Data Scraping Demystified Come Estrarre Informazioni Preziose dal Web

Data Scraping Demystified How to Extract Valuable Information from the Web

La quantità e la portata dei dati accessibili online nell’era moderna è enorme, il che lo rende una miniera d’oro di significativi insights per le corporation, i ricercatori e i consumatori. Tuttavia, è necessario compilare dettagli specifici prima di accedere agli elementi di dati più preziosi. Lo scraping dei dati, comunemente chiamato web scraping, è diventato un potente metodo per ottenere ed estrarre questi dati da numerose fonti online.

Questo articolo esamina lo scraping dei dati, come funziona, i suoi vantaggi, le sfide, gli strumenti e altro ancora.

Cos’è lo scraping dei dati?

Lo scraping dei dati, comunemente chiamato web scraping, consiste nell’ottenere dati da un sito web e trasferirli in un foglio Excel o altro file locale memorizzato sul tuo computer. È uno dei modi più efficaci per ottenere dati da siti web e, in determinati casi, utilizzarli su un sito web diverso.

Fonte: it-s

Consiste nell’utilizzo di programmi o script automatizzati per estrarre dati dettagliati dalle pagine web, inclusi testo, foto, tabelle, link e altri dati strutturati. Lo scraping dei dati consente agli utenti di raccogliere dati da diversi siti web contemporaneamente, riducendo lo sforzo e il tempo richiesti rispetto alla raccolta di dati tradizionale.

Il software di web scraping (comunemente noto come “bot”) è costruito per esplorare i siti web, estrarre le pagine pertinenti ed estrarre i dati significativi. Questo software può gestire grandi quantità di dati automatizzando e semplificando questo processo.

Come funziona lo scraping dei dati?

Il processo di scraping dei dati include i seguenti passaggi:

  1. Scegli il sito web di destinazione: Decidi quale sito web o fonte internet fornirà i dati necessari.
  2. Scegliere quali dati estrarre: Identifica i singoli pezzi di dati o informazioni specifiche, come le specifiche del prodotto, il feedback dei clienti, i dati sui prezzi o altri dati pertinenti che desideri raccogliere dal sito web.
  3. Generare il codice di scraping: Costruisci script o programmi per navigare le pagine online, trovare i dati necessari ed estrarli utilizzando linguaggi di programmazione come Python, Java o strumenti di scraping addestrati. Questi script potrebbero connettersi con le API o utilizzare tecniche di analisi HTML per ottenere i dati.
  4. Esecuzione del codice o del software di scraping: Sfoglia il sito web di destinazione, esplora le sue sezioni ed esegui il codice o il programma di scraping del sito web per recuperare i dati necessari. Questa procedura potrebbe includere la gestione di numerosi framework del sito web, la paginazione o i sistemi di autenticazione.
  5. Pulizia e validazione dei dati: Per garantire la qualità e l’utilità dei dati, potrebbe essere necessario pulirli, validarli e modificarli dopo averli raccolti. In questo passaggio, eliminare le informazioni superflue o ridondanti, gestire i valori mancanti e formattare i dati nella struttura o nel formato richiesto.
  6. Memorizzazione o analisi dei dati: Una volta che i dati raccolti sono stati puliti e verificati, possono essere salvati in un database o un foglio di calcolo o elaborati ulteriormente per la visualizzazione, l’analisi o l’interazione con altri sistemi.

Inoltre, leggi anche: Java vs Python: quale linguaggio è giusto per te?

Vantaggi dello scraping dei dati

Alcuni dei vantaggi dello scraping dei dati includono:

Miglioramento della presa di decisioni

Le aziende possono acquisire informazioni attuali e in tempo reale da vari siti web utilizzando lo scraping dei dati. L’estrazione di dati fornisce alle organizzazioni i dati vitali di cui hanno bisogno per prendere decisioni efficaci riguardo alle loro operazioni, investimenti, prodotti e servizi. Aiuta le aziende a fare scelte strategiche su campagne pubblicitarie, sviluppo di nuovi prodotti, ecc.

