Il web scraping cos’è? Come funziona e a che serve? Quali sono i pro e i contro dello scraping? Queste domande continuano a sorgere di tanto in tanto. Questa introduzione di base entra in gioco per guidarti al mondo del data scraping.
Web Scraping Cos’è
In breve, il web scraping è un tecnica di crawling per scaricare i dati dalle pagine web.
Potresti aver sentito alcuni termini collegati come web crawling, estrazione dati o data scraping in inglese. Tra questi, il web crawling potrebbe essere più limitato e si riferisce all’estrazione di dati fatta da bot o spider dei motori di ricerca. Ma nella maggior parte dei casi, tutti si riferiscono allo stesso significato: un modo sistematico per estrarre dati dal web.
In sostanza, il web scraping è un collezionista di dati dedicato che cattura l’insieme di dati esattamente desiderati da te da un carico di pagine web, e lo trasforma in un file ordinato per il tuo download e ulteriore utilizzo. La tecnica ci aiuta a raccogliere dati tra cui informazioni sui prodotti, numeri di telefono, indirizzi e-mail, articoli, ecc., dai siti web e li organizza in dati strutturati in formato come Excel, CSV, HTML, ecc., o in database come Google Sheets.
Ecco come Wikipedia spiega il web scraping:
Il web scraping è una tecnica che permette l’estrazione di informazioni dai siti web; spesso include la trasformazione di dati non strutturati di pagine web in database per l’analisi o il riutilizzo del contenuto. Il riutilizzo può essere sfruttato sul sito web dove abbiamo reperito le informazioni o per operazioni commerciali.
Perché raccogliere dati con scraper
I concetti di Big Data e Automazione non sono più nuovi nel mondo aziendale attuale. Le persone li usano per migliorare la loro efficienza.
Il Big data è grande per l’importo. L’automazione riguarda l’ottenimento delle cose in automatico. Il web scraping è abile in entrambi: ottenere un volume enorme di dati in modo veloce con pochissimo lavoro umano necessario.
Nel contesto della raccolta di big data, il web scraping è la soluzione. Se vuoi addestrare un modello di apprendimento automatico, una grande quantità di dati di input accurati ti farà sorridere. Questi dati insegneranno al tuo modello lezioni importanti e otterrai un algoritmo più intelligente. È qui che il web scraping gioca l’asso: per prendere i tuoi dati in modo efficiente da una serie di siti web e trasformarlo in un formato leggibile da macchine per un uso rapido.
Beh, non tutti hanno un modello AI da addestrare, ma la maggior parte di noi ha bisogno di raccogliere dati per scopi diversi. La natura automatizzata del web scraping migliora l’efficienza del lavoro ed elimina gli errori umani. Siediti e lascia che il robot faccia quelle operazioni ripetitivi.
Come funziona il Web Scraping
I dati dei siti web sono scritti in file HTML. I browser come Chrome e Firefox sono strumenti che leggono il file HTML a noi. Pertanto, non importa quanto diverse le pagine web ci vengano presentate, ogni stringa di dati che vediamo nel browser è già scritta nel codice sorgente HTML. Con XPath, un linguaggio che individua gli elementi sulla pagina, si può rintracciare ciò che vedi nel codice.
Il web scraping trova i dati corretti in base a dove si trova e svolge una serie di azioni, come estrarre il testo selezionato, estrarre l’hyperlink, inserire dati preimpostati, cliccare su determinati pulsanti, ecc., proprio come un umano, tranne che naviga su Internet e copia i dati velocemente 24 ore su 24 senza sentire fatica.
Una volta che i dati sono pronti, sarai in grado di scaricarli dal cloud o sul file locale per qualsiasi ulteriore utilizzo.
A che serve il web scraping
Chi usa il web scraping e come li rafforza? Leggi i casi d’uso qui sotto, e poi potresti scoprire come il web scraping potrebbe giovare anche a te.
Chi sta utilizzando il data scraping
Tante industrie possono beneficiare del web scraping, tra cui:
- offerte di lavoro
- consulenza
- hotel e viaggi
- e-commerce e vendita al dettaglio
- finanza e altro ancora
- marketing
Essi ottengono i dati principalmente per il monitoraggio dei prezzi, il confronto dei prezzi, l’analisi dei concorrenti, l’analisi dei big data, ecc., che servono al loro processo decisionale e alle strategie aziendali.
