La World Wide Web está compuesta por muchos millones de documentos enlazados entre sí, conocidos también como páginas web. El texto fuente de las páginas web está escrito en el lenguaje Hypertext Markup Language (HTML). Los códigos fuente en HTML son una mezcla de informaciones legibles para los humanos y códigos legibles para las máquinas, llamados tags o etiquetas. El navegador, como puede ser Chrome, Firefox, Safari o Edge, procesa el texto fuente, interpreta las etiquetas y presenta al usuario la información que contienen.
Para extraer del texto fuente únicamente la información que le interesa al usuario, se utiliza un tipo software especial. Se trata de los programas llamados web scrapers, crawlers, spiders o, simplemente, bots, que examinan el texto fuente de las páginas en busca de patrones concretos y extraen la información que contienen. Los datos conseguidos mediante web scraping posteriormente se resumen, combinan, evalúan o almacenan para ser usados más adelante.
En este artículo te contamos por qué el lenguaje Python resulta especialmente útil para la creación de web scrapers y tepresentamos una introducción a este tema junto con un práctico tutorial.
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Dominio propioEmailAsistencia 27/7Python, el popular lenguaje de programación se presta especialmente bien para la creación de programas de web scraping. Puesto que las páginas web han de ser constantemente modificadas y actualizadas, sus contenidos cambian con el tiempo. Puede que cambie su diseño, por ejemplo, o que se les añadan nuevos elementos. Los web scrapers se desarrollan teniendo en cuenta la estructura específica de una página web, de forma que, si dicha estructura cambia, el scraper también debe modificarse. Este proceso resulta especialmente sencillo con Python.
Asimismo, Python tiene como puntos fuertes el procesamiento de texto y la apertura de recursos web, dos de las bases técnicas del web scraping. Python es, además, un estándar consolidado en materia de análisis y procesamiento de datos. Por si esto fuera poco, Python ofrece un amplísimo ecosistema de programación, que cuenta con bibliotecas, proyectos de código abierto, documentación y referencias explicativas del lenguaje, así como entradas de foros, informes de error y artículos de blog.
Más concretamente, existen varias herramientas consolidadas diseñadas para hacer web scraping con Python. Te presentamos tres de las más conocidas: Scrapy, Selenium y BeautifulSoup. Si quieres empezar a practicar, puedes echarle un vistazo a nuestro tutorial de web scraping con Python, en el que utilizamos BeautifulSoup, que te ayudará a entender el proceso de scraping.
El esquema básico del web scraping es sencillo de explicar. En primer lugar, el desarrollador del scraper analiza el texto fuente en HTML de la página web en cuestión. Por lo general, encontrará patrones claros que permitirán extraer la información deseada. El scraper será entonces programado para identificar dichos patrones y realizará el resto del trabajo automáticamente:
El web scraping puede tener aplicaciones muy diversas. Además de para la indexación de buscadores, el web scraping también puede usarse con los siguientes fines, entre muchos otros:
Imagina una página web de venta coches de segunda mano que muestre, al abrirla en el navegador, una lista de los coches disponibles. El texto fuente de este ejemplo podría ser el de la entrada de uno de los coches:
raw_html = """
<h1>Coche de segunda mano en venta</h1>
<ul class="cars-listing">
<li class="car-listing">
<div class="car-title">
Volkswagen Escarabajo
</div>
<div class="car-description">
<span class="car-make">Volkswagen</span>
<span class="car-model">Escarabajo</span>
<span class="car-build">1973</span>
</div>
<div class="sales-price">
€ <span class="car-price">14.998,—</span>
</div>
</li>
</ul>
"""Un web scraper podría, por ejemplo, examinar la lista online de coches en venta y, según la intención con la que haya sido creado, buscar un modelo concreto. En nuestro ejemplo, se trata de un Volkswagen Escarabajo. En el texto fuente, la marca y el modelo del coche están indicados con las clases CSS car-make y car-model, respectivamente. Gracias a los nombres de las clases, los datos buscados pueden extraerse o scrapearse fácilmente. A continuación, presentamos el ejemplo de scraping correspondiente con BeautifulSoup:
# Analizar sintácticamente el texto fuente HTML guardado en raw_html
html = BeautifulSoup(raw_html, 'html.parser')
# Extraer el contenido de la etiqueta con la clase 'car-title'
car_title = html.find(class_ = 'car-title').text.strip()
# Si el coche en cuestión resulta ser un Volkswagen Escarabajo
if (car_title == 'Volkswagen Escarabajo'):
# Subir del título del coche a la siguiente etiqueta de elemento de lista <li></li>
html.find_parent('li')
# Determinar el precio del coche
car_price = html.find(class_ = 'sales-price').text.strip()
# Mostrar el precio del coche
print(car_price)Las técnicas de web scraping pueden ser de gran utilidad, pero no siempre están libres de riesgos legales. Puesto que el operador de la web la ha diseñado con usuarios humanos en mente, su apertura automática mediante un web scraper puede suponer un incumplimiento de las condiciones de uso. Estas acciones se vuelven especialmente relevantes cuando se accede a grandes volúmenes de información procedente de varias páginas al mismo tiempo o en sucesión rápida, de un modo en el que una persona nunca sería capaz de interactuar con la página.
