Cómo evitar la limitación de velocidad al raspar la web

Senior Web Scraping Engineer
Cómo eludir la limitación de frecuencia al raspar la web
¿Alguna vez has comenzado a raspar un sitio web, solo para encontrarte bloqueado por frustrantes límites de frecuencia? Yo también he estado allí. Es esa sensación de finalmente obtener los datos correctos solo para ser detenido por un mensaje de "429 Demasiadas solicitudes". Pero no dejes que esto te detenga. La limitación de frecuencia, aunque está diseñada para controlar el tráfico excesivo, no es el final de tu viaje de raspado. Al comprender los límites de frecuencia e implementar soluciones creativas, aún puedes recopilar los datos que necesitas mientras te mantienes bajo el radar.
En esta guía, profundizaremos en lo que es la limitación de frecuencia, por qué los sitios web la usan y las formas más efectivas de eludirla al raspar la web. Recorramos los pasos, usemos algunos ejemplos de código y descubramos los métodos que pueden hacer que tus esfuerzos de raspado sean más fluidos.
¿Qué es la limitación de frecuencia?
La limitación de frecuencia es esencialmente una estrategia utilizada por los sitios web para controlar la cantidad de solicitudes que permiten en un período de tiempo determinado, a menudo aplicada para mantener la salud del servidor y garantizar un acceso justo. Los sitios web generalmente limitan las solicitudes para evitar el tráfico elevado, protegerse contra el abuso y salvaguardar los recursos para todos los usuarios. Por ejemplo, un sitio web puede limitar las solicitudes a 100 por minuto por usuario. Si tu raspador excede este límite, el servidor responde con un código de estado "429 Demasiadas solicitudes", bloqueando temporalmente el acceso adicional.
Comprender la limitación de frecuencia ayuda a identificar cómo evitarla. Muchos sitios web confían en los límites de frecuencia para equilibrar el acceso de los usuarios y la carga del servidor. Para los sitios más avanzados, los límites de frecuencia se combinan con CAPTCHA o restricciones de IP, lo que complica aún más el proceso para los raspadores.
Por qué las API y los sitios web utilizan la limitación de frecuencia
Los sitios web y las API implementan la limitación de frecuencia por varias razones, algunas de las cuales pueden afectar tus objetivos de raspado. Conocer estos motivos puede informar tu enfoque para eludir los límites de frecuencia sin causar daños o ser bloqueado por completo.
Prevención de la sobrecarga del servidor
Imagina el tráfico en un sitio popular: miles, si no millones, de usuarios que acceden a los recursos simultáneamente. La limitación de frecuencia evita que cualquier usuario único, o bot, monopolice los recursos del servidor, lo que podría ralentizar o incluso bloquear el sitio. Permite que los servidores manejen el tráfico de manera eficiente limitando el volumen de las solicitudes. Para los raspadores, esto significa que las solicitudes excesivas pueden activar los límites de frecuencia más rápido durante el tráfico máximo.
Mitigación del abuso
Los límites de frecuencia también actúan como una barrera contra los spammers y los bots maliciosos. Cuando los raspadores o los bots envían numerosas solicitudes rápidamente, los límites de frecuencia entran en acción para evitar el abuso, mantener la seguridad y disuadir ataques como la denegación de servicio (DoS). Esto puede ser un problema para los raspadores que intentan recopilar datos de manera eficiente, ya que los sitios usan límites de frecuencia para regular la actividad no humana.
Fomentar el uso pagado
Para las API, los límites de frecuencia a menudo son parte de un modelo de precios escalonado. Los usuarios gratuitos pueden enfrentarse a límites de frecuencia más bajos, mientras que los suscriptores de pago obtienen acceso a límites más altos o incluso acceso dedicado a la API. Este modelo promueve las actualizaciones al restringir a los usuarios gratuitos mientras monetiza el acceso a datos de alto volumen. Muchas API públicas como la de Twitter y la de Google usan este enfoque.
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Cómo eludir la limitación de frecuencia en el raspado web
Si bien la limitación de frecuencia puede hacer que el raspado sea desafiante, varias técnicas pueden ayudarte a eludir o minimizar su impacto de manera efectiva. Exploremos estas soluciones con ejemplos de código y veamos cómo puedes implementarlas para evitar ser bloqueado.
1. Usar Proxies
Usar múltiples proxies para distribuir solicitudes a través de diferentes IP es una estrategia clásica para eludir los límites de frecuencia. Este enfoque ayuda a distribuir el tráfico a través de múltiples fuentes, lo que dificulta que los sitios web detecten y bloqueen tu raspador.
python
import requests
from itertools import cycle
# Lista de proxies
proxies = ["http://proxy1.example.com", "http://proxy2.example.com", "http://proxy3.example.com"]
proxy_pool = cycle(proxies)
url = "https://example.com/data"
for i in range(100):
proxy = next(proxy_pool)
response = requests.get(url, proxies={"http": proxy, "https": proxy})
print(response.status_code)
El código anterior utiliza un patrón de proxy rotatorio donde cada solicitud se envía a través de un servidor proxy diferente. Al simular tráfico desde múltiples ubicaciones, es menos probable que alcances los límites de frecuencia vinculados a una sola IP.
