¿Qué es el Web Scraping?

La cantidad de datos en Internet ha aumentado exponencialmente. Como contrapartida, ha aumentado la demanda de análisis de datos. Como el análisis de datos está muy extendido, es necesario generar análisis a partir de más de un recurso. Por lo tanto, las empresas necesitan recopilar estos datos de diversos recursos. Antes de entrar en detalles sobre la web

La cantidad de datos en Internet ha aumentado exponencialmente. Como contrapartida, ha aumentado la demanda de análisis de datos. Como el análisis de datos está muy extendido, es necesario generar análisis a partir de más de un recurso. Por lo tanto, las empresas necesitan recopilar estos datos a partir de diversos recursos.

Antes de entrar en los detalles del web scraping, empecemos desde cero.

¿Qué es el Web Scraping?

El web scraping es el arte de extraer datos de Internet de forma automatizada y utilizarlos con fines útiles. Supongamos que copia y pega el contenido de Internet en un archivo Excel. Esto también es web scraping, pero a muy pequeña escala. 

El web scraping se ha convertido en un campo muy diverso y se realiza principalmente a través de software. La mayoría de los raspadores web consisten en bots que visitan el sitio web y obtienen la información relevante para sus usuarios. Al automatizarlos, estos bots pueden hacer el mismo trabajo en muy poco tiempo. Los datos se actualizan continuamente y tienen muchos beneficios potenciales en esta era tan cambiante.

Tipo de datos

El tipo de datos que se extraen depende de la organización. Los tipos de datos que se suelen recopilar son imágenes, texto, información sobre productos, opiniones de los clientes, precios y reseñas. 

¿Para qué se utiliza el Web Scraping?

En cuanto a los usos del web scraping, sus aplicaciones son innumerables.

• Las empresas de estudios de mercado utilizan scrapers para extraer datos de las redes sociales y otros foros en línea con el fin de recopilar información como la opinión de los clientes y el análisis de la competencia.
• Google utiliza raspadores web para analizar el contenido y clasificarlo en consecuencia. Recopilan la información de sitios web de terceros antes de redirigirla a los suyos.
• El raspado de contactos también es muy común hoy en día. La mayoría de las empresas utilizan el web scraping para recopilar información de contacto con fines de marketing. 
• El scraping web también es muy común para listados inmobiliarios, recopilación de datos meteorológicos, realización de auditorías SEO, y muchos más.

Sin embargo, hay que tener en cuenta que puede haber consecuencias peligrosas si el web scraping no se hace correctamente. Los malos raspadores suelen recopilar información errónea, lo que a la larga puede tener consecuencias muy negativas.

Funcionamiento de un Web Scraper

Analicemos ahora cómo funciona el raspador web.

1. El scraper realiza una petición HTTP al servidor.
2. Extrae y analiza el código del sitio web.
3. Guarda los datos pertinentes localmente.

Ahora vamos a entrar en los detalles de cada paso.

Realizar una petición HTTP al servidor

Cada vez que visita un sitio web, realiza una petición HTTP a ese sitio web. Es como llamar a la puerta y entrar en casa. Una vez aprobada la solicitud, puede acceder a la información que se ofrece en ese sitio web. Por lo tanto, el web scraper necesita enviar una petición HTTP al sitio al que se dirige.

Extracción y análisis del código del sitio web

Una vez que el scraper consigue acceder al sitio web, el bot puede leer y extraer el código HTML o XML del sitio. El código analiza la estructura del sitio web. En función del código analizado, el scraper analizará el código para extraer los elementos necesarios del sitio web.

Guardar datos localmente

El último paso consiste en guardar los datos pertinentes localmente. Una vez que se ha accedido al HTML o XML, se ha escaneado y analizado, es hora de guardar los datos. Los datos suelen estar estructurados. Por ejemplo, se almacenan en distintos formatos de Excel como .csv o .xls. 

Una vez realizado este trabajo, se pueden seguir utilizando los datos para los fines previstos. Por ejemplo, se pueden generar distintos tipos de análisis de datos o analizar esa información para generar ventas, etc.

Veamos ahora cómo raspar los datos paso a paso.

Cómo raspar los datos de la Web

Los pasos que hay que seguir para realizar el web scraping dependen de la herramienta que se utilice, pero vamos a presentar brevemente los pasos que hay que seguir.

Encontrar las URL que se van a raspar

Lo primero que hay que hacer es buscar los sitios web de su elección. Hay una gran variedad de información en Internet, por lo que hay que limitar los requisitos.

Inspeccionar la página

Es muy importante conocer la estructura de la página, como las diferentes etiquetas HTML, etc., antes de empezar con el web scraping, ya que necesita decirle a su web scraper lo que necesita ser raspado.

Identificar los datos que se van a extraer

Supongamos que desea tener las reseñas de libros en Amazon. Tendrá que identificar dónde se encuentra en el backend. La mayoría de los navegadores resaltan automáticamente el contenido frontend seleccionado con su correspondiente backend. Es necesario identificar las etiquetas únicas que encierran o anidan el contenido relevante.

Escriba el código necesario

Una vez que encuentre las etiquetas anidadas adecuadas, deberá incorporarlas a su código. Esto le dirá al bot qué tipo de información específica quieres que extraiga. El web scraping se realiza con mayor frecuencia utilizando librerías Python. Es necesario especificar explícitamente el tipo de datos y la información requerida. Por ejemplo, podrías estar buscando reseñas de libros. Por tanto, necesitarás información como el título del libro, el nombre del autor, la puntuación, etc.

Ejecutar código

El siguiente paso consiste en la ejecución del código, donde el scrape solicita el sitio, extrae los datos y los analiza en consecuencia.

Almacenar los datos

Tras recopilar y analizar la información y los datos pertinentes, el último paso consiste en almacenarlos. Hay varios formatos en los que se pueden almacenar los datos, y es totalmente su elección lo que más le convenga. Los formatos más comunes para almacenar los datos son Excel, pero también se utilizan CSV y JSON.

Conclusión

En este artículo, hemos visto lo esencial del web scraping profundizando en los aspectos básicos, como qué es el web scraping y sus diferentes aplicaciones, considerando casos prácticos de uso. Además, también hemos profundizado en la funcionalidad del web scraping y en los pasos necesarios para el scraping de datos web. Espero que este artículo haya sido útil y aporte más conocimientos a los lectores.

Eso ha sido todo por esta vez. ¡Nos vemos en las próximas!