Confuso e vuoi sapere cos'è il web scraping e come funziona?
Bene, sei nel posto giusto perché stiamo per sistemare tutto per te.
Prima di approfondire, posso già dirti la versione breve:
Il web scraping è il processo di estrazione dei dati disponibili al pubblico da un sito web.
Unisciti a noi per saperne di più sulle specifiche, su come funziona e sulle librerie popolari esistenti.
Cos'è il Web Scraping?
Fondamentalmente il web scraping è una procedura che permette di estrarre un grande volume di dati da un sito web. Per questo è necessario utilizzare un “web scraper” come ParseHub o, se sai programmare, utilizzare una delle tante librerie open source disponibili.
Dopo un po' di tempo trascorso a impostarlo e modificarlo (attenersi alle librerie Python o agli strumenti senza codice se sei nuovo qui), il tuo nuovo giocattolo inizierà a esplorare il sito Web per individuare i dati desiderati ed estrarli. Verrà quindi convertito in un formato specifico come CSV, in modo da poter accedere, ispezionare e gestire tutto.
E come fa il web scraper a ottenere i dati specifici di un prodotto o di un contatto?
Forse ti starai chiedendo a questo punto…
Bene, questo è possibile con un po' di conoscenza di HTML o CSS. Devi solo fare clic con il pulsante destro del mouse sulla pagina che desideri raschiare, selezionare "Ispeziona elemento" e identificare l'ID o la classe utilizzata.
Un altro modo è utilizzare XPath o espressioni regolari.
Non sei un programmatore? Nessun problema!
Molti strumenti di web scraping offrono un'interfaccia intuitiva in cui puoi selezionare gli elementi che desideri raschiare e specificare i dati che desideri estrarre. Alcuni di essi hanno anche funzionalità integrate che automatizzano il processo di identificazione di tutto per te.
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 digitarli tutti uno per uno richiederà molto tempo. Bene, è qui che entra in gioco il web scraping.
È come avere un piccolo robot in grado di recuperare facilmente le informazioni particolari che desideri dai siti web. Ecco una ripartizione di come funziona in genere questo processo:
- Invio di una richiesta HTTP al sito Web di destinazione: Questo è il terreno da cui tutto si sviluppa. Una richiesta HTTP consente al web scraper di inviare una richiesta al server su cui è ospitato il sito Web in questione. Ciò si verifica quando si digita un URL o si fa clic su un collegamento. La richiesta è composta dai dettagli del dispositivo e del browser che stai utilizzando.
- Analisi del codice sorgente HTML: Il server restituisce il codice HTML della pagina web costituito dalla struttura della pagina e dal contenuto della pagina inclusi testo, immagini, collegamenti, ecc. Il web scraper lo elabora utilizzando librerie come BeautifulSoup se si utilizza Python o DOMParser se si utilizza JavaScript. Ciò aiuta a identificare gli elementi richiesti che contengono i valori di interesse.
- Estrazione dati: Dopo gli elementi identificati, il web scraper acquisisce i dati richiesti. Ciò implica spostarsi attraverso la struttura HTML, scegliere determinati tag o attributi e quindi ottenere il testo o altri dati da tali tag/attributi.
- Trasformazione dei dati: I dati estratti potrebbero essere in un formato non preferito. Questi dati Web vengono puliti e normalizzati e quindi convertiti in un formato come un file CSV, un oggetto JSON o un record in un database. Ciò potrebbe significare cancellare alcuni caratteri non necessari, modificare il tipo di dati o inserirli in una forma tabellare.
- Archivio dati: I dati vengono puliti e strutturati per analisi o utilizzi futuri prima di essere archiviati. Ciò può essere ottenuto in diversi modi, ad esempio salvandolo in un file, in un database o inviandolo a un'API.
