Web scraping: qué es, funcionamiento y ventajas

Actualmente, la cantidad de datos que pasan por nosotros aumenta día a día. El análisis de estos datos se ha convertido en algo esencial para muchas organizaciones. Aunque algunas API específicas pueden ofrecer estos datos, el mayor repositorio de información se encuentra en la web.

¿Qué es el web scraping?

El web scraping es una técnica que se utilizada para extraer información de sitios web de manera automatizada. A través de esta práctica, un programa o script navega por páginas web, identifica y extrae datos específicos del código HTML, y los almacena en un formato estructurado, como hojas de cálculo o bases de datos.

Concretamete, el término se refiere a aquellos programas creados para visitar sitios web, seleccionar las páginas relevantes y extraer información útil, y al automatizar este proceso, estos programas pueden extraer enormes cantidades de datos en muy poco tiempo.  

¿Para qué se usa el web scraping?

Esta técnica tiene muchas aplicaciones, especialmente en el campo del análisis de datos. Las empresas de investigación de mercado utilizan scrapers para extraer datos de redes sociales, foros y, por supuesto, webs. 
Además, se comparan productos accediendo a diferentes tiendas como Amazon o eBay para hacer un análisis de la competencia.
Google también lo utiliza para clasificar e indexar su contenido o para acceder a tiendas de terceros y mostrar información al usuario antes de redirigir el tráfico (Google Shopping).
Hay empresas que recopilan contactos de la web para usarlos con fines de marketing.

¿Cómo funciona el web scraping?

Todos los programas de web scraping siguen estos tres pasos:

     1. Solicitud HTTP a un servidor: lo primero que hace un web scraper es conectarse a través del protocolo HTTP al servidor que contiene la información que necesitamos. 
     2. Extraer y analizar el código del sitio web: El scraper lee y extrae el código HTML o XML del sitio con el que ha conectado.  Este analizará el código para identificar y extraer elementos que hayan sido predefinidos por quien haya activado el robot; por ejemplo, para reconocer un campo que está al lado del texto «Precio:».
     3. Guardar los datos relevantes: Una vez extraída y analizada la información, se almacena en un repositorio estructurado.

¿Como hacer web scraping?

El método para hacer un rastreo puede depender de las herramientas con las que contamos, pero, en líneas generales, todas siguen las mismas pautas.

     ● Seleccionar las páginas: Buscar las direcciones web que se quiere rastrear para obtener la información deseada.
     ● Inspeccionar la página e identificar los datos: Identificar el código HTML que hay detrás de la información que se quiere extraer, de manera que se pueda identificar.
     ● Codificar el web scraping: Crear un programa que reconozca las etiquetas identificadas para obtener la información. Por lo general, se hace utilizando bibliotecas de Python, que dan hecho gran parte del trabajo. 
     ● Ejecutar el código: Una vez escrito el código, el siguiente paso es ejecutarlo. Aquí es donde el scraper solicita acceso al sitio, extrae los datos y los analiza.
     ● Almacenar los datos: Una vez extraídos los datos, se deben almacenar en el repositorio que resulte más útil: puede ser desde un Excel hasta una base de datos relacional. 

Herramientas para la extracción de datos de una web

Para llevar a cabo una extracción, será necesario tener ciertos conocimientos de programación. Python ofrece gran cantidad de bibliotecas de código abierto que hacen que el web scraping sea mucho más fácil. Estas son algunas:

BeautifulSoup

Biblioteca de Python que se usa comúnmente para analizar datos de documentos XML y HTML y organizar este contenido en estructuras accesibles.

Scrapy

Es un framework completo basado en Python muy usado en la minería de datos y en el rastreo de datos históricos. 

Pandas

Pandas es una biblioteca de Python que se utiliza para manipular e indexar datos. Se integra perfectamente con BeautifulSoup, de manera que los analistas de datos pueden hacer todo el proceso en un solo lenguaje de programación.

Parsehub

Es una herramienta online que permite extraer información de otras webs sin necesidad de conocer un lenguaje de programación. La versión gratuita tiene una funcionalidad limitada, pero es perfecta para iniciarse y hacer pruebas.

Ventajas de web scraping

El web scraping ofrece varias ventajas, especialmente para empresas y analistas que necesitan recopilar grandes cantidades de datos de manera eficiente. Algunas de las principales ventajas son:

     ● Automatización: Permite la extracción de datos de manera automatizada, lo que ahorra tiempo y esfuerzo en comparación con la recopilación manual.

     ● Eficiencia: Puede procesar grandes volúmenes de datos rápidamente, lo que es ideal para proyectos que requieren acceso a información masiva.

     ● Acceso a datos en tiempo real: Facilita la obtención de datos actuales y actualizados, lo que es crucial para análisis en tiempo real.

     ● Flexibilidad: Se puede aplicar a una amplia variedad de sitios web y tipos de datos, desde precios de productos hasta comentarios de usuarios.

     ● Análisis competitivo: Permite a las empresas monitorear las acciones de la competencia, como precios y promociones, para ajustar sus propias estrategias de mercado.

     ● Recopilación de datos estructurados: Convierte datos no estructurados de páginas web en formatos estructurados, como CSV o JSON, que son más fáciles de analizar.

A pesar de estas ventajas, es importante realizar el web scraping de manera ética y legal, respetando los términos de servicio de los sitios web y cumpliendo con las leyes de protección de datos.

Si te interesa profundizar en el web scraping, te animamos a solicitar información sobre nuestro Técnico Superior en Desarrollo de aplicaciones web – DAW, en el que podrás aplicar esta y muchas otras técnicas para extraer información.