Creación de herramientas de scraping personalizadas con Python: una guía práctica

Introducción al web scraping con Python

El web scraping es una tecnología estratégica que se utiliza para extraer datos de sitios web. Este proceso automatiza la recuperación de información de páginas web, transformando datos no estructurados en datos estructurados que las empresas pueden utilizar para una multitud de operaciones estratégicas. Dado el crecimiento exponencial de la generación de datos y la ventaja competitiva que ofrece la toma de decisiones basada en datos, el web scraping con Python ahora es parte integral de los marcos operativos y estratégicos en diversas industrias.

Python es el lenguaje de programación preferido para desarrollar soluciones de web scraping personalizadas debido a sus sólidas funciones y su ecosistema de soporte. He aquí por qué Python es particularmente ventajoso para aplicaciones empresariales:

Fuente: interruptores rojos

• Facilidad de uso y legibilidad : la sencilla sintaxis de Python garantiza que los scripts sean fáciles de escribir y mantener, lo cual es vital para las empresas que buscan adaptarse rápidamente a los cambios del mercado.
• Bibliotecas completas : Python ofrece bibliotecas especializadas como BeautifulSoup, Scrapy y Selenium. Estas herramientas simplifican las tareas relacionadas con la recuperación de datos, el análisis de HTML y la automatización del navegador, lo que reduce significativamente el tiempo de desarrollo.
• Escalabilidad : la flexibilidad de Python admite el desarrollo tanto de scripts simples para necesidades de datos a pequeña escala como de sistemas complejos para el procesamiento de datos corporativos a gran escala.
• Sólido soporte comunitario : la extensa comunidad de desarrolladores de Python es un recurso invaluable para la resolución de problemas, actualizaciones y aprendizaje continuo, lo que garantiza que las soluciones comerciales se mantengan actualizadas y efectivas.

Configurando el entorno Python

Comenzar a usar Python para web scraping requiere un entorno configurado correctamente. A continuación le mostramos cómo puede configurar su sistema para garantizar que todo funcione sin problemas en sus proyectos de web scraping con Python.

Instalación de Python

Primero, necesitas instalar Python. Se recomienda descargar la última versión de Python 3 desde el sitio web oficial de Python. Esta versión incluye todas las funciones y mejoras más recientes. Puede verificar la instalación abriendo el símbolo del sistema o terminal y escribiendo python –version. Este comando debería mostrar el número de versión, confirmando que Python está listo para usar.

Creando un entorno virtual

Es una buena práctica utilizar un entorno virtual para sus proyectos de Python. Esto aísla las bibliotecas de su proyecto de la instalación global de Python y evita conflictos entre las dependencias del proyecto. Para crear un entorno virtual, navegue hasta el directorio de su proyecto en la terminal y ejecute:

python -m venv env

Aquí, env es el nombre de la carpeta del entorno virtual; puedes nombrarlo como quieras. Para activar el entorno virtual, utilice el siguiente comando:

En Windows:

envScriptsactivar

En MacOS y Linux:

fuente env/bin/activar

Instalación de paquetes

Con su entorno configurado y activado, puede instalar los paquetes de Python necesarios para el web scraping. Los paquetes más utilizados son Requests para realizar solicitudes HTTP y BeautifulSoup para analizar documentos HTML y XML. Instale estos paquetes ejecutando:

solicitudes de instalación de pip beautifulsoup4

Este comando recupera las últimas versiones de las solicitudes y BeautifulSoup y las instala en su entorno virtual.

Verificando la instalación de Python

Para asegurarse de que su instalación sea exitosa y que los paquetes estén instalados correctamente, puede importarlos en un shell de Python. Simplemente escriba python en su línea de comando para abrir el shell, luego ingrese:

solicitudes de importación

import bs4 # bs4 es el nombre del paquete para BeautifulSoup

Si no hay errores, los paquetes están instalados correctamente y ¡está todo listo para comenzar a web scraping con Python!

Esta configuración proporciona una base sólida para cualquier proyecto de web scraping con Python, lo que le permite trabajar con Python de manera efectiva y administrar las dependencias de su proyecto de manera limpia.

Conceptos básicos de los selectores HTML y CSS

Las páginas web se crean utilizando HTML (lenguaje de marcado de hipertexto), que estructura el contenido mediante el uso de elementos y etiquetas. Estos elementos son los componentes básicos de cualquier página web y abarcan todo, desde títulos y párrafos hasta enlaces e imágenes. Para cualquiera que profundice en el web scraping con Python, una comprensión fundamental de HTML es indispensable, ya que forma la base de cómo localizar y extraer los datos que necesita.

