprop para extraer datos de noticias.
Código completo:
importar requests, pandas, beautifulSoup, lxml
response = requests.get("https://en.wikipedia.org/wiki/Category:News_websites">https://en.wikipedia.org/wiki/Category:News_websites)
print(respuesta.texto)
soup_text = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
title = soup.find('título')
print(titulo.obtener_texto())
Desafíos del News Scraping
Por supuesto, esta técnica de agregación de noticias tan beneficiosa también conlleva ciertos retos. Algunos de los más comunes son los siguientes.
Restricciones geográficas
Algunos sitios restringidos geográficamente no permiten a los usuarios extraer datos de otros países. Estos geobloqueos pueden impedir a los "scrapers" disponer de datos globales en sus análisis. Ejemplo: Un sistema de predicción bursátil internacional requiere datos de varios países. Si el desarrollador no puede raspar valores bursátiles de otros países, esto afecta a la precisión del sistema de predicción.
Bloques IP
Cuando los sitios web de noticias detectan algunas direcciones IP que solicitan repetidamente datos de sus sitios, pueden sospechar de la identidad del usuario e impedirle el scraping de artículos de noticias. Pueden restringir el acceso a esa dirección IP específica extrayendo datos de sitios web de noticias.
Baja velocidad
El web scraping de artículos de noticias es un proceso de extracción repetida de datos de sitios web de noticias. Hacer peticiones consecutivas a un sitio web puede ralentizar la velocidad de procesamiento.
Proxies en el News Scraping
El scraping de noticias es posible sin proxies. Sin embargo, el uso de proxies puede simplificar el proceso de scraping resolviendo los problemas. Los proxies, con su función de anonimato, pueden superar todos los retos del scraping. Cuando los proxies utilizan su dirección para ocultar la identidad real del usuario, pueden abordar fácilmente los bloqueos de IP y los geobloqueos.
¿Por qué elegir Proxyscrape para News Scraping?
Ofrecemos un
Proxyscrape proporciona proxies de múltiples tipos y protocolos para que los usuarios puedan elegir el proxy de un país específico para saltarse la restricción. Su grupo de proxies residenciales contiene millones de proxies de gran ancho de banda, para que los usuarios no tengan que comprometer la velocidad de raspado. Los proxies dedicados tendrán una dirección IP única para cada usuario, de modo que los servidores web y los ISP no puedan rastrear fácilmente la identidad de los usuarios. Los proxies compartidos, como los proxies de centros de datos y los proxies residenciales, proporcionan grupos de proxies con diferentes tipos de proxies para desbloquear los sitios bloqueados con múltiples proxies.
Gran ancho de banda - Estos proxies tienen un gran ancho de banda que facilita a los scrapers la recopilación de datos multidimensionales de diversas fuentes.
Tiempo de actividad - Su tiempo de actividad del 100% garantiza una funcionalidad de raspado ininterrumpida que ayuda a los usuarios a seguir la pista de los datos más recientes.
Múltiples tipos - Proxyscrape proporciona proxies de múltiples tipos. Proporcionan proxies de centros de datos compartidos, proxies residenciales compartidos y proxies dedicados. Sus grupos de IP residenciales permiten a los usuarios hacer uso de diferentes direcciones IP para cada solicitud y sus proxies privados ayudan a la gente a poseer un único proxy para sí mismos. También hay proxies para diferentes protocolos, como proxies HTTP y proxies Socks.
Proxy Global - Proxyscrape proporciona proxies de múltiples países. Para que los usuarios pueden utilizar proxies de su ubicación deseada para raspar noticias de la ubicación.
Rentable - Ofrecen proxies premium de calidad a precios asequibles. Echa un vistazo a nuestros precios atractivos y enormes opciones de proxy.
Preguntas frecuentes
Preguntas frecuentes:
1. ¿Qué es el News Scraping?
2. ¿Es legal el news scraping?
3. ¿Nombre algunas bibliotecas python para el scraping de noticias?
4. ¿Cómo pueden los proxies apoyar el raspado de noticias?
5. ¿Qué tipo de proxy es el más adecuado para el scraping de noticias?
Reflexiones finales
El raspado de sitios web de noticias es una parte del raspado web en la que los raspadores se centran en artículos de noticias para recopilar datos de noticias valiosos y auténticos. Puede utilizar una biblioteca de Python, como Requests, para enviar peticiones HTTP al servidor. Sin embargo, estas bibliotecas pueden fallar en términos de velocidad y calidad del scraping. En este caso, puedes utilizar proxies anónimos para acceder a varias ubicaciones y recopilar una gran cantidad de datos a gran velocidad.