Plataforma de Web Scraping
Descripción
Esta plataforma de web scraping fue diseñada para extraer, procesar y estructurar datos de múltiples fuentes web de manera eficiente, escalable y respetuosa con los sitios objetivo.
Desarrollada íntegramente en Python, la plataforma utiliza bibliotecas como Scrapy, Beautiful Soup y Selenium para adaptarse a diferentes tipos de sitios web, desde páginas estáticas simples hasta aplicaciones web complejas con contenido generado dinámicamente mediante JavaScript.
La arquitectura del sistema está diseñada para distribuir las tareas de scraping entre múltiples trabajadores, respetando las políticas de robots.txt, implementando retrasos adaptativos y rotación de proxies para minimizar el impacto en los sitios objetivo. Además, incluye capacidades avanzadas de procesamiento de datos para limpiar, normalizar y estructurar la información extraída.
Tecnologías Utilizadas
Python
Lenguaje principal para el desarrollo de scrapers y procesamiento
Scrapy
Framework para web scraping de alto rendimiento
Selenium
Automatización de navegadores para sitios dinámicos
MongoDB
Almacenamiento de datos extraídos en formato flexible
RabbitMQ
Sistema de colas para distribuir tareas de scraping
Pandas
Procesamiento y transformación de datos extraídos
Desafíos
Sitios dinámicos
Extraer datos de sitios web modernos que cargan contenido dinámicamente con JavaScript.
Escalabilidad
Diseñar un sistema que pudiera escalar para extraer datos de miles de sitios simultáneamente.
Detección de cambios
Identificar y adaptarse automáticamente a cambios en la estructura de los sitios web objetivo.
Soluciones
Enfoque híbrido
Implementé un sistema que combina Scrapy para sitios estáticos y Selenium para sitios dinámicos, seleccionando automáticamente el enfoque óptimo.
Arquitectura distribuida
Desarrollé una arquitectura basada en trabajadores distribuidos con RabbitMQ que permite escalar horizontalmente las tareas de scraping.
Aprendizaje adaptativo
Implementé algoritmos de machine learning en Python que detectan cambios en la estructura de las páginas y ajustan los selectores automáticamente.
Galería
Dashboard de monitoreo de tareas de scraping
Pipeline de extracción y procesamiento de datos
Visualización de datos estructurados extraídos
Ejemplo de Código
import pandas as pd
import numpy as np
from typing import Dict, List, Optional
class DataProcessor:
"""
A class for processing and analyzing data.
"""
def __init__(self, data_path: str):
"""
Initialize the DataProcessor with a data file.
Args:
data_path: Path to the data file
"""
self.data_path = data_path
self.data = self._load_data()
def _load_data(self) -> pd.DataFrame:
"""
Load data from the specified path.
Returns:
DataFrame containing the loaded data
"""
try:
return pd.read_csv(self.data_path)
except Exception as e:
print(f"Error loading data: {e}")
return pd.DataFrame()
def clean_data(self) -> pd.DataFrame:
"""
Clean the data by removing duplicates and handling missing values.
Returns:
Cleaned DataFrame
"""
# Remove duplicates
self.data = self.data.drop_duplicates()
# Handle missing values
for column in self.data.columns:
if self.data[column].dtype == np.number:
self.data[column].fillna(self.data[column].median(), inplace=True)
else:
self.data[column].fillna(self.data[column].mode()[0], inplace=True)
return self.data
def analyze_data(self) -> Dict[str, any]:
"""
Perform basic analysis on the data.
Returns:
Dictionary containing analysis results
"""
results = {
"row_count": len(self.data),
"column_count": len(self.data.columns),
"summary_stats": self.data.describe().to_dict(),
"missing_values": self.data.isnull().sum().to_dict()
}
return results
def filter_data(self, conditions: Dict[str, any]) -> pd.DataFrame:
"""
Filter data based on specified conditions.
Args:
conditions: Dictionary of column-value pairs to filter by
Returns:
Filtered DataFrame
"""
filtered_data = self.data.copy()
for column, value in conditions.items():
if column in filtered_data.columns:
filtered_data = filtered_data[filtered_data[column] == value]
return filtered_data
# Example usage
if __name__ == "__main__":
processor = DataProcessor("data.csv")
cleaned_data = processor.clean_data()
analysis_results = processor.analyze_data()
print(f"Data has {analysis_results['row_count']} rows and {analysis_results['column_count']} columns")
# Filter data example
filtered = processor.filter_data({"category": "A"})
print(f"Filtered data has {len(filtered)} rows")
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