Proyectos de Web Scraping: Ideas para todos los niveles

Como analista de datos, diría que dominar los proyectos de web scraping puede desbloquear numerosas aplicaciones prácticas para la recopilación de datos, la investigación y la automatización. De hecho, existe una demanda de habilidades de raspado web en el comercio electrónico, la investigación, el marketing y las finanzas, que podrían depender de un raspador web experto para realizar análisis importantes que informen las decisiones de mercado, como las estrategias de precios y la previsión de tendencias.

En esta guía, te recomendaré algunas buenas ideas para proyectos de web scraping. Estas ideas de proyectos van bien con nuestros cursos de Web Scraping en Python y Web Scraping en R como una forma estupenda de empezar a crear una cartera para los empleadores.

Proyectos de Web Scraping para principiantes

Manejar proyectos de web scraping es interesante y útil si quieres desarrollar habilidades en la extracción de datos. Si eres un aspirante a profesional de los datos, empezar con proyectos de nivel principiante te permitirá adquirir confianza en tus habilidades. Los siguientes son proyectos de web scraping sencillos pero prácticos, fáciles de poner en práctica y con aplicaciones en el mundo real.

Proyecto de comparación de precios

En un proyecto de comparación de precios, puedes extraer datos de productos de sitios web de comercio electrónico para seguir la evolución de los precios a lo largo del tiempo. Este proyecto consiste en extraer información como nombres de productos, precios y descripciones de varios sitios web. Los usuarios pueden encontrar las mejores ofertas comparando los precios de distintas tiendas online. Este proyecto sería útil para las compras personales y para fines empresariales, como la optimización de las compras de inventario o el análisis de la competencia.

Por ejemplo, podrías raspar datos de productos de sitios como Amazon y eBay y almacenar la información en un formato estructurado. Con estos datos, puedes crear un script que te avise cuando el precio de un producto caiga por debajo de un determinado umbral, proporcionándote información en tiempo real sobre las fluctuaciones de los precios.

Agregador de noticias

Un proyecto de agregador de noticias consiste en extraer titulares y artículos de varios sitios web de noticias y recopilarlos en un único feed. Este proyecto te ayudará a practicar la extracción de datos estructurados, como títulos de artículos, fechas de publicación y URL de artículos de sitios de noticias.

Los datos en tiempo real son importantes en la agregación de noticias, ya que los usuarios pueden mantenerse informados mediante actualizaciones puntuales. En este proyecto, podrías scrapear sitios web como CNN, BBC u otras fuentes de noticias y almacenar los datos en un formato estructurado como MongoDB para su posterior análisis. Herramientas como Newspaper3k y Scrapy se utilizan habitualmente para raspar y analizar artículos en línea.

Recogida de datos meteorológicos

Este proyecto consiste en extraer datos meteorológicos como la temperatura, la humedad, la velocidad del viento y las previsiones de sitios web como Weather.com o AccuWeather. Con los datos extraídos, puedes crear una aplicación personalizada que muestre actualizaciones meteorológicas en tiempo real adaptadas a diferentes necesidades.

Por tanto, este proyecto puede servir para varios casos de uso, como alertar a los usuarios sobre condiciones meteorológicas adversas, ayudar a los viajeros a planificar sus viajes o asistir a los agricultores en la toma de decisiones agrícolas. Cuando el scraping no sea factible debido a restricciones del sitio, puedes utilizar BeautifulSoup, Selenium o API como la API OpenWeatherMap. 

Proyectos intermedios de Web Scraping

Para los desarrolladores que deseen avanzar en sus habilidades de raspado web, abordar proyectos con contenido dinámico, interacciones de usuario y conjuntos de datos más grandes es un enfoque adecuado. Estos proyectos de nivel intermedio son más complejos, pero muy prácticos, y deberían retarte a comprender mejor el raspado web.

