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Las 25 mejores ideas de proyectos de Web Scraping para 2025

25 potentes ideas de proyectos de web scraping con herramientas, consejos y casos de uso, perfectos tanto para principiantes como para desarrolladores avanzados que deseen crear scrapers reales.
26 min de lectura
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Antonello Zanini
Best Web Scraping Ideas blog image

En esta entrada de blog, descubrirá:

  • Si ahora es un buen momento para iniciar un proyecto de web scraping
  • Qué pila tecnológica debe utilizar
  • 25 ideas de proyectos de web scraping que te ayudarán a empezar con un plan sólido

Sumerjámonos.

¿Es una buena idea desarrollar un proyecto de Web Scraping?

Ha pasado casi una década desde que The Economist publicó el artículo “El recurso más valioso del mundo ya no es el petróleo, sino los datos“. En aquel momento, era una afirmación audaz. Casi diez años después, parece casi una obviedad.

Los datos son dinero, y no es de extrañar que muchas de las empresas más valiosas del mundo por capitalización bursátil -como Google, Meta, Amazon y Apple- estén profundamente vinculadas a los datos. Del mismo modo, muchas startups, especialmente en el ámbito de la IA, han construido su éxito raspando silenciosamente datos de la web y utilizándolos para entrenar potentes modelos.

Entonces, ¿realmente necesitamos más pruebas de que siempre es un buen momento para iniciar un proyecto de web scraping? Basta con ver cuántas empresas han construido su fortuna en torno a los datos: la respuesta es un rotundo sí.

Puede que te estés preguntando cuáles son las mejores ideas de proyectos de web scraping. Bueno, eso es exactamente de lo que trata este artículo, ¡así que sigue leyendo!

Los mejores lenguajes de programación y pilas para Web Scraping

Como ya hemos dicho, Python y JavaScript suelen considerarse los mejores lenguajes para el web scraping. Esto se debe a que son fáciles de usar para principiantes, tienen un fuerte apoyo de la comunidad y ofrecen una amplia gama de bibliotecas adaptadas a las tareas de scraping.

Dicho esto, no existe una pila única para el web scraping. Las bibliotecas, herramientas y servicios que debe utilizar dependen del tipo de sitio web al que se dirija. A continuación se ofrece un breve resumen:

  • Sitios estáticos: ****Utilice un cliente HTTP como Requests o Axios junto con un analizador HTML como Beautiful Soup o Cheerio.
  • Sitios dinámicos: ****Utilice herramientas de automatización del navegador como Playwright, Selenium o Puppeteer.

Además, puedes integrar:

Para obtener guías más detalladas sobre raspado web y pilas de tecnología recomendadas, consulte los siguientes recursos:

Las mejores ideas de proyectos de Web Scraping

Explore 25 de los proyectos más interesantes sobre web scraping de este año. Para cada proyecto, encontrará una breve descripción seguida de:

  • Nivel: Si el proyecto es para usuarios de web scraping principiantes, intermedios o avanzados.
  • Ejemplos: Sitios web y aplicaciones del mundo real donde se aplica esta técnica de scraping.
  • Herramientas recomendadas: Una lista curada de bibliotecas de código abierto y herramientas premium para ayudarle a extraer los datos de interés.
  • Lecturas complementarias: Enlaces a guías, artículos y tutoriales útiles para profundizar en el conocimiento de cómo construir el proyecto específico de web scraping.

¿Listo para inspirarte? Averigüemos algunas ideas geniales de web scraping.

Nota: Los proyectos de web scraping enumerados a continuación están en orden aleatorio. ¡Siéntete libre de elegir uno y motivarte con el que prefieras!

Proyecto nº 1: Comparación automatizada de precios de productos

La idea es crear un raspador web que rastree los precios de los productos en varias tiendas online. El objetivo es controlar las fluctuaciones de precios a lo largo del tiempo para comprender la inflación y las tendencias económicas, o simplemente encontrar las mejores ofertas.

