Python para web scraping avanzado: evitando mecanismos anti-scraping con Scrapy y Selenium

Publicado: 2025-01-09

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Python para web scraping avanzado: evitando mecanismos anti-scraping con Scrapy y Selenium

INTRODUCCIÓN

Por lo tanto, el web scraping se ha convertido en un método esencial de extracción de datos. Sin embargo, es importante tener en cuenta que los sitios web actuales están protegidos por sistemas avanzados de cumplimiento anti-scraping que evitan dichos procesos. Esta publicación de blog profundizará en cómo Python con Scrapy y Selenium ayuda a los desarrolladores a extraer datos, especialmente de sitios web altamente protegidos. Exploremos métodos innovadores de los servicios de desarrollo web de Pythonpara superar los CAPTCHA, evadir la detección y preservar el comportamiento ético.

Scrapy vs. Selenium: una comparación detallada

  • raspado

Scrapy es un marco de araña web Python simple a escala. Su fortaleza está mejor representada en su capacidad para manejar sitios web estáticos y rastrear una gran cantidad de datos.

Fortalezas:

Velocidad: a diferencia de otras herramientas de scraping, Scrapy se basa en solicitudes asincrónicas, lo que aumenta la velocidad de scraping.

Personalización:tiene canales para adquirir y limpiar datos.

Escalabilidad: Esencialmente útil al realizar scraping, lo que implica varios sitios web que proporcionan un gran volumen de datos.

Funciones integradas: contiene métodos para manejar robots.txt, cookies y encabezados.

  • Selenio

Selenium es una herramienta creada para la automatización del navegador específicamente para sitios web dinámicos e interactivos.

Fortalezas:

Manejo dinámico de contenido:cuando se trata de páginas ricas en JavaScript, Selenium tiene el mejor rendimiento.

Interactividad: permite a los usuarios usar el mouse para hacer clic, escribir en el teclado y desplazarse con la rueda o barra.

Resolución de CAPTCHA: Más adecuado cuando existe la necesidad de probar el uso del sistema por parte de un usuario.

Depuración visual: durante la depuración, se puede ver la página renderizada desde la perspectiva de los desarrolladores.

Cuando decidimos entre usar Scrapy y Selenium, hay varios factores que se detallan a continuación que consideramos al tomar la decisión.

Sitios web estáticos: utilice Scrapy para mayor eficiencia.

Sitios web dinámicos: la extracción de contenido desarrollado con JavaScript se realiza mejor con selenium.

Enfoque híbrido:utilice Scrapy para tareas generales de web scraping y luego utilice Selenium para páginas web específicas que requieran el procesamiento de Javascript.

Técnicas avanzadas para evitar la detección

¿Alguien ha intentado utilizar mecanismos anti-scraping para contrarrestar comportamientos inusuales? A continuación se presentan técnicas avanzadas para pasar desapercibido:

  1. Agentes de usuario rotativos

Los sitios rastrean a dichos agentes para detectar robots y raspadores. Los agentes de usuario rotativos imitan diferentes dispositivos y navegadores.

Ejemplo de implementación:

de fake_useragent importar UserAgent

encabezados = {

'Agente de usuario': UserAgent().random

}

  1. Gestión de proxy

Los puertos enmascaran su dirección IP y garantizan que no encuentre prohibiciones de IP. La rotación periódica de poderes ayuda a mantener el anonimato.

Proveedores de proxy populares:

Datos brillantes

mallaproxy

proxy inteligente

Usando servidores proxy en Scrapy:

DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {

'scrapy.downloadermiddlewares.httpproxy.HttpProxyMiddleware': 1,

'miproyecto.middlewares.ProxyMiddleware': 100,

}

  1. Solicitar limitación

Raspar a un ritmo rápido es sospechoso y es más probable que lo detecten. Utilice Scrapy AutoThrottle para crear retrasos entre solicitudes.

Configuración:

AUTOTHROTTLE_ENABLED = Verdadero

AUTOTHROTTLE_START_DELAY = 5

AUTOTHROTTLE_MAX_DELAY = 60

  1. Encabezados de solicitud aleatorios

Muchos campos, como Referer, Accept-Language y Cookies, pueden ocultar las solicitudes tanto como un ser humano.

  1. Ejecución de JavaScript

Utilice navegadores sin cabeza en Selenium para ejecutar scripts Java y también para capturar páginas dinámicas o no simples.

Resolución de CAPTCHA y navegación sin cabeza con Selenium

Uno de los mayores problemas del web scraping se captura bajo el nombre de CAPTCHA. Las funciones de automatización de Selenium permiten resolver CAPTCHA y realizar navegación sin cabeza.

