Cos'è il web scraping e come funziona?

Confuso e vuoi sapere che diamine è il web scraping e come funziona?

Beh, sei nel posto giusto: stiamo per spiegarti tutto.

Prima di entrare nel vivo, posso già darti la versione breve:

Il web scraping è il processo di estrazione di dati pubblicamente disponibili da un sito web.

Unisciti a noi per saperne di più sui dettagli, su come funziona e sulle librerie più diffuse.

Che cos’è il web scraping?

In sostanza, il web scraping è una procedura che consente di estrarre un grande volume di dati da un sito web. Per farlo è necessario utilizzare un “web scraper”, come ParseHub, oppure, se sai programmare, una delle numerose librerie open source disponibili.

Dopo aver dedicato un po’ di tempo alla configurazione e alla messa a punto (se sei alle prime armi, attieniti alle librerie Python o agli strumenti no-code), il tuo nuovo giocattolo inizierà a esplorare il sito web per individuare i dati desiderati ed estrarli. Questi verranno poi convertiti in un formato specifico, come CSV, così potrai accedere a tutto, esaminarlo e gestirlo.

E come fa il web scraper a ottenere i dati specifici di un prodotto o di un contatto?

A questo punto potresti chiedertelo…

Beh, basta avere un po’ di conoscenze di HTML o CSS. Devi solo fare clic con il tasto destro sulla pagina che vuoi sottoporre a scraping, selezionare “Ispeziona elemento” e individuare l’ID o la classe utilizzata.

Un altro metodo consiste nell’utilizzare XPath o le espressioni regolari.

Non sai programmare? Nessun problema!

Molti strumenti di web scraping offrono un’interfaccia intuitiva che consente di selezionare gli elementi da sottoporre a scraping e specificare i dati da estrarre. Alcuni includono persino funzionalità integrate che automatizzano il processo di individuazione di tutto ciò che ti serve.

Continua a leggere: nella prossima sezione ne parleremo più nel dettaglio.

Come funziona il web scraping?

Supponiamo che tu debba raccogliere dati da un sito web, ma inserirli tutti a mano uno per uno richiederebbe molto tempo. Ecco dove entra in gioco il web scraping.

È come avere un piccolo robot in grado di recuperare facilmente dai siti web le informazioni specifiche che ti servono. Ecco una panoramica del funzionamento tipico del processo:

Invio di una richiesta HTTP al sito web di destinazione: È da qui che parte tutto. Una richiesta HTTP consente al web scraper di inviare una richiesta al server su cui è ospitato il sito web in questione. Questo accade quando si digita un URL o si fa clic su un link. La richiesta contiene i dettagli del dispositivo e del browser che stai utilizzando.
Analisi del codice sorgente HTML: Il server restituisce il codice HTML della pagina web, che comprende la struttura e i contenuti della pagina, inclusi testo, immagini, link e così via. Il web scraper lo elabora utilizzando librerie come BeautifulSoup se si usa Python o DOMParser se si usa JavaScript. Ciò consente di individuare gli elementi necessari che contengono i valori di interesse.
Estrazione dei dati: Una volta individuati gli elementi, il web scraper acquisisce i dati richiesti. Ciò comporta lo spostamento all’interno della struttura HTML, la selezione di determinati tag o attributi e il recupero del testo o di altri dati da tali tag/attributi.
Trasformazione dei dati: I dati estratti potrebbero essere in un formato non adatto. Questi dati web vengono ripuliti e normalizzati, quindi convertiti in un formato come un file CSV, un oggetto JSON o un record in un database. Ciò potrebbe comportare l’eliminazione di alcuni caratteri non necessari, la modifica del tipo di dati o la loro organizzazione in forma tabellare.
Archiviazione dei dati: I dati vengono ripuliti e strutturati per essere analizzati o utilizzati in futuro prima di essere archiviati. Questo si può fare in diversi modi, ad esempio salvandoli in un file o in un database oppure inviandoli a un’API.
Ripetizione per più pagine: Se chiedi allo scraper di raccogliere dati da più pagine, ripeterà i passaggi da 1 a 5 per ogni pagina, spostandosi tra i link o utilizzando la paginazione. Alcuni (ma non tutti!) sono persino in grado di gestire contenuti dinamici o pagine renderizzate con JavaScript.
Post-elaborazione (facoltativa): Una volta terminato, potresti dover applicare filtri, ripulire i dati o rimuovere i duplicati per riuscire a ricavare informazioni utili dai dati estratti.

