Scrape YouTube Videos Using Python- An Easy Approach in 2024

Con l'aiuto del web scraping, è possibile estrarre dati da Youtube e trarre benefici per la propria organizzazione, ricavandone preziose informazioni. Quando si impara a estrarre dati da Youtube, è importante sapere che tipo di dati si vogliono ottenere. Ad esempio, se volete conoscere le reazioni delle persone al vostro lavoro, potete analizzare la sezione dei commenti per analizzare il sentiment degli utenti. Allo stesso modo, se si vuole monitorare il successo di un video, si possono estrarre i dati sulle prestazioni del video. 

Prima di imparare come raschiare i video di Youtube, impariamo perché è necessario farlo.

Di seguito sono riportati i due motivi principali per cui è necessario effettuare lo scraping dei dati di Youtube.

Vediamo come estrarre i dati dei video di Youtube utilizzando Selenium e Python. Selenium è uno strumento popolare per automatizzare i browser web. È possibile programmare facilmente uno script Python per automatizzare un browser web utilizzando Selenium. 

Selenium richiede un driver per interfacciarsi con il browser scelto. Ad esempio, Chrome richiede un ChromeDriver che deve essere installato prima di iniziare lo scraping.

$ pip install selenium

È necessario accedere alla directory dei download e procedere come segue.

$ cd Download
$ decomprimere chromedriver_linux64.zip
$ mv chromedriver /usr/local/bin/

Scrape l'ID del video, il titolo e la descrizione di una particolare categoria da Youtube. Le categorie che possiamo analizzare sono le seguenti:

È necessario importare le librerie necessarie, come Pandas e Selenium.

da selenium import webdriver 
importare pandas come pd 
da selenium.webdriver.common.by import By 
da selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait 
da selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC

Dovete aprire Youtube nel vostro browser. Digitare la categoria per la quale si desidera cercare i video e impostare il filtro su "video". Verranno visualizzati i video relativi alla ricerca. A questo punto, è necessario copiare l'URL.

È necessario impostare il driver per recuperare il contenuto dell'URL da Youtube.

driver = webdriver.Chrome() 
driver.get("IL TUO LINK_QUI")

È possibile utilizzare il codice seguente per recuperare l'attributo "href" del tag di ancoraggio cercato.

user_data = driver.find_elements_by_xpath('//*[@id="video-title"]')
link = []
per i in user_data:
            links.append(i.get_attribute('href'))

 print(len(links))

È necessario creare un dataframe con le quattro colonne seguenti.

In queste colonne è possibile memorizzare i dettagli dei video per le diverse categorie.

df = pd.DataFrame(columns = ['link', 'title', 'description', 'category'])

Si può procedere allo scraping dei dettagli del video di Youtube utilizzando il codice Python riportato di seguito.

wait = WebDriverWait(driver, 10)
v_categoria = "NOME_CATEGORIA"
per x in link:
            driver.get(x)
            v_id = x.strip('https://www.youtube.com/watch?v=')
            v_titolo = wait.until(EC.presence_of_element_located(
                           (By.CSS_SELECTOR,"h1.title yt-formatted-string")).text
            v_description = wait.until(EC.presence_of_element_located(
                                         (By.CSS_SELECTOR,"div#description 
                                         yt-formatted-string")).text
            df.loc[len(df)] = [v_id, v_title, v_description, v_category]

Qui,

Seguiremo la stessa procedura per le altre categorie. Avremo quattro diversi dataframe e li uniremo in un unico dataframe. In questo modo, il nostro dataframe finale conterrà i dettagli desiderati dei video di tutte le categorie sopra menzionate.

frames = [df_viaggi, df_scienza, df_alimentazione, df_produzione]
df_copy = pd.concat(frames, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=True, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, copy=True)

È possibile utilizzare i proxy di Youtube per i seguenti compiti:

I proxy residenziali sono i migliori proxy per Youtube rispetto ai proxy dei centri dati. Infatti, i proxy dei datacenter vengono rilevati facilmente e si devono affrontare molti Captchas durante il loro utilizzo. Quindi, per evitare il blocco dell'IP e i Captchas, i proxy residenziali sono i più adatti per l'automazione di Youtube.

Sapete che Youtube contiene miliardi di dati preziosi. È possibile analizzare questi dati e utilizzarli per fare molte cose, come ad esempio:

È necessario disporre di proxy quando si effettua lo scraping di Youtube. Questo perché Youtube impiega tecniche avanzate di cybersecurity che rilevano quando si cerca di acquistare più articoli da un singolo indirizzo IP. Per eludere il rilevamento, è necessario reindirizzare il traffico Internet attraverso diversi server proxy. In questo modo, sembrerà che il traffico di rete provenga da computer diversi.

I proxy fungono anche da scudo per gli operatori di marketing che utilizzano i bot di Youtube per aumentare il numero di visualizzazioni di un video, manipolare l'algoritmo di classificazione di Youtube e richiedere entrate dagli annunci.

Un proxy dedicato per datacenter ha diverse caratteristiche, come la larghezza di banda illimitata e le connessioni simultanee, i proxy HTTP dedicati per facilitare la comunicazione e l'autenticazione IP per una maggiore sicurezza. Con un uptime del 99,9%, potete essere certi che il datacenter dedicato funzionerà sempre durante qualsiasi sessione. Infine, ma non meno importante, ProxyScrape fornisce un eccellente servizio clienti e vi aiuterà a risolvere i vostri problemi entro 24-48 ore lavorative. 

L'altra caratteristica del proxy residenziale di ProxyScrapeè la funzione di rotazione. Un proxy a rotazione vi aiuta a evitare un divieto permanente sul vostro account perché il proxy residenziale cambia dinamicamente il vostro indirizzo IP, rendendo difficile per il server di destinazione verificare se state usando un proxy o meno. 

Oltre a questo, le altre caratteristiche di un proxy residenziale sono: larghezza di banda illimitata, insieme alla connessione concorrente, proxy HTTP/s dedicati, proxy in qualsiasi sessione di tempo grazie agli oltre 7 milioni di proxy presenti nel pool di proxy, autenticazione con nome utente e password per una maggiore sicurezza e, ultimo ma non meno importante, la possibilità di cambiare il server nazionale. È possibile selezionare il server desiderato aggiungendo il codice del paese all'autenticazione del nome utente. 

La cosa migliore è cambiare il server proxy in base al paese. È sufficiente aggiungere il codice ISO_CODE del Paese alla fine dell'autenticazione IP o dell'autenticazione con nome utente e password. 

Spero che abbiate capito come raschiare i video di Youtube usando Python.