El web scraping se ha convertido en una herramienta vital para muchas empresas hoy en día. Permite a particulares y empresas recopilar datos útiles de sitios web, procesarlos y aplicarlos a diferentes objetivos. Elegir las herramientas adecuadas es esencial para la eficacia de esa tarea. Hoy en día, los lenguajes Golang y Python se han convertido en algunas de las mejores opciones para el web scraping. En este artículo, exploraremos los pros y los contras de utilizar los lenguajes Python y Golang como herramientas de este tipo, comparando su velocidad, escalabilidad e idoneidad en diferentes escenarios.
Es posible que esté familiarizado con el concepto de gramática, sintaxis e interpretación del lenguaje humano. Los mismos principios se aplican cuando hablamos de un lenguaje informático, con una diferencia fundamental: aquí necesitas que la máquina y su configuración te entiendan, de modo que tus órdenes se "interpreten" correctamente para obtener los resultados esperados o deseados en la salida.
Con más de 4.000 millones de usuarios en todo el mundo, las redes sociales se han convertido en un lucrativo filón de datos para analistas de mercado, ejecutivos de contratación y propietarios de empresas de todo el planeta. Este hecho ha aumentado drásticamente la popularidad de todos los tipos de scraping de datos en Facebook, Twitter, Instagram y Linkedin: bots y scrapers automatizados rastrean las redes sociales en busca de información geolocalizada sobre empresas, posibles candidatos, clientes y responsables de la toma de decisiones en todos los ámbitos posibles. Pero, en primer lugar, ¿es todo legal? ¿Y cómo se pueden mantener las normas éticas al tiempo que se automatiza el proceso de recopilación de datos públicos de las plataformas de redes sociales?
ScrapeBox es una herramienta imprescindible para todos los que se dedican a actividades relacionadas con el SEO. Afirma ser la "navaja suiza de los expertos en SEO", y con razón.
Rastrear y raspar un sitio web sin ser fácilmente detectado o bloqueado puede ser extremadamente difícil. Si está ejecutando una misión de web scraping para recopilar proxies para datos de seguimiento de precios para sus fines comerciales, es posible que desee tener en cuenta un puñado de consejos útiles sobre cómo evitar entrar en la lista negra durante el scraping.
Muchas veces la gente tiende a confundir el rastreo web con el scraping. Y, aunque estas dos actividades son algo similares en su naturaleza todavía hay una diferencia significativa entre ellos que merece un artículo en nuestro blog para explicarlo en detalle.
Cualquier negocio depende de clientes potenciales fiables. Los clientes potenciales cualificados son esenciales para generar ventas y, por tanto, ingresos para cualquier empresa. Los departamentos de marketing de todo el mundo se dedican a actualizar constantemente sus bases de datos de clientes potenciales que puedan generar futuras ventas. Estas bases de datos suelen contener toda la información esencial sobre las empresas (ubicación de las oficinas, información de contacto de los responsables de la toma de decisiones, etc.), incluida la probabilidad de tratar con los clientes potenciales en el futuro.
El web scraping se ha convertido en una herramienta vital para muchas empresas hoy en día. Permite a particulares y empresas recopilar datos útiles de sitios web, procesarlos y aplicarlos a diferentes objetivos. Elegir las herramientas adecuadas es esencial para la eficacia de esa tarea. Hoy en día, los lenguajes Golang y Python se han convertido en algunas de las mejores opciones para el web scraping. En este artículo, exploraremos los pros y los contras de utilizar los lenguajes Python y Golang como herramientas de este tipo, comparando su velocidad, escalabilidad e idoneidad en diferentes escenarios.