¿Qué es el parsing y cómo funciona?
A menudo, los datos necesarios no se pueden agregar manualmente o requieren una gran cantidad de tiempo. Es entonces cuando entra en juego el parsing (web scraping): es el proceso de recopilar información automáticamente de sitios web en un formato estructurado. Ayuda a cualquier persona que se ocupe de la agregación de datos en cualquier forma: empresas en línea y sus representantes, especialistas en marketing, analistas y optimizadores de SEO.
Hoy desglosaremos qué es el parsing en palabras sencillas, cómo funciona y qué servicios le permiten realizar la tarea de recopilación de datos de la manera más rápida y eficiente.
Cómo funciona el parsing
Desde un punto de vista técnico, el parsing es un método para extraer datos de las páginas HTML de un sitio web. Para una mejor comprensión, introduzcamos algunos términos básicos.
HTML: un lenguaje de marcado que es la base de cualquier página. Las etiquetas HTML explican al navegador cómo mostrar el texto, dónde insertar enlaces y dónde se encuentra una imagen. Un parser (analizador) descarga el código HTML para extraer de él los fragmentos de información necesarios.
XML: un lenguaje para almacenar y transmitir datos entre programas. Es en formato XML que los sitios web suelen exportar sus productos. Es mucho más fácil y conveniente extraer la información necesaria de él.
JSON: un formato de intercambio de datos popular que es comprensible tanto para computadoras como para humanos. La información en él se almacena en forma de pares "clave-valor", por ejemplo, { "name": "Sergey", "age": 40 }. La mayoría de los sitios web actuales utilizan JSON al cargar productos, de los cuales los parsers extraen los datos necesarios.
Selectores CSS: son una especie de punteros a elementos específicos de una página web. Por ejemplo, si desea encontrar todos los encabezados resaltados en verde, necesitará el selector h2.green.
XPath: un lenguaje de consulta que le permite navegar por la estructura de un documento HTML o XML como un navegador. Puede darle tareas como "Encuentra el tercer párrafo dentro de la tabla ubicada en la columna derecha y toma el enlace de él". Es indispensable para códigos muy complejos y profundos.
Expresiones regulares: una herramienta para buscar y extraer texto mediante un patrón. Por ejemplo, si necesita extraer todos los números de teléfono en el formato "+7 (999) 123-45-67", una expresión regular lo hará al instante.
Ahora podemos enumerar y explicar las etapas principales del parsing:
- Recuperación de datos. En la primera etapa, el parser envía una solicitud y descarga el material de origen. La fuente puede ser una página web (código HTML), una API de sitio web (que devuelve información en forma pura, por ejemplo, en JSON) o un archivo listo para usar (exportación XML o CSV).
- Preprocesamiento de datos. La matriz de datos descargada debe ordenarse: los elementos innecesarios (etiquetas HTML, estilos CSS, etc.) que interfieren con el análisis y no tienen valor para obtener el resultado se eliminan del texto sin formato.
- Análisis de estructura. El programa estudia el esqueleto del documento recibido y evalúa la jerarquía: dónde se encuentra cada encabezado, en qué bloque está el precio, etc.
- Extracción de datos. Utilizando herramientas de navegación (XPath, selectores CSS, etc.), el parser selecciona los datos necesarios: nombres de productos, contactos, precios o enlaces.
- Guardado de datos. La información recopilada se estructura ordenadamente en un formato conveniente: una tabla simple (CSV, Excel), una base de datos (SQL) o un archivo flexible para el intercambio de datos (JSON).
Herramientas de parsing: una descripción general de soluciones populares
Sabiendo qué es el parsing, podemos pasar a revisar herramientas que difieren en capacidades, precios y opciones adicionales. Veamos las más populares, según el formato de trabajo con el contenido.
Programas especializados
Si necesita una herramienta potente y funcional que se instale directamente en su computadora, debe buscar programas especializados. Ofrecen amplias opciones para configurar el parsing, a menudo funcionan a través de una interfaz visual (apuntar y hacer clic) y son adecuados para la recopilación regular de datos de una amplia variedad de sitios web, desde tiendas en línea simples hasta aplicaciones web complejas con carga de contenido dinámico.
Octoparse — un popular parser de datos utilizado para recopilar información sobre usuarios, productos y servicios, así como para realizar diversas investigaciones. Con él, puede analizar sitios web por tipo de elemento, exportando los resultados a Excel, CSV y a través de API, sin saber cómo programar.
Octoparse tiene una versión gratuita con un límite de 10 tareas por mes. Los planes más avanzados comienzan en $69 por mes, y existe la personalización de la cuenta personal; en este caso, la tarifa se establece de mutuo acuerdo.
ParseHub — un programa de web scraping para automatizar la recopilación de información de Internet. Es utilizado activamente por especialistas en marketing, investigadores, analistas y especialistas en comercio electrónico. La exportación de datos está disponible en formatos Excel, API o JSON.
