Aprenda a elegir la biblioteca o el marco de web scraping adecuado para el análisis de datos en Python, R y otros lenguajes, en función de las características, la compatibilidad y la popularidad.

My experience: - for anything static urllib is the fastest solution, - while if its an interactive/js-based site, then Selenium, as others have mentioned as well

¿Cuáles son las mejores bibliotecas y marcos de web scraping para el análisis de datos?

El web scraping es el proceso de extracción de datos de sitios web utilizando diversas herramientas y técnicas. Puede ser una forma poderosa de recopilar y analizar información para el análisis de datos, especialmente para la inteligencia competitiva, la investigación de mercado, los comentarios de los clientes y el análisis de contenido. Sin embargo, el web scraping también puede ser un reto, ya que los sitios web pueden tener diferentes estructuras, formatos, medidas de seguridad y cuestiones éticas. Por lo tanto, elegir la biblioteca o el marco de web scraping adecuado puede marcar una gran diferencia en la calidad, la velocidad y la fiabilidad de la extracción de datos. En este artículo, revisaremos algunas de las mejores bibliotecas y marcos de web scraping para el análisis de datos, en función de sus características, compatibilidad y popularidad.

1 Bibliotecas de Python

Python es uno de los lenguajes de programación más populares para el análisis de datos y ofrece una amplia gama de bibliotecas de raspado web para manejar diferentes tareas y escenarios. Por ejemplo, Requests es una biblioteca simple y elegante que le permite enviar solicitudes HTTP y acceder a los datos de respuesta en varios formatos, lo que la hace ideal para el raspado web básico. Beautiful Soup es una biblioteca potente y flexible que analiza documentos HTML y XML y extrae datos utilizando varios métodos y filtros. Scrapy es un marco completo y escalable que proporciona una interfaz de alto nivel para rastrear y raspar sitios web, lo que lo hace adecuado para proyectos de raspado web complejos y a gran escala. Selenium es una herramienta de automatización del navegador que le permite controlar un navegador web e interactuar con elementos web usando Python, lo cual es útil para el raspado web que involucra formularios, botones, ventanas emergentes u otras funciones interactivas.

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Milan Janosov

🌏 Founder @Geospatial Data Consulting | 🖥️ Data Scientist | 📖 #1 Best Seller Author on Amazon | 🎯 PhD in Network Science | 🎖️ Forbes 30u30 | 👨🏻🏫 LinkedIn Learning instructor
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My experience: - for anything static urllib is the fastest solution, - while if its an interactive/js-based site, then Selenium, as others have mentioned as well

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Rashmi Narula

Manager Data Analytics | BI Consultant |Tableau Expert | Visualization Consultant | Technologist | Strategist & Executor
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Python libraries and frameworks for web scraping and data analytics include BeautifulSoup, Scrapy, and Selenium. These tools enable data extraction and analysis from web sources, facilitating robust data-driven insights.

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Vignesh Suresh

Certified Tableau Desktop Specialist | Alteryx Certified | SQL, Power BI, Tableau Prep, Machine Learning, Excel, Pyspark, GenAI, Databricks, Data Scientist, Data Engineer, Python
(edited)
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Python web scraping libraries are as follows:- 1.Beautiful Soup: Parses HTML and XML, creating parse trees for easy data extraction. 2. Requests: Primarily an HTTP library, excellent for managing HTTP requests. 3. Scrapy: A robust web crawling framework, ideal for large-scale scraping across multiple sites concurrently. 4. Selenium: Interacts with web elements, useful for scraping dynamic content generated by JavaScript. 5. LXML: High-performance library for parsing XML and HTML documents in Python. 6. MechanicalSoup: Combines Requests and Beautiful Soup, facilitating form submissions and interaction with web pages.

