Encuentre las mejores bibliotecas de Python para web scraping con nuestra lista de las mejores opciones. Extraiga datos de sitios web de forma rápida y sencilla para satisfacer las necesidades de su proyecto.
El web scraping parece un poco más nefasto de lo que realmente es. Básicamente, el proceso de web scraping (también llamado “recolección web”) implica extraer datos de sitios web. Por ejemplo, es posible que su empresa necesite recopilar precios de acciones, estadísticas deportivas, datos inmobiliarios, información de productos, clientes potenciales, contactos, autores, nombres de bandas, títulos de canciones o direcciones y utilizar esta información para refinar y promocionar mejor sus productos. Esta tarea puede parecer increíblemente lenta o difícil, pero con la ayuda de las mejores bibliotecas de web scraping de Python, puede lograr este objetivo de forma sencilla y rápida.
Después de pasar por el proceso de raspado web, puede importar los datos a hojas de cálculo, bases de datos e incluso API. Este proceso es exponencialmente más fácil que recopilar los datos manualmente. Aún mejor, dado que los lenguajes de programación como Python admiten herramientas de web scraping, puede integrar la tarea directamente en sus programas. Al hacer esto, ya no necesitará realizar manualmente una tarea de raspado web y luego integrar los datos en sus programas.
Gracias a estas bibliotecas, el proceso de web scraping es parte del paquete. Y debido a que hay tantas empresas de desarrollo de Python en todo el mundo, no tendrá ningún problema para encontrar un equipo para crear estas aplicaciones si sus equipos internos no tienen éxito.
Por supuesto, existe un software de web scraping. Sin embargo, el uso de estas aplicaciones y scripts requeriría que sus equipos trabajaran mucho más para integrarlos en su aplicación. Es por eso que debería considerar una de estas bibliotecas de web scraping de Python.
¿Por qué es importante elegir la biblioteca Python adecuada para el web scraping?
Una de las principales razones por las que quizás desee elegir una biblioteca en lugar de otra es simplemente el resultado que producirá. Algunas bibliotecas exportan los datos extraídos en formatos de hoja de cálculo CSV o Excel, mientras que otras exportan en JSON. Si su plan es utilizar los datos con una API, su única opción puede ser una biblioteca que exporte en formato JSON; de lo contrario, tendrá que dedicar un tiempo considerable a desarrollar otra herramienta para su aplicación que automatice el proceso de conversión de datos CSV o Excel a JSON. Esto puede resultar complicado y no siempre fiable.
Si desea crear aplicaciones web que no solo sean eficientes sino también confiables, seleccionar la biblioteca de web scraping de Python adecuada será fundamental. Con eso en mente, echemos un vistazo a las mejores herramientas de web scraping de Python disponibles.
El proceso de raspado de páginas web
Los raspadores web funcionan así:
- Una persona o una aplicación introduce una URL en el raspador web.
- El web scraper extrae todo el contenido de las páginas web o solo la información específica para la que está configurado.
- Luego, el web scraper procesa los datos copiados y los genera en formato CSV, Excel o JSON que puede ser utilizado por una persona o una aplicación.
Aunque parece un proceso simple, la extracción de datos real es bastante compleja, especialmente si solo desea extraer datos específicos. Y dependiendo del tamaño del sitio web que estés copiando, el proceso puede tardar un poco.
Cosas a considerar al elegir una biblioteca de Python
Como era de esperar, el web scraping no es exactamente blanco y negro. Hay cosas que debes considerar.
- Legalidad: aunque el web scraping en sí no es ilegal, debes tener mucho cuidado con los datos que recopilas. No querrá encontrarse (o su empresa) en una situación en la que datos protegidos o de propiedad exclusiva se copien y utilicen para otros fines, ya que esto podría causar problemas. Debido a esto, desea asegurarse de que sus herramientas de web scraping de Python se utilicen con fines legítimos y legales.
- Formato de salida: como ya mencionamos, desea seleccionar bibliotecas de Python que generarán los datos extraídos en un formato que pueda usar.
- Código abierto: al elegir su biblioteca de Python, es posible que deba considerar si necesitará o no una publicada bajo una licencia de código abierto. No querrás depender demasiado de las bibliotecas de código abierto para crear software propietario y de código cerrado... al menos no sin retribuir a la comunidad de código abierto.
- Aún en desarrollo: a veces se crea una biblioteca para un propósito específico y luego se abandona. Cuando busque una nueva biblioteca de Python, asegúrese de que la que seleccione todavía esté en desarrollo activo; de lo contrario, podría terminar con aplicaciones web rotas y sin forma de solucionarlas.
- Comunidad: cuando busque una biblioteca de Python, asegúrese de restringir su búsqueda solo a aquellas con comunidades activas y de apoyo; de lo contrario, es posible que tenga que solucionar los problemas usted mismo.
Ahora que comprende qué es el web scraping y las cuestiones a considerar, profundicemos en las bibliotecas de web scraping de Python más populares del mercado.
Las 4 mejores bibliotecas de web scraping (Python)
Tenga en cuenta que no todas las bibliotecas de web scraping son iguales. Así que asegúrate de elegir el que mejor se adapta a tu proyecto, a tu empresa y a los datos que necesitas extraer.
# 1 sopa hermosa
Beautiful Soup es la mejor biblioteca de esta lista para principiantes porque simplemente extrae datos (de documentos HTML o XML) y los convierte en un objeto Python. Debido a esto, Beautiful Soup se puede implementar en minutos.
Esta biblioteca facilita la extracción de datos mediante etiquetas, clases, ID, nombres u otros atributos HTML. Y dado que Beautiful Soup se puede instalar fácilmente en cualquier sistema operativo basado en Debian con apt-get o cualquier sistema operativo que admita Python (usando el instalador pip), no tendrá problemas para poner en funcionamiento esta biblioteca.
