Quando è necessario raccogliere informazioni, il parsing può aiutare a scomporre la struttura complessa di un sito web negli elementi che la compongono. Per un parsing efficace è importante capire la differenza tra web crawling e web scraping.
Iniziamo definendo questi termini ed esplorando il funzionamento del web crawling e del web scraping:
Il web crawling è un processo automatizzato in cui un bot (o spider) effettua il crawling delle pagine web, raccogliendo i link dei siti web e creando una rete di dati da archiviare e analizzare.
Il web scraping consiste nel raccogliere informazioni specifiche da una pagina web.
Il web scraping e il web crawling hanno scopi simili, ma hanno caratteristiche distinte. Approfondiamo innanzitutto i loro usi principali:
Sebbene le loro finalità coincidano, differiscono per diversi aspetti chiave:
Ambito di applicazione: Il web crawling esplora sistematicamente le pagine web seguendo i link, coprendo un ampio volume di pagine per indicizzare i contenuti per i motori di ricerca. Il web scraping, invece, è più mirato, in quanto estrae dati specifici da particolari pagine web in base alle esigenze dell'utente.
Frequenza: I crawler operano continuamente per mantenere aggiornati gli indici dei motori di ricerca, visitando regolarmente i siti web per scoprire e aggiornare i contenuti. Lo scraping può essere un'azione unica o periodica, basata su obiettivi specifici.
Interazione con i dati: I crawler scaricano e indicizzano il contenuto delle pagine web senza sempre interagire con esso, concentrandosi sulla scoperta e sulla categorizzazione dei dati. Lo scraping, invece, comporta l'estrazione di informazioni specifiche e spesso richiede un'interazione più profonda con la struttura della pagina, come l'identificazione e l'estrazione di dati da elementi HTML specifici.
Il web scraping è uno strumento prezioso per l'estrazione dei dati, che offre sia vantaggi che svantaggi. Ecco una panoramica dei principali:
Vantaggi:
Svantaggi:
Il web crawling, come il web scraping, presenta una serie di vantaggi e svantaggi. Ecco una panoramica dei principali:
Vantaggi:
Svantaggi:
Il web scraping con Python è un modo potente per raccogliere informazioni dai siti web. In questo articolo, vi illustreremo passo per passo come impostare un parser per il web scraping utilizzando Python.
Per creare il proprio parser Python, seguire i seguenti passi:
crawl_products(pages_count):
urls = [ ]
return urls
parse_products(urls):
data = [ ]
return data
def main():
urls = crawl_products(PAGES_COUNT)
data = parse_products(urls)
fmt = ‘https://site's url/?page={page}’
for page_n in range(1, 1 + pages_count):
page_url = fmt.format(page=page_n)
response = requests.get(page_url)
def get_soup(url, **kwargs):
response = requests.get(url, **kwargs)
if response.status_code = 200;
soup = BeautifulSoup(response.text, features=’html.parser’)
else:
soup = None
return soup
—---------
print(‘page: {}’.format(page_n))
page_url = fmt.format(page=page_n)
soup = get_soup(page_url)
if soup is None:
break
for tag in soup.select(‘.product-card .title’):
href = tag.attrs[‘href’]
url = ‘https://site's url.format(href)
urls.append(url)
return urls
def parse_products(urls):
data = [ ]
for url in urls:
soup = get_soup(url)
if soup is Non:
break
name = soup.select_one(‘#️product_name’).text.strip()
amount = soup.select_one(‘#️product_amount’).text.strip()
techs = {}
for row in soup.select(‘#️characteristics tbody tr’):
cols = row.select(‘td’)
cols = [c.text.strip() for c in cols]
techs[cols[0]] = cols[1]
item = {
‘name’: name,
‘amount’: amount,
‘techs’: techs,
)
data.append(item)
Stampiamo anche l'URL del prodotto in corso di elaborazione per vedere il processo di parsing: print('\product: {}'.format(url))
with open(OUT_FILENAME, ‘w’) as f:
json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=1)
Le capacità di scraping web di Python sono notevolmente migliorate dall'uso di librerie specializzate. Sia che siate alle prime armi con lo scraping, sia che siate sviluppatori esperti, la padronanza di queste librerie è la chiave per uno scraping efficace. Ecco un approfondimento su tre librerie essenziali: requests, Selenium e BeautifulSoup.
La libreria requests è una pietra miliare di molti progetti di web scraping. È una potente libreria HTTP usata per fare richieste ai siti web. La sua semplicità e facilità d'uso la rendono ideale per estrarre il contenuto HTML dalle pagine web. Con poche righe di codice, è possibile inviare richieste GET o POST ed elaborare i dati di risposta.
Selenium è uno strumento fondamentale per il web scraping in Python e offre un framework versatile per automatizzare le interazioni con il browser. Garantisce la compatibilità cross-browser ed è particolarmente utile per attività come i test automatizzati e l'esplorazione delle pagine web. Selenium può essere utilizzato per aggiungere funzionalità alle applicazioni web, estrarre dati dai siti web o automatizzare attività ripetitive.
Beautiful Soup è un'altra libreria essenziale per il web scraping in Python. Permette di estrarre e analizzare dati da documenti HTML o XML. Utilizzando funzioni come la ricerca per tag, la navigazione nelle strutture dei documenti e il filtraggio dei contenuti in base a modelli comuni, è possibile estrarre in modo efficiente le informazioni dalle pagine web. Beautiful Soup può essere utilizzato anche in combinazione con altre librerie Python, come Request, il che ne aumenta la flessibilità.
Quando si tratta di un parsing professionale, soprattutto per scopi di sourcing, avrete bisogno di servizi di web scraping aggiuntivi. Gli strumenti elencati di seguito sono di prim'ordine e semplificano e ottimizzano il processo di raccolta delle informazioni, accelerando le ricerche di candidati o altre attività di analisi dei dati.
AutoPagerize è un'estensione del browser che migliora le capacità di scraping automatizzando il processo, spesso noioso, di navigazione dei contenuti dei siti web. Ciò che distingue AutoPagerize è la sua capacità di identificare ed elaborare in modo intelligente vari modelli di dati in numerose pagine web. Questo elimina la necessità di personalizzare gli script per ogni singola struttura del sito, rendendola una soluzione versatile e adattabile ai diversi formati utilizzati dai vari siti.
Instant Data Scraper è un altro strumento facile da usare, progettato per semplificare lo scraping del web. Grazie alla sua interfaccia intuitiva, è possibile navigare nel processo di raccolta dei dati senza bisogno di codici complessi o conoscenze tecniche. La versatilità dello strumento è notevole, in quanto supporta diversi siti web e piattaforme, consentendo di estrarre informazioni da varie fonti, dai social network ai siti di notizie. Instant Data Scraper consente inoltre di estrarre vari tipi di dati, tra cui testo, immagini e link.
PhantomBuster offre un'ampia gamma di impostazioni che consentono di adattarlo alle proprie esigenze. Dalla selezione delle fonti di dati alla definizione delle strutture di output, avete il controllo completo sul processo di raccolta delle informazioni. PhantomBuster si integra perfettamente con varie API, fornendo ulteriori funzionalità per l'elaborazione dei dati. Ciò consente un'interoperabilità senza problemi con altre piattaforme, rendendolo uno strumento eccellente per lo scraping di API web.
In conclusione, il web scraping e il web crawling sono strumenti essenziali per implementare l'automazione nella raccolta delle informazioni. Queste tecnologie migliorano i progetti aziendali, la ricerca scientifica o qualsiasi altro settore che richieda l'elaborazione e l'analisi di grandi quantità di dati.
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