Web scraping frente a web crawling: conoce la diferencia

El web scraping, también conocido como extracción de datos, es el proceso automatizado de recopilar información estructurada de Internet. Este término genérico abarca una amplia gama de técnicas y casos de uso relacionados con el modus operandi del Big Data.

En su nivel más básico, el web scraping consiste en copiar datos de un sitio web. A continuación, los usuarios pueden importar los datos extraídos a una hoja de cálculo o una base de datos, o utilizar software para realizar un procesamiento adicional.

¿A quién beneficia el web scraping? A cualquiera que necesite un conocimiento exhaustivo sobre un tema concreto. Si alguna vez te has aventurado en cualquier tipo de investigación, lo más probable es que tu primer instinto fuera copiar y pegar manualmente los datos de las fuentes a tu base de datos local.

Hoy en día, los desarrolladores pueden utilizar fácilmente técnicas de web scraping gracias a las herramientas de automatización. Lo que antes le llevaba semanas a un equipo completar, ahora se puede hacer de forma autónoma en cuestión de horas con total precisión.

Pasar del scraping manual al automatizado ahorra tiempo a las personas. También supone una ventaja económica para los desarrolladores. Los datos recopilados mediante el uso de web scrapers pueden exportarse posteriormente a formato CSV, HTML, JSON o XML.

Suena fácil, ¿verdad? Bueno, crear un scraper desde cero que pueda hacer todo eso lleva mucho tiempo. Por no mencionar que el bot puede que no siempre funcione y que tendrás que alquilar proxies. Sin embargo, si aún así quieres intentarlo, tenemos algunos tutoriales que te ayudarán.

No obstante, uno de los aspectos más atractivos de utilizar una herramienta ya creada es lo sencillo que resulta incorporarla a tu proyecto. Todo lo que necesitas es un conjunto de credenciales y una comprensión básica de la documentación de la API.

Además, los rastreadores ya preparados pueden incluir muchas otras ventajas:

• Un navegador sin interfaz gráfica incorporado para ejecutar JavaScript
• Un solucionador de Captcha
• Un conjunto de proxies que abarca millones de direcciones IP
• Un rotador de proxies
• Una interfaz sencilla para personalizar las solicitudes

Nuestro equipo ha desarrollado una API de web scraping que te ahorrará mucho tiempo gracias a un exhaustivo estudio del sector y a que hemos centrado nuestros esfuerzos en crear la solución más beneficiosa que se nos ha ocurrido.

Todos conocemos y utilizamos Google, Bing u otros motores de búsqueda. Usarlos es sencillo: les pides algo y ellos buscan en todos los rincones de la web para darte una respuesta. Pero, al fin y al cabo, Google prospera gracias a su rastreador Googlebot.

Los rastreadores web son utilizados por los motores de búsqueda para escanear Internet en busca de páginas según las palabras clave que introduces y recordarlas mediante la indexación para su uso posterior en los resultados de búsqueda. Los rastreadores también ayudan a los motores de búsqueda a recopilar datos de sitios web: URL, hipervínculos, metaetiquetas y contenido escrito, así como a inspeccionar el texto HTML.

No tienes que preocuparte de que el bot se quede atrapado en un bucle infinito de visitas a los mismos sitios, ya que lleva un registro de a qué ha accedido ya. Su comportamiento también viene determinado por una combinación de criterios, tales como:

• política de revisitas
• política de selección
• política de deduplicación
• política de cortesía

Los rastreadores web se enfrentan a varios obstáculos, entre ellos la inmensidad y la constante evolución de la Internet pública y la selección de contenidos. Cada día se publican innumerables datos. Como resultado, tendrían que actualizar constantemente sus índices y examinar millones de páginas para obtener resultados precisos. No obstante, son componentes esenciales de los sistemas que analizan el contenido de los sitios web.

Los motores de búsqueda no tienen forma de saber qué páginas web existen. Antes de poder obtener las páginas relevantes para las palabras clave, los robots deben rastrearlas e indexarlas. Estos son los 7 pasos completos:

El web scraping se confunde a menudo con el rastreo web. El web scraping se diferencia del rastreo web en que extrae y duplica datos de cualquier página a la que acceda, mientras que el rastreo web navega y lee páginas para indexarlas. El rastreo busca páginas y contenido, mientras que el scraping se asegura de que los datos lleguen a ti.

El mito de que el web scraping y el web crawling funcionan simultáneamente es un malentendido que estamos dispuestos a aclarar. El web scraping es una técnica para extraer datos de páginas web. Ya sean páginas rastreadas, todas las páginas de un sitio concreto o páginas de archivos digitales, mientras que el web crawling puede generar una lista de URL para que el scraper las recopile. Por ejemplo, cuando una empresa quiere recopilar información de un sitio, rastreará las páginas y luego extraerá aquellas que contengan datos valiosos.

