Escriba un término de búsqueda -o pegue una URL de búsqueda de Meetup- y obtenga los eventos como filas: nombre, descripción, hora de inicio y de fin, lugar y coordenadas, recuentos de RSVP, temas y el perfil completo del grupo que lo organiza. Una fila por evento, a lo largo de 125 columnas, lo que convierte a esta en la exportación más ancha de la plataforma.
No hace falta que encuentre antes los eventos. Escriba lo que busca y el trabajo devuelve las publicaciones, cada una con el grupo que la organiza.
Una fila por evento, cada una etiquetada con la consulta de la que procede: así, una ejecución con una docena de términos de búsqueda sigue cuadrando con su lista de entrada.
La entrada es un término de búsqueda normal -lo mismo que escribiría en la propia Meetup- o una URL de búsqueda si ya ha acotado el resultado. Una línea se convierte en una lista de eventos en lugar de una única página que tuvo que localizar primero, y el límite por consulta decide hasta dónde baja el trabajo por esa lista.
Más de la mitad de estas columnas describen al grupo que organiza el evento, no al evento: su nombre, su urlname y su enlace, dónde tiene su base, su zona horaria, su categoría temática y sus temas, su modo de acceso, su número de miembros y su foto. El bloque de un grupo se repite en cada evento que organiza, así que una sola extracción responde a la vez qué hay y quién lo sigue montando.
Las horas de inicio y de fin llegan como marcas de tiempo ISO-8601 completas con el desfase UTC propio del evento, con el nombre de zona horaria IANA en su propia columna, y el bloque del lugar lleva latitud y longitud en grados decimales. Es suficiente para llevar la salida directamente a un mapa o a un calendario sin analizar nada a mano.
Cada fila es un evento tal como lo publica Meetup, con el perfil del grupo organizador desnormalizado al final.
Los campos se leen de los datos estructurados que publica cada anuncio, no de la maquetación de la página, y eso es lo que mantiene la forma idéntica en todo un conjunto de resultados. También explica la anchura: el propio registro de evento de Meetup está muy anidado y la exportación aplana ese anidamiento en columnas, de modo que un bloque como el lugar o la foto destacada se convierte en varias columnas que comparten prefijo. Unas pocas columnas son el anidamiento en sí, dejado en la celda como JSON, porque aplanar una lista de anfitriones o de temas en columnas fijas tendría que adivinar cuántos hay. El diccionario de abajo nombra las 125 en orden de exportación y dice cuál es cuál; lea la nota que hay debajo antes de escribir un parser.
La fila de cabecera de la exportación, en orden, contrastada con la lista de columnas publicada por la plataforma. Cuando un bloque anidado se aplana en varias columnas que comparten prefijo, la familia se recoge una vez y sus miembros se nombran en la descripción.
**sábado** y sus propios saltos de línea: renderícelo o límpielo deliberadamente en lugar de dar por hecho que es texto plano.event_group_name. Si quiere a las personas que llevan el evento, están en event_hosts._typename aparecen a lo largo de la exportación por la misma razón: etiquetan el bloque en el que están en lugar de llevar datos sobre el evento.event_id.PHYSICAL es una de ellas. Conviene leerla junto a las columnas del lugar y no confiar en ella por sí sola; vea la nota correspondiente._typename, _id, _source y _base_url. _source es un enlace https directo a la imagen a tamaño completo; _base_url es un prefijo de CDN fijo, el mismo en todas las filas.2026-07-18T17:30:00-07:00 es la forma. No hace falta conversión para ordenarlo correctamente entre regiones._typename, _id, _name, _address, _city, _state, _country, _lat y _lng. Las coordenadas están en grados decimales. Hay tres cosas que conviene prever: el bloque se rellena o se vacía entero; no está relleno en todas las filas, incluidas algunas que la columna de tipo llama físicas, así que un tipo de evento no garantiza una dirección; y las mayúsculas de los códigos de país no son uniformes: aparecen tanto en minúsculas como en mayúsculas para el mismo código, así que normalice antes de agrupar por él. _state venía relleno en los lugares de EE. UU. y vacío en los de fuera.event_series_typename y event_series_description._typename y _total_count. Solo el recuento: esta exportación no lleva identidades de asistentes.event_waiting, más adelante en la exportación, llevaba el mismo número que _total_count en todas las filas que tenemos._typename y _edges, que se queda en la celda como un array JSON de objetos de tema con sus propios ids