Web scraping con R: la guía definitiva paso a paso

El lenguaje de programación R: una breve definición

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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 transformó en una plataforma de código abierto en 1995.

«R» también tuvo 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 conocidos de esta herramienta de extracción de datos son:

• Aprendizaje automático
• Banca
• Comercio electrónico
• Finanzas
• Otros sectores diversos que utilizan grandes cantidades de datos.

En comparación con SPSS y SAS, R se considera una herramienta de análisis muy utilizada. Cuenta con el apoyo de una comunidad activa de alrededor de 2 millones de usuarios. Si echas un vistazo a otras empresas que utilizan R para extraer datos y cómo lo hacen, encontrarás lo siguiente:

• Trulia: predice todos los precios de la vivienda junto con las tasas de criminalidad locales
• Facebook: actualiza el estado y el gráfico de la red social
• Foursquare: lo utiliza para el motor de recomendaciones
• Google: predice la actividad económica y mejora la eficiencia de la publicidad online.

Sin embargo, en comparación con otros lenguajes, «R» compite actualmente con Python. Esto se debe a que ambos cuentan con comunidades activas y ofrecen herramientas de scraping web. Pero seguramente notarás la diferencia al analizar el público objetivo. Python cuenta con una sintaxis fácil de aprender y funciones de primera categoría.

Aunque utilizar R para el web scraping de una página web puede parecer bastante intimidante al principio, este lenguaje se centra en el análisis estadístico. También ofrece un amplio conjunto de herramientas integradas de visualización y análisis de datos, lo que facilita mucho el trabajo de web scraping, ya que se trata de proyectos que requieren una gran cantidad de datos.

Web scraping en R: aspectos importantes que debes tener en cuenta

Cuando hayas decidido realizar web scraping en R, hay algunas cosas que debes comprender.

• Comprender los fundamentos del web scraping y del HTML

Cuando se trata de extraer datos de la web con R, primero tienes que aprender y comprender los fundamentos de la extracción de datos y del HTML. Tienes que aprender a acceder al código HTML a través del navegador y familiarizarte 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 crees. A continuación, te presentamos algunos puntos que te ayudarán en el trabajo 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 a través de HTML es la base de todas las páginas web y de la propia web. Cuando escribes una dirección en el navegador, este descarga y muestra la página.

Pero, ¿cómo se lleva a cabo exactamente el web scraping con R? Bueno, antes de hacer nada, primero tienes que aprender cómo está estructurada exactamente la página web y de qué se compone. Verás que una página web tiene imágenes y colores bonitos, pero el documento HTML subyacente es de naturaleza 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

Al revisar el código HTML, te encontrarás con elementos como <title>, </title>, <body>, </body> y muchos más. Estos se conocen como etiquetas HTML, que son marcadores especiales dentro del documento HTML. Todas las etiquetas cumplen una función importante, y cada una de ellas es interpretada de manera diferente por el navegador web.

Por ejemplo, «<title>» proporciona al navegador el título de la página web, y «<body>» le proporciona el contenido principal de la página web. Además, las etiquetas se conocen como marcadores de apertura y cierre que contienen contenido entre ellos, o bien se cierran por sí mismas. Pero el tipo de estilo que sigue depende en gran medida del caso de uso y del tipo de etiqueta.

Las etiquetas también incluyen atributos que proporcionan datos e información HTML adicionales relevantes para la etiqueta HTML a la que pertenecen. Una vez que adquieras un conocimiento adecuado del concepto principal del archivo HTML, las tablas HTML, el árbol de documentos, las etiquetas y los elementos HTML específicos, todo lo que te interesa te resultará mucho más claro.

Entonces, ¿cuál es la conclusión principal aquí? Bueno, la página HTML se considera un formato estructurado combinado con una jerarquía de etiquetas, que el rastreador utilizará en el proyecto de web scraping para extraer toda la información necesaria.

• Análisis de una página web con R

Ahora es el momento de realizar el web scraping en una página web de destino con R. Recuerda una cosa: solo vas a raspar la superficie del contenido HTML, por lo que aquí no extraerás los marcos de datos, sino que imprimirás el código HTML completo simple.

