Potenciando conocimientos en tiempo real con la monitorización de sitios web utilizando Python
'Boosting real-time knowledge with website monitoring using Python'
Introducción
El propósito de este proyecto es desarrollar un programa en Python que automatice el proceso de monitoreo y seguimiento de cambios en múltiples sitios web. Nuestro objetivo es agilizar la meticulosa tarea de detectar y documentar modificaciones en el contenido basado en la web utilizando Python. Esta capacidad es invaluable para el seguimiento de noticias en tiempo real, actualizaciones inmediatas de productos y análisis competitivos. A medida que el panorama digital evoluciona rápidamente, identificar los cambios en los sitios web es esencial para mantener una conciencia y comprensión continuas.
Objetivos de Aprendizaje
Nuestros objetivos de aprendizaje para este proyecto abarcarán los siguientes componentes:
- Mejorar el conocimiento de los métodos de web scraping utilizando bibliotecas de Python como BeautifulSoup y Scrapy. Nuestro objetivo es extraer datos valiosos de los sitios web de manera eficiente, navegar por las estructuras HTML, identificar elementos específicos y manejar diversos tipos de contenido.
- Mejorar las habilidades para identificar cambios sutiles en el contenido del sitio web. Aspiramos a aprender técnicas para comparar los datos recién extraídos con referencias existentes para detectar inserciones, eliminaciones o modificaciones. También apuntamos a manejar los diversos formatos y estructuras de datos encontrados durante estas comparaciones.
- Aprovechar las capacidades de automatización de Python para realizar un seguimiento de las actualizaciones del sitio web. Planeamos utilizar mecanismos de programación como trabajos cron o las bibliotecas de programación de Python para mejorar la recopilación de datos y eliminar tareas repetitivas.
- Desarrollar una comprensión integral de la arquitectura de HTML. Nuestro objetivo es navegar por los documentos HTML de manera eficiente, identificar elementos cruciales durante la extracción de datos y gestionar eficazmente los cambios en los diseños y estructuras de los sitios web.
- Mejorar las habilidades de procesamiento de texto explorando técnicas de manipulación de datos. Aprenderemos a limpiar y refinar los datos extraídos, abordar las complejidades de la codificación de datos y manipular los datos para un análisis perspicaz y una generación de informes versátil.
Este artículo fue publicado como parte del Data Science Blogathon.
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Descripción del Proyecto
Nuestro objetivo en este proyecto es diseñar una aplicación en Python para supervisar y catalogar las alteraciones en sitios web seleccionados. Esta aplicación incorporará lo siguiente:
- Verificación de Sitios Web: Evaluaciones constantes del sitio web asignado para detectar actualizaciones en contenido o secciones específicas.
- Recuperación de Datos: Utilización de métodos de web scraping para extraer detalles requeridos del sitio web, como texto, gráficos o datos pertinentes.
- Identificación de Cambios: Contraste de los datos recién extraídos con los datos almacenados anteriormente para detectar diferencias o modificaciones.
- Mecanismo de Notificación: Implementación de un mecanismo de alerta para mantener al usuario informado cuando se detecten cambios.
- Registro: Mantenimiento de un registro detallado de las modificaciones a lo largo del tiempo, con marcas de tiempo e información sobre los cambios. Esta aplicación se puede adaptar para monitorear cualquier sitio web y contenido específico según las preferencias del usuario. Los resultados esperados incluyen alertas inmediatas sobre las alteraciones del sitio web y registros de cambios exhaustivos para comprender la naturaleza y el momento de los cambios.
Planteamiento del Problema
El objetivo principal de este proyecto es agilizar el proceso de seguimiento de sitios web específicos. Mediante el desarrollo de una aplicación en Python, planeamos rastrear y catalogar los cambios en un sitio web de interés. Esta herramienta ofrecerá actualizaciones oportunas sobre modificaciones recientes en artículos de noticias, listados de productos y otro contenido basado en la web. La automatización de este proceso de seguimiento ahorrará tiempo y garantizará un conocimiento inmediato sobre cualquier modificación o adición realizada en el sitio web.
