¿Y si pudieras enviar un pequeño robot a navegar por la web en tu lugar? Eso es exactamente lo que permite 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 : es el lenguaje más popular para el web scraping. Es fácil de usar y ofrece numerosas bibliotecas.
- 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 : permite enviar solicitudes 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 puede parecer complejo. ¡Pero no se preocupe! Siguiendo estos pasos, tendrá un script funcional rápidamente.
⚠ Asegúrese de haber instalado Python, así como las bibliotecas necesarias.
Paso 1: Analizar el lugar de destino
Antes de codificar, es necesario saber dónde se encuentran los datos. Para ello:
-
- Abra el sitio en su navegador.
- Haga clic con el botón derecho y seleccione “Inspeccionar” sobre el elemento que le interese.
- Identificar las etiquetas HTML, clases o IDs que contienen los datos a extraer (Ejemplo :
.producto,.título,.precio). - 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 previaPaso 3: Análisis del contenido HTML
Ahora que has recuperado la página, necesitas transformarla en un objeto manipulable.
Es la función 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
Esta es la etapa más interesante: buscar información precisa, como títulos, precios y enlaces.
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.
✅ Comprueba siempre este archivo antes de rastrear un sitio web. Respetarlo te permite evitar acciones no autorizadas y problemas legales.
- Captchas
📌 Sirven para verificar que el usuario es humano.
✅ Para evitarlos, utilice bibliotecas de automatización para simular un navegador real o servicios de terceros especializados en la resolución de captchas.
- Bloqueo por dirección IP
📌 Algunos sitios detectan un gran número de solicitudes procedentes de la misma IP y bloquean el acceso.
✅ Por lo tanto, se recomienda utilizar proxies o una VPN para cambiar regularmente la dirección IP.
- Bloqueo por agente de usuario
📌 Los sitios pueden rechazar solicitudes de bots identificados por User-Agent sospechoso.
✅ El truco consiste en definir un User-Agent realista en tus solicitudes HTTP para simular un navegador clásico.
- 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?
| Web scraping | Rastreador web |
|---|---|
| Se centra en datos específicos títulos, precios, enlaces a productos, etc. El bot lee el HTML, identifica los elementos relevantes y los extrae para su uso posterior (análisis, almacenamiento, exportación, etc.). |
Es un programa que recorre automáticamente las páginas web siguiendo los enlaces para descubrir contenidos. Su objetivo principal es recorrer la web para cartografiar e indexar información, pero no necesariamente extraer datos precisos. |
¿Es legal el web scraping?
Él legalidad del web scraping varía según el sitio web, el tipo de datos recopilados y el uso que se haga de ellos.
¿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 opiniones y valoraciones de los usuarios.
- 🔥 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.
¿Cuáles son los retos habituales a la hora de crear un bot de web scraping?
Crear un bot eficaz no siempre es fácil. Entre los retos más frecuentes se encuentran:
- 🎯 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 es una de las soluciones más completas.
💬 En resumen, el web scraping abre muchas posibilidades para explotar los datos de la web. Crear un bot de web scraping te permite automatizar la recopilación de datos.
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