Las mejores bibliotecas de extracción de datos web de Python de 2025

En esta guía, aprenderás:

• Qué es una biblioteca de extracción de datos web de Python
• Lo factores clave a tener en cuenta al comparar bibliotecas para la extracción de datos
• Las principales bibliotecas de extracción de datos de Python disponibles
• Una tabla comparativa que resume todas las herramientas que analizamos

¡Vamos allá!

Qué es una biblioteca de extracción de datos web de Python

Una biblioteca de extracción de datos web de Python es una herramienta diseñada para ayudar a extraer datos de páginas web en línea. En detalle, admite uno o todos los pasos del proceso de extracción de datos de Python .

Las bibliotecas de extracción de datos de Python ofrecen funciones para comunicarse con servidores web, navegar por el DOM e interactuar con páginas web. En concreto, estas bibliotecas pueden enviar solicitudes HTTP, analizar contenido HTML y/o renderizar y ejecutar JavaScript.

Las categorías más populares de estas bibliotecas incluyen clientes HTTP, marcos todo en uno y herramientas de navegación sin interfaz. Los dos primeros son ideales para extraer datos de páginas estáticas, mientras que el segundo es necesario para extraer datos de sitios web dinámicos.

Elementos a tener en cuenta al comparar las bibliotecas de extracción de datos de Python

Estos son los aspectos clave a tener en cuenta al comparar las principales bibliotecas de extracción de datos web de Python:

• Meta: la principal meta o el uso previsto de la biblioteca.
• Características: funcionalidades y capacidades principales proporcionadas por la herramienta de extracción de datos de Python.
• Categoría: el tipo de biblioteca (por ejemplo, cliente HTTP, automatización del navegador, etc.).
• Estrellas en GitHub: la cantidad de estrellas que el proyecto ha obtenido en GitHub, lo que refleja el interés de la comunidad.
• Descargas semanales: la frecuencia de descargas en pip, que indica la popularidad y el uso.
• Frecuencia de publicación: con qué frecuencia se publican actualizaciones o nuevas versiones de la biblioteca.
• Ventajas: ventajas y puntos fuertes clave de usar la biblioteca para la extracción de datos web.
• Desventajas: posibles limitaciones o desventajas de la biblioteca.

Las 7 mejores bibliotecas de Python para la extracción de datos web

Descubre la lista de las mejores bibliotecas de extracción de datos de JavaScript de código abierto, seleccionadas y clasificadas según los criterios descritos anteriormente.

Para obtener una colección completa de herramientas, consulta nuestro repositorio de GitHub de la biblioteca de extracción de datos de Python.

1. Selenium

Selenium es una biblioteca de extracción de datos de Python que se utiliza principalmente para la automatización de navegadores. Le brinda lo que necesita para interactuar con las páginas web tal como lo haría un usuario humano. Esto lo hace ideal para extraer contenido dinámico que requiere la ejecución de JavaScript.

Selenium admite varios navegadores como Chrome, Firefox, Safari y Edge desde la misma API. Esto expone los métodos para hacer clic en los botones, colocar el cursor sobre los elementos, rellenar formularios y mucho más. La biblioteca también ofrece opciones como navegación sin interfaz gráfica, esperas personalizadas y ejecución de JavaScript en la página.

Puedes obtener más información en nuestro tutorial sobre extracción de datos web con Selenium.

🎯 Meta: proporcionar una API de alto nivel para automatizar los navegadores a fin de realizar tareas como las pruebas y la extracción de datos web mediante la interacción con el navegador

⚙️ Funciones:

• Soporta la interacción con muchos navegadores, incluidos Chrome, Firefox, Safari y Edge
• Puede ejecutar navegadores en modo de navegación sin interfaz gráfica
• Puede hacer clic, escribir y realizar otras acciones de usuario en elementos web
• Esperas explícitas e implícitas para gestionar contenido dinámico e interacciones complejas
• Puede hacer capturas de pantalla de páginas web o incluso de elementos individuales
• Soporte para la integración de proxy
• Puede ejecutar código JavaScript en el navegador para interacciones web personalizadas directamente en la página
• Poderosa API para controlar los navegadores, gestionar las sesiones y más

🧩 Categoría: Automatización del navegador

⭐ Estrellas en GitHub: ~31 200

📥 Descargas semanales: ~4,7 M

🗓️ Frecuencia de publicación: alrededor de una vez al mes

👍 Ventajas:

• La herramienta de automatización de navegadores más popular en Python
• Numerosos tutoriales, recursos, instrucciones, vídeos, etc. en línea
• Uno de los más grandes y activos

👎 Desventajas:

• API con menos funciones en comparación con herramientas más modernas como Playwright
• El mecanismo de espera explícito e implícito puede llevar a una lógica inestable
• Más lento en comparación con herramientas similares

2. Requests

Requests es una biblioteca para realizar solicitudes HTTP, un paso muy esencial en la extracción de datos web. Gracias a una API rica e intuitiva, simplifica el envío de solicitudes HTTP y la gestión de las respuestas. En particular, admite todos los métodos HTTP (GET, POST, etc.) para que puedas obtener contenido de páginas web y API.