Enfoque
Para implementar este proyecto con éxito, seguiremos un enfoque general que involucra los siguientes pasos:
- Nuestro proyecto utilizará las poderosas bibliotecas de Python como BeautifulSoup o Scrapy. Estas bibliotecas facilitan la recopilación de información de los sitios web y el análisis del contenido HTML.
- Extraeremos información del sitio web para crear una línea base al principio. Estos datos de referencia nos ayudarán a identificar cualquier cambio posteriormente.
- Podemos comparar los datos entrantes con un conjunto de referencia para rastrear cualquier adición o cambio nuevo. Nuestras técnicas pueden incluir la comparación de texto o el análisis de diferencias en las estructuras HTML.
- Mantendremos un registro de las ejecuciones de nuestro proyecto a través de archivos de registro. Estos registros contendrán detalles útiles como tiempos de ejecución, sitios web rastreados y cambios encontrados. Nos ayudarán a realizar un seguimiento de las actualizaciones y encontrar patrones.
- Como parte del sistema, se integrará una función de notificación. Si se detecta un cambio, se enviarán alertas por correo electrónico, SMS u otros métodos, manteniendo a los usuarios actualizados en tiempo real.
Escenario
Imagina una empresa que recopila información sobre las actividades de los niños de numerosos sitios web y las consolida en su propio sitio web. Sin embargo, hacer un seguimiento manual de los cambios en cada sitio web y actualizar su propia plataforma en consecuencia plantea desafíos significativos. Aquí es donde entra en juego nuestra herramienta especializada para salvar el día, proporcionando una solución eficiente para superar estos obstáculos.
Ejemplos de sitios web monitoreados:
Monitoreamos varios sitios web para recopilar información sobre las actividades de los niños. Aquí tienes algunos ejemplos:
Super Duper Tennis
Esta organización ofrece programas interesantes como lecciones, campamentos y fiestas para introducir a los niños de 2 a 7 años en el mundo del tenis. Su enfoque es enseñar los fundamentos del tenis, promover el fitness y la coordinación, y fomentar el buen espíritu deportivo.
Next Step Broadway
Esta escuela de artes escénicas en Jersey City ofrece clases de danza, canto y actuación de alta calidad. Se adaptan a estudiantes de todos los niveles de habilidad, fomentando su creatividad y confianza en un entorno de apoyo e inspirador.
The School of Nimbus
Reconocida en Jersey City, esta institución ofrece educación en danza para todas las edades y niveles de habilidad. Con una amplia gama de géneros de danza y la organización de espectáculos y programas de alcance comunitario, contribuyen a la escena artística local y fomentan una apreciación por la danza.
Hemos desarrollado una solución basada en Python que utiliza técnicas de web scraping para automatizar el proceso. Nuestra herramienta monitorea periódicamente los sitios web seleccionados para detectar cambios en la información sobre las actividades de los niños. Una vez que se identifica un cambio, la herramienta actualiza sin problemas el sitio web de la empresa, reflejando consistentemente la información más actualizada.
Además de actualizar el sitio web, nuestra herramienta mantiene un registro detallado de los cambios, proporcionando datos valiosos para fines de análisis y referencia. También se puede configurar para enviar notificaciones en tiempo real, manteniendo al equipo de la empresa informado de cualquier cambio detectado. Utilizar nuestra herramienta permite a la empresa optimizar sus operaciones, asegurando que su sitio web siempre muestre la información más reciente de múltiples fuentes.
Advertencia sobre el web scraping
Es importante tener en cuenta que las actividades de web scraping pueden tener implicaciones legales y éticas. Antes de participar en cualquier actividad de scraping, es esencial verificar si los sitios web objetivo permiten el scraping u obtener los permisos necesarios de los propietarios del sitio web. Cumplir con los términos de servicio de los sitios web y respetar sus políticas es crucial. Además, es importante tener en cuenta la frecuencia de las solicitudes y evitar prácticas que puedan interrumpir las operaciones del sitio web. Siempre aborda el web scraping con cuidado y sigue las mejores prácticas para asegurar una experiencia positiva y conforme.
Obteniendo los enlaces web deseados para el monitoreo
Se emplea un enfoque sofisticado para extraer los enlaces de las páginas de destino del sitio web objetivo. Aquí tienes un fragmento de código donde utilizaremos la biblioteca BeautifulSoup de Python para extraer los enlaces de las páginas de inicio de Super Duper Tennis:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from urllib.parse import urljoin
import pandas as pd
# URL de la página de inicio
url = 'https://www.superdupertennis.com/'
# Recupera el contenido HTML mediante una solicitud GET
response = requests.get(url)
html_content = response.text
# Analiza el contenido HTML con BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
# Extrae los enlaces de las etiquetas de anclaje (<a>)
links = soup.find_all('a')
# Crea una lista para almacenar los datos
data = []
for link in links:
page_name = link.text.strip()
# Elimina los espacios en blanco iniciales/finales
# y formatea correctamente el nombre de la página
web_link = link.get('href')
# Utiliza el método get() para recuperar
# el atributo 'href'
if web_link: # Verifica si el atributo 'href'
#existe antes de agregarlo a la tabla
complete_link = urljoin(url, web_link)
# Construye el enlace web completo usando urljoin
data.append({
'Proveedor de servicios': 'Super Duper Tennis',
# Actualiza con el nombre real del proveedor de servicios
'Nombre de la página': page_name,
'Enlace web completo': complete_link
})
# Crea un DataFrame de pandas a partir de los datos
df = pd.DataFrame(data)- Importamos herramientas esenciales como las bibliotecas requests, BeautifulSoup y pandas. También seleccionamos el sitio web que queremos explorar, por ejemplo, ‘https://www.superdupertennis.com/’.
- Se envía una solicitud GET a esta URL a través de la biblioteca requests. El contenido HTML resultante de la página de inicio se guarda en ‘html_content’.
- BeautifulSoup revisa el contenido HTML e identifica las etiquetas ‘<a>’. Estas etiquetas suelen contener los enlaces que nos interesan.
- Se procesa cada etiqueta ‘<a>’ para extraer el nombre de la página y el valor ‘href’, es decir, el enlace real. También hemos limpiado los datos extraídos eliminando espacios adicionales.
- Con la ayuda de la función urljoin() de urllib.parse, unimos la URL base y cada enlace relativo para formar URLs completas.
- Todos los datos limpios y preparados se colocan en una lista llamada ‘data’. Esta lista contiene diccionarios que contienen el nombre del proveedor de servicios, el nombre de la página limpio y la URL completa.
- Finalmente, convertimos la lista ‘data’ en un DataFrame utilizando pandas. Este DataFrame se divide en tres columnas: ‘Proveedor de servicios’, ‘Nombre de la página’ y ‘Enlace web completo’.
Captura inicial de datos
Para establecer una línea base para futuras comparaciones, realiza una captura inicial de datos raspando el contenido deseado del sitio web y almacenándolo en una estructura de datos como una base de datos o un archivo. Aquí está la continuación del código anterior:
for a,b,c in zip(df['Proveedor de servicios'].to_list(),
df['Nombre de la página'].to_list(),df['Enlace web'].to_list()):
url = c
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0
(Macintosh; Intel Mac OS X 10_10_1)
AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko)
Chrome/39.0.2171.95 Safari/537.36'}
time.sleep(60)
# descarga de la página
response = requests.get(url, headers=headers)
# página de inicio descargada analizada
soup = BeautifulSoup(response.text, "lxml")
# eliminar scripts y estilos
for script in soup(["script", "style"]):
script.extract()
soup = soup.get_text()
current_ver = soup.splitlines()
with open(r"RUTA\{}\{}\{}_{}_{}.txt".
format(a,b,a,b,date.today().strftime
('%Y-%m-%d')),"a",encoding="utf-8") as file:
file.write("\n".join(current_ver))
file.close()Usando el DataFrame de pandas, iteramos sobre las filas para acceder al proveedor de servicios, al nombre de la página y al enlace web. Estas variables se asignan a a, b y c, respectivamente.
Establecemos la variable url dentro de la iteración como el enlace web (c). Además, definimos la variable headers para la biblioteca requests.
Para introducir un retraso razonable entre las solicitudes, utilizamos la función time.sleep() para hacer una pausa de 60 segundos.
A continuación, enviamos una solicitud GET para descargar el contenido de la página utilizando la URL y los encabezados especificados. La respuesta se almacena en la variable response.