Si se realizan de forma automática, la apertura, el almacenamiento y la evaluación de los datos publicados en una página web podrían infringir los derechos de propiedad intelectual. Además, si los datos obtenidos son de carácter personal, almacenarlos y analizarlos sin la autorización de las personas afectadas infringe la normativa vigente de protección de datos. Por esta razón, no está permitido, por ejemplo, scrapear perfiles de Facebook para obtener datos personales.
Las infracciones en materia de protección de datos y de propiedad intelectual están penadas con multas importantes. Asegúrate, por lo tanto, de actuar dentro de la legalidad siempre que utilices técnicas de web scraping. Si te topases con barreras técnicas de seguridad, no trates de eludirlas en ningún caso.
Para los operadores de las páginas web suele ser ventajoso limitar las posibilidades de scraping automático en su contenido online. Por un lado, porque el acceso masivo a la web que realizan los scrapers puede perjudicar el rendimiento del sitio y, por otro, porque suele haber secciones internas de la web que no deberían mostrarse en los resultados de búsqueda.
Para limitar el acceso a los scrapers, se ha extendido el uso del estándar robots.txt. Se trata de un archivo de texto que los operadores web ubican en el directorio principal de la página web. En él hay entradas especiales que establecen qué scrapers o bots están autorizados a acceder a qué áreas de la web. Las entradas del archivo robots.txt siempre se aplican a un dominio entero.
A continuación, mostramos un ejemplo del contenido de un archivo robots.txt que prohíbe el scraping mediante cualquier tipo de bot en todo el sitio:
# Cualquier bot
User-agent: *
# Excluir todo el directorio principal
Disallow: /El archivo robots.txt solo actúa como medida de seguridad ya que invita a una limitación voluntaria por parte de los bots, que deberían adherirse a las prohibiciones del archivo. A nivel técnico, sin embargo, no supone ningún obstáculo. Por ello, para controlar de forma efectiva el acceso mediante web scrapers, los operadores web implementan también técnicas más agresivas. Una de ellas es, por ejemplo, limitar el rendimiento; otra es bloquear la dirección IP del scraper tras varios intentos de acceso que infrinjan las normas de la web.
A pesar de su efectividad, el web scraping no es el mejor método para obtener datos de páginas web. De hecho, a menudo existe una alternativa mejor: muchos operadores web ponen publican los datos de forma estructurada y en un formato legible para las máquinas. Para acceder a este tipo de datos se usan interfaces de programación especiales llamadas Application Programming Interfaces (interfaces de programación de aplicaciones, API por sus siglas en inglés).
El uso de una API ofrece importantes ventajas:
Siempre que haya una API disponible y que ofrezca datos completos, este será el mejor método para acceder a la información, sin olvidar que mediante el web scraping pueden extraerse, en principio, todos los textos que una persona podría leer en una página web.
El ecosistema Python incluye diversas herramientas consolidadas para realizar proyectos de scraping:
A continuación, te presentamos las ventajas e inconvenientes de cada una de estas tecnologías.
Scrapy, una de las herramientas para hacer web scraping con Python que presentamos, utiliza un analizador sintáctico o parser HTML para extraer datos del texto fuente (en HTML) de la web siguiendo este esquema:
URL → Solicitud HTTP → HTML → Scrapy
El concepto clave del desarrollo de scrapers con Scrapy son los llamados web spiders, programas de scraping sencillos y basados en Scrapy. Cada spider (araña) está programado para scrapear una web concreta y va descolgándose de página a página. La programación usada está orientada a objetos: cada spider es una clase de Python propia.
