Descripción: El raspado web es el proceso de extraer datos de sitios web, permitiendo a los usuarios recolectar información de manera automatizada. Este proceso implica el uso de herramientas y técnicas que simulan la navegación humana, accediendo a las páginas web y extrayendo datos relevantes, como texto, imágenes y enlaces. El raspado web se basa en la interpretación del HTML y otros lenguajes de marcado que estructuran el contenido de las páginas. A menudo, se utiliza en combinación con tecnologías de automatización y análisis de datos, facilitando la recopilación de grandes volúmenes de información de diversas fuentes en línea. Su relevancia ha crecido en un mundo donde los datos son un recurso valioso, permitiendo a las empresas y desarrolladores obtener insights significativos y tomar decisiones informadas basadas en la información extraída.
Historia: El raspado web comenzó a ganar popularidad a finales de la década de 1990, cuando la web se expandió rápidamente y la necesidad de recopilar datos de múltiples fuentes se hizo evidente. Herramientas como Beautiful Soup y Scrapy, desarrolladas en los años 2000, facilitaron el proceso al proporcionar bibliotecas de Python que simplifican la extracción de datos. A medida que la tecnología avanzaba, también lo hacían las técnicas de raspado, incorporando inteligencia artificial y aprendizaje automático para mejorar la precisión y eficiencia en la recolección de datos.
Usos: El raspado web se utiliza en diversas aplicaciones, como la recopilación de datos para análisis de mercado, monitoreo de precios, investigación académica y extracción de contenido para aplicaciones de inteligencia empresarial. También es común en la recopilación de datos para entrenar modelos de aprendizaje automático, donde se requiere un gran volumen de datos de diversas fuentes.
Ejemplos: Un ejemplo de raspado web es el uso de herramientas para extraer datos de sitios de comercio electrónico, permitiendo a las empresas comparar precios y analizar tendencias de productos. Otro caso es la recopilación de datos de redes sociales para análisis de sentimientos, donde se extraen comentarios y publicaciones para evaluar la percepción del público sobre una marca o producto.
