Extracción de datos web a gran escala: técnicas y desafíos

Realizamos pruebas comparativas de las principales API de extracción de datos web con 12 500 solicitudes a plataformas de comercio electrónico y motores de búsqueda. Posteriormente, probamos la fiabilidad de los servicios subyacentes (es decir, los proxies residenciales ) con 5 000 y 100 000 solicitudes paralelas.

Basándonos en estas experiencias, describimos cómo extraer datos a gran escala de forma eficiente y ética . Descubra los principales proveedores, los desafíos de la extracción de datos a gran escala y las mejores prácticas para superar estos obstáculos.

Punto de referencia de fiabilidad de la infraestructura de datos web

Medimos la tasa de éxito y los tiempos de respuesta de los proxies residenciales para comprender cómo se comportan estos sistemas bajo diferentes cargas. Dado que los proxies residenciales son la base de todos los servicios avanzados (por ejemplo, desbloqueadores , API de extracción de datos web ), la capacidad del proxy residencial suele ser el factor limitante.

Los servicios de todos los proveedores evaluados fueron confiables con 5000 solicitudes paralelas. Con 100 000 solicitudes paralelas, todos los servicios experimentaron cierta degradación, pero Bright Data, Oxylabs y Decodo mostraron mayor confiabilidad, con cambios limitados en la tasa de éxito o los tiempos de respuesta. Por ejemplo, al aumentar las solicitudes paralelas de 5k a 100k:

• La tasa de éxito de los proxies residenciales Bright Data disminuyó del 96,5% al 93,4%, y el tiempo de respuesta aumentó de 1 segundo a 3,6 segundos.

• Oxylabs ' La tasa de éxito bajó del 97,2% al 93,8% y el tiempo de respuesta aumentó de 1,3 a 6,4 segundos.

A nivel empresarial, una mayor fiabilidad reduce la frecuencia de reintentos, minimiza los gastos generales de ingeniería y disminuye los costes totales. La escala de potencia se ha utilizado en el eje vertical para facilitar la visualización de las diferencias entre productos.

Limitación : Esta observación es una instantánea. Si bien esta observación involucró 5 millones de solicitudes enviadas a cada proveedor, es posible que el rendimiento de los proveedores cambie con el tiempo.

Coste total de la infraestructura para el raspado a gran escala

• El modelo Bright Data ofrece a los usuarios a gran escala una infraestructura robusta y cobertura mundial a un menor coste. Para las empresas que buscan la mejor relación calidad-precio, tanto el modelo Bright Data como el Oxylabs ofrecen un buen equilibrio entre precio y rendimiento.

• NetNut y Decodo son las opciones más económicas para necesidades empresariales, con costes totales que oscilan entre los 10.750 y los 11.000 dólares.

• Apify es el proveedor más caro de esta comparativa, con un precio de 17.749 dólares. Esto supone un 65 % más que el precio de entrada de NetNut.

Dado el amplio abanico de productos que ofrece cada proveedor, resulta difícil compararlos por precio. Sin embargo, un índice de precios general ofrece una idea de la asequibilidad de sus servicios. Para más información, consulte el método de fijación de precios de nuestro análisis comparativo .

Cómo extraer datos de sitios web a gran escala

La extracción de datos de sitios web a gran escala de manera efectiva requiere la combinación de una estrategia bien planificada y herramientas automatizadas para manejar los desafíos que surgen. Generalmente existen dos tipos diferentes de objetivos de extracción de datos a gran escala:

1) Extraer miles/millones de páginas de unos pocos sitios web grandes.

Los sitios web de gran tamaño suelen tener sistemas de paginación complejos e incorporan técnicas anti-scraping. Para extraer datos de estos sitios, se pueden utilizar las API de web scraping cuando estén disponibles. Son rentables porque minimizan el esfuerzo técnico del cliente al proporcionar datos estructurados.

