Web Scraping: Mejores Métodos y Prácticas

¡Hola! El web scraping se ha convertido en una parte integral de los negocios modernos. Por lo tanto, en este artículo, compartiré los principales métodos y prácticas de web scraping, hablaré sobre sus desafíos y cómo superarlos.

¿Qué es el Web Scraping?

El scraping web es un proceso automatizado de recopilación de datos de páginas web. En otras palabras, es un proceso donde un programa envía solicitudes a un sitio web, extrae el código HTML y lo analiza para extraer la información necesaria. Este enfoque es especialmente útil cuando necesitas recopilar grandes cantidades de datos en un corto período de tiempo. Por ejemplo, si necesitas recopilar precios de varios mercados o analizar comentarios de foros.

¿Por qué necesitas el web scraping?

Imagina que necesitas recopilar datos de miles de páginas manualmente. Requeriría una cantidad enorme de tiempo y esfuerzo. El web scraping automatiza este proceso. Te permite:

• Analiza datos fácilmente. Por ejemplo, si estás trabajando con mercados, el scrapinge ayuda a rastrear cambios de precios, disponibilidad de productos y evaluar competidores.
• Estudia tendencias. El scraping web te permite extraer datos de sitios de noticias, redes sociales y foros para analizar las preferencias y comportamiento de los usuarios.
• Mantente al día con los últimos cambios. En algunos casos, los datos del sitio web cambian, y el scraping ayuda a obtener rápidamente información actualizada, ya sea sobre la disponibilidad del producto o actualizaciones de precios.
• Crea las estrategias más efectivas. Al analizar conjuntos de datos masivos, puedes planificar y crear estrategias de marketing exitosas considerando tanto las experiencias positivas como negativas de los competidores, lo que puede ayudar a que tu negocio sea más exitoso.

Permíteme darte un ejemplo de cómo el scraping se puede aplicar en la vida real. Por ejemplo, para identificar los temas más populares y estrategias exitosas de interacción con la audiencia, un especialista en SMM configura un scraper para recopilar datos sobre comentarios y me gusta en las publicaciones de los competidores. Y hay muchas ejemplos así; el scraping es una de las bases de un negocio exitoso en estos tiempos. Pero no todo es un camino fácil.

¿Cómo detectan los sitios web a los raspadores?

Muchos propietarios de sitios web están en contra del scraping, aunque la información en sus sitios está públicamente disponible. Ellos toman medidas activas para evitar la recolección automatizada de datos. A continuación, he enumerado los métodos más comunes para protegerse contra la extracción de datos de sitios web:

Limitación de velocidad

Muchos sitios web utilizan la limitación de velocidad para protegerse contra raspadores automáticos. Este método establece límites en la cantidad de solicitudes que pueden ser enviadas desde una única dirección IP dentro de un corto período de tiempo. Ayuda no solo a prevenir la sobrecarga del servidor, sino que también restringe la actividad de los bots. Algunos sitios web están configurados para bloquear solo ciertas acciones si se excede el límite (por ejemplo, crear cuentas o enviar formularios), mientras que otras acciones siguen estando disponibles, lo que hace más difícil detectar el bloqueo. Para evitar estas restricciones, utiliza proxies rotativos. Esto te permite cambiar tu dirección IP con cada nueva solicitud, evitando ser bloqueado.

CAPTCHA

CAPTCHA es una de las herramientas más efectivas para proteger sitios web del web scraping. Se activa durante actividades sospechosas relacionadas con un gran número de solicitudes o comportamiento de usuario no natural. Los CAPTCHAs modernos, como Google reCAPTCHA, analizan el comportamiento del usuario en la página, mientras que el CAPTCHA Invisible puede activarse sin intervención del usuario si un bot deja huellas digitales sospechosas. Para evadir dichos sistemas, se necesita un buen navegador anti-detección, que cambia la huella del navegador, imita el comportamiento de un usuario real y utiliza proxies de alta calidad. A veces, los navegadores anti-detección pueden funcionar con solucionadores de CAPTCHA para evadir automáticamente la verificación.

Bloques de IP

El bloqueo de direcciones IP generalmente ocurre cuando se realizan demasiadas solicitudes en un corto período de tiempo, y el sitio web lo percibe como un comportamiento sospechoso, bloqueándolas. Vale la pena señalar que los sitios web pueden bloquear tanto direcciones IP individuales como rangos completos, especialmente si estas direcciones IP pertenecen a proveedores de servicios en la nube grandes como AWS o Google Cloud. Para evadir de manera más efectiva este tipo de protección, recomendaría usar proxies móviles o residenciales rotativos, ya que son más difíciles de detectar y bloquear.

