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La ciencia del web scraping
Suciu DanLast updated on Mar 31, 202612 min read

El web scraping, ahora más fácil: la importancia del análisis de datos

El web scraping, ahora más fácil: la importancia del análisis de datos

El análisis de datos es el proceso de analizar y transformar datos estructurados o no estructurados en un formato más específico que diversos sistemas de software puedan utilizar y comprender.

Para facilitar la comprensión de este concepto, a continuación se incluyen algunos ejemplos de analizadores:

  • Analizadores CSV: para analizar y convertir archivos CSV (valores separados por comas) a formatos más utilizables
  • Analizadores JSON: para analizar y convertir datos JSON (JavaScript Object Notation) a formatos más manejables
  • Analizadores de expresiones regulares: para analizar y extraer patrones específicos de texto utilizando expresiones regulares
  • Compiladores: para analizar y convertir código escrito en un lenguaje de programación en código legible por máquina en otro lenguaje de programación
  • Analizadores sintácticos SQL: para analizar e interpretar una consulta SQL, ejecutar el comando y devolver los resultados

Cuando se trata de web scraping, el análisis de datos es esencial. Los sitios web están compuestos por HTML, un lenguaje de marcado excelente para mostrar información en una pantalla, pero no tan adecuado para que las máquinas lo lean.

Cuando extraemos datos de un sitio web, obtenemos una gran cadena de HTML. Para hacer algo útil con esa información, necesitamos analizarla.

En este artículo se abordará la importancia del análisis de datos en el web scraping, así como los diferentes tipos de analizadores de datos disponibles, tales como bibliotecas de análisis de HTML para diversos lenguajes de programación, expresiones regulares y la creación de tu propio analizador.

Creación de un analizador de datos

Un buen analizador de datos puede extraer información relevante de un documento HTML basándose en reglas predefinidas, independientemente del tipo de analizador utilizado. El proceso de análisis consta de dos pasos principales: el análisis léxico y el análisis sintáctico.

El análisis léxico es el proceso de analizar palabras y símbolos individuales en un documento y descomponerlos en partes más pequeñas y manejables.

Esto implica la tokenización, que es el proceso de dividir un documento en tokens individuales, como palabras clave, símbolos y números.

Echemos un vistazo a este sencillo documento HTML:

<html>

  <head>

	<title>Scraping</title>

  </head>

  <body>

	<h1>Welcome to my scraping page</h1>

	<p>This is a paragraph.</p>

	<ul>

  	<li>First Scraping Item</li>

  	<li>Second Scraping Item</li>

	</ul>

  </body>

</html>

El proceso de análisis léxico tokenizaría este documento en elementos individuales como:

  • `<html>`
  • `<head>`
  • `<title>`
  • `Scraping`
  • `</title>`
  • `<body>`
  • `<h1>`
  • `Bienvenido a mi página de scraping`
  • `</h1>`
  • [...]
  • `</body>`
  • `</html>`

De esta forma, cada elemento del documento HTML se divide en tokens más pequeños y manejables que pueden analizarse y procesarse posteriormente.

El análisis sintáctico es el proceso de analizar la estructura de un documento y determinar cómo se relacionan entre sí los tokens individuales. Esto implica identificar patrones y estructuras en los datos y utilizar esta información para crear una estructura en forma de árbol denominada árbol de análisis sintáctico.

Por ejemplo, la etiqueta <html> es el elemento raíz y contiene los elementos <head> y <body>. Dentro del elemento <head> hay un elemento <title>, y dentro del elemento <body> hay elementos <h1>, <p> y <a>.

Al identificar estos elementos y sus relaciones, se puede construir un árbol de análisis, con el elemento <html> como raíz, <head> y <body> como sus hijos, y así sucesivamente.

Puedes utilizar el árbol de análisis para extraer datos específicos del documento HTML, como el texto dentro del elemento <title> o el atributo href del elemento <a>.

