Expertos en scraping: Consejos efectivos para la recolección de datos web

Contenido del artículo:

• ¿Cuáles son los 7 mejores consejos para scraping web?
• 1. Prueba nuevas herramientas de automatización de navegadores
• 2. Elige un cliente HTTP según tus objetivos
• 3. Prepara la sesión de scraping
• 4. Aplica DevTools
• 5. Prefiere API siempre que sea posible
• 6. Ejecuta dos o más procesos de manera concurrente
• 7. Usa proxies más éticos 
• ¿Cómo recolectar datos web como un profesional con Dexodata?

Las reglas y patrones del desarrollo empresarial son una piedra de tropiezo para numerosas teorías. Sus creadores describen los procesos corporativos externos e internos desde los puntos de vista de la ventaja competitiva, la dominación estratégica, los juegos de suma cero, etc. Aún no existe un análogo de la Gran Teoría Unificada para dimensiones económicas, sin embargo, una cosa subyace en la evolución de las empresas. Es la necesidad de datos reales y precisos y herramientas para su adquisición. Comprar proxies residenciales y móviles del ecosistema ético de Dexodata, compatible con AML y KYC es el primer paso a seguir. Los siguientes movimientos consisten en:

• Elegir herramientas
• Configurar, escribir scripts de automatización
• Integrar IPs intermedias en marcos aplicados
• Reunir el conocimiento necesario
• Parsear para elementos cruciales de conocimiento.

Los beneficios de los modelos impulsados por IA como soluciones de scraping sin codificación están bien descritos, lo que no significa que los profesionales se queden inactivos. Hoy, los expertos comparten consejos sobre cómo aumentar la eficiencia en la detección y extracción de información en línea. Y seleccionar los mejores proxies para sitios objetivo es solo un consejo.

¿Cuáles son los 7 mejores consejos para scraping web?

Las recomendaciones de los expertos que se enumeran a continuación están destinadas a mejorar el proceso de adquisición de elementos HTML, por ejemplo, reducir el número de solicitudes y IPs residenciales para comprar. Los siete mejores consejos para mejorar el scraping web son:

1. Prueba nuevas herramientas de automatización de navegadores
2. Elige un cliente HTTP según tus objetivos
3. Prepara la sesión
4. Aplica DevTools
5. Prefiere API siempre que sea posible
6. Ejecuta dos o más procesos de manera concurrente
7. Usa proxies más éticos.

Estas recomendaciones son adecuadas para la mayoría de los casos y el manejo de proxies objetivo. Sin embargo, su utilidad depende de las características de la fuente de información, la escala del trabajo, el tipo de elementos requeridos y más.

 

1. Prueba nuevas herramientas de automatización de navegadores

Selenium ha servido como una herramienta versátil de recolección de información durante casi dos décadas. Sus altas capacidades de emulación de acciones de usuario vienen con un procesamiento de páginas en línea lento y que consume muchos recursos, y requieren un conocimiento sustancial de programación. Puppeteer es excelente para ejecutar tareas concurrentes y a menudo es inadecuado para adquirir información con métodos que no involucran JavaScript y navegadores basados en Chromium.

Los expertos en scraping recomiendan elegir software de automatización de navegadores considerando nuevas soluciones. Playwright es más rápido que los desarrollos mencionados anteriormente debido a los contextos de navegador aislados, e implementa características útiles para el manejo de HTML por defecto, incluyendo esperas automáticas, motores de selección personalizados, persistencia en el estado de autenticación, y más. Después de que un equipo compra proxies residenciales y móviles, estas IPs se implementan fácilmente con Playwright a través de browserType.launch y se configuran en Python o Node.js.

 

2. Elige un cliente HTTP según tus objetivos

El lenguaje preferido y el nivel de habilidades de programación, el tipo de página web, el presupuesto y la escala de objetivos son algunos de los factores que determinan la elección de un cliente HTTP. Las características destacadas de Python para scraping hacen que sus bibliotecas urllib3, requests, httpx y aiohttp sean relevantes para la mayoría de las tareas.

El procesamiento rápido de solicitudes de Ruby, la tecnología Ruby on Rails y la verificación SSL hacen que los clientes HTTP de Ruby (Faraday, Net::HTTP, HTTParty) sean adecuados para grandes cantidades de información. Y usar Java para la recolección de datos web a través de HttpURLConnection o HttpClient parece lógico para proyectos de multihilo. Ten en cuenta que los clientes HTTP elegidos se basan en diferentes bibliotecas SSL y requieren diferentes parámetros TLS.

 

3. Prepara la sesión de scraping

Quienes se preparan para recolectar información crucial en línea compran direcciones IP residenciales para actuar como un visitante regular, no como un algoritmo automatizado. Los expertos recomiendan otras medidas de igual propósito antes de ejecutar solicitudes al servidor HTML:

• Cambia el encabezado User-Agent para presentar las acciones de recuperación de información como si fueran de un dispositivo de usuario final.
• Configura todas las cookies posibles de tu lado en lugar de confiar en parámetros generados dinámicamente en los servidores. Estos son geolocalización, Accept-Language, Referer, etc.
• Reutiliza parámetros de sesión para encabezados y cookies configurables en el lado del cliente (por ejemplo, el idioma del sistema).