Mediante el rastreo de sitios web de comercio electrónico como Amazon, eBay y Walmart, el rascador de seguimiento de precios puede rastrear los precios de los productos y los gastos de envío. Los usuarios también podrán configurar alertas de bajadas de precios, lo que facilitará la toma de decisiones de compra con conocimiento de causa.

Nivel: Intermedio a avanzado

🧪 Ejemplos:

  • PriceGrabber
  • Shopzilla
  • camelcamelcamel.com

🛠️ Herramientas recomendadas:

Más información:

Proyecto nº 2: Agregación de noticias

Un agregador de noticias extrae titulares, resúmenes de artículos o artículos completos de múltiples fuentes de noticias en línea. A continuación, los presenta a los usuarios en función de sus preferencias y configuraciones específicas. Una aplicación de este tipo se centra en determinados temas, palabras clave o categorías de los principales sitios de noticias y extrae el contenido mediante programación o analizando el contenido con IA.

Mediante la agregación de contenidos de noticias, los usuarios pueden analizar las tendencias de los medios, hacer un seguimiento de las noticias de última hora o introducir los datos en un motor de recomendaciones. Tenga en cuenta que ya existen varios agregadores de noticias populares, ya que esta es una de las ideas de proyectos de web scraping más comunes y ampliamente construidas.

Nivel: Intermedio

🧪 Ejemplos:

  • SQUID
  • Flipboard
  • Noticias

🛠️ Herramientas recomendadas:

Más información:

Proyecto nº 3: Constructor de portales de búsqueda de empleo

Este proyecto de web scraping consiste en recopilar ofertas de empleo de plataformas populares de búsqueda de empleo como LinkedIn y Indeed. El objetivo es crear una herramienta que extraiga ofertas de empleo en función de criterios definidos por el usuario, como la ubicación, el sector, el cargo y el rango salarial.

Con esos datos, puedes crear un portal de empleo que agrupe ofertas de todos los sectores o se centre en un nicho específico. Los usuarios podrían utilizar esa plataforma para buscar oportunidades de empleo, recibir recomendaciones personalizadas en función de sus perfiles o preferencias y analizar las tendencias del mercado laboral para tomar decisiones profesionales con conocimiento de causa.

🎯 Nivel: Intermedio a avanzado

🧪 Ejemplos:

  • En efecto
  • Contratación de Café
  • Simplificar los trabajos

🛠️ Herramientas recomendadas:

Más información:

Proyecto nº 4: Seguimiento de billetes de avión

Este proyecto consiste en crear un raspador web para rastrear los precios de los billetes de avión, la disponibilidad y otros datos de varias aerolíneas y sitios web de viajes. Los datos de los vuelos cambian con frecuencia en función de factores como la disponibilidad, la demanda, la temporada y el tiempo. Por lo tanto, el raspador debe ser lo suficientemente rápido como para recopilar datos de precios en tiempo real.

Una herramienta de seguimiento de billetes de avión en el mundo real también debería incluir funciones avanzadas de análisis, como permitir a los usuarios seguir las fluctuaciones de precios a lo largo del tiempo, aprovechar las mejores ofertas y configurar alertas por correo electrónico o notificaciones.

Nivel: Intermedio a avanzado

🧪 Ejemplos:

  • Expedia
  • Google Vuelos
  • Skyscanner
  • Kayak

🛠️ Herramientas recomendadas:

Más información:

Proyecto nº 5: Recomendación de películas/series de televisión

Se puede crear un sistema de recomendación de películas y series de televisión extrayendo datos de bases de datos populares de películas y series de televisión, como IMDb, Rotten Tomatoes o Metacritic. El scraper recopila información relevante como títulos, géneros, valoraciones de los usuarios, críticas y fechas de estreno.

Estos datos pueden utilizarse para crear un motor de recomendación basado en el aprendizaje automático, que sugiere películas o programas de televisión en función del historial de visionado, las puntuaciones o las preferencias del usuario.

