Web scraping or web data extraction is an automated process of collecting data from a website. Businesses use web scraping to benefit themselves by making smarter decisions from the vast amount of publicly available data. They can extract data in an organized form so that it can be easier to analyze. Web scraping has many
El web scraping o extracción de datos web es un proceso automatizado de recopilación de datos de un sitio web. Las empresas utilizan el web scraping para beneficiarse tomando decisiones más inteligentes a partir de la gran cantidad de datos disponibles públicamente. Pueden extraer datos de forma organizada para que sea más fácil analizarlos. El web scraping tiene muchas aplicaciones. Por ejemplo, puede utilizarse para controlar los precios de la competencia en el mundo del comercio electrónico. Las empresas pueden afinar sus estrategias de precios comprobando los precios de los productos y servicios de sus competidores para mantenerse en cabeza. Además, las organizaciones de estudios de mercado pueden evaluar la opinión de los clientes haciendo un seguimiento de las opiniones y los comentarios sobre los productos en línea.
En general, el proceso de web scraping implica los siguientes pasos.
A continuación se exponen algunos de los casos de uso del web scraping.
Investigación de mercado - La investigación de mercado es esencial y debe basarse en los datos más precisos disponibles. Las organizaciones pueden realizar un estudio de mercado adecuado y calibrar el sentimiento del cliente si disponen de un gran volumen de datos raspados de la Web, de alta calidad y muy perspicaces. Los analistas de mercado pueden realizar las siguientes tareas con el web scraping.
Inmobiliario - Los agentes inmobiliarios pueden tomar decisiones informadas dentro del mercado incorporando datos raspados de la web a su actividad diaria. Realizan las siguientes tareas utilizando los datos raspados de diferentes sitios web.
Supervisión de contenidos y noticias - El web scraping es la solución definitiva para supervisar, agregar y analizar las historias críticas del sector si una empresa aparece con frecuencia en las noticias o depende de un análisis puntual de las mismas. Las organizaciones pueden utilizar el web scraping para lo siguiente.
Supervisión del precio mínimo anunciado (MAP ) - La supervisión del MAP garantiza que los precios en línea de las marcas se ajustan a su política de precios. Es imposible controlar los precios manualmente, ya que existen muchos vendedores y distribuidores. Por lo tanto, puede utilizar el proceso automatizado de web scraping para vigilar los precios de los productos.
Es necesario extraer los datos de la web con cuidado, ya que se puede dañar el funcionamiento del sitio web al raspar los datos. Por lo tanto, debes ser consciente de todo lo que hay que hacer en el web scraping.
Autoidentificación - Es una buena práctica identificarse cuando se extraen datos de la Web. El sitio web de destino puede bloquear su rastreador web si no sigue la regla de identificación. Tienes que poner tu información de contacto en la cabecera del crawler. Los administradores del sistema o los webmasters pueden acceder fácilmente a la información del rastreador y notificarle cualquier problema al que se enfrente.
Rotación de IP - Muchos sitios web han empleado mecanismos anti-scraping para proteger sus sitios web de ataques maliciosos. Si no conoce el mecanismo básico de web scraping, puede ser bloqueado instantáneamente por los sitios web. El sitio web también puede bloquearte si empleas la misma IP para cada solicitud. Por lo tanto, es necesario utilizar una nueva IP para el envío de múltiples solicitudes a la página web de destino. Para ello, puede utilizar proxies, ya que ocultan su identidad a los propietarios de los sitios web y le asignan un conjunto de direcciones IP. Por lo tanto, puede enviar múltiples peticiones al sitio web utilizando diferentes direcciones IP sin ser bloqueado o prohibido.
Inspección de robots.txt - Si quiere hacer web scraping, necesita inspeccionar el archivo robots.txt de cerca. El robots.txt es un archivo que permite a los motores de búsqueda saber qué archivos pueden y no pueden rastrear utilizando bots. Casi todos los sitios web tienen este archivo, por lo que puede adquirir las reglas del web scraping a partir de este archivo. El archivo robots.txt contiene información importante relacionada con el número de solicitudes que se pueden enviar por segundo y las páginas que se pueden visitar.