Las mejores bibliotecas de análisis sintáctico de HTML

En esta sección, exploraremos algunas de las bibliotecas de análisis de HTML más populares disponibles para diferentes lenguajes de programación. Estas bibliotecas facilitan la extracción de datos estructurados de un documento HTML y pueden ser un excelente punto de partida para tu proyecto de web scraping.

Desde Scrapy y BeautifulSoup de Python, hasta Cheerio de NodeJS y JSoup de Java, analizaremos cada biblioteca y proporcionaremos ejemplos de cómo utilizarlas.

Tanto si eres un principiante como un desarrollador experimentado, esta sección te proporcionará una sólida comprensión de las opciones disponibles a la hora de trabajar con datos HTML.

¡Empecemos!

Cheerio

Cheerio es una biblioteca de JavaScript que permite a los desarrolladores analizar, manipular y navegar por el DOM de un documento HTML o XML, de forma similar a como funciona jQuery. Este artículo profundiza mucho más en Cheerio y aborda diferentes casos de uso.

Aquí tienes una sencilla implementación de Cheerio:

const cheerio = require('cheerio');

const $ = cheerio.load('<h2 class="title">Hello, World!</h2>');

console.log($('h2').text())

Al ejecutar este código, se obtendrá el siguiente resultado:

Hello, World!

Scrapy y BeautifulSoup

Scrapy y BeautifulSoup son bibliotecas para el scraping web en Python.

Scrapy es un potente marco de trabajo de web scraping que permite extraer datos estructurados de sitios web mediante selectores o expresiones XPath.

Aquí tienes un ejemplo básico de Scrapy:

import scrapy

class QuotesSpider(scrapy.Spider):

    name = "quotes"

    def start_requests(self):

        urls = [

            'https://quotes.toscrape.com/page/1/',

            'https://quotes.toscrape.com/page/2/',

        ]

        for url in urls:

            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)

    def parse(self, response):

        page = response.url.split("/")[-2]

        filename = f'quotes-{page}.html'

        with open(filename, 'wb') as f:

            f.write(response.body)

        self.log(f'Saved file {filename}')

Puedes ejecutar el código con este comando:

scrapy crawl quotes

BeautifulSoup es una biblioteca que permite analizar documentos HTML y XML y extraer datos de ellos de forma similar a como lo hace un navegador web.

Aquí tienes una sencilla implementación de BeautifulSoup:

from bs4 import BeautifulSoup

html_doc = """<html><head><title>Scraper</title></head>

<body>

<h1 class="title">Hello, World!</h1>

</body>"""

soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')

print(soup.title.string)

Ambas bibliotecas proporcionan una API sencilla y práctica para recorrer, buscar y modificar el contenido de las páginas web, y resultan perfectas para proyectos de web scraping.

JSoup

Si tu lenguaje de programación preferido es Java, JSoup es un analizador de datos que ofrece una API práctica para extraer y manipular datos, utilizando lo mejor de DOM, CSS y métodos similares a jQuery.

Esto te permite analizar y navegar por documentos HTML, así como modificar el contenido de un documento mediante una API sencilla e intuitiva. La biblioteca es ideal para proyectos de web scraping, rastreo web y extracción de datos.

A continuación se muestra una sencilla implementación de JSoup para extraer el texto de la etiqueta title:

import org.jsoup.Jsoup;

import org.jsoup.nodes.Document;

public class JSoupExample {

	public static void main(String[] args) {

    	String html = "<html><head><title>Example Title</title></head>"

            	+ "<body>Hello, World!</body></html>";

    	Document doc = Jsoup.parse(html);

    	// Get the title of the document

    	String title = doc.title();

    	System.out.println("Title: " + title);

	}

}

Nokogiri

Nokogiri es una biblioteca para Ruby que proporciona una interfaz fácil de usar para analizar y buscar en documentos XML y HTML, y es compatible con selectores XPath y CSS, lo que la hace ideal para tareas de web scraping y extracción de datos.