Estructura HTML

Un documento HTML está estructurado como un árbol de elementos, comenzando con la etiqueta <html>, seguida de las secciones <head> y <body>. El <head> contiene metadatos y enlaces a scripts y hojas de estilo, mientras que el <body> alberga el contenido real que se muestra en la página web. Los elementos dentro del <body> se definen usando etiquetas como <p> para párrafos, <a> para hipervínculos, <table> para tablas y muchas otras. Cada elemento también puede tener atributos como clase, identificación y estilo, que brindan información adicional sobre el elemento o cambian su apariencia y comportamiento.

Selectores CSS

Fuente: estado

Los selectores CSS (hojas de estilo en cascada) son patrones que se utilizan para seleccionar los elementos a los que desea aplicar estilo o manipular. Al extraer datos web, los selectores de CSS le permiten apuntar a elementos específicos de los que desea extraer información. Hay varios tipos de selectores CSS:

• Los selectores de tipo apuntan a elementos por nombre de etiqueta. Por ejemplo, p selecciona todos los elementos <p>.
• Los selectores de clases utilizan el atributo de clase de un elemento para la selección. Por ejemplo, .menu selecciona todos los elementos con class=”menu”.
• Los selectores de ID apuntan a elementos según el atributo de identificación. Por ejemplo, #header selecciona el elemento con id=”header”.
• Los selectores de atributos buscan elementos según la presencia o el valor de un atributo determinado. Por ejemplo, [href] selecciona todos los elementos con un atributo href.

Uso de HTML y selectores de estilo para scraping

Para extraer datos de manera eficiente de una página web, debe inspeccionar la página y comprender su estructura. Normalmente, esto se hace utilizando las herramientas de desarrollo en navegadores web como Chrome o Firefox. Aquí puede ver el HTML e identificar qué elementos contienen los datos que desea extraer. Una vez identificado, puede utilizar selectores CSS para identificar estos elementos.

Por ejemplo, si está interesado en extraer una lista de titulares de noticias de una página web, es posible que cada titular esté envuelto en una etiqueta <h1> dentro de un elemento div que tiene una clase de "artículo de noticia". El selector CSS para esto podría ser div.news-item h1, que selecciona todos los elementos <h1> que son hijos de elementos <div> con una clase de "artículo de noticia".

Creando tu primer script de raspado de Python

Escribir un script de Python para extraer datos de una página web puede parecer desalentador al principio, pero al dividir el proceso en pasos manejables, puedes comenzar a extraer datos en poco tiempo. Aquí hay una guía sencilla para crear su primer script de raspado de Python utilizando las solicitudes y las bibliotecas BeautifulSoup.

Paso 1: instale las bibliotecas necesarias

Antes de comenzar, asegúrese de tener Python instalado en su sistema. Luego, necesitarás instalar dos bibliotecas de Python: solicitudes para recuperar la página web y BeautifulSoup para analizar el contenido HTML. Instale estas bibliotecas usando pip:

solicitudes de instalación de pip beautifulsoup4

Paso 2: importar bibliotecas

Inicie su script importando las bibliotecas necesarias. Cree un nuevo archivo Python y escriba el siguiente código en la parte superior:

solicitudes de importación

desde bs4 importar BeautifulSoup

Paso 3: busque la página web

Elija la URL de la página web que desea extraer. Utilice la función request.get() para buscar la página. Esta función recupera la página web y almacena la respuesta en una variable:

url = 'http://example.com' # Reemplazar con la URL real

respuesta = solicitudes.get(url)

Paso 4: analizar el contenido HTML

Una vez que tenga la página web, debe analizar el contenido HTML. Utilice BeautifulSoup para analizar el contenido de respuesta y crear un objeto BeautifulSoup:

sopa = BeautifulSoup(respuesta.content, 'html.parser')

Paso 5: extraer datos

Decide qué datos quieres extraer. Por ejemplo, si desea eliminar todos los encabezados (contenidos en las etiquetas <h1>) de la página web, puede utilizar el método find_all() de BeautifulSoup:

encabezados = sopa.find_all('h1')

para encabezado en encabezados:

imprimir(encabezado.texto.strip())

Este fragmento de código encontrará todas las etiquetas <h1>, las recorrerá e imprimirá el texto dentro de cada etiqueta.

