Scraping del web è un modo efficiente per raccogliere dati per il processo decisionale e l'analisi aziendale. Con lo scraping di Baidu, è possibile raccogliere automaticamente informazioni preziose per l'analisi, la ricerca o l'ottimizzazione dei siti web per il pubblico cinese. Il processo di scraping dei risultati di ricerca di Baidu non solo automatizza il processo, ma aiuta anche a operare in scala entro le limitazioni della piattaforma a livello di IP/geolocalizzazione.
Il parsing della SERP di una piattaforma ha un valore pratico in molti settori. Ad esempio, lo scraping dei risultati organici di Baidu aiuta ad analizzare i concorrenti: quali sono le parole chiave a cui si rivolgono, come strutturano i titoli e quali sono le query più popolari.
Un altro compito fondamentale è quello di monitorare le posizioni del proprio sito nei risultati di ricerca per reagire rapidamente alle variazioni di ranking. È inoltre possibile raccogliere grandi insiemi di dati testuali per la ricerca, l'apprendimento automatico o il confronto con altri motori di ricerca come Google e Bing.
Lo scraping automatico dei risultati di ricerca della piattaforma può violare le regole della piattaforma stessa. Le politiche di Baidu vietano esplicitamente la raccolta non autorizzata di dati da parte dei bot. Ciò significa che l'utilizzo di scrapers senza autorizzazione può portare al blocco dell'IP, a sfide CAPTCHA o addirittura a conseguenze legali.
È importante anche considerare l'etica: l'invio di volumi elevati di richieste può sovraccaricare i server. Seguite il file robots.txt, applicate la limitazione della velocità ed evitate la raccolta eccessiva di dati, soprattutto se prevedete di effettuare uno scraping a lungo termine dei risultati delle ricerche correlate a Baidu. Questo approccio è responsabile e più sicuro.
Esistono diversi modi per effettuare lo scraping dei risultati del motore di ricerca Baidu o della pagina dei risultati standard. L'approccio più semplice consiste nell'utilizzare le librerie Request e BeautifulSoup per elaborare le pagine HTML, adatte per un'analisi testuale di base.
La piattaforma fornisce anche un'API a cui ci si può collegare per recuperare i dati. Si tratta di un'opzione stabile e affidabile pensata per gli sviluppatori, con una sintassi semplice e gli strumenti necessari. Allo stesso tempo, le funzionalità dell'API sono solitamente più limitate rispetto allo scraping HTML.
In alcuni casi, è utile combinare entrambi gli approcci; in altri, sceglierne uno per mantenere gli script più semplici ed evitare inutili spese generali.
Vedremo due modi per recuperare i risultati della ricerca: tramite un'API e utilizzando BeautifulSoup.
Utilizzeremo RapidAPI, che fornisce un'API per i risultati di ricerca di Baidu.
Per ottenere una chiave API:
PHP
Node.js
Python
Java
Golang
it 
English 
Español 
中國人 
Tiếng Việt 
Deutsch 
Українська 
Português 
Français 
भारतीय 
Türkçe 
한국인 
Gaeilge 
اردو 
Indonesia 
Polski import requests
url = "https://baidu-search1.p.rapidapi.com/search/"
query = "tesla"
params = {"query": query, "pn": "1"}
headers = {
"x-rapidapi-host": "baidu-search1.p.rapidapi.com",
"x-rapidapi-key": "YOUR_API_KEY" # your key from RapidAPI
}
response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
if response.status_code == 200:
data = response.json()
for result in data.get("results", []):
print(result["title"], result["link"])
else:
print("Error:", response.status_code, response.text)Se è necessario lavorare direttamente con la pagina HTML, utilizzare le librerie requests e BeautifulSoup. Si noti che platform restituisce i risultati in cinese e spesso utilizza la codifica gb2312, quindi è necessario impostare correttamente la codifica durante l'analisi dell'HTML.
Ecco uno script Python che utilizza requests e BeautifulSoup:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
query = 'Tesla'
url = f'https://www.baidu.com/s?wd={query}'
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)'
}
response = requests.get(url, headers=headers)
response.encoding = 'gb2312' # or 'utf-8'
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
results = soup.find_all('h3')
for index, result in enumerate(results, 1):
title = result.get_text(strip=True)
link = result.a['href'] if result.a else 'N/A'
print(f"{index}. {title} → {link}")I proxy consentono di scalare in modo efficace entro i limiti della piattaforma e di ridurre l'esposizione diretta all'IP. Sono essenziali per la raccolta di grandi volumi di dati o per le esecuzioni programmate regolarmente. Per eseguire lo scraping di questo sito web con i proxy, aggiungere il parametro proxies alla richiesta:
proxies = {
'http': 'http://your_proxy:port',
'https': 'http://your_proxy:port'
}
response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies)I proxy consentono di:
Se avete bisogno di gestire grandi volumi di dati, prendete in considerazione deleghe residenziali da un fornitore affidabile per migliorare la stabilità, la velocità e l'affidabilità.
Lo scraping delle ricerche top di Baidu con Python è un modo efficace per estrarre informazioni preziose da uno dei motori di ricerca più popolari della Cina. Sia che si tratti di scraping di risultati organici o di raccolta di query popolari e correlate, l'automazione consente di effettuare analisi approfondite, ricerche sulla concorrenza e miglioramenti delle proprie prestazioni di scoperta.
Tenete a mente i vincoli etici e tecnici: seguite le regole della piattaforma, usate i proxy in modo responsabile ed evitate di sovraccaricare i server. Un'attenta gestione degli IP e strumenti come requests e BeautifulSoup rendono lo scraping di ricerca su Baidu più stabile e prevedibile.
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