- Ripeti per più pagine: Se chiedi allo scraper di raccogliere dati da più pagine, ripeterà i passaggi da 1 a 5 per ciascuna pagina, navigando attraverso i collegamenti o utilizzando l'impaginazione. Alcuni di essi (non tutti!) possono persino gestire contenuti dinamici o pagine renderizzate con JavaScript.
- Post-elaborazione (opzionale): Al termine, potrebbe essere necessario eseguire alcune operazioni di filtraggio, pulizia o deduplicazione per poter ricavare informazioni approfondite dalle informazioni estratte.
Applicazioni del Web Scraping
Monitoraggio prezzi e analisi competitor per e-commerce
Se hai un'attività di e-commerce, il web scraping può essere utile per te in questo scenario.
Giusto.
Con l'aiuto di questo strumento puoi monitorare costantemente i prezzi e tenere traccia della disponibilità dei prodotti e delle promozioni offerte dalla concorrenza. Puoi anche sfruttare i dati estratti con il web scraping per tenere traccia delle tendenze e scoprire nuove opportunità di mercato.
Lead generation e intelligence sulle vendite
Stai cercando di creare un elenco di potenziali clienti ma sospiri profondamente al pensiero del tempo che ti ci vorrà per svolgere questo compito? Puoi lasciare che il web scraping lo faccia per te rapidamente.
Devi solo programmare questo strumento per scansionare molti siti web ed estrarre tutti i dati che interessano alla tua lista clienti come informazioni di contatto e dettagli aziendali. Quindi con il web scraping puoi ottenere un grande volume di dati da analizzare, definire meglio i tuoi obiettivi di vendita e ottenere quei lead che tanto desideri.
Annunci immobiliari e ricerche di mercato
Il settore immobiliare è un altro scenario in cui vengono sfruttate le virtù del web scraping. Con questo strumento è possibile esplorare una vasta quantità di siti web relativi al settore immobiliare per generare un elenco di proprietà.
Questi dati possono quindi essere utilizzati per monitorare le tendenze del mercato (studiare le preferenze degli acquirenti) e riconoscere quali proprietà sono sottovalutate. L’analisi di questi dati può essere decisiva anche nelle decisioni di investimento e di sviluppo del settore.
Analisi del sentiment sui social media
Se stai cercando di capire il sentimento dei consumatori verso determinati marchi, prodotti o semplicemente vedere quali sono le tendenze in un settore specifico all'interno dei social network, il modo migliore per fare tutto questo è con il web scraping.
Per raggiungere questo obiettivo, metti in azione il tuo raschietto per raccogliere post, commenti e recensioni. I dati estratti dai social network possono essere utilizzati insieme alla PNL o all'intelligenza artificiale per preparare 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 più beneficiano del web scraping.
Come ricercatore in uno qualsiasi di questi campi puoi utilizzare i dati ottenuti con questo strumento per studiarli o effettuare revisioni bibliografiche. Puoi anche generare set di dati su larga scala per creare modelli statistici e progetti incentrati sull'apprendimento automatico.
I migliori strumenti e librerie di web scraping
Pitone
Se decidi di realizzare progetti di web scraping, non puoi sbagliare con Python!
- Bella zuppa: questa libreria è incaricata di analizzare documenti HTML e XML, essendo compatibile anche con diversi parser.
- Raschiante: un framework di web scraping potente e veloce. Per l'estrazione dei dati ha un'API di alto livello.
- Selenio: questo strumento è in grado di gestire siti Web che hanno un notevole carico JavaScript nel codice sorgente. Può anche essere utilizzato per lo scraping di contenuti dinamici.
- Richieste: attraverso questa libreria è possibile effettuare richieste HTTP in un'interfaccia semplice ed elegante.
- URLlib: Apre e legge gli URL. Come Requests, ha un'interfaccia ma con un livello inferiore in modo da poterlo utilizzare solo per attività di web scraping di base.
JavaScript
JavaScript è un ottimo secondo contendente per il web scraping, soprattutto con Playwright.
