2 formas de extraer datos de un rastreador web utilizando un script de Python

Los datos son la piedra angular de cualquier industria. Le permite comprender a sus clientes, mejorar la experiencia del cliente y mejorar los procesos de ventas. Sin embargo, la adquisición de datos procesables no es fácil, especialmente si el negocio es nuevo. Afortunadamente, puede extraer y utilizar datos de los sitios de la competencia si no ha podido generar suficientes datos desde su propio sitio o plataforma. Puede hacer esto usando un rastreador web y un raspador. Si bien no son lo mismo, a menudo se usan en conjunto para lograr una extracción de datos limpia. En este artículo, explicaremos las diferencias entre un rastreador web y un rastreador web, y también exploraremos cómo hacer un rastreador web para la extracción de datos y la generación de clientes potenciales.

Web Crawler vs Web Scraper

Un rastreador web es un conjunto de bots llamado araña que rastrea un sitio web: lee todo el contenido de una página para descubrir contenido y enlaces e indexa toda esta información en una base de datos. También continúa siguiendo cada enlace en una página y rastrea información hasta que se agotan todos los puntos finales. Un rastreador no busca datos específicos, sino que rastrea toda la información y los enlaces de una página. La información indexada por un rastreador web pasa a través de un raspador para extraer puntos de datos específicos y crear una tabla de información utilizable. Después del raspado de pantalla , la tabla generalmente se almacena como un archivo XML, SQL o Excel que otros programas pueden usar.

Cómo construir un rastreador web

Python es el lenguaje de programación más utilizado para crear rastreadores web debido a sus bibliotecas listas para usar que facilitan la tarea. El primer paso es instalar Scrapy (un marco de trabajo de rastreo web de código abierto escrito en Python) y definir la clase que se puede ejecutar más tarde: import scrapy class spider1(scrapy.Spider): name = 'IMDBBot' start_urls = ['http ://www.imdb.com/chart/boxoffice'] def parse(auto, respuesta): pase Aquí:

1. La biblioteca Scrapy es importada
2. Se asigna un nombre al robot rastreador, en este caso: 'IMDBBot'
3. La URL de inicio para el rastreo se define mediante la variable start_urls. En este caso, hemos elegido la lista Top Box Office en IMDB
4. Se incluye un analizador para limitar lo que se extrae de la acción de rastreo

Podemos ejecutar esta clase de araña usando el comando "scrapyrunspiderspider1.py" en cualquier momento. La salida de este programa contendrá todo el contenido de texto y enlaces dentro de la página almacenados en un formato envuelto. El formato envuelto no se puede leer directamente, pero podemos modificar el script para imprimir información específica. Agregamos las siguientes líneas a la sección de análisis del programa: … def parse(self, response): for e in response.css('div#boxoffice>table>tbody>tr'): yield { 'title': ”. join(e.css('td.titleColumn>a::text').extract()).strip(), 'weekend': ”.join(e.css('td.ratingColumn')[0].css ('::texto').extraer()).strip(), 'bruto': ”.join(e.css('td.ratingColumn')[1].css('span.secondaryInfo::text') .extract()).strip(), 'weeks': ”.join(e.css('td.weeksColumn::text').extract()).strip(), 'image': e.css(' td.posterColumn img::attr(src)').extract_first(), } … Los elementos DOM 'title', 'weekend', etc., se identificaron mediante la herramienta de inspección de Google Chrome. Ejecutar el programa ahora nos da la salida: [ {“bruto”: “$93.8M”, “weeks”: “1”, “weekend”: “$93.8M”, “image”: “https://images-na. ssl-images-amazon.com/images/M/MV5BYWVhZjZkYTItOGIwYS00NmRkLWJlYjctMWM0ZjFmMDU4ZjEzXkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UY67_CR0,0,45,67_AL_.jpg”, “title”: “2$“ Liga de la Justicia”5 “1”, “fin de semana”: “27,5 millones de dólares”, “imagen”: “https://images-na.ssl-images-amazon.com/images/M/MV5BYjFhOWY0OTgtNDkzMC00YWJkLTk1NGEtYWUxNjhmMmQ5ZjYyXkEyXkFqcGdeQXVyMjMxOTE0ODA@._V1_UX45_,6,0,4_AL ”, “title”: “Wonder”}, {“bruto”: “$247.3M”, “weeks”: “3”, “weekend”: “$21.7M”, “image”: “https://images-na .ssl-images-amazon.com/images/M/MV5BMjMyNDkzMzI1OF5BMl5BanBnXkFtZTgwODcxODg5MjI@._V1_UY67_CR0,0,45,67_AL_.jpg”, “title”: “Thor: Ragnarok”}, … ] Estos datos se pueden extraer en un SQL, Excel , o archivo XML o también presentado usando programación HTML y CSS. Ahora hemos creado con éxito un rastreador web y un raspador para extraer datos de IMDB usando Python. Así es como puede crear su propio rastreador web para la recolección web.

Cómo generar clientes potenciales

Los rastreadores web son extremadamente útiles para todas las industrias, ya sea comercio electrónico, atención médica, FnB o fabricación. Obtener conjuntos de datos extensos y limpios lo ayuda con múltiples procesos comerciales. Estos datos se pueden usar para definir su público objetivo y crear perfiles de usuario durante la fase de ideación, crear campañas de marketing personalizadas y realizar llamadas en frío a correos electrónicos para ventas. Los datos extraídos son especialmente útiles para generar clientes potenciales y convertir prospectos en clientes. Sin embargo, la clave es obtener los conjuntos de datos correctos para su negocio. Puede hacer esto de una de dos maneras:

1. Cree su propio rastreador web y extraiga datos de sitios específicos usted mismo
2. Aproveche las soluciones DaaS (datos como servicio)

Ya hemos visto cómo extraer datos usted mismo usando Python. Si bien es una buena opción, usar un proveedor de soluciones DaaS es probablemente la forma más eficiente de extraer datos web.

Introducción de datos como soluciones

Un proveedor de servicios de extracción de datos web , como nosotros en PromptCloud, se hace cargo de todo el proceso de construcción y ejecución por usted. Todo lo que tiene que hacer es proporcionar la URL del sitio que desea rastrear y la información que desea extraer. También puede especificar varios sitios, la frecuencia de recopilación de datos y los mecanismos de entrega según sus necesidades. Luego, el proveedor de servicios personaliza el programa, lo ejecuta y, siempre que los sitios no prohíban legalmente la extracción de datos web , le entrega los datos extraídos. Esto reduce en gran medida el tiempo y el esfuerzo de su parte, y puede concentrarse en usar los datos en lugar de crear programas para extraerlos.

Pensamientos finales

Si bien puede haber diferentes soluciones en el mercado, la mayoría no brinda suficiente margen para la personalización. A menudo se quedan con conjuntos de datos que se acercan a sus requisitos, pero que no son exactamente lo que su negocio necesita. Los servicios de PromptCloud, por otro lado, han demostrado dar resultados. Ya hemos creado rastreadores web y raspadores para industrias como el comercio electrónico, las finanzas, los viajes, los bienes raíces y la automoción (vea todos nuestros casos de uso). Permitimos la toma de decisiones inteligentes dentro de las empresas mediante la entrega de conjuntos de datos específicos y estructurados. Nuestra plataforma es altamente personalizable, lo que le permite adaptarla a las necesidades de su negocio. Contamos con la experiencia y la infraestructura necesarias para rastrear y recopilar grandes volúmenes de datos, por lo que cualquiera que sea el sitio que desee rastrear, lo haremos en segundos. Contáctenos con sus requisitos y nos pondremos en contacto con una solución.