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Web Scraping con Python: Guía Paso a Paso

Wednesday, February 10, 2021

La necesidad de extraer datos de una web está aumentando. Cuando realizamos proyectos relacionados con datos, como el seguimiento de precios, análisis de negocios o agregador de noticias, siempre tendremos que registrar los datos de los sitios web. Sin embargo, copiar y pegar datos línea por línea ha quedado desactualizado. En este artículo, te enseñaremos cómo convertirte en un "Experto" en la extracción de datos en la web, que consiste en hacer web scraping con python.

 

Tabala de Contenidos

¿Por qué se utiliza el Web Scraping?

API

¿Por qué deberíamos usar python en lugar de otros idiomas?

web scraping usando Python

Conclusión

 

¿Por qué se utiliza el Web Scraping?

El web scraping técnica que podría ayudarnos a transformar datos HTML no estructurados en datos estructurados en una hoja de cálculo o base de datos. Además de usar Python para escribir códigos, acceder a los datos del sitio web con API o extracción de datos herramientas como Octoparse son otras opciones alternativas para el web scraping. Veamos las aplicaciones del web scraping:

  • • Comparación de precios: Servicios como Octoparse utilizan el raspado de la web para recoger datos de sitios web de compras en línea y utilizarlos para comparar los precios de los productos.
  • • Recopilación de direcciones de correo electrónico: Muchas empresas que utilizan el correo electrónico como medio de marketing, utilizan el web scraping para recoger el ID de correo electrónico y luego enviar correos electrónicos masivos.
  • • Social Media Scraping: El web scraping se utiliza para recopilar datos de sitios web de medios sociales como Twitter para averiguar qué es tendencia.
  • • Investigación y desarrollo: El web scraping se utiliza para recoger un amplio conjunto de datos (estadísticas, información general, temperatura, etc.) de sitios web, que se analizan y utilizan para realizar encuestas o para I+D.
  • • Listados de empleo: Los datos relativos a las ofertas de empleo y las entrevistas se recopilan de diferentes sitios web y se enumeran en un solo lugar para que el usuario pueda acceder fácilmente a ellos.

 

API

Para algunos sitios web grandes como Airbnb o Twitter, proporcionarían API para que los desarrolladores accedan a sus datos. API significa interfaz de programación de aplicaciones, que es el acceso para que dos aplicaciones se comuniquen entre sí. Para la mayoría de las personas, API es el enfoque más óptimo para obtener datos proporcionados por el propio sitio web.

Sin embargo, la mayoría de los sitios web no tienen servicios API. A veces, incluso si proporcionan API, los datos que podrías obtener no son los que deseas. Por lo tanto, escribir una secuencia de comandos de Python para crear un rastreador web se convierte en otra solución poderosa y flexible.

 

Entonces, ¿Por qué deberíamos usar python en lugar de otros idiomas?

  •  Facilidad de uso: Python es sencillo de codificar. No hay que añadir puntos y comas ";" ni llaves "{}" en ningún sitio. Esto hace que sea menos complicado y fácil de usar.
  •  Flexibilidad: Como sabemos, los sitios web se actualizan rápidamente. No solo el contenido sino también la estructura web cambiarían con frecuencia. Python es un lenguaje fácil de usar porque es dinámicamente imputable y altamente productivo. Por lo tanto, las personas pueden cambiar su código fácilmente y mantenerse al día con la velocidad de las actualizaciones web.
  •  Gran colección de bibliotecas: Python tiene una enorme colección de bibliotecas como Numpy, Matlplotlib, Pandas, etc., que proporciona métodos y servicios para diversos fines. Por lo tanto, es adecuado para el raspado de la web y para la manipulación posterior de los datos extraídos.
  •  Potente: Python tiene una gran colección de bibliotecas maduras. Por ejemplo, las solicitudes, beautifulsoup4 podrían ayudarnos a obtener URL y extraer información de las páginas web. Selenium podría ayudarnos a evitar algunas técnicas anti-scraping al dar a rastreador web la capacidad de imitar comportamientos de navegación humanos. Además, re, numpy y pandas podrían ayudarnos a limpiar y procesar los datos.
  •  Código pequeño, tarea grande: El web scraping se utiliza para ahorrar tiempo. Pero, ¿de qué sirve si se pasa más tiempo escribiendo el código? Pues no hace falta. En Python, puedes escribir códigos pequeños para hacer tareas grandes. Por lo tanto, se ahorra tiempo incluso mientras se escribe el código.

