Potenziare le informazioni in tempo reale con il monitoraggio del sito web utilizzando Python
Potenziare il monitoraggio in tempo reale del sito web con Python.
Introduzione
Lo scopo di questo progetto è sviluppare un programma Python che automatizza il processo di monitoraggio e tracciamento delle modifiche su più siti web. Miriamo a semplificare il meticuloso compito di individuare e documentare le modifiche nei contenuti basati sul web utilizzando Python. Questa capacità è preziosa per il monitoraggio delle notizie in tempo reale, gli aggiornamenti immediati dei prodotti e le analisi competitive. Con l’evoluzione rapida del panorama digitale, identificare le modifiche ai siti web è essenziale per mantenere una consapevolezza e una comprensione continue.
Obiettivi di apprendimento
I nostri obiettivi di apprendimento per questo progetto copriranno i seguenti componenti:
- 5 Lezioni Essenziali per i Data Scientist Junior che ho imparato a Spotify (Parte 1)
- 5 Lezioni essenziali per i giovani Data Scientist che ho imparato da Spotify (Parte 2)
- Come utilizzare ChatGPT per imparare la scienza dei dati più velocemente, anche se sei già avanzato
- Migliorare la conoscenza dei metodi di web scraping utilizzando librerie Python come BeautifulSoup e Scrapy. Miriamo ad estrarre dati preziosi dai siti web in modo efficiente, navigare le strutture HTML, identificare elementi specifici e gestire diversi tipi di contenuti.
- Migliorare le competenze nell’individuare le modifiche sottili nei contenuti del sito web. Ambiamo a imparare tecniche per confrontare i dati appena estratti con i riferimenti esistenti per individuare inserimenti, rimozioni o modifiche. Miriamo anche a gestire i vari formati e strutture dei dati incontrati durante questi confronti.
- Sfruttare le capacità di automazione di Python per tracciare gli aggiornamenti dei siti web. Abbiamo intenzione di utilizzare meccanismi di pianificazione come i cron job o le librerie di pianificazione di Python per migliorare la raccolta dei dati ed eliminare le attività ripetitive.
- Sviluppare una comprensione approfondita dell’architettura HTML. Miriamo a navigare efficientemente i documenti HTML, identificare elementi cruciali durante l’estrazione dei dati e gestire efficacemente le modifiche nei layout e nelle strutture dei siti web.
- Migliorare le competenze di elaborazione del testo esplorando tecniche di manipolazione dei dati. Impareremo a pulire e raffinare i dati estratti, affrontare le complessità dell’encoding dei dati e manipolare i dati per analisi approfondite e report versatili.
Questo articolo è stato pubblicato come parte del Data Science Blogathon.
Descrizione del progetto
Aimiamo a ideare un’applicazione Python in questo progetto per supervisionare e catalogare le modifiche su siti web selezionati. Questa applicazione includerà quanto segue:
- Controlli del sito web: Valutazioni costanti del sito web assegnato per individuare aggiornamenti in contenuti o sezioni specifiche.
- Recupero dei dati: Utilizzo di metodi di web scraping per estrarre i dettagli richiesti dal sito web, come testo, grafica o dati pertinenti.
- Identificazione delle modifiche: Confronto dei dati appena estratti con i dati precedentemente archiviati per individuare differenze o modifiche.
- Mechanismo di notifica: Implementazione di un meccanismo di avviso per tenere l’utente informato quando vengono rilevate modifiche.
- Registrazione: Conservare un registro dettagliato delle modifiche nel tempo, con timestamp e informazioni sulle modifiche. Questa applicazione può essere personalizzata per monitorare qualsiasi sito web e contenuto specifico in base alle preferenze dell’utente. I risultati attesi includono avvisi immediati sulle modifiche al sito web e registri di modifiche completi per comprendere la natura e il momento delle modifiche.
Problema
Lo scopo principale di questo progetto è semplificare il processo di monitoraggio di siti web specifici. Creando un’applicazione Python, intendiamo tenere traccia e catalogare le modifiche su un sito web di interesse. Questo strumento fornirà aggiornamenti tempestivi sulle modifiche recenti negli articoli di notizie, nelle liste di prodotti e in altri contenuti basati sul web. L’automazione di questo processo di monitoraggio sarà un risparmio di tempo e garantirà una consapevolezza immediata su eventuali modifiche o aggiunte apportate al sito web.