Sin embargo, las API de web scraping no están disponibles para todos los sitios web. Puedes seguir estos pasos para un enfoque óptimo:

Enfoque recomendado

1. Crea una lista de los tipos de páginas que deseas recopilar. Por ejemplo, una página de búsqueda en Amazon es un tipo de página diferente a una página de producto.
2. Compara esta lista con las API que ofrece cada proveedor para identificar cuál permite recuperar la mayor cantidad de páginas a través de API. Cada tipo adicional de página disponible mediante API permite a las empresas liberar a sus equipos técnicos de la gestión de proxies y el análisis de páginas HTML. Puedes consultar todas las API de web scraping junto con comparativas que muestran los campos de datos que ofrecen los diferentes servicios.
3. Utilice las API cuando estén disponibles.
4. Cuando las API de web scraping no estén disponibles, utiliceservicios de desbloqueo o proxies residenciales para sortear las estrictas medidas antibot.

Ejemplo de la vida real

Las empresas de comercio electrónico y los minoristas que extraen información de los sitios web de sus competidores (como Amazon) para obtener precios dinámicos se enfrentan a este desafío. Este es un caso de uso común y, como resultado, las API de extracción de datos para comercio electrónico son las más utilizadas.

Si planea extraer información de millones de páginas al día, necesita utilizar un servicio que pueda manejar grandes volúmenes.

2) Extracción de datos de miles de sitios web pequeños

Este tipo de extracción de datos web a gran escala es un desafío, ya que los proveedores de infraestructura de datos web normalmente no proporcionan API para la extracción de datos web y la mayoría de los sitios web pequeños tienen estructuras web diversas.

Sin embargo, los sitios web más pequeños suelen incorporar niveles más bajos de tecnología anti-scrape. Por lo tanto, en este tipo de operaciones de scraping se suelen utilizar servidores proxy.

Novedades: Másteres en Derecho y rastreadores web con IA

Analizar páginas web solía ser un trabajo manual y laborioso que requería ingenieros que utilizaban técnicas de coincidencia de patrones para convertir HTML en datos estructurados.

Con la IA generativa, se pueden utilizar grandes modelos de lenguaje para el análisis sintáctico. Sin embargo, estos modelos son propensos a errores, por lo que se recomienda a las empresas que prueben los datos analizados automáticamente para asegurarse de que el análisis sea correcto.

Los proveedores de infraestructura de datos web están incorporando herramientas de gestión de aprendizaje (LLM) en su oferta. Obtenga más información sobre esta nueva categoría: extracción de datos web mediante IA .

¿Cuáles son los retos que supone el web scraping a gran escala?

El web scraping a gran escala plantea numerosos desafíos debido a la complejidad del manejo de grandes volúmenes de datos y los componentes técnicos involucrados. Estos son algunos de los desafíos más comunes del web scraping a gran escala:

Sitios web dinámicos:

Los sitios web dinámicos, a diferencia de los estáticos, utilizan JavaScript para cargar o mostrar contenido, lo que dificulta la recopilación de datos mediante los métodos tradicionales de web scraping. La mayoría de los sitios web dinámicos requieren la interacción del usuario, como hacer clic en botones o completar formularios. Tu programa de extracción de datos debe poder simular estas interacciones para acceder a la información.

Limitación de velocidad:

Los sitios web utilizan la limitación de velocidad para controlar la cantidad de solicitudes que un cliente puede realizar en un período determinado. Esto protege a los sitios web de bots maliciosos y evita que sus datos sean objeto de abuso o mal uso.

Medidas antirascado:

Muchos sitios web emplean mecanismos anti-scraping , como CAPTCHA, desafíos JavaScript y bloqueos de IP, para prevenir o restringir las actividades de web scraping.

Riesgo legal:

Las actividades de extracción masiva de datos atraen la atención de los equipos de seguridad, e incluso si una pequeña parte de esta extracción incluye actividades potencialmente ilegales o poco éticas (por ejemplo, recopilar datos sin autorización de inicio de sesión o información de identificación personal), rápidamente se inician litigios. Un ejemplo reciente es la demanda interpuesta por Google contra SerpApi por extraer contenido protegido por derechos de autor que formaba parte de sus resultados de búsqueda públicos. ¹

Precisión de los datos:

Garantizar la precisión de los datos puede ser complicado, sobre todo al trabajar con grandes conjuntos de datos. Por ejemplo, los conjuntos de datos extensos recopilados de múltiples fuentes pueden generar inconsistencias. Inspeccionar manualmente los datos nuevos, especialmente en conjuntos de datos grandes, puede resultar poco práctico y tedioso. Para validar e inspeccionar los datos, se pueden emplear métricas automatizadas, como el uso de algoritmos de aprendizaje automático o el desarrollo de scripts.

