Los 7 mejores lenguajes de programación para scraping web en 2025

Déjame contarte: el universo del raspado web en 2025 es una auténtica aventura. Llevo años metido en el mundo SaaS y la automatización, y todavía me asombra la cantidad de datos que hay ahí fuera esperando a ser aprovechados. Ya sea que trabajes en ecommerce, ventas, inmobiliarias o simplemente seas un fanático de los datos como yo, seguro te diste cuenta de que el raspado web pasó de ser una habilidad de nicho a una herramienta esencial. El mercado de software para raspado web llegó a . Eso es una barbaridad de datos... y de oportunidades.

Pero aquí va el truco: elegir el mejor lenguaje para web scraping puede marcar la diferencia entre que tu proyecto sea un éxito o un dolor de cabeza. La decisión correcta te ahorra tiempo, mantenimiento y frustraciones. ¿La equivocada? Créeme, he visto a más de un desarrollador tirar la toalla después de pelearse con un raspador rebelde. Por eso, en esta guía te voy a mostrar los siete mejores lenguajes de programación para web scraping en 2025—con ejemplos de código, consejos prácticos y la visión de alguien que ya se ha pegado con todo. Y si todo esto de programar te suena a chino, tranquilo: también te enseño cómo (nuestro Raspador Web IA sin código) puede hacer el trabajo duro por ti.

Cómo elegimos el mejor lenguaje para web scraping

No todos los lenguajes de programación son igual de útiles para el raspado web. He visto proyectos despegar (y estrellarse) por algunos factores clave:

• Facilidad de uso: ¿Qué tan rápido puedes arrancar? ¿La sintaxis es amigable o necesitas un máster solo para imprimir “Hola Mundo”?
• Soporte de librerías: ¿Hay librerías potentes para peticiones HTTP, parseo de HTML y manejo de contenido dinámico? ¿O tienes que inventar la rueda?
• Rendimiento: ¿Aguanta millones de páginas o se queda corto a la primera de cambio?
• Manejo de contenido dinámico: Los sitios modernos aman JavaScript. ¿Tu lenguaje puede seguirles el ritmo?
• Comunidad y soporte: Cuando te topes con un problema (y pasará), ¿hay una comunidad que te respalde?

Con estos criterios (y muchas noches de pruebas), aquí tienes los siete lenguajes que vamos a analizar:

1. Python: El favorito de principiantes y expertos.
2. JavaScript & Node.js: El rey del contenido dinámico.
3. Ruby: Sintaxis limpia, scripts rápidos.
4. PHP: Sencillez del lado del servidor.
5. C++: Cuando necesitas máxima velocidad.
6. Java: Escalable y listo para empresas.
7. Go (Golang): Rápido y concurrente.

¿Y si piensas “No quiero programar nada”? Quédate hasta el final para ver cómo Thunderbit puede hacerlo todo por ti.

Python para Web Scraping: Potencia y facilidad para principiantes

Arranquemos con el consentido de todos: Python. Si preguntas en una sala llena de analistas de datos “¿Cuál es el mejor lenguaje para web scraping?”, escucharás Python como si fuera un eco en un concierto de Taylor Swift.

¿Por qué Python?

• Sintaxis amigable: Leer código Python es casi como leer español.
• Soporte de librerías brutal: Desde para parsear HTML, pasando por para crawling a gran escala, para HTTP y para automatizar el navegador—Python lo tiene todo.
• Comunidad gigante: Más de solo sobre web scraping.

Ejemplo de código en Python: Extraer el título de una página

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

response = requests.get("<https://example.com>")
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
title = soup.title.string
print(f"Page title: {title}")

Ventajas:

• Desarrollo y prototipado rapidísimo.
• Montones de tutoriales y dudas resueltas.
• Perfecto para análisis de datos: scrapea con Python, analiza con pandas, visualiza con matplotlib.

Limitaciones:

• Más lento que lenguajes compilados para tareas gigantes.
• El manejo de sitios muy dinámicos puede ser un lío (aunque Selenium y Playwright ayudan).
• No es la mejor opción para scraping a escala masiva y ultra rápido.

En resumen:

Si eres nuevo en scraping o quieres resultados rápidos, Python es el mejor lenguaje para web scraping, sin discusión. .

JavaScript & Node.js: Scraping de sitios dinámicos sin complicaciones

Si Python es la navaja suiza, JavaScript (y Node.js) es el taladro eléctrico—sobre todo para páginas modernas llenas de JavaScript.