Nivel: Intermedio

🧪 Ejemplos:

  • Lente de cine
  • OneMovie
  • Pruebe

🛠️ Herramientas recomendadas:

Más información:

Proyecto nº 6: Análisis de jugadores y equipos deportivos

Este proyecto de web scraping requiere que recuperes datos de sitios web de deportes y federaciones. Lo que tienes que hacer es crear una aplicación o servicio que realice un seguimiento del rendimiento de los equipos y los deportistas individuales, incluyendo métricas como asistencias, lesiones y otras estadísticas.

Analizando estos datos deportivos, los usuarios pueden conocer las tendencias de rendimiento de los jugadores, comparar atletas y equipos entre temporadas y predecir el rendimiento futuro. Este concepto puede aplicarse a múltiples deportes, desde el baloncesto al fútbol, pasando por el boxeo o el tenis.

🎯 Nivel: Principiante

🧪 Ejemplos:

  • Deportes-Referencia.com
  • Transfermarkt
  • Baloncesto-Referencia.com

🛠️ Herramientas recomendadas:

Más información:

Proyecto nº 7: Investigación de renta variable y exploración bursátil

Una idea popular de proyecto de web scraping es recopilar datos financieros y de renta variable de plataformas bursátiles, corredores de bolsa o sitios web oficiales del mercado. Lo que debes hacer es desarrollar un scraper que rastree y analice métricas clave como cotizaciones bursátiles, informes de beneficios, tendencias del mercado, ratios P/E, rentabilidades por dividendo, etc.

Recopilando esos datos, los usuarios pueden analizar oportunidades de inversión, seguir la evolución de las acciones y controlar la salud financiera de las empresas a lo largo del tiempo. Una herramienta así sería especialmente valiosa para operadores bursátiles, inversores, analistas financieros o cualquiera que desee tomar decisiones con conocimiento de causa basándose en los datos del mercado.

Nivel: Intermedio a avanzado

🧪 Ejemplos:

  • Investopedia
  • MarketWatch
  • TipRanks

🛠️ Herramientas recomendadas:

Más información:

Proyecto nº 8: SERP Scraping para RAG

Encontrar datos de alta calidad para las canalizaciones RAG(Retrieval-Augmented Generation) no siempre es fácil. Por eso, muchos modelos de IA se basan en un enfoque sencillo pero eficaz: alimentar el modelo con los principales resultados de búsqueda de Google u otros motores de búsqueda importantes para una palabra clave específica.

El scraping de SERPs (páginas de resultados de motores de búsqueda) es una forma eficaz de recopilar contenido web fresco y relevante para los sistemas RAG, o cualquier otra aplicación que necesite datos de fuentes fiables. La idea es extraer URL, títulos de páginas, fragmentos e incluso contenido de páginas completas de fuentes como Google, Bing, DuckDuckGo y otros motores de búsqueda.

Estos datos raspados pueden alimentar asistentes de inteligencia artificial, robots de respuesta a preguntas o sistemas de recuperación de conocimientos con información actualizada y contextualmente rica.

🎯 Nivel: Avanzado

🧪 Ejemplos:

  • Perplejidad
  • Visión general de la IA de Google
  • Agentes de búsqueda de IA

🛠️ Herramientas recomendadas:

Más información:

Proyecto nº 9: Generador de itinerarios de viaje

Los datos de viajes están disponibles en múltiples sitios web, como TripAdvisor, Yelp, Airbnb, Expedia y Google Maps. Recuperando esos datos con un scraper personalizado, podrías generar automáticamente itinerarios de viaje para tus usuarios.

El objetivo es recopilar información sobre atracciones, hoteles, restaurantes y actividades en un destino concreto. Al integrar los datos de tráfico de Google Maps, puedes organizar esa información en un itinerario estructurado en función de las preferencias del usuario, como presupuesto, duración e intereses.

Los usuarios podrían utilizar una plataforma de este tipo para planificar sus viajes, descubrir destinos poco comunes y crear itinerarios personalizados adaptados a sus necesidades de viaje.

