❗   : Esta es la quinta parte de nuestra serie de seis partes sobre el Web Scraping avanzado. ¿Te acabas de sumar?   ! Aviso legal ¡Comienza con la primera parte para ponerte al día  Obtener datos de una página web con análisis HTML es solo el primer paso en un proceso de gestión de datos. Luego, debes preparar esos datos sin procesar para exportarlos, de modo que tu equipo o empresa puedan realmente extraer valor de ellos. 💡  En este artículo, exploraremos las técnicas   junto con las   innovaciones para el procesamiento automático de datos y la exportación de datos extraídos. ¡Prepárate para mejorar tu juego de datos! 🎓 clásicas últimas y mejores  Próximos pasos después de extraer datos de un sitio  Si has estado siguiendo esta serie de seis partes sobre   , ¡felicitaciones! Has mejorado tus habilidades de scraping al nivel de ninja. 🥷 el web scraping avanzado  A continuación te dejamos un breve resumen de lo que has visto hasta ahora:   Requisitos previos para crear un raspador web moderno y potente   Cómo recuperar datos de SPA, PWA e incluso sitios con tecnología de IA   Consejos y trucos para optimizar sus flujos de trabajo de scraping   Cómo evitar los limitadores de velocidad con proxies controlados por IA  El resultado final es que su script de raspado puede abordar incluso los sitios modernos más difíciles, extrayendo de manera efectiva y eficiente todos sus datos. ⚡  Ahora que tienes un tesoro de datos, los siguientes pasos son:    : Limpia, enriquece y estructura tus datos para exportarlos. ⚙️ Procesamiento de datos    : almacene los datos extraídos para usarlos en el futuro en el formato correcto. 📥 Exportación de datos  ¡Analicemos estos dos pasos finales y le mostramos cómo pasar de datos extraídos sin procesar a información procesable!  Enfoques para procesar datos extraídos  Explore los métodos más populares para el procesamiento de datos tanto manual como automático.  Procesamiento manual de datos  El concepto es sencillo: utilizar   y métodos de manipulación de cadenas fiables como   ,   u otras funciones de la biblioteca estándar para limpiar los datos. Y luego, si es necesario, convertirlos al tipo de datos correcto. 🧹 expresiones regulares personalizadas trim() replace()  Seamos realistas: probablemente ya hayas hecho esto antes, así que no debería ser nada nuevo... 🧐   Imagina que extrajiste esta cadena del precio de un producto:   " USD 199.98 "  Quiere extraer el precio y la moneda. Puede hacerlo de la siguiente manera en JavaScript:   let priceString = " USD 199.98 "; // scraped string let trimmedPriceString = priceString.trim(); // removes extra spaces let [price, currency] = trimmedPriceString.match(/[A-Za-z]+|\d+\.\d+/g).map(item => item.trim()); console.log(price); // 199.98 console.log(currency); // USD  Parece simple, ¿verdad? Pero aquí está el problema: este tipo de limpieza manual de datos funciona para   las páginas extraídas; no es infalible. 😭  la mayoría de  Por lo tanto, el procesamiento manual de datos a menudo requiere lógica para manejar casos extremos. ¿Por qué? Porque las páginas web evolucionan y pueden contener datos únicos, ¡incluso si son parte de una categoría de página específica!    si bien la optimización manual puede ser suficiente, es un poco anticuada. El enfoque más nuevo es potenciar su flujo de trabajo con herramientas basadas en IA para   . Consejo profesional: el procesamiento automático de datos  Procesamiento automatizado de datos con IA  La IA, especialmente los   (LLM), está revolucionando el procesamiento de datos. Estos modelos son excelentes para extraer información limpia y estructurada incluso de los datos más sucios, caóticos y ruidosos. ¿Por qué no aprovechar su poder para el web scraping?  modelos de lenguaje de gran tamaño  La idea aquí es recopilar todos los datos sin procesar mediante el web scraping y luego pasarlos a la IA para que haga la limpieza de datos por ti. Por ejemplo, considera el siguiente ejemplo 👇  Aquí está la cadena de entrada:   " USD 199.98 "  Pídale a ChatGPT o cualquier otro LLM que extraiga el precio y la moneda para usted:   ¿El resultado? ¡Simplemente brillante!   Ahora imagina integrar la lógica anterior directamente en tu scraper llamando a una API de IA (por ejemplo, OpenAI, Anthropic u otros proveedores de LLM). ¡Eso evitaría toda la tediosa lógica de limpieza personalizada y la depuración de casos extremos! 🙅‍♀️  🎁   ¡La IA no solo sirve para limpiar tus datos! También es una herramienta poderosa para enriquecerlos. Los LLM vienen con conocimientos integrados que pueden agregar puntos de datos valiosos o incluso obtener información relacionada de otras fuentes en línea. Información adicional:  ¿Cuáles son las únicas desventajas de este enfoque, especialmente si se opta por modelos de IA que no sean de código abierto?    : si bien llamar a modelos de IA no tiene un precio exorbitante, tampoco es gratis, especialmente a gran escala. 💸 Costo    : enviar sus datos extraídos a un proveedor de inteligencia artificial externo puede generar problemas de cumplimiento. 🔓 Privacidad de datos  Los mejores métodos de exportación para datos extraídos  Ahora que ya dominas el procesamiento de datos, es hora de sumergirte en la exportación de tus datos con algunos de los métodos más efectivos. 