Il web scraping consente l'estrazione automatizzata di dati dai siti web. Questa potente tecnica viene utilizzata in molti settori per raccogliere grandi volumi di dati a fini di analisi e business intelligence. Man mano che il Web si evolve, evolvono anche gli strumenti e le tecniche necessarie per racimolare efficacemente su vasta scala. In questo post esploreremo alcuni dei migliori strumenti per creare scraper e affrontare le principali sfide del moderno web scraping.
Una breve storia del web scraping
Il web è stato creato nel 1989, ma è stato solo a metà degli anni '1990 che sono emersi i primi web crawler e scraper. Questi primi robot indicizzarono il web nascente e abilitarono i primi motori di ricerca.
Salta ai primi anni 2000 e il web scraping decolla con il rilascio di strumenti come Beautiful Soup. All'improvviso gli sviluppatori hanno avuto un modo semplice per analizzare HTML ed estrarre dati con Python. L'ascesa di JavaScript e dei siti Web dinamici ha portato nuove sfide con le quali i primi strumenti di scraping hanno dovuto affrontare.
Avanti veloce fino ad oggi e il web scraping è onnipresente. Il volume dei dati generati online sta esplodendo e le aziende si affidano allo scraping per qualsiasi cosa, dal monitoraggio dei prezzi alla generazione di lead. Anche la sicurezza dei siti Web è molto più avanzata, quindi gli scraper devono essere più furtivi per evitare blocchi.
Gli strumenti moderni si sono evoluti per affrontare queste sfide. La rimozione di siti dinamici, la gestione dei blocchi, la gestione dei proxy e l'integrazione di browser headless sono ormai tutte cose all'ordine del giorno. Esploriamo alcuni dei principali strumenti per affrontare queste sfide oggi.
Il web scraping è legale?
Prima di esaminare strumenti specifici, vale la pena chiarire la posizione legale del web scraping. In generale, l’estrazione di dati pubblici dai siti web è legale nella maggior parte delle giurisdizioni. Tuttavia, ci sono alcune eccezioni chiave:
- Copyright: Non è possibile copiare e riprodurre grandi porzioni di contenuto senza autorizzazione. Lo scraping completo di articoli o media è solitamente illegale.
- Condizioni d'uso: Molti siti vietano lo scraping nei propri ToS. Rischi il blocco dell'account o azioni legali se scoperto.
- Dati personali: L'eliminazione dei dati personali degli utenti, come le e-mail, spesso viola le leggi sulla privacy.
La legalità dipende anche da come raschiate. Gli strumenti che cercano di eludere i blocchi o mascherare i bot potrebbero entrare in conflitto con le leggi sull'intrusione informatica.
In sintesi, gli scraper dovrebbero prendere di mira solo i dati pubblici, ridurre al minimo le copie di contenuti protetti da copyright, rispettare i ToS ed evitare informazioni personali. Esistono aree grigie, quindi in caso di dubbi consultare un consulente legale qualificato.
Sfide del web scraping
La rimozione dei dati dai moderni siti Web dinamici comporta molte sfide:
Esecuzione di JavaScript
La maggior parte dei siti ora utilizza JavaScript per eseguire il rendering dei contenuti. Gli scraper necessitano di un motore JavaScript per eseguire il codice, altrimenti recupereranno shell HTML vuote. I browser headless come Puppeteer forniscono questa capacità.
Gestire i blocchi bot
I siti Web cercano di rilevare e bloccare i bot per prevenire abusi. Gli scraper devono imitare i comportamenti di navigazione umana per apparire legittimi. La rotazione di IP e proxy, la personalizzazione delle impronte digitali del browser e la limitazione delle richieste aiutano a bypassare i blocchi.
Gestione dei limiti di velocità
I siti comunemente limitano la velocità del traffico di scraping in base all'indirizzo IP. Gli scraper necessitano di pool di proxy di grandi dimensioni e di una limitazione intelligente delle richieste per evitare blocchi.