Análisis del sentimiento en las redes sociales

Este proyecto consiste en raspar publicaciones o comentarios de sitios de redes sociales como X (antes Twitter), Reddit o Facebook. El scraping suele ir seguido de un análisis de sentimientos mediante el procesamiento del lenguaje natural (PLN). El proyecto pretende analizar los sentimientos en torno a temas o marcas concretas. 

Los profesionales empresariales y de marketing utilizan el análisis de los sentimientos en las redes sociales para obtener información sobre el comportamiento de los consumidores y su percepción de determinadas marcas. Los profesionales del marketing también pueden utilizar esta información para identificar tendencias emergentes, ayudándoles a tomar decisiones empresariales basadas en datos.

Consulta nuestro tutorial en Tutorial Snscrape: How to Scrape Social Media with Python para aprender a obtener datos y prepararlos para el análisis. El tutorial Web Scraping & NLP in Python también muestra cómo utilizar NLP para el análisis de sentimientos.

Rastreador de precios de vuelos

El proyecto de seguimiento de los precios de los vuelos consiste en extraer los precios de los billetes de sitios web como Google Flights para controlar las fluctuaciones de las tarifas aéreas. Utilizando los datos raspados, puedes construir un sistema que notifique a los usuarios cuando baje un precio en tarifas aéreas o rutas específicas. 

Dado que el rastreador de precios de vuelos implica un rastreo web en tiempo real, puedes configurar alertas automáticas por correo electrónico utilizando servicios como SMTP o API como Twilio SendGrid para notificar a los usuarios cuando sus vuelos deseados sean más baratos.

Análisis de la competencia

El análisis de la competencia consiste en extraer datos relacionados con el SEO de los sitios web de los competidores, como los vínculos de retroceso y las clasificaciones de palabras clave. Mediante esta comparación, las empresas pueden utilizar estos datos para perfeccionar sus estrategias de marketing digital, centrándose en la optimización de palabras clave, la creación de contenidos y la construcción de vínculos de retroceso para superar a sus competidores en las clasificaciones de los motores de búsqueda.

Herramientas como Ahrefs, SEMrush y Ubersuggest ofrecen API que pueden ayudarte a recopilar datos de la competencia de forma legal y eficaz.

Proyectos avanzados de Web Scraping

Si eres un desarrollador avanzado centrado en proyectos de extracción de datos a gran escala, manejar medidas anti-scraping e integrar el aprendizaje automático es importante para desbloquear escenarios del mundo real. Los siguientes son algunos proyectos avanzados de web scraping que deberías probar.

Análisis del mercado inmobiliario

Este proyecto consiste en extraer listados inmobiliarios de sitios web como Realtor.com para analizar las tendencias del mercado de la vivienda. Puedes recopilar datos como el precio de los inmuebles, los metros cuadrados, la ubicación y otras características como el número de dormitorios y baños. El principal reto para un proyecto de este tipo es recopilar datos de sitios web con medidas anti-scraping, lo que requiere herramientas como proxies rotatorios o servicios como ScraperAPI o Zyte.

Con los datos recopilados, puedes entrenar modelos de aprendizaje automático, como regresiones lineales o árboles de decisión, para predecir los precios de los inmuebles basándote en datos históricos. Este proyecto será útil para profesionales inmobiliarios, inversores y particulares que deseen tomar decisiones basadas en datos en el mercado de la vivienda.

Análisis del precio de las acciones

En este proyecto, extraerás datos de cotizaciones bursátiles de sitios web financieros como Yahoo Finanzas o Google Finanzas y los utilizarás para construir modelos de aprendizaje automático para predecir tendencias bursátiles. El reto de este proyecto es tratar con datos en tiempo real, lo que requiere un raspado regular y manejar un flujo constante de información.

Este proyecto requiere conocimientos técnicos y una profunda comprensión de los mercados financieros, incluidas las cotizaciones bursátiles y los indicadores financieros como el volumen de negociación, la capitalización bursátil y las métricas de rendimiento de las empresas. Los modelos de aprendizaje automático ayudarán a los inversores y operadores a decidir basándose en la predicción de los precios de las acciones. Una biblioteca muy utilizada para esto es yfinance, que proporciona acceso programático a los datos de Yahoo Finanzas.

