Web Scraping vs Web Crawling: Ventajas y desventajas

Cuando se necesita recopilar información, el análisis sintáctico puede ayudar a descomponer la compleja estructura de un sitio web en los elementos que lo componen. Para que el análisis sintáctico sea eficaz, es importante entender la diferencia entre el rastreo web y el scraping web.

Empecemos definiendo estos términos y analizando cómo funcionan el rastreo y el scraping web:

El rastreo web es un proceso automatizado en el que un bot (o araña) rastrea páginas web, recopilando enlaces de sitios web y construyendo una red de datos para su almacenamiento y análisis.

El web scraping consiste en recopilar información específica de una página web.

Diferencia entre Web Scraping y Web Crawling

El web scraping y el web crawling tienen propósitos similares pero características distintas. Analicemos primero sus usos principales:

• Seguimiento en línea: Ambos se utilizan para realizar un seguimiento de los cambios en los sitios web, como actualizaciones de precios, promociones y noticias, que pueden ser cruciales para seguir siendo competitivos.
• Recogida de datos: Se utilizan para crear bases de datos a partir de fuentes de Internet, lo que aumenta la eficacia del proyecto.
• Análisis de mercado: Ambos se emplean para recopilar información sobre la competencia, lo que ayuda a desarrollar estrategias empresariales de éxito.
• Mejora del SEO: Al escanear los sitios, ambos procesos ayudan a evaluar la calidad de los vínculos de retroceso y otros factores, lo que mejora la indexación del sitio y la clasificación en los resultados de búsqueda.

Aunque sus objetivos coinciden, difieren en varios aspectos clave:

Alcance: El rastreo web recorre sistemáticamente las páginas web siguiendo enlaces, abarcando un gran volumen de páginas para indexar contenidos para los motores de búsqueda. El web scraping, sin embargo, es más específico, ya que extrae datos concretos de determinadas páginas web según las necesidades del usuario.

Frecuencia: Los rastreadores operan continuamente para mantener actualizados los índices de los motores de búsqueda, visitando regularmente los sitios web para descubrir y actualizar contenidos. El scraping puede ser una acción puntual o periódica en función de objetivos concretos.

Interacción con los datos: Los rastreadores descargan e indexan el contenido de las páginas web sin interactuar siempre con él, centrándose en el descubrimiento y la categorización de datos. El scraping, en cambio, consiste en extraer información específica, lo que a menudo requiere una interacción más profunda con la estructura de la página, como identificar y extraer datos de elementos HTML concretos.

Ventajas y desventajas del Web Scraping

El web scraping es una valiosa herramienta de extracción de datos que ofrece ventajas e inconvenientes. He aquí un desglose de las principales:

Ventajas:

• Rápida recuperación de datos: El web scraping es una forma más rápida y eficiente de recopilar grandes conjuntos de datos de sitios web en comparación con la recopilación manual de datos.
• Automatización: El scraping automatizado reduce los errores humanos, garantizando un seguimiento preciso de las actualizaciones del sitio web.
• Ventaja competitiva: las empresas pueden recopilar información sobre la competencia, tendencias del mercado y datos sobre precios, con lo que obtienen una ventaja competitiva.
• Investigación: Útil para investigaciones académicas, de marketing y de otro tipo que requieran el análisis de grandes conjuntos de datos.

Desventajas:

• Sobrecarga del servidor: El scraping puede sobrecargar los servidores de los sitios web y provocar problemas de rendimiento o caídas.
• Dificultad con el contenido dinámico: Los sitios web que utilizan mucho JavaScript y contenido dinámico pueden ser difíciles de raspar debido a las actualizaciones de contenido.
• Bloqueo de IP: Los sitios web pueden bloquear a los scrapers, obligando a utilizar proxies u otros métodos para evitar ser detectados.
• Dependencia de la estructura del sitio web: Los cambios en la estructura de un sitio web pueden romper los scripts de scraping existentes, lo que requiere actualizaciones y mantenimiento frecuentes.

Ventajas y desventajas del rastreo web

El rastreo web, al igual que el scraping, tiene sus propias ventajas e inconvenientes. He aquí un desglose de las principales:

Ventajas:

• Recogida eficaz de datos: El rastreo web automatiza la recopilación de grandes cantidades de datos de varios sitios web, lo que facilita la búsqueda rápida de información exhaustiva.
• Seguimiento en tiempo real: Los rastreadores pueden programarse para visitar regularmente los sitios web, rastreando en tiempo real los cambios y adiciones a los contenidos, lo que resulta útil para actualizar rápidamente las fuentes de información.
• Análisis de enlaces: Los rastreadores pueden analizar la estructura de enlaces de los sitios web, lo que ayuda a comprender las relaciones entre las distintas páginas.
• Variedad de herramientas: Hay muchas aplicaciones de rastreo web disponibles, como Sequntum, Opensearchserver, Apache Nutch y Stormcrawler, que hacen que el proceso de rastreo sea sencillo y cómodo.