y nombres. Analícelo como JSON; no lo divida por comas._typename, _rsvp_open_time y _rsvp_close_time.event_organizer.event_network_event_typename, _rsvp_count y _group_count.event_speaker_details_typename, _name, _description, _photo, _social_networks, _photo_typename, _photo_id y _photo_base_url.event_social_proof_insights_typename, _is_trending_event, _total_interested_users y _interested_users_sample. Use las aplanadas salvo que necesite la muestra.event_women_friendly_info_typename y _source pasando por los campos de porcentaje de asistencia y avatares de muestra hasta el grupo _female_host_*._typename, _id, _name, _urlname, _link, _is_private, _join_mode, _status, _timezone, _country, _state y _city del grupo; su familia _topic_category_* y su array JSON _topics; _stats_member_counts_all para el tamaño del grupo; _needs_photo, _needs_questions, _questions, _dues_settings, _featured_event, _sponsors_*, _group_photo_*, _pro_network_* y _is_in_cumulative_impact_treatment. _link es meetup.com más el urlname, así que el urlname es la clave estable del grupo. Todo este bloque se repite en cada evento que organiza el grupo: quite duplicados por _id antes de contar grupos.America/Los_Angeles: el complemento de los desfases de las columnas de marca de tiempo. Coincidía con la zona horaria del grupo en todas las filas que tenemos.event_waiting_count_* más arriba.event_fee_settings.Dos hábitos le ahorrarán aquí la mayor parte del trabajo. El primero es tratar una fila como dos registros: un evento y el grupo que lo organiza. Todo lo que lleva el prefijo event_group_ describe al grupo y se repite en cada evento que ese grupo organiza, así que quite duplicados por event_group_id antes de contar nada sobre grupos, y por event_id antes de contar eventos. El segundo es saber qué celdas contienen JSON en lugar de un valor: event_hosts, event_topics_edges, event_group_topics, event_group_questions, event_fee_settings, event_group_dues_settings y la muestra de personas interesadas conservan en la celda la estructura anidada de Meetup, porque el número de anfitriones o de temas no es fijo y unas columnas fijas no pueden contenerlo. Analice esas como JSON; dividirlas por comas no funcionará. Más allá de eso: event_organizer es el nombre del grupo y no el de una persona, el bloque del lugar puede estar vacío entero incluso donde la columna de tipo dice que es físico, y los códigos de país llegan con mayúsculas y minúsculas mezcladas. query es la única columna que escribe el propio scraper, así que está en todas las filas independientemente de lo que publicara el anuncio. Todo lo demás está exactamente tan completo como lo estuviera el anuncio: ejecute un término de búsqueda con el nivel gratuito y mire las primeras filas antes de construir nada sobre ello.
Una lista de términos de búsqueda y un límite. La entrada acepta lo que escribiría en la propia Meetup, y el límite es lo que decide el tamaño y el coste de una ejecución.
Algunos ejemplos de cómo los equipos usan los datos de eventos comunitarios para responder a una pregunta que realmente tienen.
Busque los temas que le interesan y luego agrupe los resultados por grupo en lugar de por evento. El número de miembros, la categoría temática, el modo de acceso y la cantidad de eventos en los que aparece un grupo vienen todos en la misma extracción, y eso basta para ordenar una lista larga de comunidades sin visitar ninguna.
Como el bloque del lugar lleva latitud y longitud y las marcas de tiempo llevan su propio desfase, una búsqueda de un término por toda una región cae directamente en un mapa o en un calendario. Conserve el enlace del anuncio y el del grupo en la fila y cada chincheta seguirá remitiendo a la página de la que salió.
Los recuentos de RSVP, la lista de espera y las cifras de interés son ciertos en el momento en que se recogió la fila, lo que los convierte en una instantánea y no en un hecho. Marque cada descarga con su fecha y repita la ejecución de forma programada: la diferencia entre extracciones es la señal que realmente buscaba.
Sin suscripción, sin mínimo, sin factura recurrente. Tus primeras 500 filas corren de nuestra cuenta; después, pago por uso a la misma tarifa plana que cualquier otro scraper de aquí.
Para cada cuenta nueva, una sola vez. Sin tarjeta de crédito. Límites por consulta, subida de archivos y todos los formatos de exportación incluidos.
Aproximadamente 2 $ por cada 1.000 eventos. El estimador previo muestra el número de filas y el coste en créditos antes de que empiece la ejecución: sin facturas sorpresa ni unidades de cómputo que traducir.
