Scrapy vs. Beautiful Soup | Tutorial de Scraping de web 2026

El scraping web es una habilidad esencial para cualquier persona que desee recopilar datos de la web para análisis, investigación o inteligencia empresarial. Dos de las herramientas más populares para el scraping web en Python son Scrapy y Beautiful Soup. En este tutorial, compararemos estas herramientas, exploraremos sus características y lo guiaremos a través del proceso de usarlas de manera efectiva. Además, discutiremos cómo manejar los desafíos de CAPTCHA durante el scraping, recomendando algunos consejos como una solución confiable.

¿Qué es el scraping web?

El scraping web implica extraer datos de sitios web, permitiendo a los usuarios recopilar información que está disponible públicamente en Internet. Este dato puede ser cualquier cosa desde texto, imágenes y videos hasta bases de datos completas. El scraping web es especialmente útil para tareas como análisis de datos, investigación de mercados, comparación de precios y más. Con las herramientas y técnicas adecuadas, puede automatizar el proceso de recopilación de información de fuentes múltiples de manera rápida y eficiente.

Componentes clave del scraping web:

• Análisis de HTML: Extraer datos de la estructura HTML de las páginas web.
• Solicitudes HTTP: Enviar solicitudes a servidores web para recuperar páginas web.
• Almacenamiento de datos: Guardar los datos extraídos en un formato estructurado, como CSV, JSON o bases de datos.
• Automatización: Usar scripts o herramientas para automatizar el proceso de extracción de datos.

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Scrapy vs. Beautiful Soup: Comparación rápida

Si no quiere leer la versión larga, aquí está una comparación rápida y sencilla que lo lleva a través de la comparación más intuitiva entre Scrapy y Beautiful Soup en el scraping web:

Scrapy es un framework completo para scraping web diseñado para proyectos de extracción de datos a gran escala. Destaca en velocidad y eficiencia e incluye soporte integrado para el rastreo de web, lo que lo hace ideal para tareas de scraping complejas y extensas. Con capacidades de procesamiento asincrónico, Scrapy puede manejar múltiples solicitudes simultáneamente, acelerando significativamente el proceso de scraping. También proporciona herramientas poderosas para la extracción de datos y opciones de personalización a través de middlewares y pipelines.

Beautiful Soup, por otro lado, es una biblioteca de análisis que es ideal para tareas de scraping más pequeñas y simples. No incluye capacidades integradas de rastreo, pero se integra bien con otras bibliotecas como requests para recuperar páginas web. Beautiful Soup es conocido por su simplicidad y facilidad de uso, lo que lo hace perfecto para tareas rápidas donde necesita extraer datos de documentos HTML o XML sin necesidad de funciones avanzadas.

Cuándo usar Scrapy:

• Proyectos de scraping a gran escala
• Necesidad de rastreo integrado y procesamiento asincrónico
• Requisitos de extracción y procesamiento de datos complejos
• Proyectos que requieren personalización extensa

Cuándo usar Beautiful Soup:

• Tareas de scraping pequeñas y sencillas
• Extracción rápida de datos de HTML o XML
• Proyectos simples donde la facilidad de uso es prioritaria
• Combinar con otras bibliotecas para necesidades básicas de scraping web

¿Qué es Scrapy en el scraping web?

Scrapy es un framework de Python de código abierto diseñado para simplificar el scraping web. Permite a los desarrolladores crear arañas robustas y escalables con un conjunto completo de funciones integradas.

Aunque bibliotecas como Requests para solicitudes HTTP, BeautifulSoup para análisis de datos y Selenium para manejar sitios basados en JavaScript son opciones independientes, Scrapy integra todas estas funcionalidades en un solo framework.

Scrapy incluye:

• Conexiones HTTP: Manejo eficiente de solicitudes y respuestas HTTP.
• Selectores: Soporte para selectores CSS y expresiones XPath para extraer datos de páginas web.
• Exportación de datos: Exportar datos a diversos formatos, incluyendo CSV, JSON, líneas JSON y XML.
• Opciones de almacenamiento: Almacenar datos en FTP, S3 y sistemas de archivos locales.
• Middlewares: Soporte para middlewares para facilitar integraciones y procesamiento personalizado.
• Gestión de sesiones: Manejo de cookies y sesiones de forma sencilla.
• Renderizado de JavaScript: Usar Scrapy Splash para renderizar contenido basado en JavaScript.
• Mecanismo de reintentos: Reintentos automáticos para solicitudes fallidas.
• Concurrencia: Gestionar solicitudes concurrentes de manera eficiente.
• Rastreo: Capabilidades integradas para rastrear sitios web.

Además, la comunidad activa de Scrapy ha desarrollado numerosas extensiones para mejorar aún más sus capacidades, permitiendo a los desarrolladores personalizar la herramienta para satisfacer sus necesidades específicas de scraping.

Comenzando con Scrapy:

1. Instalar Scrapy:

   bash Copy

   pip install scrapy

2. Crear un nuevo proyecto Scrapy:

   bash Copy

   scrapy startproject myproject
   cd myproject
   scrapy genspider example example.com

3. Definir el spider:
   Edite el archivo example.py en el directorio spiders:

   python Copy

   import scrapy
   
   class ExampleSpider(scrapy.Spider):
       name = 'example'
       start_urls = ['http://example.com']
   
       def parse(self, response):
           for title in response.css('title::text').getall():
               yield {'title': title}

4. Ejecutar el spider:

   bash Copy

   scrapy crawl example

Beautiful Soup: La biblioteca de scraping web

Beautiful Soup es una biblioteca que facilita la extracción de información de páginas web. Se ubica sobre un analizador de HTML o XML y proporciona idiomas Python para iterar, buscar y modificar el árbol de análisis.

