Guía informativa de Semalt sobre cómo raspar sitios en Python

¡La importancia de la extracción de datos no puede ser ignorada! Existen diferentes formas, técnicas, métodos y software para extraer información de sitios web. Las API y Python son probablemente las mejores y más poderosas técnicas para recopilar y raspar datos .

Raspado web en Python:

El raspado web es la práctica de extraer datos de diferentes páginas web. Esta técnica se centra principalmente en la transformación de datos sin formato o no estructurados (formatos HTML) en uno organizado (hojas de cálculo y base de datos). Podemos realizar diferentes tareas de raspado web utilizando bibliotecas basadas en Python.

Python es un lenguaje de programación de alto nivel creado por Guido van Rossum. Cuenta con un sistema automático de administración de memoria y un sistema dinámico para extraer datos. Python admite diferentes paradigmas de programación, como imperativo, procesal, funcional y orientado a objetos.

Bibliotecas requeridas para la extracción de datos:

Puede encontrar una gran cantidad de bibliotecas de Python que ayudan a extraer datos de sitios web fácilmente. Sin embargo, Urllib2 y BeautifulSoup son dos bibliotecas o módulos distintivos para beneficiarse.

1. Urllib2:

Esta biblioteca de Python se usa para obtener datos de diferentes URL. Puede definir funciones y clases de una página y ayuda a realizar varias tareas de raspado web a la vez. Es útil extraer información de sitios web con cookies, autenticación y redireccionamientos.

2. BeautifulSoup:

BeautifulSoup es una forma increíble de extraer datos de varios sitios web y blogs. Es adecuado para programadores, desarrolladores y codificadores y les ayuda a extraer datos de tablas, párrafos cortos, párrafos largos, listas y gráficos. Una vez que se raspan los datos, puede usar los filtros de BeautifulSoup para mejorar su calidad. BeautifulSoup 4 es la mejor y la última versión para raspar documentos web, páginas HTML y archivos PDF.

Raspado de texto HTML con Python:

Además BeautifulSoup y Urllib2 tienen varias opciones para raspar texto HTML:

  • Scrapy
  • Mecanizar
  • Scrapemark

Cuando realiza tareas de raspado web, es importante familiarizarse con las etiquetas HTML. Puede aprender a raspar información de texto HTML y etiquetas HTML con BeautifulSoup y Python. Algunas etiquetas HTML útiles se describen a continuación:

  • Enlaces HTML que se definen con una etiqueta <a>.
  • Tablas HTML que se definen con <Table> y <tr>. Las filas se dividen en diferentes patrones de datos con etiqueta.
  • Las listas HTML comienzan con las etiquetas <ul> (sin ordenar) y <ol> (ordenadas).

Conclusión

Los códigos escritos en BeautifulSoup son más robustos que los códigos escritos en expresiones regulares. Por lo tanto, puede implementar los códigos BeautifulSoup para extraer datos de sitios web básicos y dinámicos fácilmente. Si está buscando una herramienta adecuada, Scrapy es la opción correcta para usted. Este software basado en Python ayuda a recopilar, raspar y organizar datos en cuestión de minutos.