Rendering corretto delle pagine Web
Gli scraper devono interpretare le pagine come un browser, gestendo cookie, intestazioni, reindirizzamenti ed esecuzione JavaScript. Biblioteche come Playwright, Puppeteer e Selenium lo consentono.
Gestire la scala
Gli scraper per scopi aziendali spesso devono elaborare migliaia di pagine al giorno su più siti. Gli strumenti devono fornire la capacità di aumentare la scansione e gestire set di dati di grandi dimensioni.
Ci sono molte altre sfide come gestire i CAPTCHA, gestire browser e proxy, analizzare HTML complessi, ecc. I migliori strumenti di web scraping mirano ad eliminare queste complessità.
I migliori strumenti di scraping Python
Python è il linguaggio più popolare per lo scraping grazie alla sua ampiezza di strumenti e alla sua accessibilità per i principianti. Ecco alcune librerie di scraping Python essenziali:
Richieste e BeautifulSoup
Requests gestisce le richieste HTTP per recuperare il contenuto della pagina. BeautifulSoup analizza HTML/XML e consente la selezione degli elementi utilizzando selettori CSS o API trasversali. I due sono comunemente usati insieme.
Scrapy
Un popolare framework per scraper che gestisce la scansione di più pagine in parallelo, seguendo i collegamenti, memorizzando nella cache le pagine, esportando dati strutturati e altro ancora. Ha una curva di apprendimento più ripida rispetto a Requests/BS ma è molto potente.
Selenio
Il selenio guida browser reali come Chrome e Firefox tramite il protocollo WebDriver. Ciò consente l'esecuzione di JavaScript per eseguire il rendering di pagine dinamiche. È più lento di altri strumenti ma necessario per alcuni siti.
burattinaio
Puppeteer controlla Chrome senza testa da Python utilizzando pyppeteer. Fornisce un'API di alto livello per attività di automazione del browser come l'inserimento di testo, il clic sui pulsanti, lo scorrimento, ecc. Più veloce di Selenium senza il sovraccarico del rendering.
Drammaturgo
Offre funzionalità simili a Puppeteer ma funziona su più browser (Chrome, Firefox, Safari) e su più linguaggi (Python, JS, .NET, Java). Integra l'esecuzione headless con un'API per il controllo del browser.
Kayak
Libreria di automazione web multipiattaforma semplificata per Python con supporto browser headless. La sintassi enfatizza la leggibilità.
Crawlee
SDK moderno per web scraper per Python e Node.js incentrato sulla gestione delle protezioni anti-scraping. Crawlee è il motore dietro gli scraper Apify.
Per l'analisi di HTML, lxml e parsel sono alternative popolari a BeautifulSoup con prestazioni migliori. Esistono innumerevoli altre utili librerie di scraping Python: è uno dei veri punti di forza del linguaggio.
I migliori strumenti di scraping JavaScript
Per gli sviluppatori JavaScript o coloro che lavorano con Node.js, esiste un altrettanto ricco ecosistema di librerie di scraping:
burattinaio
La libreria più popolare per il controllo di Chrome headless da Node.js. Fornisce un'API per attivare azioni e recuperare dati dalle pagine.
Drammaturgo
Proprio come la sua controparte Python, Playwright è una libreria di automazione del browser per il controllo di Chromium, Firefox e WebKit. Il supporto multibrowser è il vantaggio principale rispetto a Puppeteer.
Ciao
Un equivalente veloce e leggero di BeautifulSoup per Node.js. Utile per semplici attività di analisi ma manca di funzionalità di emulazione del browser.
Ho raschiato
Si basa sul client Got HTTP per consentire di effettuare richieste che imitano i comportamenti del browser come la gestione di cookie, intestazioni e reindirizzamenti.
SDK Apify
Fornisce un crawler, vari scraper, un proxy manager e altro ancora. Include Crawlee sotto il cofano per una raschiatura robusta. Focalizzati su automazione, scalabilità e superamento delle misure anti-scraping.
ScrapyJS
Un port del popolare framework Scrapy su JavaScript, che fornisce una piattaforma collaudata per la scansione su larga scala e l'estrazione dei dati.
Ci sono anche molti client HTTP generali e opzioni del parser HTML: node-fetch, axios, cherrio, import.io, x-ray, ecc.
Scraping del browser senza testa
I browser headless come Playwright, Puppeteer e Selenium sono essenziali per lo scraping dei moderni siti ricchi di JavaScript. Ecco alcune funzionalità chiave che forniscono:
- Esecuzione JavaScript – Necessario per eseguire il rendering del contenuto della pagina caricato da JavaScript.
- Accesso DOM – Ispeziona ed estrai i dati dagli alberi DOM delle pagine.
- Selettori CSS – Interroga gli elementi tramite un selettore come jQuery.
- API delle azioni – Automatizza le interazioni come clic, scorrimenti, input di moduli.
- Memorizzazione locale – Conserva i cookie e l'archiviazione locale tra le sessioni.
- Screenshots – Cattura screenshot delle pagine.
- Lavoratori web – Parallelizza l'automazione del browser.
- Stealth – Opzioni per modificare le impronte digitali ed emulare gli umani.
- Cross-browser – Prova lo scraping su diversi browser e contesti.
Questi browser consentono un'automazione convincente e l'elusione delle misure di protezione dei bot. Portano costi generali in termini di prestazioni, quindi non vorrai raschiare l'intero web in questo modo, ma sono preziosi per raschiare siti impegnativi.
Librerie popolari come Playwright, Puppeteer e Crawlee eliminano la complessità offrendo flessibilità attraverso i contesti del browser e l'accesso diretto al driver. Per la maggior parte dei lavori di raschiatura, puoi evitare di utilizzare direttamente il selenio.
Gestione delle deleghe
La rotazione regolare degli IP è fondamentale per evitare blocchi durante lo scraping su larga scala. I proxy residenziali con IP utente reali forniscono i migliori risultati e anonimato.
Proxy del datacenter sono più veloci ed economici ma facilmente rilevabili. Aiutano ancora a distribuire le richieste. I fornitori di data center più diffusi includono Luminati e Oxylabs.
Proxy residenziali imitano gli utenti domestici reali, quindi sono ideali per lo scraping. I principali fornitori di proxy includono Smartproxy, GeoSurf e Microleaves.
Utilizzo vario proxy pubblici gratuiti di solito si traduce in tempi di attività e velocità scadenti e porta rapidamente a blocchi di massa. I proxy gratuiti dovrebbero essere evitati per lo scraping aziendale.
Proxy mobili assegnare IP dai piani dati cellulare. Utile per accedere a siti mobili o imitare gli utenti mobili.
Gli strumenti di scraping devono integrare i proxy e distribuire in modo efficiente le richieste tra di essi. Pacchetti come proxy-chain, luminati-proxy e microleaves semplificano la gestione dei proxy in Node.js.
Superare i blocchi dei bot
Gli scraper possono integrare varie tattiche per apparire più umani ed evitare i blocchi:
- Ruota gli agenti utente – Impersonare diversi browser e dispositivi.
- Imitare il movimento del mouse – Utilizza modelli organici del mouse quando fai clic, ecc.
- Variare gli orari – Non raschiare meccanicamente per evitare il rilevamento.
- Gestire i CAPTCHA – Risolvi i test automaticamente tramite servizi o inoltrali agli utenti.
- Randomizzazione JavaScript – Metodi hook e spoofing come
Math.random(). - Ruota le impronte digitali – Modifica le proprietà dell'impronta digitale su tela, webgl, ecc.
Crawlee e Apify SDK implementano queste tecniche automaticamente. Per altri raschiatori, il blog di Ralf Weber ha tanti ottimi consigli sulla raschiatura furtiva.
Servizi di scraping ospitati
Costruire i tuoi raschiatori richiede abilità tecniche. Per i non sviluppatori, servizi ospitati come Piattaforma Apify fornire soluzioni già pronte:
- App Store – Scegli scraper mirati per siti comuni e casi d'uso (Amazon, Instagram, SEO, ecc.).