Nivel: Intermedio a avanzado

🧪 Ejemplos:

  • Wanderlog
  • TripIt

🛠️ Herramientas recomendadas:

Más información:

Proyecto nº 10: Repositorio GitHub y recuperador de código base

Este proyecto te pide que crees un script automatizado para recopilar metadatos y fragmentos de código de repositorios públicos de GitHub. La información que podrías recopilar incluye nombres de repositorios, descripciones, estrellas, bifurcaciones, colaboradores, lenguajes utilizados, contenidos README e incluso archivos de código.

Esos datos son importantes para los desarrolladores que buscan inspiración, realizan análisis competitivos o crean conjuntos de datos para el aprendizaje automático o la IA. Además, también permite realizar un seguimiento e identificar los mejores proyectos para dominios específicos como el desarrollo web, la ciencia de datos o DevOps.

Tenga en cuenta que se pueden implementar ideas de proyectos de web scraping similares para Bitbucket, GitLab y otras plataformas.

Nivel: Intermedio

🧪 Ejemplos:

  • Listas impresionantes
  • Historia de GitHub Star
  • Generador de estadísticas de GitHub

🛠️ Herramientas recomendadas:

Más información:

Proyecto nº 11: Análisis de juegos en línea

El proyecto actual consiste en recopilar reseñas y valoraciones de usuarios de plataformas como Steam, Metacritic, IGN y portales de juegos similares. Esos datos pueden utilizarse para analizar opiniones, detectar tendencias y obtener información sobre juegos o géneros populares.

Al procesar un gran volumen de opiniones, puede descubrir temas recurrentes como problemas de rendimiento, aspectos destacados de la jugabilidad o satisfacción general de los usuarios. Esta información puede ayudar a tomar decisiones de compra, seguir las tendencias del sector o potenciar las recomendaciones personalizadas de juegos.

🎯 Nivel: Principiante

🧪 Ejemplos:

  • SteamDB
  • CriticDB

🛠️ Herramientas recomendadas:

Más información:

Proyecto nº 12: Web Scraping Crypto Prices

Este proyecto se centra en el desarrollo de un bot de raspado web que recopila automáticamente precios de criptomonedas de bolsas y sitios financieros como CoinMarketCap, CoinGecko o Binance. El scraper ayuda a seguir las fluctuaciones de los precios, los volúmenes de negociación y las tendencias del mercado en tiempo real.

Con esos datos, los usuarios pueden analizar el rendimiento de las criptomonedas, detectar los movimientos del mercado o alimentar estrategias de trading automatizadas. Este tipo de proyecto de web scraping es especialmente útil para criptoinversores, analistas y desarrolladores que crean cuadros de mando o herramientas financieras. Tenga en cuenta que una lógica similar también se puede aplicar para el raspado de NFT.

🎯 Nivel: Intermedio a avanzado

🧪 Ejemplos:

  • CryptoCompare.com
  • Kraken

🛠️ Herramientas recomendadas:

Más información:

Proyecto nº 13: Sistema de recomendación de libros

Un sistema de recomendación de libros puede construirse eficazmente utilizando el web scraping. Todo lo que necesitas es un script automatizado que recopile datos de libros -títulos, autores, géneros, valoraciones de usuarios y reseñas- de librerías online, plataformas de reseñas o catálogos públicos.

Los datos extraídos pueden utilizarse para impulsar un motor de recomendación basado en el aprendizaje automático que sugiera libros en función de las preferencias del usuario, su historial de lectura o las tendencias generales de popularidad. Este tipo de proyecto proporciona a los lectores recomendaciones personalizadas. Además, puede ser beneficioso para los desarrolladores que exploran el aprendizaje automático o los sistemas de recomendación.