Las solicitudes también pueden gestionar las cookies, personalizar los encabezados, gestionar los parámetros de URL, realizar un seguimiento de las sesiones y mucho más. Como no cuenta con funciones de análisis de HTML, generalmente se usa con bibliotecas como Beautiful Soup.

Sigue el tutorial completo para dominar la biblioteca Python Requests.

🎯 Meta: proporcionar una API intuitiva para enviar solicitudes HTTP en Python

⚙️ Funciones:

• Soporta todos los métodos HTTP
• Puedes reutilizar las conexiones establecidas para varias solicitudes a fin de ahorrar recursos
• Admite URL con caracteres no ASCII
• Soporta la integración de proxy
• Puede retener las cookies en varias solicitudes
• Soporta el análisis JSON en las respuestas
• Garantiza conexiones seguras mediante la validación de los certificados SSL
• Decodifica automáticamente el contenido de las respuestas, como la compresión gzip o deflate, para facilitar el trabajo con datos sin procesar
• Soporte integrado para los métodos de autenticación HTTP básicos y resumidos
• Proporciona una forma cómoda de administrar las cookies en un formato de clave/valor
• Permite descargar archivos o flujos de datos de gran tamaño de manera eficiente sin almacenar todo en la memoria
• Soporte para la suplantación de identidad por agente de usuario    

🧩 Categoría: cliente HTTP

⭐  Estrellas en GitHub: ~52 300

📥 Descargas semanales: ~128,3 M

🗓️ Frecuencia de publicación: Cada pocos meses

👍 Ventajas:

• Simplemente el cliente HTTP más popular en Python
• API intuitiva
• Muchos recursos en línea

👎 Desventajas:

• No se admite la suplantación de huellas dactilares mediante TLS
• Requiere un analizador HTML
• Más lento en comparación con aiohttp o httpx

3. Beautiful Soup

Beautiful Soup es una biblioteca para analizar documentos HTML y XML en Python, otra acción clave en la extracción de datos web. Una vez analizada, te permite navegar y manipular la estructura del DOM a través de una API fácil de aprender.

En lo que respecta a la extracción de datos, Beautiful Soup expone muchos métodos para seleccionar elementos HTML y leer datos como texto, atributos y más. La biblioteca de extracción de datos web de Python admite diferentes analizadores de HTML e incluso puede gestionar HTML mal estructurado o mal formado.

Ten en cuenta que no puede gestionar las solicitudes HTTP por sí mismo. Por lo tanto, normalmente se integra con solicitudes similares, como se muestra en nuestro tutorial de extracción de datos de Beautiful Soup.

🎯 Meta: ofrecer una forma eficaz de analizar, navegar y manipular las estructuras DOM generadas a partir de documentos HTML y XML

⚙️ Funciones:

• Puede analizar documentos HTML y XML.
• Admite una variedad de analizadores como lxml, html5liby el analizador HTML integrado de Python
• Puede encontrar elementos HTML mediante selectores de CSS, expresiones XPath, nombres de etiquetas, atributos, contenido de texto y más
• Puede analizar incluso HTML mal formado o mal estructurado
• Ofrece una API flexible para buscar y navegar por estructuras HTML complejas
• Proporciona métodos para extraer texto, enlaces, imágenes y otros datos de una página web

🧩 Categoría: analizador HTML

⭐ Estrellas en GitHub: —

📥 Descargas semanales: ~29 M

🗓️ Frecuencia de publicación: Cada pocos meses

👍 Ventajas:

• El analizador HTML más utilizado en Python
• Puede integrarse con diferentes motores de análisis HTTP subyacentes
• Toneladas de tutoriales en línea

👎 Desventajas:

• Requiere un cliente HTTP como Requests
• Documentación desactualizada
• No se puede integrar con los motores de JavaScript

4. SeleniumBase

SeleniumBase es una versión mejorada de Selenium, optimizada para casos de uso avanzados de automatización web. Simplifica la automatización del navegador con funciones como la configuración automática del navegador, la compatibilidad con proxis autenticados y métodos para eludir las soluciones antibots.

Proporciona toda la funcionalidad de Selenium WebDriver, con capacidades adicionales. Por ejemplo, incluye la espera inteligente de contenido dinámico y puede gestionar medidas antibots como los CAPTCHA.

Mira SeleniumBase en acción.