¿Por qué JavaScript/Node.js?

• Nativo para contenido dinámico: Se ejecuta en el navegador, así que ve lo mismo que el usuario, incluso si la página está hecha con React, Angular o Vue.
• Asíncrono por defecto: Node.js puede manejar cientos de peticiones a la vez.
• Familiar para desarrolladores web: Si ya has hecho una web, seguro sabes algo de JavaScript.

Librerías clave:

• : Automatización de Chrome sin interfaz.
• : Automatización multi-navegador.
• : Parseo de HTML tipo jQuery para Node.

Ejemplo de código en Node.js: Extraer el título de una página con Puppeteer

const puppeteer = require('puppeteer');

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch();
  const page = await browser.newPage();
  await page.goto('<https://example.com>', { waitUntil: 'networkidle2' });
  const title = await page.title();
  console.log(`Page title: ${title}`);
  await browser.close();
})();

Ventajas:

• Maneja contenido renderizado por JavaScript de forma nativa.
• Perfecto para scraping de scroll infinito, pop-ups y sitios interactivos.
• Eficiente para scraping concurrente a gran escala.

Limitaciones:

• La programación asíncrona puede ser confusa al principio.
• Los navegadores sin interfaz consumen mucha memoria si ejecutas muchos a la vez.
• Menos herramientas de análisis de datos que Python.

¿Cuándo es JavaScript/Node.js la mejor opción para web scraping?

Cuando el sitio objetivo es dinámico o necesitas automatizar acciones en el navegador. .

Ruby: Sintaxis limpia para scripts de scraping rápidos

Ruby no es solo para aplicaciones Rails y código bonito. Es una opción sólida para web scraping—sobre todo si te gusta que tu código sea tan legible como una lista del súper.

¿Por qué Ruby?

• Sintaxis expresiva y legible: Puedes escribir un raspador en Ruby que se entiende de un vistazo.
• Ideal para prototipos: Rápido de escribir y fácil de modificar.
• Librerías clave: para parseo, para automatización de navegación.

Ejemplo de código en Ruby: Extraer el título de una página

require 'open-uri'
require 'nokogiri'

html = URI.open("<https://example.com>")
doc = Nokogiri::HTML(html)
title = doc.at('title').text
puts "Page title: #{title}"

Ventajas:

• Muy legible y conciso.
• Perfecto para proyectos pequeños, scripts puntuales o si ya usas Ruby.

Limitaciones:

• Más lento que Python o Node.js para tareas grandes.
• Menos librerías y comunidad enfocada en scraping.
• No es ideal para sitios con mucho JavaScript (aunque puedes usar Watir o Selenium).

¿Cuándo usar Ruby?

Si ya eres usuario de Ruby o necesitas un script rápido, es una gozada. Para scraping masivo y dinámico, mejor busca otra opción.

PHP: Sencillez del lado del servidor para extraer datos web

PHP puede sonar a cosa del pasado, pero sigue dando guerra—sobre todo si quieres hacer scraping directamente desde tu servidor.

¿Por qué PHP?

• Funciona en casi cualquier servidor: La mayoría ya tiene PHP instalado.
• Fácil de integrar con aplicaciones web: Scrapea y muestra los datos en tu sitio de una vez.
• Librerías clave: para HTTP, para peticiones, para automatización de navegador.

Ejemplo de código en PHP: Extraer el título de una página

<?php
$ch = curl_init("<https://example.com>");
curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
$html = curl_exec($ch);
curl_close($ch);

$dom = new DOMDocument();
@$dom->loadHTML($html);
$title = $dom->getElementsByTagName("title")->item(0)->nodeValue;
echo "Page title: $title\n";
?>

Ventajas:

• Fácil de desplegar en servidores web.
• Útil para scraping como parte de un flujo web.
• Rápido para tareas simples del lado del servidor.

Limitaciones:

• Soporte limitado de librerías para scraping avanzado.
• No está pensado para alta concurrencia o scraping a gran escala.
• El manejo de sitios con mucho JavaScript es complicado (aunque Panther ayuda).

¿Cuándo usar PHP?

Si tu stack ya es PHP o quieres scrapear y mostrar datos en tu web, es una opción práctica. .

C++: Scraping de alto rendimiento para proyectos a gran escala

C++ es el muscle car de los lenguajes de programación. Si necesitas velocidad pura y control total, y no te asusta ensuciarte las manos, C++ puede llevarte lejos.