Para un análisis más exhaustivo de las bibliotecas de análisis de datos en el ecosistema de Ruby, puedes leer este artículo.

Utiliza este comando para instalar la gema nokogiri:

gem install nokogiri

El siguiente ejemplo de código es una sencilla implementación de Nokogiri:

require "nokogiri"

html = "<!DOCTYPE html><html><head><title>Hello, World!</title></head><body>Hello, World!</body></html>"

parsed_data = Nokogiri::HTML.parse(html)

puts parsed_data.title

Expresiones regulares

Las expresiones regulares, también conocidas como regex, son una herramienta potente para buscar patrones en cadenas de caracteres. Se utilizan a menudo para tareas de procesamiento de texto, como buscar, validar y extraer información de un documento.

Puedes utilizar expresiones regulares para extraer información de HTML buscando patrones específicos, como extraer direcciones de correo electrónico o encabezados de un documento HTML.

Por ejemplo, para extraer todas las URL de un documento HTML, puedes utilizar la siguiente expresión regular:

/https?:\/\/[\w\.-]+\.[a-z]+/gi

Esta expresión coincidirá con cualquier cadena que comience por «http» o «https» seguida de un «:» y dos barras, luego cualquier combinación de caracteres de palabras, puntos y guiones, seguida de un punto y una o más letras minúsculas. El indicador «gi» hace que la búsqueda sea global y no distinga entre mayúsculas y minúsculas.

El uso de expresiones regulares puede resultar un poco complicado, ya que la sintaxis puede ser compleja y dar con el patrón exacto puede requerir algo de prueba y error. También hay algunos sitios web, como Regex101 o Rubular, que pueden ayudarte a probar y depurar tus expresiones regulares.

Si no quieres utilizar las bibliotecas disponibles ni las expresiones regulares, siempre puedes crear tu propio analizador.

Crear tu propio analizador sintáctico puede ser una forma estupenda de comprender mejor los datos con los que trabajas y también puede ser una buena opción si tienes requisitos específicos que no satisfacen las bibliotecas o herramientas existentes.

Creación de un analizador

Crear tu propio analizador sintáctico puede ser una tarea desafiante, pero también puede resultar gratificante. El proceso de creación de un analizador sintáctico implica crear un conjunto de reglas e instrucciones que especifiquen cómo se analizan y organizan los datos.

Puedes hacerlo utilizando diversas técnicas, como expresiones regulares, máquinas de estados y análisis descendente recursivo.

A la hora de crear un analizador, es fundamental comprender a fondo la estructura y el formato de los datos para poder diseñar un conjunto adecuado de reglas e instrucciones para el analizador. La elección de un lenguaje de programación adecuado también es un factor importante a tener en cuenta.

Una de las ventajas de crear tu propio analizador es que puedes adaptarlo a los datos y al caso de uso en cuestión. Esto puede dar lugar a un analizador más eficiente y eficaz, en comparación con el uso de una biblioteca o herramienta genérica.

Además, crear tu propio analizador sintáctico también puede ser una gran experiencia de aprendizaje, ya que te permite adquirir una comprensión más profunda de los conceptos y técnicas subyacentes del análisis sintáctico de datos.

Crear un analizador desde cero también tiene sus desventajas:

  • Puede llevar mucho tiempo y requerir un esfuerzo considerable para su diseño e implementación, especialmente si no estás familiarizado con los algoritmos de análisis y las estructuras de datos.
  • Puede resultar difícil conseguir que el analizador funcione tan bien como las bibliotecas o herramientas existentes que han sido optimizadas para el rendimiento.
  • Puede resultar complicado mantener y actualizar el analizador con el tiempo si cambia el formato o la estructura de los datos.
  • Puede resultar difícil depurar o encontrar errores en el código, especialmente si no estás familiarizado con el proceso de análisis.
  • Podría ser propenso a errores y fallos, lo que podría hacer que el analizador no funcionara como se espera.
  • En el caso de un análisis sintáctico complejo, podría resultar difícil implementar todas las reglas y los casos extremos.
  • Puede que no sea tan eficiente como las bibliotecas y herramientas preexistentes, ya que estas han sido optimizadas y utilizadas por muchas personas.

