Cómo funciona el scraping de sitios web
Extraer datos de un sitio web significa clasificar los datos de un sitio web concreto de forma organizada en cuestión de segundos.
Puedes hacerlo de varias maneras, pero la forma principal es cargar una página web y luego analizar su código HTML para buscar y encontrar los datos que estás buscando.
Una vez que hayas encontrado los datos que buscabas, puedes guardarlos en una base de datos o en un archivo para utilizarlos más adelante.
Puedes utilizar el scraping de sitios web para una amplia gama de tareas, como extraer datos de un foro web concreto para saber de qué habla la gente, o puedes obtener una lista de los nombres y precios de todos los productos de una tienda online.
Extraer datos utilizando herramientas de scraping de sitios web con API: una guía paso a paso
Si quieres obtener la información que te interesa y filtrar los datos irrelevantes, lo mejor es elegir una herramienta de API de scraping web. Veamos qué pasos debes seguir para hacerlo.
Paso 1: Haz clic en la URL
No puede ser más sencillo: solo tienes que hacer clic en la URL de donde quieras obtener los datos.
Los rastreadores de API siempre siguen URL HTTP, no HTTPS, y casi no hay diferencia entre el navegador web y la mayoría de los rastreadores de API. Puedes acceder directamente a la página que desees si haces clic en el enlace de la URL; no tendrás que dar vueltas.
Paso 2: Inspecciona el sitio web
Encontrarás la opción de inspeccionar en la parte superior de la página web o en la barra de búsqueda, o bien tendrás que hacer clic con el botón derecho del ratón en la etiqueta anidada.
Al hacer clic con el botón derecho en la opción «Inspeccionar», verás que el navegador abre un cuadro. En él aparecerán todas las etiquetas div relacionadas, escritas en serie.
Paso 3: Extraer los datos
La extracción de datos depende de la etiqueta div, que indica la especificidad de la información. Una vez que hayas encontrado la etiqueta div deseada para tus datos, puedes empezar a recuperarlos o recopilarlos para tu uso.
Debes hacer clic en la etiqueta div específica para obtener la información exacta que deseas. Puede haber etiquetas div con nombres similares, por lo que debes prestar atención a ellas.
Sin embargo, si sabes bien lo que quieres, sabrás en qué etiqueta div debes hacer clic.
Paso 4: Crear un código
Python es el mejor lenguaje si utilizas API de rastreo de sitios web. Rastrear datos sin Python es mucho más difícil cuando se trata de API. Sin embargo, también puedes usar C# si lo prefieres. Aquí tienes algunas herramientas recomendadas para rastrear sitios web con C#.
Empieza a escribir el código mientras mantienes la URL abierta. Esto facilita mucho las cosas. Debes comprobar si el código funciona una vez que hayas terminado de escribirlo.
Paso 5: Ejecuta el código
Ejecuta el código y comprueba si funciona o no. Es mejor ejecutar el código para extraer y guardar los datos finales.
Paso 6: Guardar los datos
Puedes guardar los datos extraídos en muchos formatos en tu ordenador u otros dispositivos. El CSV (valores separados por comas) es el método más popular y útil para guardar los datos recopilados.
Las 3 mejores herramientas de scraping de sitios web
Puedes extraer fácilmente información de sitios web utilizando diversas herramientas de scraping. Debes elegir la que mejor se adapte a tus necesidades. Estas son algunas de las herramientas de scraping que puedes utilizar:
1. WebScrapingAPI
Puede elegir entre 4 planes de suscripción diferentes. Los precios de estos planes varían según el número de créditos de API y las solicitudes simultáneas. Con todos los planes de suscripción de pago, puede elegir cualquier ubicación de EE. UU. y la UE. Las suscripciones Business y Pro ofrecen todas las opciones de geolocalización.
WebScrapingAPI cuenta con más de 100 millones de proxies, con la opción de elegir entre servidores residenciales o centros de datos. Además, la API gestiona la rotación de proxies entre llamadas, lo que la hace más fácil de usar.
Los precios de WebScrapingAPI empiezan desde 49 $ al mes, y las funciones que ofrecemos son increíbles. Vale la pena probar nuestra herramienta.
Características
- Web scraping 360
- Extracción de datos formateados
- Seguridad de primer nivel
- Capturas de pantalla de los datos
- Más de 100 millones de proxies
- Rotación de proxies con IA
- Proxy API
- Renderización de JavaScript
- Detección antibots
- Reintento automático
- Resolución de CAPTCHA
- Gestor de huellas digitales
- Escalabilidad de nivel empresarial 2. ScrapingBee
ScrapingBee es una herramienta popular para el scraping de sitios web, y te permitirá extraer datos de un sitio sin que te bloqueen. Ofrece tanto proxies premium o residenciales como proxies clásicos o de centro de datos. Con ellos, nunca más te bloquearán mientras extraes datos de la web.
Te permitirá renderizar páginas web dentro de un navegador real o como si fuera un navegador real en sí mismo, y te permitirá gestionar miles de instancias sin interfaz gráfica a través de la última versión de Chrome. Por lo tanto, te será útil si quieres gestionar tú mismo los procesos de scraping en lugar de lidiar con navegadores sin interfaz gráfica y proxies.
