¿Qué es Web Scraping y por qué usar Web String?

Los sitios web están repletos de datos valiosos, y la adquisición de datos implica un proceso complejo de copiar y pegar manualmente la información o adherirse al formato utilizado por la empresa, independientemente de su compatibilidad con el sistema de los usuarios. Aquí es donde entra en juego el web scraping.

Web Scraping: ¿Qué es?

Web Scraping es el proceso de extraer y analizar datos de un sitio web que, a su vez, se convierte a un formato que lo hace útil para los usuarios.

Aunque el web scraping se puede hacer manualmente, el proceso se vuelve complejo y tedioso cuando se involucra una gran cantidad de datos sin procesar. Aquí es donde entran en vigor las herramientas automatizadas de web scraping, ya que son más rápidas, eficientes y relativamente económicas.

Los Web Scrapers son dinámicos en sus características y funciones, ya que su utilidad varía según las configuraciones y formas de los sitios web. Aprenda ciencia de datos de las mejores universidades de upGrad para comprender varios conceptos y métodos de ciencia de datos.

¿Cómo Web Scrape datos útiles?

El proceso de web scraping comienza proporcionando a los usuarios una o más URL. Las herramientas de extracción generan un código HTML para la página web que debe desecharse.

Luego, el raspador extrae todos los datos disponibles en la página web o solo las partes seleccionadas de la página, según los requisitos del usuario.

Los datos extraídos se convierten luego en un formato utilizable.

¿Por qué algunos sitios web no permiten el web scraping?

Algunos sitios web bloquean descaradamente a sus usuarios para que no raspen sus datos. ¿Pero por qué? Estas son las razones por qué:

1. Para proteger sus datos confidenciales: Google Maps, por ejemplo, no permite que los usuarios obtengan resultados más rápidos si las consultas son demasiadas.
2. Para evitar bloqueos frecuentes: el servidor de un sitio web puede bloquearse o ralentizarse si se inunda con solicitudes similares, ya que consumen una gran cantidad de ancho de banda.

Diferentes categorías de web scrapers

Los web scrapers difieren entre sí en muchos aspectos. Se utilizan cuatro tipos de web scrapers.

1. Preconstruido o autoconstruido
2. extensiones del navegador
3. Interfaz de usuario (IU)
4. Nube y locales

1. Raspadores web de fabricación propia

Construir un web scraper es tan simple que cualquiera puede hacerlo. Sin embargo, el conocimiento del manejo de herramientas de raspado solo se puede obtener si el usuario está bien versado en programación avanzada.

Muchos raspadores web de construcción propia están disponibles para aquellos que no son buenos en programación. Estas herramientas preconstruidas se pueden descargar y usar de inmediato. Algunas de estas herramientas están equipadas con funciones avanzadas como la programación de Scrape, la exportación de hojas de Google, JSON, etc.

2. Extensiones del navegador

Dos formas de raspadores web que se usan ampliamente son las extensiones de navegador y el software de computadora. Las extensiones del navegador son programas que se pueden conectar al navegador como Firefox o Google Chrome. Las extensiones son fáciles de ejecutar y se pueden fusionar fácilmente en los navegadores. Se pueden usar para analizar datos solo cuando se colocan dentro del navegador, y las funciones avanzadas ubicadas fuera del navegador no se pueden implementar usando extensiones de scraper.

Para aliviar esa limitación, se puede usar un software de raspado instalándolo en la computadora. Aunque no es tan simple como las extensiones, las funciones avanzadas se pueden implementar sin ninguna limitación del navegador.

3. Interfaz de usuario (IU)

Los web scrapers difieren en sus requisitos de interfaz de usuario. Mientras que algunos requieren solo una única interfaz de usuario y línea de comando, otros pueden requerir una interfaz de usuario completa en la que se proporciona un sitio web completo al usuario para que pueda obtener los datos necesarios con un solo clic.

Algunas herramientas de raspado web tienen la disposición de mostrar consejos y mensajes de ayuda a través de la interfaz de usuario para ayudar al usuario a comprender todas las funciones proporcionadas por el software.

4. Nube o local

Los raspadores locales se ejecutan en la computadora y se alimentan de sus recursos y conexión a Internet. Esto tiene la desventaja de ralentizar la computadora cuando se usan los raspadores. También afecta los límites de datos del ISP cuando se ejecuta en muchas URL.

Por el contrario, las herramientas de raspado basadas en la nube se ejecutan en un servidor externo proporcionado por la empresa que desarrolla los raspadores. Esto garantiza la liberación de recursos de la computadora, y los usuarios pueden trabajar en otras tareas mientras raspan simultáneamente. Los usuarios reciben una notificación una vez que se completa el raspado.

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Web scraping usando diferentes métodos

Los cuatro métodos de web scraping que se utilizan ampliamente son:

1. Análisis de datos de la web usando métodos de cadena
2. Análisis de datos usando expresiones regulares
3. Extraer datos usando un analizador HTML
4. Extraer datos al interactuar con componentes de otros sitios web.

