https://github.com/lkuffo/web-scraping
Más de 50 ejemplos de web scraping utilizando: Requests | Scrapy | Selenium | LXML | BeautifulSoup
https://github.com/lkuffo/web-scraping
beautifulsoup beautifulsoup4 lxml-etree scraping scraping-python scraping-websites scrapping-python scrapy scrapy-crawler scrapy-spider selenium selenium-python selenium-webdriver web-scraping webscraping
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Más de 50 ejemplos de web scraping utilizando: Requests | Scrapy | Selenium | LXML | BeautifulSoup
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/lkuffo/web-scraping
- Owner: lkuffo
- License: gpl-3.0
- Created: 2020-07-10T16:50:51.000Z (almost 5 years ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2024-10-03T16:12:33.000Z (7 months ago)
- Last Synced: 2025-03-31T22:21:39.469Z (about 1 month ago)
- Topics: beautifulsoup, beautifulsoup4, lxml-etree, scraping, scraping-python, scraping-websites, scrapping-python, scrapy, scrapy-crawler, scrapy-spider, selenium, selenium-python, selenium-webdriver, web-scraping, webscraping
- Language: Python
- Homepage: https://www.udemy.com/course/curso-maestro-web-scraping/?referralCode=1BA4AD4AD4BED138A583
- Size: 60.6 MB
- Stars: 353
- Watchers: 20
- Forks: 206
- Open Issues: 1
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
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README
# Curso Maestro de Web Scraping en Python: Extracción de Datos de la Web
En este repositorio van a poder encontrar el código actualizado de las clases del curso maestro de Web Scraping. Conforme vayan cambiando las estructuras de las páginas este repositorio en lo posible se mantendrá actualizado.
Adicional a esto, también se iran agregando los ejemplos adicionales propuestos por otros estudiantes en las preguntas del curso.
- **NIVEL 1**: Páginas únicas con Requests, BeautifulSoup y Scrapy
- **NIVEL 2**: Múltiples páginas de un mismo dominio con Scrapy
- **NIVEL 3**: Páginas con carga dinámica (Ajax) con Selenium
- **NIVEL 4**: Extracción de APIs, iFrames APIS & IFRAMES
- **NIVEL 5**: Extracciones con Autenticación y Captchas
- **NIVEL EXTRA**: Combinando extracion de datos con almacenamiento, actualización periódica Y automatización
## Agradecimientos especiales:
- Tomas Allami (https://github.com/Tallami): Por sus contribuciones a actualizar las extracciones
## Encuéntrame también en:
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