El scraping web es una técnica que consiste en extraer y recopilar datos automáticamente de sitios web mediante herramientas o programas especializados. Es especialmente valioso para empresas que buscan mejorar sus procesos de toma de decisiones basados en datos.
Sin embargo, debido a las complejas estructuras HTML, el contenido dinámico y los diversos formatos de datos que se encuentran en la mayoría de los sitios web, la efectividad del scraping web depende de las herramientas que utilices.
Scrapy y Selenium son herramientas potentes diseñadas para facilitar el scraping web. Scrapy extrae datos de sitios web estáticos, mientras que Selenium puede automatizar navegadores web y extraer datos de sitios web dinámicos.
En este artículo, compararás ambas herramientas según su facilidad de uso, rendimiento y escalabilidad, idoneidad para diferentes tipos de contenido web y capacidades de integración.
Facilidad de Uso
Scrapy es una herramienta de scraping web basada en Python que puede ejecutarse en Linux, Windows, macOS y Berkeley Software Distribution (BSD). Scrapy no solo es fácil de usar, sino que también proporciona una API de alto nivel para tareas de scraping web, lo que puede simplificar aún más el proceso.
Para configurar Scrapy, solo tienes que instalarlo y configurar algunos spiders usando código Python (esto requiere cierta comprensión de los conceptos de scraping web). Al ejecutar un comando de Scrapy para iniciar un proyecto, se genera una carpeta dedicada a tu proyecto. Dentro de esta carpeta encontrarás archivos Python predeterminados, como items.py, pipelines.py y settings.py. Estos archivos están organizados en una estructura simplificada, facilitando el inicio del scraping web.
Scrapy ofrece documentación detallada, que incluye artículos y videos seleccionados para responder cualquier pregunta que puedas tener. Scrapy también cuenta con un activo subreddit y una comunidad en Discord donde puedes participar en diferentes debates o temas.
En comparación, Selenium admite múltiples lenguajes de programación, incluyendo Java, JavaScript, Python y C#, y es compatible con muchos de los mismos sistemas operativos que Scrapy, incluyendo Windows, macOS y Linux. Comparado con Scrapy, Selenium no es tan fácil de aprender y requiere más tiempo, esfuerzo y, a veces, recursos antes de que una persona pueda dominarlo.
Para configurar Selenium, debes instalar la biblioteca de Selenium y luego configurar los WebDrivers que gestionan la automatización del navegador. Si estás extrayendo datos de un sitio web dinámico que requiere inicio de sesión, necesitas configurar la automatización web para gestionar ese proceso antes de comenzar a extraer datos.
Selenium ofrece un amplio conjunto de métodos de navegación que puedes personalizar para localizar fácilmente elementos en una página web. Además, ofrece cadenas de acciones interactivas, incluyendo clics, dobles clics, arrastres, sueltas y desplazamientos, que permiten interactuar sin esfuerzo con las páginas web.
La documentación oficial de Selenium incluye directrices detalladas, instrucciones paso a paso y tutoriales relacionados tanto con la automatización web como con el scraping web.
Dado que Selenium es una herramienta más general para la automatización web, tiene una comunidad más grande y diversa. Si tienes alguna pregunta mientras trabajas con Selenium, su grupo de usuarios oficial y la comunidad de subreddit pueden ayudarte. O si tienes un problema que necesita respuesta inmediata, puedes utilizar su sala de chat IRC.
Rendimiento y Escalabilidad
La efectividad del rendimiento de cualquier herramienta de scraping web depende en gran medida de su velocidad, ya que el objetivo es recopilar una cantidad significativa de datos rápidamente.
Scrapy destaca en la extracción de contenido de páginas web estáticas, lo que resulta en una extracción de datos más rápida que Selenium. Esto se debe a que Selenium depende de instancias del navegador para ejecutar diferentes interacciones, como hacer clic en botones o rellenar formularios.