El plan gratuito en ParseHub incluye hasta 5 tareas, cuyos datos se almacenan durante 14 días. El precio de la versión estándar es de $189, y el plan profesional con 120 tareas y el guardado de archivos e imágenes costará $599 por mes.
WebHarvy — software especializado de parsing de datos con soporte para scraping de múltiples páginas, palabras clave y JavaScript. Entre sus ventajas se encuentra el reconocimiento inteligente de patrones, que no requiere configuración adicional.
WebHarvy destaca por su asequibilidad: la versión básica del software para un usuario costará $129 por año. Y por $699, puede comprar una licencia anual con un número ilimitado de usuarios en la cuenta.
Servicios en línea
Para aquellos que no desean sobrecargar su computadora o necesitan una infraestructura lista para usar para la recopilación de datos a gran escala, los servicios en línea basados en la nube son la opción ideal. Se encargan de todas las molestias técnicas, desde la gestión de proxies y la elusión de bloqueos hasta la provisión de datos a través de una API conveniente. Dichas plataformas le permiten conectarse rápidamente a la recopilación de información sin una instalación y configuración complejas.
Import.io — un sitio web para recopilar información en Internet en tiempo real. Le permite extraer números de teléfono, direcciones IP, correos electrónicos e imágenes con un análisis de datos completo. Más de 100 fuentes web están disponibles para el trabajo simultáneo.
Import.io no tiene una versión gratuita o de prueba. Hay dos planes principales: Fully Managed y Self-Service Solution, y el precio de ambos es calculado individualmente por un administrador de servicio dependiendo de sus tareas y necesidades.
Diffbot — un servicio de parsing para recopilar datos de sitios web de organizaciones, sitios de noticias y catálogos de productos. Está diseñado para trabajar con grandes volúmenes de información, mientras que los clientes solo tienen acceso a una versión web en inglés.
La versión gratuita de Diffbot proporciona bastantes capacidades de parsing y se activa sin vincular una tarjeta bancaria. Los planes pagos comienzan en $299 por mes.
Apify — un servicio de recopilación de datos que ha estado operando desde 2015. Funciona como un entorno web simple y accesible utilizando solo JavaScript frontend. Con Apify, puede recopilar y estructurar cualquier información de sitios web con posterior exportación a CSV, Excel o JSON.
Apify tiene una versión gratuita, pero implica un pago de $0.3 por cada nueva unidad de cómputo. El plan Starter costará $29, y el plan Business más caro es de $999 por mes.
ScraperAPI— un sistema para extraer datos de Internet con soluciones flexibles para usuarios individuales y grandes empresas. Una ventaja única del servicio es su función para detectar y eludir bots, debido a lo cual casi todas sus solicitudes llegan a los sitios web y regresan con un resultado.
ScraperAPI no tiene una versión completamente gratuita, pero puede usar una prueba con funciones limitadas durante 7 días. Para uso personal o proyectos pequeños, el plan mínimo Hobby con un precio de $49 por mes es perfecto; los paquetes de servicios más caros costarán de $149 a $475 por mes con una expansión significativa en el volumen de solicitudes y la duración del almacenamiento de datos.
WebScraper — un programa de parsing diseñado para trabajar con big data, incluidas bases de datos, catálogos de productos y varias listas. Cuenta con una interfaz intuitiva y funciona perfectamente con sitios web complejos que tienen navegación de varios niveles.
En la versión gratuita, WebScraper funciona como una extensión del navegador con un mínimo de funciones de trabajo, que solo incluyen la exportación de datos a CSV y XLSX. Por lo tanto, es mejor comenzar con el plan Project con un precio de $50 por mes: proporciona casi todos los recursos necesarios para el parsing, y también puede registrarse para una prueba gratuita de una semana. Los paquetes Professional y Scale por $100 y desde $200 por mes, respectivamente, aumentan la cantidad de enlaces disponibles, tareas paralelas y la duración del almacenamiento de datos.
Herramientas de nicho
El parsing puede ser no solo general sino también para tareas profesionales específicas. Un nicho separado está ocupado por herramientas altamente especializadas adaptadas para un cierto tipo de datos o fuente. No son adecuadas para tareas universales, pero son útiles para trabajar en áreas específicas.
Screaming Frog SEO Spider — una herramienta de nicho para especialistas en SEO que permite realizar auditorías de sitios web e identificar inexactitudes en ellos. Por lo tanto, el software puede detectar páginas rotas, títulos duplicados, páginas a las que les faltan descripciones y, en general, cualquier página con ciertos fragmentos repetidos. En la barra de búsqueda, puede ingresar no solo el sitio web completo sino también una serie de páginas seleccionadas.
La versión gratuita de Screaming Frog SEO Spider permite un parsing de datos limitado con un límite de 500 enlaces URL. La versión paga abre posibilidades ilimitadas para el parsing y rastreo (crawling), y costará $279 por año.
Netpeak Spider — un parser avanzado para estudiar recursos web y encontrar errores en ellos. El servicio le permite identificar errores de código, redireccionamientos configurados incorrectamente, contenido duplicado y otros problemas. Toda la información obtenida se puede exportar en formato Excel.