- Raschietto web – Costruisci visivamente raschiatori senza codifica tramite un'estensione del browser.
- API di web scraping – Invia URL ed estrai dati utilizzando API o client REST.
- Calcolare – Esegui scraper su un'infrastruttura cloud gestita.
- Archiviazione – Set di dati, archivi di valori-chiave, code di richieste e altro ancora.
- Attori – Microservizi di scraping serverless.
Queste piattaforme eliminano il devops e le sfide infrastrutturali. La concorrenza proviene da servizi simili come ScrapeHero, 80legs, ScrapingBee, ScraperAPI e altri.
Gestione ed elaborazione dei dati
Una volta raschiati, i dati HTML grezzi devono essere analizzati, puliti, strutturati, analizzati e archiviati. La pipeline assomiglia a grandi linee a:
Analizzare i dati -> Pulisci e trasforma -> Negozio -> Esportare/consumare
Per l'archiviazione, PostgreSQL, MySQL, MongoDB e data warehouse su cloud come BigQuery sono scelte comuni.
Strumenti ETL come Talend, Airbyte e Stitch aiutano a modellare i dati mentre Amazon S3, FTP e API consentono l'esportazione come JSON, CSV, XML, ecc.
Strumenti di data science e BI come Python, R, Spark, Tableau, Metabase e altri ancora sbloccano insight dai dati recuperati.
Esistono vaste possibilità per l'elaborazione dei dati recuperati: la chiave è scegliere lo spazio di archiviazione e le interfacce adatte al tuo caso d'uso.
Raschiamento legale ed etico
Ricapitoliamo i principi chiave del web scraping responsabile:
- Scegli come target solo i dati accessibili al pubblico.
- Evita di copiare contenuti significativi protetti da copyright.
- Rispettare i termini di servizio del sito web.
- Ridurre al minimo la raccolta di dati personali privati.
- Utilizzare le risorse minime richieste sui siti di destinazione.
- Identificati correttamente tramite le stringhe dello user agent.
È inoltre buona norma limitare le richieste, utilizzare i proxy con moderazione e compilare manualmente i CAPTCHA ove possibile. Per contesti politici, di attivismo o investigativi, prestare particolare attenzione a non infrangere le leggi.
Lo scraping consente alcuni usi estremamente vantaggiosi: monitoraggio dei prezzi, ricerche di mercato, motori di ricerca, ecc. In definitiva, ciò che conta è come applichi la tecnica. Gli scraper dovrebbero mirare a essere una presenza cortese, invisibile e premurosa su qualsiasi sito.
Raschiare le migliori pratiche
Ecco alcuni suggerimenti per massimizzare il successo e l'efficienza durante la raschiatura:
- Esplora i siti manualmente – Comprendere la struttura della pagina prima di raschiare.
- Utilizza le mappe del sito – Scopri i collegamenti tramite /sitemap.xml.
- Ispeziona le richieste di rete – API AJAX di reverse engineering che restituiscono dati.
- Convalidare spesso – Controlla un campione di dati mentre procedi per individuare tempestivamente i bug.
- Monitorare i codici di stato – Guarda i blocchi indicati da 403, 429, ecc.
- Distribuisci su larga scala – Scalare orizzontalmente i raschiatori tra i server.
- Utilizza i proxy – Ruota frequentemente gli IP, in particolare i proxy residenziali.
- Raschiare in modo intelligente – Limitare il volume e distribuire il carico per evitare il rilevamento.
- Mantieni i dati – Archivia i dati raschiati in modo sicuro in database o data lake.
- Dati puliti – Deduplica, convalida e normalizza i dati per l'analisi.
Lo scraping è un processo iterativo. Investi tempo in anticipo nella pianificazione, nel debug e nel test dei tuoi raschiatori per garantire risultati di qualità.
Potenti strumenti di scraping open source
Per maggiore controllo, maturità e visibilità, i framework di scraping open source sono preferibili per molti:
- Scrapy – Raschietto Python maturo con tantissime funzionalità utili come Scrapy Cloud.