En una prueba de velocidad recopilando títulos y precios de 1.000 libros de https://books.toscrape.com/, Scrapy completó la tarea en 31,57 segundos. En contraste, Selenium tardó una media de 156,01 segundos en extraer el mismo contenido:
La arquitectura de Scrapy gestiona eficientemente la memoria procesando respuestas y elementos en un proceso continuo, evitando la necesidad de cargar páginas web completas en memoria de una vez. Scrapy también tiene soporte integrado para el almacenamiento en caché y el scraping incremental, lo que mejora la escalabilidad al minimizar las solicitudes redundantes y procesar solo el contenido nuevo o actualizado.
Además, Scrapy ofrece opciones para ajustar el uso de memoria mediante configuraciones como solicitudes concurrentes, límites de profundidad y pipelines de elementos. Estas características te permiten optimizar el consumo de memoria según los requisitos específicos de tu proyecto de scraping web.
Selenium generalmente consume una cantidad significativa de memoria al interactuar con sitios web con mucho JavaScript, lo que lleva a un mayor consumo de memoria. Esto puede afectar negativamente su escalabilidad y rendimiento, especialmente en proyectos de scraping a gran escala.
El middleware integrado de Scrapy llamado HTTPCacheMiddleware almacena en caché las solicitudes realizadas por los spiders y sus respuestas relacionadas. Puedes habilitar el almacenamiento en caché añadiendo el siguiente código al archivo settings.py de tu proyecto:
# Enable and configure HTTP caching (disabled by default)
HTTPCACHE_ENABLED = True
Escalar Selenium para manejar la extracción de datos a gran escala requiere desplegar múltiples instancias en sistemas distribuidos, lo que conlleva mayores demandas de recursos, como RAM y CPU.
Idoneidad para Diferentes Tipos de Contenido Web
La mayoría de los sitios web en internet presentan páginas web dinámicas o estáticas. Veamos cómo Scrapy y Selenium manejan ambos tipos de páginas web.
Páginas Web Dinámicas
La mayoría de las páginas web dinámicas están impulsadas por frameworks de JavaScript, como Angular y React, para actualizar el contenido sin recargar la página completa.
Selenium puede extraer contenido dinámico de varios sitios web, pero Scrapy no admite inherentemente la extracción de contenido dinámico generado por JavaScript. Puedes integrar Scrapy con herramientas como Selenium y Splash para obtener esta funcionalidad.
Páginas Web Estáticas
Las páginas web estáticas generalmente ofrecen una interacción limitada en comparación con las dinámicas, permitiendo normalmente a los usuarios solo ver contenido o hacer clic en enlaces.
Como se mencionó anteriormente, Selenium puede extraer páginas estáticas, pero no es la herramienta más eficiente para ello. En contraste, Scrapy destaca en la extracción de datos estáticos, proporcionando una experiencia fluida y eficiente para recopilar la información deseada.
Capacidades de Integración
Scrapy puede integrarse fácilmente con la mayoría de las herramientas de Python, incluyendo bases de datos como MySQL, PostgreSQL y MongoDB, para almacenar los datos extraídos. Incluso puedes usar mapeadores objeto-relacionales (ORM), como SQLAlchemy, para simplificar el proceso de almacenamiento de datos en bases de datos relacionales. Si deseas procesar y analizar más tus datos, puedes usar pandas, una popular biblioteca de manipulación y análisis de datos para Python.
Scrapy también puede integrarse con frameworks web como Django y Flask para crear aplicaciones web que incorporen funcionalidad de scraping web. Además, la integración con FastAPI te permite crear APIs web de alto rendimiento con soporte asíncrono, adecuadas para gestionar solicitudes de scraping de manera eficiente.
En contraste, Selenium proporciona drivers de navegador que actúan como intermediarios entre las APIs de Selenium WebDriver y los navegadores. Puedes descargar e instalar un WebDriver para integrarlo con el navegador web de tu elección. Selenium actualmente proporciona drivers para Chrome, Edge, Firefox y Safari.