Motor de recomendación de recetas

Este proyecto consiste en extraer datos de recetas de sitios web de cocina como AllRecipes o Epicurious para construir un motor de recomendación personalizado. Puedes recopilar datos como ingredientes, métodos de cocción, tiempos de preparación y etiquetas dietéticas como vegano o sin gluten.

Utilizando los datos recopilados, puedes construir algoritmos de aprendizaje automático para crear un motor de recomendación personalizado. Los usuarios pueden introducir los ingredientes que tienen a mano, y el sistema les recomendará recetas que se ajusten a esos ingredientes.

Consideraciones éticas y legales en el Web Scraping

El "scraping" web conlleva responsabilidades éticas y legales. A continuación se exponen algunas de las principales consideraciones a tener en cuenta al "scrapear" datos de un sitio web, aunque ten en cuenta que esto no va a ser totalmente exhaustivo.

Respetar el archivo robots.txt

Muchos sitios web incluyen un archivo robots.txt que especifica qué partes están prohibidas para los robots y rastreadores web. Si no miras el archivo o ignoras lo que contiene, podría sobrecargar los servidores del sitio web o extraer información sensible que el propietario del sitio desea proteger. Por lo tanto, es importante comprobar y respetar el archivo robots.txt de cualquier sitio web que pretendas raspar para evitar problemas y conflictos.

Evitar peticiones excesivas al servidor

Enviar demasiadas peticiones en un corto periodo de tiempo puede saturar el servidor de un sitio web, provocando un rendimiento lento o el tiempo de inactividad de otros usuarios. Además, las solicitudes excesivas pueden incluso dañar la reputación de un sitio web, y esto a su vez podría dar lugar a algún tipo de acción legal.

Para evitar las emisiones, puedes establecer intervalos adecuados entre peticiones y utilizar la limitación de velocidad. Si piensas recopilar grandes conjuntos de datos de sitios web, ponte en contacto con los propietarios de los sitios web para obtener su autorización.

Respetar las leyes de privacidad de datos

La privacidad de los datos es una gran preocupación en el raspado web, especialmente con normativas como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) en Europa y la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA) en Estados Unidos. Para evitar consecuencias legales, evita el scraping no autorizado de información sensible, como direcciones de correo electrónico, números de teléfono o números de la seguridad social. Algunas informaciones van a estar prohibidas por la jurisdicción en la que te encuentres, independientemente del permiso.

Qué puede salir mal en tu proyecto de Web Scraping

Es habitual encontrarse con dificultades al raspar sitios web, especialmente los de acceso restringido. A continuación se exponen algunos de los problemas y cómo abordarlos.

Gestión de CAPTCHA y bloqueo de IP

Los sitios web implementan CAPTCHAs y bloqueos de IP como medidas de seguridad para limitar el web scraping. Los CAPTCHA diferencian entre usuarios humanos y bots, mientras que el bloqueo de IP se produce cuando un sitio detecta demasiadas peticiones de la misma dirección IP en poco tiempo, marcándola como potencialmente dañina.

Si te enfrentas a este reto, aplica las siguientes soluciones para realizar con éxito el raspado web.

• Apoderados rotatorios: Utilizar proxies rotatorios para distribuir tus peticiones entre varias direcciones IP hace que a los sitios web les resulte más difícil detectar tu actividad de scraping basándose en patrones de IP.
• Navegadores sin cabeza: Ejecutar un navegador en modo headless (sin interfaz gráfica) te ayuda a raspar sitios que dependen de las interacciones del usuario, reduciendo la posibilidad de detección.
• Servicios de resolución de CAPTCHA: Para eludir los CAPTCHA, utiliza servicios de resolución de CAPTCHA de terceros, como AntiCaptcha. Estos servicios utilizan la automatización para interpretar los CAPTCHAs y devolver la solución, permitiendo que tu script continúe con el scraping.