En resumen, crear un analizador personalizado desde cero tiene sus propias desventajas, como un tiempo de desarrollo elevado, un alto coste de mantenimiento y un alto riesgo de errores. Por lo general, se recomienda utilizar bibliotecas o herramientas existentes, o bien expresiones regulares si estas pueden satisfacer los requisitos específicos de su caso de uso.

Metadatos de Schema.org

El análisis de metadatos de schema.org es una forma de extraer datos estructurados de páginas web utilizando estándares de esquemas web. La comunidad detrás de schema.org gestiona estos estándares y promueve el uso de esquemas para datos estructurados en la web.

El análisis de metadatos de Schema.org puede resultar útil por diversas razones, como encontrar información actualizada sobre eventos o para que los investigadores recopilen datos para sus estudios. Además, los sitios web que agregan datos, como listados inmobiliarios, ofertas de empleo y previsiones meteorológicas, también pueden beneficiarse del análisis de datos de Schema.org.

Existen diferentes formatos de Schema que se pueden utilizar, entre ellos JSON-LD, RDFa y Microdata.

JSON-LD (JavaScript Object Notation for Linked Data) es un formato para codificar datos enlazados utilizando JSON. El diseño de este estándar facilita la lectura y la escritura por parte de los humanos, así como el análisis y la generación por parte de las máquinas.

Así es como se vería JSON-LD en una página web sobre un libro:

<script type="application/ld+json">

{

  "@context": "http://schema.org",

  "@type": "Book",

  "name": "The Adventures of Tom Sawyer",

  "author": "Mark Twain",

  "datePublished": "1876-12-01",

  "description": "The Adventures of Tom Sawyer is a novel about a young boy growing up along the Mississippi River in the mid-1800s. It is a classic of American literature and has been loved by generations of readers.",

  "publisher": "Penguin Books",

  "image": "https://www.example.com/images/tom_sawyer.jpg"

}

</script>

La recomendación del World Wide Web Consortium (W3C) es RDFa, o Resource Description Framework in Attributes, que se utiliza para incrustar declaraciones RDF en XML y HTML.

A continuación puedes ver cómo se vería el RDFa dentro de una página HTML. Puedes observar cómo se utilizan los atributos de las etiquetas para almacenar los datos adicionales.

<!DOCTYPE html>

<html>

  <head>

    <title>RDFa Example</title>

  </head>

  <body>

    <div about="http://example.com/books/the-great-gatsby" typeof="schema:Book">

      <h1 property="schema:name">The Great Gatsby</h1>

      <div property="schema:author" typeof="schema:Person">

        <span property="schema:name">F. Scott Fitzgerald</span>

      </div>

      <div property="schema:review" typeof="schema:Review">

        <span property="schema:author" typeof="schema:Person">

          <span property="schema:name">John Doe</span>

        </span>

        <span property="schema:reviewBody">

          A classic novel that explores themes of wealth, love, and the decline of the American Dream.

        </span>

        <span property="schema:ratingValue">4.5</span>

      </div>

    </div>

  </body>

</html>

Microdata es una especificación HTML de WHATWG que se utiliza para anidar metadatos dentro del contenido existente en páginas web y puede utilizar schema.org o vocabularios personalizados.

