Rastreador web: ¿qué es?
El web scraping y el rastreo web son dos conceptos distintos pero relacionados. El rastreo web siempre ha sido una parte crucial del web scraping, ya que las URL que son procesadas por el código del web scraper solo funcionan cuando la lógica del rastreador las encuentra.
Los rastreadores web cuentan con una serie de URL que visitar, lo que se conoce como «semilla». El rastreador web rastrea y localiza enlaces en el documento HTML de cada URL, filtra y clasifica todos los enlaces en función de varios factores, e incorpora los nuevos enlaces URL a una cola.
Extrae algunos datos específicos de la web o todas las etiquetas y datos HTML, que posteriormente son procesados por un canal único.
Clasificación de los rastreadores web
En función de la estructura y la tecnología utilizadas, los rastreadores web pueden clasificarse en los siguientes tipos: rastreadores web profundos, rastreadores web incrementales, rastreadores web específicos y rastreadores web generales.
Rastreadores web y su flujo de trabajo fundamental
Un rastreador web general sigue el siguiente flujo de trabajo básico:
Obtener la primera URL. El primer elemento, la URL inicial, es el punto de entrada del rastreador web, que enlaza y dirige a la página web que se desea rastrear.
Al rastrear la página web, debe extraer el contenido HTML de la misma y, a continuación, aplicar el método de análisis o los analizadores HTML para extraer las URL de todas las páginas enlazadas a esta página web en particular.
Colocar todas estas URL en una cola. Recorrer esta cola y leer y comprender las URL una por una.
A continuación, rastrea la página web correspondiente a cada URL y repite los pasos mencionados anteriormente.
Por último, comprueba si se cumple la condición de parada. Si no se ha establecido, el rastreador web seguirá rastreando hasta que no consiga obtener una nueva URL.
Rastreo web: ¿qué preparativos ambientales debes realizar?
- Asegúrate de instalar navegadores como Chrome, Internet Explorer o Safari en tu entorno.
- Comience a descargar e instalar el lenguaje de programación Python.
- A continuación, descargue un editor de código ideal, como Visual Studio Code.
- Comienza a instalar los archivos de Python necesarios. Por ejemplo, Pip es una herramienta de gestión de Python que te ayuda a buscar, descargar, instalar e incluso desinstalar paquetes de Python.
Estrategias para el rastreo web que debes conocer
Normalmente, los rastreadores web solo exploran un subconjunto de páginas web en función del presupuesto del rastreador. Este presupuesto puede ser el número máximo de páginas por profundidad, dominio o tiempo de ejecución.
Los sitios web conocidos ofrecen un archivo robots.txt para identificar y mostrar los segmentos del sitio web que no pueden ser rastreados por ningún agente de usuario. El documento XML sitemap.xml es exactamente lo contrario del archivo robots.txt, ya que enumera todas las páginas que se pueden rastrear.
Algunos de los casos de uso más populares de los rastreadores web son los siguientes:
Caso de uso 1:
Los motores de búsqueda como Yandex Bot, Bingbot, Googlebot, etc., extraen todos los documentos HTML de un segmento web importante. Los datos extraídos se indexan posteriormente para convertirlos en datos que se pueden buscar.
Caso de uso 2:
Además de recopilar código HTML, los programas de análisis SEO también recopilan metadatos como el objeto de respuesta, el tiempo de respuesta y el código de estado para encontrar páginas web rotas y los enlaces entre los distintos dominios con el fin de extraer backlinks.
Caso de uso 3:
Un sitio web de comercio electrónico se somete a un rastreo web mediante herramientas de monitorización de precios para detectar páginas web de productos y recopilar metadatos, principalmente el precio. Posteriormente, se realizan revisiones periódicas de las páginas de productos del sitio web de comercio electrónico.
Caso de uso 4:
Common Crawl mantiene y conserva un repositorio abierto de información o datos de rastreadores web. Por ejemplo, en octubre de 2020 había 2710 millones de páginas web almacenadas en el archivo.
Desarrollo de un rastreador web básico en Python desde cero
Para desarrollar un rastreador web básico en un archivo de Python, necesitarás como mínimo una biblioteca para descargar las etiquetas HTML de las URL y una biblioteca de análisis sintáctico de HTML para recopilar enlaces.
La comunidad de Python ofrece bibliotecas estándar como html.parser para analizar HTML y urllib para realizar solicitudes HTTP. En GitHub, puedes encontrar un ejemplo de rastreador en Python desarrollado únicamente con estas bibliotecas estándar.
Las herramientas estándar de Python para métodos de análisis de HTML y solicitudes no son tan fáciles de usar para los desarrolladores.
Otras bibliotecas conocidas, como la biblioteca requests y BeautifulSoup, ofrecen una experiencia de desarrollo mejorada.
Para comprenderlo mejor, repasa las indicaciones mencionadas anteriormente en esta sección y sigue un conjunto definido de códigos fuente HTML.
Por lo general, el código anterior es sencillo. Sin embargo, hay varios retos de usabilidad y rendimiento que resolver antes de rastrear un sitio web completo y extraer datos de la web por completo.
- El rastreador web suele ser lento y no ofrece equilibrio. Por lo general, un rastreador web tarda alrededor de un segundo en rastrear una URL concreta.
- Cada vez que un rastreador web envía una solicitud, se queda en la cola de espera de la respuesta, y no se realiza ninguna tarea mientras tanto.