Combinar el rastreo web y el web scraping conduce a una mayor automatización y menos complicaciones. Mediante el rastreo, se puede generar una lista de enlaces y enviarla al scraper para que sepa qué extraer. La ventaja es recopilar datos de cualquier lugar de la World Wide Web sin necesidad de intervención humana.

El scraping y el rastreo web forman una combinación excelente para recopilar y procesar rápidamente datos que un ser humano no podría analizar en el mismo plazo de tiempo. A continuación se muestran algunos ejemplos de cómo esta combinación puede ayudar en los negocios:

Protección de la marca. Puede utilizar estas herramientas para encontrar rápidamente contenido online perjudicial para su marca (como robo de patentes, infracción de marcas registradas o falsificación) y catalogarlo para poder emprender acciones legales contra los responsables.

Monitorización de la marca. La monitorización de la marca es mucho más sencilla cuando se utiliza un rastreador web. El rastreador puede detectar menciones de su empresa en el entorno online y clasificarlas para que sean más fáciles de entender, como artículos de noticias o publicaciones en redes sociales. Añada el web scraping para completar el proceso y acceder a la información.

Control de precios. Las empresas utilizan el scraping para extraer datos de productos, analizar cómo afectan a su modelo de ventas y desarrollar la mejor estrategia de marketing y ventas. Los rastreadores, por su parte, buscarán páginas de nuevos productos que contengan información valiosa.

Marketing por correo electrónico. El web scraping puede recopilar sitios web, foros y secciones de comentarios a una velocidad vertiginosa y extraer todas las direcciones de correo electrónico que necesitas para tu próxima campaña. El rastreo de correos electrónicos puede incluso examinar foros y grupos de chat, buscando direcciones de correo electrónico que estén ocultas pero que se puedan encontrar en los encabezados.

Procesamiento del lenguaje natural. En este caso, los bots se utilizan para la investigación lingüística, donde las máquinas ayudan a interpretar los lenguajes naturales utilizados por los humanos.

Los rastreadores y los scrapers se utilizan para proporcionar enormes volúmenes de datos lingüísticos a estas máquinas para que adquieran experiencia. Cuantos más datos se envíen a la máquina, más rápido alcanzará su nivel ideal de comprensión. Los foros, los mercados y los blogs que incluyen diversos tipos de reseñas son los sitios más habituales para obtener este tipo de información.

Internet podrá entrenarla para que, con el tiempo, capte y reconozca la jerga, algo crucial en el marketing actual y que busca adaptarse a una variedad de contextos.

Gestión de activos inmobiliarios: En el sector inmobiliario, los rastreadores web y los scrapers se utilizan a menudo por su capacidad para analizar datos y tendencias del mercado. Ambos proporcionan información detallada sobre propiedades o grupos específicos de edificios, independientemente de la clase de activo (oficinas, industrial o comercial), lo que ayuda a las empresas de alquiler a obtener una ventaja competitiva. Para poner las cosas en perspectiva, los bots generan conocimientos que conducen a mejores previsiones de mercado y a prácticas superiores de gestión inmobiliaria.

Generación de clientes potenciales. Los anuncios y las ofertas especiales son inútiles si no llegan a las personas adecuadas. Las empresas utilizan rastreadores y scrapers para encontrar a esas personas, ya sea en las redes sociales o en los registros mercantiles. Los bots pueden encontrar y recopilar rápidamente información de contacto que luego se envía al equipo de ventas o de marketing.

Ahora que ya sabes cómo funciona todo, probablemente te preguntes cómo rastrear sitios web. Crear tu propio rastreador te ahorra dinero y es más fácil de lo que crees. Por eso, hemos preparado una guía detallada con todos los entresijos, los pasos a seguir y todo lo demás.

• Python 3.
• IDE de Python. Recomendación: en esta guía utilizaremos Visual Studio Code, pero cualquier otro IDE servirá.
• Selenium: para extraer el HTML de sitios web dinámicos.
• BeautifulSoup: para analizar el documento HTML.
• ChromeDriver: un controlador web para configurar Selenium. ¡Descarga la versión adecuada y recuerda la ruta donde lo has guardado!