Cargar Beautiful Soup en una aplicación Python es tan simple como usar una línea como esta:
desde la importación de BeautifulSoup bs4
Características clave // Aspectos destacados del producto
- Simplifica enormemente la extracción de datos de sitios web.
- Gratis y de código abierto.
- Tiene una comunidad próspera y activa.
- Capaz de embellecer la salida de datos.
| PROS | CONTRAS |
| Curva de aprendizaje muy superficial. | Sólo ofrece funcionalidades básicas. |
| Permite la extracción de datos específicos. | Sólo busca el contenido de su URL de origen y nada más. |
| Permite a los desarrolladores crear sus propios parámetros de raspado. | No edita ni guarda datos. |
| Sólo puede generar en formatos HTML y XML. | Difícil de usar para scratch más grandes sin que se prohíba tu IP. |
# 2 afeitado
Scrapy es el mayor competidor de Beautiful Soup. La principal diferencia entre los dos es que Scrapy se considera una herramienta de extracción de datos más completa. Esta biblioteca de web scraping de Python maneja todo, desde enviar solicitudes hasta implementar servidores proxy, extraer y exportar datos.
Scrapy también incluye las herramientas de extracción de datos necesarias, llamadas selectores, lo que simplifica el proceso de elegir las categorías de datos necesarias para extraer. Mientras que Beautiful Soup se utiliza para web scraping muy simplista, Scrapy se puede utilizar para procesos mucho más complejos, como pruebas de automatización e incluso extracción de datos.
Características clave // Aspectos destacados del producto
- Scrapy es una biblioteca completa para la extracción de datos, por lo que no es necesario emplear más herramientas para el proceso.
- Puede reanudar automáticamente los scraps cuando encuentre errores (como errores 404).
- Se puede utilizar para crear arañas web que extraerán automáticamente datos de una página que haya sido actualizada.
- Incluye la capacidad de acelerar la velocidad de raspado.
- Puede ejecutar múltiples solicitudes en paralelo.
| PROS | CONTRAS |
| Incluye herramientas para el posprocesamiento de datos. | No es tan flexible como Beautiful Soup. |
| Facilita la organización mejor de los datos extraídos para satisfacer sus necesidades. | No funciona con JavaScript. |
| Puede generar en formatos CSV, JSON y XML. | Más difícil de instalar que Beautiful Soup. |
| Curva de aprendizaje más pronunciada. |
# 3 selenio
Selenium, una de las bibliotecas de Python más populares, es una gran herramienta para extraer contenido dinámico renderizado a través de JavaScript. Esta herramienta multiplataforma puede representar HTML, CSS y JavaScript y extraer solo lo que necesita.
Selenium también permite imitar las interacciones del usuario codificando las acciones del teclado y el mouse en su aplicación, lo que puede resultar muy útil cuando se trata de sitios web interactivos y dinámicos.
Selenium utiliza un controlador web para generar una instancia de navegador y cargar la página web de destino. Luego utiliza localizadores CSS y XPath para buscar y extraer contenido de los elementos HTML configurados.
Características clave // Aspectos destacados del producto
- Admite múltiples navegadores web.
- Ofrece compatibilidad multilingüe.
- Los elementos web se configuran e identifican fácilmente.
- Admite raspado de contenido dinámico.
- Código abierto.
- Multiplataforma
| PROS | CONTRAS |
| Puede imitar los navegadores más populares. | Requiere más recursos del sistema. |
| Funciona con contenido generado por JavaScript. | Curva de aprendizaje más pronunciada. |
| Imitar la interacción del usuario significa que puedes extraer datos que otros raspadores no pueden. | Sólo puede generar en HTML o XML. |
# 4 sopa mecánica
Sopa Mecánica no es un tenedor de Sopa Bonita. Esta biblioteca se inspiró en una combinación de Mechanize, solicitudes de Python y Beautiful Soup. Lo que hace Mechanize es simplificar el proceso de automatización del comportamiento humano en un sitio web para extraer páginas web y extraer datos que normalmente requerirían entrada. Esencialmente, Mechanize es lo mejor de Beautiful Soup y Selenium.
Características clave // Aspectos destacados del producto
- Permite automatizar la interacción humana en una página web para extraer más fácilmente datos que de otro modo no estarían disponibles para su extracción.
- Puede completar formularios web a través de un script simple.
- Maneja automáticamente las redirecciones.
| PROS | CONTRAS |
| Facilita la extracción solo de las páginas web que desea de un sitio web. | No tiene un método incorporado para manejar datos. |
| Similar a Beautiful Soup, por lo que es bastante fácil de aprender. | No puedo trabajar con JavaScript. |
| Sólo puede generar en HTML y XML. |
Conclusión
Su negocio depende de los datos, lo que significa que recopilar esta información es un factor clave para su éxito. Con el tipo y la cantidad de datos adecuados, su empresa podrá crecer, cambiar y comercializarse mejor para una audiencia en constante cambio.
Usar las mejores bibliotecas de Python para extraer datos de manera eficiente puede ser una excelente opción para esto, siempre y cuando sigas las mejores prácticas de Python y te asegures de recopilar datos de forma legal.
Si le gustó este artículo, consulte uno de nuestros otros artículos sobre Python.
- Sumergirse en el marco REST de Django
- ¿Es Django el framework web para perfeccionistas?
- Los 5 mejores sitios web creados con Python
- ¿Qué puede hacer un buen desarrollador de Python para ayudar a su empresa?
- Cómo contratar un programador Python
Fuente: BairesDev