Per gli individui, il web scraping aiuta i professionisti come:
- scienziati di dati
- giornalisti di dati
- esperti di marketing
- ricercatori accademici
- analisti aziendali
- venditori online e altro ancora
Essi possono applicare il web scraping per ottenere dati che supportano le loro vendite, marketing, ricerche e analisi.
Il web scraping ti suona come un grande impegno? Ma non è così. Può essere utilizzato in molti modi semplici. In parole brevi, se non vuoi copiare e incollare manualmente una enorme quantità di dati, usi il web scraping.
Quali sono i dati e i siti web più estratti
I mercati dell’e-commerce, i siti di directory e le piattaforme di social media sono i siti più estratti in generale. Siti come Amazon, eBay, Subito, PagineGielle, Immobiliare, e piattaforme di social media come Twitter e LinkedIn sono tra i più popolari.
Quali dati stanno ottenendo da questi siti? Beh, tutto ciò che serve alla loro ricerca o vendita.
- Dettagli del prodotto online come stock, prezzi, recensioni e specifiche;
- Informazioni sulle aziende/leads come nomi di negozi o individui, email, indirizzi, numeri di telefono e altre informazioni che servono a qualsiasi gesto di uscita;
- Discussioni sui social media o commenti sulle pagine di recensioni che offrono fonti di dati per l’NLP o l’analisi del sentiment.
La necessità di migrare i dati è anche uno dei motivi per cui le persone scelgono il web scraping. Un web scraper funziona come un’azione di CTRL+C di massa e aiuta a copiare i dati da un posto all’altro per l’utente.
Potresti essere interessato a idee di business di web scraping per scoprire informazioni più dettagliate su come viene utilizzato il web scraping in scenari pratici.
I pro e i contro del Web Scraping
Grazie alla sua precisione e alla sua efficienza, il web scraping dà potere a individui e aziende in molti modi. Tuttavia, ci sono sempre preoccupazioni – sarà troppo complicato da gestire? È difficile da risolvere e da mantenere? Beh, sono domande giuste. Se avrai l’opportunità di immergerti in esso, vedrai che i vantaggi del web scraping superano molto probabilmente la parte complicata.
I vantaggi del web scraping
Alta velocità
È evidente che il web scraping può aiutarci a ottenere dati più velocemente. Rispetto a farlo manualmente, un web scraper può eseguire automaticamente il processo nel flusso di lavoro configurato da te.
Una volta impostato, lavorerà per te senza sosta, ottenendo tutti i tipi di dati web rapidamente da diversi siti web. Se vuoi provare quanto può essere veloce uno scraper, ti consiglio di provare i nostri modelli di scraping predefiniti. Puoi provare uno scraper di Amazon per raccogliere dettagli sui prodotti o recensioni sui prodotti e vedere come uno scraper può fornirti centinaia di linee di dati ben strutturate in pochi minuti.
Quindi, il web scraping è uno strumento prezioso per studiare le tendenze del mercato e le lacune, la voce dei tuoi clienti e i gesti dei tuoi concorrenti, poiché aiuta a catturare questi dati in modo veloce e facile da tutte le diverse fonti.
Rapporto qualità-prezzo
Il web scraping è ampiamente accettato non solo dalle grandi aziende, ma anche dalle PMI. Risparmia semplicemente soldi.
Prima di tutto, assumere un team di sviluppo costerebbe molto. Cercare i talenti giusti, affrontare questioni di leadership e gestione per metterli insieme e lavorare in modo efficace, e questioni di risorse umane, tutto ciò richiede tempo (e a volte consuma la psiche).
Il web scraping svolge lavori ripetitivi senza bisogno di una pausa caffè. A meno che tu non abbia un piano di sviluppo a lungo termine da attuare (o tu abbia un grosso budget da sperperare), il web scraping vale la pena di provarlo.
I ritorni di impostare uno scraper (o un insieme di scraper) possono essere notevoli.
