Web scraping is an essential tool for developers, data analysts, and SEO professionals. Whether it's gathering competitor insights or compiling datasets, scraping often involves navigating through multiple pages of data—a process known as pagination. But as useful as pagination is for user experience, it can pose significant challenges in web scraping. 

Web scraping has become an indispensable tool for gathering data from across the internet, empowering data analysts, tech enthusiasts, and businesses to make informed decisions. But extracting data is just the first step. To unlock its full potential, you need to export it efficiently into the right format—whether that's a CSV file for spreadsheets, JSON for APIs, or databases for large-scale storage and analysis.

This blog will take you through the essentials of exporting web-scraped data. You’ll learn step-by-step how to work with CSV and JSON files, integrate web-scraped data with databases, and make the most of your data management practices.

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.

Pandas è la libreria preferita dagli analisti di dati e dai programmatori Python che si avventurano nel mondo della manipolazione e dell'analisi dei dati. La sua sintassi intuitiva e le sue potenti strutture dati rendono la gestione di vasti insiemi di dati non solo gestibile ma anche efficiente. Che si tratti di importare file CSV, pulire insiemi di dati disordinati o analizzare le tendenze dei dati, Pandas ha gli strumenti necessari.

Il web scraping è diventato un'abilità vitale per gli sviluppatori Python, gli analisti di dati e tutti coloro che lavorano con gli insiemi di dati. Quando si tratta di dati strutturati e ricchi, le tabelle presenti nei siti web sono spesso miniere d'oro di informazioni. Che si tratti di cataloghi di prodotti, statistiche sportive o dati finanziari, la capacità di estrarre e salvare i dati delle tabelle con Python è uno strumento prezioso.

Questa guida pratica vi accompagna passo dopo passo nel processo di scraping di tabelle da siti web utilizzando Python. Alla fine, saprete come utilizzare librerie popolari come requests, Beautiful Soup e persino pandas per accedere ai dati delle tabelle e memorizzarli in formati riutilizzabili come i file CSV.

I test e lo sviluppo delle API sono compiti fondamentali per sviluppatori, professionisti IT e tester. Tra gli strumenti disponibili, Postman si distingue come piattaforma potente e facile da usare per l'invio di richieste, l'analisi delle risposte e il debug delle API. 

Quando si lavora con Selenium per lo scraping o l'automazione del web, l'integrazione dei proxy è un must. I proxy consentono di aggirare divieti, limiti di velocità e limitazioni geografiche, rendendo le attività più semplici ed efficienti. Ma configurare i proxy in Selenium può essere una sfida, soprattutto se si ha a che fare con l'autenticazione o si devono monitorare le richieste HTTP. È qui che entra in gioco Selenium Wire.

Nell'era digitale, dove ogni secondo è importante, assicurarsi che le prestazioni del proprio sito web siano all'altezza non è solo una necessità, ma una strategia di sopravvivenza. Con le aspettative degli utenti più alte che mai, una pagina lenta può fare la differenza tra un cliente convertito e un'opportunità persa. È qui che entrano in gioco Apache JMeter™ e i server proxy, che offrono una potente combinazione per testare il carico del vostro sito web e garantire che sia in grado di gestire elevati volumi di traffico senza compromettere la velocità o l'esperienza dell'utente.

eBay è uno dei più grandi mercati online del mondo e ospita milioni di prodotti di varie categorie. Lo scraping di eBay può essere prezioso per attività come:

• Confronto dei prezzi
• Analisi di mercato
• Monitoraggio delle tendenze dei prodotti

In questa guida vi mostreremo come creare un semplice script Python per cercare una parola chiave, estrarre i dettagli del prodotto come titolo, prezzo, valuta, disponibilità, recensioni e valutazioni e salvare i dati in un file CSV. Questo tutorial è ideale per i principianti che vogliono imparare il web scraping nel modo giusto, con suggerimenti sul rispetto dei termini di servizio e sull'uso responsabile dei proxy.