Primero, instalemos las bibliotecas que necesitamos. Abre un terminal en el IDE que prefieras y ejecuta los siguientes comandos:

> pip install selenium
> pip install beautifulsoup4

Ahora importemos las bibliotecas que hemos instalado a nuestro código Python. También definimos la URL que vamos a rastrear y añadimos la configuración para Selenium. Solo tienes que crear un archivo crawler.py y añadir lo siguiente:

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
from bs4 import BeautifulSoup

CHROMEDRIVER_PATH = "your/path/here/chromedriver_win32/chromedriver"
BASE_URL = "https://ecoroots.us"
SECTION = "/collections/home-kitchen"
FULL_START_URL = BASE_URL + SECTION

options = Options()
options.headless = True
driver = webdriver.Chrome(CHROMEDRIVER_PATH, options=options)

Hemos elegido un sitio web de comercio electrónico que vende productos de cero residuos, y accederemos a la página de cada producto para extraer su HTML. Por lo tanto, buscaremos todos los enlaces internos del sitio web de la tienda y accederemos a ellos de forma recursiva. Pero primero, echemos un vistazo a la estructura de la página y asegurémonos de que no nos encontramos con ningún problema de rastreabilidad. Haz clic con el botón derecho en cualquier lugar de la página, luego en «Inspeccionar elemento», ¡y listo! El HTML es nuestro.

Ahora podemos empezar a escribir el código. Para crear nuestro rastreador, seguiremos un flujo recursivo, de modo que accederemos a todos los enlaces que encontremos. Pero primero, definamos nuestro punto de entrada:

def crawl(url, filename):
    page_body = get_page_source(url, filename)
    soup = BeautifulSoup(page_body, 'html.parser')
    start_crawling(soup)

crawl(FULL_START_URL, 'ecoroots.txt')

Implementamos la función crawl, que extraerá los documentos HTML a través de nuestro procedimiento get_page_source. A continuación, creará el objeto BeautifulSoup que facilitará nuestro análisis y llamará a la función start_crawling, que comenzará a navegar por el sitio web.

def get_page_source(url, filename):
    driver.get(url)
    soup = BeautifulSoup(driver.page_source, 'html.parser')
    body = soup.find('body')

    file_source = open(filename, mode='w', encoding='utf-8')
    file_source.write(str(body))
    file_source.close()

    return str(body)

Como se ha indicado anteriormente, la función get_page_source utilizará Selenium para obtener el contenido HTML del sitio web y lo escribirá en un archivo de texto en la sección <body>, ya que es la que contiene todos los enlaces internos que nos interesan.

unique_links = {}

def start_crawling(soup):
    links = soup.find_all(lambda tag: is_internal_link(tag))

    for link in links:
        link_href = link.get('href')

        if not link_href in unique_links.keys() or unique_links[link_href] == 0:
            unique_links[link_href] = 0

            link_url = BASE_URL + link_href
            link_filename = link_href.replace(SECTION + '/products/', '') + '.txt'
            crawl(link_url, link_filename)

            unique_links[link_href] = 1

Esta es la lógica principal del rastreador. Una vez que reciba el objeto BeautifulSoup, extraerá todos los enlaces internos. Lo hacemos utilizando una función lambda, con algunas condiciones que hemos definido en la función is_internal_link:

def is_internal_link(tag):
    if not tag.name == 'a': return False
    if tag.get('href') is None: return False
    if not tag.get('href').startswith(SECTION + '/products'): return False
    return True

Esto significa que, para cada elemento HTML que encontramos, primero verificamos si es una etiqueta <a>, si tiene un atributo href y, a continuación, si el valor del atributo href contiene un enlace interno.

Una vez que obtenemos la lista de enlaces, iteramos por cada uno de ellos, construimos la URL completa y extraemos el nombre del producto. Con estos nuevos datos, tenemos un nuevo sitio web que pasamos a la función de rastreo desde nuestro punto de entrada, de modo que el proceso comienza de nuevo.

Pero, ¿qué pasa si nos encontramos con un enlace que ya hemos visitado? ¿Cómo evitamos un ciclo sin fin? Bueno, para esta situación, contamos con la estructura de datos unique_links. Por cada enlace que iteramos, verificamos si se ha accedido a él antes de empezar a rastrearlo. Si es nuevo, simplemente lo marcamos como visitado una vez finalizado el rastreo.

Una vez que ejecutes tu script, el rastreador comenzará a navegar por los productos del sitio web. Puede tardar unos minutos, dependiendo del tamaño del sitio web que elijas. Finalmente, ahora deberías tener un conjunto de archivos de texto que contendrán el HTML de cada página que visite tu rastreador.

El rastreo web y el scraping web están estrechamente entrelazados e influyen en el éxito del otro al contribuir a la información que finalmente se procesa. Esperamos que este artículo te ayude a evaluar el uso de estos mecanismos complementarios y los entornos en los que pueden emplearse.

La automatización es el futuro de la recopilación de datos. Solo por esa razón, hemos creado una solución que te ahorra la molestia de escribir código, con la que obtienes un acceso rápido al contenido web y evitas bloqueos de IP. Antes de poner en orden tu presupuesto, ¿por qué no echas un vistazo a nuestro paquete de prueba gratuito con proxies residenciales y móviles incluidos desde el primer momento? Sigue con el scraping.