Ad esempio, se vuoi una serie di informazioni sui prezzi dei prodotti e vuoi aggiornarle quotidianamente per un anno, potresti impiegare qualche giorno o addirittura settimane a configurare gli scraper, testarli e sintonizzarli. Una volta che è ben costruito, può lavorare per te per tutto il tempo che ne hai bisogno. I dati freschi sui prezzi ti saranno consegnati ogni mattina, più puntuali dei dipendenti nel tuo ufficio.
Beh, non è un lavoro una volta per tutte. Potresti passare un po’ di tempo a mantenere lo scraper di tanto in tanto, ma ti risparmia una grossa somma rispetto al costo della consegna dei dati per 365 serie di dati sui prezzi all’anno.
Compatibilità e flessibilità
La flessibilità del web scraping ti permette di ottenere i dati esattamente nella forma in cui ne hai bisogno. Ad esempio, un’espressione regolare è uno dei modi per ottenere i tuoi dati puliti. Puoi impostare comandi con regex per affinare le stringhe di dati aggiungendo un prefisso, sostituendo A con B, tagliando certi byte di dati, ecc.
Puoi usare Regex per rimuovere la stringa “(415)” da ogni numero nel tuo foglio di calcolo se stai estraendo numeri di business locali di San Francisco da Yelp per il tuo sistema di telemarketing. I dati possono essere puliti mentre lo scraper elabora.
Anche i formati di file semplificano le cose. Octoparse estrae i dati del web in formati EXCEL, CSV, HTML e JSON. Questi file sono compatibili con la maggior parte delle applicazioni e sistemi di gestione dei dati, analisi dei dati e visualizzazione.
Un utente di Octoparse ci ha detto una volta che sta gestendo un sito web di confronto dei prezzi. Ha impostato i task per girare quotidianamente in modo che i prezzi fossero freschi. I dati estratti vengono automaticamente esportati nel suo database che si collega al suo sito web.
Uno scraper web può essere un data pipeline che estrae dati dal web, li pulisce, li organizza nel formato giusto e li copia nel tuo database che potrebbe essere poi caricato sui tuoi siti web e sistemi. Non riesci ad immaginare come un individuo potrebbe gestire e mantenere un sito web da solo, ottenendo i dati su di esso aggiornati ogni giorno senza il web scraping.
Capacità di ottenere dati che l’API non può
API è l’acronimo di Application Programming Interface. Un’API fornisce alle persone l’accesso ai dati di un’applicazione o sistema che è concesso dal proprietario.
Secondo Wikipedia:
“Un’API è una connessione tra computer o tra programmi per computer. È un tipo di interfaccia software che offre un servizio ad altri pezzi di software. Uno scopo delle API è nascondere i dettagli interni di come funziona un sistema, esponendo solo quelle parti che un programmatore troverà utili e mantenendole coerenti anche se i dettagli interni cambiano in seguito.”
Quindi i dati che puoi ottenere attraverso l’API dipendono molto da quale parte delle informazioni è aperta al pubblico. Nella maggior parte dei casi, le applicazioni e i servizi offrono solo un accesso limitato al pubblico gratuitamente o a volte a pagamento.
La specifica per costruire una connessione API varia da app a app. Se stai cercando dati da una sola fonte o da poche fonti, e fortunatamente i dati di cui hai bisogno sono tutti concessi, puoi studiare la specifica dell’API e sfruttarla. Onestamente, mantenere una connessione API potrebbe essere più facile che mantenere uno scraper web.
Uno strumento di web scraping può diventare una console di dati dove raccogli dati da diversi siti web con una serie di scraper e diventa un data pipeline quando colleghi lo strumento al tuo database. Uno scraper web può ignorare il limite dell’API ed estrarre i dati che puoi vedere sul browser. Pertanto, il web scraping è più personalizzabile, e quando hai bisogno di dati da molteplici fonti, più potente come aggregatore.
I svantaggi del web scraping
Il web scraping è potente, e potresti aver sentito parlare di alcuni dei suoi limiti e chiederti se sei in grado di affrontarli. Ad esempio, durante l’estrattazione, possiamo essere bloccati dai siti web di destinazione. In questa sezione, daremo uno sguardo più da vicino a questi.