Netpeak Spider tiene una prueba de 14 días. Las soluciones pagas comienzan desde $20 mensuales, y el plan más caro es de $99 por mes.
Scrapingdog — un programa de parsing con la capacidad de resolver una variedad de tareas, pero con mayor frecuencia se utiliza para recopilar datos de la red social LinkedIn. El servicio le permite recopilar perfiles de empresas y usuarios de acuerdo con criterios seleccionados y exporta los datos en formato JSON.
Puede usar Scrapingdog de forma gratuita durante 30 días. Después de eso, deberá suscribirse al servicio: esto es un mínimo de $90 por mes y un máximo (plan Business) de $500 por mes.
Conclusión
El parsing es una etapa indispensable en el proceso de ganar dinero en línea para especialistas de muchas esferas en línea. Con la ayuda del parsing, puede recopilar rápidamente datos que están disponibles públicamente. Hay muchos servicios en la Web que brindan servicios de parsing para una amplia gama de temas o con características específicas: elija el que mejor resuelva sus tareas y póngase a trabajar. Y en futuros artículos, profundizaremos en el tema del parsing y hablaremos con más detalle sobre esta tecnología y los servicios que permiten implementarla.
Preguntas frecuentes
El parsing es el proceso de recopilar información automáticamente y convertirla en un formato estructurado, como una hoja de cálculo o una base de datos. Esto es necesario para obtener rápidamente datos actualizados en grandes volúmenes cuando la recopilación manual es imposible o lleva demasiado tiempo. Por ejemplo, el parsing es útil para monitorear los precios de la competencia, encontrar clientes o analizar las tendencias del mercado.
Para empezar, basta con comprender la lógica de los sitios web y tener conocimientos básicos de HTML para navegar por la estructura de la página. Si eliges herramientas visuales como Octoparse o ParseHub, no se requieren conocimientos de programación. Para tareas más complejas, serán útiles las habilidades en Python (bibliotecas BeautifulSoup, Scrapy) y la comprensión de formatos de datos (JSON, XML).
Sí, el parsing en sí no está prohibido, pero es importante seguir las reglas. La recopilación de información disponible públicamente en volúmenes razonables es legal; sin embargo, no puedes recopilar datos personales sin consentimiento, crear una carga excesiva en los servidores del sitio web ni violar los términos de uso del recurso si prohíben explícitamente la recopilación automatizada. Siempre vale la pena revisar el archivo robots.txt del sitio: es una buena práctica y un indicador de buena fe.
Esencialmente, son casi sinónimos, pero hay un matiz técnico. El scraping es específicamente el proceso de extraer datos 'crudos' de una página web. El parsing es un concepto más amplio que incluye no solo la extracción, sino también el desglose, análisis y conversión posterior de estos datos en la estructura deseada. En un entorno profesional, estas palabras a menudo se usan indistintamente.
Las principales limitaciones se dividen en técnicas y legales. Técnicamente, los sitios pueden protegerse del parsing mediante CAPTCHAs, bloqueo de direcciones IP, carga de contenido dinámico a través de JavaScript o restricciones en el archivo robots.txt. Legalmente, no puedes recopilar datos personales sin consentimiento, eludir bloqueos técnicos explícitos ni utilizar los datos recopilados para espionaje competitivo si está prohibido por los términos de uso del sitio.
Ambos lenguajes son excelentes opciones, pero la elección depende de la tarea. Python se considera la opción clásica debido a la gran cantidad de bibliotecas especializadas (BeautifulSoup, Scrapy, Requests) y la simplicidad para escribir código. JavaScript (Node.js) es indispensable si necesitas analizar sitios con un uso intensivo de contenido dinámico, ya que puede trabajar directamente con el DOM, pero para proyectos complejos, es posible que se requiera más código para el procesamiento de datos.
Para eludir las restricciones, se utiliza un conjunto de medidas: rotación de direcciones IP a través de proxies, cambio del User-Agent e integración de servicios de reconocimiento automático de CAPTCHA. Los navegadores antidetección merecen una mención especial: falsifican la huella digital del dispositivo (resolución de pantalla, fuentes, zona horaria), simulando a un usuario real. Combinado con proxies de alta calidad, esta es una de las formas más efectivas de permanecer invisible para los sistemas de seguridad. La regla principal es actuar con cuidado y no crear una carga anómala en el servidor.
El archivo robots.txt no es una ley, sino una recomendación, pero no debe ignorarse sin pensar. Primero, intenta encontrar fuentes de datos alternativas: tal vez el sitio tenga una API abierta o exportaciones de datos oficiales. Si el parsing sigue siendo necesario, respeta la etiqueta: reduce la tasa de solicitudes para no sobrecargar el servidor y asegúrate de no recopilar datos personales. En casos controvertidos, es mejor consultar a un abogado, especialmente si se planea utilizar los datos con fines comerciales.
