Cómo utilizar WebScrapingAPI para raspar cualquier sitio web

El web scraping puede ser útil para diversos fines. Las empresas utilizan herramientas de extracción de datos para hacer crecer sus negocios. Los investigadores pueden utilizar los datos para crear estadísticas o como apoyo para sus tesis. Veamos cómo:

• Optimización de precios: Tener una mejor visión de tu competencia puede ayudar a que tu negocio crezca. De esta forma, sabrás cómo fluctúan los precios en el sector y cómo eso puede influir en tu negocio. Incluso si estás buscando un artículo para comprar, esto puede ayudarte a comparar precios de diferentes proveedores y encontrar la mejor oferta.
• Investigación: Esta es una forma eficaz de recopilar información para tu proyecto de investigación. Las estadísticas y los informes de datos son fundamentales para la fiabilidad de tus informes. El uso de una herramienta de web scraping agiliza el proceso.
• Aprendizaje automático: Para entrenar tu IA, necesitas una gran cantidad de datos con los que trabajar, y extraerlos manualmente puede llevar mucho tiempo. Por ejemplo, si quieres que tu IA detecte perros en fotos, necesitarás muchas imágenes de cachorros.

La lista sigue, pero lo que debes recordar es que el web scraping es una herramienta muy importante, ya que tiene muchos usos, ¡como una navaja suiza! Si tienes curiosidad por saber cuándo el web scraping puede ser la respuesta a tus problemas, ¿por qué no le echas un vistazo?

A continuación, verás algunas características y cómo WebScrapingAPI puede ayudarte a rastrear la web y extraer datos como si nadie te estuviera mirando.

Probablemente hayas pensado en crear tu propia herramienta de web scraping en lugar de usar una ya hecha, pero hay muchas cosas que debes tener en cuenta, y esto puede requerir mucho tiempo y esfuerzo.

No todos los sitios web quieren ser rastreados, por lo que desarrollan contramedidas para detectar y bloquear al bot para que no haga lo que tú quieres. Pueden utilizar diferentes métodos, como CAPTCHAs, limitación de velocidad y huellas del navegador. Si consideran que tu dirección IP es un poco sospechosa, bueno, lo más probable es que no puedas rastrear durante mucho tiempo.

Algunos sitios web solo quieren que se les extraiga información en determinadas regiones del mundo, por lo que debes utilizar un proxy para acceder a sus contenidos. Pero gestionar un conjunto de proxies tampoco es una tarea fácil, ya que necesitas rotarlos constantemente para no ser detectado y utilizar direcciones IP específicas para contenidos con restricciones geográficas.

A pesar de todos estos problemas, WebScrapingAPI te quita ese peso de encima y resuelve las dificultades con facilidad, haciendo que el scraping parezca pan comido. ¡Echa un vistazo y comprueba por ti mismo qué obstáculos pueden surgir al hacer web scraping!

Ahora que sabemos cómo puede ayudarnos WebScrapingAPI, veamos cómo utilizarlo, ¡y ten por seguro que también es bastante fácil!

Lo primero es lo primero: necesitamos una clave de acceso para poder utilizar WebScrapingAPI. Para obtenerla, debes crear una cuenta. El proceso es bastante sencillo y no tienes que pagar nada, ¡ya que también hay un plan de suscripción gratuito!

Tras iniciar sesión, se te redirigirá al panel de control, donde podrás ver tu clave de acceso única. Asegúrate de mantenerla en secreto y, si alguna vez crees que tu clave única se ha visto comprometida, siempre puedes usar el botón «Restablecer clave API» para obtener una nueva.

Una vez que tengas tu clave, podemos pasar al siguiente paso y ver cómo podemos usarla.

Es esencial conocer las funciones que ofrece WebScrapingAPI para ayudarnos en nuestra aventura de web scraping. Toda esta información se encuentra en la documentación, presentada de forma detallada, con ejemplos de código en diferentes lenguajes de programación.  Todo esto para comprender mejor cómo funcionan las cosas y cómo se pueden integrar en tu proyecto. La solicitud más básica que puedes realizar a la API es establecer los parámetros api_key y url con tu clave de acceso y la URL del sitio web que deseas rastrear, respectivamente. Aquí tienes un ejemplo rápido en Python:

import http.client
conn = http.client.HTTPSConnection("api.webscrapingapi.com")
conn.request("GET", "/v1?api_key=XXXXX&url=http%3A%2F%2Fhttpbin.org%2Fip")
res = conn.getresponse()
data = res.read()
print(data.decode("utf-8"))

WebScrapingAPI cuenta con otras funciones que se pueden utilizar para el scraping. Algunas de ellas se pueden aprovechar simplemente configurando unos pocos parámetros más, y otras ya están implementadas en la API, de las que hablamos anteriormente.

Veamos algunos otros parámetros que podemos configurar y por qué son útiles para nuestra extracción de datos:

• render_js: Algunos sitios web pueden renderizar elementos esenciales de la página utilizando JavaScript, lo que significa que parte del contenido no se mostrará al cargar la página inicialmente y no se extraerá. Mediante un navegador sin interfaz gráfica (headless), WSA es capaz de renderizar este contenido y extraerlo para que puedas utilizarlo. ¡Solo tienes que establecer render_js=1 y ya estás listo!
• proxy_type: Puedes elegir qué tipo de proxies utilizar. Aquí te explicamos por qué los proxies son tan importantes y cómo el tipo de proxy puede influir en tu web scraping.
• country: La geolocalización resulta útil cuando quieres extraer datos desde diferentes ubicaciones, ya que el contenido de un sitio web puede variar, o incluso ser exclusivo, dependiendo de la región. Aquí se establece el código de país de dos letras compatible con WSA.

Si quieres ver la WebScrapingAPI en acción antes de integrarla en tu proyecto, puedes utilizar el entorno de pruebas para comprobar algunos resultados. Cuenta con una interfaz intuitiva y es fácil de usar. Solo tienes que seleccionar los parámetros según el tipo de scraping que quieras realizar y enviar la solicitud.

En la sección de resultados, verás la salida una vez finalizado el scraping y el código de ejemplo de dicha solicitud en diferentes lenguajes de programación para facilitar la integración.

¿Cómo podemos utilizar WSA en nuestro proyecto? Echemos un vistazo a este ejemplo rápido en el que extraemos datos de Amazon para encontrar la tarjeta gráfica más cara de una página. Este ejemplo está escrito en JavaScript, pero puedes hacerlo en cualquier lenguaje de programación con el que te sientas cómodo.

En primer lugar, necesitamos instalar algunos paquetes que nos ayuden con la solicitud HTTP (got) y el análisis del resultado (jsdom) utilizando esta línea de comando en la terminal del proyecto:

npm install got jsdom

El siguiente paso es configurar los parámetros necesarios para realizar nuestra solicitud:

const params = {
   api_key: "XXXXXX",
   url: "https://www.amazon.com/s?k=graphic+card"
}

Así es como preparamos la solicitud a WebScrapingAPI para que rastree el sitio web por nosotros:

const response = await got('https://api.webscrapingapi.com/v1', {searchParams: params})

Ahora tenemos que ver dónde se encuentra cada elemento de la tarjeta gráfica dentro del HTML. Usando la Herramienta de Desarrollador, descubrimos que la clase s-result-item contiene todos los detalles sobre el producto, pero solo necesitamos su precio.

Dentro del elemento, podemos ver que hay un contenedor de precio con la clase a-price y la subclase a-offscreen, de donde extraeremos el texto que representa su precio.

WebScrapingAPI devolverá la página en formato HTML, por lo que tenemos que analizarla. JSDOM nos servirá para ello.

const {document} = new JSDOM(response.body).window

Tras enviar la solicitud y analizar la respuesta recibida de WSA, debemos filtrar el resultado y extraer solo lo que nos interesa. Del paso anterior sabemos que los detalles de cada producto se encuentran en la clase s-result-item, así que los recorremos. Dentro de cada elemento, comprobamos si existe la clase del contenedor de precio a-price y, si es así, extraemos el precio del elemento a-offscreen que hay en su interior y lo añadimos a una matriz.

Averiguar cuál es el producto más caro debería ser ahora pan comido. Solo hay que recorrer la matriz y comparar los precios entre sí.

Si lo envolvemos en una función asíncrona, el código final debería quedar así:

const {JSDOM} = require("jsdom");
const got = require("got");
(async () => {
   const params = {
       api_key: "XXX",
       url: "https://www.amazon.com/s?k=graphic+card"
   }
   const response = await got('https://api.webscrapingapi.com/v1', {searchParams: params})
   const {document} = new JSDOM(response.body).window
   const products = document.querySelectorAll('.s-result-item')
   const prices = []
   products.forEach(el => {
       if (el) {
           const priceContainer = el.querySelector('.a-price')
           if (priceContainer)               prices.push(priceContainer.querySelector('.a-offscreen').innerHTML)
       }
   })
   let most_expensive = 0
   prices.forEach((price) => {
       if(most_expensive < parseFloat(price.substring(1))) 
most_expensive = parseFloat(price.substring(1))
   })
     console.log("The most expensive item is: ", most_expensive)
})();

Esperamos que este artículo te haya mostrado lo útil que puede ser una herramienta de web scraping ya preparada y lo fácil que es usarla en tu proyecto. Se encarga de los obstáculos que ponen los sitios web, te ayuda a extraer datos de Internet de forma sigilosa y también puede ahorrarte mucho tiempo.

¿Por qué no pruebas WebScrapingAPI? Comprueba por ti mismo lo útil que es si aún no lo has hecho. Crear una cuenta es gratis y 1000 llamadas a la API pueden ayudarte a iniciar tu aventura de web scraping.

¡Empieza ahora mismo!