Le aziende possono modificare i loro prodotti, servizi o strategie pubblicitarie valutando le esperienze dei clienti, le tendenze degli acquisti o i feedback per conformarsi alle esigenze dei consumatori. Questa strategia centrata sul consumatore migliora la presa di decisioni integrando i prodotti con le esigenze dei consumatori.

Le aziende possono mantenere la competitività utilizzando lo scraping dei dati per comprendere le dinamiche del mercato e determinare i prezzi.

Risparmio di costi

L’estrazione manuale dei dati richiede un ampio personale e risorse considerevoli perché è costosa. Lo scraping dei dati ha, tuttavia, affrontato questo problema in modo simile a come numerose altre tecniche online hanno fatto.

I vari servizi disponibili sul mercato lo raggiungono mentre sono economici e convenienti. Tuttavia, tutto dipende dal volume di dati richiesto, dall’efficienza delle tecniche di estrazione e dai tuoi obiettivi. Un’API di scraping web è una delle tecniche di scraping online più popolari per l’ottimizzazione dei costi.

Lo scraping dei dati potrebbe dimostrarsi un metodo di raccolta dati economico, in particolare per individui e piccole imprese che non hanno le risorse finanziarie per acquistare costosi set di dati.

Risparmio di tempo

Lo scraping dei dati riduce drasticamente il tempo e lo sforzo necessario per ottenere dati raccolti da siti web automatizzando i processi di raccolta dati. Rende possibile recuperare informazioni senza sforzo, estrarle contemporaneamente, gestire grandi quantità di dati, gestire operazioni in corso e integrarsi con i flussi di lavoro correnti, risultando alla fine in un risparmio di tempo e un aumento della produttività.

Una volta creato uno script o uno strumento per lo scraping, può essere utilizzato per siti web o fonti dati simili ad essi. Si risparmia tempo evitando di creare una nuova procedura di raccolta dati da zero ogni volta.

Produttività migliorata

Quando lo scraping web viene eseguito in modo efficace, aumenta la produttività dei reparti vendite e marketing. Il gruppo di marketing può utilizzare i dati pertinenti raccolti dallo scraping web per capire come funziona un prodotto. Il team di marketing può creare nuovi piani di marketing migliorati che soddisfano le esigenze dei consumatori.

Le squadre possono creare strategie mirate e ottenere migliori informazioni utilizzando i dati raccolti dallo scraping web. Inoltre, i dati raccolti influenzano positivamente come le tattiche di marketing vengono implementate in esecuzione. Il personale delle vendite può anche determinare quale gruppo di pubblico destinatario è probabile che generi un profitto e da dove crescono i guadagni. Dopo di che, il personale delle vendite può monitorare da vicino la vendita per massimizzare i profitti.

Vantaggio competitivo

Lo scraping web può essere un’ottima strategia per ottenere le informazioni necessarie per la ricerca dei concorrenti. Lo scraping dei dati può consentire di organizzare e rappresentare dati rilevanti e utili e aiutare a raccogliere rapidamente dati concorrenziali.

Lo scraping dei dati può essere utile per raccogliere dati sui concorrenti, come:

  • URL del sito web dei concorrenti
  • Dati di contatto
  • Account di social network e follower
  • Pubblicità e prezzi concorrenziali
  • Confronto di prodotti e servizi

I dati possono essere facilmente esportati in file .csv una volta raccolti. Il software di visualizzazione dei dati può aiutare a discutere ciò che si scopre con altri membri dell’organizzazione.

Perché scrapare i dati del sito web?

Utilizzando lo scraping dei dati, è possibile raccogliere elementi specifici da molti siti web, tra cui specifiche del prodotto, dettagli dei costi, feedback dei clienti, eventi attuali e qualsiasi altra informazione pertinente. Questo accesso a varie fonti offre dati e competenze illuminanti che possono essere utilizzati per diversi obiettivi.

