- ¿Qué es el Web Scraping?
- ¿Para qué se utiliza el web scraping?
- Mercados en que se usa el web scraping
- ¿Cómo funciona el web scraping?
- Tipos de herramientas para el web scraping
- ¿Por qué usar Python para el Web Scraping?
Debido al mundo actual cada vez más impulsado por los datos, es que los macrodatos valen mucho dinero. Según un nuevo informe de Research and Markets, se proyecta que el mercado de big data crecerá de $162,6 mil millones en 2021 a $273,4 mil millones en 2026.
Para recopilar datos de fuentes disponibles públicamente, como sitios web, deberás realizar un web scraping o raspado web. Si bien hay varias herramientas de web scraping disponibles, puedes aprender un lenguaje de programación útil como Python y escribir un código único que te permitirá raspar sitios web de forma rápida y precisa.
Pero, ¿qué es exactamente el web scraping y cuáles son sus diversos usos? En este blog, responderemos esas preguntas y te entregaremos pasos prácticos que te ayudarán a realizar este proceso en muy poco tiempo.
¿Qué es el Web Scraping?
También conocido como extracción de datos web y recolección web, el web scraping es el proceso de extracción de datos de un sitio web. Si bien puedes hacerlo manualmente, cuando los proyectos requieren datos extraídos de cientos o incluso miles de páginas web, las herramientas automatizadas de web scraping pueden hacer el trabajo de manera más rápida y eficiente.
Las herramientas de web scraping recopilan y exportan los datos extraídos para un análisis en profundidad, normalmente en una base de datos local, una hoja de cálculo o una API.
El software de web scraping puede acceder a Internet a través de HTTP o un navegador web, con el rastreador web y el web scraper trabajando juntos para extraer datos específicos de las páginas web. Más adelante, discutiremos los rastreadores web y los web scrapers con mayor detalle.
Antes de que pueda llevarse a cabo la extracción de datos, debe extraer la página web, o en otras palabras, realizar el proceso de descargarla. El navegador hace esta tarea cada vez que un usuario visita una página web. Luego, el contenido de la página web se analiza (específicamente, la sintaxis), se reformula, o se busca, con los datos extraídos y luego se cargan en una base de datos o se copian en una hoja de cálculo.
¿Para qué se utiliza el web scraping?
El data scraping tiene numerosas aplicaciones en muchas industrias, incluidas las de seguros, banca, finanzas, comercio, comercio electrónico, deportes y marketing digital. Los datos también se utilizan para informar la toma de decisiones, generar clientes potenciales y futuras ventas, gestionar riesgos, guiar estrategias y crear nuevos productos y servicios.
Inteligencia de precios
La inteligencia de precios se refiere a monitorear los precios de un competidor y responder a sus cambios. Los minoristas utilizan la inteligencia de precios para mantener una ventaja competitiva sobre sus rivales.
Este método utilizado de manera efectiva implica web scraping, con vendedores de comercio electrónico que extraen información de productos y precios de otros sitios web para guiar sus decisiones de precios y marketing.
La inteligencia de precios sigue siendo uno de los casos de uso más destacados para el web scraping debido a los datos valiosos para la optimización de ingresos, el seguimiento de tendencias de productos, los precios dinámicos, el seguimiento de la competencia y otras aplicaciones.
Investigación de mercado
La extracción de datos web juega un papel vital en la investigación de mercado. Los investigadores utilizan los datos resultantes para informar su análisis de tendencias de mercado, investigación y desarrollo, análisis de la competencia, análisis de precios y otras áreas de estudio.
Generación de leads
Las empresas que desean atraer nuevos clientes y generar más ventas deben lanzar campañas de marketing y ventas efectivas. El web scraping puede ayudar a las organizaciones a recopilar la información de contacto correcta de su mercado objetivo, incluidos nombres, cargos, direcciones de correo electrónico y números de teléfono celular. Luego, pueden comunicarse con estos contactos y generar más clientes potenciales y ventas para su negocio.
Monitoreo de marca
Las marcas utilizan cada vez más herramientas de monitoreo y escucha social para medir la percepción del público sobre sus marcas. Puedes usar el software de web scraping para extraer datos en tiempo real de múltiples fuentes (incluidas plataformas de redes sociales y sitios de reviews). Luego puedes analizar los datos agregados para medir el sentimiento de la marca.
Automatización de Negocios
En algunos casos, es posible que debas extraer grandes cantidades de datos de un grupo de sitios web. Debes hacerlo de manera consistente, rápida y estructurada. Para este fin, puedes utilizar herramientas de web scraping para extraer automáticamente los datos.