Análisis de datos de la web usando métodos de cadena

• Esta técnica obtiene datos de sitios web utilizando métodos de cadena. Para buscar los datos deseados de los textos HTML, se puede utilizar la herramienta de búsqueda (). Con esta herramienta, la etiqueta del título se puede obtener del sitio web.
• Si se conoce el índice del primer y último carácter del título, se puede usar un segmento de cadena para raspar el título.
• La herramienta. find () devolverá la primera ocurrencia de la subcadena, y luego el índice de la etiqueta inicial <título> se puede obtener usando la cadena ” <título> para obtener. encontrar ().
• El dato de interés es el índice del título y no el índice del <título>. Para obtener un índice para la primera letra del título, la longitud de la cadena “<título> se puede agregar al índice del título.
• Ahora, para obtener el índice de la parte final </title>, se puede usar la cadena “</title>”.
• Ahora que se obtuvo la primera y última parte del título, se puede analizar todo el título cortando la cadena HTML. Aquí está el programa para hacerlo:

>>> url = “ http://olympus.realpython.org/profiles/poseidón “

>>> pagina = urlopen(url)

>>> html = página.leer().decodificar(“utf-8”)

>>> start_index = html.find(“<título>”) + len(“<título>”)

>>> índice_final = html.buscar(“</título>”)

>>> titulo = html[start_index:end_index]

>>> titulo

'\n<cabeza>\n<título>Perfil: Poseidón'

Observe la presencia de código HTML en el título.

Análisis de datos usando expresiones regulares

• Las expresiones regulares, también conocidas como expresiones regulares, son patrones que se utilizan para buscar un texto dentro de una cadena. Los analizadores de expresiones regulares son compatibles con Python a través de su módulo re.
• Para comenzar con el análisis de expresiones regulares, primero se debe importar el módulo re. Los caracteres especiales llamados metacaracteres se usan en expresiones regulares para mencionar diferentes patrones.
• Por ejemplo, el asterisco de carácter especial (*) se utiliza para indicar 0.
• A continuación se puede ver un ejemplo del uso de findall () para buscar texto dentro de una cadena.

>>> re. encontrar todo ("xy*, "ac")

['C.A']

• En este programa de python, el primer argumento y el segundo argumento denotan la expresión regular y la cadena que se verificará, respectivamente. El patrón "xy* z" coincidirá con cualquier parte de la cadena que comience con "x" y termine con "z". La herramienta re. findall () devuelve una lista que tiene todas las coincidencias.
• La cadena "xz" coincide con este patrón, por lo que se coloca en la lista.
• Se puede usar un punto (.) para representar cualquier carácter individual en una expresión regular.

Extraer datos usando un analizador HTML

Aunque las expresiones regulares son efectivas para hacer coincidir patrones, un analizador HTML diseñado exclusivamente para raspar páginas HTML es más conveniente y rápido. La biblioteca de sopas es la más utilizada para este propósito.

• El primer paso en el análisis de HTML es instalar Beautiful Soup ejecutando:

$ python3 -m pip install beautifulsoup4.

Los detalles de la instalación se pueden ver usando Run pip. Aquí está el programa para crear el hermoso objeto sopa:

importar re

de urllib.request importar urlopen

url = “http://olympus.realpython.org/profiles/dionysus”

página = urlopen(url)

html = página.leer().decodificar(“utf-8”)

patrón = “<título.*?>.*?</título.*?>”

match_results = re.search(patrón, html, re.IGNORECASE)

título = match_results.group()

title = re.sub(“<.*?>”, “”, title) # Eliminar etiquetas HTML

imprimir (título)

• Ejecute el programa para sopa hermosa usando python. El programa abrirá la URL requerida, leerá los textos HTML de la página web como una cadena y los delegará a la variable HTML. Como resultado, se genera un hermoso objeto de sopa y se asigna a la variable de sopa.
• El hermoso objeto sopa se genera con dos argumentos. El primer argumento tiene el HTML que se raspará y el segundo argumento tiene la cadena "html. parser” que representa el analizador HTML de Python.

Extraer datos al interactuar con componentes de otros sitios web.

El módulo “url lib” se utiliza para obtener los contenidos de una página web. A veces, los contenidos no se muestran por completo y algunos contenidos ocultos se vuelven inaccesibles.

• La biblioteca de Python no tiene opciones para interactuar con las páginas web directamente. Se puede utilizar un paquete de terceros como Mechanical Soup para este propósito.
• La sopa mecánica instala un navegador sin cabeza, un navegador sin interfaz de usuario gráfica (interfaz de usuario). Este navegador puede ser controlado por programas python.
• Para instalar Mechanical Soup, ejecute el siguiente programa de Python.

$ python3 -m pip install MechanicalSoup

• La herramienta pip muestra los detalles del paquete instalado.

Propósito del web scraping

La siguiente lista muestra los propósitos comunes para los que se realiza el web scraping.

1. Extraer los detalles de los precios de las acciones y cargarlos en la aplicación API.
2. Obtenga datos de las páginas amarillas para crear clientes potenciales.
3. Extraer datos de un buscador de tiendas para identificar ubicaciones comerciales efectivas.
4. Raspado de información sobre los productos de Amazon u otras plataformas para el análisis de la competencia.
5. Extracción de datos sobre deportes para apuestas o entretenimiento.
6. Analizar datos sobre finanzas para estudiar e investigar el mercado.

Conclusión

Los datos están en todas partes, y no hay escasez de datos ingeniosos. El proceso de convertir datos sin procesar en un formato utilizable se ha vuelto simple y rápido con la llegada de nuevas tecnologías en el mercado. La biblioteca estándar de Python ofrece una amplia variedad de herramientas para el web scraping, pero las que ofrece PyPI simplifican el proceso. El raspado de datos se puede utilizar para crear muchas tareas emocionantes, pero es particularmente importante respetar la privacidad y las condiciones de los sitios web y asegurarse de no sobrecargar el servidor con un tráfico enorme.

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