Según Statista, en 2021, las ventas minoristas de comercio electrónico ascendieron a 4,9 billones de dólares en todo el mundo. Eso es mucho dinero, y se prevé que en 2025 alcance los 7 billones de dólares. Como se puede adivinar, con este gran potencial de ingresos en el comercio electrónico, la competencia va a ser agresiva.
Según Statista, en 2021, las ventas minoristas de comercio electrónico ascendieron a 4,9 billones de dólares en todo el mundo. Eso es mucho dinero, y se prevé que en 2025 alcance los 7 billones de dólares. Como se puede adivinar, con este gran potencial de ingresos en el comercio electrónico, la competencia va a ser agresiva.
Por lo tanto, es necesario adaptarse a las últimas tendencias para sobrevivir y prosperar en este ambiente ultracompetitivo. Si usted es un agente del mercado, el primer paso en esta dirección es analizar a sus competidores. Un componente clave de este análisis es el precio. Comparar los precios de los productos de todos los competidores le ayudará a ofrecer el precio más competitivo del mercado.
Además, si usted es un usuario final, podrá descubrir los precios más bajos para cualquier producto. Pero el verdadero problema es que hay muchos sitios de comercio electrónico en Internet. Es imposible ir manualmente a cada sitio web y comprobar el precio de cada producto. Aquí es donde entra en juego la codificación informática. Con la ayuda de código Python, podemos extraer información de los sitios web. Esto hace que la extracción de precios de los sitios web sea un paseo por el parque.
Este artículo discutirá cómo raspar los precios de los sitios web de un sitio web de comercio electrónico utilizando Python como ejemplo.
No dude en consultar la sección que más le interese.
Paso 1: Instalación de las bibliotecas necesarias:
Paso 2: Extracción de datos web:
Paso 3: Análisis de los datos:
Paso 4: Buclear el código para obtener más datos:
¿Es legal el web scraping?
Antes de abordar el tema del raspado de precios de sitios web, debemos discutir la definición y los factores legales que subyacen al raspado web.
El web scraping, también conocido como extracción de datos web, utiliza robots para rastrear un sitio web y recopilar los datos necesarios. Cuando se oye el término "web scraping", la primera pregunta que puede venir a la mente es si el web scraping es legal o no.
Esta respuesta depende de otra pregunta: "¿Qué va a hacer con los datos raspados?". Es legal obtener datos de otros sitios web para análisis personales, ya que toda la información mostrada es de consumo público. Pero, si los datos que usas para tu propio análisis afectan al propietario original de los datos de cualquier forma, es ilegal. Pero en 2019, un tribunal federal estadounidense dictaminó que el web scraping no viola las leyes de piratería informática.
En resumen, siempre es mejor practicar la extracción de datos de sitios web que no afecten al propietario original de los datos. Otra cosa a tener en cuenta es raspar sólo lo necesario. Es probable que raspar toneladas de datos del sitio web afecte al ancho de banda o al rendimiento del sitio web. Es importante vigilar este factor.
Si no tiene claro cómo comprobar si el sitio web permite o no el web scraping, hay formas de hacerlo:
Compruebe el archivo Robot.txt - Este archivo de texto legible por humanos proporciona información sobre la cantidad de datos que puede raspar de determinados sitios web. Un archivo de texto robot le ayuda a identificar qué puede y qué no puede raspar. Los distintos editores de los sitios web siguen formatos diferentes para sus archivos robot. Se recomienda comprobar el archivo antes de realizar el proceso de scraping.Archivos sitemap - Un archivo sitemap es un archivo que contiene la información necesaria sobre la página web, audio, vídeo y otros archivos sobre el sitio web. Los motores de búsqueda leen este archivo para rastrear la página de forma más eficaz. Tamaño de la página web - Como se ha mencionado anteriormente, rastrear toneladas de datos afecta a la eficacia de la página web y a la eficacia del scraper. Vigile el tamaño del sitio web. NOTA: Aquí, el tamaño del sitio web se refiere al número de páginas disponibles.Compruebe los Términos y Condiciones - Siempre es una buena idea comprobar los Términos y Condiciones del sitio web que desea rastrear. Es probable que los Términos y Condiciones contengan una sección relativa al web scraping, incluyendo la cantidad de datos que se pueden rastrear y la tecnología que utilizan en sus sitios web.