¿Por qué C++?

• Velocidad impresionante: Supera a la mayoría en tareas intensivas de CPU.
• Control total: Maneja memoria, hilos y optimizaciones a tu gusto.
• Librerías clave: para HTTP, para parseo.

Ejemplo de código en C++: Extraer el título de una página

#include <curl/curl.h>
#include <iostream>
#include <string>

size_t WriteCallback(void* contents, size_t size, size_t nmemb, void* userp) {
    std::string* html = static_cast<std::string*>(userp);
    size_t totalSize = size * nmemb;
    html->append(static_cast<char*>(contents), totalSize);
    return totalSize;
}

int main() {
    CURL* curl = curl_easy_init();
    std::string html;
    if(curl) {
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_URL, "<https://example.com>");
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEFUNCTION, WriteCallback);
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEDATA, &html);
        CURLcode res = curl_easy_perform(curl);
        curl_easy_cleanup(curl);
    }

    std::size_t startPos = html.find("<title>");
    std::size_t endPos = html.find("</title>");
    if(startPos != std::string::npos && endPos != std::string::npos) {
        startPos += 7;
        std::string title = html.substr(startPos, endPos - startPos);
        std::cout << "Page title: " << title << std::endl;
    } else {
        std::cout << "Title tag not found" << std::endl;
    }
    return 0;
}

Ventajas:

• Velocidad inigualable para scraping masivo.
• Ideal para integrar scraping en sistemas de alto rendimiento.

Limitaciones:

• Curva de aprendizaje pronunciada (prepárate café).
• Gestión manual de memoria.
• Pocas librerías de alto nivel; no es ideal para contenido dinámico.

¿Cuándo usar C++?

Cuando necesitas scrapear millones de páginas o el rendimiento es crítico. Si no, probablemente pasarás más tiempo depurando que scrapeando.

Java: Soluciones de scraping web listas para empresas

Java es el caballo de batalla del mundo empresarial. Si buscas algo que funcione sin parar, maneje grandes volúmenes de datos y resista cualquier reto, Java es tu aliado.

¿Por qué Java?

• Robusto y escalable: Perfecto para proyectos grandes y de larga duración.
• Tipado fuerte y manejo de errores: Menos sorpresas en producción.
• Librerías clave: para parseo, para automatización de navegador, para HTTP.

Ejemplo de código en Java: Extraer el título de una página

import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;

public class ScrapeTitle {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Document doc = Jsoup.connect("<https://example.com>").get();
        String title = doc.title();
        System.out.println("Page title: " + title);
    }
}

Ventajas:

• Alto rendimiento y concurrencia.
• Excelente para bases de código grandes y mantenibles.
• Buen soporte para contenido dinámico (con Selenium o HtmlUnit).

Limitaciones:

• Sintaxis extensa; más configuración que los lenguajes de scripting.
• Excesivo para scripts pequeños y puntuales.

¿Cuándo usar Java?

Para scraping a nivel empresarial, o cuando necesitas máxima fiabilidad y escalabilidad.

Go (Golang): Scraping rápido y concurrente

Go es el nuevo en la escena, pero ya está dando de qué hablar—sobre todo para scraping rápido y concurrente.

¿Por qué Go?

• Velocidad de compilado: Casi tan rápido como C++.
• Concurrencia integrada: Las goroutines hacen que el scraping paralelo sea sencillo.
• Librerías clave: para scraping, para parseo.

Ejemplo de código en Go: Extraer el título de una página

package main

import (
    "fmt"
    "github.com/gocolly/colly"
)

func main() {
    c := colly.NewCollector()
    c.OnHTML("title", func(e *colly.HTMLElement) {
        fmt.Println("Page title:", e.Text)
    })
    err := c.Visit("<https://example.com>")
    if err != nil {
        fmt.Println("Error:", err)
    }
}

Ventajas:

• Rápido y eficiente para scraping a gran escala.
• Fácil de desplegar (binario único).
• Excelente para crawling concurrente.

Limitaciones:

• Comunidad más pequeña que Python o Node.js.
• Menos librerías de alto nivel para scraping.
• El manejo de sitios con mucho JavaScript requiere configuración extra (Chromedp o Selenium).

¿Cuándo usar Go?

Cuando necesitas scraping a gran escala o Python no es lo suficientemente rápido. .

