Hay varias bibliotecas y marcos de Python para extraer datos de la web. Todos comienzan con una herramienta en particular hasta que se dan cuenta de que podría no ser la mejor opción para su próximo proyecto. Aunque es muy poco probable que use todas las herramientas de Python en un solo proyecto, debe saber cuáles tener a mano en su caja de herramientas de web scraping.
Aquí están las mejores bibliotecas, marcos y otras herramientas de Python que lo ayudarán a extraer datos de la web sin esfuerzo.
1. hermosa sopa
Comenzando la lista con la mejor biblioteca de web scraping para principiantes: Beautiful Soup. Es esencialmente una herramienta que extrae datos de archivos HTML y XML analizados transformando el documento en un objeto de Python.
La "belleza" de Beautiful Soup reside en su sencillez. Es fácil de configurar y puede comience con su primer proyecto de web scraping
en minutos. Beautiful Soup utiliza un enfoque jerárquico para extraer datos de un documento HTML. Puede extraer elementos utilizando etiquetas, clases, ID, nombres y otros atributos HTML.Sin embargo, esperar más de Beautiful Soup sería ir demasiado lejos. No hay soporte integrado para middlewares y otras funcionalidades avanzadas, como la rotación de proxy o subprocesos múltiples. Con Beautiful Soup, necesita bibliotecas para enviar solicitudes HTTP, analizar el documento descargado y exportar la información extraída a un archivo de salida.
2. peticiones
solicitudes es, sin duda, la biblioteca de Python más utilizada para manejar solicitudes HTTP. La herramienta hace frente a su lema: HTTP for Humans™. Admite múltiples tipos de solicitudes HTTP, desde GET y POST hasta PATCH y DELETE. No solo esto, puede controlar casi todos los aspectos de una solicitud, incluidos los encabezados y las respuestas.
Si eso suena fácil, tenga la seguridad de que las solicitudes también atienden a usuarios avanzados con su multitud de funciones. Puede jugar con una solicitud y personalizar sus encabezados, cargar un archivo a un servidor usando POST y manejar tiempos de espera, redireccionamientos y sesiones, entre otras cosas.
Las solicitudes generalmente se asocian con Beautiful Soup cuando se trata de raspado web, ya que otros marcos de trabajo de Python tienen soporte incorporado para manejar solicitudes HTTP. Para obtener el HTML de una página web, usaría solicitudes para enviar una solicitud GET al servidor, luego extraería los datos de texto de la respuesta y los pasaría a Beautiful Soup.
3. raspado
Como sugiere el nombre, Scrapy es un marco de Python para desarrollar raspadores web a gran escala. Es la navaja suiza para extraer datos de la web. Scrapy maneja todo, desde el envío de solicitudes y la implementación de proxies hasta la extracción y exportación de datos.
A diferencia de Beautiful Soup, el verdadero poder de Scrapy es su sofisticado mecanismo. Pero no dejes que esa complejidad te intimide. Scrapy es el marco de web scraping más eficiente de esta lista, en términos de velocidad, eficiencia y características. Viene con selectores que le permiten seleccionar datos de un documento HTML utilizando elementos XPath o CSS.
Una ventaja adicional es la velocidad a la que Scrapy envía solicitudes y extrae los datos. Envía y procesa solicitudes de forma asíncrona, y esto es lo que lo diferencia de otras herramientas de web scraping.
Además de las funciones básicas, también obtiene soporte para middlewares, que es un marco de enlaces que inyecta funcionalidad adicional al mecanismo predeterminado de Scrapy. No puede raspar sitios web controlados por JavaScript con Scrapy de fábrica, pero puede usar middlewares como scrapy-selenium, scrapy-splash y scrapy-scrapingbee para implementar esa funcionalidad en su proyecto.
Finalmente, cuando haya terminado de extraer los datos, puede exportarlos en varios formatos de archivo; CSV, JSON y XML, por nombrar algunos.
Scrapy es una de las muchas razones por las que Python es el mejor lenguaje de programación para cualquiera que esté interesado en el web scraping. Configurando tu primer proyecto Scrapy puede tomar algún tiempo, especialmente si no tiene experiencia con clases y marcos de Python. El flujo de trabajo de Scrapy está segregado en varios archivos y, para los principiantes, eso puede parecer una complejidad no solicitada.
4. Selenio
Si está buscando extraer contenido dinámico renderizado en JavaScript, entonces Selenium es lo que necesita. Como marco de prueba web multiplataforma, Selenium lo ayuda a representar HTML, CSS y JavaScript y extraer lo que se requiere. También puede imitar las interacciones reales de los usuarios codificando las acciones del teclado y el mouse, lo que es un cambio de juego completo.