Approccio
Per implementare con successo questo progetto, seguiremo un approccio di alto livello che prevede i seguenti passaggi:
- Il nostro progetto utilizzerà potenti librerie Python come BeautifulSoup o Scrapy. Queste librerie facilitano la raccolta di informazioni dai siti web e la ricerca nel contenuto HTML.
- Estrairemo informazioni dal sito web per creare una base all’inizio. Questi dati di riferimento ci aiuteranno a individuare eventuali modifiche in seguito.
- Potremo confrontare i dati in arrivo con un set di riferimento per tracciare eventuali nuove aggiunte o modifiche. Le nostre tecniche potrebbero prevedere il confronto di testo o l’analisi delle differenze nelle strutture HTML.
- Teniamo traccia delle esecuzioni del nostro progetto attraverso i file di log. Questi log avranno dettagli utili come i tempi di esecuzione, i siti web monitorati e le modifiche trovate. Ci aiuteranno a tenere traccia degli aggiornamenti e a individuare i modelli.
- Come parte del sistema, sarà integrata una funzione di notifica. Se viene rilevata una modifica, verranno inviati avvisi via email, SMS o altri metodi, tenendo gli utenti aggiornati in tempo reale.
Scenario
Immagina un’azienda che raccoglie informazioni sulle attività dei bambini da numerosi siti web e le riunisce sul proprio sito. Tuttavia, tenere traccia manualmente delle modifiche su ciascun sito web e aggiornare di conseguenza la propria piattaforma presenta notevoli sfide. Ecco dove entra in gioco il nostro strumento specializzato per salvare la situazione, fornendo una soluzione efficiente per superare questi ostacoli.
Esempi di siti web monitorati:
Monitoriamo vari siti web per raccogliere informazioni sulle attività dei bambini. Ecco alcuni esempi:
Super Duper Tennis
Questa organizzazione offre programmi coinvolgenti come lezioni, campi estivi e feste per introdurre bambini dai 2 ai 7 anni nel mondo del tennis. Il loro obiettivo è insegnare i fondamenti del tennis, promuovere il fitness e il coordinamento e favorire il fair play.
Next Step Broadway
Questa scuola di arti performative a Jersey City offre lezioni di danza, canto e recitazione di alta qualità. Si rivolgono a studenti di tutti i livelli di abilità, coltivando la loro creatività e fiducia in un ambiente di sostegno e ispirazione.
The School of Nimbus
Rinomata a Jersey City, questa istituzione offre educazione nella danza per tutte le età e livelli di abilità. Con una vasta gamma di generi di danza e l’organizzazione di spettacoli e programmi di sensibilizzazione della comunità, contribuiscono alla scena artistica locale e promuovono una maggiore apprezzamento per la danza.
Abbiamo sviluppato una soluzione basata su Python che utilizza tecniche di web scraping per automatizzare il processo. Il nostro strumento monitora periodicamente i siti web selezionati per rilevare eventuali modifiche alle informazioni sulle attività dei bambini. Una volta identificata una modifica, lo strumento aggiorna in modo fluido il sito web dell’azienda, riflettendo sempre le informazioni più aggiornate.
Oltre all’aggiornamento del sito web, il nostro strumento mantiene un registro dettagliato delle modifiche, fornendo dati preziosi per analisi e riferimenti. Può anche essere configurato per inviare notifiche in tempo reale, tenendo informato il team dell’azienda di eventuali modifiche rilevate. Utilizzando il nostro strumento, l’azienda può razionalizzare le proprie operazioni, garantendo che il proprio sito web mostri sempre le ultime informazioni da diverse fonti.
Avviso sul web scraping
È importante notare che le attività di web scraping possono comportare implicazioni legali ed etiche. Prima di impegnarsi in qualsiasi attività di scraping, è essenziale verificare se i siti web di destinazione consentono lo scraping o ottenere le necessarie autorizzazioni dai proprietari dei siti web. Aderire ai termini di servizio dei siti web e rispettare le loro politiche è fondamentale. Inoltre, è importante tenere presente la frequenza delle richieste e evitare pratiche che possono disturbare le operazioni del sito web. Affrontare sempre il web scraping con attenzione e seguire le migliori pratiche per garantire un’esperienza positiva e conforme.