- No hay opción de reintento para la lógica de descarga de URL. La cola de URL no es una cola real y resulta ineficaz cuando hay muchas URL.
- La lógica de extracción de enlaces no admite el filtrado de URL por dominio ni el filtrado de solicitudes a archivos estáticos, no gestiona las URL que comienzan con un hashtag (#) y evita la estandarización de URL mediante la eliminación de los parámetros de la cadena de consulta de la URL.
- El rastreador web ignora el archivo robots.txt y no se identifica ni se detecta a sí mismo.
Ahora, veamos por qué deberías instalar Scrapy y cómo hace que el rastreo web personalizado sea más fácil que nunca.
Rastreo web mediante Python
Scrapy es uno de los paquetes de Python para el scraping y el rastreo web más conocidos, con una excelente valoración general en Github.
Una ventaja significativa de Scrapy es que las solicitudes se organizan y se gestionan de forma asíncrona. Esto implica que Scrapy puede enviar otra solicitud antes de que se complete la anterior o realizar otra operación entretanto.
Scrapy también puede gestionar varias solicitudes simultáneas, pero también se puede configurar para respetar los sitios web mediante ajustes personalizados.
Scrapy cuenta con una arquitectura de múltiples elementos web. Por lo general, se ejecutarán como mínimo dos clases diferentes: la clase Spider y la clase Pipeline.
El web scraping puede considerarse un proceso ETL; en este caso, lo único que hay que hacer es extraer datos de todo el HTML y la web. Por supuesto, tendrás que cargar los datos extraídos en tu almacenamiento personal.
La araña de Scrapy extrae los datos y los pipelines garantizan su carga fluida en tu propio almacenamiento. Puedes observar la transformación tanto en los pipelines como en las arañas.
Sin embargo, es recomendable configurar un pipeline de Scrapy personalizado para convertir cada elemento por separado. Con este enfoque, la imposibilidad de procesar un elemento no afectará al resto.
Aparte de eso, también puedes incorporar arañas de Scrapy y middleware de descarga entre los componentes.
Descripción general de la arquitectura de Scrapy
Si ya ha probado Scrapy anteriormente, sabrá que los rastreadores web se definen como una clase generada a partir de la clase Spider básica y que implementa un método de análisis para gestionar todas las respuestas.
Instala Scrapy, que también ofrece numerosas clases de arañas genéricas, entre las que se incluyen SitemapSpider, CSVFeedSpider, XMLFeedSpider y CrawlSpider.
La clase CrawlSpider es también una rama de la clase base Scrapy Spider que ofrece un atributo de reglas adicional para especificar las formas de rastrear un sitio web específico.
Cada regla utiliza un LinkExtractor para identificar los enlaces que se van a extraer de cada página web.
Desarrollo de un rastreador Scrapy de ejemplo para IMDb
Antes de intentar rastrear el sitio web de IMDb, comprueba qué rutas URL están permitidas consultando el archivo robots.txt de IMDb.
El archivo robots.txt solo prohíbe 26 rutas o caminos para todos los agentes de usuario. Scrapy lee y comprueba el archivo robots.txt antes de empezar y lo respeta cuando la configuración ROBOTSTXT_OBEY se define como verdadera.
Esto se aplica a todos los proyectos creados con el comando startproject de Scrapy.
Rastreo web a gran escala
Por defecto, para un sitio web como IMDb, las arañas web de Scrapy pueden rastrear alrededor de 600 páginas por minuto. Un solo robot suele tardar más de 50 días en rastrear unos 45 millones de páginas.
Para rastrear varios sitios web, es recomendable implementar rastreadores web individuales para cada grupo de sitios web.
El rastreo web con un programa en Python es fácil mediante la configuración de Scrapy
Puedes crear el código fuente de un rastreador de marco de Python de dos maneras. La primera es utilizando bibliotecas de terceros para descargar las URL de las páginas web, y la segunda es analizando el HTML con un rastreador web diseñado mediante un marco de rastreo web popular.
Scrapy es un excelente marco de rastreo web que puedes ampliar fácilmente mediante tu código personalizado. Sin embargo, debes conocer todos los enlaces en los que puedes incorporar tu propio código y la configuración de cada componente.
Una configuración adecuada y fluida de Scrapy se vuelve más crucial cuando se rastrean sitios web que constan de millones de páginas web. Si desea ampliar sus conocimientos sobre el rastreo web, es recomendable seleccionar un sitio web de buena reputación y comenzar a rastrearlo.
Realice rastreo y extracción web sin problemas utilizando WebScrapingAPI
Aunque encontrarás muchos rastreadores de datos de código abierto, es posible que no sean capaces de rastrear páginas web y sitios web complejos a gran escala.
Tendrás que ajustar y modificar el código subyacente para asegurarte de que funcione en la página deseada. Además, es posible que no funcione con todos y cada uno de los programas operativos de tu entorno. Otro problema que puede surgir son los requisitos computacionales y de velocidad.
Para superar estos obstáculos, WebScrapingAPI te permite rastrear múltiples páginas independientemente del lenguaje de programación, tus dispositivos o plataformas, y almacena el contenido en sistemas de bases de datos o en formatos de archivo básicos, comprensibles y legibles, como .csv.
Cuando se trata de rastrear datos de la web y realizar funciones de web scraping, WebScrapingAPI simplifica las cosas más que nunca.
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