Selenium genera una instancia de navegador usando el controlador web y carga la página. Algunos navegadores populares compatibles con Selenium son Google Chrome, Mozilla Firefox, Opera, Microsoft Edge, Apple Safari e Internet Explorer. Emplea localizadores CSS y XPath, similares a los selectores de Scrapy, para buscar y extraer contenido de elementos HTML en la página.
Si no tiene experiencia con Python pero conoce otros lenguajes de programación, puede usar Selenium con C#, JavaScript, PHP, Perl, Ruby y Java.
La única limitación es que, dado que Selenium inicia un navegador web en segundo plano, los recursos necesarios para ejecutar el raspador aumentan significativamente. en comparación con Scrapy o Beautiful Soup. Pero dadas las características adicionales que Selenium trae a la mesa, está completamente justificado.
5. urllib
La biblioteca Python urllib es una herramienta simple pero esencial para tener en su arsenal de web scraping. Le permite manejar y procesar URL en sus scripts de Python.
Una aplicación práctica adecuada de urllib es la modificación de URL. Considere que está raspando un sitio web con varias páginas y necesita modificar una parte de la URL para pasar a la página siguiente.
urllib puede ayudarlo a analizar la URL y dividirla en varias partes, que luego puede modificar y desanalizar para crear una nueva URL. Si bien el uso de una biblioteca para analizar cadenas puede parecer una exageración, urllib es un salvavidas para las personas que codifican web scrapers por diversión y no quieren entrar en el meollo de las estructuras de datos.
Además, si desea examinar el archivo robots.txt de un sitio web, que es un archivo de texto que contiene reglas de acceso para el rastreador de Google y otros rastreadores, urllib también puede ayudarlo con eso. Se recomienda seguir el archivo robots.txt de un sitio web y raspar solo las páginas permitidas.
6. Bibliotecas JSON, CSV y XML
Dado que Beautiful Soup o Selenium no tienen funciones integradas para exportar los datos, necesitaría una biblioteca de Python para exportar los datos a un JSON, CSV o archivo XML. Afortunadamente, hay una gran cantidad de bibliotecas que puede hacer para lograr esto, y se recomiendan las más básicas, a saber, json, csv y xml para archivos JSON, CSV y XML, respectivamente.
Estas bibliotecas le permiten crear un archivo, agregarle datos y, finalmente, exportar el archivo a su almacenamiento local o servidor remoto.
7. Sopa Mecánica
sopa mecanica? ¿Es esta una estafa barata de Beautiful Soup? No. Inspirado en Mecanizar y basado en solicitudes de Python y Beautiful Soup, MechanicalSoup lo ayuda a automatizar el comportamiento humano y extraer datos de una página web. Puedes considerarla a medio camino entre Beautiful Soup y Selenium. ¿La única trampa? No maneja JavaScript.
Si bien los nombres son similares, la sintaxis y el flujo de trabajo de MechanicalSoup son extremadamente diferentes. Crea una sesión de navegador usando MechanicalSoup y cuando se descarga la página, usa los métodos de Beautiful Soup como encontrar() y encuentra todos() para extraer datos del documento HTML.
Otra característica impresionante de MechanicalSoup es que le permite completar formularios utilizando un script. Esto es especialmente útil cuando necesita ingresar algo en un campo (una barra de búsqueda, por ejemplo) para llegar a la página que desea rastrear. El manejo de solicitudes de MechanicalSoup es magnífico, ya que puede manejar automáticamente los redireccionamientos y seguir enlaces en una página, lo que le ahorra el esfuerzo de codificar manualmente una sección para hacerlo.
Dado que se basa en Beautiful Soup, existe una superposición significativa en los inconvenientes de ambas bibliotecas. Por ejemplo, no hay un método integrado para manejar la salida de datos, la rotación de proxy y la representación de JavaScript. El único problema de Beautiful Soup que MechanicalSoup ha solucionado es la compatibilidad con el manejo de solicitudes, que se resolvió mediante la codificación de un contenedor para la biblioteca de solicitudes de Python.
Web Scraping en Python más fácil
Python es un poderoso lenguaje de programación para raspar la web, sin duda, pero las herramientas utilizadas son solo una parte del problema. El problema más importante que enfrentan las personas cuando codifican un raspador es aprender la jerarquía de documentos HTML.
Comprender la estructura de una página web y saber cómo ubicar un elemento rápidamente es imprescindible si desea desarrollar web scrapers avanzados.