Ottenere i collegamenti web desiderati per il monitoraggio
Viene utilizzato un approccio sofisticato per estrarre i collegamenti alle pagine dalla home page del sito web di destinazione. Ecco un esempio di codice in cui utilizzeremo la libreria BeautifulSoup di Python per estrarre i collegamenti alle pagine dalla home page di Super Duper Tennis:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from urllib.parse import urljoin
import pandas as pd
# URL della home page
url = 'https://www.superdupertennis.com/'
# Recupera il contenuto HTML tramite una richiesta GET
response = requests.get(url)
html_content = response.text
# Analizza il contenuto HTML con BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
# Estrai i collegamenti alle pagine dai tag anchor (<a>)
links = soup.find_all('a')
# Crea una lista per memorizzare i dati
data = []
for link in links:
page_name = link.text.strip()
# Rimuovi spazi iniziali/finali
# e formatta correttamente il nome della pagina
web_link = link.get('href')
# Utilizza il metodo get() per recuperare
# l'attributo 'href'
if web_link: # Verifica se l'attributo 'href'
# esiste prima di aggiungerlo alla tabella
complete_link = urljoin(url, web_link)
# Costruisci il collegamento web completo utilizzando urljoin
data.append({
'Fornitore di servizi': 'Super Duper Tennis',
# Aggiorna con il nome effettivo del fornitore di servizi
'Nome pagina': page_name,
'Collegamento web completo': complete_link
})
# Crea un DataFrame pandas dai dati
df = pd.DataFrame(data)- Portiamo strumenti essenziali come le librerie requests, BeautifulSoup e pandas. Selezioniamo anche il sito web che vogliamo esplorare, ad esempio ‘https://www.superdupertennis.com/’.
- Viene inviata una richiesta GET a questo URL tramite la libreria requests. Il contenuto HTML risultante dalla home page viene salvato in ‘html_content’.
- BeautifulSoup analizza il contenuto HTML e identifica i tag ‘<a>’. Questi tag di solito contengono i collegamenti che ci interessano.
- Ogni tag ‘<a>’ viene elaborato per estrarre il nome della pagina e il valore ‘href’, ovvero il collegamento effettivo. Abbiamo anche pulito i dati estratti rimuovendo spazi extra.
- Con l’aiuto della funzione urljoin() da urllib.parse, uniamo l’URL base ad ogni collegamento relativo per formare URL completi.
- Tutti i dati puliti e preparati vengono quindi inseriti in una lista ‘data’. Questa lista contiene dizionari che contengono il nome del fornitore di servizi, il nome pulito della pagina e l’URL completo.
- Infine, tramite pandas, convertiamo la lista ‘data’ in un DataFrame. Questo DataFrame è diviso in tre colonne: ‘Fornitore di servizi’, ‘Nome pagina’ e ‘Collegamento web completo’.
Acquisizione iniziale dei dati
Per stabilire una base per future comparazioni, eseguire un’acquisizione iniziale dei dati raschiando i contenuti desiderati dal sito web e memorizzandoli in una struttura dati come un database o un file. Ecco il continuo del codice precedente:
for a,b,c in zip(df['Service Provider'].to_list(),
df['Page Name'].to_list(),df['Web link'].to_list()):
url = c
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0
(Macintosh; Intel Mac OS X 10_10_1)
AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko)
Chrome/39.0.2171.95 Safari/537.36'}
time.sleep(60)
# Download della pagina
response = requests.get(url, headers=headers)
# Parsing della homepage scaricata
soup = BeautifulSoup(response.text, "lxml")
# Eliminazione dei tag script e style
for script in soup(["script", "style"]):
script.extract()
soup = soup.get_text()
current_ver = soup.splitlines()
with open(r"PATH\{}\{}\{}_{}_{}.txt".
format(a,b,a,b,date.today().strftime
('%Y-%m-%d')),"a",encoding="utf-8") as file:
file.write("\n".join(current_ver))
file.close()Utilizzando il DataFrame di pandas, iteriamo sulle righe per accedere al fornitore di servizi, al nome della pagina e al collegamento web. Queste variabili vengono assegnate rispettivamente a, b e c.
Impostiamo la variabile url all’interno dell’iterazione al collegamento web (c). Inoltre, definiamo la variabile headers per la libreria requests.
Per introdurre un ritardo ragionevole tra le richieste, utilizziamo la funzione time.sleep() per mettere in pausa per 60 secondi.