Además del paquete de Python en sí, la instalación de Scrapy incluye una herramienta de línea de comandos, la Scrapy Shell, que permite controlar los spiders. Además, los spiders ya creados pueden almacenarse en la Scrapy Cloud. Desde allí, se ejecutan con tiempos establecidos. De esta forma pueden scrapearse también sitios web complejos sin necesidad de utilizar para ello el propio ordenador ni la propia conexión a Internet. Otra manera de hacerlo es crear un servidor de web scraping propio usando el software de código abierto Scrapyd.
Scrapy es una plataforma consolidada para aplicar técnicas de web scraping con Python. Su arquitectura está orientada a las necesidades de proyectos profesionales. Scrapy cuenta, por ejemplo, con una tubería o pipeline integrada para procesar los datos extraídos. La apertura de las páginas en Scrapy se produce de forma asíncrona, es decir, con la posibilidad de descargar varias páginas simultáneamente. Por ello, Scrapy es una buena opción para proyectos de scraping que hayan de procesar de grandes volúmenes de páginas.
El software libre Selenium es un framework para realizar test automatizados de software a aplicaciones web. En principio, fue desarrollado para poner a prueba páginas y apps web, pero el WebDriver de Selenium también puede usarse con Python para realizar scraping. Si bien Selenium en sí no está escrito en Python, con este lenguaje de programación es posible acceder a las funciones del software.
A diferencia de Scrapy y de BeautifulSoup, Selenium no trabaja con el texto fuente en HTML de la web en cuestión, sino que carga la página en un navegador sin interfaz de usuario. El navegador interpreta entonces el código fuente de la página y crea, a partir de él, un Document Object Model (modelo de objetos de documento o DOM). Esta interfaz estandarizada permite poner a prueba las interacciones de los usuarios. De esta forma se consigue, por ejemplo, simular clics y rellenar formularios automáticamente. Los cambios en la web que resultan de dichas acciones se reflejan en el DOM. La estructura del proceso de web scraping con Selenium es la siguiente:
URL → Solicitud HTTP → HTML → Selenium → DOM
Puesto que el DOM se genera de manera dinámica, Selenium permite scrapear también páginas cuyo contenido ha sido generado mediante JavaScript. El acceso a contenidos dinámicos es la ventaja más importante de Selenium. En términos prácticos, Selenium también puede usarse en combinación con Scrapy o con BeautifulSoup: Selenium proporcionaría el texto fuente, mientras que la segunda herramienta se encargaría del análisis sintáctico y la evaluación de los datos. En este caso, el esquema que se seguiría tendría esta forma:
URL → Solicitud HTTP → HTML → Selenium → DOM → HTML → Scrapy / BeautifulSoup
De las tres herramientas que presentamos para realizar web scraping con Python, BeautifulSoup es la más antigua. Al igual que en el caso de Scrapy, se trata de un parser o analizador sintáctico HTML. El web scraping con BeautifulSoup tiene la siguiente estructura:
URL → Solicitud HTTP → HTML → BeautifulSoup
Sin embargo, a diferencia de Scrapy, en BeautifulSoup el desarrollo del scraper no requiere una programación orientada a objetos, sino que el scraper se redacta como una sencilla secuencia de comandos o script. Con ello, BeautifulSoup ofrece el método más fácil para pescar información de la sopa de tags a la que hace honor su nombre.
Cada una de las tres herramientas presentadas tiene sus ventajas e inconvenientes, que hemos resumido en la siguiente tabla:
| Scrapy | Selenium | BeautifulSoup | |
|---|---|---|---|
| Facilidad de aprendizaje y manejo | ++ | + | +++ |
| Lectura de contenidos dinámicos | ++ | +++ | + |
| Realización de aplicaciones complejas | +++ | + | ++ |
| Robustez frente a fallos HTML | ++ | + | +++ |
| Optimización del rendimiento del scraping | +++ | + | + |
| Calidad del ecosistema | +++ | + | ++ |
¿Qué herramienta deberías elegir para tu proyecto? En resumen: escoge BeautifulSoup si necesitas un desarrollo rápido o si quieres familiarizarte primero con los conceptos de Python y de web scraping. Scrapy, por su parte, te permite realizar complejas aplicaciones de web scraping en Python si dispones de los conocimientos necesarios. Selenium será tu mejor opción si tu prioridad es extraer contenidos dinámicos con Python.
Aquí te mostramos cómo extraer datos de una página web usando BeautifulSoup. El primer paso será instalar Python y algunas herramientas que te serán de ayuda. Necesitarás:
Para instalar Python, sigue las instrucciones de instalación de su página web.