- Burattinaio: grazie a questa libreria Node.js dotata di API di alto livello puoi avere la possibilità di gestire una versione headless del browser Chrome o Chromium per il web scraping.
- Ciao: simile a jQuery, questa libreria ti consente di analizzare e manipolare HTML. Per fare ciò, ha una sintassi con cui è facile familiarizzare.
- Assi: questa popolare libreria ti offre una semplice API per eseguire richieste HTTP. Può anche essere utilizzato come alternativa al modulo HTTP integrato in Node.js.
- Drammaturgo: Simile a Puppeteer, è una libreria Node.js ma più recente e migliore. È stato sviluppato da Microsoft e, a differenza di Windows 11 o Edge Browser, non fa schifo! Offre funzionalità come la compatibilità tra browser e l'attesa automatica.
Rubino
Non ho mai toccato una singola riga di codice Ruby in vita mia, ma mentre cercavo questo post, ho visto alcuni utenti su Reddit giurare che è meglio di Python per lo scraping. Non chiedermi perché.
- Meccanizzare: oltre a estrarre dati, questa libreria Ruby può essere programmata per compilare moduli e fare clic sui collegamenti. Può essere utilizzato anche per la gestione e l'autenticazione delle pagine JavaScript.
- Nokogiri: una libreria in grado di elaborare codice sorgente HTML e XML. Supporta i selettori XPath e CSS.
- HTTParte: ha un'interfaccia intuitiva che ti renderà più semplice effettuare richieste HTTP al server, quindi può essere utilizzato 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 la gestione di JavaScript.
- Vombato: Una gemma di rubino appositamente progettata per il web scraping. Fornisce un DSL (Domain Specific Language) che semplifica la definizione delle regole di scraping.
PHP
Elencarlo solo per avere un articolo completo, ma non utilizzare PHP per lo scraping.
- Gotta: progettato sui componenti BrowserKit e DomCrawler di Symfony. Questa libreria dispone di un'API che puoi utilizzare per navigare nei siti Web, fare clic sui collegamenti e raccogliere dati.
- Parser DOM HTML semplice: con questa libreria è possibile analizzare documenti HTML e XML. Grazie alla sua sintassi simile a jQuery, può essere utilizzato per manipolare il DOM.
- Guzzle: la sua API di alto livello ti consente di effettuare richieste HTTP e gestire le diverse risposte che puoi ottenere.
Giava
Quali sono le librerie che Java mette a disposizione per il web scraping? Vediamo:
- JSoup: analizzare ed estrarre elementi da una pagina web non sarà un problema con questa libreria, che dispone di una semplice API per aiutarti a portare a termine questa missione.
- Selenio: ti permette di gestire siti web con un elevato carico di JavaScript nel codice sorgente, in modo da poter estrarre tutti i dati in questo formato che ti interessano.
- Client Http Apache: utilizzare l'API di basso livello fornita da questa libreria per effettuare richieste HTTP.
- Unità Html: Questa libreria simula un browser Web senza interfaccia grafica (ovvero senza testa) e consente di interagire con i siti Web in modo programmatico. Particolarmente utile per i siti che utilizzano molto JavaScript e per imitare le azioni dell'utente come fare clic su pulsanti o compilare moduli.
Considerazioni finali su tutta questa faccenda del web scraping
Spero che ora sia chiaro: il web scraping è molto potente nelle mani giuste!
Ora che sai di cosa si tratta e le nozioni di base su come funziona, è tempo di imparare come implementarlo nel tuo flusso di lavoro, ci sono molti modi in cui un'azienda potrebbe trarne vantaggio.
Linguaggi di programmazione come Python, JavaScript e Ruby sono i re indiscussi del web scraping. Potresti usare PHP per questo... Ma perché? Solo perché!?
Seriamente, non usare PHP per il web-scraping, lascialo su WordPress e Magento.