Le aziende possono scoprire nuovi consumatori e creare lead attraverso lo scraping dei dati dai siti web. Le aziende possono creare campagne di marketing mirate e raggiungere potenziali clienti utilizzando informazioni di contatto che includono indirizzi email o numeri di telefono da siti web o database appropriati. Lo scraping dei dati del sito web facilita la compilazione dei dati ottenendo dati da diversi siti web e organizzandoli su una singola piattaforma o database.

Strumenti e tecniche per lo scraping dei dati

Gli strumenti e le tecniche generalmente utilizzati per lo scraping dei dati sono i seguenti:

Strumenti e software di Web Scraping

Il software di web scraping può essere utilizzato per esplorare manualmente o automaticamente nuovi dati. Recuperano i dati più recenti o nuovi, li archiviano e li rendono accessibili. Questi strumenti beneficiano chiunque cerchi di raccogliere dati da un sito web. Ecco alcuni dei noti strumenti e software di web scraping:

  1. Mozenda è un tool di estrazione dati che facilita la raccolta di dati dai siti web. Inoltre, offrono servizi di visualizzazione dei dati.
  2. Data Scraping Studio è un tool di web scraping gratuito per l’estrazione di dati da siti web, documenti HTML, XML e PDF. Solo gli utenti Windows possono accedere attualmente alla versione desktop.
  3. La Web Scraper API di Oxylabs è stata creata per raccogliere informazioni sul sito web accessibili in tempo reale da quasi tutti i siti web. È uno strumento affidabile per il recupero rapido e affidabile dei dati.
  4. Diffbot è uno dei migliori tool di estrazione dati disponibili oggi. Consente di estrarre prodotti, post, discussioni, video o foto dalle pagine web utilizzando la capacità di analisi API che riconosce automaticamente le pagine.
  5. Octoparse funge da tool di web scraping senza codice facile da usare. Fornisce anche archiviazione cloud per archiviare le informazioni estratte e aiuta dando rotazione IP per evitare che gli indirizzi IP vengano inseriti in blacklist. Lo scraping può essere programmato per un determinato momento. Inoltre, ha una funzione di scorrimento infinito. I risultati possono essere scaricati in formati CSV, Excel e API.

API di Web Scraping

Le API di web scraping sono API specializzate create per rendere più semplici le attività di web scraping. Semplificano lo scraping online offrendo un meccanismo strutturato e automatizzato per accedere e recuperare i dati del sito web. Alcune delle API di web scraping note sono le seguenti:

  1. ParseHub API: ParseHub è una piattaforma di web scraping che fornisce un’API per i developer per comunicare con il loro sistema di scraping. Con l’aiuto dell’API di ParseHub, gli utenti possono condurre progetti di scraping, gestirli, accedere ai dati che hanno raccolto e svolgere diverse altre attività programmate.
  2. Apify API: Apify è un servizio di automazione e scraping online che offre agli sviluppatori l’accesso alle sue funzionalità di crawling e scraping tramite un’API. L’API di Apify consente agli utenti di configurare in modo programmatico proxy e richieste di intestazione, organizzare ed eseguire processi di scraping, recuperare dati raccolti e svolgere altre funzioni.
  3. Import.io API: Import.io è un servizio basato su cloud per la raccolta di dati e fornisce ai developer un’API per incorporare la funzionalità di scraping nelle loro app. Gli utenti possono creare e regolare attività di scraping, ottenere dati raccolti e implementare operazioni di integrazione e modifica dei dati utilizzando l’API di Import.io.

Scraping con i linguaggi di programmazione

I linguaggi di codifica specifici e le loro librerie e software disponibili che possono essere utilizzati per il data scraping sono i seguenti:

Python

  • BeautifulSoup: una libreria che semplifica la navigazione e il recupero di dati dalle pagine HTML e XML.
  • Scrapy: una robusta piattaforma di web scraping che gestisce operazioni di scraping complesse, come il crawling del sito web, la paginazione e il recupero di dati.
  • Requests: una libreria che consente agli utenti di interfacciarsi con le API web e inviare richieste HTTP, consentendo il recupero di dati da siti web abilitati alle API.