Raspado de contenido dinámico

Muchos sitios web modernos utilizan JavaScript para cargar contenido dinámicamente, lo que significa que los datos que deseas pueden no aparecer en el código fuente HTML hasta que la página se haya renderizado por completo. Si quieres extraer datos de esos sitios web, considera las siguientes soluciones.

• Selenio: Selenium es una herramienta esencial para el scraping de contenido renderizado en JavaScript, ya que puede interactuar con la página web igual que un usuario real, lo que la hace perfecta para el scraping de sitios web que requieren JavaScript para mostrar el contenido.
• APIs: A veces, los sitios web exponen sus datos a través de API ocultas llamadas por el JavaScript que se ejecuta en el sitio. Puedes extraer datos directamente de estas API, sin necesidad de renderizar la página.

Herramientas de Web Scraping para tu proyecto

Para recopilar datos de sitios web, puedes utilizar diferentes herramientas de raspado web. El uso de cada herramienta depende de la complejidad y los requisitos del proyecto. A continuación se indican algunas de las herramientas más utilizadas.

SopaHermosa

BeautifulSoup es una biblioteca de Python que se utiliza para analizar y navegar por documentos HTML y XML. Es especialmente adecuado para tareas sencillas de web scraping en las que la estructura del sitio web es estática, y los datos pueden extraerse fácilmente de la fuente HTML. BeautifulSoup es adecuado para pequeños proyectos como el scraping de blogs, sitios de noticias o datos de comercio electrónico en los que las páginas cargan el contenido en HTML plano. Tenemos un tutorial por si quieres practicar con esta biblioteca: Raspando Reddit con Python y BeautifulSoup 4.

Chatarra

Scrapy es un potente marco de raspado y rastreo web de código abierto diseñado para proyectos a gran escala. Puede realizar tareas complejas, como rastrear varias páginas y seguir enlaces dentro de un sitio web. Esta herramienta es adecuada para proyectos más grandes y complejos, como el raspado de sitios de comercio electrónico, la creación de rastreadores o el raspado de una serie de páginas enlazadas (por ejemplo, el raspado de sitios web enteros).

Selenio

Selenium es una herramienta de automatización del navegador para el web scraping cuando interviene JavaScript. Te permite simular a un usuario real interactuando con la página web, por lo que es ideal para raspar sitios web con contenido dinámico. Selenium es útil cuando se rastrean sitios web con mucho JavaScript que requieren interacción con elementos dinámicos o cuando el contenido se carga tras acciones del usuario.

Titiritero 

Puppeteer es una biblioteca Node.js que proporciona control sobre un navegador Chrome sin cabeza. Se utiliza a menudo para rastrear sitios web con mucho JavaScript, y ofrece funciones similares a las de Selenium, pero más ligeras y eficientes.

Conclusión

El raspado web es importante para los desarrolladores que quieren recopilar datos de sitios web de forma eficaz y rápida. Es una habilidad poderosa con amplias aplicaciones, desde proyectos personales hasta modelos avanzados de aprendizaje automático. Al gestionar proyectos de web scraping, es importante comprender las consideraciones éticas y legales y cumplir las leyes de privacidad. Además, asegúrate de elegir herramientas de raspado web adecuadas a las necesidades de tu proyecto para evitar problemas de raspado. Te animo a que practiques utilizando los proyectos de ejemplo destacados para avanzar en tus habilidades de web scraping y de desarrollador.

Echa un vistazo a nuestro tutorial sobre Cómo utilizar Python para raspar Amazon para adquirir conocimientos prácticos sobre el raspado web utilizando Python. El tutorial ScrapeGraphAI: Primeros pasos en el raspado web con IA tutorial te introducirá en el raspado web avanzado utilizando IA para una recuperación de datos eficiente.