A continuación se muestra un ejemplo de microdatos en HTML:

<div itemscope itemtype="http://schema.org/Product">

  <span itemprop="name">Shiny new gadget</span>

  <img itemprop="image" src="shinygadget.jpg" alt="A shiny new gadget" />

  <div itemprop="offerDetails" itemscope itemtype="http://schema.org/Offer">

    <span itemprop="price">$19.99</span>

    <link itemprop="availability" href="http://schema.org/InStock" />

  </div>

</div>

Existen muchas herramientas disponibles para analizar esquemas en diferentes lenguajes, como Extruct de Zyte y la biblioteca RDFLib, lo que facilita la extracción de datos estructurados de páginas web utilizando estándares de esquemas web.

Analizadores premium

Hasta ahora, hemos abordado los fundamentos del análisis de datos, incluidos los conceptos subyacentes del análisis léxico y sintáctico. También hemos examinado diversas bibliotecas de código abierto para el análisis de datos, el uso de expresiones regulares, la creación de un analizador desde cero y el análisis de datos utilizando schema.org.

Siempre puedes confiar en un analizador web como WebScrapingAPI, SERP API o Amazon API. Estos analizadores web te permiten extraer datos en tiempo real sin tener que preocuparte por el mantenimiento, el código o la infraestructura.

El uso de un analizador web premium ofrece varias ventajas, entre las que se incluyen:

  • Fiabilidad: los analizadores web suelen ser más estables y fiables que las alternativas gratuitas o de código abierto, que pueden ser propensas a errores y fallos.
  • Velocidad: los analizadores web están optimizados para la velocidad y el rendimiento, lo que te permite extraer datos de forma rápida y eficiente.
  • Escalabilidad: los analizadores web pueden gestionar grandes volúmenes de datos y altos niveles de tráfico, lo que los hace adecuados para proyectos de scraping y extracción de datos a gran escala.
  • Funciones avanzadas: los analizadores web suelen incluir funciones y características avanzadas, como la rotación de IP, la suplantación de agente de usuario y la resolución de CAPTCHA, que pueden ayudarte a eludir las medidas anti-scraping y acceder a sitios web bloqueados.
  • Asistencia y mantenimiento: Los analizadores web incluyen asistencia al cliente y actualizaciones periódicas del software, lo que garantiza que tengas acceso a las últimas funciones y correcciones de errores.

Pero seamos sinceros: los analizadores web premium no solo aportan ventajas. Estas son algunas desventajas:

  • Coste: los analizadores web premium pueden tener un coste más elevado en comparación con las opciones de código abierto
  • Personalización limitada: la funcionalidad de un analizador web premium puede ser más limitada en comparación con crear tu propio analizador
  • Dependencia del servicio: si el servicio se cae o experimenta algún problema, puede afectar a su capacidad para analizar datos
  • Control limitado sobre los datos: con un analizador web premium, es posible que tengas menos control sobre los datos a los que puedes acceder y procesar
  • Dependencia de las fuentes de datos del proveedor: la calidad y la relevancia de los datos proporcionados por el analizador web premium pueden verse limitadas por las fuentes de datos del proveedor.

Conclusión

Este artículo ha ofrecido una visión general completa del análisis de datos, incluyendo el proceso de análisis, los diferentes tipos de bibliotecas de análisis HTML y cómo utilizar los metadatos de schema.org para mejorar el SEO.

También hemos destacado las ventajas y desventajas de crear un analizador personalizado, utilizar expresiones regulares y emplear herramientas existentes.

Una conclusión clave es que el análisis de datos es un paso crucial en el web scraping y el análisis de datos, ya que permite extraer y organizar la información de forma útil.

Para ayudarte a empezar, puedes probar nuestra API SERP, una herramienta premium de web scraping que te permite extraer datos fácilmente de los motores de búsqueda. Si te interesa probarla, no dudes en registrarte para obtener nuestra prueba gratuita de 14 días.

Acerca del autor
Suciu Dan, Cofundador @ WebScrapingAPI
Suciu DanCofundador

Suciu Dan es cofundador de WebScrapingAPI y escribe guías prácticas dirigidas a desarrolladores sobre el scraping web con Python, el scraping web con Ruby y las infraestructuras de proxy.

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