Web scraping con Java

Actualmente me encuentro desarrollando mi proyecto final de máster, el cual consiste en crear un modelo de aprendizaje automático que arroje predicciones acerca de partidos de futbol de la liga de primera división española. Para ello he necesitado entre otras cosas tener los resultados de todas las jornadas de las ultimas ligas. Aunque recientemente conseguí un paquete de R (enlace) que contenía los resultados desde 1929, este no me proporcionaba toda la información que yo buscaba, así que me decidí por obtener yo mismo esa información sacándola de las paginas deportivas y es lo que quiero compartir con ustedes.

En un principio pense en hacerlo en python con la biblioteca lxml, pero haciendo una búsqueda rápida por Internet encontré un proyecto en Java llamado Jsoup y debo decir que este si me simplifico la tarea.

Primero como todos saben es necesario que demos un repaso a la estructura del documento que vamos a scrapear y confirmar que hay un patron.

estructura documento html

Como pueden ver en la imagen, podemos detallar que todas las filas de las tablas de las jornadas comparten el atributo itemtype=»http://schema.org/SportEvent», así que este fue el que utilicé para obtener todas las filas y a partir de allí obtener los nombres de los equipos, el resultado y el enlace para ir al detalle del partido.

Par de cosas que quisiera comentar con respecto al código:

  • Podemos aplicar expresiones sobre elementos de antemano obtenidos, por ejemplo como se hizo para obtener los equipos que intervienen en el partido.
  • Existe otra forma además de la anteriormente explicada (usando expresiones) para obtener elementos del árbol DOM de la página Web, si damos un vistazo a la API de la biblioteca del partido, existe un método getElementsByAttributeValue, entonces para obtener el elemento score, este se pudo haber obtenido también de la siguiente manera

    Elements score = match.getElementsByAttributeValue(«class», «resultado resul_post»)

  • Por último si quisiéramos obtener mas datos por ejemplo del detalle del partido (ya que logramos obtener el url), esta biblioteca nos permite seguir navegando (haciendo conexiones), y sería cuestión de realizar otra conexión y de nuevo empezar a extraer elementos.
    Document detalleDelPartido = Jsoup.connect(statsLink).get()

Aquí les dejo el enlace al repositorio GitHub y espero que les pueda ser de utilidad.

Estadística simple con Spark

Hace unos 20 días lei un articulo titulado «Simple Data Analysis Using Spark» (no publico el enlace ya que el mismo desapareció de dzone de la zona de Big Data y el mismo blog ya no existe, corroborarlo buscando por Internet), lo interesante de este articulo es que el autor hacía cálculos de estadística simple, es decir, calculaba, media, máximo y mínimo, y fue casualidad que justo en ese momento acaba de leer acerca de las operaciones numéricas de los RDD, es esta la razón que me movió a querer hacer un ejercicio similar, con estadística simple pero quería hacerlo con una información que yo considerara valiosa.

Fue entonces que me decidí a buscar alguna fuente de open data española, ya que quería arrojar u obtener datos reales, o no se quizás quería sencillamente obtener algo significativo que se acercara a una tarea real, fue así que llegue al Portal de datos abiertos de la comunidad de Madrid y después de revisar el catalogo me decidí por el padrón municipal, un fichero csv de 22 MB.

He aquí el código:

Hay una cosa que quiero resaltar, Lo simple y corto del código en Scala, tanto para la definición de la clase Padron como en las transformaciones hechas en los RDD, ya Scala esta en mi lista de cosas por aprender porque se que con Java hubiese sido el doble de código.

Por último les dejo parte de la información obtenida, la lista ordenada de población por distrito:

BARAJAS: 46166
VICALVARO: 69709
MORATALAZ: 94785
VILLA DE VALLECAS: 101011
MONCLOA-ARAVACA: 116581
RETIRO: 118390
CENTRO: 131805
USERA: 133579
CHAMBERI: 137454
VILLAVERDE: 141457
CHAMARTIN: 142334
SALAMANCA: 143123
ARGANZUELA: 151061
TETUAN: 152142
SAN BLAS-CANILLEJAS: 153303
HORTALEZA: 176320
CIUDAD LINEAL: 212626
PUENTE DE VALLECAS: 227183
LATINA: 234842
FUENCARRAL-EL PARDO: 234883
CARABANCHEL: 242032

¿Te ha parecido interesante? ¿Qué le agregarías o quitarías al código?

Si quieres acceder al GitHub donde he colgado el código pincha aquí

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