Comenzando con Beautiful Soup:

1. Instalar Beautiful Soup y Requests:
   bash Copy

   pip install beautifulsoup4 requests

2. Escribir un raspador simple:
   python Copy

   import requests
   from bs4 import BeautifulSoup
   
   URL = 'http://example.com'
   page = requests.get(URL)
   soup = BeautifulSoup(page.content, 'html.parser')
   
   titles = soup.find_all('title')
   for title in titles:
       print(title.get_text())

¿Hay una oportunidad para usar Scrapy y Beautiful Soup juntos?

¡Absolutamente! Scrapy y Beautiful Soup se pueden usar juntos para aprovechar las fortalezas de ambas herramientas, aunque podría requerir algún trabajo de configuración. Scrapy es un framework completo para scraping web con sus propias herramientas de análisis, pero integrar Beautiful Soup puede mejorar sus capacidades, especialmente cuando se trata de HTML complejo o mal estructurado.

En las funciones de devolución de llamada de Scrapy, puede usar Beautiful Soup para extraer elementos específicos o modificar el contenido HTML de manera más efectiva. Esta combinación es especialmente útil cuando necesita las poderosas capacidades de análisis de Beautiful Soup dentro de un proyecto Scrapy.

El desafío al raspar con Scrapy o Beautiful Soup

Uno de los mayores desafíos al usar Scrapy o beautiful soap para el scraping web es encontrarse con CAPTCHAs que bloquean sus raspados automatizados, ya que muchas páginas web han tomado precauciones para evitar que los bots accedan a sus datos. Las tecnologías anti-bot pueden detectar y detener scripts automatizados con CAPTCHAs, deteniendo así a sus arañas. Por eso también le damos nuestro guía profunda para aprender cómo evitar CAPTCHAs y superarlos en su scraping web.

Presentando CapSolver: La solución óptima para resolver CAPTCHAs para el scraping web:

CapSolver es un proveedor líder de soluciones para desafíos de CAPTCHA encontrados durante el scraping de datos web y tareas similares. Ofrece soluciones rápidas para individuos que enfrentan obstáculos de CAPTCHA en tareas de scraping de datos a gran escala o automatización.

CapSolver admite varios tipos de servicios de CAPTCHA, incluyendo reCAPTCHA (v2/v3/Enterprise), captcha, captcha (Normal/Enterprise), captcha V3/V4, captcha Captcha, ImageToText, entre otros. Cubre una amplia gama de tipos de CAPTCHA y actualiza continuamente sus capacidades para abordar nuevos desafíos.

Cómo usar CapSolver

Usar CapSolver en su proyecto de scraping web o automatización es sencillo. Aquí hay un ejemplo rápido en Python para demostrar cómo puede integrar CapSolver en su flujo de trabajo:

# pip install requests
import requests
import time

# TODO: configure su configuración
api_key = "SU_CLAVE_API"  # su clave de API de capsolver
site_key = "6Le-wvkSAAAAAPBMRTvw0Q4Muexq9bi0DJwx_mJ-"  # clave del sitio de su sitio objetivo
site_url = ""  # URL de la página de su sitio objetivo


def capsolver():
    payload = {
        "clientKey": api_key,
        "task": {
            "type": 'ReCaptchaV2TaskProxyLess',
            "websiteKey": site_key,
            "websiteURL": site_url
        }
    }
    res = requests.post("https://api.capsolver.com/createTask", json=payload)
    resp = res.json()
    task_id = resp.get("taskId")
    if not task_id:
        print("No se pudo crear la tarea:", res.text)
        return
    print(f"Obtenido taskId: {task_id} / Obteniendo resultado...")

    while True:
        time.sleep(3)  # retraso
        payload = {"clientKey": api_key, "taskId": task_id}
        res = requests.post("https://api.capsolver.com/getTaskResult", json=payload)
        resp = res.json()
        status = resp.get("status")
        if status == "ready":
            return resp.get("solution", {}).get('gRecaptchaResponse')
        if status == "failed" or resp.get("errorId"):
            print("¡Resolver falló! respuesta:", res.text)
            return


token = capsolver()
print(token)

En este ejemplo, la función capsolver envía una solicitud a la API de CapSolver con los parámetros necesarios y devuelve la solución del CAPTCHA. Esta integración simple puede ahorrarle incontables horas y esfuerzo en resolver manualmente CAPTCHAs durante tareas de scraping web y automatización.

Conclusión

Scrapy y Beautiful Soup son herramientas poderosas para el scraping web, destacando cada una en escenarios diferentes. Scrapy es ideal para proyectos a gran escala con su marco robusto y capacidades integradas de rastreo, mientras que Beautiful Soup es perfecto para tareas simples y rápidas de extracción de datos.

Combinar Scrapy y Beautiful Soup le permite aprovechar las fortalezas de ambas herramientas, facilitando el manejo de desafíos complejos de scraping. Cuando se enfrenta a CAPTCHAs, integrar CapSolver puede resolver eficientemente estos obstáculos, asegurando que sus proyectos de scraping funcionen sin problemas.

Al usar Scrapy, Beautiful Soup y CapSolver juntos, puede crear una configuración versátil y efectiva para el scraping web que aborde diversos desafíos con facilidad.