- Crawlee – Scraper Node.js che vanta una gestione robusta delle protezioni anti-bot.
- colliy – Raschietto Fast Go ottimizzato per semplicità ed estensibilità.
- webscraper.io – Framework di web scraping all-in-one con API istantanea e frontend del browser.
- HTTWrap – Libreria .NET modulare modellata sulle popolari librerie Python.
- selenio raschiante – Middleware scrapy per integrare lo scraping reale del browser.
- cromo-aws-lambda – Scraping serverless con Chrome su AWS Lambda.
Questi strumenti sono testati sul campo e personalizzabili per casi d'uso avanzati. Piattaforme commerciali come Apify si basano su strumenti come Crawlee, Colly e Scrapy.
Scraping di siti Web dinamici
Ecco alcuni suggerimenti per lo scraping di siti dinamici impegnativi:
- Utilizza un browser headless – Esegui JavaScript per eseguire il rendering del contenuto.
- Ispeziona le richieste di rete – API di reverse engineering che restituiscono dati.
- Riprovare in caso di fallimento – I siti dinamici possono dare errori temporanei.
- Aspettare elementi: assicurati che JS sia stato caricato prima dell'estrazione.
- Analizzare i websocket – Alcuni siti trasmettono dati tramite connessioni websocket.
- Verificare la presenza di segni di blocco – Monitorare i codici di errore e le limitazioni.
Cerca di sfruttare utility come Playwright, Crawlee e Selenium. Lo scraping dinamico spesso comporta più modifiche rispetto ai siti statici. Pianificare iterazioni di tentativi, errori e miglioramenti.
Il futuro del web scraping
Ecco alcune previsioni per l’evoluzione dello scraping:
- Blocco più intelligente – Aspettatevi un rilevamento dei bot più avanzato dai siti. I raschiatori dovranno diventare più furtivi.
- Nuovi quadri – Gli sviluppatori continueranno a rilasciare librerie e strumenti migliorati.
- Più JavaScript – Gli scraper dovranno eseguire JS nei browser per gestire il rendering dinamico.
- Integrazione AI – L’apprendimento automatico ha un enorme potenziale per automatizzare attività complesse di scraping.
- Scontri legali – Vedremo altre cause legali che smonteranno i confini con implicazioni per i professionisti.
- Raschiatura distribuita – Blockchain, sistemi federati e reti di browser distribuite possono consentire lo scraping decentralizzato.
- Specializzazione – I framework generici rimarranno, ma prolifereranno gli scraper di casi d’uso di nicchia.
Il web scraping è ormai una pratica diffusa, ma è ancora una corsa agli armamenti contro le difese dei siti web. Aspettatevi che gli strumenti continuino a progredire mentre gli sviluppatori raccolgono soluzioni alternative creative. Sicuramente ci attendono innovazioni entusiasmanti.
Conclusione
Questo post ha esplorato le origini del web scraping e degli elementi essenziali dello scarping, dalla gestione delle protezioni anti-scraping fino alla gestione e all'archiviazione dei dati. Abbiamo trattato i migliori strumenti open source per Python e JavaScript insieme alle soluzioni di scraping ospitate.
I punti chiave includono:
- Il web scraping è tecnicamente impegnativo ma offre un enorme valore se eseguito in modo responsabile.
- La richiesta di dati su larga scala richiede strumenti per aggirare le misure di blocco dei bot.
- I browser headless come Playwright sono essenziali per gestire JavaScript.
- I proxy residenziali aiutano a distribuire le richieste su diversi IP per evitare blocchi.
- Le biblioteche più popolari forniscono elementi costitutivi, mentre le piattaforme rimuovono i problemi devops e infra.
- Con il giusto approccio, il web scraping può alimentare applicazioni rivoluzionarie.
Gli strumenti, i tutorial e le tecniche a cui si fa riferimento ti consentono di iniziare a estrarre valore dal Web: le possibilità sono vaste. Resta sintonizzato per ulteriori guide che trattano argomenti specializzati nel web scraping!