2. Aleatorizar los retrasos
El comportamiento humano suele ser errático, por lo que agregar retrasos aleatorios entre las solicitudes puede imitar a los usuarios reales, lo que dificulta que las reglas de límite de frecuencia detecten tus patrones. Los retrasos aleatorios hacen que tu raspador sea menos predecible, lo que puede mantenerlo bajo el radar.
python
import time
import random
import requests
url = "https://example.com/data"
for i in range(100):
response = requests.get(url)
print(response.status_code)
# Retraso aleatorio entre 1 y 5 segundos
time.sleep(random.uniform(1, 5))
Al usar random.uniform(1, 5)
, estás introduciendo pausas naturales entre las solicitudes, lo que reduce la posibilidad de alcanzar los límites de frecuencia. Este enfoque funciona bien con sitios web que permiten tráfico moderado pero aplican límites estrictos a las solicitudes de ráfaga.
3. Rotar los agentes de usuario
Los servidores web verifican encabezados como el User-Agent para identificar al cliente que realiza la solicitud. Al rotar las cadenas de agente de usuario, tu raspador puede imitar diferentes navegadores, dispositivos o sistemas operativos, haciendo que parezca que las solicitudes provienen de varios usuarios.
python
import requests
import random
url = "https://example.com/data"
user_agents = [
"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36",
"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/14.1.1 Safari/605.1.15",
"Mozilla/5.0 (Linux; Android 10) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.91 Mobile Safari/537.36"
]
for i in range(100):
headers = {"User-Agent": random.choice(user_agents)}
response = requests.get(url, headers=headers)
print(response.status_code)
Rotar los encabezados de agente de usuario hace que sea más desafiante para los servidores detectar la actividad de raspado. Es una forma eficaz de eludir la limitación de frecuencia al distribuir las solicitudes a través de diferentes perfiles de cliente.
4. Usar backoff exponencial
Cuando se trabaja con API, implementar una estrategia de backoff exponencial es una forma común de adaptarse cuando se alcanzan los límites de frecuencia. Con el backoff exponencial, duplicas el retraso después de cada impacto del límite, reduciendo la frecuencia de solicitud gradualmente hasta que se restablece el acceso.
python
import requests
import time
url = "https://api.example.com/data"
retry_delay = 1
for i in range(100):
response = requests.get(url)
if response.status_code == 429: # Límite de frecuencia alcanzado
print("Límite de frecuencia alcanzado, haciendo backoff...")
time.sleep(retry_delay)
retry_delay *= 2 # Duplica el retraso cada vez que se alcanza el límite de frecuencia
else:
print(response.status_code)
retry_delay = 1 # Restablece el retraso después de una solicitud exitosa
Esta técnica se usa comúnmente con API que aplican límites de frecuencia estrictos. Al retroceder cada vez que alcanzas el límite, puedes evitar el bloqueo continuo mientras mantienes tu raspador activo.
5. Gestionar la sesión y las cookies
Cuando los sitios web aplican límites de frecuencia basados en la sesión o las cookies, usar la gestión de sesiones en las solicitudes puede ayudar a simular sesiones de usuario persistentes. Este enfoque funciona bien para sitios web que controlan el comportamiento del usuario con el tiempo.
python
import requests
url = "https://example.com/data"
session = requests.Session() # Sesión persistente
for i in range(100):
response = session.get(url)
print(response.status_code)
Usar sesiones permite que tus solicitudes mantengan las cookies entre llamadas, lo que puede imitar los patrones de navegación de los usuarios reales y reducir la probabilidad de alcanzar los límites de frecuencia.
Conclusión
Eludir la limitación de frecuencia es una habilidad esencial en el raspado web, especialmente al recopilar datos de manera eficiente y mantenerse por debajo de los umbrales de detección. Los límites de frecuencia están ahí para proteger los recursos del sitio web y brindar acceso equitativo a todos los usuarios, pero con las técnicas adecuadas, como la rotación de proxies, la introducción de retrasos aleatorios, la gestión de encabezados, la implementación de estrategias de backoff y el uso de sesiones persistentes, los raspadores pueden evitar estas restricciones de manera responsable. Recuerda, el raspado web efectivo implica respetar las políticas del sitio web y encontrar soluciones sostenibles que mantengan tanto tu raspador como el entorno del servidor en equilibrio.
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