Cambios en la estructura del sitio web

Algunos sitios web cambian habitualmente su marcado HTML, lo que complica el trabajo de los scrapers. El sitio puede eliminar o cambiar nombres de clases CSS, reestructurar el DOM (Modelo de Objetos del Documento) y agregar clases CSS dinámicas que cambian con cada nueva solicitud. Estos cambios son especialmente comunes en sitios web que utilizan JavaScript para la carga de contenido dinámico. Para hacer scrape a sitios web con estos métodos de protección, es necesario actualizar regularmente los scripts y verificar la relevancia de la estructura HTML.

Sitios Web con mucho JavaScript

Muchos sitios web modernos dependen de JavaScript para cargar contenido, lo que hace que el raspado sea más difícil. La extracción de HTML simple ya no proporcionará los datos necesarios, ya que la mayoría del contenido se carga solo después de que la página se haya cargado por completo. Para solucionar este problema, se emplean navegadores sin cabeza, a menudo utilizados con bibliotecas como Puppeteer o Selenium. Estas bibliotecas permiten que la página se renderice completamente como en un navegador regular, recuperando toda la información de una vez. Además, los sitios web pueden ocultar solicitudes de API o protegerlas con autenticación adicional, lo que añade más complejidad.

Carga lenta de la página

Cuando se realizan un gran número de solicitudes a un sitio web o cuando el servidor está bajo una carga pesada, las páginas pueden cargarse lentamente, lo que dificulta el trabajo de los scrapers. Algunos sitios ralentizan intencionalmente la velocidad de respuesta si detectan actividad anormal, obligando al scraper a detenerse debido a los tiempos de espera. Para evitar esto, puedes usar la función de reintentar la solicitud y evitar exceder los límites de velocidad de solicitud.

Etapas del proceso de web scraping

Ahora veamos las etapas clave del web scraping:

• Recopilando el código fuente de la página. En otras palabras, se envía una solicitud HTTP al servidor para obtener el código HTML de la página. Este proceso es similar a cómo funciona un navegador al cargar un sitio, pero en lugar de renderizar la página visualmente, se recibe su código fuente. En Python, la biblioteca "Requests" es perfecta para esta tarea, permitiéndote enviar fácilmente solicitudes GET y obtener el contenido de la página.
• Extrayendo los datos necesarios. Después de obtener el código HTML, utilizamos un analizador, como Beautiful Soup. Esta es una de las bibliotecas populares para Python, que ayuda a analizar el código HTML, encontrar los elementos necesarios (por ejemplo, encabezados, tablas o enlaces) y extraer datos de ellos. En esta etapa, es esencial analizar cuidadosamente la estructura de la página para configurar adecuadamente el analizador y encontrar los elementos y datos requeridos.
• Formateando y guardando los datos. Luego, los datos deben convertirse en un formato conveniente, ya sea CSV, JSON, u cualquier otra base de datos que se adapte a tus necesidades. En este punto, es importante organizar los datos correctamente para que sean fácilmente accesibles y puedan utilizarse en el futuro para análisis o procesamiento.

Métodos de Web Scraping

En esta sección, discutiremos dos métodos de scrap, uno para principiantes que recién están estudiando este tema y otro para usuarios avanzados.

Extracción sencilla

Si estás empezando con el scraping y no quieres o no puedes escribir código, puedes utilizar herramientas ya hechas disponibles en línea. Existen muchas herramientas de este tipo, por ejemplo, Octoparse o ParseHub, que ofrecen interfaces visuales para crear scripts de scraping. Estas aplicaciones hacen que el scraping sea accesible incluso para aquellos que no entienden de programación.

Octoparse - Un programa con una interfaz gráfica que te permite recopilar datos fácilmente. Soporta la recolección de datos tanto de sitios simples como dinámicos.

ParseHub - Otro servicio popular con la capacidad de raspar páginas donde el contenido no se carga inmediatamente, sino durante la interacción con el sitio.

Rastreo Programático

Para tareas más complejas o para tener un control total sobre el proceso de scraping, es mejor utilizar bibliotecas especializadas. Estas bibliotecas pueden utilizarse con lenguajes de programación como Python y JavaScript, lo que te permite adaptar el scraper a tareas y requisitos específicos.

Beautiful Soup (Python)

Esta biblioteca está diseñada para extraer datos fácilmente de documentos HTML y XML. Es perfecta para páginas estáticas donde el contenido está disponible inmediatamente después de cargar el HTML. Beautiful Soup simplifica y agiliza el scraping, especialmente para proyectos pequeños o para analizar datos que se presentan completamente en el sitio justo después de cargar.