¿Cómo extraer precios de sitios web con Python?
Ahora, usted debe tener una comprensión básica de web scraping y los factores legales detrás de web scraping. Vamos a ver cómo podemos construir un raspador web simple para encontrar los precios de los ordenadores portátiles de un sitio web de comercio electrónico. El lenguaje Python, junto con el cuaderno Jupyter, se utiliza para construir el scraper.
5 pasos para extraer precios de sitios web con Python
Paso 1: Instalación de las bibliotecas necesarias:
En Python, una biblioteca llamada "BeautifulSoup" recopila datos de otros sitios web para raspar los precios de las páginas web.
Junto con el BeautifulSoup, estamos utilizando "Pandas" y "requests". Pandas se utiliza para crear un marco de datos y realizar análisis de datos de alto nivel, y request es la biblioteca HTTP que ayuda a solicitar los datos de los sitios web. Para instalar dichas librerías en python, utilice el siguiente código que se muestra a continuación:
de bs4 import BeautifuSoup
importar peticiones
import pandas como pd
import urllib.parsePaso 2: Extracción de datos web:
Para una mejor práctica, en este ejemplo no se hace visible el nombre del sitio web. Siguiendo las pautas legales de web scraping mencionadas anteriormente y los siguientes pasos obtendrá el resultado. Una vez obtenida la dirección del sitio web, puedes guardarla en una variable y comprobar si la solicitud es aceptada o no. Para extraer los datos, siga el código python que se muestra a continuación:
seed_url = 'ejemplo.com/portátiles'
response = requests.get(seed_url) #Comprobar si la solicitud es aceptada o no
response.status_code #200 es el código que se refiere al estado OK, que significa que la petición ha sido aceptada
200El status_code le dará el resultado, si tenemos una solicitud o no. Aquí el status_code '200' significa que la solicitud es aceptada. Ahora, tenemos la solicitud. El siguiente paso es analizar los datos.
Paso 3: Análisis de los datos:
El análisis sintáctico es el proceso de convertir un formato en otro formato. En este caso, se realiza el parseo de HTML, convirtiendo los datos (HTML) a un formato interno (python) para que el entorno pueda ejecutar los datos. La siguiente imagen muestra el código python para realizar el proceso de parseo de datos utilizando la librería BeautifulSoup:
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')Al analizar las páginas web, python obtiene todos los datos como nombres, etiquetas, precios, detalles de las imágenes y detalles del diseño de la página.
Como se ha mencionado anteriormente, nuestro objetivo es encontrar los precios del ordenador portátil en un sitio web de comercio electrónico. Los datos necesarios para este ejemplo son el nombre del portátil y su precio. Para ello, visite la página web que desea desguazar. Haz clic con el botón derecho en la página web y selecciona la "opción inspeccionar". Verás un terminal como éste:
Utilice la opción de resaltado para pasar el cursor sobre el nombre del portátil, el precio y el contenedor. Si lo haces, podrás ver el código div resaltado en el terminal. A partir de ahí, puedes obtener los detalles de la clase. Una vez que obtengas los detalles de la clase, introduce toda la información en el código python de abajo.
results = soup.find_all('div', {'class':'item-container'})
len(results)
results[1]
#NECESSARY DATA:
#Name and Price of the item
Name_of_the_Item= soup.find('a', {'class':'item-title'}).get_text()
print(Name_of_the_Item)
price=soup.find('li', {'class':'price-current'}).get_text()
print(price)
Paso 4: Buclear el código para obtener más datos:
Ya tienes el precio de un solo portátil. ¿Y si necesitas 10 portátiles? Es posible utilizando el mismo código en el bucle for. A continuación se muestra el código Python para ejecutar un bucle for.
