En informática, el raspado Se refiere al proceso de extracción automática de datos en línea, ya sea de un sitio web, un documento o una base de datos. Estos datos pueden analizarse, reutilizarse o almacenarse para diferentes usos.
¿Cuál es la diferencia entre web scraping y data scraping?
El término «scraping» se utiliza a menudo como sinónimo de «web scraping», pero existe una diferencia importante.
- 🟢 Web scraping : se centra en la extracción de datos de sitios web. Por ejemplo, recopilar precios o información de productos en línea. Es un caso particular del scraping, limitado a la web.
- 🟢 Extracción de datos o scraping de datos: más amplio, abarca la extracción de datos de otras fuentes distintas a la web, como API, documentos PDF, archivos CSV o bases de datos.
En resumen, el web scraping es una rama específica del data scraping.
¿Cuáles son los usos concretos del web scraping?
El scraping tiene múltiples usos, tanto en Francia como en otros países, y afecta a diferentes ámbitos.
- 🔥 Vigilancia competitiva : supervisar los precios y el contenido de las fichas de productos de la competencia, como en Amazon. En este caso, hablamos de web scraping en Amazon.
- 🔥 Análisis de mercado e investigación académica : recopilar datos útiles para estudios, artículos académicos o informes empresariales.
- 🔥 Generación de clientes potenciales : recuperar datos de contacto, como la dirección de correo electrónico de un usuario, a través de directorios profesionales o redes sociales como LinkedIn. Esto se refiere al web scraping en LinkedIn.
- 🔥 Agregación de contenidos : recopilar automáticamente artículos de prensa o blogs para crear una plataforma de información.
¿Cuáles son las diferentes técnicas y herramientas de web scraping?
Existen varios métodos y herramientas para el web scraping.
En cuanto a los métodos, se citan:
- ✅ El scraping manual : copiar y pegar datos desde una página web. Es sencillo, pero lleva tiempo y sigue siendo poco práctico.
- ✅ El scraping automatizado :
- Programación : uso de lenguajes como Python (BeautifulSoup o Scrapy) o Node.js (Puppeteer). Estas bibliotecas permiten procesar grandes bases de datos y analizar información procedente de numerosas páginas web.
- Software sin código/con poco código : son soluciones que permiten realizar scraping sin necesidad de programar, como con Datos brillantes.
En cuanto a las herramientas, hay:
- ✔ Las bibliotecas de código como Scrapy o BeautifulSoup para Python : BeautifulSoup para extraer datos precisos y Scrapy para gestionar múltiples sitios web.
- ✔ Los marcos como Scrapy, que es una herramienta completa para automatizar consultas y completar una base de datos.
- ✔ Las herramientas visuales como Octoparse. Es muy útil para analizar el contenido de sitios web sin necesidad de tener conocimientos avanzados.
🎯 Otro aspecto importante que hay que tener en cuenta sobre el scraping en informática es que presenta algunas limitaciones.
El scraping suele ser fácil de implementar. Sin embargo, hay que tener en cuenta que algunos sitios web verifican y bloquean los bots. Por lo tanto, debe adaptar su programa o pasar por proxys (redes io) para continuar con la extracción de datos.
Por ejemplo, Google limita el número de consultas automáticas. Del mismo modo, algunos sitios web especifican en sus condiciones de uso que no se permite la recopilación automática.
¿Es legal el web scraping?
Él legalidad del web scraping depende de varios factores:
- ➡ Las condiciones de uso de los sitios web.
- ➡ El tipo de datos y el uso previsto.
- ➡ El marco jurídico del país en el que se encuentra el sitio web y el del país en el que se encuentra la persona que realiza el rastreo.
👉 En resumen, el raspado web ya no se limita a extraer datos. Se convierte en una palanca estratégica para anticipar tendencias, alimentar la innovación y automatizar la toma de decisiones.
💬 Por lo tanto, la pregunta ya no es “¿deberíamos hacer scraping?”, sino “¿cómo podemos utilizarlo de forma inteligente y legal?”. Y tú, ¿ya has probado el raspado web ?
Español