Nivel: Intermedio

🧪 Ejemplos:

  • Goodreads
  • Estantería
  • StoryGraph
  • Bookly

🛠️ Herramientas recomendadas:

Más información:

Proyecto nº 14: Análisis de datos políticos

Este rascador debe recuperar datos de sitios web gubernamentales, medios de noticias políticas, páginas de resultados electorales o plataformas de redes sociales. Los datos a recuperar incluyen tendencias políticas, sentimiento público y dinámica electoral.

El objetivo es crear herramientas que ayuden a visualizar o predecir cambios en la opinión pública, el comportamiento de los votantes o la eficacia de las campañas. Mediante la agregación y el análisis de esta información, investigadores, periodistas o ciudadanos de a pie pueden obtener una visión más profunda del panorama político.

Los científicos de datos y los desarrolladores web también podrían utilizar esos datos para impulsar cuadros de mando y modelos predictivos.

🎯 Nivel: De principiante a intermedio

🧪 Ejemplos:

  • 270paraGanar
  • PDI

🛠️ Herramientas recomendadas:

Más información:

Proyecto nº 15: Análisis de precios de hoteles

La idea de este proyecto de web scraping es recopilar automáticamente los precios de las habitaciones de hotel de las plataformas de reservas y los sitios web de hoteles. El objetivo final es crear una aplicación de seguimiento que muestre cómo cambian los precios en función de factores como la ubicación, la temporada, la demanda y la disponibilidad.

Los usuarios pueden analizar las tendencias de los precios a lo largo del tiempo, comparar tarifas entre distintas plataformas e incluso prever precios futuros. Esto es especialmente útil para viajeros con bajo presupuesto, blogueros de viajes o empresas que quieran integrar la inteligencia de precios en sus servicios.

🎯 Nivel: Principiante

🧪 Ejemplos: ]

  • Reservas
  • Airbnb
  • Hoteles.com
  • Agoda

🛠️ Herramientas recomendadas:

Más información:

Proyecto nº 16: Sistema de recomendación de recetas

Todos nos hemos encontrado alguna vez con el estómago vacío y la nevera casi vacía, preguntándonos: “¿Qué podemos hacer con lo que tenemos?”. La IA podría ayudar, pero solo si ha sido entrenada con datos de recetas de sitios web de recetas populares como Allrecipes, Food Network o Epicurious.

El objetivo es crear un sistema de recomendación que sugiera recetas a los usuarios en función de los ingredientes que tengan a mano, restricciones dietéticas, cocinas preferidas o tipos de comida. Recopilando detalles de las recetas, como ingredientes, instrucciones, valoraciones e información nutricional, puedes introducir estos datos en un motor de recomendación.

Los usuarios podrán buscar recetas en función de sus preferencias, crear listas de la compra e incluso recibir sugerencias de comidas basadas en los ingredientes que ya tienen en la nevera.

🎯 Nivel: Principiante a intermedio

🧪 Ejemplos:

  • SuperCook
  • RecipeRadar

🛠️ Herramientas recomendadas:

  • Sopa hermosa
  • Titiritero
  • TensorFlow o PyTorch para sistemas de recomendación basados en aprendizaje profundo

Más información:

Proyecto nº 17: Agregador de eventos para reuniones y conferencias locales

Esta idea de proyecto de web scraping consiste en extraer datos de eventos de plataformas de encuentros locales, sitios web de conferencias, listados de eventos o incluso canales de redes sociales. El objetivo es agregar eventos en función de las preferencias del usuario, como la ubicación, el sector, la fecha y la disponibilidad de entradas.

Mediante la recopilación de estos datos, los usuarios pueden consultar los próximos eventos, recibir recomendaciones personalizadas e incluso hacer un seguimiento de las conferencias u oportunidades de establecer contactos en sus campos de interés.

Nivel: Intermedio

🧪 Ejemplos:

  • Meetup.com
  • Eventbrite

🛠️ Herramientas recomendadas:

Más información:

Proyecto nº 18: Análisis financiero de la empresa

Este proyecto de scraping consiste en extraer datos financieros de informes de empresas, declaraciones de resultados o fuentes de noticias financieras. El objetivo es rastrear y analizar métricas financieras clave como ingresos, márgenes de beneficio, rendimiento de las acciones y tendencias del mercado.

