Desde la aparición del Big Data, uno de los grandes retos para los Data Scientists ha sido el de ser capaces de elegir las características adecuadas para solucionar cada problema. Por ello, es importante conocer las ventajas y desventajas de Scrapy como parte de las herramientas más utilizadas dentro los sistemas de extracción de datos web de este mundo Big Data.
Las ventajas y desventajas de Scrapy se estipulan como un conocimiento fundamental en este ámbito. A pesar de que no son muchas, es necesario tenerlas en cuenta una vez te acercas a estos sistemas. Por esta razón, en este post te mencionamos las ventajas y desventajas de Scrapy.
Ventajas de Scrapy
Las ventajas de Scrapy se caracterizan por la facilitación en la extracción de datos web. A continuación, te compartimos algunas:
- Scrapy te ofrece robots arañas que rastrean múltiples sitios web y te ahorran trabajo y tiempo.
- La cantidad de bibliotecas de Python que te ayudarán a la extracción de datos de sitios web según tus destrezas e intereses.
- Su manipulación dentro del medio Big Data resulta comprensible y sencillo.
- Una de sus mayores ventajas es que es asincrónico.
- Cuenta con una serie de bibliotecas de requests con soporte de proxy HTTP(s).
- Gracias a su efectividad en arquitectura y flujo de datos, llevar a cabo la extracción de datos se convierte en algo más ligero.
- Con su biblioteca Python de análisis XML y HTML podrás desarrollar una extracción de datos de alta calidad y rapidez.
- Posee la capacidad para extraer un gran conjunto de datos.
- Podrás contar con una gran variedad de complementos para el análisis de datos.
Desventajas de Scrapy
Dentro de las desventajas de Scrapy podrás encontrar pocas; de hecho, estas se relacionan más con sus bibliotecas y son las siguientes:
- Su curva de aprendizaje es muy pronunciada, por lo que no es apta para principiantes.
- Según el tipo de biblioteca, solo puede extraer información estática de la página web o no podrá analizar HTML, por ejemplo, en el caso de la biblioteca de solicitudes para web scraping.
- Su guía oficial de aprendizaje no es de fácil comprensión para personas principiantes en el mundo de estos sistemas de extracción de datos.
- Con bibliotecas como la Selenio se genera un alto uso de la CPU y la memoria.
Aprende más sobre las ventajas y desventajas de Scrapy
Gracias a este post has podido identificar las diversas ventajas y desventajas de Scrapy. Para que profundices en este conocimiento y puedas ponerlo en práctica, desde KeepCoding te recomendamos nuestro Bootcamp Full Stack Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning. En él te introduciremos a las redes neuronales profundas, las cuales permiten encontrar automáticamente estas características aprovechándose de la gran cantidad de datos disponibles. ¡No esperes más para empezar!