Características
- Proxies rotativos
- Excelente renderización de JavaScript
- Scraping de SERP
- Tareas habituales de scraping web, como la extracción de reseñas, el seguimiento de precios, etc., sin que te bloqueen
- Growth hacking
- Documentación impresionante
- Fácil integración 3. Scrape.do
Scrape.do es una excelente herramienta para el scraping web, que ofrece una API de scraper web con proxy rápida, escalable y fácil de usar. Scrape.do encabeza la lista en cuanto a precisión de datos, funciones y relación calidad-precio. Es uno de los programas de scraping web más asequibles.
A diferencia de sus competidores, Scrape.do no cobra una tarifa adicional por sitios web difíciles de rastrear, como Google. Ofrece la mejor relación calidad-precio del mercado para el rastreo de Google.
Scrape.do también tiene una tasa de éxito del 99 % y una velocidad media de 2-3 segundos al recopilar datos anonimizados de Instagram. La velocidad de su pasarela es cuatro veces más rápida que la de sus competidores. Esta herramienta ofrece acceso a proxies residenciales y móviles por la mitad de precio.
Características
- Utilizando los proxies rotativos, puedes extraer datos de cualquier sitio web
- Cada solicitud de API generada por Scrape.do se rota utilizando su conjunto de proxies
- Todos los planes incluyen ancho de banda ilimitado.
- Totalmente personalizable
- Solo se cobrarán las solicitudes que se hayan realizado con éxito
- Opción de geolocalización en más de 10 países
- Las páginas web que necesitan ejecutar JavaScript pueden ser rastreadas utilizando JavaScript.
- Función de superproxy: protege contra las IP de los centros de datos al tiempo que permite el scraping de datos de sitios web.
Ejemplos reales del uso de rastreadores de sitios web
Análisis de opiniones de clientes
Las empresas pueden obtener información valiosa a partir de los comentarios de sus consumidores. Esto les da ideas para evaluar y reevaluar sus productos con el fin de ofrecer las mejores soluciones que buscan sus clientes. Por lo tanto, las empresas pueden mejorar sus productos y servicios para mantener satisfechos a los clientes actuales y generar nuevos clientes potenciales.
Para llevar a cabo este proyecto, las empresas pueden extraer datos de cualquier sitio web con productos similares. A partir de los datos recopilados, comprenderán lo que buscan los consumidores y lo que no les gusta, y diseñarán un producto que satisfaga a los consumidores.
Las bibliotecas de Python como BeautifulSoup pueden ayudar a las empresas en este sentido. Esta biblioteca puede ayudar a extraer opiniones de los usuarios utilizando etiquetas HTML.
Extracción de precios de Amazon
Para extraer datos de precios de Amazon u otros sitios web de comercio electrónico, la extracción automatizada puede resultar bastante eficiente. Te ayuda a conocer los constantes cambios de precios y a conseguir el producto deseado con la mejor oferta. Así, puedes adoptar fácilmente un proyecto para automatizar la extracción de precios de Amazon.
En este proyecto, puedes crear un sistema que recopile precios de sitios web de comercio electrónico y elabore una lista. De este modo, los compradores pueden tomar decisiones informadas sobre dónde adquirir un producto al mejor precio.
Octoparse es la mejor herramienta de scraping para este proyecto. Se trata de una plataforma de datos web SaaS gratuita con métodos predefinidos para extraer datos de sitios web de comercio electrónico.
Análisis deportivo
Cualquier aficionado al deporte que participe ocasionalmente en apuestas legales necesitará disponer de una gran cantidad de datos deportivos para comprender las tendencias de un partido. Para ello, un proyecto sofisticado de scraping de análisis deportivo puede resultar de gran ayuda.
Se pueden extraer datos de sitios web deportivos de referencia para obtener toda la información necesaria sobre los datos y los jugadores para este proyecto. Un extractor de sitios web puede ayudar en este sentido y proporcionar todos los datos en formato tabular.
Análisis de datos políticos
La política puede influir mucho en el estilo de vida de las personas. Incluso las redes sociales se han convertido en una plataforma poderosa para diversos movimientos sociopolíticos. Se pueden extraer datos de las plataformas de redes sociales para realizar análisis políticos. De hecho, las fuentes de datos alternativas son muy eficaces para mantenerse al día de las últimas tendencias.
Para este proyecto, se puede extraer información de estas plataformas utilizando el lenguaje de programación R. De este modo, se puede predecir la evolución de los movimientos políticos y tomar decisiones informadas en consecuencia.
Agregación de noticias
Hoy en día, se utilizan muchos canales para las noticias y cada vez es más difícil estar al día. Por lo tanto, es posible diseñar un proyecto de extracción de datos para recopilar todas las noticias de una sola vez.
En este proyecto, se pueden extraer datos de los canales preferidos para recopilar noticias. A continuación, se puede organizar la información para conocer todas las noticias que interesan. El Web Content Extractor puede ser una excelente herramienta de extracción para este proyecto.