Al recopilar estos datos, los usuarios pueden construir modelos financieros, analizar oportunidades de inversión y hacer un seguimiento de la salud financiera de las empresas a lo largo del tiempo. Una aplicación de este tipo serviría de apoyo a analistas financieros, inversores providenciales, inversores de capital riesgo o profesionales de la empresa que quieran mantenerse al día de la evolución del mercado.

🎯 Nivel: Principiante a intermedio

🧪 Ejemplos:

  • AngelList
  • Semillas de oro
  • Wefunder

🛠️ Herramientas recomendadas:

Más información:

Proyecto nº 19: Analizador del mercado inmobiliario

La idea es extraer datos de las plataformas inmobiliarias y de los listados locales de la MLS(Multiple Listing Service). Lo que quieres hacer es recopilar información sobre propiedades, como precios, metros cuadrados, servicios, ubicación, tendencias históricas y datos del vecindario. A continuación, puedes crear un panel de exploración inmobiliaria o una herramienta de análisis.

Su rascador también debe ser capaz de supervisar los listados de propiedades en tiempo real, comparar los precios de mercado entre regiones y detectar tendencias como barrios emergentes o fluctuaciones de precios. Con estos datos, los usuarios pueden tomar decisiones informadas sobre la compra, venta o inversión en propiedades.

Nivel: Intermedio

🧪 Ejemplos:

  • Zillow
  • Redfin
  • Idealista

🛠️ Herramientas recomendadas:

Más información:

Proyecto nº 20: Análisis de la revisión del cliente

Un proyecto de web scraping que consiste en recuperar reseñas de clientes de plataformas de comercio electrónico, sitios de reseñas o tiendas de aplicaciones. En este caso, el scraper debe extraer detalles como las puntuaciones con estrellas, el contenido de las reseñas, las marcas de tiempo y los nombres de los productos.

Los datos recopilados pueden analizarse para obtener información sobre la satisfacción de los usuarios, el rendimiento de los productos y el sentimiento general. Aplicando técnicas de PNL, las empresas y los desarrolladores pueden identificar tendencias, detectar problemas recurrentes y tomar decisiones y mejoras con conocimiento de causa.

🎯 Nivel: De principiante a intermedio

🧪 Ejemplos:

  • Birdeye
  • Etiqueta
  • Revisióngrower
  • Bot de revisión

🛠️ Herramientas recomendadas:

Más información:

Proyecto nº 21: Herramienta de análisis de redes sociales

Las plataformas de medios sociales como X, Reddit, Instagram y LinkedIn son ricas fuentes de datos sobre tendencias, hashtags, sentimiento y participación de la audiencia.

Lo que debes hacer es desarrollar un scraper que recopile publicaciones, comentarios, me gusta, comparticiones y estadísticas de seguidores. A continuación, organiza y visualiza esos datos para supervisar el sentimiento de marca, rastrear temas virales o medir el impacto de las campañas de marketing en diferentes plataformas.

Esta herramienta sería especialmente valiosa para vendedores, investigadores, personas influyentes y nuevas empresas que buscan información en las redes sociales.

Nivel: Intermedio a avanzado

🧪 Ejemplos:

  • Streamlit
  • Socialinsider

🛠️ Herramientas recomendadas:

Más información:

Proyecto nº 22: Base de datos de influyentes

Esta idea de proyecto de web scraping consiste en recopilar datos de plataformas de medios sociales para crear una base de datos de personas influyentes. Las redes sociales deben recopilar información como nombres, cuentas de redes sociales, recuento de seguidores, métricas de participación, nichos y ubicaciones geográficas.

Los vendedores o las agencias pueden aprovechar esos datos para identificar a los influencers adecuados para las campañas o analizar las tendencias de los influencers. Entre las plataformas de las que se pueden extraer datos se encuentran TikTok, YouTube, Facebook, Instagram, X y Reddit, entre otras.