Successivamente, inviamo una richiesta GET per scaricare il contenuto della pagina utilizzando l’URL e gli headers specificati. La risposta viene memorizzata nella variabile response.
Utilizzando BeautifulSoup con il parser “lxml”, analizziamo la homepage scaricata ed estraiamo il contenuto testuale. Vengono rimossi script e stili dal contenuto analizzato.
Il testo estratto viene diviso in righe e assegnato alla variabile current_ver.
Infine, apriamo un file in modalità scrittura e scriviamo il contenuto testuale current_ver. Possiamo costruire il nome del file in base al fornitore di servizi, al nome della pagina e alla data corrente. Questi dati acquisiti serviranno come base per future comparazioni nel progetto di monitoraggio del sito web.
Comparazione e rilevamento delle modifiche
Durante le esecuzioni successive, recuperiamo il contenuto aggiornato della pagina web e lo confrontiamo con i nostri dati di base memorizzati per identificare eventuali deviazioni o modifiche. Ecco il continuo dello script precedente:
change_logs = pd.DataFrame()
for provider, page, link in zip(df['Service Provider'].
to_list(), df['Page Name'].to_list(), df['Web link'].to_list()):
files = glob.glob(r"PATH{}{}*.txt".format(provider, page))
files_sorted = sorted(files, key=os.path.getctime, reverse=True)
current_content = open(files_sorted[0], 'r', encoding="utf-8").readlines()
prior_content = open(files_sorted[1], 'r', encoding="utf-8").readlines()
comparison = difflib.context_diff(current_content,
prior_content, n=3, lineterm='\n')
compared_text = "\n".join([line.rstrip() for line
in'\n'.join(comparison).splitlines() if line.strip()])
if compared_text == '':
change_description = 'Nessuna alterazione rilevata il '
+ date.today().strftime('%Y-%m-%d') + ' rispetto a '
+ files_sorted[1].split('_')[2].split('.')[0]
else:
if "Non abbiamo trovato la pagina che cercavi"
in compared_text:
change_description = 'URL modificato il ' +
date.today().strftime('%Y-%m-%d') + ' rispetto a ' +
files_sorted[1].split('_')[2].split('.')[0]
else:
change_description = 'Alterazioni rilevate il ' +
date.today().strftime('%Y-%m-%d') + ' rispetto a ' +
files_sorted[1].split('_')[2].split('.')[0]
temp_log = pd.DataFrame({'Service Provider': pd.Series(provider),
'Sezione': pd.Series(page), 'Modifiche': pd.Series
(change_description), 'Collegamento': pd.Series(link)})
change_logs = change_logs.append(temp_log)
comparison = difflib.context_diff(current_content,
prior_content, n=3, lineterm='\n')
compared_text = "\n".join([line.rstrip() for line
in'\n'.join(comparison).splitlines() if line.strip()])
if compared_text == '':
change_description = 'Nessuna alterazione rilevata
il ' + date.today().strftime('%Y-%m-%d') +
' rispetto a ' + files_sorted[1].split('_')[2].split('.')[0]
else:
if "Non abbiamo trovato la pagina che cercavi"
in compared_text:
change_description = 'URL modificato il ' +
date.today().strftime('%Y-%m-%d') + ' rispetto a '
+ files_sorted[1].split('_')[2].split('.')[0]
else:
change_description = 'Alterazioni rilevate il '
+ date.today().strftime('%Y-%m-%d') + ' rispetto a '
+ files_sorted[1].split('_')[2].split('.')[0]
temp_log = pd.DataFrame({'Service Provider':
pd.Series(provider), 'Sezione': pd.Series(page),
'Modifiche': pd.Series(change_description), 'Collegamento': pd.Series(link)})
change_logs = change_logs.append(temp_log)Creiamo un DataFrame vuoto chiamato change_logs per memorizzare i dettagli di eventuali cambiamenti identificati. Utilizzando il DataFrame di pandas, iteriamo sulle righe per recuperare il fornitore di servizi, il nome della pagina e il link della pagina web. Indichiamoli rispettivamente come provider, pagina e link.
All’interno del ciclo, raccogliamo una collezione di file corrispondenti al pattern dei file salvati in precedenza. Questa collezione viene ordinata in base all’ora di creazione del file, con il file più recente in primo piano.
