Python es un lenguaje de programación de computadoras que a menudo se usa para crear sitios web y software, automatizar tareas y realizar análisis de datos. Python es un lenguaje de propósito general, lo que significa que puede usarse para crear una variedad de programas diferentes y no está especializado para ningún problema específico.
¿Dónde se usa Python en la vida real?
Los campos principales incluyen aprendizaje automático e inteligencia artificial, desarrollo web, análisis de datos, desarrollo de juegos, IoT, desarrollo de aplicaciones y desarrollo de juegos. Muchos sectores, incluidos el sector de la salud, el sector financiero, el sector aeroespacial y el sector bancario, dependen en gran medida de Python.
Razones principales para aprender Python
- Ciencia de los datos.
- Computación científica y matemática.
- Desarrollo web.
- Finanzas y comercio.
- Automatización y administración de sistemas.
- Gráficos de computadora.
- Desarrollo básico de juegos.
- Pruebas de seguridad y penetración.
¿Quién usa principalmente Python?
Python es utilizado por Amazon, Intel, IBM, NASA, Pixar, Netflix, Facebook, JP Morgan Chase, Spotify y otras empresas masivas. Es uno de los cuatro idiomas principales de Google, mientras que YouTube de Google está escrito en gran parte en Python. Lo mismo con Reddit, Pinterest e Instagram.
Introducción al Web Scraping en Python
El web scraping es el proceso de recopilar y analizar datos sin procesar de la Web, y la comunidad de Python ha creado algunas herramientas de web scraping bastante poderosas. Internet alberga quizás la mayor fuente de información del planeta. Muchas disciplinas, como la ciencia de datos, la inteligencia empresarial y el periodismo de investigación, pueden beneficiarse enormemente de la recopilación y el análisis de datos de los sitios web.
¿Qué es el raspado web?
Raspado de datos con Python es un método automatizado utilizado para extraer grandes cantidades de datos de sitios web. Los datos en los sitios web no están estructurados. El web scraping ayuda a recopilar estos datos no estructurados y almacenarlos de forma estructurada. Hay diferentes formas de extraer sitios web, como servicios en línea, API o escribir su propio código. En este artículo, veremos cómo implementar web scraping con python.
¿Por qué Python es bueno para Web Scraping?
Aquí está la lista de características de Python que lo hacen más adecuado para el web scraping.
Facilidad de uso: la programación de Python es fácil de codificar. No tiene que agregar punto y coma “;” o llaves "{}" en cualquier lugar. Esto lo hace menos desordenado y fácil de usar.
Gran colección de bibliotecas: Python tiene una gran colección de bibliotecas como Numpy, Matlplotlib, Pandas, etc., que proporciona métodos y servicios para varios propósitos. Por lo tanto, es adecuado para web scraping y para una mayor manipulación de los datos extraídos.
Escrito dinámicamente: en Python, no tiene que definir tipos de datos para las variables, puede usar directamente las variables donde sea necesario. Esto ahorra tiempo y hace que su trabajo sea más rápido.
Sintaxis fácilmente comprensible: la sintaxis de Python es fácilmente comprensible principalmente porque leer un código de Python es muy similar a leer una declaración en inglés. Es expresivo y fácil de leer, y la sangría utilizada en Python también ayuda al usuario a diferenciar entre diferentes ámbitos/bloques en el código.
Código pequeño, tarea grande: el web scraping se utiliza para ahorrar tiempo. Pero, ¿de qué sirve si pasa más tiempo escribiendo el código? Bueno, no tienes que hacerlo. En Python, puede escribir códigos pequeños para realizar tareas grandes. Por lo tanto, ahorra tiempo incluso mientras escribe el código.
Comunidad: ¿Qué pasa si te quedas atascado mientras escribes el código? No tienes que preocuparte. La comunidad de Python tiene una de las comunidades más grandes y activas, donde puede buscar ayuda.
¿Cómo se extraen datos de un sitio web?
Cuando ejecuta el código para web scraping, se envía una solicitud a la URL que ha mencionado. Como respuesta a la solicitud, el servidor envía los datos y le permite leer la página HTML o XML. Luego, el código analiza la página HTML o XML, encuentra los datos y los extrae.
Para extraer datos usando web scraping con python, debe seguir estos pasos básicos:
- Encuentra la URL que quieres raspar
- Inspeccionar la página
- Encuentre los datos que desea extraer
- escribe el codigo
- Ejecute el código y extraiga los datos.
- Almacenar los datos en el formato requerido