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 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:

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Recuerda una cosa claramente: el scraping de sitios web se hace solo por diversión, y todos los expertos en ciencia de datos lo saben muy bien. Sin duda será un experimento emocionante, y puedes extraer fácilmente varias páginas de un sitio web, como el sitio web de IMDB, en tu sistema operativo.

«Tanto si extraes la primera página como una sola página de un sitio web, si lo haces correctamente, será un éxito. Aunque la extracción de archivos HTML pueda darte un resultado impresionante, no se trata de un documento HTML. Esto se debe a que redLines() lee el documento correctamente, pero no tiene en cuenta la estructura del documento.

Pero esto es solo una ilustración para mostrarte exactamente cómo es el scraping de navegadores web mediante el método de scraping web con R. El código real será mucho más complicado. Sin embargo, hay una lista de bibliotecas disponibles que simplificarán enormemente el trabajo de scraping web con R.

Conocer 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 web. Sin la presencia de selectores CSS, la página web tendría un aspecto bastante sencillo. Cuando se habla de diseño, se hace referencia a una amplia gama de aspectos, no a un único elemento.

El estilo puede referirse al color de los elementos HTML o a su posicionamiento. Al igual que el 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 aprender más sobre los ID y las clases. En esta sección, vamos a aprender sobre las clases.

Cuando creas sitios web en un entorno de desarrollo integrado, quieres asegurarte de que todos los componentes similares del sitio web tengan el mismo aspecto. Por ejemplo, puede que encuentres elementos que aparecen en una lista, y todos ellos deberían tener el mismo color, que es el rojo.

Por lo tanto, para lograrlo, hay que insertar el selector CSS que contiene la información del color en todas las líneas de la etiqueta HTML del texto. Así es como se hace:

<p style= "color:red" >Texto 1</p>

<p style= "color:red" >Texto 2</p>

<p style= "color:red" >Texto 3</p>

Aquí, el texto del estilo indica que estás intentando aplicar un selector CSS a las etapas <P>. Entre comillas, encontrarás el par clave-valor conocido como «color:red». El color se refiere al color del texto presente en las etiquetas <p>, y el rojo define exactamente cuál debe ser el tono.

La biblioteca RVest

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Al igual que con el selector CSS, también es necesario tener un buen conocimiento del paquete rvest, que es un paquete R importante 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.

Uso de software de API de web scraping: ¿cómo te ayudará exactamente?

Sabes perfectamente que para obtener los datos almacenados en diferentes sitios web, es imprescindible contar con la herramienta de web scraping adecuada. No solo te ayudará con el análisis posterior, sino que acelerará enormemente el trabajo de web scraping. Hablando de 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 varios navegadores, incluido Google Chrome. Cuando se trata de escenarios habituales de web scraping, como «extraer datos de Wikipedia con R» o «descargar archivos por FTP con R», puedes utilizar este software en particular.

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 ayuda a garantizar que los objetivos se carguen en cuestión de segundos y te proporciona una respuesta de API instantánea.

También puede realizar análisis de sentimiento y renderización de JavaScript, y el software está equipado con una función de detección de bots. Además, el software incluye una función de proxy rotativo, que se encarga de todos los proxies y realiza la rotación automáticamente.

Ventajas: 

• Es muy sencillo
• Tiene un proceso de registro sencillo
• Incluye la API de Amazon Scraper
• Las empresas pueden utilizar la herramienta para comparar precios, obtener datos financieros, generar clientes potenciales, etc.

Contras:

• Es una herramienta de pago

Extraer datos de sitios web con la API de web scraping

Internet está repleto de numerosos conjuntos de datos que las personas pueden utilizar para sus proyectos personales. En ciertas ocasiones, se puede acceder fácilmente a la API y solicitar los datos a través de R. Pero esto solo es posible en algunos casos, y es posible que no obtengas los datos en un formato limpio. Aquí 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. Pero para llevar a cabo el trabajo de scraping, necesitas una herramienta adecuada, como la API de Web Scraping, para realizar el trabajo. Se trata de un software eficaz que utilizan numerosas empresas y que hace que el web scraping funcione tres veces más rápido.

Cuenta con un excelente servicio de atención al cliente, y la sección de precios te permitirá elegir la opción que mejor se adapte a tu presupuesto.

¡Consigue Web Scraping API ahora y empieza a trabajar!