¿Cuál es la mejor manera de extraer datos de un sitio web usando R?

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El web scraping es una técnica para extraer datos de sitios web que no proporcionan una API o un formato estructurado. Puede ser útil para proyectos de ciencia de datos que requieren datos de diversas fuentes, como redes sociales, noticias, reseñas o comercio electrónico. En este artículo, aprenderá a usar R, un lenguaje de programación popular para el análisis de datos, para extraer datos de un sitio web utilizando dos paquetes: rvest y RSelenium.

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1 ¿Por qué R para web scraping?

R es una herramienta potente y versátil para la ciencia de datos, con muchos paquetes que simplifican y automatizan diversas tareas, como la manipulación de datos, la visualización, el modelado y la generación de informes. R también tiene una comunidad amigable y activa que brinda apoyo y recursos para el aprendizaje y la resolución de problemas. Una de las ventajas de R para web scraping es que puede manejar páginas web tanto estáticas como dinámicas, utilizando diferentes paquetes y métodos.

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Simanga Mchunu

2X Tableau Ambassador | Data Science Enthusiast | ALX-Hackathon Winner 2024 | IBM Z 2024 Datathon Winner | DIRISA Datathon Finalist 2024 | Certified-ALX_SE | Mathematician | Machine Learning Engineer
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R is good for data science and easy to use, thus it is one of the best programming langauge for webscrapping ...R is an incredibly powerful programming language that enables users to easily scrape information from websites using packages and tools designed specifically for this purpose. With the right knowledge at your fingertips you can use R to quickly gather large amounts of data from web sources without having to do it manually.

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2 ¿Qué es rvest?

rvest es un paquete que hace que el web scraping en R sea fácil y rápido. Se basa en los paquetes html5lib y xml2, que proporcionan una forma coherente y robusta de analizar documentos HTML y XML. rvest le permite seleccionar y extraer datos de páginas web utilizando selectores CSS o expresiones XPath, que son formas comunes de localizar elementos en un documento web. rvest también tiene funciones para completar formularios, navegar por enlaces y manejar cookies y sesiones.

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Simanga Mchunu

2X Tableau Ambassador | Data Science Enthusiast | ALX-Hackathon Winner 2024 | IBM Z 2024 Datathon Winner | DIRISA Datathon Finalist 2024 | Certified-ALX_SE | Mathematician | Machine Learning Engineer
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Rest is a R package or library that is used for webscrapping...It provides functions to access a public web page and query-specific elements using CSS selectors and XPath. The library is a part of the Tidyverse collection of packages for data science, meaning that the coding conventions are the same across all of Tidyverse's libraries.

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3 ¿Qué es RSelenium?

RSelenium es un paquete que le permite controlar un navegador web desde R, utilizando la API Selenium WebDriver. Selenium es un marco que automatiza las acciones del navegador, como hacer clic, escribir, desplazarse y esperar. RSelenium le permite extraer datos de páginas web dinámicas que utilizan JavaScript, Ajax u otras tecnologías que cambian el contenido de la página después de cargarla. RSelenium también tiene funciones para tomar capturas de pantalla, administrar múltiples ventanas o pestañas y lidiar con alertas y ventanas emergentes.

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4 ¿Cómo usar rvest y RSelenium juntos?

A veces, es posible que necesite combinar rvest y RSelenium para extraer datos de un sitio web que tiene elementos estáticos y dinámicos. Por ejemplo, es posible que desee usar RSelenium para navegar a una página o sección específica que requiera la interacción del usuario, como hacer clic en un botón o seleccionar un menú desplegable. A continuación, es posible que desee utilizar rvest para extraer los datos del código fuente HTML de la página, utilizando selectores CSS o expresiones XPath. Para ello, puede utilizar la función get_página_fuente() de RSelenium para obtener el código HTML de la página actual y, a continuación, pasarlo a la función de lectura_.html() de rvest para crear un objeto HTML que se puede manipular con las funciones de rvest.

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Philippe Rondon Apolinário

Cientista de dados | Analista de Dados | Business Intelligence | BI | Python | Power BI | DAX | SQL | Excel
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The rvest is used to manipulate the HTML content of the page and extract static information, while RSelenium is employed to simulate human interactions. This allows for automated navigation and data collection on web pages that rely on JavaScript to render content. This efficient integration of these tools provides a comprehensive approach to web scraping, enabling data analysts to obtain valuable information to drive analysis and business strategy.

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5 ¿Cómo extraer datos de un sitio web usando R?

Para demostrar cómo extraer datos de un sitio web usando R, usemos el ejemplo de extraer los nombres y precios de los libros más vendidos de Amazon. El procedimiento consiste en cargar los paquetes rvest y RSelenium, crear un objeto controlador remoto con RSelenium, navegar al sitio web de Amazon utilizando el objeto controlador, localizar el enlace a la página de los más vendidos, hacer clic en él, obtener el código fuente HTML de la página, analizar el código fuente HTML con rvest, seleccionar y extraer los nombres y precios de los libros con rvest, almacenar los datos en una trama de datos mediante rvest y, por último, cerrar el objeto controlador con RSelenium. A continuación se muestra el código de cada paso.

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6 Esto es lo que hay que tener en cuenta

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1 ¿Por qué R para web scraping?

2 ¿Qué es rvest?

3 ¿Qué es RSelenium?

4 ¿Cómo usar rvest y RSelenium juntos?

5 ¿Cómo extraer datos de un sitio web usando R?

6 Esto es lo que hay que tener en cuenta

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2 ¿Qué es rvest?

3 ¿Qué es RSelenium?

4 ¿Cómo usar rvest y RSelenium juntos?

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6 Esto es lo que hay que tener en cuenta

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