Web Scraping con Python: Recopilación de más datos de la Web moderna

Opiniones de los lectores

El libro sobre web scraping ha sido muy bien recibido, sobre todo entre quienes tienen conocimientos básicos de Python. Es elogiado por ser fácil de leer, informativo y bien estructurado. Sin embargo, se señala que el libro presupone conocimientos técnicos previos, lo que lo convierte en un reto para los principiantes. Algunos usuarios también expresan su decepción con detalles específicos y ejemplos proporcionados en el texto.

⬤ Fácil de leer
⬤ informativo
⬤ estructura bien organizada
⬤ adecuado para aquellos con conocimientos básicos de Python
⬤ orientación práctica sobre diversas aplicaciones de web scraping
⬤ proporciona referencias útiles y pequeños ejemplos de código
⬤ muchos lectores lo encontraron útil para sus proyectos.

⬤ No es adecuado para principiantes debido a que se presuponen conocimientos previos de Python y tecnologías web
⬤ algunos ejemplos de código pueden ser complejos y estar insuficientemente explicados
⬤ algunos temas pueden estar obsoletos o ser redundantes
⬤ opiniones mixtas sobre la profundidad de la cobertura de diversos temas.

(basado en 33 opiniones de lectores)

Título original:

Web Scraping with Python: Collecting More Data from the Modern Web

Contenido del libro:

Si la programación es magia, el web scraping es sin duda una forma de magia. Escribiendo un sencillo programa automatizado, puede consultar servidores web, solicitar datos y analizarlos para extraer la información que necesita. La edición ampliada de este práctico libro no sólo le introduce al web scraping, sino que también le sirve de guía exhaustiva para obtener casi cualquier tipo de datos de la web moderna.

La Parte I se centra en la mecánica del web scraping: el uso de Python para solicitar información a un servidor web, la manipulación básica de la respuesta del servidor y la interacción con los sitios de forma automatizada. La Parte II explora una variedad de herramientas y aplicaciones más específicas para adaptarse a cualquier escenario de web scraping que pueda encontrar.

⬤ Extraer páginas HTML complicadas.

⬤ Desarrollar rastreadores con el framework Scrapy.

⬤ Aprender métodos de almacenamiento de datos.

⬤ Leer y extraer datos de documentos.

⬤ Limpiar y normalizar datos mal formateados.

⬤ Leer y escribir lenguajes naturales.

⬤ Rastrear formularios y logins.

⬤ Rastrear JavaScript y rastrear a través de APIs.

⬤ Usar y escribir software de imagen a texto.

⬤ Evitar trampas de scraping y bloqueadores de bots.

⬤ Utilizar scrapers para probar su sitio web.