Análisis de valores
Los documentos financieros de una empresa son necesarios para la investigación de valores. Esta investigación ayuda a los gestores de carteras a tomar decisiones informadas a la hora de realizar inversiones. Por lo tanto, un proyecto de scraping para la investigación de valores puede ayudar a las empresas a generar el mejor informe posible.
Con este proyecto, se puede comprender cómo está evolucionando la empresa desde el punto de vista financiero y contar con un sólido respaldo de datos. Recomendamos BeautifulSoup para este proyecto.
Análisis de mercado
Los inversores de fondos de cobertura pueden realizar estudios de mercado mediante un proyecto de scraping bien organizado. De esta forma, todo el estudio llevará menos tiempo y los inversores podrán obtener fácilmente la información esencial.
Para este proyecto, se pueden extraer datos de diferentes foros. El uso del controlador web de Selenium en Python puede facilitar esta tarea.
Buenas prácticas de scraping de sitios web
A continuación, se indican algunas prácticas recomendadas para el scraping de sitios web que debes tener en cuenta:
Comprobar los términos de servicio
Debes consultar los términos de servicio del sitio web del que deseas extraer datos. Esto te ayudará a evitar posibles problemas legales. Si es posible, intenta obtener el permiso del propietario del sitio antes de extraer los datos, ya que a algunos administradores web puede que no les guste.
No sobrecargar los servidores
No debes sobrecargar el servidor de un sitio web con demasiadas solicitudes cuando estés extrayendo datos de él. Esto puede provocar que tu dirección IP sea bloqueada por el sitio web. Puedes intentar espaciar tus solicitudes y no realizar demasiadas solicitudes simultáneamente.
Gestionar los errores con elegancia
Inevitablemente te encontrarás con errores en algún momento mientras extraes datos. Ya sea que estés extrayendo datos de un sitio web que está caído o de datos que no están en el formato esperado, debes ser paciente y actuar con delicadeza al lidiar con errores como estos. No querrás arriesgarte a estropearlo todo solo porque tienes mucha prisa.
Revisión de los datos
Debes revisar tus datos con regularidad. Las páginas web cambian a veces, y es posible que los datos que extraes de un sitio ya no sean precisos. Revisar los datos con regularidad te ayudará a asegurarte de que la información que obtienes es precisa.
Extracción responsable
Debes actuar de forma responsable al extraer datos de un sitio web y ser respetuoso con el sitio del que extraes información. Esto significa no extraer datos de un sitio con demasiada frecuencia ni extraer demasiados datos del mismo.
En especial, no extraigas datos confidenciales de ningún sitio. También debes asegurarte de que tu scraper esté actualizado para que el sitio web del que extraes datos no se vea afectado accidentalmente por él.
Saber cuándo parar
Te encontrarás con situaciones en las que no puedas extraer los datos que necesitas de un sitio. En tales casos, debes saber cuándo dejar de extraer datos y pasar a otra cosa. No debes perder el tiempo intentando forzar a tu programa de extracción a que funcione, ya que es posible que encuentres otros sitios web que tengan los datos que necesitas.
Ten cuidado con las URL duplicadas
Lo último que quieres hacer es rastrear URL duplicadas mientras extraes datos. Esto, a su vez, te lleva a extraer datos duplicados. En un mismo sitio web pueden aparecer varias URL con datos similares.
En este caso, las URL canónicas de las URL duplicadas apuntarán a la URL original. Debes asegurarte de no extraer contenido duplicado. El manejo de URL duplicadas es estándar en varios marcos de web scraping, como WebScrapingAPI.
¿Qué hacer cuando un sitio te ha bloqueado el scraping?
Hoy en día, el scraping online se ha convertido en un fenómeno muy común y, como resultado, todos los propietarios de sitios web quieren evitar que se extraigan sus datos. Para ello, utilizan soluciones anti-scraping.
Por ejemplo, si se accede constantemente a un sitio web específico desde la misma dirección IP, el sitio web de destino puede restringir esa IP.
Hay formas de sortear estas técnicas anti-scraping, como los servidores proxy, que pueden utilizarse para ocultar nuestras direcciones IP reales. Varios proveedores de proxy alternan la dirección IP antes de cada solicitud.
Conclusión
Con esta sencilla guía, deberías poder extraer datos de sitios web de forma fácil y cómoda. Con la herramienta de extracción de datos adecuada, puedes ahorrar mucho tiempo y tener un impacto enorme en tu negocio.
WebScraperingAPI debería ser tu herramienta de scraping de sitios web de referencia, debido a su comodidad, seguridad, precisión, accesibilidad y precio asequible. Especialmente, si el proxy es importante para ti, no hay mejor herramienta de scraping de sitios web que WebScraperingAPI.
El plan Starter cuesta 49 $, incluye 100 000 créditos API y 20 solicitudes simultáneas, mientras que el plan Grow ofrece 1 millón de créditos API y 50 solicitudes simultáneas, respectivamente. Para proyectos a gran escala, puedes elegir la suscripción Business o Pro. Todos estos planes incluyen renderización de JavaScript y rotación de proxies mediante IA.
Y lo más importante: ¡tienes un periodo de prueba gratuito para todos estos planes!




