El lenguaje de programación R: una breve definición
Antes de pasar a la parte principal del web scraping en R, es importante adquirir algunos conocimientos sobre la programación en R. R es un conocido lenguaje de programación de código abierto que permite extraer datos de forma fácil y eficaz. Se presentó por primera vez en 1993 y se convirtió en una plataforma de código abierto en 1995.
«R» también lanzó su primera versión beta en el año 2000, diseñada por Robert Gentleman y Ross Ihaka. El lenguaje «R» se creó principalmente para plasmar todas las ideas en software de forma fiel y rápida. Al ser uno de los lenguajes de programación más extendidos, «R» es muy conocido entre todos los científicos de datos, y algunos de los casos de uso más destacados de esta herramienta de extracción de datos son:
- Aprendizaje automático
- Banca
- Comercio electrónico
- Finanzas
- Otros sectores que utilizan grandes cantidades de datos.
En comparación con SPSS y SAS, R se considera una herramienta de análisis muy utilizada. Cuenta con el respaldo de una comunidad activa de unos 2 millones de usuarios. Si echas un vistazo a otras empresas que utilizan R para la extracción de datos y a cómo lo hacen, descubrirás lo siguiente:
- Trulia: predice los precios de todas las viviendas junto con las tasas de delincuencia locales
- Facebook: actualizar el estado y el gráfico de la red social
- Foursquare: uso del motor de recomendaciones
- Google: predecir la actividad económica y mejorar la eficacia de la publicidad en línea.
No obstante, en comparación con otros lenguajes, «R» compite actualmente con Python. Esto se debe a que ambos cuentan con comunidades muy activas y ofrecen herramientas de web scraping. Pero sin duda notarás la diferencia cuando analices el público al que van dirigidos. Python cuenta con una sintaxis fácil de aprender y con funciones de primera categoría.
Aunque utilizar R para extraer datos de una página web pueda parecer bastante intimidante al principio, este lenguaje se centra principalmente en el análisis estadístico. Además, ofrece un amplio conjunto de herramientas integradas de visualización y análisis de datos, lo que facilita enormemente el trabajo de extracción de datos, ya que se trata de proyectos que requieren una gran cantidad de datos.
Extracción de datos web en R: aspectos importantes que debes tener en cuenta
Cuando te hayas decidido a realizar web scraping en R, hay algunas cosas que debes tener en cuenta.
- Introducción al web scraping y a los fundamentos del HTML
A la hora de realizar web scraping con R, primero hay que aprender y comprender los fundamentos del web scraping y del HTML. Hay que aprender a acceder al código HTML a través del navegador y familiarizarse con todos los conceptos básicos del HTML y los lenguajes de marcado. Esto sin duda te preparará para extraer datos.
Una vez que conozcas estos conceptos básicos, el scraping con R te resultará mucho más fácil de lo que imaginas. A continuación te presentamos algunos recursos que te ayudarán en tus tareas de scraping web con R.
- Conceptos básicos de HTML
Desde que Tim Berners-Lee la propuso por primera vez a finales de los años 80, la idea de una plataforma de documentos [la World Wide Web] conectados entre sí mediante HTML constituye la base de todas las páginas web y de la propia web. Cuando escribes la dirección de un sitio en el navegador, este descarga la página y la muestra.
Pero, ¿cómo se lleva a cabo exactamente el web scraping con R? Bueno, antes de nada, primero tienes que averiguar cómo está estructurada exactamente la página web y de qué está compuesta. Verás que una página web tiene imágenes y colores muy bonitos, pero el documento HTML subyacente es, en esencia, bastante textual.
El documento HTML es la representación técnica de una página web, ya que indica a los navegadores qué elementos HTML deben mostrar y cómo deben mostrarlos exactamente. El documento HTML es algo que debes analizar y comprender si deseas extraer datos de una página web con éxito.
- Etiquetas y elementos HTML
When you check the HTML code, you will come across something like <title>, </title>, <body>, </body>, and many more. These are known as HTML tags, which are special markers in the HTML document. All the stages serve an important purpose, and each of them is interpreted in a different manner by the web browser.
For instance, "<title> offers a browser with the title of the web page, and the <body> provides the browser that has the primary content of the web page. Also, tags are known to be closing and opening markers that have content in-between, or they self-close the tags by themselves. But the type of style that follows depends heavily on the use case and the stage type.
Sin embargo, las etiquetas también incluyen atributos que proporcionan datos e información adicionales en HTML, relevantes para la etiqueta HTML a la que pertenecen. Una vez que adquieras los conocimientos necesarios sobre los conceptos básicos del archivo HTML —las tablas HTML, el árbol de documentos, las etiquetas y los elementos HTML concretos—, te resultarán mucho más comprensibles todos los aspectos que te interesan.
Entonces, ¿cuál es la idea principal que hay que destacar aquí? Pues bien, la página HTML se considera un formato estructurado que va acompañado de una jerarquía de etiquetas, que el rastreador utilizará en el proyecto de extracción de datos web para extraer toda la información necesaria.
- Análisis de una página web con el lenguaje de programación R
Ahora es el momento de realizar un web scraping en una página web de destino con R. Recuerda una cosa: solo vas a extraer la superficie del contenido HTML, por lo que aquí no vas a extraer los marcos de datos, sino que vas a mostrar el código HTML completo.
Por lo tanto, si quieres extraer todos los elementos de una página web y comprobar cómo se muestra, debes utilizar redLines() para trazar todas las líneas del contenido HTML dentro de un entorno de desarrollo y generar así una representación del mismo.