 

¡Ahora comencemos nuestro viaje en web scraping usando Python!

 

Paso 1: Importar la biblioteca de Python

En este tutorial, te mostraremos cómo scrapear las reseñas de Yelp. Utilizaremos dos bibliotecas: BeautifulSoup en bs4 y request en urllib. Estas dos bibliotecas se usan comúnmente en la construcción de un rastreador web con Python. El primer paso es importar estas dos bibliotecas en Python para que podamos usar las funciones en estas bibliotecas.

 

biblioteca

 

Paso 2: Extraer el HTML de la página web

Necesitamos extraer comentarios dehttps://www.yelp.com/biz/milk-and-cream-cereal-bar-new-york?osq=Ice+Cream”. Primero, guardemos la URL en una variable llamada URL. Entonces podríamos acceder al contenido de esta página web y guardar el HTML en "ourUrl" utilizando la función urlopen() en la solicitud.

 html

 

Luego aplicamos BeautifulSoup para analizar la página.

beautifulsoup

 

Ahora que tenemos la "soup", que es el HTML sin formato para este sitio web, podríamos usar una función llamada prettify() para limpiar los datos sin procesar e imprimirla para ver la estructura anidada de HTML en la "soup".

prettify

 

Paso 3: Ubicar y Scrapear las reseñas

A continuación, deberíamos encontrar las reseñas HTML en esta página web, extraerlas y almacenarlas. Para cada elemento en la página web, siempre tendrían una “ID” HTML única. Para verificar su ID, necesitaríamos INSPECT en una página web.

inspect-element

 

Después de hacer clic en "Inspeccionar elemento" (o "Inspeccionar", depende de diferentes navegadores), podemos ver el HTML de las revisiones.

node

 

En este caso, las revisiones se encuentran debajo de la etiqueta llamada "p"Entonces, primero usaremos la función llamada find_all() para encontrar el nodo padre de estas revisiones. Y luego ubicamos todos los elementos con la etiqueta "p" debajo del nodo padre en un bucle. Después de encontrar todos los elementos "p", los almacenamos en una lista vacía llamada “review”.

reseñas

 

Ahora tenemos todas las reseñas de esa página. Veamos cuántas reseñas hemos extraído.

reseñas

 

Paso 4: Limpiar las reseñas

Debemos tener en cuenta que todavía hay algunos textos inútiles como <p lang=’en’> al comienzo de cada revisión, <br/> en el medio de las revisiones y </p> en Fin de cada revisión.

<br/> representa un salto de línea simple. No necesitamos ningún salto de línea en las revisiones, por lo que tendremos que eliminarlos. Además, <p lang=’en’>” y “</p> son el principio y el final del HTML y también debemos eliminarlos.

limpiar

  

Finalmente, obtenemos con éxito todas las revisiones limpias con menos de 20 líneas de código.

Aquí hay solo una demostración para scrapear 20 comentarios de Yelp. Pero en casos reales, es posible que tengamos que enfrentar muchas otras situaciones. Por ejemplo, necesitaremos pasos como la paginación para ir a otras páginas y extraer los comentarios restantes de esta tienda. O también tendremos que extraer otra información como el nombre del revisor, la ubicación del revisor, el tiempo de revisión, la calificación, el check-in ......

 

Conclusión

Para implementar la operación anterior y obtener más datos, necesitaríamos aprender más funciones y bibliotecas como el selenio o la expresión regular. Sería interesante pasar más tiempo profundizando en los desafíos del web scraping.

Sin embargo, si estás buscando algunas formas simples de hacer web scraping, Octoparse podría ser tu solución. Octoparse es una poderosa herramienta de web scraping que podría ayudarte a obtener fácilmente información de sitios web. Echa un vistazo a este tutorial sobre cómo scrapear comentarios de Yelp con Octoparse. ¡No dudes en contactarnos cuando necesites una poderosa herramienta de web scraping  para tu negocio o proyecto!

 

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