Nivel: Intermedio

🧪 Ejemplos:

  • Hoja Social
  • Upfluence
  • AspireIQ

🛠️ Herramientas recomendadas:

Más información:

Proyecto #23: Rastreador de trabajos de investigación

La inteligencia artificial no es solo una tendencia, sino un campo científico en rápida evolución. Lo mismo ocurre con la ciencia de datos y otros ámbitos científicos. La idea detrás de este proyecto de web scraping es recuperar artículos académicos y preprints de plataformas como arXiv, Google Scholar, ResearchGate y similares.

El objetivo es crear un rastreador que mantenga a los usuarios al día de las últimas publicaciones, tendencias y avances. Con esos datos, los usuarios podrían filtrar los artículos por temas, crear una lista de lectura personalizada o recibir alertas sobre subcampos específicos como la PNL, la visión por ordenador o la IA generativa.

🎯 Nivel: Principiante

🧪 Ejemplos:

  • Papeles con código

🛠️ Herramientas recomendadas:

Más información:

Proyecto nº 24: Centro de recursos para el aprendizaje de idiomas

Aprender un nuevo idioma requiere tiempo y los recursos adecuados. Esta idea de proyecto de web scraping consiste en crear un hub centralizado con contenidos de plataformas de aprendizaje de idiomas, blogs, foros y sitios de vídeos.

Los recursos clave en ese ámbito serían consejos de gramática, listas de vocabulario, guías de pronunciación, retos de aprendizaje y recomendaciones de medios como vídeos o podcasts.

Con esos datos, se equipa a los estudiantes con una fuente seleccionada de recursos lingüísticos adaptados a su nivel, lengua de interés o estilo de aprendizaje. Así es como puedes crear una herramienta para estudiantes y profesores de idiomas.

🎯 Nivel: Principiante

🧪 Ejemplos:

  • FluentU
  • Vuelva a doblar

🛠️ Herramientas recomendadas:

Más información:

Proyecto nº 25: Agregador de oportunidades de voluntariado

Hay miles de organizaciones sin ánimo de lucro, sitios web benéficos y plataformas de voluntariado en todo el mundo. Este proyecto de web scraping consiste en recopilar datos de esas fuentes y agregarlos en un portal centralizado.

Con las ofertas de voluntariado recopiladas, los usuarios pueden buscar oportunidades en función de sus preferencias, como ubicación, compromiso de tiempo, habilidades e intereses. Los usuarios también pueden recibir recomendaciones personalizadas y hacer un seguimiento de las oportunidades por plazo, organización o causa.

🎯 Nivel: Principiante

🧪 Ejemplos:

  • Idealista
  • VolunteerMatch

🛠️ Herramientas recomendadas:

  • Chatarra
  • BeautifulSoup
  • Peticiones Python

Más información:

Conclusión

En este artículo, has visto varias ideas geniales de proyectos de web scraping. Una cosa que todos estos proyectos tienen en común es que la mayoría de los sitios web objetivo implementan medidas anti-scraping, tales como:

  • Prohibiciones de IP
  • CAPTCHAs
  • Sistemas avanzados de detección de robots
  • Huella digital del navegador y TLS

Éstos son sólo algunos de los retos a los que se enfrentan regularmente los desguazadores web. Supérelos todos con los servicios de Bright Data:

  • Servicios proxy: Varios tipos de proxies para eludir las restricciones geográficas, con más de 150 millones de IP.
  • Navegador de raspado: Un navegador compatible con Playright, Selenium-, Puppeter con capacidades de desbloqueo integradas.
  • APIs de Web Scraper: API preconfiguradas para extraer datos estructurados de más de 100 dominios importantes.
  • Desbloqueador Web: Una API todo en uno que maneja el desbloqueo de sitios en sitios con protecciones anti-bot.
  • API SERP: Una API especializada que desbloquea los resultados de los motores de búsqueda y extrae datos completos de las SERP.

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