Bienes raíces
Necesitas la extracción de datos web para generar las listas de bienes raíces más actualizadas y precisas. El web scraping se usa comúnmente para recopilar los datos más actualizados sobre propiedades, precios de venta, ingresos mensuales del alquiler, servicios, agentes inmobiliarios y otros datos.
La información extraída de la web también da cuenta de las evaluaciones del valor de la propiedad, las estimaciones de rendimiento del alquiler y el análisis de tendencias del mercado inmobiliario.
Datos alternativos para finanzas
Los inversores aprovechan cada vez más los datos extraídos de la web para respaldar sus operaciones y estrategias. Algunos casos de uso incluyen: extraer información de las presentaciones de la bolsa de valores, monitorear las noticias y el desempeño del mercado, integrar a la opinión pública y extraer datos del mercado de valores de Yahoo Finance.
Marketing de noticias y contenidos
Las empresas, las campañas políticas y las organizaciones sin fines de lucro que necesitan vigilar de cerca el sentimiento por la marca, las encuestas y otras tendencias, a menudo invierten en herramientas de web scraping. Las agencias de contenido y marketing digital también utilizan estas herramientas para monitorear, agregar y analizar las historias más críticas de diferentes industrias.
¿Cómo funciona el web scraping?
La herramienta de web scraping realiza consultas HTTP al sitio web y luego extrae datos de las páginas. En otras palabras, analiza el contenido disponible públicamente, que el servidor representa como HTML.
También solicita APIs internas para datos relacionados, como precios de productos y SKU. Una base de datos almacena esta información y la entrega al navegador a través de solicitudes HTTP.
La extracción exitosa de datos web requiere el trabajo de dos componentes: el rastreador web y el web scraper. El rastreador guía el scraper a través de las páginas web y extrae los datos solicitados.
El rastreador
El rastreador (también conocido como araña) es una forma de inteligencia artificial que rastrea el internet para indexar y buscar contenido. Lo logra descubriendo y explorando enlaces. Un ejemplo famoso de una araña es Googlebot de Google.
Este algoritmo rastrea sitios y páginas web para indexar al internet. El índice resultante juega un papel importante en los resultados de búsqueda que ves cada vez que utilizas la Búsqueda de Google.
En el web scraping, la primera etapa suele ser rastrear el internet o un sitio web específico para descubrir URLs que luego podrás enviar a tu scraper para un análisis más profundo.
El scraper
Un scraper es una herramienta programática diseñada para extraer datos de un sitio web con precisión y rapidez. Varían mucho en diseño y complejidad. Los scrapers contienen localizadores de datos, que puedes usar para ubicar los datos que deseas extraer del archivo HTML.
Tipos de herramientas para el web scraping
- Extensión de navegador Web Scraper: es una extensión del navegador Chrome. Los usuarios pueden crear un mapa del sitio que detalle cómo rastrear una página web y qué datos extraer.
- Web Scrapers autofabricados: tienes la opción de crear tu propio web scraper y ajustarlo a tus especificaciones. Esta ruta requiere habilidades de programación avanzadas, incluida la capacidad de realizar web scraping con Python.
- Web Scrapers en la nube: estos web scrapers se ejecutan en servidores externos, que generalmente proporciona el proveedor de servicios. Así evitas sobrecargar tu computadora mientras el scraper recopila y analiza los datos. Las soluciones basadas en la nube suelen ofrecer funciones más avanzadas (aunque costosas).
- Software de web scraping: estos web scrapers contienen funciones avanzadas, como rotación de IP, ejecución de JavaScript, administración de proxy y soluciones alternativas de tecnología anti-bot.
- Web Scrapers de interfaz de usuario: tienen interfaces de usuario sofisticadas que permiten la representación completa del sitio web. El usuario solo tiene que hacer clic en los datos que desea extraer.
¿Por qué usar Python para el Web Scraping?
Python tiene numerosas características que lo hacen ideal para el web scraping. Para empezar, es más simple y pulcro de programar ya que carece de símbolos innecesarios en su sintaxis. La sintaxis, en su conjunto, también es más fácil de entender ya que leer código en Python es como leer oraciones en inglés.
Este lenguaje también tiene una extensa colección de bibliotecas, incluidas Pandas y Numpy. Eso brinda a los programadores numerosos recursos para escribir código de web scraping. Por lo general, también toma menos tiempo escribir y ejecutar código en Python, incluso si las tareas que cubre son a gran escala y complejas.
Por último, la comunidad de Python es grande y muy activa gracias a todos sus miembros. Si alguna vez te encuentras con un problema o deseas buscar una solución a través de foros o comunidades, es probable que encuentres a alguien calificado y dispuesto a ayudarte.
Autor original: Brad Mitchell