🎯 Meta: proporcionar un conjunto de herramientas profesionales para las actividades de automatización web para probar y extraer datos de sitios web

⚙️ Funciones:

• Admite varios navegadores, pestañas, iframes y proxies en la misma prueba
• La espera inteligente automática mejora la confiabilidad y evita la lógica inestable
• Puede ejecutar scripts a través de servidores proxy autenticados
• Puede ejecutar pruebas con un agente de usuario de navegador personalizado
• Se integra con selenium-wire para inspeccionar las solicitudes del navegador
• Puede evitar los sistemas de detección antibots y antiraspado mediante el modo UC y el modo CDP 
• Puede ejecutar código JavaScript desde llamadas de Python
• Puede atravesar el selector Shadow DOM
• Capacidades para eludir CAPTCHA

🧩 Categoría: Automatización del navegador

⭐ Estrellas de GitHub: ~8 800

📥 Descargas semanales: ~200 000

🗓️ Frecuencia de publicación: alrededor de una vez por semana

👍 Ventajas:

• Versión extendida de Selenium diseñada para superar sus limitaciones
• Incluye funciones específicas para eludir las soluciones antibots
• Descargas automáticas para navegadores y controladores

👎 Desventajas:

• Ofrece muchas funciones que pueden resultar innecesarias con solo extraer datos
• Al extraer datos de los nodos secundarios, todavía están sujetos a algunas limitaciones de Selenium
• Requiere numerosas dependencias

5. curl_cffi

curl_cffi es un cliente HTTP basado en cURL Impersonate, el proyecto para imitar el comportamiento de un navegador mientras se usa cURL. Utiliza las bibliotecas TLS y otras configuraciones adoptadas por los navegadores populares para falsificar las huellas digitales de TLS.

Esto le ayuda a evitar medidas antiraspado que se basan en las firmas del navegador. Como se basa en asyncio, curl_cffi también está optimizado para el rendimiento. Además, es compatible con HTTP/2 y WebSockets.

🎯 Objetivo: Realizar solicitudes HTTP automatizadas que parezcan provenir de un navegador, pero sin usar un navegador

⚙️ Funciones:

• Soporta la suplantación de huellas dactilares JA3/TLS y HTTP/2, incluidas las últimas versiones de navegadores y huellas digitales personalizadas
• Significativamente más rápido que solicitudes o httpx y comparable a aiohttp y pycurl
• Imita las solicitudes conocidas AP
• Ofrece total compatibilidad con asyncio con rotación de proxy integrada para cada solicitud
• Incluye soporte para HTTP/2, a diferencia de solicitudes
• Proporciona soporte para WebSocket

🧩 Categoría: cliente HTTP

⭐ Estrellas en GitHub: ~2 800 estrellas

📥 Descargas semanales: ~310 000

🗓️ Frecuencia de publicación: alrededor de una vez por semana

👍 Ventajas:

• Puede suplantar firmas TLS y huellas digitales JA3 de varios navegadores
• API tipo solicitudesy httpxy API tipo CURL de bajo nivel
• API rica en funciones que es más extensa que la de solicitudes

👎 Desventajas:

• No hay muchos tutoriales y recursos en línea
• No es tan popular como otros clientes HTTP de Python
• No hay soporte para la imitación de Firefox

6. Playwright

Playwright es una biblioteca de navegador virtual versátil para automatizar los navegadores web. Su API está disponible en varios idiomas, incluido Python. Si bien la herramienta se desarrolló originalmente en JavaScript, la API de Python ofrece un conjunto de funciones comparable al de su contraparte de JavaScript.

Playwright es compatible con los navegadores Chromium, WebKit y Firefox. En comparación con Selenium, es más moderno y ofrece una gama más amplia de funciones. Esto lo convierte en una excelente opción para la automatización web avanzada. Sin embargo, es aún menos conocido dentro de la comunidad de extracción web de Python.

🎯 Meta: ofrecer una API de alto nivel para la automatización integral de múltiples navegadores en aplicaciones web modernas

⚙️ Funciones:

• Compatibilidad entre navegadores para Chromium, WebKit y Firefox
• Pruebas multiplataforma en Windows, Linux y macOS, modos con y sin interfaz gráfica
• Espera automática a que los elementos sean procesables
• Emulación web móvil nativa, que incluye Google Chrome para Android y Safari móvil
• Integración del modo Stealth con Playwright Extra
• Soporte para múltiples pestañas, diferentes orígenes, usuarios únicos y contextos aislados dentro de una sola prueba
• Afirmaciones que dan prioridad a la web con reintentos automáticos hasta que se cumplan las condiciones
• Eventos confiables que simulan interacciones reales de usuarios para realizar pruebas más confiables
• Gestión integral de marcos con capacidades transversales de Shadow DOM
• Generación de código mediante el registro de acciones
• Herramienta dedicada para la depuración paso a paso, la generación de selectores y los registros de ejecución detallados