Applicazioni del web scraping

Monitoraggio dei prezzi e analisi della concorrenza per l'e-commerce

Se hai un'attività di e-commerce, in questo scenario il web scraping può esserti utile.

Esatto.

Con l'aiuto di questo strumento puoi monitorare costantemente i prezzi e tenere traccia della disponibilità dei prodotti e delle promozioni offerte dai concorrenti. Puoi anche sfruttare i dati estratti con il web scraping per seguire le tendenze e scoprire nuove opportunità di mercato.

Generazione di lead e informazioni commerciali

Vuoi creare un elenco di potenziali clienti, ma solo al pensiero del tempo che ti servirà per svolgere questa attività ti viene da sospirare? Puoi lasciare che il web scraping lo faccia per te in poco tempo.

Devi solo programmare questo strumento affinché analizzi molti siti web ed estragga tutti i dati utili per il tuo elenco di clienti, come le informazioni di contatto e i dettagli aziendali. Con il web scraping puoi quindi ottenere un grande volume di dati da analizzare, definire meglio i tuoi obiettivi di vendita e acquisire i lead che desideri tanto.

Annunci immobiliari e ricerche di mercato

Il settore immobiliare è un altro ambito in cui si sfruttano i vantaggi del web scraping. Con questo strumento è possibile esplorare un vasto numero di siti web dedicati al settore immobiliare per creare un elenco di proprietà.

Questi dati possono poi essere utilizzati per seguire le tendenze del mercato (studiando le preferenze degli acquirenti) e individuare gli immobili sottovalutati. L'analisi di questi dati può anche essere determinante per le decisioni di investimento e sviluppo nel settore.

Se vuoi capire come i consumatori percepiscono determinati marchi o prodotti, o semplicemente individuare le tendenze di un settore specifico sui social network, il modo migliore per farlo è ricorrere al web scraping.

Per farlo, metti in azione il tuo scraper per raccogliere post, commenti e recensioni. I dati estratti dai social network possono essere utilizzati insieme alla NLP o all'IA per elaborare strategie di marketing e verificare la reputazione di un marchio.

Ricerca accademica e scientifica

Senza dubbio, l'economia, la sociologia e l'informatica sono i settori che traggono maggiori benefici dal web scraping.

In qualità di ricercatore in uno qualsiasi di questi ambiti, puoi utilizzare i dati ottenuti con questo strumento per analizzarli o condurre rassegne bibliografiche. Puoi anche generare set di dati su larga scala per creare modelli statistici e progetti incentrati sul machine learning.

Principali strumenti e librerie per il web scraping

Python

Se decidi di dedicarti a progetti di web scraping, con Python non puoi sbagliare!

BeautifulSoup: questa libreria si occupa di analizzare documenti HTML e XML ed è compatibile anche con diversi parser.
Scrapy: un framework potente e veloce per il web scraping. Per l’estrazione dei dati offre un’API di alto livello.
Selenium: questo strumento è in grado di gestire siti web che presentano una notevole quantità di JavaScript nel codice sorgente. Può essere utilizzato anche per estrarre contenuti dinamici.
Requests: questa libreria consente di effettuare richieste HTTP tramite un’interfaccia semplice ed elegante.
Urllib: apre e legge gli URL. Come Requests, dispone di un’interfaccia, ma di livello più basso, quindi puoi usarla solo per attività di web scraping di base.

