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

In questo video vi spieghiamo come impostare i proxy in Gologin, passo dopo passo. Imparerete come connettervi a un proxy affidabile (utilizzando ProxyScrape come esempio), testare la configurazione e rendere anonime le sessioni di navigazione.

Se siete nuovi a Python e al web scraping, è probabile che vi siate imbattuti 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 vi porterà da principianti a utenti sicuri di Pandas, passo dopo passo. Alla fine di questo articolo, capirete cosa rende Pandas così potente e come iniziare a usarlo per lavorare con i dati estratti in modo efficace.

In questa guida vi guideremo passo dopo passo nella configurazione dei proxy su macOS. Ci concentreremo in particolare sull'integrazione di ProxyScrape Proxy residenzialiassicurando che la connessione sia sicura, affidabile e ottimizzata per vari casi d'uso. Alla fine, imparerete anche a testare la configurazione del proxy per confermare che il traffico è instradato correttamente.

Iniziamo!

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

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

Il web scraping è diventato uno strumento indispensabile per raccogliere dati da Internet, consentendo ad analisti di dati, appassionati di tecnologia e aziende di prendere decisioni informate. Ma l'estrazione dei dati è solo il primo passo. Per sbloccare tutto il suo potenziale, è necessario esportarli in modo efficiente nel formato giusto, che sia un file CSV per i fogli di calcolo, JSON per leAPI o database per l'archiviazione e l'analisi su larga scala.

Questo blog vi illustrerà gli elementi essenziali dell'esportazione di dati web-scraped. Imparerete passo dopo passo a lavorare con i file CSV e JSON, a integrare i dati web-scraped con i database e a sfruttare al meglio le vostre pratiche di gestione dei dati.

Il web scraping è diventato un'abilità essenziale per gli sviluppatori Python, i data scientist e gli appassionati di web scraping. Sia che si tratti di estrarre dati per l'analisi, di costruire uno strumento di comparazione dei prezzi o di automatizzare l'estrazione di contenuti, il web parsing è al centro di ognuna di queste attività. Ma cosa rende il parsing del web efficiente e facile da usare per i principianti? Ecco Parsel, unapotente libreria in Python che semplifica l'analisi dell'HTML e l'estrazione dei dati.

Il web scraping è diventato uno strumento essenziale per gli sviluppatori e gli analisti di dati che devono estrarre e analizzare informazioni dal web. Che si tratti di monitorare i prezzi dei prodotti, di raccogliere dati per la ricerca o di costruire una dashboard personalizzata, il web scraping offre infinite possibilità.