¿Cómo se crea un bot de raspado web?

Et si vous pouviez envoyer un petit robot parcourir le web à votre place ? C’est exactement ce que permet un bot de raspado web : recoger datos automáticamente de su interés.

Requisitos para crear un bot de raspado web

Para empezar, es importante elegir el lenguaje de programación adecuado para crear un bot de raspado web.

• Python : c’est le langage le plus populaire pour le web scraping. Il est facile à utiliser et propose de nombreuses bibliothèques.
• Node.js Es ideal para gestionar tareas asíncronas y, por lo tanto, es muy eficaz para la raspado de sitios dinámicos.
• Otros idiomas Para determinados proyectos, también puede optar por el web scraping con PHP.

Una vez elegida la lengua, debe seleccionar la correcta bibliotecas y marcos para simplificar sus tareas de scraping. He aquí las más eficaces:

➡ Para Python:

• Solicitudes : permet d’envoyer des requêtes HTTP.
• BeautifulSoup parser: útil para analizar y extraer datos de HTML.
• Chatarra un marco completo para proyectos de scraping más complejos.

➡ Para Node.js :

• Axios Donde Visite para enviar peticiones HTTP.
• Hasta luego similar a BeautifulSoup, muy eficaz para navegar y manipular el DOM.
• titiritero Donde Dramaturgo : esencial para el scraping de sitios dinámicos que utilizan mucho JavaScript.

Tutorial para crear un bot de raspado web

Creación de un bot de raspado web peut sembler complexe. Mais pas d’inquiétude ! En suivant ces étapes, vous aurez un script fonctionnel rapidement.

⚠ Assurez-vous d’avoir installé Python, ainsi que les bibliothèques nécessaires.

Paso 1: Analizar el lugar de destino

Antes de codificar, es necesario saber dónde se encuentran los datos. Para ello:

1. 1. Abra el sitio en su navegador.
   2. Haga clic con el botón derecho y seleccione “Inspecter” sur l’élément qui vous intéresse.
   3. Identificar las etiquetas HTML, clases o IDs que contienen los datos a extraer (Ejemplo : .producto, .título, .precio).
   4. Prueba Selectores CSS en la consola (Ejemplo: si los títulos de los productos están en <h2 class="title">utilice este selector en su código).

Paso 2: Envío de una solicitud HTTP

Tu bot se comportará como un navegador: envía una petición HTTP al servidor del sitio y el servidor devuelve el código HTML.

# pip install solicitudes
importar solicitudes

url = "https://exemple.com/produits"
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}

resp = requests.get(url, headers=headers, timeout=15)
resp.raise_for_status() # error if code != 200

html = resp.text
print(html[:500]) # vista previa

Paso 3: Análisis del contenido HTML

Ahora que has recuperado la página, necesitas transformarla en un objeto manipulable.

C’est le rôle de BeautifulSoup.

# pip install beautifulsoup4
from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")

productos = soup.select(".producto")
print(f "Productos encontrados : {len(productos)}")

for p in productos[:3]:
    title = p.select_one("h2.title").get_text(strip=True)
    precio = p.select_one(".precio").get_text(strip=True)
    enlace = p.select_one("a")["href"]
    print({"título": título, "precio": precio, "enlace": enlace})

Paso 4: Extraer los datos

C’est l’étape la plus intéressante : aller chercher les informations précises comme des titres, des prix, des liens.

from urllib.parse import urljoin

url_base = "https://exemple.com"
datos = []

for p in sopa.select(".producto"):
    title = p.select_one("h2.title").get_text(strip=True)
    prix_txt = p.select_one(".precio").get_text(strip=True)
    lien_rel = p.select_one("a")["href"]
    lien_abs = urljoin(base_url, lien_rel)

    Precio de normalización #
    precio = float(precio_txt.replace("€","").replace(",",".").strip())

    data.append({"título": título, "precio": precio, "url": link_abs})

print(datos[:5])

Paso 5: Copia de seguridad de los datos

Si no quiere perder sus resultados, puede guardarlos en la carpeta CSV Donde JSON.

importar csv, json, pathlib

pathlib.Path("export").mkdir(exist_ok=True)

# CSV
with open("export/products.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
    fields = ["título", "precio", "url"]
    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=campos, delimiter=";")
    writer.writeheader()
    writer.writerows(datos)

# JSON
with open("export/products.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)

print("¡Exportación completada!")

¿Cómo eludir las medidas de protección contra el web scraping?

Es importante saber que los centros ponen en marcha una serie de mecanismos para proteger sus datos. Comprender estas protecciones es esencial para un raspado eficaz y responsable.

• robots.txt

📌El archivo robots.txt indica qué páginas puede o no visitar un bot.

✅ Vérifiez toujours ce fichier avant de scraper un site. Le respecter vous permet d’éviter des actions non autorisées et des problèmes légaux.

• Captchas

📌 Ils servent à vérifier que l’utilisateur est humain.

✅ Pour les contourner, utilisez des bibliothèques d’automatisation pour simuler un vrai navigateur ou des services tiers spécialisés dans la résolution de captchas.

• Bloqueo por dirección IP

📌 Certains sites détectent un grand nombre de requêtes venant de la même IP et bloquent l’accès.

✅ Il est donc recommandé d’utiliser des proxies ou un VPN pour changer régulièrement d’adresse IP.

• Bloqueo por agente de usuario

📌 Los sitios pueden rechazar solicitudes de bots identificados por User-Agent sospechoso.

✅ L’astuce est de définir un User-Agent réaliste dans vos requêtes HTTP pour simuler un navigateur classique.

• Sitios web en JavaScript

📌 Algunas páginas cargan su contenido a través de JavaScript, lo que impide que las peticiones HTTP simples recuperen los datos.

Para evitarlos, puede utilizar herramientas como Selenium, Playwright o Puppeteer.

preguntas frecuentes

¿Cuál es la diferencia entre un bot de raspado web y un rastreador web?

¿Es legal el web scraping?

Él legalidad del web scraping varie selon le site web, le type de données collectées et l’usage que l’on en fait.

¿Qué tipos de datos se pueden extraer con un bot de web scraping?

Con un bot de raspado web, puedes recopilar :

• 🔥 Des títulos y descripciones de productos.
• 🔥 Des precios y promociones.
• 🔥 Des enlaces internos o externos.
• 🔥 Des avis et des notes d’utilisateurs.
• 🔥 Des datos de contacto.
• 🔥 Des contenido textual o imágenes páginas web.

¿Cómo puede un sitio web detectar mi bot de raspado?

Los sitios suelen detectar bots por comportamientos anómalos como :

• ❌ el solicitar velocidad demasiado alto o regular
• ❌ l’agente de usuario no estándar
• ❌ l’no se cargan recursos JavaScript obligatorio
• ❌ el navegación sin cookies, etc.

Quels sont les défis courants lors de la création d’un bot de web scraping ?

Créer un bot efficace n’est pas toujours simple. Parmi les défis fréquents, on cite :

• 🎯 la estructuras HTML incoherentes.
• 🎯 la datos no estructurados.
• 🎯 la tiempos de carga lentos páginas.

¿Existen servicios o API de web scraping?

Sí ¡! Existen servicios que simplifican el scraping y gestionan aspectos como proxies, captchas y sitios dinámicos.

También puede utilizar API de raspado web para acceder a datos estructurados. Datos brillantes est l’une des solutions les plus complètes.

💬 Bref, le web scraping ouvre de nombreuses possibilités pour exploiter les données du web. Créer un bot de web scraping vous permet d’automatiser la collecte de données.