Paso 6: Manejar los datos

Una vez que haya extraído los datos, es posible que desee almacenarlos en un archivo o base de datos, o tal vez limpiarlos para su análisis. Para simplificar, escribamos los títulos en un archivo de texto:

con open('headings.txt', 'w') como archivo:

para encabezado en encabezados:

archivo.write(f”{heading.text.strip()}n”)

Paso 7: ejecute su secuencia de comandos

Guarde su script y ejecútelo desde su línea de comando:

Python tu_nombre_script.py

Reemplace your_script_name.py con el nombre de su archivo Python. Verifique el resultado para asegurarse de que su secuencia de comandos funcione correctamente.

Este script básico se puede ampliar y modificar para extraer diferentes tipos de datos de varios sitios web. A medida que se sienta más cómodo, podrá comenzar a explorar el web scraping más avanzado con técnicas y herramientas de Python.

Superar los desafíos comunes de extracción de datos

Fuente: extracto

La extracción de datos mediante web scraping puede presentar numerosos desafíos, especialmente cuando se trata de estructuras complejas de sitios web o contenido dinámico. Comprender estos desafíos y saber cómo abordarlos es crucial para una recopilación de datos eficaz. A continuación se detallan algunos problemas comunes que puede encontrar y estrategias para superarlos:

• Lidiando con la paginación

Muchos sitios web utilizan la paginación para organizar grandes conjuntos de datos en varias páginas, lo que puede complicar los procesos de extracción de datos.

Solución: para manejar la paginación, deberá automatizar el proceso de acceso a cada página y extraer los datos requeridos. Esto a menudo implica identificar el patrón de URL que utiliza el sitio web para la paginación e incorporar un bucle en su secuencia de comandos para recorrer todas las páginas. Por ejemplo, si las URL cambian mediante un simple parámetro de consulta (por ejemplo, página=1, página=2), puede construir estas URL dinámicamente en su secuencia de comandos:

base_url = 'http://ejemplo.com/items?page='

para i en el rango (1, número_de_páginas + 1):

URL = f”{base_url}{i}”

respuesta = solicitudes.get(url)

# Analizar y extraer datos como se describió anteriormente

• Eliminación de contenido dinámico

Algunos sitios web cargan su contenido dinámicamente usando JavaScript, lo que significa que es posible que los datos que necesita no estén presentes en el HTML devuelto por una simple solicitud HTTP.

Solución: para los sitios web que dependen en gran medida de JavaScript, suelen ser necesarias herramientas como Selenium o Puppeteer, que pueden automatizar un navegador real. Estas herramientas pueden interactuar con la página web como lo haría un usuario (haciendo clic en botones, desplazándose, etc.) y pueden extraer datos que se cargan dinámicamente:

desde el controlador web de importación de selenio

controlador = webdriver.Chrome() # o webdriver.Firefox(), etc.

driver.get('http://ejemplo.com/dynamic_content')

# El código para interactuar con la página va aquí.

datos = driver.find_element_by_id('datos').texto

imprimir (datos)

conductor.salir()

• Manejo de la limitación de tasas y prohibiciones de IP

Los sitios web pueden implementar limitaciones de velocidad o bloquear su IP si envía demasiadas solicitudes en un período corto.

Solución: Para evitar que te prohíban o te limiten la tarifa, debes:

• Realice solicitudes a un ritmo más lento. Implemente retrasos o intervalos de sueño en su ciclo de raspado.
• Rotar direcciones IP y agentes de usuario. El uso de servidores proxy y el cambio de agentes de usuario pueden ayudar a imitar a diferentes usuarios y reducir el riesgo de ser bloqueado.

tiempo de importación

importar aleatoriamente

para URL en URL:

time.sleep(random.randint(1, 5)) # Sueño aleatorio para imitar el comportamiento humano

respuesta = request.get(url, headers={'User-Agent': 'Su cadena de agente de usuario'})

# Analizar respuesta

Almacenamiento y gestión de datos extraídos

Una vez que haya extraído datos de la web con éxito, el siguiente paso crítico es almacenarlos y administrarlos de manera efectiva. El almacenamiento de datos adecuado no sólo garantiza que sus datos permanezcan organizados y accesibles, sino que también mejora la escalabilidad de sus flujos de trabajo de procesamiento de datos. A continuación se ofrecen algunos consejos y mejores prácticas para almacenar y administrar los datos que ha extraído:

Elegir el formato de almacenamiento adecuado

El formato en el que almacena sus datos extraídos puede afectar significativamente cómo los usará más adelante. Los formatos comunes incluyen:

• CSV (valores separados por comas) : ideal para datos tabulares con una estructura simple. Cuenta con un amplio soporte y es fácil de importar a software de hojas de cálculo o bases de datos.
• JSON (notación de objetos JavaScript) : ideal para datos jerárquicos o anidados. JSON es muy popular en aplicaciones web y se puede utilizar directamente en entornos JavaScript.
• XML (lenguaje de marcado extensible) : útil para datos con una estructura compleja o cuando necesita un formato autodescriptivo que admita metadatos.

Uso de bases de datos para datos a gran escala

Para colecciones de datos más extensas o complejas, las bases de datos son más adecuadas debido a su escalabilidad y capacidades de consulta avanzadas:

• Bases de datos relacionales (por ejemplo, MySQL, PostgreSQL) : excelentes para datos estructurados que encajan bien en tablas y filas. Las bases de datos SQL admiten consultas complejas y son ideales para la integridad de los datos y las operaciones transaccionales.
• Bases de datos NoSQL (p. ej., MongoDB, Cassandra) : más adecuadas para datos no estructurados o semiestructurados, o cuando el esquema de datos puede evolucionar con el tiempo. Son altamente escalables y están diseñados para un alto rendimiento en grandes conjuntos de datos.

Integridad y validación de datos

Garantizar la precisión e integridad de los datos extraídos es crucial:

• Implemente controles durante el proceso de raspado para validar los formatos de datos (p. ej., fechas, números).
• Actualice periódicamente sus scripts de extracción de datos para adaptarse a los cambios en el diseño o esquema del sitio web de origen.

Prácticas eficientes de gestión de datos

Gestionar grandes conjuntos de datos de forma eficaz es clave para mantener el rendimiento:

• Copias de seguridad periódicas : programe copias de seguridad periódicas de sus datos para evitar la pérdida de datos.
• Indexación de datos : utilice la indexación en sus bases de datos para acelerar los tiempos de consulta y mejorar los patrones de acceso.
• Procesamiento por lotes : para la manipulación o análisis de datos a gran escala, considere utilizar marcos de procesamiento por lotes como Apache Hadoop o Spark.

Automatización de actualizaciones de datos

Los datos web pueden cambiar con frecuencia, por lo que es beneficioso configurar scripts automatizados para actualizar sus datos a intervalos regulares:

• Utilice trabajos cron (en Linux) o el Programador de tareas (en Windows) para ejecutar sus scripts de raspado periódicamente.
• Supervise el estado y el rendimiento de sus operaciones de scraping para detectar y resolver errores rápidamente.

Consideraciones de Seguridad

Tenga en cuenta la seguridad al almacenar datos personales o confidenciales:

• Cumpla con las regulaciones de protección de datos (por ejemplo, GDPR, CCPA) para garantizar que maneja los datos de manera legal.
• Cifre datos confidenciales tanto en tránsito como en reposo.

Ejemplo de almacenamiento de datos en CSV usando Python:

1. Aquí hay un ejemplo simple de cómo guardar datos extraídos en un archivo CSV usando Python:

importar archivos csv

datos = [{'nombre': 'Producto A', 'precio': '10'}, {'nombre': 'Producto B', 'precio': '20'}]

claves = datos[0].claves()

con open('products.csv', 'w', newline="") como archivo_salida:

dict_writer = csv.DictWriter (archivo_salida, claves)

dict_writer.writeheader()

dict_writer.writerows(datos)

En conclusión

Con las bases de un web scraping, almacenamiento y gestión de datos efectivos ahora en su kit de herramientas, está bien equipado para convertir datos sin procesar en información valiosa. El recorrido desde la adquisición de datos hasta su transformación en inteligencia procesable es fundamental para impulsar sus decisiones comerciales e iniciativas estratégicas. ¿Está listo para mejorar su negocio con soluciones de datos personalizadas? Póngase en contacto con PromptCloud hoy para explorar cómo nuestros servicios de extracción de datos personalizados pueden potenciar sus proyectos. Sumérgete más profundamente en el mundo de la toma de decisiones basada en datos y comienza a transformar tu enfoque hacia los datos hoy mismo.