Raspado de datos con Python: guía para principiantes

Aprenda a realizar raspado de datos con Python para recolectar datos de múltiples sitios web rápidamente, ahorrando tiempo y esfuerzo.
header graphic - user at laptop using python for web scraping using a browser
Gal El Al of Bright Data
Gal El Al | Director of Support
29-Nov-2022

El raspado de datos con Python le permite recopilar los puntos de datos relevantes de manera eficiente, brindándole las herramientas que necesita para completar la tarea.

6 razones para usar Python para raspado de datos

Python es uno de los lenguajes de programación más conocidos, esto representa una ventaja para muchos desarrolladores. Tiene muchas funciones específicas que lo convierten en la opción preferida para automatización de recopilación y raspado de datos, incluyendo:

#1: Simplicidad – Python es un lenguaje de programación claro y libre de complicaciones que excluye caracteres excesivos no alfabéticos, a comparación de otros lenguajes de programación. Su simplicidad hace más fácil para los desarrolladores aprender y entenderlo que otros lenguajes.

#2: Bibliotecas extensas – Python tiene un número extenso de bibliotecas disponibles (NumPy, Matlpotlib, Pandas, etc.) que ofrece a los desarrolladores la capacidad de raspar datos y manipular una amplia variedad de conjuntos de datos con facilidad.

#3: Clasificación oportuna – Python no requiere desarrolladores para definir o categorizar los tipos de datos por variables. En cambio, es posible usar las variables de manera directa cuando sea necesario, ahorrando tiempo y reduciendo la posibilidad de experimentar confusión.

#4: Sintaxis fácil de entender – A comparación de otros lenguajes de programación, la sintaxis de Python es muy similar a leer inglés y, por tanto, es fácil de entender. Las sangrías que se usan en la sintaxis de Python pueden ayudar a las y los desarrolladores a discernir diferentes campos y bloques en el código.

#5: Veloz – Python permite a desarrolladores escribir código simple para tareas complicadas. Las y los desarrolladores no desean gastar una cantidad de tiempo excesiva escribiendo código, cuando el punto de raspado de datos es minimizar esfuerzos innecesarios. Python le permite lograrlo

#6: Familiaridad – Python es uno de los lenguajes de programación más conocidos. Esto crea una comunidad de desarrolladores que pueden ofrecer respuestas en caso de que surjan preguntas u obstáculos en el proceso de escribir el código.

¿Cómo funciona el raspado de datos con Python?

Una vez que se escribe y ejecuta el código, se envía una solicitud de raspado de datos al sitio web de su elección. Si se aprueba la solicitud, el servidor enviará los datos solicitados, esto le permite leer la página HTML o XML. Entonces, el código analiza de manera automática la página HTML o XML y encuentra y analiza los datos solicitados.

5 pasos básicos del raspado de datos con Python:

Paso 1: Seleccionar la URL donde se realizará el raspado de datos.

Paso 2: Leer la página y encontrar los datos a recopilar.

Paso 3: Escribir el código.

Paso 4: Ejecutar el código para extraer datos.

Paso 5: Almacenar los datos en el formato necesario.

Es importante considerar que mientras ciertos sitios permiten raspar datos libremente, otros podrían bloquear esos intentos. Para determinar si un sitio web bloquea el raspado de datos, se puede revisar el archivo “robot.txt” del sitio web. Se puede encontrar este archivo agregando “/robots.txt” a la URL donde se realizará el raspado de datos. Por ejemplo, si se desea raspar datos en kayak.com, se ingresaría www.kayak.com/robot.txt “ en la barra de direcciones

Uso de las bibliotecas de Python para raspado de datos

Se puede aplicar Python a una variedad de usos diferente, cada uno coincide con una biblioteca Python diferente. Para propósitos de raspar datos, usará las bibliotecas que se detallan a continuación:

Selenium: biblioteca para pruebas web, sirve para automatizar actividad de navegador.

Beautiful Soup: esta es una biblioteca que se usa para analizar documentos HTML y XML. Esta biblioteca crea “árboles de análisis,” permitiendo una extracción de datos sencilla.

Pandas: biblioteca que sirve para manipulación y análisis de datos. Esta biblioteca extrae y almacena datos en su formato preferido.

