Recurso
Scraping a medida: cuándo sí, cuándo no y cómo hacerlo robusto
Scraping no es "un script rápido". Es construir una fuente de datos: extracción, normalización, deduplicado, control de cambios y (si hace falta) mantenimiento. Si lo haces mal, se rompe el primer día que cambia una web.
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Cuándo merece la pena
Scraping merece la pena cuando el dato es valioso, se necesita de forma recurrente y no hay una API adecuada. Ejemplos: monitorizar precios, catálogo, disponibilidad, reseñas, listados, cambios de contenido o señales competitivas. Si el dato es "para una vez", quizá es más barato hacerlo manual o con una exportación puntual.
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Cuándo NO hacerlo
No es buena idea si no vas a mantenerlo, si el origen cambia constantemente o si no tienes claro cómo vas a usar el dato (decisión/acción). Scraping sin uso claro se convierte en coste recurrente sin retorno.
Checklist de robustez
- Control de cambios (si cambia el HTML, se detecta)
- Retries, timeouts y normalización de datos
- Deduplicado y claves únicas
- Monitorización y alertas automáticas
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Cómo diseñar un scraper robusto
Un scraper robusto no es solo código: es diseño de flujo, manejo de errores, validaciones y logging. Se estructura en capas: extracción, transformación, validación y almacenamiento. Cada capa tiene su responsabilidad y su plan de recuperación si algo falla.
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El entregable real no es el scraper
El entregable útil es un dataset consistente (CSV/DB/API interna), más una forma de consumirlo: dashboard, alertas o integración con un sistema interno. Sin eso, el scraping se queda "en bruto" y no mueve negocio.
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Herramientas y stack típico
Python (Requests, Scrapy, Playwright) para extracción. Bases de datos (PostgreSQL, MySQL) para almacenar. Sistemas de colas (Celery, RQ) para ejecución programada. Dashboards (Metabase, Superset) para visualizar. El stack depende del caso, pero la base suele ser Python + base de datos + scheduler.
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Mantenimiento: la parte que nadie quiere oír
Si una fuente cambia, el scraper puede romperse. Por eso se diseña para aguantar cambios y se plantea un plan de mantenimiento cuando el dato es crítico. No es humo: es realidad operativa. Un scraper sin mantenimiento es un scraper que dejará de funcionar.
Si me dices qué dato necesitas, te digo el enfoque más eficiente
En 48h puedo devolverte: fuentes, formato del dataset, frecuencia, riesgos y mantenimiento (si aplica).
A PROBLEMAS,SOLUCIONES.
Sin reuniones eternas. Sin perder tiempo. Sin humo.
Me cuentas el problema y lo solucionamos. Directo, claro y funcionando.