You all know that knowledge is power. You have to perform some data collection tasks to gain access to the best pieces of information. One of the best methods is web scraping or web data extraction to compile and store information from websites on the Internet. But why do you need to use web scraping
Tutti sanno che la conoscenza è potere. Per avere accesso alle informazioni migliori, è necessario eseguire alcune operazioni di raccolta dati. Uno dei metodi migliori è il web scraping o l'estrazione di dati dal web per compilare e archiviare informazioni da siti web su Internet. Ma perché è necessario utilizzare il web scraping se è possibile eseguire lo stesso compito copiando e incollando i dati?
La risposta alla domanda è che è facile copiare il testo e salvare le immagini. Ma questo approccio è praticamente impossibile quando si estraggono quantità voluminose di dati da un sito web. Se si utilizza la tecnica del copia e incolla per raccogliere i dati, possono essere necessari giorni e persino mesi. Da qui nasce l'esigenza del web scraping, che serve a estrarre grandi quantità di dati dai siti web in modo automatizzato. Bastano pochi minuti o ore per raccogliere dati da migliaia di pagine web. Inoltre, è possibile scaricare ed esportare i dati per analizzare comodamente le informazioni.
Il tempo è il bene più prezioso nella vita di una persona. Utilizzando il web scraping, potete risparmiare il vostro tempo e scansionare i dati a un volume più elevato. Di seguito sono riportati alcuni casi d'uso del web scraping che possono automatizzare la vostra vita.
È possibile utilizzare il web scraping per svolgere attività quotidiane come:
Come può il web scraping svolgere questi compiti? Consideriamo un esempio di ricerca di lavoro. Supponiamo che siate disoccupati e stiate cercando un lavoro come analista aziendale. Ogni giorno ci si sveglia, si controlla Indeed (il sito web più importante per le offerte di lavoro) e si scorrono diverse pagine alla ricerca di nuovi posti di lavoro. Il processo di ricerca di lavoro attraverso numerose pagine può richiedere 20-30 minuti.
È possibile risparmiare tempo e fatica automatizzando questo processo. Ad esempio, potete creare un programma di web scraping che vi invii un'e-mail ogni giorno che vi svegliate e che contenga tutti i dettagli degli annunci di lavoro di business analyst su Indeed in una tabella ordinata. In questo modo, vi basteranno pochi minuti per vedere gli annunci di lavoro giornalieri.
Invece di copiare e incollare i dati da Internet, è possibile raccogliere e gestire in modo accurato i dati utilizzando il web scraping. Copiare i dati dal web e incollarli da qualche parte su un computer è un processo manuale che richiede tempo e noia. È possibile utilizzare il processo automatizzato di estrazione dei dati dal web e salvarli in un formato strutturato come un file .csv, un foglio di calcolo, ecc. In questo modo, è possibile raccogliere dati a un volume superiore a quello che un normale essere umano potrebbe mai sperare di ottenere. Per uno scraping web più avanzato, è possibile archiviare i dati in un database cloud ed eseguirlo quotidianamente.
Il marchio di un'azienda ha un valore significativo. Ogni marchio desidera avere un sentiment online positivo e vuole che i clienti acquistino i suoi prodotti anziché quelli della concorrenza.
I marchi utilizzano il web scraping per:
Possono capire la voce attuale dei loro clienti controllando i commenti sui loro prodotti sulle piattaforme dei social media. In questo modo, possono determinare se i clienti apprezzano o meno i loro prodotti. Il web scraping consente quindi di identificare rapidamente i commenti negativi e di ridurre i danni alla brand awareness.
Se gestite un'azienda, potete ottimizzare i vostri prezzi attuali confrontandoli con quelli della concorrenza. È possibile farlo automaticamente attraverso il web scraping per creare un piano di prezzi competitivo. Qui sorge la domanda: In che modo il web scraping aiuta a creare un piano tariffario? La risposta alla domanda è che è possibile raccogliere milioni di dati sui prezzi dei prodotti tramite il web scraping. I prezzi dei prodotti dovranno essere modificati dinamicamente per soddisfare le fluttuazioni del mercato. In questo modo, la raccolta automatica di dati con il web scraping aiuta le aziende a creare un piano di prezzi.
Il web scraping vi consente di assumere i migliori candidati di talento per la vostra azienda rispetto ai vostri concorrenti. In primo luogo, si utilizza il web scraping per comprendere le attuali capacità del mercato e quindi si possono assumere gli sviluppatori che si adattano alle esigenze della propria azienda.
L'ottimizzazione per i motori di ricerca (SEO) mira ad aumentare il traffico sul sito web e a convertire i visitatori in clienti. È possibile utilizzare il web scraping per raccogliere volumi di dati, farsi un'idea delle parole chiave che stanno ottimizzando e dei contenuti che stanno pubblicando. Una volta raccolti i dati, è possibile analizzarli e trarne preziose deduzioni per sviluppare le strategie più adatte alla propria nicchia.
In che modo i proxy sono importanti per lo scraping di dati dal Web? Di seguito sono riportati alcuni motivi per utilizzare i proxy per un'estrazione sicura dei dati dal Web.
Il pool di proxy utilizzato ha una dimensione specifica che dipende da diversi fattori indicati di seguito.
Alcuni siti web offrono un elenco di proxy gratuiti da utilizzare. È possibile utilizzare il codice sottostante per ottenere l'elenco di proxy gratuiti.
Per prima cosa, occorre effettuare alcune importazioni necessarie. È necessario importare le richieste di Python e il modulo BeautifulSoup.
importare richieste
importare random
da bs4 import BeautifulSoup as bsÈ necessario definire una funzione che contenga l'URL del sito web. È possibile creare un oggetto zuppa e ottenere la risposta HTTP.
def get_free_proxies():
url = "https://free-proxy-list.net/"
soup = bs(requests.get(url).content, "html.parser")
proxies = []Quindi, è necessario utilizzare un ciclo for per ottenere la tabella dei proxy gratuiti, come mostrato nel codice seguente.
for row in soup.find("table", attrs={"id": "proxylisttable"}).find_all("tr")[1:]:
tds = row.find_all("td")
try:
ip = tds[0].text.strip()
port = tds[1].text.strip()
host = f"{ip}:{port}"
proxies.append(host)
except IndexError:
continue
return proxiesL'output seguente mostra alcuni proxy in esecuzione.
We at ProxyScrape offer a
È possibile risparmiare tempo e raccogliere dati a volumi più elevati da un sito web utilizzando il metodo di web scraping o estrazione di dati web automatizzata. Questo metodo consente di automatizzare tutti i processi come l'ordine di un prodotto, l'invio di e-mail, la ricerca di posti di lavoro sui siti web e il risparmio di tempo per lo shopping. I processi di estrazione manuale dei dati sono noiosi e richiedono molto tempo. È quindi opportuno utilizzare strumenti di raccolta dati automatizzati, come gli strumenti di web scraping, che consentono di risparmiare tempo e ridurre gli sforzi. Potete usare il web scraping per controllare i prezzi dei prodotti della concorrenza, monitorare il vostro marchio e automatizzare le vostre attività. È possibile utilizzare un pool di proxy per effettuare molte richieste al sito web di destinazione senza essere bannati. La dimensione del pool di proxy dipende dal numero di richieste effettuate e dalla qualità degli IP, come quelli dei datacenter o quelli residenziali.