Utilizando BeautifulSoup con el analizador “lxml”, analizamos la página de inicio descargada y extraemos el contenido de texto. Se eliminan los scripts y estilos del contenido analizado.
El texto extraído se divide en líneas y se asigna a la variable current_ver.
Finalmente, abrimos un archivo en modo de escritura y escribimos el contenido de texto current_ver. Podemos construir el nombre del archivo basado en el proveedor de servicios, el nombre de la página y la fecha actual. Estos datos capturados servirán como línea base para futuras comparaciones en el proyecto de monitoreo del sitio web.
Comparación y detección de cambios
En ejecuciones posteriores, obtenemos el contenido actualizado de la página web y lo contrastamos con nuestros datos de línea base almacenados para identificar cualquier desviación o alteración. Aquí está la continuación del script anterior:
change_logs = pd.DataFrame()
for provider, page, link in zip(df['Proveedor de servicios'].
to_list(), df['Nombre de la página'].to_list(), df['Enlace web'].to_list()):
files = glob.glob(r"RUTA{}{}*.txt".format(provider, page))
files_sorted = sorted(files, key=os.path.getctime, reverse=True)
current_content = open(files_sorted[0], 'r', encoding="utf-8").readlines()
prior_content = open(files_sorted[1], 'r', encoding="utf-8").readlines()
comparison = difflib.context_diff(current_content,
prior_content, n=3, lineterm='\n')
compared_text = "\n".join([line.rstrip() for line
in'\n'.join(comparison).splitlines() if line.strip()])
if compared_text == '':
change_description = 'No se detectaron alteraciones el '
+ date.today().strftime('%Y-%m-%d') + ' en comparación con '
+ files_sorted[1].split('_')[2].split('.')[0]
else:
if "No pudimos encontrar la página que buscabas"
in compared_text:
change_description = 'URL modificada el ' +
date.today().strftime('%Y-%m-%d') + ' en comparación con '
+ files_sorted[1].split('_')[2].split('.')[0]
else:
change_description = 'Se detectaron alteraciones el ' +
date.today().strftime('%Y-%m-%d') + ' en comparación con '
+ files_sorted[1].split('_')[2].split('.')[0]
temp_log = pd.DataFrame({'Proveedor de servicios': pd.Series(provider),
'Sección': pd.Series(page), 'Cambios': pd.Series
(change_description), 'Enlace': pd.Series(link)})
change_logs = change_logs.append(temp_log)
comparison = difflib.context_diff(current_content,
prior_content, n=3, lineterm='\n')
compared_text = "\n".join([line.rstrip() for line
in'\n'.join(comparison).splitlines() if line.strip()])
if compared_text == '':
change_description = 'No se detectaron alteraciones
el ' + date.today().strftime('%Y-%m-%d') +
' en comparación con ' + files_sorted[1].split('_')[2].split('.')[0]
else:
if "No pudimos encontrar la página que buscabas"
in compared_text:
change_description = 'URL modificada el ' +
date.today().strftime('%Y-%m-%d') + ' en comparación con '
+ files_sorted[1].split('_')[2].split('.')[0]
else:
change_description = 'Se detectaron alteraciones el '
+ date.today().strftime('%Y-%m-%d') + ' en comparación con '
+ files_sorted[1].split('_')[2].split('.')[0]
temp_log = pd.DataFrame({'Proveedor de servicios':
pd.Series(provider), 'Sección': pd.Series(page),
'Cambios': pd.Series(change_description), 'Enlace': pd.Series(link)})
change_logs = change_logs.append(temp_log)Creamos un DataFrame vacío llamado change_logs para almacenar los detalles de cualquier cambio identificado. Utilizando el DataFrame de pandas, iteramos sobre las filas para obtener el proveedor de servicios, el nombre de la página y el enlace de la página web. Los denominamos proveedor, página y enlace.
Dentro del bucle, recopilamos una colección de archivos que coinciden con el patrón de los archivos guardados anteriormente. Esta colección se ordena según la hora de creación del archivo, siendo el archivo más reciente el primero.
Luego leemos el contenido de los archivos actual y anterior para compararlos. La función difflib.context_diff() realiza la comparación, almacenando el resultado en la variable de comparación.