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David Heraty

Commercial Director | Data & AI Platforms | Oracle Cloud Solutions Partner
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Oracle recognizes Python's prowess in handling diverse data scraping tasks and acknowledges the significance of its libraries in facilitating this process. For instance, Oracle's integration of Python libraries like Requests aligns with the objective of streamlining basic web scraping tasks, offering a simple yet effective solution to access and retrieve data from various online source

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2 Paquetes de R

R es un lenguaje de programación popular para el análisis de datos y el web scraping. Tiene varios paquetes que pueden ayudarte con el proceso, como rvest, RSelenium, rcrawler y tidyverse. Rvest es un paquete simple e intuitivo que le permite raspar y analizar documentos HTML y XML utilizando selectores CSS o expresiones XPath. RSelenium es un paquete que proporciona un contenedor para la API Selenium WebDriver, que permite la automatización del navegador y la interacción con elementos web mediante R. RCrawler es un paquete que proporciona una interfaz de alto nivel para rastrear y raspar sitios web. Por último, tidyverse es una colección de paquetes que proporcionan una forma consistente y coherente de trabajar con datos en R. Todos estos paquetes se pueden utilizar para manejar diferentes aspectos del web scraping, como sitios web dinámicos, formularios, botones, ventanas emergentes u otras funciones interactivas. También son útiles para proyectos de web scraping complejos y a gran escala que requieren velocidad y eficiencia.

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Vamshidhar Gangu

Senior Data Engineer
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Though R is very popular for text mining, for webscraping I prefer to use python and analyze the parsed data within R for statistical analysis. Web scraping is a heavy I/O bound tasks and requires a good response handling and tools like python and Ruby are well suited for these tasks with multi threading and asynchronous programming patterns

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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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In R, there are several powerful libraries and packages for web scraping and data analysis. These tools are essential for extracting valuable information from online sources and conducting robust analyses. Some of the key packages in R for these tasks include rvest, httr, xml2, RSelenium, and tidyverse.

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3 Otras opciones

Además de Python y R, hay muchas otras opciones para el web scraping. Node.js, Ruby, Java y PHP tienen varios módulos, gemas, bibliotecas y marcos que permiten el raspado web. A la hora de seleccionar la biblioteca o el marco de web scraping adecuado para su proyecto, es importante tener en cuenta factores como el tipo y la complejidad del sitio web, el formato y la estructura de los datos, la frecuencia y el volumen del scraping, la compatibilidad e integración con otras herramientas, y las implicaciones legales y éticas del web scraping. Hacerlo puede ayudarlo a obtener información valiosa de la web y mejorar sus capacidades de análisis de datos.

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Vignesh Suresh

Certified Tableau Desktop Specialist | Alteryx Certified | SQL, Power BI, Tableau Prep, Machine Learning, Excel, Pyspark, GenAI, Databricks, Data Scientist, Data Engineer, Python
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Other examples apart from Python and R include the following Node.js: JavaScript-based runtime environment, which offers various libraries for web scraping such as Cheerio, Puppeteer, and Request. PHP: PHP has libraries like Goutte and Simple HTML DOM Parser that facilitate web scraping. Java: Jsoup is a Java library that provides a convenient API for extracting and manipulating data from HTML. Ruby: Mechanize and Nokogiri are popular libraries in the Ruby ecosystem for web scraping tasks. Go (Golang): Go has libraries like Colly and GoQuery that can be used for web scraping purposes.

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Vamshidhar Gangu

Senior Data Engineer
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Another popular tool is Ruby on Rails. you can use the Nokogiri and Open-URI gems to easily parse and extract data from websites. Nokogiri is a Ruby gem that makes it easy to parse and search HTML documents. It is well documented and can be used along with variety of different Ruby gems to get ehe data you need, like using it with therubyracer gem to parse the JavaScript and get the data you need. Open-URI is a Ruby gem that allows you to open and read files from the web.

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4 Esto es lo que hay que tener en cuenta

Este es un espacio para compartir ejemplos, historias o ideas que no encajan en ninguna de las secciones anteriores. ¿Qué más te gustaría añadir?

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¿Cuáles son las mejores bibliotecas y marcos de web scraping para el análisis de datos?

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1 Bibliotecas de Python

2 Paquetes de R

3 Otras opciones

4 Esto es lo que hay que tener en cuenta

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