Guida allo scraping dei contenuti pubblici di Google Docs con Python

Al giorno d'oggi le informazioni circolano a ritmi straordinari e molti file sono archiviati su Google Docs. Pertanto, lo scraping dei dati di Google Docs è un ottimo modo per risparmiare tempo e fatica.

In questo articolo esamineremo i metodi che aiutano ad automatizzare il processo. Utilizzeremo Python per effettuare lo scraping di google docs e per salvare tali file in formato JSON, un formato comune per la memorizzazione dei dati.

Perché effettuare lo scraping di Google Docs?

Il recupero automatico dei dati memorizzati nei documenti pubblici può essere utilizzato per vari motivi. Aiuta ad automatizzare la raccolta di informazioni senza alcun intervento manuale. È molto utile per:

• progetti di ricerca;
• compiti di monitoraggio;
• creare database privati.

Lo scraping di Google Docs con Python è utile anche per analizzare il contenuto di tali file. Ciò rende questo servizio una grande risorsa per ricevere informazioni accurate e approfondite che vengono successivamente elaborate utilizzando report o addestrando sistemi di apprendimento automatico.

Strumenti e librerie fondamentali per lo scraping di Google Docs

Per eseguire efficacemente lo scraping dei dati di Google Docs, è necessario selezionare gli strumenti appropriati in Python per questo compito. Alcune delle librerie sono le seguenti:

• Requests è una libreria di base utilizzata per eseguire attività legate all'HTTP. Consente all'utente di scaricare ed estrarre contenuti HTML.
• BeautifulSoup è uno strumento di elaborazione molto efficiente per l'analisi del contenuto HTML. Utilizzando BeautifulSoup, è possibile ottenere facilmente le porzioni di testo o gli elementi richiesti dal file.
• L'API di Google Docs fornisce un mezzo per lavorare con i file in modo programmatico. Permette di accedere a componenti del documento come titoli, sezioni, stili e altro.

La scelta tra questi strumenti dipende dal fatto che l'obiettivo sia la lettura di un file o che si vogliano eseguire interazioni avanzate utilizzando una chiamata API su dati strutturati.

Impostazione dell'ambiente per il Web Scraping di Google Docs

Ora voglio esaminare come impostare l'ambiente di lavoro e come portare a termine i processi delineati.

Passo 1: Preparazione dell'ambiente Python

Assicurarsi di avere installato python. Avanti:

• Configurare e avviare l'ambiente virtuale:

  
  python -m venv myenv
  myenv\Scripts\activate
  source myenv/bin/activate
  

• Installare tutte le dipendenze necessarie:

  
  pip install requests beautifulsoup4 google-api-python-client gspread google-auth
  

Passo 2: Ottenere l'accesso a Google Docs pubblici

Aprire il file in questione. Il documento deve essere autorizzato pubblicamente. Seguire i passaggi indicati di seguito:

1. Aprire il file.
2. Nella barra in alto fate clic su "File" → "Condividi" → "Pubblica sul web" oppure potete "Condividere" con l'impostazione "Chiunque abbia il link può vedere".

In mancanza di ciò, gli script restituiranno errori di accesso.

Passo 3: esplorazione della struttura degli URL di Google Docs

Non appena un documento viene pubblicato, il suo URL assume il seguente formato:

https://docs.google.com/document/d/1AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUvWxYz/view

1AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUvWxYz - l'ID del file. Questo è il modo in cui si accede al documento tramite API o scraping HTML.

Passo 4: Scelta dell'approccio giusto per lo scraping dei dati di Google Docs

Ecco due approcci principali per estrarre informazioni da tali documenti:

• Scraping HTML. Se il file è stato pubblicato come pagina web, è possibile accedervi utilizzando le richieste e analizzarlo con BeautifulSoup.
• API di Google Docs. Questa soluzione dovrebbe essere utilizzata quando si vogliono strutturare dati non formattati, in quanto non richiede l'uso di HTML.

L'HTML è sufficiente per i casi meno complessi, mentre le API sono necessarie in quelli più complicati.