🧩 Categoría: Automatización del navegador

⭐ Estrellas en GitHub: ~12 200

📥 Descargas semanales: ~1,2 M

🗓️ Frecuencia de publicación: alrededor de una vez al mes

👍 Ventajas:

• Compatibilidad con la mayoría de los navegadores
• Ofrece funciones avanzadas, incluido un generador selector automático
• Una de las API de automatización más completas

👎 Desventajas:

• Biblioteca que consume muchos recursos y consume una cantidad considerable de espacio en disco y memoria
• Es difícil de dominar debido a la pronunciada curva de aprendizaje
• Depende de la instalación de un navegador independiente

7. Scrapy

Scrapy es una estructura Python todo en uno para rastreo y extracción de datos web. En comparación con las otras bibliotecas de extracción de datos de Python de la lista, esta herramienta está diseñada para tareas de extracción de datos a gran escala. Te permite definir rastreadores web que operan de manera fluida:

1. Realizar solicitudes HTTP
2. Analizar HTML
3. Gestionar la lógica de rastreo
4. Gestionar el almacenamiento de datos

Gracias a un motor de middleware, admite la limitación de solicitudes, los reintentos y la integración de proxy. Scrapy también se puede ampliar mediante complementos y admite la exportación de datos en varios formatos, como JSON, CSV y XML.

🎯 Meta: proporcionar una experiencia completa de rastreo web y extracción de datos para Python

⚙️ Funciones:

• Soporte integrado para gestionar solicitudes HTTP, análisis de HTML, selección de nodos, lógica de rastreo y más
• Soporte para middlewares para personalizar la gestión de solicitudes y respuestas
• Arquitectura ampliable con rastreadores web, canalizaciones y extensiones personalizadas
• Soporte para la integración de proxy
• Soporte para la limitación automática de solicitudes y los reintentos
• Mecanismos integrados para gestionar las cookies, las sesiones, la rotación de usuario-agente y más
• Puede exportar datos en varios formatos (por ejemplo, JSON, CSV, XML, etc.)
• Extensible mediante complementos
• Soporte para la integración con navegadores a través de Scrapy-Splash
• Herramientas completas de registro y depuración

🧩 Categoría: marco de extracción de datos

⭐  Estrellas en GitHub: ~53 700

📥 Descargas semanales: ~304 000

🗓️ Frecuencia de publicación: Cada pocos meses

👍 Ventajas:

• Capacidades de rastreo automático
• Comandos de CLI enriquecidos
• API completa de extracción de datos y rastreo todo en uno

👎 Desventajas:

• No hay soporte integrado para la automatización del navegador
• Complejo de dominar y configurar
• Puede consumir mucha memoria y ser intensivo en CPU en proyectos de extracción de datos a gran escala

La mejor biblioteca de extracción de datos web de Python

Para obtener una descripción general rápida, consulta la tabla resumida de las bibliotecas de extracción web de Python a continuación:

Conclusión

En esta entrada de blog, exploraste algunas de las mejores bibliotecas de extracción de datos de Python y descubriste por qué destacan. Comparamos los clientes HTTP más populares, las herramientas de automatización de navegadores y las bibliotecas de rastreo que se utilizan habitualmente en el ecosistema de Python.

Estas bibliotecas son excelentes para hacer extracción de datos web. Sin embargo, vienen con limitaciones para manejar ciertos desafíos, tales como:

• Prohibiciones de IP
• CAPTCHA
• Soluciones antibots avanzadas
• Fácil implementación en la nube
• Mantenimiento del servidor

Estos son solo algunos ejemplos de los obstáculos a los que se enfrentan los desarrolladores a diario. Olvídate de esos problemas con las soluciones de Bright Data:

• Servicios de proxy: 4 tipos de proxis diseñados para eludir las restricciones de ubicación, incluidas más de 72 millones de IP residenciales.
• API de Web Scraper: puntos finales dedicados para extraer datos nuevos y estructurados de más de 100 dominios populares.
• Web Unlocker: API para gestionar el desbloqueo del sitio por ti y extraer una única URL.
• API SERP: API que gestiona el desbloqueo de las páginas de resultados de los motores de búsqueda y extrae una sola página.
• Scraping Browser: navegador compatible con Selenium y Playwright con funciones de desbloqueo integradas.
• Funciones de extracción: un entorno de desarrollo para crear herrameintas de extracción de JavaScript en la infraestructura de Bright Data, con desbloqueo integrado y compatibilidad con navegadores.

Todas las herramientas, soluciones y servicios de extracción anteriores se integran perfectamente con Python y con cualquier otro lenguaje de programación.

¡Crea una cuenta de Bright Data y prueba estos servicios de extracción de datos con una prueba gratuita!