Ejemplo de código:

import requests from bs4 import BeautifulSoup

Retrieve the content of the page response = requests.get("https: //example, com") soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

Extract and print all h3 headers for headers in soup.find_all('h3'): print(headers.text)

Títere (JavaScript)

Esta es una herramienta poderosa para trabajar con sitios web que utilizan mucho JavaScript. Puppeteer lanza un navegador Chrome en modo sin cabeza, que renderiza completamente la página, incluyendo la ejecución de JavaScript, lo que lo hace ideal para sitios dinámicos donde los datos se cargan después de renderizar. Puppeteer permite automatizar escenarios complejos de interacción con una página web, como completar formularios, navegar por páginas y tomar capturas de pantalla.

Ejemplo de código:

const puppeteer = require('puppeteer');

(async () => {

Launching the browser in headless mode const browser = await puppeteer.launch(); const page = await browser.newPage();

Navigating to the page await page.goto('https: //example, com');

Extracting and printing the page title const title = await page.title(); console.log( Page title: ${titlee});

Closing the browser await browser.close(); })();

Tipos de Web Scraping

El web scraping se puede dividir en dos tipos principales: scraping de páginas estáticas y dinámicas. Dependiendo de cómo se cargue el contenido en la página web, se eligen los métodos y herramientas adecuados para extraer datos.

Extracción de Páginas Estáticas

Las páginas estáticas cargan todo el contenido inmediatamente al cargar el código HTML de la página. Esto significa que los datos están directamente disponibles en la fuente HTML y no requieren procesamiento adicional, como la ejecución de JavaScript. Para hacer scraping de estas páginas, son adecuadas herramientas simples que trabajan con HTML, como Beautiful Soup.

Las principales ventajas de raspar páginas estáticas son la simplicidad y la velocidad. Dado que el HTML se carga por completo de inmediato, el raspador puede extraer fácilmente los datos necesarios sin necesidad de scripts adicionales ni simulación de navegador.

Ejemplos de sitios con contenido estático simple:

• Sitios de noticias - Muchos portales de noticias proporcionan artículos en HTML estático sin carga de datos dinámicos.
• Blogs - Los blogs personales o corporativos a menudo utilizan páginas estáticas para mostrar contenido.
• Portales de información - Sitios que contienen información de referencia, documentos u otros datos textuales a menudo no dependen de JavaScript para cargar contenido.

Extracción de páginas dinámicas

Las páginas dinámicas cargan el código HTML principal de inmediato, pero parte de los datos aparecen solo después de que la página se haya cargado por completo. Esto hace que el scraping sea más difícil, ya que las bibliotecas estándar como Beautiful Soup no pueden interactuar con JavaScript. Para realizar estas tareas, se necesitan herramientas capaces de renderizar la página, interactuar con ella y ejecutar scripts, como lo hace un navegador real. Ejemplos de estas herramientas incluyen Puppeteer, Selenium y Playwright, que ejecutan el navegador en un modo "headless", simulando un navegador real. El problema con las páginas dinámicas es que muchos sitios cargan datos a medida que el usuario interactúa con el sitio. Por ejemplo, pueden aparecer nuevos elementos al desplazarse, y los datos pueden cargarse a través de solicitudes AJAX. En este caso, las herramientas regulares no pueden obtener inmediatamente todo el contenido ya que se carga después de ciertas acciones.

Ejemplos de sitios dinámicos:

• Redes sociales – Plataformas como Facebook, Instagram o Twitter utilizan activamente JavaScript para la carga de contenido dinámico.
• Grandes plataformas de comercio electrónico – Tiendas en línea como Ozon, WB, Amazon, AliExpress, etc., cargan datos de productos y filtros dinámicamente a través de solicitudes AJAX dependiendo de las acciones del usuario.
• Plataformas de contenido generado por el usuario – Sitios como YouTube o Reddit cargan contenido (videos, comentarios, publicaciones) según la actividad del usuario, utilizando JavaScript.

Consejos prácticos para un web scraping exitoso

Para que tu proceso de scraping sea exitoso y no provoque una reacción negativa de los sitios web, es esencial evitar crear una carga excesiva en los recursos web. Ahora vamos a repasar los consejos prácticos clave y las recomendaciones para un scraping exitoso.