Ahora, tienes que imprimir «flat_html», y la consola de R te mostrará los resultados que necesitas, que serán algo así:
Imagen Fuente:
Ten muy claro una cosa: el rastreo de sitios web se hace solo por diversión, y todos los expertos en ciencia de datos lo saben perfectamente. Sin duda será un experimento apasionante, y podrás rastrear fácilmente varias páginas de un sitio web, como el de IMDB, en tu sistema operativo.
«Tanto si extraes la primera página como una sola página de un sitio web, si lo haces correctamente, el resultado será satisfactorio. Aunque la extracción de archivos HTML pueda ofrecerte una gran cantidad de datos, no se trata de un documento HTML. Esto se debe a que la función redLines() lee el documento correctamente, pero no tiene en cuenta su estructura».
Pero esto es solo un ejemplo para mostrarte cómo funciona exactamente el rastreo de navegadores web mediante el método de rastreo web con R. El código real será mucho más complejo. Sin embargo, hay una lista de bibliotecas disponibles que simplificarán enormemente el trabajo de rastreo web con R.
Introducción al CSS
Mientras que el HTML proporciona la estructura de las URL y el contenido de la página web, los selectores CSS ofrecen información sobre cómo debe diseñarse la página. Sin los selectores CSS, la página web tendría un aspecto bastante sencillo. Cuando se habla de diseño, se hace referencia a una amplia variedad de aspectos, no a un único elemento.
El estilo puede referirse al aspecto de los elementos HTML o a su posición. Al igual que en HTML, el alcance de los selectores CSS es tan amplio que no es posible abarcar todos los conceptos del lenguaje. Pero antes de adentrarnos en el scraping con R, conviene profundizar en los identificadores (ID) y las clases. En esta sección, vamos a centrarnos en las clases.
Cuando creas sitios web en un entorno de desarrollo integrado, es importante asegurarse de que todos los componentes similares del sitio web tengan el mismo aspecto. Por ejemplo, puede que haya elementos que aparezcan en una lista, y todos ellos deberían tener el mismo tono, que es el rojo.
Para ello, debes insertar el selector CSS que contiene la información sobre el sombreado en todas las líneas de la etiqueta HTML del texto. Así es como se hace:
<p style= "color:red" >Text 1</p>
<p style= "color:red" >Text 2</p>
<p style= "color:red" >Text 3</p>
Here, the style text shows that you're trying to apply a CSS selector to the <P> stages. In the quotes, you will come across the key-value pair known as "color:red." The color refers to the text color present in the <p> tags, and the red defines what exactly the shade should be.
La biblioteca RVest
Al igual que con los selectores CSS, también es necesario tener un buen conocimiento del paquete rvest, que es un paquete de R fundamental para el trabajo de web scraping. La biblioteca rvest, mantenida por el conocido Hadley Wickham, es una biblioteca específica que permite a todos los usuarios recopilar o extraer conjuntos de datos a través de páginas web. La biblioteca rvest es una biblioteca de tidyverse que funciona a la perfección con todas las demás bibliotecas presentes en un paquete. Se dice que el paquete rvest se inspira en la biblioteca de web scraping de Python llamada Beautiful Soup.
«Software de API para web scraping»: ¿en qué consiste exactamente su utilidad?
Sabes perfectamente que, para obtener los datos almacenados en diferentes sitios web, es imprescindible contar con una herramienta de web scraping adecuada. No solo te ayudará a realizar análisis posteriores, sino que agilizará enormemente el trabajo de web scraping. En lo que respecta a las herramientas de web scraping, Web Scraping API es actualmente una de las mejores del mercado.
El software está disponible en versiones de pago y gratuitas, y funciona perfectamente en diversos navegadores, incluido Google Chrome. Para tareas habituales de web scraping, como «extraer datos de Wikipedia con R» o «descargar archivos por FTP con R», puedes utilizar este software en concreto.
Hay más de 10 000 empresas que utilizan WebScrapingAPI para extraer más de 50 millones de datos cada mes. El software está diseñado con tecnología de vanguardia que garantiza que los datos se carguen en cuestión de segundos y te ofrece una respuesta instantánea de la API.
También permite realizar análisis de opiniones y renderización en JavaScript, y el software cuenta con una función de detección de bots. Además, el software incluye una función de rotación de proxies, que gestiona todos los proxies y realiza la rotación de forma automática.
Pros:
- Es muy sencillo
- El proceso de registro es muy sencillo
- Incluye la API de Amazon Scraper
- Las empresas pueden utilizar esta herramienta para comparar precios, consultar datos financieros, generar clientes potenciales, etc.
Contras:
- Es una herramienta de pago
Extrae datos de sitios web con /www.webscrapingapi.com/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">API de extracción de datos web
Internet está repleto de numerosos conjuntos de datos que la gente puede utilizar para sus proyectos personales. En algunas ocasiones, se puede acceder fácilmente a una API y obtener los datos a través de R. Sin embargo, esto solo es posible en algunos casos, y es posible que los datos no se obtengan en un formato limpio. Ahí es donde entra en juego el web scraping.
Esta técnica te ayudará a obtener los datos que deseas analizar buscándolos en el código HTML del sitio web. Sin embargo, para llevar a cabo el trabajo de extracción de datos, necesitas una herramienta adecuada, como la API de Web Scraping, que te permita realizar la tarea. Se trata de un software eficaz que utilizan numerosas empresas y que agiliza el proceso de extracción de datos web hasta tres veces más.
Cuenta con un excelente servicio de atención al cliente, y en la sección de precios podrás elegir la opción que mejor se adapte a tu presupuesto.
¡Consigue ya la API de web scraping y empieza a usarla!