Cómo realizar web scraping a gran escala de forma eficaz

Hemos recopilado las siguientes directrices clave para ayudarle a superar los desafíos del web scraping a gran escala, garantizando una extracción de datos eficiente y que cumpla con la normativa vigente. Es importante aplicar estas buenas prácticas de forma responsable y de acuerdo con los términos de servicio del sitio web.

• El rastreo web de navegadores proporciona funciones de desbloqueo que pueden controlarse mediante programación. Esto facilita la recopilación de datos.

• Los navegadores sin interfaz gráfica permiten extraer los datos necesarios de sitios web dinámicos. Al extraer información de sitios dinámicos, se pueden usar navegadores sin interfaz gráfica para simular interacciones del usuario, como movimientos del ratón y clics. Sin embargo, es posible que no puedan renderizar correctamente páginas que dependen en gran medida de JavaScript.

• Proxies y rotación de IP: La mayoría de las bibliotecas y herramientas de web scraping ofrecen opciones para usar servidores proxy. Los web scrapers preconfigurados suelen incluir integración con servicios proxy para ayudar a los usuarios a evitar ser bloqueados por los sitios web de destino.
• Por ejemplo,los proxies rotativos permiten a los programas de extracción de datos web eludir la limitación de velocidad y realizar más solicitudes sin ser detectados como sospechosos. Recomendamos utilizar direcciones IP residenciales, ampliamente conocidas por su fiabilidad y velocidad.

• Automatización del navegador web: Las herramientas de automatización web como Selenium y Puppeteer permiten imitar las actividades humanas e interactuar con los sitios web de la misma manera que lo hacen las personas. Esto puede ser útil para extraer grandes cantidades de datos de sitios web dinámicos sin necesidad de navegar manualmente por ellos.

• Técnicas de computación distribuida: Una arquitectura de web scraping distribuida permite un web scraping a gran escala más eficiente al dividir y distribuir las tareas entre varias máquinas. Puedes crear tu programa de web scraping distribuido en cualquier lenguaje con el que estés familiarizado para superar desafíos como la limitación de velocidad y el manejo de contenido dinámico.

¿Qué es el web scraping a gran escala?

El web scraping a gran escala es el proceso de extraer datos de sitios web, procesando al menos cientos de miles de solicitudes al mes. Si bien los usuarios pueden realizarlo manualmente , el término generalmente se refiere a un proceso automatizado implementado por rastreadores o extractores web .

El volumen y la complejidad de los datos que implica la extracción de datos web a gran escala plantean problemas éticos y legales , lo que exige una comprensión exhaustiva de las herramientas , las técnicas y las mejores prácticas de extracción de datos web para lograr el éxito.

Metodología

Utilizamos cada servicio de proxy residencial de referencia para enviar solicitudes paralelas a 50 URL diferentes alojadas en aimultiple.com. Estas URL no empleaban ningún servicio anti-scraping, ya que desactivamos todos los servicios de seguridad de nuestro sitio web, como WAF y la protección DDoS en la capa de red, durante esta prueba.

Realizamos estas pruebas desde más de 100 servidores, cada uno con un enlace ascendente de 10 GB, ubicados en diferentes regiones. Durante las mediciones, nos aseguramos de que todos los hilos paralelos estuvieran activos simultáneamente. En una medición, registramos 5000 solicitudes paralelas y en otra, 100 000.

Se consideró que una solicitud era exitosa si devolvía un código de respuesta 200 y un identificador correcto. Para garantizar que los resultados no se almacenaran en caché, agregamos un identificador único al encabezado de la solicitud. Luego, mediante un script, la URL imprimió este identificador en el cuerpo de la respuesta. Finalmente, comparamos los dos identificadores (uno en el cuerpo de la respuesta y otro en el encabezado de la solicitud). Con este método, pudimos asegurar que las solicitudes visitaran las URL de destino y que los resultados no se almacenaran en caché (es decir, que fueran recientes).

Enlaces de referencia

1.

Why we’re taking legal action against SerpApi’s unlawful scraping

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Gulbahar Karatas

Analista de la industria

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Gülbahar es analista del sector en AIMultiple, especializado en la recopilación de datos web, las aplicaciones de datos web y la seguridad de las aplicaciones.

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