Las 20 mejores herramientas de web scraping

El raspado web es una técnica que se utiliza para extraer información de páginas web de forma automatizada. Es una técnica muy utilizada en el ámbito de la programación y la minería de datos. El objetivo de este artículo es proporcionar una lista completa de las mejores herramientas de raspado web disponibles en el mercado.

📋 Aquí podrás encontrar✍

Análisis comparativo
Recomendaciones
Preguntas frecuentes
Ejemplos de código

Análisis comparativo

Beautiful Soup: Esta herramienta de raspado web es una opción popular en Python. Es fácil de usar y tiene una sintaxis sencilla.
Scrapy: Es una herramienta de raspado web de Python que se utiliza para extraer datos de sitios web de forma escalable.
Pandas: Es una biblioteca de Python que se utiliza para la manipulación y el análisis de datos.
Octoparse: Esta herramienta de raspado web toma la automatización a otro nivel y es conocida por ser fácil de usar.
ParseHub: Es una plataforma de raspado web que permite extraer datos de cualquier sitio web sin necesidad de programar.
Apify: Es una herramienta de raspado web que se utiliza para extraer datos de sitios web en grandes cantidades.
WebHarvy: Permite extraer datos de una variedad de sitios web en formato estructurado sin necesidad de programación.
Mozenda: Es una plataforma de raspado web a escala empresarial que ofrece una variedad de herramientas y servicios.
Content Grabber: Es una herramienta de raspado web con la capacidad de extraer datos de una variedad de sitios web de forma escalable.
Common Crawl: Es una biblioteca de datos que contiene más de mil millones de páginas web.
Data Miner: Es una herramienta de raspado web para Chrome que permite extraer datos de cualquier sitio web con facilidad.
Goutte: Es una herramienta de raspado web de PHP con una sintaxis sencilla y fácil de usar.
iMacros: Es una herramienta de automatización web que permite extraer datos de sitios web a través de navegadores web.
Kimono Labs: Es una plataforma de raspado web fácil de usar que permite extraer datos de sitios web complejos sin necesidad de programar.
OutWit Hub: Es una herramienta de raspado web fácil de usar y que permite extraer datos de sitios web de forma escalable.
Portia: Es una herramienta de raspado web que utiliza una interfaz gráfica para ayudar al usuario a extraer datos de sitios web.
Python Requests: Es una biblioteca de Python para la obtención de datos de sitios web.
River: Es una herramienta de raspado web en tiempo real que permite extraer datos de sitios web con cambios frecuentes.
Uipath: Es una plataforma de automatización robótica de procesos y permite extraer datos de sitios web de forma automatizada y escalable.
Web Scraper: Es una extensión para Chrome que permite extraer datos de sitios web de forma estructurada sin programar.

Recomendaciones

Existen numerosas herramientas de raspado web disponibles en el mercado. La selección adecuada dependerá de los requisitos del proyecto y del costo. Se recomienda evaluar cuidadosamente las diferentes opciones antes de decidirse por una herramienta en particular.

Preguntas frecuentes

¿Qué es el raspado web?

El raspado web es una técnica que se utiliza para extraer información de páginas web de forma automatizada.

¿Por qué se utiliza el raspado web?

El raspado web se utiliza para extraer datos de sitios web de forma automatizada, lo que hace que sea mucho más rápido y eficiente que la recolección manual de datos.

¿Qué lenguajes de programación se pueden utilizar para el raspado web?

Hay varios lenguajes de programación que se pueden utilizar para el raspado web, como Python, PHP y JavaScript.

¿Es legal el raspado web?

El raspado web puede ser legal o ilegal dependiendo de la fuente de donde se estén extrayendo los datos. Es importante tener en cuenta los derechos de autor y las leyes de privacidad al utilizar técnicas de raspado web.

Ejemplos de código

A continuación se presentan algunos ejemplos básicos de código en Python utilizando la herramienta de raspado web Beautiful Soup.

Cargar página web:
import requests


url = "https://www.ejemplo.com/"

response = requests.get(url)

html_content = response.content print(html_content)

Extraer información específica de un sitio web:
from bs4 import BeautifulSoup


html_doc = "..."

soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
# Find all links on the page:

links = soup.find_all('a')

# Find the first span tag with a class of "example": example = soup.find('span', class_='example')

Extraer información detrás de un formulario de inicio de sesión:
import requests from bs4 import BeautifulSoup


# Fill in login details here:

payload = {

    "username": "myusername",

    "password": "mypassword",

} 
# Send a POST request to the login page:

session_requests = requests.session()

login_url = "http://www.ejemplo.com/login"

result = session_requests.post(

    login_url,

    data=payload,

    headers=dict(referer=login_url)

)
# Navigate to the homepage after logged in:

url = "http://www.ejemplo.com/homepage"

result = session_requests.get(

    url,

    headers=dict(referer=url)

)