Dependiendo del contenido de compared_text, podemos determinar si hay cambios o si mensajes específicos indican que la página falta o que la URL ha cambiado.
A continuación, construimos la variable change_description, anotando la fecha y la fecha de referencia del archivo anterior para la comparación. Utilizando los datos recuperados, generamos un DataFrame temporal, temp_log, que incluye el proveedor de servicios, el nombre de la página, la descripción del cambio y el enlace de la página web.
Finalmente, agregamos temp_log al DataFrame change_logs, que recopila los detalles de todos los cambios detectados.
Mecanismo de notificación
Utilice un mecanismo de notificación para alertar al usuario al detectar cambios. Puede utilizar bibliotecas de Python o APIs externas para la entrega de notificaciones. Primero, importe las bibliotecas necesarias para enviar notificaciones, y dependiendo del método que elija, es posible que deba instalar bibliotecas o APIs adicionales.
Para las notificaciones por correo electrónico, utilizaremos la biblioteca smtplib para enviar correos electrónicos a través de un servidor SMTP. Asegúrese de proporcionar las credenciales de su correo electrónico y los detalles del servidor SMTP.
A continuación se muestra un fragmento de código que muestra una notificación por correo electrónico:
import smtplib
def send_email_notification(subject, message, recipient):
sender = '[email protected]'
password = 'tu-contraseña-de-correo-electrónico'
smtp_server = 'smtp.example.com'
smtp_port = 587
email_body = f'Asunto: {subject}\n\n{message}'
with smtplib.SMTP(smtp_server, smtp_port) as server:
server.starttls()
server.login(sender, password)
server.sendmail(sender, recipient, email_body)
# Uso:
subject = 'Notificación de cambio en el sitio web'
message = 'Se han detectado cambios en el sitio web. Por favor, revise.'
recipient = '[email protected]'
send_email_notification(subject, message, recipient)
Para las notificaciones por SMS, puede integrar APIs externas como Twilio o Nexmo. Estas APIs permiten el envío programático de mensajes SMS. Regístrese para obtener una cuenta, obtenga las credenciales de API necesarias e instale las bibliotecas de Python respectivas.
A continuación se muestra un ejemplo de fragmento de código que demuestra la notificación por SMS utilizando la API de Twilio:
from twilio.rest import Client
def send_sms_notification(message, recipient):
account_sid = 'tu-account-sid'
auth_token = 'tu-auth-token'
twilio_number = 'tu-número-de-teléfono-de-Twilio'
client = Client(account_sid, auth_token)
message = client.messages.create(
body=message,
from_=twilio_number,
to=recipient
)
# Uso:
message = 'Se han detectado cambios en el sitio web. Por favor, revise.'
recipient = '+1234567890'
send_sms_notification(message, recipient)
Registro e Informes
Como la organización ejecutará este script con frecuencia para rastrear cambios, es esencial mantener un registro de la salida de cada ejecución. Registrar cada ejecución, incluyendo la hora, la duración y los cambios detectados, puede facilitar este proceso. Podemos utilizar estos datos para generar informes resumidos que muestren tendencias a lo largo del tiempo y ayuden a comprender la frecuencia y naturaleza de las actualizaciones del sitio web.
Iniciamos el proceso importando las bibliotecas adecuadas, que incluyen la biblioteca de registro en Python. Al mismo tiempo, debemos configurar el nivel de registro y el formato del archivo de registro.
import logging
# Configurar la configuración de registro
logging.basicConfig(filename='website_monitoring.log',
level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
# Registrar un mensaje informativo
logging.info('Monitoreo del sitio web iniciado.')
# Registrar los cambios detectados
logging.info('Cambios detectados el {date}: {details}'
.format(date='2023-06-15', details='Contenido actualizado en la página de inicio.'))
# Registrar un mensaje de error
logging.error('Se produjo un error al recuperar el contenido del sitio web.')
Para generar un informe a partir de los datos de registro, podemos utilizar bibliotecas como matplotlib o seaborn para crear visualizaciones que resuman los cambios a lo largo del tiempo. La elección de informes y visualizaciones dependerá de los cambios rastreados.
