Questo non è il solito post sul blog. Oggi vi proponiamo invece un breve video tutorial. 🎥

In questo video ti guidiamo passo dopo passo nella configurazione dei proxy in Gologin. Imparerai come connetterti a un proxy affidabile (utilizzando ProxyScrape come esempio), testare la configurazione e rendere anonime le tue sessioni di navigazione.

Se sei nuovo a Python e al web scraping, probabilmente ti sarai imbattuto nel termine "Pandas". Ma cos'è esattamente Pandas e perché è uno strumento così essenziale nel campo dell'analisi e dell'estrazione dei dati? Questa guida ti accompagnerà passo dopo passo nel tuo percorso da principiante a utente esperto di Pandas. Alla fine di questo articolo, capirai cosa rende Pandas così potente e come iniziare a utilizzarlo per lavorare in modo efficace con i dati raccolti.

In questa guida ti illustreremo passo dopo passo il processo di configurazione dei proxy su macOS. Ci concentreremo in particolare sull'integrazione dei ProxyScrape Proxies, garantendo che la tua connessione sia sicura, affidabile e ottimizzata per vari casi d'uso. Alla fine, imparerai anche come testare la configurazione del tuo proxy per confermare che il tuo traffico sia instradato correttamente.

Cominciamo!

Le sitemap svolgono un ruolo fondamentale nella SEO e nel web crawling, fornendo un elenco strutturato di URL che un sito web desidera che i motori di ricerca indicizzino. Anziché eseguire lo scraping di un sito web seguendo i link pagina per pagina, il crawling della sitemap è un modo molto più veloce per scoprire tutti gli URL disponibili.

Il web scraping è uno strumento essenziale per sviluppatori, analisti di dati e professionisti SEO. Che si tratti di raccogliere informazioni sui concorrenti o di compilare set di dati, lo scraping spesso comporta la navigazione attraverso più pagine di dati, un processo noto come impaginazione. Ma per quanto l'impaginazione sia utile per l'esperienza dell'utente, può rappresentare una sfida significativa nel web scraping. 

Il web scraping è diventato uno strumento indispensabile per raccogliere dati da Internet, consentendo agli analisti di dati, agli appassionati di tecnologia e alle aziende di prendere decisioni informate. Ma l'estrazione dei dati è solo il primo passo. Per sfruttarne appieno il potenziale, è necessario esportarli in modo efficiente nel formato corretto, che si tratti di un file CSV per fogli di calcolo, JSON perAPI o database per l'archiviazione e l'analisi su larga scala.

Questo blog ti guiderà attraverso gli aspetti essenziali dell'esportazione dei dati raccolti dal web. Imparerai passo dopo passo come lavorare con i file CSV e JSON, integrare i dati raccolti dal web con i database e sfruttare al meglio le tue pratiche di gestione dei dati.

Il web scraping è diventato una competenza essenziale per gli sviluppatori Python, i data scientist e gli appassionati di web scraping. Che si tratti di estrarre dati per l'analisi, creare uno strumento di confronto dei prezzi o automatizzare l'estrazione di contenuti, il parsing web è al centro di ciascuna di queste attività. Ma cosa rende il parsing web efficiente e adatto ai principianti? Entra in Parsel, una potente libreria in Python che semplifica il parsing HTML e l'estrazione dei dati.

Il web scraping è diventato uno strumento essenziale per sviluppatori e analisti di dati che hanno bisogno di estrarre e analizzare informazioni dal web. Che si tratti di monitorare i prezzi dei prodotti, raccogliere dati per la ricerca o creare un dashboard personalizzato, il web scraping offre infinite possibilità.