1. Seguir las reglas del sitio

Cada sitio web tiene sus propios términos de uso, los cuales deben seguirse. Antes de comenzar a hacer scrap, asegúrate de verificar el archivo robots.txt. Este archivo contiene instrucciones para los rastreadores web sobre qué páginas pueden ser scrapear y cuáles no. Aunque no es obligatorio seguir estas instrucciones desde un punto de vista técnico, el incumplimiento puede acarrear consecuencias legales o un bloqueo por parte del recurso.
Además, no ignores los términos del servicio del sitio web (ToS). En muchos sitios web, especialmente en redes sociales y grandes plataformas, hacer scraping de datos detrás de un inicio de sesión (por ejemplo, páginas personales) puede violar sus reglas y plantear cuestiones legales.

2. Velocidad y carga en el sitio web

Al recopilar datos de sitios pequeños o recursos con ancho de banda limitado, trata de no crear una carga excesiva enviando un montón de solicitudes HTTP. Añade retrasos entre las solicitudes (generalmente de unos segundos a un minuto) y limita el número de solicitudes en un cierto período. Esto es especialmente importante al trabajar con sitios web pequeños que pueden ser fácilmente abrumados por un gran número de solicitudes.
En estos casos, recomendaría hacer scraping durante los momentos de baja actividad (por ejemplo, por la noche) para minimizar cualquier consecuencia negativa para la operación del recurso.

3. Utiliza APIs cuando sea posible

Algunos sitios web proporcionan APIs oficiales para acceder a datos. Utilizar un API no solo es una forma ética de obtener datos, sino también un método más eficiente. Los APIs a menudo proporcionan datos estructurados y reducen la carga en el servidor. Si el sitio web que planeas scrapear ofrece un API, es mejor usarlo en lugar de hacer web scraping directamente.

4. Rotación de IP

Para prevenir bloqueos de sitios web, es importante utilizar rotación de IP. Si se envían demasiadas solicitudes desde una sola dirección IP, es posible que el sitio web la bloquee automáticamente como actividad sospechosa. El uso de navegadores anti-detección junto con proxies que permitan la rotación de IP puede ayudar a evitar este problema. También vale la pena señalar que algunos sitios web bloquean activamente direcciones IP en la nube, por lo que es mejor elegir proxies residenciales o móviles.

5. Utilice navegadores anti-detección

Para enmascarar el scrapping automatizado, especialmente al trabajar con sitios web que utilizan activamente JavaScript y otros elementos dinámicos, se recomienda usar navegadores anti-detección. Ayudan a ocultar el hecho de la recolección automatizada de datos al cambiar las huellas del navegador (agente de usuario, encabezados de solicitud, cookies, etc.), haciendo que tu scraper sea menos notable para los sistemas de defensa del sitio web.

6. Comportarse como un Usuario Real

Los sitios web pueden rastrear el comportamiento del usuario, y si parece sospechoso (por ejemplo, acciones demasiado rápidas o solicitudes repetitivas), pueden bloquear el acceso. Para evitar esto, los scrapers deben imitar el comportamiento de un usuario real. Esto puede incluir retrasos aleatorios entre las solicitudes, usar diferentes user-agent (huellas del navegador) y simular acciones como desplazarse o hacer clic. En otras palabras, hacer todo lo posible para que el sistema perciba al bot como un usuario ordinario.

7. Actualiza Regularmente Tu Raspador

Los sitios web cambian constantemente su estructura, añaden nuevos elementos o modifican los existentes. Esto puede romper tu raspador si no se actualiza. Para mantener el raspador efectivo y estable, es necesario revisar regularmente la estructura del sitio web y realizar cambios correspondientes en su código. También es importante probarlo en diferentes páginas para prevenir problemas.

8. Actúa lo más natural posible

No solo debes imitar el comportamiento humano, sino que el ritmo general de interacción con el sitio debe ser lo más natural posible. Agrega intervalos aleatorios entre las solicitudes, y evita crear patrones repetitivos que puedan ser rastreados fácilmente. Por ejemplo, las solicitudes con intervalos de tiempo idénticos o solicitudes continuas durante varias horas pueden ser fácilmente señaladas como sospechosas.

Conclusión

El web scraping es una herramienta poderosa para automatizar la recopilación de datos, abriendo vastas oportunidades para análisis y toma de decisiones. Sin embargo, el scraping exitoso requiere no solo las herramientas adecuadas, sino también la adherencia a ciertas reglas, como la rotación de IP y el uso de navegadores anti-detección para evadir la protección del sitio web. Siguiendo los métodos descritos en este artículo, podrás recolectar datos de manera eficiente, evitando bloqueos y sin violar las reglas del sitio web.