Aquí hay un ejemplo de fragmento de código para generar un gráfico de líneas simple que ilustre la frecuencia de cambio a lo largo del tiempo:
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# Leer el archivo de registro en un DataFrame de pandas
log_data = pd.read_csv('website_monitoring.log',
delimiter=' - ', header=None, names=['Timestamp', 'Nivel', 'Mensaje'])
# Convertir la columna Timestamp al formato datetime
log_data['Timestamp'] = pd.to_datetime(log_data
['Timestamp'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
# Agrupar los datos por fecha y contar el número de cambios por día
cambios_por_dia = log_data[log_data['Nivel'] == 'INFO']
.groupby(log_data['Timestamp'].dt.date).size()
# Graficar los cambios a lo largo del tiempo
plt.plot(cambios_por_dia.index, cambios_por_dia.values)
plt.xlabel('Fecha')
plt.ylabel('Número de Cambios')
plt.title('Cambios en el Contenido del Sitio Web a lo Largo del Tiempo')
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()Limitaciones
Pueden surgir varios desafíos durante la implementación del proyecto, que requieren una cuidadosa consideración. Estas limitaciones incluyen cambios en la estructura del sitio web, restricciones legales o éticas, y errores en el proceso de web scraping o comparación de datos.
Cambios en la Estructura del Sitio Web: Los sitios web dinámicos a menudo sufren modificaciones, lo que afecta el proceso de web scraping. Es necesario adaptar el código de scraping para acomodar estos cambios. Monitorear y actualizar regularmente el código de scraping puede garantizar la compatibilidad con las estructuras de sitios web en constante evolución.
Restricciones Legales y Éticas: Es crucial seguir las pautas legales y éticas para el web scraping. Los sitios web pueden tener términos de servicio que prohíben el scraping o imponen restricciones en la recolección de datos. Respetar estos términos y utilizar los datos obtenidos de manera responsable es esencial para garantizar el cumplimiento.
Errores en el Web Scraping y la Comparación de Datos: El web scraping implica la interacción con sitios web externos, lo que introduce la posibilidad de errores. Pueden ocurrir fallas de conexión, tiempos de espera o problemas del servidor durante el scraping. Es vital emplear mecanismos sólidos de manejo de errores para manejar estas situaciones de manera adecuada. Además, garantizar la precisión de los procesos de comparación de datos y tener en cuenta posibles errores como falsos positivos o negativos es crucial para obtener resultados confiables.
Permisos y Políticas del Sitio Web: Verificar si el sitio web objetivo permite el scraping u obtener los permisos necesarios del propietario del sitio web es esencial antes de iniciar el web scraping. Cumplir con el archivo robots.txt del sitio web, respetar sus términos de servicio y tener en cuenta la frecuencia de las solicitudes son consideraciones importantes para evitar violaciones de políticas.
Conclusión
En conclusión, este proyecto ha creado con éxito una poderosa herramienta en Python para rastrear las actualizaciones de un sitio web a través del web scraping. Hemos desarrollado exitosamente una herramienta con características esenciales como web scraping, comparación de datos, notificaciones, registro e informes.
A lo largo de este proyecto, hemos profundizado nuestro entendimiento de HTML, perfeccionado nuestras habilidades en el procesamiento de texto y dominado el arte de la manipulación de datos. Aprovechando las capacidades de BeautifulSoup y requests, nos hemos vuelto proficientes en el web scraping y en la automatización de tareas utilizando Python. Además, hemos desarrollado un mecanismo sólido de manejo de errores y adquirido experiencia en análisis y generación de informes.
Nuestra herramienta es una solución confiable para rastrear cambios en artículos de noticias, listados de productos y otros contenidos web. La automatización del proceso elimina la necesidad de actualizaciones manuales, asegurando que la información se mantenga actualizada y precisa.
A lo largo de este recorrido, hemos adquirido conocimientos y habilidades valiosas, que incluyen:
- Técnicas de web scraping utilizando BeautifulSoup y requests.
- Extracción efectiva de información valiosa de estructuras HTML.
- Automatización de tareas para agilizar procesos.
- Manejo robusto de errores en los procedimientos de web scraping.
- Análisis avanzado de datos y comparación para identificar cambios.
- Creación de notificaciones, registros e informes completos para un seguimiento eficiente y un análisis perspicaz.
Preguntas Frecuentes
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