Successivamente leggiamo il contenuto dei file corrente e precedente per confrontarli. La funzione difflib.context_diff() esegue il confronto, memorizzando il risultato nella variabile comparison.
In base al contenuto di compared_text, possiamo determinare se ci sono cambiamenti o se messaggi specifici indicano che la pagina manca o l’URL è cambiato.
Successivamente, costruiamo la variabile change_description, annotando la data e la data di riferimento del file precedente per il confronto. Utilizzando i dati recuperati, generiamo un DataFrame temporaneo, temp_log, che include il fornitore di servizi, il nome della pagina, la descrizione del cambiamento e il link della pagina web.
Infine, aggiungiamo temp_log al DataFrame change_logs, che raccoglie i dettagli di tutti i cambiamenti rilevati.
Meccanismo di notifica
Utilizziamo un meccanismo di notifica per avvisare l’utente al rilevamento di cambiamenti. È possibile utilizzare librerie Python o API esterne per la consegna delle notifiche. Importa prima le librerie necessarie per l’invio delle notifiche e, a seconda del metodo scelto, potrebbe essere necessario installare librerie o API aggiuntive.
Per le notifiche via email, utilizzeremo la libreria smtplib per inviare email tramite un server SMTP. Assicurati di fornire le tue credenziali email e i dettagli del server SMTP.
Ecco un frammento di codice che mostra una notifica via email:
import smtplib
def send_email_notification(subject, message, recipient):
sender = '[email protected]'
password = 'your-email-password'
smtp_server = 'smtp.example.com'
smtp_port = 587
email_body = f'Oggetto: {subject}\n\n{message}'
with smtplib.SMTP(smtp_server, smtp_port) as server:
server.starttls()
server.login(sender, password)
server.sendmail(sender, recipient, email_body)
# Utilizzo:
subject = 'Notifica di cambiamento del sito web'
message = 'Sono stati rilevati dei cambiamenti sul sito web. Si prega di controllare.'
recipient = '[email protected]'
send_email_notification(subject, message, recipient)Per le notifiche SMS, è possibile integrare API esterne come Twilio o Nexmo. Queste API consentono l’invio di messaggi SMS tramite programmazione. Registrati per un account, acquisisci le credenziali API necessarie e installa le rispettive librerie Python.
Ecco un esempio di frammento di codice che illustra la notifica SMS utilizzando l’API Twilio:
from twilio.rest import Client
def send_sms_notification(message, recipient):
account_sid = 'your-account-sid'
auth_token = 'your-auth-token'
twilio_number = 'your-twilio-phone-number'
client = Client(account_sid, auth_token)
message = client.messages.create(
body=message,
from_=twilio_number,
to=recipient
)
# Utilizzo:
message = 'Sono stati rilevati dei cambiamenti sul sito web. Si prega di controllare.'
recipient = '+1234567890'
send_sms_notification(message, recipient)Registrazione e segnalazione
Dal momento che l’organizzazione eseguirà questo script frequentemente per monitorare i cambiamenti, è essenziale mantenere un registro dell’output di ogni esecuzione. Registrando ogni esecuzione, inclusa l’ora, la durata e i cambiamenti rilevati, è possibile facilitare questo processo. Possiamo utilizzare questi dati per generare rapporti di sintesi che mostrano le tendenze nel tempo e aiutano a comprendere la frequenza e la natura degli aggiornamenti del sito web.
Iniziamo importando le librerie adatte, tra cui la libreria di registrazione in Python. Allo stesso tempo, dobbiamo impostare il livello di registrazione e il formato dei file di registro.
import logging
# Configura le impostazioni di registrazione
logging.basicConfig(filename='website_monitoring.log',
level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
# Registra un messaggio informativo
logging.info('Monitoraggio del sito web avviato.')
# Registra i cambiamenti rilevati
logging.info('Cambiamenti rilevati in data {date}: {details}'
.format(date='2023-06-15', details='Contenuto aggiornato sulla homepage.'))
# Registra un messaggio di errore
logging.error('Si è verificato un errore durante il recupero del contenuto del sito web.')Per generare un rapporto dai dati di registrazione, possiamo utilizzare librerie come matplotlib o seaborn per creare visualizzazioni che riassumono i cambiamenti nel tempo. La scelta dei rapporti e delle visualizzazioni dipenderà dai cambiamenti monitorati.
