En un mundo cada vez más dependiente de los datos, la capacidad de recopilar y analizar grandes cantidades de información puede dar a las empresas y a los profesionales una importante ventaja competitiva. El web scraping, el proceso de extracción de datos de sitios web, es una poderosa herramienta en el arsenal de los analistas de datos, desarrolladores web, vendedores digitales y programadores de Python. Esta guía le lleva a través de técnicas básicas y avanzadas de web scraping, destaca las mejores prácticas, y presenta ProxyScrape's Web Scraping API como una solución flexible para los sitios web estáticos y dinámicos.
Para determinar si un sitio web es estático o dinámico:
Estos métodos representan sólo algunas formas de determinar si un sitio web es estático o dinámico. Aunque existen otras estrategias, hemos analizado e identificado estas técnicas, que consideramos ampliamente utilizadas y eficaces.
Para scrapear contenido estático, Python ofrece librerías robustas como `requests` para hacer peticiones HTTP y `BeautifulSoup` para analizar documentos HTML y XML. He aquí un ejemplo sencillo:
importar peticiones
from bs4 import BeautifulSoup
response = requests.get('http://example.com')
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Extraer los datos deseados
datos = soup.find_all('p')Este método es perfecto para quienes se inician en el raspado web. Es eficaz para sitios web con contenido estático, que requieren una configuración mínima.
Los sitios web dinámicos presentan un reto diferente. Estos sitios web cargan su contenido de forma asíncrona con JavaScript, lo que significa que el raspado directo de HTML no funcionará porque los datos no están presentes en la carga inicial de la página.
Hay dos maneras de abordar el raspado dinámico de sitios web:
Para escrapear contenido dinámico, herramientas como Playwright imitan la interacción de un usuario real con el navegador, lo que permite escrapear datos que se cargan dinámicamente. Aquí tienes una breve introducción al uso de Playwright con Python:
from playwright.sync_api import sync_playwright
if __name__ == '__main__':
with sync_playwright() as p:
browser = p.chromium.launch(headless=True)
página = navegador.nueva_página()
page.goto('https://www.scrapethissite.com/pages/ajax-javascript/')
# Simular las interacciones aquí
page.click('//*[@id="2014"]')
# Extraer el contenido dinámico
content = page.inner_text('//*[@id="oscars"]/div/div[5]/div/table')
print(contenido)
browser.close()import requests
# URL from the AJAX request
url = 'https://example.com/api/data'
# Any headers you observed that are necessary, like user-agent, authorization tokens, etc.
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Linux; Android 10; K) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Mobile Safari/537.36,gzip(gfe)',
'Authorization': 'Bearer token_if_needed'
}
# If it's a POST request, you might also need to send data
data = {
'example_key': 'example_value'
}
# Replace 'get' with 'post' if the request type is POST
response = requests.get(url, headers=headers, data=data if 'post' in locals() else None)
# To view the response
print(response.json()) Aunque dominar las peticiones y Playwright o cualquier otra librería cliente Http puede ser gratificante, requieren tiempo y esfuerzo para manejarlas correctamente. Un enfoque alternativo es aprovechar una API de Web Scraping que abstrae la complejidad de las tareas de scraping. No sólo gestiona el envío de solicitudes HTTP por usted, sino que también le proporciona asistencia con técnicas antibaneo para evitar ser bloqueado por determinados sitios web.
ProxyScrape ofrece una API de Web Scraping que simplifica la extracción de datos de sitios web tanto estáticos como dinámicos.
Entre las funciones de la API se incluyen:
Esta es una ilustración de cómo puede incorporar nuestra API de web scraping en sus scripts Python para sitios web estáticos, o para llamar a un punto final de API que haya extraído del panel de inspección de su navegador:
import requests
import base64
import json
data = {
"url": "https://books.toscrape.com/",
"httpResponseBody": True
}
headers = {
'Content-Type': 'application/json',
'X-Api-Key': 'YOUR_API_KEY'
}
response = requests.post('https://api.proxyscrape.com/v3/accounts/freebies/scraperapi/request', headers=headers, json=data)
if response.status_code == 200:
json_response = response.json()
if 'browserHtml' in json_response['data']:
print(json_response['data']['browserHtml'])
else:
print(base64.b64decode(json_response['data']['httpResponseBody']).decode())
else:
print("Error:", response.status_code)Aquí tenemos un ejemplo en el que esperamos a que el favicon empiece a cargarse. Esa suele ser la última petición en iniciarse en el sitio web de prueba que estamos utilizando.
import requests
import json
url = 'https://api.proxyscrape.com/v3/accounts/freebies/scraperapi/request'
headers = {
'Content-Type': 'application/json',
'X-Api-Key': '<your api key>' # Make sure to replace <your api key> with your actual API key
}
payload = {
"url": "https://books.toscrape.com/",
"browserHtml": True,
"actions": [
{
"action": "waitForRequest",
"urlPattern": "https://books.toscrape.com/static/oscar/favicon.ico",
"urlMatchingOptions": "exact"
}
]
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
# Print the response from the server
print(response.text) # Prints the response body as textIndependientemente de las herramientas o API que elija, respetar las condiciones de uso de los sitios web, limitar el número de solicitudes para evitar bloqueos de IP y utilizar proxies para el scraping anónimo son buenas prácticas fundamentales. ProxyScrape no sólo proporciona proxies premium, residenciales, móviles y dedicados para tales necesidades, sino que fomenta el scraping web ético.
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