Selenium también puede usarse para probar automáticamente las funcionalidades de aplicaciones web; sin embargo, ten en cuenta que no tiene un framework de pruebas integrado. Puedes integrar Selenium con otros frameworks de pruebas populares, incluyendo CodeceptJS, Helium y Selenide.
Selenium solía integrarse con herramientas de CI, como Jenkins y Travis CI, para permitir que los scripts de automatización se ejecutaran automáticamente como parte del pipeline de integración continua y entrega continua (CI/CD); sin embargo, ahora ejecutan todo con GitHub Actions que admite procesos de prueba e implementación continuos.
Scrapy puede integrarse con diferentes proveedores de servicios proxy, como Bright Data, pasando la IP y el puerto del proxy como parámetro de solicitud. Este método es recomendable si deseas usar un proxy específico para tu proyecto.
Por ejemplo, si quisieras integrar con un servidor proxy, podrías usar el comando pip pip3 install scrapy para instalar Scrapy, así:
#import scrapy module
import scrapy
class BookSpider(scrapy.Spider):
name = "books"
def start_requests(self):
start_urls = ["https://example.com/products"]
for url in start_urls:
yield scrapy.Request(
url=url,
callback=self.parse,
# connect with proxy
meta={"proxy": "http://USERNAME:[email protected]:22225"},
)
def parse(self, response):
for book in response.css(".book-card"):
yield {
"title": book.css(".title ::text").get(),
"price": book.css(".price-wrapper ::text").get(),
}
Aquí, importas Scrapy y defines una clase llamada BookSpider heredada de la clase spider de Scrapy para extraer una lista de libros del sitio web. El método start_requests() inicia solicitudes con URLs y proxies especificados, y el método parse() extrae títulos y precios de libros usando selectores CSS.
En contraste, Selenium admite una integración de proxy sencilla a través de varios drivers de navegador, como ChromeDriver y geckodriver. Solo tienes que configurar Selenium WebDriver para enrutar sus solicitudes HTTP a través de un servidor proxy.
Por ejemplo, puedes integrar Selenium con proxies especificando la IP y el puerto del proxy proporcionados por Bright Data, así:
#import selenium modules
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.proxy import Proxy, ProxyType
# Proxy configuration
proxy_address = "http://USERNAME:[email protected]"
proxy_port = "22225"
# Selenium options : integrate with proxy credentials from Bright data
options = webdriver.ChromeOptions()
options.add_argument('--proxy-server=%s:%s' % (proxy_address, proxy_port))
# Selenium webdriver instantiation
driver = webdriver.Chrome(options=options)
# Example usage: scraping a webpage
url = "https://example.com"
driver.get(url)
print(driver.page_source)
# Close the driver
driver.quit()
Aquí, importas los módulos de Selenium necesarios y configuras el proxy. Luego configuras Chrome para usar servidores proxy definidos, instancias un WebDriver, extraes una página web ("https://example.com"), imprimes el código fuente de la página y cierras el WebDriver para finalizar el proceso.
Conclusión
En este artículo, comparaste dos herramientas populares de scraping web: Scrapy y Selenium.
Scrapy es una herramienta de scraping basada en Python fácil de usar, ideal para la extracción de datos en sitios web estáticos. En contraste, Selenium proporciona capacidades de automatización y scraping usando múltiples lenguajes de programación, admite varios navegadores web y es la mejor opción para extraer contenido dinámico renderizado con JavaScript.
Sea cual sea la herramienta que decidas usar, se recomienda utilizar una infraestructura de datos como Bright Data. Puede ayudarte a añadir funcionalidades a tus scripts de scraping web para evitar restricciones geográficas, bloqueos y resolver CAPTCHAs. También puedes utilizar la API y el SDK de Bright Data para abordar una gama más amplia de requisitos de scraping, garantizando la eficiencia, velocidad, precisión y escalabilidad de tu proyecto. ¿Interesado en llevar tu recopilación de datos aún más lejos? Compra un conjunto de datos personalizado (muestras gratuitas disponibles).
