Guía informativa de Semalt sobre cómo raspar sitios en Python

Web raspado es la práctica de extraer datos de diferentes páginas web. Esta técnica se centra principalmente en la transformación de datos en bruto o no estructurados (formatos HTML) en uno organizado (hojas de cálculo y base de datos). Podemos realizar diferentes tareas web scraping 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, de procedimiento, funcional y orientado a objetos.

Bibliotecas necesarias 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 de los que se puede beneficiar.

1. Urllib2:

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

 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 los datos se eliminan, puede usar los filtros de BeautifulSoup para mejorar su calidad. BeautifulSoup 4 es el mejor y el mejor. última versión para raspar documentos web, páginas HTML y archivos PDF.

Scr imitando texto HTML con Python:

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

• Scrapy
• Mechanize
• Scrapemark 

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

• Enlaces HTML que se definen con una etiqueta.

• Tablas HTML que se definen con y. Las filas se dividen en diferentes patrones de datos con etiqueta.
• Las listas HTML comienzan con