Consigli: Se vuoi sapere più ostacoli possibili, controlla l’articolo in cui vengono discussi 9 sfide al web scraping. Octoparse ha le sue soluzioni personalizzabili per diverse situazioni. Se sei bloccato in una di queste questioni e ti chiedi se Octoparse può essere la tua soluzione alternativa, non esitare a contattarci a [email protected]. I nostri colleghi sono alla tua disposizione.
Inizia con una curva di apprendimento
I task di web scraping possono essere molto più facili con uno strumento di web scraping senza codice come Octoparse, dato che non è necessario per un non programmatore a imparare Python, R, o PHP da zero e si può sfruttare l’interfaccia utente intuitiva e il pannello di guida.
Tuttavia, anche uno strumento di web scraping richiede tempo per familiarizzarci, perché devi capire le conoscenze elementari di come funziona uno scraper web in modo da poter comandare lo strumento ad aiutarti a costruire un web crawler.
Ad esempio, devi sapere come i dati sono intrecciati in un file HTML con diversi tag HTML e strutture. Potresti imparare le basi di Xpath per localizzare i dati di cui hai bisogno. Questo è anche ciò che ho imparato (e altro ancora) durante il mio percorso con Octoparse.
Il tuo IP potrebbe essere bloccato
Il web scraping riguarda la visita frequente di un sito web o di un insieme di pagine web, a volte cliccando e inviando molte richieste in un breve periodo di tempo (per catturare i dati necessari sulle pagine). A causa della frequenza anomala, il tuo dispositivo o IP può essere rilevato come un robot sospetto che sta eseguendo attacchi maligni al servizio.
Il blocco IP è probabile quando si scrape siti web protetti con tecniche anti-scraping rigide, come LinkedIn e Facebook. Il tracciamento e la rilevazione si basano principalmente sulla traccia IP. Pertanto, la rotazione dell’IP o l’uso di proxy IP è una tecnica importante per l’anti-blocco.
Questo è inevitabile a causa della velocità del web scraping, mentre soluzioni come i proxy IP e i servizi Cloud offrono una via d’uscita.
Lo scraper web richiede manutenzione
Lo scraper è costruito per catturare i dati secondo la struttura HTML. Se il sito web che stai estraendo ha cambiato la sua struttura, ad esempio, i dati di cui hai bisogno si stanno muovendo dal posto A al posto B, allora dovrai modificare il tuo scraper per adattarti al cambiamento.
Non abbiamo il controllo sul sito web esterno, quindi dobbiamo solo mantenerci al passo con esso. Non appena ottieni una conoscenza di un tool di web scraping, e diventi familiare con i trucchi anti-scraping, sarebbe più facile per te reagire a questi cambiamenti.
Come iniziare a fare lo scraping
Ci sono molti corsi intensivi su piattaforme come YouTube e Medium per insegnare alle persone come iniziare a imparare il web scraping con Python. Francamente, non tutti sono bravi a programmare. Se sei un principiante totale nella programmazione, puoi iniziare con un metodo senza codice o con poco codice. Può essere una scelta perfetta perché puoi comunque ottenere i dati che vuoi senza scrivere una linea di codice.
Un caso d’uso è quello di un utente che ha bisogno di estrarre dati da YouTube per scopi di marketing. Ma non riusciva a scrivere nemmeno una riga di codice. Quindi ha lavorato con Octoparse, uno strumento per l’estrazione di dati web senza codice.
Octoparse: una soluzione low-code per l’estrazione di dati web
Se stai cercando un modo per ottenere dati con l’estrazione di dati web e vuoi iniziare facilmente, uno strumento senza codice sarebbe una buona scelta anche se sei nuovo. Rispetto alla scrittura di script per costruire estrattori, utilizzare uno strumento senza codice come Octoparse è sicuramente più risparmioso in termini di tempo e senza sforzo.
Quando l’utente di cui abbiamo parlato sopra ha iniziato a utilizzare Octoparse, le sono bastate circa due settimane per familiarizzare con il software e conoscere le basi dell’HTML e XPath (queste possono aiutare a localizzare gli elementi sulla pagina con maggiore precisione). Allora ha costruito con successo uno scraper di YouTube da sola e ha ottenuto i dati desiderati. Se sei interessato a questa storia, puoi controllare l’articolo su come un marketer ha fatto uso dell’estrazione di dati web senza codice sul lavoro su Medium.
