Web Scraping explicado 2025: qué es y cómo obtener datos de sitios web de forma legal y sencilla

El web scraping es una técnica para extraer información de sitios web de manera automatizada. Desde analizar precios de productos hasta recopilar estadísticas públicas, el scraping se ha convertido en una herramienta muy valiosa para curiosos, investigadores y profesionales del mundo digital. En este artículo aprenderás qué es, cómo usarlo de forma legal y las mejores herramientas disponibles.

El web scraping permite extraer y analizar datos de sitios web de forma automatizada.

Qué es el web scraping

El web scraping consiste en utilizar programas o scripts que leen el contenido de una página web y extraen datos de interés. Por ejemplo, podrías obtener automáticamente los precios de varios productos de una tienda online o recopilar datos de encuestas públicas.

Existen muchas formas de hacer scraping, desde escribir un simple script en Python hasta usar herramientas visuales que no requieren código. Lo importante es entender que no todo scraping es legal, y siempre debemos respetar los términos de los sitios web.

Por qué es útil y casos de uso

• Análisis de precios: comparar precios de productos en varias tiendas online.
• Investigación de mercado: recopilar opiniones, comentarios o reseñas de usuarios.
• Datos públicos: estadísticas de gobiernos, sitios educativos o bases de datos abiertas.
• Curiosidades y tendencias: seguir menciones de un tema específico en medios y redes.

Ejemplos curiosos de uso de scraping

• Seguimiento de tendencias de videojuegos: scraping de foros y tiendas online para ver qué juegos ganan popularidad.
• Análisis de precios de vuelos: algunas webs públicas permiten comparar precios históricos de boletos de avión.
• Datos deportivos: extraer estadísticas de partidos y jugadores de sitios oficiales de ligas y federaciones.

Legalidad y ética del scraping

Antes de hacer scraping, es importante saber que:

• Muchos sitios tienen políticas que prohíben el scraping. Revisar los Terms of Service es obligatorio.
• Usa siempre APIs públicas si están disponibles.
• Evita saturar servidores con solicitudes masivas.
• El scraping de datos privados o sensibles es ilegal y puede traer consecuencias legales.

Herramientas y métodos para web scraping

Tabla comparativa de herramientas

Ejemplos prácticos de scraping en Python

Ejemplo 1: Scraping con requests + BeautifulSoup

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# URL de ejemplo (cámbiala por la web real que quieres scrapear)
url = "https://ejemplo.com/productos"

# Hacer la petición HTTP
response = requests.get(url)
if response.status_code != 200:
    print("Error al acceder a la página")
    exit()

# Parsear el contenido HTML
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

# Lista para almacenar los datos
productos = []

# Suponiendo que cada producto está en un <div class="producto">
for item in soup.select(".producto"):
    nombre = item.select_one(".nombre").text.strip()
    precio = item.select_one(".precio").text.strip()
    disponibilidad = item.select_one(".disponibilidad").text.strip()
    valoracion = item.select_one(".valoracion").text.strip()
    categoria = item.select_one(".categoria").text.strip()
    
    productos.append({
        "Producto": nombre,
        "Precio": precio,
        "Disponibilidad": disponibilidad,
        "Valoración": valoracion,
        "Categoría": categoria
    })

# Convertir a DataFrame de pandas
df = pd.DataFrame(productos)

# Guardar a CSV
df.to_csv("productos.csv", index=False, encoding="utf-8-sig")

print(df)

Ejemplo 2: Scraping con Selenium

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
import pandas as pd

# Configurar el navegador (necesitas tener el driver correspondiente)
driver = webdriver.Chrome()  # o webdriver.Firefox()

try:
    # URL de ejemplo
    url = "https://ejemplo-tienda.com/productos"
    driver.get(url)
    
    # Esperar a que cargue la página
    WebDriverWait(driver, 10).until(
        EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, "producto"))
    )
    
    # Encontrar todos los productos
    productos = driver.find_elements(By.CLASS_NAME, "producto")
    
    # Lista para almacenar los datos
    datos_productos = []
    
    # Extraer información de cada producto
    for producto in productos:
        nombre = producto.find_element(By.CLASS_NAME, "nombre-producto").text
        precio = producto.find_element(By.CLASS_NAME, "precio").text
        disponibilidad = producto.find_element(By.CLASS_NAME, "disponibilidad").text
        
        # Manejar elementos que podrían no existir
        try:
            valoracion = producto.find_element(By.CLASS_NAME, "valoracion").get_attribute("data-puntuacion")
        except:
            valoracion = "N/A"
            
        try:
            categoria = producto.find_element(By.CLASS_NAME, "categoria").text
        except:
            categoria = "N/A"
        
        datos_productos.append({
            'Producto': nombre,
            'Precio': precio,
            'Disponibilidad': disponibilidad,
            'Valoración': valoracion,
            'Categoría': categoria
        })
    
    # Crear DataFrame con los datos
    df = pd.DataFrame(datos_productos)
    
    # Guardar en CSV
    df.to_csv('productos_extraidos_selenium.csv', index=False, encoding='utf-8')
    
    print("¡Web scraping con Selenium completado!")
    print(f"Se extrajeron {len(datos_productos)} productos.")
    
finally:
    # Cerrar el navegador
    driver.quit()

Comparación práctica: Requests + BeautifulSoup vs Selenium

El web scraping es el primer paso para el análisis de datos y la toma de decisiones informadas.

Errores comunes y consejos

• No respetar el robots.txt de un sitio puede bloquear tu IP.
• Evitar enviar demasiadas solicitudes seguidas.
• Usar siempre proxies o límites de velocidad si scrapeas mucho contenido.
• Verificar que los datos extraídos sean consistentes y completos.

Preguntas frecuentes (FAQ)

• ¿El scraping es legal? Solo si respetas las políticas de los sitios y trabajas con datos públicos o APIs oficiales.
• ¿Puedo usarlo con cualquier página web? No. Algunas páginas tienen bloqueos, protección anti-bots o restricciones legales.
• ¿Qué hago si me bloquean? Reduce la velocidad de tus solicitudes, usa proxies o APIs oficiales. Nunca intentes eludir bloqueos ilegales.
• ¿Necesito saber programar? No necesariamente. Hay herramientas visuales como ParseHub o Octoparse que no requieren código.

Conclusión

El web scraping es una herramienta poderosa y curiosa que permite obtener información útil de manera automatizada. Siempre debe hacerse de manera legal y ética, usando herramientas adecuadas según tu nivel de experiencia. ¡Ahora es tu turno de experimentar y descubrir datos curiosos por ti mismo!