Passo 5: analizzare il contenuto HTML dei documenti Google pubblicati

Quando un file è stato pubblicato come pagina web, è possibile recuperarne l'HTML e analizzarlo per ottenere le informazioni pertinenti:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://docs.google.com/document/d/YOUR_ID/pub'

response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

    # Estrarre tutto il testo dalla pagina
    text = soup.get_text()
    print(text)
else:
    print(f'Access error: {response.status_code}')

Ecco l'algoritmo di lavoro:

• Eseguiamo una richiesta HTTP get all'URL del documento utilizzando, ad esempio, requests.
• Quindi analizzare la pagina web con BeautifulSoup.
• Quindi ripulire il contenuto ed estrarre il testo in chiaro pertinente.

Passo 6: Utilizzo dell'API di Google Docs per l'estrazione dei dati

Se è richiesta una maggiore precisione sulle informazioni necessarie, il mezzo più appropriato è rappresentato dai gestori e dalle documentazioni rilasciate dall'azienda, utilizzando quindi l'API di Google Docs.

Fasi iniziali:

Creare un progetto in Cloud Console

1. Accedere a Google Cloud Console.
2. Creare un nuovo progetto.
3. Nella sezione "API e servizi", attivare Google Docs API.
4. Creare le credenziali:
   • Selezionare "Account di servizio".
   • Salvare il file JSON generato, che servirà nel codice.

Connessione con l'API di Google Docs e recupero dei documenti

Si presenta così:

from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build

# Percorso del file JSON dell'account del servizioe
SERVICE_ACCOUNT_FILE = 'path/to/your/service_account.json'

# L'ID del documento
DOCUMENT_ID = 'YOUR_ID'

# Configurazione dell'accesso
credentials = service_account.Credentials.from_service_account_file(
    SERVICE_ACCOUNT_FILE,
    scopes=['https://www.googleapis.com/it/auth/documents.readonly']
)

service = build('docs', 'v1', credentials=credentials)

# Recuperare il contenuto del documento
document = service.documents().get(documentId=DOCUMENT_ID).execute()

# Stampa il titolo del documento
print('Document title: {}'.format(document.get('title')))

Passo 7: Memorizzazione e analisi dei dati raschiati

Quando si acquisiscono dati, è necessario memorizzarli in modo efficace per poterli recuperare in seguito.

Salvare in JSON:

import json

# Supponendo di avere una variabile `data` con il contenuto estratto
with open('output.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)

Successivamente, è possibile analizzare o modificare i dati in base alle proprie esigenze.

Passo 8: automatizzare la raccolta dei dati

Impostare gli aggiornamenti automatici sarebbe meglio che eseguire lo script da soli.

Di seguito è riportato un esempio di script di automazione:

import time

def main():
    # Il vostro codice per estrarre e salvare i dati
    print("Data harvesting...")

# Esecuzione ogni 6 ore
while True:
    main()
    time.sleep(6 * 60 * 60)

Sfide e considerazioni etiche

Sebbene possa sembrare semplice effettuare lo scraping dei dati di Google Docs, le sfide specifiche includono:

• Limitazioni di accesso - i documenti contrassegnati come "pubblici" potrebbero non consentire l'accesso completo e senza ostacoli per varie impostazioni.
• Cambiamenti nella struttura HTML - può alterare il codice di back-end in qualsiasi momento. Ciò che è funzionale oggi potrebbe non esserlo più domani.
• Aggiornamento impegnativo - se un documento viene aggiornato spesso, è necessario stabilire come acquisire i dati nel modo più efficiente.

L'ultima e certamente la più importante è l'etica:

• Non violate le linee guida sul copyright o sulla privacy.
• Assicurarsi che i dati raccolti provengano da documenti di natura pubblica.
• Non ignorate mai le condizioni d'uso dei servizi, perché potrebbero portare a divieti o azioni legali nei vostri confronti.

Conclusione

Abbiamo approfondito lo scraping dei dati di Google Docs utilizzando Python. Il livello di complessità del vostro progetto determinerà se scegliere lo scraping HTML o l'API di Google Docs. Quando si ha a che fare con documenti pubblici, è meglio essere prudenti e considerare le ramificazioni legali dello scraping del web.

Tale scraping offre vaste possibilità, come la conduzione di ricerche, il monitoraggio delle modifiche e lo sviluppo di servizi specializzati. Grazie a queste conoscenze, è possibile automatizzare senza problemi lo scraping dei documenti pubblici di Google utilizzando Python e semplificare l'automazione delle attività ricorrenti.