Womuk-agencia-logo

Cómo usar Python para web scraping

Contenido:

Cada día que pasa, las empresas digitales necesitan recopilar más datos porque ayudan a suavizar los procesos y facilitan el crecimiento. Sin embargo, las empresas pueden diferir según sus necesidades y las herramientas que pueden usar fácilmente.

Por ejemplo, mientras que algunas empresas usan Python, otras prefieren el web scraping de C#. Esto se debe principalmente a la preferencia y lo familiarizados que están con el idioma.

Pero la mayoría de las marcas digitales usan el lenguaje de programación Python, y en este breve artículo, veremos por qué este lenguaje se considera el mejor lenguaje para el web scraping.

¿Qué es la recopilación de datos?

La recopilación de datos se puede definir como el proceso extendido que gobierna todo, desde la recopilación de datos de un destino objetivo hasta el análisis de los datos y su uso práctico.

Por lo general, comienza enviando una solicitud mediante un proxy y una herramienta de raspado. Culmina cuando los datos extraídos se han aplicado y utilizado para tomar decisiones comerciales informadas.

Las empresas necesitan la recopilación de datos que les permita tener siempre los datos correctos en todo momento. Sería casi poco práctico y poco realista llevar a cabo negocios con éxito hoy en día sin este proceso.

¿Cuál es la importancia de la recopilación de datos?

El principio fundamental de todo proceso de recopilación de datos es aumentar la disponibilidad de datos de uso significativo.

Otra importancia de la recopilación de datos incluye:

  • Para impulsar la protección de la marca y la gestión de la reputación
  • Para observar y monitorear los precios y la competencia en varios mercados
  • Para generar nuevos prospectos y clientes potenciales que eventualmente se convertirán en clientes de pago.
  • Para la investigación, el mercado y los sentimientos del consumidor

¿Cuál es el papel del Web Scraping en la recopilación de datos?

La recopilación de datos es, por lo tanto, un proceso crucial. Sin embargo, sería extremadamente tedioso y casi imposible sin un proceso como web scraping.

Por ejemplo, tradicionalmente, la recopilación de datos implica:

  • Adquirir una URL de destino.
  • Envío de solicitudes.
  • Interactuando con el servidor.
  • Copie manualmente su contenido antes de pegarlo en su computadora.

Luego esto se repite para la siguiente página web y la siguiente URL, y así sucesivamente. Sin embargo, raspado web automatiza todo el proceso, haciéndolo más rápido, más fácil y más confiable.

A continuación se muestran las funciones del web scraping en el proceso de recopilación de datos:

Trae automatización

El web scraping hace que la extracción de datos sea automática. Con el web scraping, puede interactuar con cualquier servidor de destino repetidamente y recolectar automáticamente su contenido a gran escala.

Las herramientas funcionan de manera inteligente para seguir cada URL incrustada y recopilar datos de todas las páginas web a la vez; todo esto ayuda a reducir el esfuerzo y el tiempo necesarios para administrar una gran cantidad de datos.

Ahorra tiempo valioso

El tiempo siempre es vital en los negocios y, si bien la recopilación de datos es importante, siempre es mejor si se puede hacer lo más rápido posible.

El raspado web introduce el ahorro de tiempo en el concepto de extracción de datos mediante el uso de herramientas que funcionan con una velocidad increíble y hacen que el proceso sea automático.

Además de garantizar que obtenga los datos que necesita antes, esto también significa que obtendrá los datos del usuario en tiempo real, lo que aumentará la precisión de los datos.

Aumenta la precisión de los datos

Es mejor no usar ningún dato que usar datos inexactos. Esto se debe a que las decisiones basadas en datos erróneos pueden provocar una pérdida de clientes, ingresos e incluso dañar la reputación de la marca.

El raspado web evita esto al garantizar que los datos recopilados sean de la más alta precisión y no contengan errores.

El papel del lenguaje de programación Python en el web scraping

Hay varias funciones que el lenguaje de programación Python puede desempeñar en el web scraping, pero a continuación se presentan dos de las más importantes:

La extracción de datos puede convertirse rápidamente en un proceso mundano y agotador. Esta es la razón por la que muchas marcas de comercio electrónico evitan recopilar datos y consideran que el proceso es agitado y complicado.

