Cómo scrapear datos de Amazon con Python
Tags: webscraping, holaoctoparse, python, amazon
Published: 2023-09-11 03:59:09

Como todos sabemos, **Python** es el lenguaje de programación de **web scraping** más común y popular, que permite a los rastreadores obtener datos de sitios web. A su vez, los propietarios de tiendas online a menudo necesitan extraer datos de Amazon como referencia para rastrear a los competidores, mejorar las estrategias comerciales y comprender las tendencias del mercado. 

Sin embargo, Python es difícil y requiere mucho tiempo para aquellos que no tienen conocimientos básicos de programación. Por lo tanto, optar por **herramientas de web scraping** que no requieran codificación sería una mejor opción.

En este artículo, voy a explicar cómo extraer información del producto de Amazon utilizando Python a través de mi perspectiva.

Primero, **_¿Qué es Python?_**
Para los que no hayan tocado Python o no tengan ninguna base de programación, merece la pena detenerse aquí un momento: Python es un lenguaje de programación relativamente antiguo, pero sigue funcionando perfectamente para determinadas tareas (como el análisis de datos). Esto se debe al enorme número de bibliotecas adicionales que han escrito los programadores a lo largo de los años, y a la enorme ventaja que tenemos de poder utilizarlas gratuitamente.

> **Cita:**[Cómo scrapear datos de Amazon con Python](https://www.octoparse.es/blog/scrapear-datos-de-amazon-con-python)

_Pasos para extraer datos de Amazon con Python por BeautifulSoup_

Paso 1: Instala la librería Requests para obtener el contenido HTML, y BeautifulSoup para analizar el contenido HTML.

Paso 2: Utiliza la librería Requests para enviar una petición GET a la página de Amazon que quieras scrapear. Entonces obtendrás el HTML de la página.

Paso 3: Pasa el HTML a BeautifulSoup para crear un objeto soup. Te permitirá analizar el HTML.

Paso 4: Encuentra los datos que quieres extraer del HTML. Para los productos de Amazon, es posible que necesite títulos de productos, descripciones, precios, calificaciones, recuentos de revisión, etc.

Paso 5: Extraer el texto y los atributos de los elementos HTML con BeautifulSoup.

Paso 6: Almacenar los datos extraídos en una estructura de datos como una lista, diccionario, o Pandas DataFrame.

```
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://www.amazon.com/s?k=laptop"

headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3"}

response = requests.get(url, headers=headers)

soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")

titles = [title.get_text() for title in soup.find_all("h2", class_="a-size-mini a-spacing-none a-color-base s-line-clamp-2")]

print(titles)
```

Además de usar python, encontré una herramienta gratuita y buena para obtener datos llamada octoparse.[Octoparse](https://www.octoparse.es/) es una herramienta de web scraping fácil de usar que cualquiera puede utilizar independientemente de sus conocimientos de codificación. En lugar de escribir scripts, puede crear un raspador de Amazon con unos pocos clics. Además, Octoparse tiene potentes funciones que pueden ayudar a que el web scraping sea más fácil y automático.