Una vez hayas instalado en tu sistema el gestor de paquetes libre Homebrew, podrás instalar Python usando el siguiente comando:
brew install pythonLas explicaciones y los ejemplos de código que presentamos a continuación se refieren a Python 3 en macOS. El código, en teoría, debería funcionar también en otros sistemas operativos, pero puede que requiera ciertas modificaciones, especialmente si se trata de Windows.
Para nuestro tutorial de Python queremos ubicar la carpeta de proyecto web Scraper en el escritorio. Para ello, abrimos en primer lugar la interfaz de línea de comandos (Terminal.App en Mac), copiamos las siguientes líneas de código en ella y las ejecutamos:
# Cambiar a la carpeta de escritorio
cd ~/Desktop/
# Crear directorio de proyecto
mkdir ./web Scraper/ && cd ./web Scraper/
# Crear entorno virtual
# Se encarga, entre otras cosas, de que posteriormente se use pip3
python3 -m venv ./env
# Activar entorno virtual
source ./env/bin/activate
# Instalar paquetes
pip install requests
pip install beautifulsoup4La página web Quotes to Scrape ofrece toda una colección de citas de personajes famosos pensadas especialmente para ser objeto de test de scraping, para que no tengas que preocuparte por incumplir las condiciones de uso.
Pongámonos manos a la obra. Abre la interfaz de línea de comandos (Terminal.App en Mac) e inicia el intérprete de Python desde la carpeta de proyecto web Scraper. Para ello, copia las siguientes líneas de código en la interfaz y ejecútalas:
# Ir al directorio de proyecto
cd ~/Desktop/web Scraper/
# Activar entorno virtual
source ./env/bin/activate
# Iniciar el intérprete de Python
# Puesto que nos encontramos en el entorno virtual, se usa python3
pythonAhora, copia el siguiente código y pégalo en el intérprete de Python, en la interfaz de línea de comandos. Pulsa luego Intro (varias veces, si es necesario) para ejecutarlo. También puedes guardar el código como archivo con el nombre de scrape_quotes.py en la carpeta de proyecto web Scraper. Si lo haces, podrás ejecutar el script de Python con el comando python scrape_quotes.py.
Como resultado final tras la ejecución del código, en tu carpeta de proyecto web Scraper debería haber un archivo llamado zitate.csv. Este archivo contiene una tabla con las citas y los autores y puedes abrirlo con el programa de hoja de cálculo que desees.
# Importar módulos
import requests
import csv
from bs4 import BeautifulSoup
# Dirección de la página web
url = "http://quotes.toscrape.com/"
# Ejecutar GET-Request
response = requests.get(url)
# Analizar sintácticamente el archivo HTML de BeautifulSoup del texto fuente
html = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Extraer todas las citas y autores del archivo HTML
quotes_html = html.find_all('span', class_="text")
authors_html = html.find_all('small', class_="author")
# Crear una lista de las citas
quotes = list()
for quote in quotes_html:
quotes.append(quote.text)
# Crear una lista de los autores
authors = list()
for author in authors_html:
authors.append(author.text)
# Para hacer el test: combinar y mostrar las entradas de ambas listas
for t in zip(quotes, authors):
print(t)
# Guardar las citas y los autores en un archivo CSV en el directorio actual
# Abrir el archivo con Excel / LibreOffice, etc.
with open('./zitate.csv', 'w') as csv_file:
csv_writer = csv.writer(csv_file, dialect='excel')
csv_writer.writerows(zip(quotes, authors))No hay dos proyectos de web scraping iguales. A veces solo se quiere comprobar si ha habido cambios en una página y a veces se quieren llevar a cabo evaluaciones complejas, entre otras opciiones. Python pone a tu alcance una amplia gama de paquetes entre los que elegir:
pip3 install <package></package>
from <package> import <module></module></package>Estos son algunos de los paquetes más usados en proyectos de web scraping:
| Paquete | Finalidad |
|---|---|
| venv | Gestionar el entorno virtual del proyecto |
| request | Abrir una página web |
| lxml | Usar analizadores sintácticos alternativos para HTML y XML |
| csv | Leer y escribir datos en tablas en formato CSV |
| pandas | Procesar y evaluar datos |
| scrapy | Utilizar Scrapy |
| selenium | Utilizar Selenium WebDriver |
Utiliza el Índice de paquetes de Python (PyPI) para ver todos los paquetes disponibles.
Por favor, ten en cuenta el aviso legal relativo a este artículo.
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