Name_of_the_item = []
Price_of_the_item = []
for soup in results:
try:
Name_of_the_item.append(soup.find('a', {'class':'item-title'}).get_text())
except:
Name_of_the_item.append('n/a')
try:
Price_of_the_item.append(soup.find('li', {'class':'price-current'}).get_text())
except:
Price_of_the_item.append('n/a')
print(Name_of_the_item)
print(Price_of_the_item)Paso 5: Obtener la salida:
Ahora que todos los pasos para web scraping, vamos a ver lo que la salida se parece.
Para el nombre de los ordenadores portátiles:
Por el precio de los portátiles:
Esto no está en un formato legible. Para convertirlo en un formato legible, preferiblemente una tabla (dataframe), puede utilizar la biblioteca pandas. A continuación se muestra el código python para realizar este paso.
#Creating a dataframe
product_details=pd.DataFrame({'Name': Name_of_the_item, 'Price':Price_of_the_item})
product_details.head(10)
Ahora parece legible. El último paso es guardar este marco de datos en un archivo CSV para su análisis. A continuación se muestra el código python para guardar el marco de datos en formato CSV.
product_details.to_csv("Web-scraping.csv")Con esto, puede realizar análisis competitivos sencillos, centrándose en los precios de los productos. En lugar de hacerlo manualmente, el web scraping automatizado mediante python es una forma eficiente y te ahorra mucho tiempo.
ProxyScrape:
Como se ha explicado anteriormente sobre cómo comprobar si el sitio web permite el web scraping, los proxies le ayudarán a solucionar el problema.
Los proxies te ayudan a enmascarar tu dirección IP local y pueden hacerte anónimo en Internet. Hacerlo puede ayudarle a raspar los datos de los sitios web sin problemas. ProxyScrape es el mejor sitio para conseguir proxies premium, así como proxies gratuitos. Las ventajas de usar ProxyScrape son:
- Oculta tu identidad para que no te bloqueen.
- Puede utilizarse en todos los sistemas operativos.
- Compatible con la mayoría de los estándares web modernos.
- Sin límite de descargas.
- Le ayuda a realizar el raspado web sin comprometer la eficacia del raspador.
- Garantía de disponibilidad del 99%.
Preguntas frecuentes:
Preguntas frecuentes:
1. ¿Qué hace un raspador web?
2. ¿Es legal hacer web scraping para extraer precios de sitios web?
3. ¿Ayudan los proxies a realizar el web scraping?
Conclusión:
En este artículo, hemos visto cómo raspar los precios de los sitios web mediante el uso de python. Web scraping es una forma eficiente de obtener datos en línea. La mayoría de los Kickstarters están utilizando el web scraping para obtener los datos necesarios siguiendo todas las directrices éticas sin gastar mucho tiempo y recursos. Existen herramientas especializadas de web scraping en línea para obtener información diversa, como precios e información sobre productos. Puede visitar este enlace para obtener más información sobre las herramientas de web scraping.
Este artículo espera haber dado suficiente información para responder a la pregunta "¿cómo raspar precios de sitios web?". Pero la realidad es que no existe una forma definitiva de extraer precios de sitios web. Puede utilizar herramientas dedicadas de raspado web para raspar precios de sitios web o crear sus propios scripts python para raspar precios de sitios web. De cualquier forma, puede ahorrar tiempo y recopilar muchos datos sin dificultad.
Principales conclusiones:
- El Web scraping es una forma eficaz de obtener los datos en línea sin gastar mucho tiempo ni recursos.
- El proceso de web scraping debe llevarse a cabo siguiendo todas las directrices éticas.
- Las bibliotecas de Python como "BeautifulSoup" se utilizan para el web scraping
- El uso de proxies ayuda a realizar el web scraping sin interferencias.
DESCARGO DE RESPONSABILIDAD: Este artículo tiene fines estrictamente didácticos. Si no se siguen las directrices adecuadas, el web scraping puede considerarse una actividad ilegal. Este artículo no apoya de ninguna forma el web scraping ilegal.