JavaScript

  • Puppeteer: una libreria Node.js che gestisce browser Chrome o Chromium headless per consentire lo scraping dinamico del sito e l’elaborazione di JavaScript.
  • Cheerio: una libreria rapida e flessibile per Node.js ispirata a jQuery che viene utilizzata per analizzare e lavorare con documenti HTML/XML.

R

  • rvest: un pacchetto R che offre strumenti di web scraping, come la selezione CSS, l’analisi HTML e il recupero di dati del sito web.
  • RSelenium: un’interfaccia R a Selenium WebDriver che consente lo scraping online di siti web che richiedono il rendering di JavaScript o interazioni con gli utenti.

PHP

  • Simple HTML DOM: un pacchetto PHP che analizza i file HTML e utilizza i selettori CSS per recuperare dati da essi.
  • Goutte: un pacchetto PHP di web scraping che utilizza il client HTTP Guzzle per presentare un’interfaccia facile da usare per le operazioni di scraping dei dati.

JAVA

  • Jsoup: un pacchetto Java che analizza documenti HTML e XML e consente la raccolta di dati utilizzando i selettori DOM o CSS.
  • Selenium WebDriver: una struttura basata su Java che offre API per l’automazione delle interazioni della pagina web che consentono lo scraping web in tempo reale.

Ruby

  • Nokogiri: una gemma Ruby che offre un’API facile da usare per l’elaborazione di documenti HTML e XML.
  • Watir: una libreria Ruby per le operazioni di web scraping che automatizza le interazioni del browser.

Best Practices per il Data Scraping efficace ed efficiente

Ci sono alcune cose che si possono fare per un processo di data scraping efficace ed efficiente:

  1. Leggere sempre e seguire le politiche e le condizioni dei servizi dei siti web che si stanno analizzando.
  2. Lo scraping di siti o dati non necessari potrebbe consumare e sprecare risorse e rallentare il processo di estrazione dei dati. Lo scraping mirato aumenta l’efficienza limitando la gamma di estrazione dei dati.
  3. Utilizzare tecniche di caching per salvare i dati scaricati e evitare di scaricare i dati ripetutamente a livello locale.
  4. I siti web occasionalmente modificano il loro layout, restituiscono errori o aggiungono CAPTCHA per impedire gli sforzi di scraping. Implementare tecniche di gestione degli errori per gestire questi scenari in modo fluido.
  5. Essere un scraper online responsabile seguendo ogni regolamento e regola etica, non sovraccaricando i server con le query e non raccogliendo dati privati o sensibili.
  6. Mantenere una costante traccia della procedura di scraping per garantire che funzioni come previsto. Tenere d’occhio le modifiche alla struttura del sito web, ai formati dei file o ai metodi anti-scraping.

Sfide e limitazioni del Data Scraping

Alcune delle sfide e limitazioni del processo di data scraping sono le seguenti:

Le implicazioni etiche e legali del data scraping possono essere complesse. È necessario rispettare le condizioni speciali per i servizi o i vincoli legali sui siti web per evitare conseguenze legali durante l’estrazione dei dati. Inoltre, lo scraping di informazioni private o riservate senza l’approvazione adeguata è eticamente sbagliato. È fondamentale assicurarsi che siano seguite le normative e le leggi pertinenti preservando i diritti privati.

Aggiornamenti frequenti sui siti web

I siti web modificano spesso il loro layout di base per stare al passo con gli ultimi sviluppi UI/UX e introdurre nuove funzionalità. I frequenti cambiamenti ai codici rendono difficile per i web scraper operare poiché sono specialmente sviluppati sui codici del sito web durante la fase di creazione.