Precios por volumen, workers dedicados y un SLA para supervisión continua o extracciones de eventos muy grandes. Díganos sus cifras y le pasamos presupuesto.
LIVESCRAPER10 al pagar.Los eventos tal como los lista el propio panel de resultados de Google, que se apoya en sitios de venta de entradas y páginas de locales más que en grupos comunitarios. La segunda pasada evidente cuando quiere un calendario de eventos que no se limite a una sola plataforma.
Los propios locales: datos de contacto, horarios de apertura y valoraciones de los sitios donde se celebran estos eventos. Una los dos por el nombre del local y la ciudad y una lista de eventos se convierte además en una lista de locales.
Respuesta corta: sí para los anuncios públicos, y esta exportación no lleva identidades de asistentes.
Los campos que se recogen aquí son los que una página de evento publica en los datos estructurados de su propio anuncio público, para que los lean los buscadores y las herramientas de calendario. El título, la hora, el lugar, los temas y el grupo que hay detrás se muestran a cualquiera que abra la página, con sesión iniciada o sin ella. Recoger anuncios publicados públicamente es una práctica establecida desde hace mucho, y nada de esto toca un inicio de sesión ni una cuenta.
Sobre datos personales, conviene precisar el límite en lugar de afirmar que no hay ninguno. Las cifras de RSVP son recuentos -cuántas personas van y cuántas esperan- y la lista de asistentes que hay detrás no está en este esquema. Lo que la exportación sí lleva es información pública de organización: el propio nombre del grupo organizador y, dentro del campo de anfitriones, los nombres e ids de miembro que Meetup muestra públicamente en el anuncio. Son personas, así que trate esa columna como datos personales y gestiónela bajo las normas que le apliquen.
Las propias condiciones de Meetup restringen el acceso automatizado, así que esto es tanto una cuestión de condiciones como legal: si organiza en la plataforma o tiene una relación comercial con ella, revíselas. No ejecutamos rastreadores de terceros en la capa de datos y sus exportaciones se eliminan automáticamente a los 30 días.
Las preguntas que más oímos. ¿Algo más? Habla con nosotros: las respuestas las escriben personas, no bots.
500 filas gratis de una sola vez en cada cuenta nueva, sin caducidad. Después son 0,002 $ por fila, pago por uso, y no hay tarjeta guardada hasta que tú lo digas.
El Meetup Scraper de Livescraper convierte términos de búsqueda en una tabla de eventos. Usted escribe los términos, uno por línea -o pega URLs de búsqueda de Meetup, o los sube como archivo CSV, XLSX, TXT o Parquet-, limita las filas por consulta y descarga los resultados como un archivo CSV, Excel o JSON limpio. Las peticiones salen por el pool de proxies compartido y no por su propia dirección, y no hay ningún control de ordenación que configurar: las consultas, un archivo opcional y un límite son todo el formulario.
Cada fila es un evento: su nombre y su descripción, su hora de inicio y de fin como marcas de tiempo ISO-8601 con el desfase UTC propio del evento, su lugar con dirección y coordenadas, sus temas, sus fotos, su tope de entradas y sus reglas de RSVP, y cuántas personas han dicho que van o están esperando. Junto a todo eso está el perfil del grupo que lo organiza -nombre, urlname y enlace, ciudad y zona horaria, categoría temática y temas, modo de acceso y número de miembros-, que es por lo que una fila son en realidad dos registros y por lo que la exportación llega a 125 columnas.
Hay dos cosas que conviene saber antes de construir sobre ello. La columna de organización contiene el nombre del grupo organizador y no el de una persona; las personas están en el campo de anfitriones, que conserva en la celda la estructura anidada de Meetup como JSON, igual que los temas, las preguntas del grupo y los ajustes de tarifa. Y el bloque del lugar se rellena o se vacía entero, incluso en algunos eventos que la columna de tipo llama físicos, así que un tipo de evento no garantiza una dirección. Los códigos de país llegan además con mayúsculas y minúsculas mezcladas, así que normalícelos antes de agrupar.
Los campos se leen de los datos estructurados que publica cada anuncio, lo que mantiene la forma idéntica en todo un conjunto de resultados y a la vez la acota: un campo que un anuncio no publica no está ahí para recogerlo. Ejecute un término de búsqueda con el nivel gratuito y mire las primeras filas antes de escribir un parser. Sus primeras 500 filas no cuestan nada y no necesitan tarjeta de crédito, y después son 0,002 $ por fila, tarifa plana.