En los últimos años se han producido avances significativos en el ámbito del web scraping.

El web scraping se está utilizando como medio para recopilar y analizar datos a través de la web. Para apoyar este proceso, han surgido numerosos frameworks que satisfacen diferentes requisitos para diversos casos de uso.

Echemos un vistazo a algunos de los frameworks de web scraping más populares.

Los siguientes son soluciones autoalojadas, por lo que tiene que instalarlos y configurarlos usted mismo. Puede consultar este post para una solución de scraping basada en la nube.

Scrapy

Scrapy Web scraping Framework

Scrapy es un marco de colaboración basado en Python. Proporciona un conjunto completo de bibliotecas. Es totalmente asíncrono y puede aceptar solicitudes y procesarlas más rápidamente.

Algunos de los can beneficios de Scrapy incluyen:

  • Superrápido en rendimiento
  • Uso óptimo de la memoria
  • Bastante similar al framework Django
  • Eficiente en su algoritmo de comparación
  • Funciones fáciles de usar con soporte exhaustivo de selectores
  • Framework fácilmente personalizable añadiendo middleware personalizado o pipeline para funcionalidades personalizadas
  • Portátil
  • Proporciona su entorno en la nube para ejecutar operaciones intensivas en recursos

Si se toma en serio el aprendizaje de Scrapy, le recomiendo este curso.

MechanicalSoup

MechanicalSoup Web scraping Framework

MechanicalSoup puede simular el comportamiento humano en páginas web. Se basa en una biblioteca de análisis web BeautifulSoup que es más eficiente en sitios sencillos.

Ventajas

  • Librería limpia con muy poca sobrecarga de código
  • Increíblemente rápida cuando se trata de analizar páginas sencillas
  • Capacidad para simular el comportamiento humano
  • Soporta selectores CSS y XPath

MechanicalSoup es útil cuando se trata de simular acciones humanas como esperar un determinado evento o hacer clic en determinados elementos para abrir una ventana emergente en lugar de simplemente raspar datos.

Jaunt

Jaunt dispone de funciones como el raspado automatizado, la consulta de datos basada en JSON y un navegador ultraligero sin cabeza. Admite el seguimiento de cada solicitud/respuesta HTTP que se ejecuta.

Los beneficios significativos de utilizar Jaunt incluyen:

  • Un marco organizado para satisfacer todas sus necesidades de web scraping
  • Permite la consulta basada en JSON de datos de páginas web
  • Admite el raspado a través de formularios y tablas
  • Permite controlar la solicitud y la respuesta HTTP
  • Interfaz fácil con las API REST
  • Admite proxy HTTP/HTTPS
  • Admite encadenamiento de búsquedas en la navegación HTML DOM, búsqueda basada en Regex, autenticación básica

Un punto a tener en cuenta en el caso de Jaunt es que la API de su navegador no admite sitios web basados en Javascript. Esto se resuelve mediante el uso de Jauntium que se discute a continuación.

Jauntium

Jauntium es una versión mejorada del framework Jaunt. No sólo resuelve los inconvenientes de Jaunt, sino que también añade más funciones.

  • Capacidad para crear Web-bots que recorren las páginas y realizan eventos según sea necesario
  • Buscar y manipular DOM fácilmente
  • Facilidad para escribir casos de prueba aprovechando sus capacidades de web scraping
  • Soporte para integrarse con Selenium para simplificar las pruebas frontales
  • Soporta sitios web basados en Javascript, lo que es una ventaja en comparación con el framework Jaunt

Adecuado para utilizar cuando necesite automatizar algunos procesos y probarlos en diferentes navegadores.

Storm Crawler

StormCrawler es un completo framework de rastreo web basado en Java. Se utiliza para construir soluciones de rastreo web escalables y optimizadas en Java. Se prefiere Storm Crawler principalmente para servir flujos de entradas en los que las URL se envían a través de flujos para su rastreo.

Storm Crawler Web scraping Framework

Ventajas

  • Altamente escalable y puede utilizarse para llamadas recursivas a gran escala
  • Resistente por naturaleza
  • Excelente gestión de hilos que reduce la latencia del rastreo
  • Fácil de ampliar la biblioteca con bibliotecas adicionales
  • Los algoritmos de rastreo web proporcionados son comparativamente más eficientes

Norconex

El recolector HTTPNorconex le permite construir rastreadores de nivel empresarial. Está disponible como un binario compilado que puede ejecutarse en muchas plataformas.

