La web se compone de muchos documentos entrelazados entre sí, también se les conoce como sitios web. El texto fuente de los sitios web se encuentra escrito con el lenguaje Hypertext Markup Language (HTML). Los códigos de HTML son una unión de informaciones descifrables para los humanos y códigos descifrables para las máquinas, llamados etiquetas.
El navegador, como puede ser Firefox, Chrome, Edge o Safari, procesa el texto, traduce las etiquetas y le entrega al usuario la información contenida. Para sustraer del texto solamente la información de interés del usuario, se usa un tipo especial de software. Es acerca de los programas llamados web scrapers, que revisan el texto de los sitios buscando patrones específicos y sustraen la información contenida. Los datos que se consiguen por medio de web scraping después se recopilan, mezclan, examinan o almacenan para ser utilizados luego. En este artículo vamos a revisar por qué el lenguaje Python puede ser realmente útil para crear web scrapers.
¿Por qué utilizar Python para web scraping?
El lenguaje de programación popular Python es especialmente bueno para crear programas para web scraping. Ya que los sitios web pueden ser modificados constantemente y actualizados, los contenidos pueden cambiar a través del tiempo. Puede ser que cambie el diseño o que sean añadidos elementos nuevos. Los webs scrapers son desarrollados tomando en cuenta la específica estructura de un sitio web, de manera que, si la estructura es cambiada, el scraper debe ser modificado también. Este proceso de Raspado web Python puede ser especialmente sencillo. De la misma manera, Python tiene como fuertes elementos la apertura de recursos web y el procesamiento de texto, dos de los soportes técnicos del web scraping. Python es, además, un consolidado estándar en cuanto al análisis y el procesamiento de los datos. Además de todo, Python brinda un ambiente amplio de programación, que cuenta con proyectos de código abierto, bibliotecas, referencias y documentación que explican el lenguaje, así como también informes de error, entradas de foros y artículos de blog. En concreto, hay varias herramientas afianzadas diseñadas para realizar web scraping con Python. Tres de las más populares son Selenium, Scrapy y BeautifulSoup.
Web scraping en líneas generales
El resumen básico del web scraping es fácil de explicar. En primer puesto, el desarrollador del scraper puede realizar el análisis del texto fuente en HTML del sitio web en cuestión. Generalmente, se encontrarán modelos claros que permitirán sustraer la información que se desea. El scraper entonces será programado para reconocer estos modelos y realizará el resto del trabajo de forma automática: abrir el sitio web por medio del URL, sustraer de forma automática los datos estructurados por medio de los modelos, concentrar, acumular, evaluar o unir los datos sustraídos, entre otras acciones.
Casos en los que se aplica el web scraping
El web scraping puede tener muy distintas aplicaciones. Además, se puede utilizar para la indexación de buscadores, el web scraping puede también utilizarse con los siguientes fines: establecer bases de datos de contactos, examinar y comparar ofertas online, agrupar datos de distintas fuentes online, examinar la evolución de la reputación online.
Las API como opción al web scraping
A pesar de la efectividad del web scraping no es el único procedimiento para conseguir datos de sitios web. De hecho, frecuentemente existe otra opción: varios operadores web publican los datos de una manera estructurada y en un formato que puedan leer las máquinas. Para tener acceso a este tipo de datos se deben utilizan interfaces especiales de programación que tienen por nombre API (Application Programming Interfaces por sus siglas en el idioma inglés). El uso que tiene una API brinda ventajas importantes: El dueño del sitio web crea la API para brindar el acceso a los datos. De esta manera se disminuye el peligro de infracciones y el operador web puede hacer regulaciones de una mejor manera del acceso a los datos. Una forma de hacerlo es, por ejemplo, pidiendo una clave API para tener acceso a ellos. Este mecanismo también puede permitirle al operador regular de una manera más exacta las limitaciones del rendimiento. La API ofrece los datos de forma directa en un formato que se pueda leer por las máquinas. Con esto, ya no se necesita la trabajosa tarea de sustraer los datos del texto fuente. Además, la organización de los datos es separada de su representación visual, por lo que se conserva sin tener relevancia si cambia el diseño del sitio web. Siempre que se encuentre una API disponible y que brinde datos completos, este brindará el mejor procedimiento para tener acceso a la información, recordando que a través del web scraping se pueden extraer, primero que nada, todos los textos que podría leer una persona en un sitio web.