JavaScript

JavaScript è un ottimo secondo contendente per il web scraping, soprattutto con Playwright.

Puppeteer: grazie a questa libreria Node.js dotata di un’API di alto livello, puoi gestire una versione headless del browser Chrome o Chromium per il web scraping.
Cheerio: simile a jQuery, questa libreria permette di analizzare e manipolare HTML. A questo scopo, offre una sintassi con cui è facile familiarizzare.
Axios: questa popolare libreria mette a disposizione un’API semplice per eseguire richieste HTTP. Può essere usata anche come alternativa al modulo HTTP integrato in Node.js.
Playwright: simile a Puppeteer, è una libreria Node.js, ma più recente e migliore. È stata sviluppata da Microsoft e, a differenza di Windows 11 o del browser Edge, non fa schifo! Offre funzionalità come la compatibilità tra browser e l’attesa automatica.

Ruby

Non ho mai scritto una singola riga di codice Ruby in vita mia, ma mentre facevo ricerche per questo articolo ho visto alcuni utenti su Reddit giurare che sia meglio di Python per lo scraping. Non chiedermi perché.

Mechanize: oltre a estrarre dati, questa libreria Ruby può essere programmata per compilare moduli e fare clic sui link. Può essere usata anche per gestire pagine JavaScript e l’autenticazione.
Nokogiri: una libreria in grado di elaborare codice sorgente HTML e XML. Supporta i selettori XPath e CSS.
HTTParty: dispone di un’interfaccia intuitiva che semplifica l’invio di richieste HTTP al server, quindi può essere usata come base per progetti di web scraping.
Kimurai: si basa su Mechanize e Nokogiri. Ha una struttura migliore e gestisce attività come la scansione di più pagine, la gestione dei cookie e l’elaborazione di JavaScript.
Wombat: una gem Ruby progettata appositamente per il web scraping. Fornisce un DSL (linguaggio specifico del dominio) che semplifica la definizione delle regole di scraping.

PHP

Lo cito solo per completezza, ma non usare PHP per lo scraping.

Goutte: basata sui componenti BrowserKit e DomCrawler di Symfony. Questa libreria offre un’API che puoi usare per navigare nei siti web, fare clic sui link e raccogliere dati.
Simple HTML DOM Parser: questa libreria permette di analizzare documenti HTML e XML. Grazie alla sua sintassi simile a jQuery, può essere usata per manipolare il DOM.
Guzzle: la sua API di alto livello consente di effettuare richieste HTTP e gestire le diverse risposte che si possono ricevere.

Java

Quali librerie mette a disposizione Java per il web scraping? Vediamole:

JSoup: con questa libreria, analizzare ed estrarre elementi da una pagina web non sarà un problema: dispone di un’API semplice che ti aiuta a portare a termine questa missione.
Selenium: consente di gestire siti web con una notevole quantità di JavaScript nel codice sorgente, così puoi estrarre tutti i dati in questo formato che ti interessano.
Apache HttpClient: usa l’API di basso livello fornita da questa libreria per effettuare richieste HTTP.
HtmlUnit: questa libreria simula un browser web senza interfaccia grafica (ovvero è headless) e consente di interagire con i siti web tramite codice. È particolarmente utile per i siti che fanno ampio uso di JavaScript e per simulare azioni dell’utente, come fare clic sui pulsanti o compilare moduli.

Considerazioni finali su tutto questo web scraping

Spero che ora sia chiaro: il web scraping è molto potente nelle mani giuste!

Ora che sai cos’è e conosci le basi del suo funzionamento, è il momento di imparare a integrarlo nel tuo flusso di lavoro: ci sono molti modi in cui un’azienda può trarne vantaggio.

Linguaggi di programmazione come Python, JavaScript e Ruby sono i re indiscussi del web scraping. Potresti usare PHP… Ma perché? Perché mai!?

Sul serio, non usare PHP per il web scraping: lascialo a WordPress e Magento.