Inspección del sitio

Tras haber seleccionado el sitio web del cual extraerá sus conjuntos de datos de interés, su primer paso será encontrar los enlaces de los archivos a descargar. Hay muchas capas de “etiquetas” o código en cualquier sitio web, y no toda esta información es relevante para usted. Inspeccionar la página nos permite deducir dónde se encuentran los datos que desea raspar.

Para inspeccionar la página, hacer clic derecho, y después seleccionar “Inspeccionar” en el menú desplegable. Después de haber seleccionado “Inspeccionar”, verá un contenedor con código abierto.

Hacer clic derecho para ver el menú desplegable y después seleccionar “Inspeccionar” para inspeccionar el elemento, en este caso, el asiento de auto para bebé.
Fuente de imagen:snugglebugz.ca
Inspeccionar el elemento del producto para encontrar el pedazo de código que le mostrará dónde empezar el análisis.
Fuente de imagen:snugglebugz.ca

3 Pasos para escribir código en Python

Paso 1: Para empezar, importar la biblioteca de Selenium que necesita:

  • Desde Selenium, importar webdriver

Paso 2: Determinar las credenciales y ajustes para ejecutar Selenium:

  • Configurar las credenciales de proxy. En este caso, usamos Proxy Manager de Bright Data
  • La ruta del driver que ejecutará Chrome.
  • Configure las opciones de Selenium para usar la proxy.
  • Configure la URL objetivo donde desea raspar datos

Nota: puede enviar encabezados con la solicitud para emular más comportamiento “humano” y evitar la detección de bots.

Paso 3: Ejecute su código, Selenium abrirá la URL objetivo, almacenará la fuente de la página en una variable y después, la escribirá en un archivo llamado “output1.html”. Al terminar, el driver se cerrará.

El script de Python usa el webdriver de Selenium para raspar datos.

Tras extraer los datos, podría querer almacenarlos en un formato específico. Este formato varía dependiendo de los propósitos de sus actividades de raspado de datos. Tras cambiar el formato, ejecute el código de nuevo en su totalidad. Puede iterar mediante los datos raspados y extraer la información precisa que necesita.

En resumen

Es posible que raspar datos con Python parezca complicado, este artículo se escribió para convertirlo en una tarea rápida y fácil para los recién llegados. Ya sea que recopila datos sobre fijación de precios, conduzca investigación competitiva sobre sus competidores, ejerza la protección de su marca o realice un conjunto de otras actividades relacionadas con datos, el raspado de datos con Python puede ser una herramienta poderosa para ayudarle a obtener la información que necesita de una manera directa y simple.

FAQs

¿El raspado de datos y el crawling son parte de la ciencia de datos? Sí, el raspado de datos y el crawling son parte del campo de la ciencia de datos. El raspado de datos/crawling funciona como el cimiento de todos los demás subproductos que se derivan de los datos estructurados y no estructurados. Esto incluye análisis, modelos/resultados algorítmicos, conocimientos y “conocimientos aplicables”. ¿Cómo raspar datos específicos de un sitio web en Python? Raspar datos de un sitio web usando Python implica inspeccionar la página de su URL objetivo, identificando los datos que le gustaría extraer, escribiendo/ejecutando el código de extracción de datos y finalmente, almacenando los datos en su formato preferido. ¿Cómo construye un raspador web usando Python? El primer paso para crear un raspador web con Python es utilizando métodos de string para analizar los datos de un sitio web, después analizando datos del sitio web usando un analizador HTML y finalmente, interactuando con los formularios/componentes de sitio web necesarios. ¿Cuál es la mejor biblioteca basada en Python para raspar datos o realizar crawling? Podría gustarle trabajar con la Biblioteca Estándar de Python (con “urllib”, incluyendo herramientas de Python para trabajar con URLs específicas como “urlopen()”, que permite a los usuarios abrir URLs objetivo dentro de un programa preferido).
Gal El Al of Bright Data
Gal El Al | Director of Support

Head of Support at Bright Data with a demonstrated history of working in the computer and network security industry. Specializing in billing processes, technical support, quality assurance, account management, as well as helping customers streamline their data collection efforts while simultaneously improving cost efficiency.