Desventajas:

• Cuestiones legales y éticas: El rastreo web puede plantear problemas legales y éticos, especialmente si se realiza sin el permiso de los propietarios de los sitios web, ya que algunos sitios prohíben o restringen explícitamente el uso de rastreadores.
• Intensidad de recursos: El rastreo de sitios web de gran tamaño puede consumir muchos recursos, ya que requiere una potencia de cálculo considerable y aumenta la carga del servidor tanto para el rastreador como para el sitio web de destino.
• Páginas integradas en AJAX: Los sitios web con contenido generado por AJAX pueden plantear problemas a los rastreadores, ya que pueden tener dificultades para indexar estos datos.
• Limitaciones de la "Deep Web": A pesar de sus ventajas, los rastreadores web no pueden acceder a todas las partes de Internet, ya que sólo alrededor del 60 por ciento de las páginas web son rastreables.

Guía paso a paso para configurar un analizador sintáctico en Python

El web scraping con Python es una potente forma de recopilar información de sitios web. En este artículo, vamos a caminar a través de un tutorial paso a paso sobre cómo configurar un analizador para web scraping usando Python.

Para crear tu propio analizador sintáctico de Python, sigue estos pasos:

1. Defina el problema: Considere un escenario en el que necesita extraer información sobre productos de una tienda online de 10 páginas.
2. Instala las librerías necesarias: Utiliza pip para instalar las librerías requests y beautifulsoup4 - pip install requests y pip install beautifulsoup4.
3. Pasemos a escribir el código. Declararemos la primera función que tomará el último número de página como entrada, recopilará las URL de las fichas de producto y las devolverá:

crawl_products(pages_count):

urls = [ ]

return urls

4. Escribamos la segunda función, que tomará las URL de las fichas de producto como entrada, visitará cada una de ellas, analizará los datos que nos interesan y los añadirá al array común:

parse_products(urls):

data = [ ]

return data

5. En nuestra tarea, necesitamos analizar 10 páginas. Vamos a declarar una variable global PAGES_COUNT = 10 y nuestro código principal se verá así:

def main():

urls = crawl_products(PAGES_COUNT)

data = parse_products(urls)

6. Veamos cómo se forma la dirección URL de una página concreta y escribamos la siguiente plantilla:

fmt = ‘https://site's url/?page={page}’

for page_n in range(1, 1 + pages_count):

page_url = fmt.format(page=page_n)

7. Importa la librería requests usando el comando import requests. A continuación, haremos una petición GET y guardaremos el resultado en la variable response:

response = requests.get(page_url)

8. Importa otra librería con el comando import BeautifulSoup. Vamos a mover la funcionalidad que vamos a necesitar para el análisis posterior en un método separado. Al final, el código debería verse así:

def get_soup(url, **kwargs):

response = requests.get(url, **kwargs)

if response.status_code = 200;

soup = BeautifulSoup(response.text, features=’html.parser’)

else:

soup = None

return soup

—---------

print(‘page: {}’.format(page_n))

page_url = fmt.format(page=page_n)

soup = get_soup(page_url)

if soup is None:

break

for tag in soup.select(‘.product-card .title’):

href = tag.attrs[‘href’]

url = ‘https://site's url.format(href)

urls.append(url)

return urls

9. Añadamos código para imprimir las URLs una por línea: print('\n'.join(urls))
10. Implementemos la función parse_products. Este es el código para analizar el precio, las características y el nombre de cada producto:

def parse_products(urls):

data = [ ]

for url in urls:

soup = get_soup(url)

if soup is Non:

break

name = soup.select_one(‘#️product_name’).text.strip()

amount = soup.select_one(‘#️product_amount’).text.strip()

techs = {}

for row in soup.select(‘#️characteristics tbody tr’):

cols = row.select(‘td’)

cols = [c.text.strip() for c in cols]

techs[cols[0]] = cols[1]

11. Crear un objeto item donde se almacenarán los datos de análisis de un producto específico. A continuación, añadiremos este elemento al array común:

item = {

‘name’: name,

‘amount’: amount,

‘techs’: techs,

)

data.append(item)