Ganchos CSS - Puede utilizar selectores CSS para encontrar los elementos HTML en las páginas web y recopilar datos de ellos. Cuando seleccionas un elemento, el raspador web intentará adivinar el selector CSS para los elementos seleccionados. Puedes utilizar los selectores CSS disponibles en jQuery y los disponibles en las versiones CSS 1-4 (soportadas por el navegador).
A continuación se exponen los puntos que no deben evitarse en el raspado de páginas web.
No sobrecargue el sitio web - No debe dañar el sitio web del que está extrayendo los datos. A veces, la frecuencia y el volumen de las solicitudes pueden sobrecargar el servidor web. Puedes intentar acceder a los datos desde el sitio web de destino utilizando una única IP; si no, puedes utilizar proxies que te proporcionen diferentes direcciones IP si quieres acceder a los datos desde varias páginas.
No incumpla el Reglamento General de Protección de Datos - No puede extraer datos de ciudadanos de la UE incumpliendo el GDPR, ya que es ilegal. Con la introducción del GDPR, los datos extraídos de los ciudadanos de la UE cambian y se alteran por completo. Las variantes valiosas que pueden describir los datos son nombre, número, edad, correo electrónico, contacto, dirección IP, etc.
No utilices técnicas sospechosas - Puedes utilizar millones de herramientas y trucos de Internet para saltarte todos los protocolos de seguridad de un sitio web con unos pocos clics de ratón. Pero los administradores de la web pueden detectar fácilmente tus trucos y, la mayoría de las veces, te engañan evitando tus trucos. Pueden bloquearte si notan cualquier actividad que pueda dañar su sitio web. Por lo tanto, debes ceñirte a las herramientas y servicios que defienden la reputación del sitio web objetivo.
No martillees el sitio - Hay una gran diferencia entre detectar cambios en directo en un sitio web y realizar un ataque de denegación de servicio (DOS). Como web scraper, necesitas saber que tendrás un ligero retraso entre peticiones. El sitio web detectará tus peticiones regulares y bloqueará tu IP si dispone de una infraestructura IDS.
Ya sabes que los proxies actúan como intermediarios o servidores de terceros entre el cliente que envía la solicitud y el servidor que la recibe. Son esenciales para el web scraping, ya que extraen datos de forma eficaz y reducen las posibilidades de ser bloqueados. Los proxies te proporcionan varias direcciones IP para que puedas enviar varias solicitudes al sitio web de destino utilizando diferentes direcciones IP sin que te bloqueen. También puede acceder al contenido georrestringido de los sitios web utilizando proxies.
En resumen, los proxies son útiles para el web scraping por las dos razones siguientes.
Puede elegir los siguientes tipos diferentes de proxies para el web scraping.
IPs de centros de datos - Son las direcciones IP de los servidores alojados en centros de datos.
IPs residenciales - Son más caras que las IPs de centros de datos y son las direcciones IP de hogares privados. Puede utilizarlas para reenviar su solicitud a través de una red residencial.
IPs móviles - Son las IPs de dispositivos móviles privados. El coste de las direcciones IP móviles es demasiado alto en comparación con otras IP.
Puede integrar sus proxies en el software de raspado web existente con la ayuda de los siguientes pasos.
El primer paso es sencillo, ya que sólo tienes que importar el módulo requests de Python y pasar la URL de conexión al proxy. A continuación, tienes que enviar la solicitud get al sitio web de destino, como se muestra en los pasos siguientes.
import requests
proxies = {'http': 'http://user:[email protected]:3128/'}
requests.get('http://example.org', proxies=proxies)El segundo paso es un poco complicado y depende de la cantidad de procesamiento paralelo que hagas en un momento determinado y del margen que quieras mantener con el límite de velocidad del sitio web de destino.
Con el web scraping, puede recopilar datos de un sitio web de terceros para utilizarlos según sus necesidades. Es muy útil para la optimización de los resultados de los motores de búsqueda, la supervisión de los precios en el comercio electrónico, la generación de clientes potenciales y la agregación de noticias. El web scraping no es tan sencillo, ya que hay que tener en cuenta ciertos aspectos a la hora de recopilar datos de un sitio web. Hay que extraer los datos de un sitio web de forma que no se dañe el sitio ni se alteren sus datos. Los proxies son muy útiles para extraer datos de sitios web, ya que ocultan tu identidad y evitan que te bloqueen o prohíban el acceso. Puede utilizar un proxy residencial o un proxy de centro de datos según sus necesidades.