Scrapy es un framework para extraer datos estructurados de sitios web. Se puede usar para tareas como minería de datos, procesamiento de datos y archivo histórico de información. Scrapy define spiders que navegan y extraen datos de sitios web mediante reglas simples. Los datos extraídos se almacenan en objetos llamados items, que luego pueden procesarse y almacenarse. Scrapy también proporciona herramientas para escalar el scraping de sitios web.

1. 
Scrapy
Capturando datos de la web

2. ¿Quién soy?
 Daniel Bertinat

3. ¿Que es Scrapy?
 Scrapy es un framework para el rastreo de
sitios web y extracción de datos
estructurados que pueden ser utilizados
para una amplia gama de aplicaciones,
como ser data mining, procesamiento de
datos o archivo histórico de información.

4. Como nace
 Aunque Scrapy fue diseñado originalmente
para captura de imágenes (más
precisamente, web scraping), también se
puede utilizar para extraer los datos
mediante APIs (como Amazon Associates
Web Services) o como un web crawler de
propósito general.

5. Por ejemplo: elige un sitio web
 Queremos extraer alguna información de un sitio
web, pero el sitio web no proporciona ninguna API
o mecanismo para acceder a esa información
mediante un programa.
 Con Scrapy podemos extraer esa información.
 Digamos que queremos extraer la URL, nombre,
descripción de nuevas Oposiciones y Convocatorias
de Empleo Público.

6. Por ejemplo: elige un sitio web
 Definir los datos que deseas scrapear
 Escribir una araña para extraer los datos
 Ejecutar la araña para extraer los datos
 Revisar los datos scrapeados
 Guardar la información y emplearla donde quieras

7. Características
 Simple - diseñado con la simplicidad en mente
 Productivo - sólo tiene que escribir las reglas para
extraer los datos de las páginas web y dejar que Scrapy
rastree el sitio web
 Rápido y potente - scrapy se utiliza en producción para
scrapear más de 500 sitios completos de ventas a diario
y todo en un mismo servidor
 Extensible - proporciona varios mecanismos para
conectar nuevas extensiones sin tener que alterar el
framework

8. Características
 Portátil, open source, 100% Python
 Muy completo - contiene extensiones para manejo
de cookies, HTTP compression, HTTP
authentication, HTTP cache, restricción de
profundidad, descarga de documentos, etc
 Bien documentado y testeado
 Cuenta con una comunidad amplia y apoyo
comercial

9. Primeros pasos
 Definir entorno:
 Se puede ejecutar en Linux, Windows, Mac y BSD
 Requerimientos:
 Python 2.6 or 2.7
 OpenSSL
 No usar python-scrapy package para Ubuntu
 Para obtener más reciente
 Git Repo

10. Conceptos básicos
 Command line tool
 Scrapy es controlado a traves de un conjunto de comandos y
sub-comandos
 Ej generador de proyecto, generador de spiders, crawl, fetch,
check, etc
 Items
 El objetivo principal de scrapeado es extraer datos
estructurados procedentes de fuentes no estructuradas, por lo
general, las páginas web.
 Scrapy proporciona la clase ítem para este propósito. Los ítems
son simples objetos contenedores utilizados para recoger estos
datos.
 Spiders
 Define como un sitio o un conjunto de sitios va a ser navegado y
scrapeado

11. Conceptos básicos
 Selectors
 XPathSelector
 HtmlXPathSelector
 XmlXPathSelector
 Item Loaders
 A pesar de que los ítems se pueden completar utilizando
su propio diccionario, los cargadores del ítems
proporcionan métodos mas complejos y convenientes
para rellenarlos.
 Automatizan algunas tareas comunes como el análisis de
los datos extraídos antes de asignarlos.

12. Conceptos básicos
 Item Pipeline
 Una vez extraído un ítem, puede pasarse por un Pipeline para
aplicar varios procesos adicionales.
 Ej: limpieza de datos HTML, validación de datos (comprobando
que los artículos contienen ciertos campos), comprobación de
duplicados, descarte, almacenamiento, etc
 Feed exports
 Formatos: JSON, JSON lines, CSV, XML
 Storages: Local filesystem, FTP, S3, Standard output
 Link Extractors
 LinkExtractors son objetos cuyo único propósito es extraer los
enlaces de páginas web (objetos scrapy.http.Response), que
serán seguidos por el crawler.

13. Algunos conceptos avanzados
 Usando Firefox para scraping (DOM, XPather, XPath
Checker, Tamper Data, Firecookie)
 Usando Firebug para scraping (Xpath)
 Ubuntu packages
 Jobs: pausar y reanudar crawlers
 Descarga de imágenes de ítems (pipeline)

14. Ejemplo caso de uso con Scrapy
 Recolección de Oposiciones y Convocatorias de
Empleo Público (www.oposicionesaldia.com)
 Recolección de Becas de Estudios
 Recolección de Tesis, Documentos, Publicaciones y
Recursos Educativos

15. ScrapingHub
 Scrapy Cloud es una plataforma para la
implementación, ejecución y seguimiento de las
arañas Scrapy y un visualizador de los datos
scrapeados
 Permite controlar las arañas mediante tareas
programadas, revisar que procesos están corriendo
y obtener los datos scrapeados.
 Los proyectos se pueden gestionan desde la API o a
través de su Panel Web.

16. AutoScraping
 Autoscraping es una herramienta que le permite
scrapear sitios web sin necesidad de conocimientos
de programación.
 Sólo debe elegir las páginas web para scrapear,
definir que campos queremos obtener (ej: nombre,
descripción, título) y el sistema hace el resto.
 Está basado íntegramente en la web, por lo que
solo requiere un navegador moderno, sin necesidad
de descargar o instalar nada.

17. ProxyHub
 ProxyHub proporciona un HTTP proxy, con un
conjunto de direcciones IP rotativas, diseñado
específicamente para scraping.
 Con este servicio, los usuarios de Scrapy no deben
preocuparse mas sobre:
 Demoras de descagas
 Request concurrentes
 User agents
 Cookies o referrers para evitar ser baneados

18. Ejemplo caso de uso con AutoScraping
 Captura de Daily Deals y ofertas de sitios webs de
e-commerce para Offertazo (www.offertazo.com)