Imprimamos también la URL del producto que se está procesando para ver el proceso de análisis: print('\product: {}'.format(url))

12. Importa la librería para guardar archivos con import json. Declararemos una variable global OUT_FILENAME = 'out.json' y escribiremos el código para guardar los resultados del análisis:

with open(OUT_FILENAME, ‘w’) as f:

json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=1)

13. Vamos a establecer la variable PAGES_COUNT = 2 para ejecutar el analizador sintáctico durante dos páginas. A continuación, abriremos el archivo con el resultado del análisis sintáctico. Todo funciona correctamente, y el analizador sintáctico está listo para su uso posterior:

    

Bibliotecas para Web Scraping con Python

Las capacidades de scraping web de Python mejoran enormemente con el uso de bibliotecas especializadas. Tanto si eres nuevo en el scraping como si eres un desarrollador experimentado, dominar estas librerías es clave para un scraping web efectivo. He aquí un vistazo más de cerca a tres bibliotecas esenciales: requests, Selenium y BeautifulSoup.

Request

La biblioteca requests es la piedra angular de muchos proyectos de web scraping. Se trata de una potente biblioteca HTTP utilizada para realizar peticiones a sitios web. Su simplicidad y facilidad de uso la hacen ideal para extraer contenido HTML de páginas web. Con sólo unas pocas líneas de código, puede enviar peticiones GET o POST y procesar los datos de respuesta.

Selenium

Selenium es una herramienta crucial para el web scraping en Python, que ofrece un marco versátil para automatizar las interacciones del navegador. Garantiza la compatibilidad entre navegadores y es especialmente útil para tareas como las pruebas automatizadas y la exploración de páginas web. Selenium puede utilizarse para añadir funcionalidad a aplicaciones web, extraer datos de sitios web o automatizar tareas repetitivas.

Beautiful Soup

Beautiful Soup es otra biblioteca esencial para el web scraping en Python. Permite extraer y analizar datos de documentos HTML o XML. Utilizando funciones como la búsqueda de etiquetas, la navegación por estructuras de documentos y el filtrado de contenidos basado en patrones comunes, puede extraer información de páginas web de forma eficaz. Beautiful Soup también puede utilizarse junto con otras bibliotecas de Python, como requests, lo que aumenta su flexibilidad.

Las mejores herramientas de Web Scraping

Cuando se trata de un análisis profesional, especialmente con fines de contratación, necesitará servicios adicionales de web scraping. Las herramientas que se enumeran a continuación son de primera categoría y simplificarán y optimizarán enormemente el proceso de recopilación de información, acelerando las búsquedas de candidatos u otras tareas de análisis de datos.

AutoPagerize

AutoPagerize es una extensión del navegador que mejora sus capacidades de scraping automatizando el proceso, a menudo tedioso, de navegar por el contenido de un sitio web. Lo que diferencia a AutoPagerize es su capacidad para identificar y procesar de forma inteligente varios patrones de datos en numerosas páginas web. Esto elimina la necesidad de personalizar las secuencias de comandos para cada estructura de sitio única, por lo que es una solución versátil adaptable a diferentes formatos utilizados por varios sitios.

Instant Data Scraper

Instant Data Scraper es otra herramienta fácil de usar diseñada para el raspado web sencillo. Con su interfaz intuitiva, puede navegar por el proceso de recopilación de datos sin necesidad de codificación compleja ni conocimientos técnicos. La versatilidad de la herramienta es notable, ya que es compatible con diferentes sitios web y plataformas, lo que le permite extraer información de diversas fuentes, desde redes sociales hasta sitios de noticias. Instant Data Scraper también permite la extracción de varios tipos de datos, incluyendo texto, imágenes y enlaces.

PhantomBuster

PhantomBuster ofrece una amplia gama de configuraciones, permitiéndole adaptarlo a sus necesidades. Desde la selección de las fuentes de datos hasta la definición de las estructuras de salida, usted tiene un control total sobre el proceso de recogida de información. PhantomBuster se integra perfectamente con varias APIs, proporcionando capacidades adicionales para el procesamiento de datos. Esto permite una interoperabilidad fluida con otras plataformas, convirtiéndolo en una excelente herramienta para el scraping de APIs web.

En conclusión, el web scraping y el web crawling son herramientas esenciales para aplicar la automatización en la recopilación de información. Estas tecnologías mejoran los proyectos empresariales, la investigación científica o cualquier otro ámbito que requiera el procesamiento y análisis de grandes cantidades de datos.