Scraping vs Crawling es una gran incógnita dentro del mundo de los sistemas de extracción de datos de páginas web. Al igual que las demás herramientas para el manejo del Big Data, estos sistemas se diseñaron con el fin de sacar el mayor provecho posible de la información brindada por un conjunto de datos.
Estos dos sistemas suelen confundirse en el ecosistema del manejo Big Data, sin embargo, una vez leas este post notarás que existen ciertas diferencias en cuanto a su funcionamiento y su principal objetivo. Por esta razón, en este artículo te expondremos a Scraping vs Crawling y sus principales disimilitudes.
Scraping vs Crawling
En primera instancia, resulta importante definir a qué se refieren los dos sistemas. Scraping (raspado web en español) es un sistema de extracción de datos de una o varias páginas web. Este posee ciertos componentes como el downloader o descargador, el Scrapy Engine o motor, las requests o solicitudes, las answers o respuestas y los crawlers o arañas web.
En efecto, este último componente del scraping es el motivo principal por el que se confunde con el crawling. Puesto que el crawling hace referencia a la extracción de datos por medio de las arañas web, como indica su propio nombre.
Por otra parte, el crawling es un método de extracción que, principalmente, se basa en el envío de spiders a la recolección de páginas web existentes relacionadas con el comando de búsqueda. De hecho, este es el procedimiento empleado por grandes plataformas como Google, gracias a ello, comprenderás el valor y calidad que asegura el sistema crawling en la clasificación e indexamiento de la información.
Principales diferencias
Hemos repasado lo básico sobre el Scraping vs Crawling, pero resultará más sencillo de entender con una lista de disimilitudes. A continuación, te compartimos cuáles son las principales diferencias del Scraping vs Crawling:
- La discrepancia principal radica en el enfoque, ya que el scraping responde a cualquier tipo de datos encontrado en las páginas web. En su defecto, el crawiling recolecta, únicamente, los hipervínculos de de un sitio web.
- Un crawler indexa, descubre y genera fuentes de datos, mientras un scraper procesa datos con reglas lógicas y extrae los datos estructurados.
- El crawler hace clic en los datos por ti; por el contrario, el scraper es el que va a extraer datos de esos sitios en los que has clicado. Esta es una de las diferencias primordiales.
- Scrapy no solo se hace en páginas web, sino que también podrás scrapear una base de datos e, incluso, podrás llegar a scrapear una API.
- El crowdlending va de la mano con la parte web, puesto que, como la web está hecha en XML e hyper clicks, ahí hay direcciones que conectan una con otra.
- Es un poco duro entrar en scrapy por los conceptos que maneja; por el contrario, hacer crawling es más sencillo.
Finalmente, te mencionamos que una de las ventajas de Scraping vs Crawling radica en la capacidad de ambos para trabajar en conjunto. Gracias a ello, podrás tener un sistema Crawler + Scraper que funcione con las mejores funciones de los dos a la vez.
Flujo de datos
A continuación, te compartimos una imagen que ilustra cómo funciona el flujo de datos en una web crawler y en una scraping. En efecto, podrás identificar lo diferente que resulta la extracción de datos entre estos sistemas.
Por medio de este, notarás que el crawler siempre parte de una araña web que estudia las URLs de las páginas web para, posteriormente, crear un lista y, a partir de allí, administrar y almacenar los datos. En efecto, realizar un crawling está ligado al estudio de links, hipervínculos, URLs y no a la extracción de datos en general.
Por otra parte, scraping parte del mismo sitio web, realiza el raspado de la información y, finalmente, extrae los datos para llevar a cabo el estudio de data en diferentes formatos como XML, SQL o Excel. Ten en cuenta que este proceso de extracción sí envía sus arañas web a la información general de las páginas web, de manera que no se limita solo a los hipervínculos.
En el transcurso de este post, has podido identificar las grandes diferencias de Scraping vs Crawling, dos sistemas de extracción que, a pesar de realizar el mismo tipo de función, poseen disimilitudes en sus principales características, como la clase de datos y el contenido de almacenaje. En suma, habrás notado cómo el flujo de datos en cada uno de sus arquitecturas se lleva a cabo de diferentes formas.
Esperamos que este post te haya sido de ayuda para localizar las diferencias que poseen; sin embargo, debido a la gran variedad de herramientas y sistemas Big Data, te aconsejamos nuestro Bootcamp Full Stack Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning para continuar aprendiendo. Aquí recorrerás de forma práctica todos y cada uno de los módulos de Spark, iniciando camino en su ‘core’ y transitando por Spark SQL, Spark Streaming (Structured), Spark MLlib (Machine learning) y GraphX (información almacenada en estructuras arborescentes), entre muchas otras herramientas. ¡No esperes más para empezar!