Los expertos a veces hacen esto en navegadores sin cabeza y transfieren parámetros a scripts de lista de navegadores más ligeros.

 

4. Aplica DevTools

Chrome DevTools y sus análogos proporcionan información técnica sobre sitios y elementos con los que los expertos van a trabajar. Aquí está para qué son útiles las distintas pestañas de DevTools:

1. Red — para verificar solicitudes y respuestas, copiar los parámetros de la solicitud raíz a través de cURL usando la conversión de cadena cURL, y aplicar los detalles obtenidos a tu script.
2. Elementos — para inspeccionar árboles de elementos HTML en una página de internet (texto, etiquetas, atributos). Esto concierne a elementos añadidos dinámicamente a través de JavaScript. Un experto en recolección de datos identifica las unidades particulares y copia selectores HTML a través de la pestaña “Elementos”. Además, la búsqueda integrada de DevTools ayuda a encontrar las rutas basadas en JS, entendiendo el orden y las especificidades de la carga de contenido dinámico.
3. Fuentes — para detectar objetos objetivo para una recuperación posterior, incluyendo objetos JSON. Las limitaciones incluyen contenido dinámico que no se puede ver en la sección pero está disponible a través de clientes HTTP.

En lugar de usar Chrome DevTools para modificar solicitudes, también se puede aprovechar Postman.

 

5. Prefiere API siempre que sea posible

La discusión sobre qué es mejor para scraping, API o HTML, sigue siendo tendencia. La decisión depende de las especificaciones del proyecto, así como de la elección de comprar acceso a un pool de IP residenciales apostando por las tecnologías NAT o esforzarse por proxies de centro de datos más rápidos y sostenibles.

API suele ser más rápida y requiere menos paquetes de datos para enviar y recibir un resultado. Por lo tanto, la recolección de información web a través de API es preferible desde el punto de vista del experto.

 

6. Ejecuta dos o más procesos de manera concurrente

La primera fase de minería de datos trae contenido en formato HTML crudo que necesita ser procesado y convertido a salida JSON, conveniente para una explotación posterior. El parseo aquí es un acto de extraer la información necesaria de HTML e incluye dos etapas más:

1. Leer archivos
2. Usar selectores para obtener solo piezas cruciales de conocimiento.

Al elegir un analizador web, ten en cuenta que BeautifulSoup con selectores CSS es adecuado para la mayoría de las ocasiones. lxml con XPath hace todo lo que los selectores CSS pueden y aún más, lo que incluye recorrer hacia arriba el árbol HTML y el uso de condicionales.

Extrae los conocimientos disponibles públicamente y procésalos simultáneamente. La biblioteca Asyncio en Python ayuda a ejecutar un solo procedimiento de análisis y hasta nueve movimientos de recolección de datos simultáneamente. Los expertos en scraping se centran en los siguientes matices:

• Los mejores proxies para sitios objetivo soportan el cambio dinámico de IP a través de métodos API y el envío de solicitudes concurrentes.
• Algunos procesos pueden almacenarse en un búfer para un procesamiento posterior.
• Aplica tanto colas externas como internas para coordinar acciones más allá de contenedores o entornos individuales. Con la cola es más fácil monitorear algoritmos, y la elección de un sistema de colas (por ejemplo, RabbitMQ o Kafka) depende del número de aplicaciones o servicios aplicados.

 

7. Usa proxies más éticos 

Los expertos en scraping compran proxies residenciales y móviles para distribuir la carga en los servidores y proporcionarles numerosas direcciones IP únicas que envían solicitudes. Cuantas más IPs originales estén involucradas, más información estará disponible antes de que la página web decida rechazar consultas. Los proxies geotargeted no prohibidos por los sitios objetivo proporcionan conocimientos reales sobre el contexto local o métricas.

Los ecosistemas éticos para elevar el nivel de análisis de datos cumplen estrictamente con las políticas AML y KYC para:

1. Ayudar a obtener información confiable y precisa
2. Restringir el impacto en el rendimiento de los sitios objetivo.

 

¿Cómo recolectar datos web como un profesional con Dexodata?

Extraer conocimientos empresariales de contenido HTML disponible públicamente a gran escala requiere preparación. Los verdaderos expertos en scraping no son solo aquellos que crean los algoritmos más sofisticados. Son aquellos que comprenden que los proxies éticos con cumplimiento de AML y KYC son las claves para mantener el esquema creado. Obtén una prueba gratuita de proxy o compra direcciones IP residenciales de la plataforma Dexodata para encontrar un compañero de confianza y recuperar conocimientos en línea con destreza e integridad.