🤿    : si bien algunos métodos de exportación pueden resultar familiares, no se desanime: otros pueden ser más complejos y un poco exóticos. ⚠️ Advertencia  Exportar a archivos legibles para humanos  Exportar datos a   como CSV, JSON o XML es un método clásico para almacenar datos extraídos. ¿Cómo lograrlo? ¡Con un código de exportación de datos personalizado al final de su script de extracción! formatos legibles para humanos  👍   : Ventajas  Formatos de datos fáciles de leer y comprender.  Compatibilidad universal con la mayoría de las herramientas, incluido Microsoft Excel  Se puede compartir fácilmente con usuarios no técnicos y usarse para inspección manual.  👎   : Contras  Escalabilidad limitada para grandes conjuntos de datos  Enfoque anticuado para la exportación de datos  Exportar a bases de datos en línea  Redirigir datos extraídos directamente a bases de datos SQL o NoSQL en línea, como bases de datos MySQL, PostgreSQL o MongoDB.  👍  Ventajas:  Acceso centralizado a los datos extraídos  Admite consultas complejas  Integración más sencilla con aplicaciones  👎  Contras:  Requiere configuración y gestión de bases de datos  Posibles problemas de rendimiento de escritura con grandes volúmenes de datos  Exportación a formatos especializados de Big Data  Almacenar datos extraídos en formatos optimizados como   , Parquet, AVRO y ORC, que son ideales para big data. Protobuf  Obtenga más información sobre las diferencias entre JSON y Protobuf en el siguiente video:   https://www.youtube.com/watch?v=uGYZn6xk-hA&embedable=true  👍  Ventajas:  Altamente eficiente en almacenamiento y recuperación.  Ideal para grandes conjuntos de datos con estructuras complejas  Admite la evolución del esquema  👎  Contras:  Requiere herramientas especializadas para su lectura, ya que no son legibles para humanos.  No es ideal para conjuntos de datos más pequeños  Exportar a archivos de datos compatibles con Stream  Los formatos transmitibles como   permiten exportar datos de una manera eficiente para aplicaciones o procesamiento en tiempo real. NDJSON y JSON Lines  👍  Ventajas:  Perfecto para streaming y procesamiento en tiempo real.  Admite grandes volúmenes de datos de manera eficiente  Flexible y escalable, tanto en lectura como en escritura, sin dejar de ser legible para humanos.  👎  Contras:  No todas las bibliotecas JSON los admiten  No tan popular  Exportar a proveedores de almacenamiento en la nube  Guardar datos extraídos en un almacenamiento en la nube (como AWS S3 o Google Cloud Storage) ofrece un almacenamiento fácil, escalable y accesible.  👍  Ventajas:  Escalabilidad ilimitada, especialmente en  el web scraping basado en la nube  Fácil acceso desde cualquier lugar  Bajo mantenimiento en comparación con el almacenamiento físico  👎  Contras:  Costos de almacenamiento continuo  Requiere conexión a Internet para acceder.  Exportar mediante webhooks    envían datos directamente a servicios externos en tiempo real, lo que abre la puerta a una acción o procesamiento inmediato. Los webhooks  ¿No sabes qué son los webhooks? Mira este vídeo:   https://www.youtube.com/watch?v=Mfzucn4f9Xk&embedable=true  👍  Ventajas:  Entrega inmediata de datos  Automatiza la transferencia de datos a sistemas externos  Ideal para integraciones con servicios de terceros, por ejemplo, a través de Zapier o plataformas similares.  👎  Contras:  Requiere configuración de servicio externo  Posibilidad de pérdida de datos si el servicio deja de funcionar  Cómo las principales empresas procesan y gestionan la información extraída  ¿Cuál es la mejor manera de aprender a hacer algo en el mundo de la TI? ¡Observe lo que ya están haciendo desarrolladores, fuentes o proveedores en línea de confianza! 💡  Y cuando se trata de   Bright Data lidera el grupo! 🏆 proveedores de datos de primer nivel, ¡  Vea lo que ofrecen los productos   de Bright Data para el procesamiento y exportación de datos: API Web Scraper  Manejo de solicitudes masivas para reducir la carga del servidor y optimizar tareas de scraping de gran volumen  Exportar datos a través de Webhook o entrega API  Datos de salida en formatos como JSON, NDJSON, líneas JSON o CSV  Cumplimiento del RGPD y la CCPA para datos extraídos  Reglas de validación de datos personalizadas para garantizar la confiabilidad y ahorrar tiempo en verificaciones manuales  Esas características coinciden con todos los consejos y trucos explorados en esta guía, ¡y eso es solo la punta del iceberg de   ! 🌐 la API Web Scraper de Bright Data  Reflexiones finales  ¡Ahora dominas las   para gestionar datos extraídos, desde el procesamiento hasta la exportación como un profesional! 🛠️ técnicas más avanzadas  Seguro que has aprendido algunos trucos muy buenos, pero el viaje aún no ha terminado. Así que prepárate y guarda tu último impulso de energía para lo que viene a continuación en esta aventura.  ¿La última parada?   (sí, incluso en un mundo donde la IA ha reescrito las reglas). 📄 La ética y el cumplimiento de la privacidad en el web scraping

Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.

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