Sin embargo, con Python y sus numerosos marcos y bibliotecas, el web scraping se puede realizar sin problemas y de forma automática.

Python tiene bibliotecas y un marco para casi todos los procesos de web scraping, desde la interacción con el destino de destino hasta la recolección y el análisis de los datos.

Y todos funcionan de forma automatizada para ahorrar tiempo y energía.

Otro papel que desempeña Python en el web scraping es que combina con éxito todo lo necesario para recopilar datos en un gran sistema.

Python se puede usar para crear herramientas que interactúen con datos no estructurados, extraerlos, agregarlos, analizarlos, importarlos y guardarlos en un sistema de almacenamiento local, todo a la vez.

También es posible independientemente de la cantidad de datos involucrados. No muchos lenguajes de programación pueden presumir de esta capacidad.

Descripción general de varias bibliotecas de Python y sus capacidades

Se pueden usar varias bibliotecas de Python para diferentes aspectos del web scraping, y a continuación se muestran las 5 principales bibliotecas de Python y las capacidades que ofrecen cada una:

Cada ejercicio de raspado web debe comenzar con el envío de una solicitud a la URL de destino, por lo que esta biblioteca de Python es esencial.

Como su nombre lo indica, la biblioteca de solicitudes envía solicitudes HTML como GET y POST.

Es simple y fácil de usar con otras ventajas, incluida la autenticación básica, direcciones URL y dominios internacionales y compatibilidad con proxy.

La biblioteca Request generalmente no puede analizar los datos que ayuda a recuperar, por lo que es necesario combinarla con otras bibliotecas como lxml.

La biblioteca lxml es una biblioteca rápida de alto rendimiento y alta calidad de producción que analiza archivos HTML y XML.

Es un híbrido de los árboles Element y Python, que combina la potencia y la velocidad del primero con la simplicidad del segundo.

hermosa sopa

Esta es una herramienta más general que se puede usar por separado o combinada con analizadores como lxml.

Ahora es muy popular por esta razón precisa. Lo hace aún más atractivo para el web scraping porque es robusto, requiere solo unas pocas líneas de código y puede ser utilizado fácilmente por principiantes.

Selenio

En los casos en que el contenido del sitio web de destino se desarrolla y carga mediante JavaScript, el uso de las bibliotecas anteriores puede volverse complicado rápidamente.

Las bibliotecas mencionadas anteriormente solo son excelentes para interactuar y extraer de sitios web estáticos y, a menudo, tienen dificultades cuando las páginas web son dinámicas.

Y aquí es donde biblioteca de selenio viene en.

Aparte de esto, también es apto para principiantes y funciona automáticamente de manera similar a como un humano extraería contenido.

raspado

Scrapy es la solución de web scraping a la que acudir cuando busca una herramienta completa que lo haga todo.

No es solo una biblioteca, sino que también funciona como un marco. Puede usar fácilmente esta herramienta para rastrear múltiples sitios web y extraer datos, luego analizarlos.

Y la mejor parte es que Scrapy es asíncrono y realiza solicitudes a varios servidores a la vez.

Ejemplos de otros lenguajes de programación y cómo se comparan con Python

Además de Python, también puede elegir C# web scraping o usar otros lenguajes de programación populares como Node.JS, Ruby, C y C++ y PHP.

Sin embargo, en comparación con estos otros lenguajes, Python tiene las siguientes ventajas:

  • Python introduce diversidad con una amplia gama de bibliotecas y marcos que pueden manejar cualquier aspecto del web scraping.
  • Es fácil de escribir y fácil de usar.
  • Python tiene las sintaxis más simples y fáciles de entender
  • Las herramientas creadas con Python son las más flexibles y manejan la recopilación de datos, la adición, el análisis, la importación y la visualización.
  • Puede realizar fácilmente tareas de matiz con pequeños códigos escritos y ejecutados una vez, pero utilizados de forma repetida y automática.

Conclusión

La popularidad de Python demuestra en gran medida por qué es la mejor opción para el web scraping.

Python es diverso, flexible y versátil. Las herramientas creadas con este lenguaje cuentan con un alto rendimiento a pesar de los requisitos mínimos de codificación.