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Construiré un scraper avanzado en python y una canalización ETL
Acerca de este Servicio
Canalizaciones de scraping en Python y AI de alto rendimiento
Deja de perder tiempo con scrapers rotos. Construyo soluciones de automatización web y ETL resistentes y de alta escala que entregan datos limpios y estructurados directamente a tu base de datos o archivos.
Lo que ofrezco:
- Contenido dinámico: Uso experto de Playwright & Selenium para sitios con mucho JavaScript y SPAs.
- Emulación avanzada: Simulación de comportamiento para máxima fiabilidad y tasas de éxito.
- ETL impulsado por IA: LLMs y OpenAI para analizar elementos web caóticos o no estructurados de manera eficiente.
- Ingeniería de datos: Limpieza y validación automatizadas con Pandas para resultados listos para producción.
- API y metadatos: Extracción rápida mediante REST/GraphQL y metadatos JSON-LD ocultos.
Experiencia en la industria:
- Inmobiliaria (listados y propiedades)
- Comercio electrónico y comparación de precios
- Generación de leads y directorios de negocios
- Investigación de mercado
¿Por qué este servicio?
- Escalabilidad: Optimizado para ejecución de bajo consumo de memoria y alta velocidad.
- Entrega limpia: CSV, JSON, Excel o SQL validados.
- Resiliencia: Scripts autoadaptables que se ajustan a cambios en el diseño.
️ IMPORTANTE: Contáctame con tu URL objetivo antes de ordenar para una revisión gratuita de viabilidad técnica!
Tecnología:
Python
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Selenium
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Beautiful Soup
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Playwright
•
Pandas
Técnica:
Automatizado
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Puedes extraer datos de sitios web dinámicos o con mucho JavaScript?
Sí. Utilizo frameworks avanzados como Playwright y Selenium para renderizar JavaScript e interactuar con Single Page Applications (SPAs) como lo haría un usuario real. Esto garantiza que todo el contenido, incluso si está oculto tras botones o desplazamientos, se capture con precisión.
¿En qué formatos recibiré mis datos?
Entrego datos listos para producción en el formato que prefieras: CSV, JSON, Excel (XLSX) o directamente en una base de datos SQL (PostgreSQL, MySQL, etc.). Cada conjunto de datos pasa por un proceso de limpieza y validación usando Pandas antes de la entrega.
¿Cómo manejas sitios web con diseños complejos o texto no estructurado?
Implemento una canalización ETL híbrida. Para áreas estructuradas, uso análisis de alta velocidad; para textos caóticos o "ruidosos", integro IA (LLMs) para estructurar inteligentemente la información en datos limpios y útiles.
¿Funcionará el scraper si el diseño del sitio cambia ligeramente?
Construyo scripts resistentes que se centran en selectores de datos robustos y metadatos (JSON-LD) en lugar de clases CSS frágiles. Este enfoque de "auto reparación" hace que mis canalizaciones sean mucho más estables frente a pequeñas actualizaciones del sitio en comparación con scrapers estándar.
¿Necesito proporcionar mi propia infraestructura o proxies?
Para tareas pequeñas o medianas, manejo todo yo. Para proyectos empresariales de gran escala, puedo integrar redes de solicitudes geo-distribuidas y gestión de sesiones para garantizar máxima fiabilidad y tiempo de actividad continuo.