Ecco un esempio di frammento di codice per generare un semplice grafico a linea che illustra la frequenza dei cambiamenti nel tempo:
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# Leggi il file di log in un DataFrame di pandas
log_data = pd.read_csv('website_monitoring.log',
delimiter=' - ', header=None, names=['Timestamp', 'Livello', 'Messaggio'])
# Converti la colonna Timestamp nel formato datetime
log_data['Timestamp'] = pd.to_datetime(log_data
['Timestamp'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
# Raggruppa i dati per data e conta il numero di modifiche al giorno
modifiche_al_giorno = log_data[log_data['Livello'] == 'INFO']
.groupby(log_data['Timestamp'].dt.date).size()
# Plotta le modifiche nel tempo
plt.plot(modifiche_al_giorno.index, modifiche_al_giorno.values)
plt.xlabel('Data')
plt.ylabel('Numero di Modifiche')
plt.title('Modifiche al Contenuto del Sito nel Tempo')
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()Limitazioni
Potrebbero sorgere diverse sfide durante l’implementazione del progetto, che richiedono una attenta considerazione. Queste limitazioni includono modifiche alla struttura del sito web, vincoli legali o etici, e errori nel processo di web scraping o confronto dei dati.
Modifiche alla Struttura del Sito Web: I siti web dinamici subiscono spesso modifiche, che influenzano il processo di web scraping. È necessario adattare il codice di scraping per gestire queste modifiche. Monitorare e aggiornare regolarmente il codice di scraping può garantire la compatibilità con le evoluzioni della struttura del sito web.
Confini Legali ed Etici: Rispettare le linee guida legali ed etiche è fondamentale per il web scraping. I siti web possono avere termini di servizio che vietano lo scraping o impongono restrizioni sulla raccolta dei dati. Rispettare questi termini e utilizzare i dati ottenuti tramite scraping in modo responsabile è essenziale per garantire la conformità.
Errori nel Web Scraping e nel Confronto dei Dati: Il web scraping comporta l’interazione con siti web esterni, introducendo la possibilità di errori. Potrebbero verificarsi problemi di connessione, timeout o errori del server durante il processo di scraping. È fondamentale utilizzare meccanismi robusti di gestione degli errori per gestire in modo adeguato queste situazioni. Inoltre, garantire l’accuratezza dei processi di confronto dei dati e considerare possibili errori come falsi positivi o falsi negativi è cruciale per ottenere risultati affidabili.
Permessi e Politiche del Sito Web: Verificare se il sito web di destinazione permette lo scraping o se sono necessari i permessi necessari dal proprietario del sito web è essenziale prima di avviare il web scraping. Rispettare il file robots.txt del sito web, rispettare i loro termini di servizio e prestare attenzione alla frequenza delle richieste sono importanti considerazioni per evitare violazioni delle politiche.
Conclusioni
In conclusione, questo progetto ha creato con successo un potente strumento Python per il monitoraggio degli aggiornamenti del sito web tramite web scraping. Abbiamo sviluppato con successo uno strumento con funzionalità essenziali come web scraping, confronto dei dati, notifiche, logging e reporting.
Durante questo progetto, abbiamo approfondito la nostra comprensione di HTML, affinato le nostre competenze nel trattamento del testo e padroneggiato l’arte della manipolazione dei dati. Sfruttando le capacità di BeautifulSoup e requests, siamo diventati competenti nel web scraping e nell’automazione di task utilizzando Python. Inoltre, abbiamo sviluppato un meccanismo robusto di gestione degli errori e acquisito competenze nell’analisi e nella creazione di report.
Il nostro strumento è una soluzione affidabile per il monitoraggio delle modifiche negli articoli di notizie, nelle liste di prodotti e in altri contenuti web. L’automazione del processo elimina la necessità di aggiornamenti manuali, garantendo che le informazioni rimangano attuali ed accurate.
Durante questo percorso, abbiamo acquisito conoscenze e competenze preziose, tra cui:
- Tecniche di web scraping utilizzando BeautifulSoup e requests.
- Estrazione efficace di informazioni preziose dalle strutture HTML.
- Automazione di task per ottimizzare i processi.
- Gestione robusta degli errori nei procedure di web scraping.
- Analisi avanzata dei dati e confronto per identificare le modifiche.
- Creazione di notifiche, log e report completi per il monitoraggio efficiente e l’analisi approfondita.
Domande Frequenti
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