CAPTCHA

Per differenziare tra esseri umani e software di scraping, le persone spesso utilizzano CAPTCHA (Completely Automated Public Turing Test to Tell Computers and Humans Apart), che presenta puzzle visivi o logici che sono semplici per le persone da risolvere ma difficili per i scraper. Gli sviluppatori di bot possono incorporare diverse soluzioni CAPTCHA per garantire lo scraping ininterrotto. Sebbene la tecnologia di superamento di CAPTCHA possa aiutare ad acquisire costanti feed di dati, può ancora causare alcuni ritardi nello scraping.

Blocco IP

I web scraper sono frequentemente impediti di accedere ai dati del sito web dal blocco IP. La maggior parte delle volte, ciò accade quando un sito web nota molte richieste da un particolare indirizzo IP. Per arrestare il funzionamento di scraping, il sito web bloccherebbe completamente l’IP o limiterebbe il suo accesso.

Qualità dei dati

Sebbene lo scraping dei dati dia agli utenti accesso a una vasta quantità di dati, può essere difficile garantire l’affidabilità e l’accuratezza dei dati. I siti web possono avere informazioni obsolete o errate, che possono influire sull’analisi e sulla valutazione. Sono richiesti metodi appropriati di convalida, pulizia e verifica dei dati per garantire l’accuratezza dei dati estratti.

Casi d’uso di scraping dati di successo

I casi d’uso più noti del mondo reale del data scraping sono i seguenti:

Applicazioni di previsioni meteorologiche

Le aziende di previsioni meteorologiche utilizzano lo scraping dei dati per raccogliere informazioni meteo dai siti web, dalle banche dati governative e dalle API meteo. Possono esaminare le tendenze precedenti, stimare le condizioni meteorologiche e fornire previsioni affidabili ai consumatori attraverso lo scraping delle informazioni raccolte. Ciò consente a persone, organizzazioni e agenzie di risposta alle emergenze di prendere decisioni e intraprendere azioni necessarie in base alle previsioni del tempo.

Agenzie di viaggio e tour

Gli agenti di viaggio raccolgono dati dai siti web relativi ai viaggi, inclusi hotel, compagnie aeree e società di noleggio auto. Possono fornire agli utenti comparazioni dettagliate e guidarli nella ricerca delle migliori offerte mediante lo scraping di tariffe, disponibilità e altri dati pertinenti. Offrendo una piattaforma singola per l’ottenimento di dati provenienti da varie fonti, gli utenti possono risparmiare tempo ed effort.

Monitoraggio dei social media

Le aziende raschiano i siti di social media per monitorare le interazioni, monitorare le menzioni del marchio e seguire i feedback dei consumatori. Possono apprendere le esigenze, le opinioni e i modelli dei consumatori scrutando i dati dei social media. Questi dati supportano l’istituzione di strategie di marketing, il miglioramento del coinvolgimento dei consumatori e la pronta risoluzione dei problemi dei consumatori.

Analisi di mercato

Gli istituti finanziari e le organizzazioni di investimento raccolgono dati finanziari in tempo reale attraverso lo scraping dei dati, come i prezzi delle azioni, i movimenti di mercato e le notizie finanziarie correlate. Possono analizzare le condizioni economiche, scoprire opportunità di investimento e scegliere opzioni di trading sagge raschiando i dati da diverse fonti. Lo scraping dei dati li aiuta a rimanere aggiornati sulle tendenze del mercato e ad interagire prontamente con le dinamiche del settore in continua evoluzione.

Conclusione

Lo scraping dei dati migliora la presa di decisioni poiché offre conoscenze approfondite e dati precisi. Gli strumenti e il software di web scraping si svilupperanno senza dubbio rapidamente per dare agli utenti un vantaggio nel mercato. La crescente necessità di informazioni online da parte delle aziende in tutti i settori beneficia del mercato dello scraping web, creando nuovi posti di lavoro e potenziale di crescita. Il quadro giuridico che governa la legittimità dello scraping web è in continua evoluzione. Indipendentemente dal fatto che si preveda di utilizzare lo scraping dei dati sul posto di lavoro, l’aggiornamento sul tema è buono poiché probabilmente diventerà ancora più essenziale nei prossimi anni.

Domande frequenti