  1. Resolución de CAPTCHA

Usar API de terceros

Servicios como 2Captcha y Anti-Captcha pueden automatizar la resolución de CAPTCHA.

Implementación de ejemplo:

solicitudes de importación

respuesta = solicitudes.post('https://2captcha.com/in.php', datos={

'clave': API_KEY,

'método': 'userrecaptcha',

'clave de google': CAPTCHA_KEY,

'URL de página': PAGE_URL

})

Enfoques de aprendizaje automático

En CAPTCHA difíciles, es posible identificar texto o patrones utilizando modelos de aprendizaje de inteligencia artificial. Para ello se pueden utilizar programas como TensorFlow y OpenCV.

  1. Navegación sin cabeza

Los navegadores headless funcionan sin interfaz gráfica, lo que significa que el scraping es más rápido y no es fácilmente reconocible.

Ejemplo con selenio:

desde el controlador web de importación de selenio

opciones = webdriver.ChromeOptions()

opciones.add_argument('–sin cabeza')

controlador = webdriver.Chrome (opciones = opciones)

controlador.get('https://ejemplo.com')

Scraping de contenido dinámico: casos de uso y ejemplos

  1. Sitios web de comercio electrónico

Desafío:Categorías de productos dinámicas y bloques más pequeños de productos divididos en páginas.

Solución:mientras que Scrapy se encarga de rastrear y buscar varias páginas web para los mismos productos, Selenium se encarga de representar los detalles del producto.

  1. Sitios web de noticias

Desafío: Artículos que se cargan con la ayuda de AJAX en la página después de su carga inicial.

Solución: en Selenium, existe una forma de cargar otros artículos que se muestran a medida que el usuario se desplaza hacia abajo en la página.

  1. Datos de redes sociales

Desafíoe: desplazamiento infinito y uso de elementos interactivos en el sitio web.

Solución: para escanear la página y obtener datos, el ejecutable_script de Selenium resulta útil.

Ejemplo:

SCROLL_PAUSE_TIME = 2

mientras que Verdadero:

driver.execute_script(“ventana.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);”)

tiempo.dormir(SCROLL_PAUSE_TIME)

Consideraciones éticas y directrices legales

  1. Respeta a los robots.txt

Primero, vaya al sitio web que desea extraer y realice una investigación previa para determinar las políticas de extracción indicadas en línea en el archivo robots.txt.

  1. Evite la carga excesiva

El scraping se puede hacer con mucha frecuencia o con una intensidad muy alta y esto no es bueno para el servidor de la página web. Para evitar un impacto significativo, acelere o introduzca retrasos en el proceso de gestión de riesgos.

  1. Políticas de uso de datos

Los datos de web scraping deben alinearse con GDPR, CCPA y otras leyes y leyes de protección de datos.

  1. Atribución

En caso de utilizar los datos extraídos para publicación, se debe indicar la fuente para evitar infracciones de las leyes de derechos de autor.

  1. buscar permiso

Siempre que sea posible solicitar permiso por escrito para descargar información del sitio web.

Preguntas frecuentes

  • ¿Se pueden usar Scrapy y Selenium juntos?

Sí, será eficiente usar Scrapy para rastrear y luego Selenium para manejar contenido dinámico.

  1. ¿Cómo ayudan los proxies en el web scraping?

Ocultan su dirección IP para evitar ser prohibidos y también para abrir sitios restringidos.

  • ¿Qué es la navegación sin cabeza?

La navegación sin cabeza también permite crear un sitio web sin necesidad de una interfaz gráfica de usuario, por lo que lleva menos tiempo y no se nota.

  • ¿Existe algún riesgo desde la perspectiva legal por el web scraping?

Bueno, sí, la extracción de datos también puede violar las leyes de privacidad de datos o los términos de servicio del sitio.

  • ¿Qué es mejor para el scraping a gran escala: Scrapy o Selenium?

El scraping a través de Scrapy es más rápido y se puede expandir rápidamente, lo que lo hace apto para scraping a gran escala en comparación con Selenium, que es adecuado para páginas dinámicas.

Conclusión

En realidad, el web scraping de sitios web modernos necesita herramientas y técnicas efectivas de Python. Scrapy y Selenium son dos potentes herramientas de scraping que cubren el web scraping HTML tanto estático como dinámico. El desarrollo de nuevos agentes de usuario, servidores proxy y resolución de captcha se encuentran entre el conjunto de prácticas efectivas para evitar tales mecanismos. Sin embargo, siempre se deben tener en cuenta factores éticos al utilizar el enfoque de web scraping con uso prohibido e ilegal.