Guías, estudios y casos de éxito sobre web scraping, monitorización de precios y entrega de datos para análisis, marketing y producto.
Comparamos lenguajes para escribir scrapers (Python, JavaScript, PHP, Go, Java y C#): velocidad, ecosistema, barrera de entrada y cuándo elegir cada uno.
Qué es un parser del DOM y cómo funciona por dentro: construcción del árbol del documento, navegación por nodos y diferencias con los enfoques en flujo y con regex.
Guía rápida de selectores CSS para extraer datos: clases, atributos, pseudoclases, combinadores y errores típicos al seleccionar elementos de una página.
Catálogo de bibliotecas de scraping para Python, JavaScript, PHP, Java, C# y Go: qué elegir para páginas estáticas, contenido dinámico y APIs.
Cómo recopilar palabras clave de Google: sugerencias, Keyword Planner, competidores y Search Console, con herramientas para proyectos internacionales.
Trabajar con XML en Python: ElementTree para tareas simples, lxml para XPath y parseo en flujo de archivos de varios gigabytes con iterparse.
Cómo recopilar volúmenes de búsqueda con Google Keyword Planner y Google Trends: concordancias, palabras clave negativas, estacionalidad y automatización vía API.
Recopilación y agrupación de palabras clave con Keyword Planner, Search Console, Ahrefs y SEMrush: fuentes, limpieza, volúmenes y clústeres por el top de Google.
Por qué lxml es uno de los parsers de HTML y XML más rápidos de Python: consultas XPath, comparación con BeautifulSoup y técnicas para documentos de gran tamaño.