Norconex Web scraping Framework

Ventajas

  • Puede rastrear hasta millones de páginas en un servidor medio
  • Capaz de rastrear documentos de formato Pdf, Word así como HTML
  • Capaz de extraer datos directamente de los documentos y procesarlos
  • Soporta OCR para extraer datos textuales de imágenes
  • Capacidad para detectar el idioma del contenido
  • Se puede configurar la velocidad de rastreo
  • Puede configurarse para que se ejecute repetidamente sobre las páginas para comparar y actualizar continuamente los datos

Norconex puede integrarse para trabajar tanto con Java como a través de la línea de comandos bash.

Apify

ApifySDK es un marco de rastreo basado en JS que es bastante similar a Scrapy comentado anteriormente. Es una de las mejores bibliotecas de rastreo web construidas en Javascript. Aunque puede que no sea tan potente como el framework basado en Python, es comparativamente ligero y más sencillo de codificar.

Ventajas

  • Soporte incorporado de plugins JS como Cheerio, Puppeteer y otros
  • Cuenta con un pool AutoScaled que permite iniciar el rastreo de múltiples páginas web al mismo tiempo
  • Rastrea rápidamente los enlaces internos y extrae los datos según sea necesario
  • Biblioteca más sencilla para codificar rastreadores
  • Puede arrojar datos en forma de JSON, CSV, XML, Excel, así como HTML
  • Se ejecuta en headless chrome y, por tanto, es compatible con todo tipo de sitios web

Kimurai

Kimurai está escrito en Ruby y basado en las populares gemas de Ruby Capybara y Nikogiri, lo que facilita a los desarrolladores la comprensión del uso del framework. Soporta una fácil integración con navegadores Headless Chrome, Phantom JS así como simples peticiones HTTP.

Kimurai

Ventajas

  • Puede ejecutar múltiples arañas en un único proceso
  • Soporta todos los eventos con el apoyo de la gema Capybara
  • Reinicia automáticamente los navegadores en caso de que la ejecución de javascript alcance un límite
  • Gestión automática de errores de solicitud
  • Puede aprovechar varios núcleos de un procesador y realizar un procesamiento paralelo mediante un método sencillo

Colly

Colly es un framework fluido, rápido, elegante y fácil de usar incluso para los principiantes en el ámbito del web scraping. Colly le permite escribir cualquier tipo de rastreadores, arañas y raspadores que necesite. Es principalmente de gran importancia cuando los datos a raspar están estructurados.

Colly Web Scraping Framework

Ventajas

  • Capaz de manejar más de 1000 peticiones por segundo
  • Soporta el manejo automático de sesiones así como de cookies
  • Soporta raspado síncrono, asíncrono así como paralelo
  • Soporte de caché para un raspado web más rápido cuando se realiza de forma repetitiva
  • Comprende robots.txt y evita el raspado de páginas no deseadas
  • Soporta Google App Engine fuera de la caja

Colly puede ser un buen ajuste para el análisis de datos y aplicaciones de minería requisito.

Grablab

Grablab es altamente escalable por naturaleza. Se puede utilizar para construir desde un simple script de raspado web de pocas líneas hasta un complejo script de procesamiento asíncrono para raspar un millón de páginas.

Ventajas

  • Altamente extensible
  • Soporta procesamiento paralelo así como asíncrono para raspar a través de millones de páginas al mismo tiempo
  • Simple para empezar pero lo suficientemente potente para escribir tareas complejas
  • Soporte de raspado de API
  • Soporte para la creación de arañas para cada solicitud

Grablib tiene soporte incorporado para manejar la respuesta de las peticiones. Por lo tanto, permite el raspado a través de servicios web también.

BeautifulSoup

BeautifulSoup es una biblioteca de raspado web basada en Python. Se utiliza principalmente para el raspado web HTML y XML. BeautifulSoup se utiliza normalmente sobre otros marcos que requieren mejores algoritmos de búsqueda e indexación. Por ejemplo, el marco Scrapy comentado anteriormente utiliza BeautifulSoup como una de sus dependencias.

Las ventajas de BeautifulSoup incluyen:

  • Admite el análisis sintáctico de XML y HTML rotos
  • Es más eficiente que la mayoría de los analizadores disponibles para este fin
  • Se integra fácilmente con otros frameworks
  • Ocupa poco espacio por lo que es ligero
  • Viene con funciones preconstruidas de filtrado y búsqueda

Eche un vistazo a este curso en línea si está interesado en aprender BeautifulSoap.

Conclusión

Como habrá notado, todos ellos están basados en Python o Nodejs por lo que como desarrollador debe estar bien versado con un lenguaje de programación subyacente. Todas son de código abierto o GRATUITAS así que pruébelas para ver cuál funciona para su negocio.