Comparativa de los mejores lenguajes de programación para web scraping

Resumamos todo. Aquí tienes una comparación lado a lado para ayudarte a elegir el mejor lenguaje para web scraping en 2025:

¿Cuándo evitar programar? Thunderbit como solución sin código para web scraping

Seamos sinceros: a veces solo quieres los datos—sin programar, sin depurar, sin pelearte con selectores. Ahí es donde entra .

Como cofundador de Thunderbit, quise crear una herramienta que hiciera el raspado web tan fácil como pedir comida a domicilio. Esto es lo que hace diferente a Thunderbit:

• Configuración en 2 clics: Solo haz clic en “Sugerir campos IA” y “Extraer”. Sin preocuparte por peticiones HTTP, proxies o bloqueos anti-bot.
• Plantillas inteligentes: Una sola plantilla de raspador se adapta a diferentes diseños de página. No tienes que reescribir tu raspador cada vez que un sitio cambia.
• Scraping en navegador y en la nube: Elige entre extraer datos en tu navegador (ideal para sitios con login) o en la nube (súper rápido para datos públicos).
• Manejo de contenido dinámico: La IA de Thunderbit controla un navegador real—puede con scroll infinito, pop-ups, inicios de sesión y más.
• Exporta a cualquier parte: Descarga a Excel, Google Sheets, Airtable, Notion o simplemente copia al portapapeles.
• Sin mantenimiento: Si un sitio cambia, solo vuelve a ejecutar la sugerencia de IA. Olvídate de noches depurando.
• Automatización y programación: Programa tus raspadores para que se ejecuten automáticamente—sin cron jobs ni servidores.
• Extractores especializados: ¿Necesitas emails, teléfonos o imágenes? Thunderbit tiene extractores de un solo clic para eso también.

¿Lo mejor? No necesitas saber nada de código. Thunderbit está pensado para usuarios de negocio, marketing, ventas, inmobiliarias—cualquiera que necesite datos, rápido.

¿Quieres ver Thunderbit en acción? o visita nuestro para ver demos.

Conclusión: ¿Cuál es el mejor lenguaje para web scraping en 2025?

El raspado web en 2025 es más accesible—y más potente—que nunca. Esto es lo que he aprendido tras años en el mundo de la automatización:

• Python sigue siendo el mejor lenguaje para web scraping si quieres empezar rápido y tener recursos a mano.
• JavaScript/Node.js es imbatible para sitios dinámicos y llenos de JavaScript.
• Ruby y PHP son ideales para scripts rápidos e integración web, sobre todo si ya los usas.
• C++ y Go son tus aliados cuando necesitas velocidad y escala.
• Java es la opción para proyectos empresariales y de largo plazo.
• ¿Y si no quieres programar? es tu as bajo la manga.

Antes de lanzarte, pregúntate:

• ¿Qué tan grande es mi proyecto?
• ¿Necesito manejar contenido dinámico?
• ¿Cuál es mi nivel técnico?
• ¿Quiero construir o solo obtener los datos?

Prueba algún ejemplo de código de arriba, o dale una oportunidad a Thunderbit en tu próximo proyecto. Y si quieres profundizar, visita nuestro para más guías, consejos y casos reales de scraping.

¡Feliz scraping! Que tus datos siempre estén limpios, estructurados y a un clic de distancia.

P.D. Si alguna vez te encuentras atrapado en un bucle de web scraping a las 2am, recuerda: siempre está Thunderbit. O el café. O ambos.

Preguntas frecuentes

1. ¿Cuál es el mejor lenguaje de programación para web scraping en 2025?

Python sigue siendo la opción principal gracias a su sintaxis legible, potentes librerías (como BeautifulSoup, Scrapy y Selenium) y una gran comunidad. Es ideal tanto para principiantes como para expertos, especialmente si combinas scraping con análisis de datos.

2. ¿Qué lenguaje es mejor para scrapear sitios con mucho JavaScript?

JavaScript (Node.js) es la mejor opción para sitios dinámicos. Herramientas como Puppeteer y Playwright te dan control total del navegador, permitiéndote interactuar con contenido cargado por React, Vue o Angular.

3. ¿Existe una opción sin código para web scraping?

Sí— es un raspador web IA sin código que se encarga de todo, desde contenido dinámico hasta programación de tareas. Solo haz clic en “Sugerir campos IA” y comienza a extraer datos. Es perfecto para equipos de ventas, marketing u operaciones que necesitan datos estructurados rápidamente.

Más información: