Scraping di notizie - 5 casi d'uso e vantaggi

Le soluzioni di scraping delle notizie sono vantaggiose per gli uomini d'affari grazie a dati altamente autentici. Le statistiche dicono che il settore dei giornali online ha generato un fatturato di 5,33 miliardi di dollari nel 2020. I siti web di notizie sono la fonte di dati recenti e autentici. Tra tutte le possibili fonti di dati, quelli provenienti dagli articoli di giornale possono fornire dati di alta qualità per l'analisi.

Le soluzioni di scraping delle notizie sono vantaggiose per gli uomini d'affari grazie a dati altamente autentici. Le statistiche dicono che il settore dei giornali online ha generato un fatturato di 5,33 miliardi di dollari nel 2020. I siti web di notizie sono la fonte di dati recenti e autentici. Tra tutte le possibili fonti di dati, quelli provenienti dagli articoli di giornale possono fornire dati di alta qualità per il processo di analisi. Questo articolo vi guiderà nello scraping dei dati dagli articoli di giornale e vi permetterà di approfondire il loro utilizzo.

Indice dei contenuti

• Che cos'è lo scraping del web
• Che cos'è il news scraping?
• Vantaggi dello scraping di notizie
• Casi d'uso del news scraping
• Come fare lo scraping di articoli di notizie?
• Scraping di notizie con Python
• Le sfide dello scraping di notizie
• I proxy nello scraping di notizie
• Perché scegliere Proxyscrape per lo scraping di notizie?
• Domande frequenti
• Pensieri conclusivi

Che cos'è lo scraping del web

Il web scraping è il processo di estrazione di carichi di dati da più fonti di dati e il loro utilizzo per ricavare informazioni preziose. Questa tecnica è in grado di raccogliere le informazioni dell'intera pagina web, compreso il contenuto HTML sottostante dei siti web. In questo modo è possibile replicare facilmente gli elementi del sito web in altri obiettivi.

I dati web provenienti dai social media, dalle transazioni online, dalle recensioni dei clienti, dai siti web aziendali e dalle macchine sono le fonti di dati più diffuse che possono contribuire alla scienza dei dati. Le soluzioni di web scraping devono estrarre dati di diversi formati, come testo, immagini, valori binari, codici magnetici e dati di sensori.

Che cos'è il news scraping?

Il news scraping è un'applicazione del web scraping in cui gli scrapers si concentrano sull'estrazione di dati dagli articoli di notizie. Lo scraping dei siti web di notizie fornisce dati sui titoli delle notizie, sui comunicati recenti e sulle tendenze attuali.

Tra tutte le fonti di dati disponibili online, i siti web di notizie sono i più affidabili. Gli articoli di cronaca sono estremamente autentici, in quanto presentano la minima possibilità di fake news. Lo scraping di pagine web con articoli di notizie vi consentirà di accedere alle ultime tendenze e alle registrazioni storiche che porteranno maggiori benefici all'analisi.

Vantaggi dello scraping di notizie

Il news scraping si sta rivelando una tecnica significativa per ottenere informazioni. I professionisti del marketing trovano utile il news scraping in molti casi.

Vi tiene aggiornati con le ultime tendenze

I siti web di notizie sono di solito i primi a proporre le ultime tendenze del mercato. Queste fonti sono la scelta giusta per gli scrapers che le tengono aggiornate. Una soluzione automatizzata di scraping delle notizie arricchisce il processo di analisi dei dati con dati di qualità e significativi.

Altamente conforme a tutti i domini

I siti web di notizie sono conformi a quasi tutti i domini possibili. Come indica la parola "news", raccolgono informazioni da tutte e quattro le direzioni e trattano articoli di notizie su diversi argomenti. Questo aiuta gli scrapers ad accedere alle informazioni su tutti i campi in un unico sito. Le notizie non sono solo in forma cartacea. Sono anche conformi ai dispositivi e alle applicazioni digitali.

Facile accesso ai dati storici

Un elemento necessario nell'analisi dei dati sono i dati degli esperimenti precedenti. Gli analisti devono conoscere le tecniche utilizzate nelle attività precedenti e le loro percentuali di successo e di insuccesso per capire quale sia la strategia migliore. L'analisi dei dati esistenti può servire come input prezioso per le future intuizioni aziendali.

Fonte affidabile di prove fattuali

Al giorno d'oggi le persone sono più propense a inviare notizie false per guadagnare popolarità. Individuare l'autenticità dei dati è un processo piuttosto complesso. Per questo motivo gli analisti si affidano soprattutto a siti web di notizie che forniscono articoli verificati.

Aiuta a trovare nuove idee

Per quanto riguarda gli articoli di qualità, gli utenti possono trovare nuove idee per costruire il proprio business. Gli uomini d'affari possono progettare le loro strategie di marketing con i recenti lanci di prodotti e le tendenze in arrivo.

Casi d'uso del news scraping

I servizi di scraping delle notizie supportano le persone in molteplici applicazioni che possono aiutare l'organizzazione a crescere in termini di mercato commerciale.

Feedback sulla reputazione

Le organizzazioni possono tenere traccia delle notizie sulle proprie aziende. Gli articoli di cronaca possono essere corredati da recensioni del pubblico o da sondaggi che consentono alle aziende di conoscere l'opinione della gente su di loro. Questo sistema di monitoraggio della reputazione aiuta gli analisti a sapere se i loro piani stanno andando bene o se è necessario apportare modifiche.

Analisi del rischio

Dagli articoli di cronaca si può capire la domanda del mercato e le cose che non funzionano. Questo aiuta le aziende a spostare l'attenzione dai prodotti obsoleti e a concentrarsi sulle tendenze attuali.

Analisi dei concorrenti

L'estrazione di dati sui vostri concorrenti può darvi una breve idea delle loro funzioni e strategie. Analizzare le percentuali di successo e di fallimento dei vostri concorrenti è importante quanto analizzare le vostre. Raccogliere dati da sondaggi sulla vostra nicchia vi permetterà di avere un vantaggio sui vostri concorrenti.

Previsioni meteo

Le imprese dipendono anche da fattori esterni, come la posizione geografica o il clima. Gli analisti aziendali possono raccogliere articoli di notizie sulle previsioni del tempo. Questi dati meteorologici possono aiutare gli analisti a prendere decisioni sull'espansione delle loro attività nei vari Paesi.

Analisi del sentimento

Lo scraping di notizie viene utilizzato nell'analisi del sentiment. Gli analisti raccolgono le recensioni pubbliche dai siti di notizie e sottopongono questi dati all'analisi del sentiment. In quest'analisi, si cerca di capire l'emozione del pubblico facendo corrispondere le parole positive e negative. Questo aiuta gli imprenditori a capire come le persone reagiscono e si sentono riguardo al loro prodotto o servizio. 

Come fare lo scraping di articoli di notizie?

Gli operatori economici possono effettuare lo scraping dei dati dagli articoli di notizie da soli o farsi assistere da una società di soluzioni di scraping di terze parti. Lo scraping manuale richiede un programmatore qualificato che sia in grado di sviluppare uno strumento di scraping con programmi Python o R. Python offre alcune librerie predefinite per la raccolta di informazioni dai siti web. Poiché lo scraping è qualcosa di più della normale estrazione di dati, gli utenti dovrebbero utilizzare i proxy. I proxy consentono agli utenti di raccogliere tonnellate di dati senza restrizioni.

Un singolo sviluppatore potrebbe avere difficoltà a gestire tutti questi processi. In questo caso, si può optare per soluzioni di scraping standard, in grado di raschiare efficacemente i dati delle notizie da più siti con l'aiuto di proxy.

Scraping di notizie con Python

Esistono alcuni prerequisiti per lo scraping di google news dai risultati delle SERP. Le librerie Python possono aiutare gli utenti a semplificare il processo di scraping del web. 

• Scaricare Python - Utilizzare la versione compatibile.
• Utilizzare il prompt dei comandi per installare python.
• Installare la libreria delle richieste per richiedere i dati.
• Installare Pandas per l'analisi dei dati.
• Installare BeautifulSoup e lxml per analizzare il contenuto HTML.

Per installare tutti questi elementi, utilizzate il prompt dei comandi ed eseguite il seguente comando.

pip installa richieste pip installare lxml pip installare beautifulSoup4

Importare queste librerie prima di iniziare

importare richieste importare pandas importare beautifulSoup, lxml

Ottenere i dati sulle notizie

I moduli requests di Python consentono agli utenti di inviare richieste HTTP. Importare il modulo requests e creare un oggetto response per ottenere i dati dall'URL desiderato. Creare una variabile di risposta e utilizzare il metodo get() per raccogliere dati da siti web mirati, come WikiNews.

response = requests.get(https://en.wikipedia.org/wiki/Category:News_websites)

Quindi stampare lo stato delle richieste. Vedendo il codice di stato, gli utenti possono scoprire se la pagina è stata scaricata con successo o se presenta errori. Per conoscere il significato di ciascun errore, consultare la pagina degli errori del proxy.

Stampa della risposta

Quindi, per stampare il contenuto della pagina, utilizzare il codice seguente e stampare l'intera pagina.

print(response.status_code) print(response.text)

Parsing della stringa

Dopo aver ottenuto e stampato il contenuto della pagina web, il passo successivo necessario è il parsing. La risposta stampata del passo precedente è una stringa. Per eseguire le operazioni di scraping necessarie sui dati estratti, gli utenti devono convertire la stringa in un oggetto python. Consultate questa pagina per imparare a leggere e analizzare JSON con python.

Python fornisce diverse librerie, come lxml e beautiful soap, per analizzare le stringhe. 

Per utilizzarlo, creare una variabile e analizzare il testo estratto con una funzione di parsing chiamata 'BeautifulSoup'. La variabile 'response.text' restituirà i dati di testo della risposta.

soup_text = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')

Estrarre il contenuto particolare

Gli scrapers di notizie possono cercare determinate informazioni dal sito web. In questo caso, utilizzano find() che restituisce l'elemento richiesto.

Usare questa funzione find con la variabile 'soup_text' per restituire l'elemento richiesto dal contenuto analizzato. Utilizzare i tag HTML, come 'title', come variabile e il metodo 'get_text()' restituisce il contenuto del titolo.

titolo = soup.find('titolo') print(titolo.get_text())

Per estrarre altri dettagli, si possono usare anche attributi come class e itemprop per estrarre dati sulle notizie. 

Codice completo:

importare richieste, pandas, beautifulSoup, lxml response = requests.get("https://en.wikipedia.org/wiki/Category:News_websites">https://en.wikipedia.org/wiki/Category:News_websites) print(response.text) soup_text = BeautifulSoup(response.text, 'lxml') titolo = soup.find('titolo') print(titolo.get_text())

Le sfide dello scraping di notizie

Questa tecnica di aggregazione delle notizie, estremamente vantaggiosa, comporta ovviamente anche alcune sfide. Alcune delle sfide più comuni che gli scrapers devono affrontare sono le seguenti.

Restrizioni geografiche

Alcuni siti con restrizioni geografiche non consentono agli utenti di estrarre dati da altri Paesi. Questi geoblocchi possono impedire agli scrapers di avere dati globali nelle loro analisi. Esempio: Un sistema di previsione della Borsa internazionale richiede input da più Paesi. Se lo sviluppatore non può estrarre i valori azionari di altri Paesi, ciò influisce sull'accuratezza del sistema di previsione.

Blocchi IP

Quando i siti di notizie trovano alcuni indirizzi IP che richiedono ripetutamente dati dai loro siti, potrebbero sospettare l'identità dell'utente e impedirgli di fare scraping di articoli di notizie. Possono limitare l'accesso a quello specifico indirizzo IP estraendo i dati dai siti di notizie.

Bassa velocità

Il web scraping di articoli di notizie è un processo di estrazione ripetuta di dati da siti web di notizie. L'invio di richieste ripetute a un sito web può rallentare la velocità di elaborazione.

I proxy nello scraping di notizie

Lo scraping di notizie è possibile anche senza proxy. Tuttavia, l'uso dei proxy può semplificare il processo di scraping risolvendo le sfide. I proxy, grazie alla loro funzione di anonimato, possono superare tutte le sfide dello scraping. Quando i proxy utilizzano il loro indirizzo per nascondere l'identità reale dell'utente, possono facilmente affrontare i blocchi IP e i geoblocchi.

Perché scegliere Proxyscrape per lo scraping di notizie?

Forniamo un

Proxyscrape fornisce proxy di diversi tipi e protocolli, in modo che gli utenti possano scegliere il proxy di un paese specifico per aggirare le restrizioni. Il loro pool di proxy residenziali contiene milioni di proxy ad alta larghezza di banda, in modo che gli utenti non debbano compromettere la velocità di scraping. I proxy dedicati avranno un indirizzo IP unico per ogni utente, in modo che i server web e gli ISP non possano facilmente risalire all'identità degli utenti. I proxy condivisi, come i proxy per centri dati e i proxy residenziali, forniscono pool di proxy con diversi tipi di proxy per sbloccare i siti bloccati con più proxy.

Elevata larghezza di banda - Questi proxy hanno un'elevata larghezza di banda che facilita agli scrapers la raccolta di dati multidimensionali da varie fonti. 

Uptime - L'uptime del 100% garantisce una funzionalità di scraping ininterrotta che aiuta gli utenti ad avere sempre a disposizione i dati più recenti. 

Tipi multipli - Proxyscrape fornisce proxy di diversi tipi. Fornisce proxy condivisi per centri dati, proxy condivisi residenziali e proxy dedicati. I loro pool di IP residenziali consentono agli utenti di utilizzare indirizzi IP diversi per ogni richiesta e i loro proxy privati aiutano le persone a possedere un unico proxy per loro stessi. Esistono anche proxy per diversi protocolli, come i proxy HTTP e i proxy Socks.

Global Proxy - Proxyscrape fornisce proxy di diversi Paesi. In questo modo, gli utenti possono utilizzare i proxy della località desiderata per raccogliere le notizie da quella località. 

Efficienti dal punto di vista dei costi - Offrono proxy di qualità superiore a prezzi accessibili. Scoprite i nostri prezzi interessanti e le nostre numerose opzioni di proxy.

Domande frequenti

Domande frequenti:

Pensieri conclusivi

Lo scraping di siti web di notizie è una parte del web scraping in cui gli scrapers si concentrano sugli articoli di notizie per raccogliere dati preziosi e autentici. È possibile utilizzare una libreria python, come Requests, per inviare richieste HTTP al server. Tuttavia, queste librerie potrebbero non essere all'altezza in termini di velocità e qualità dello scraping. In questo caso, è possibile utilizzare dei proxy anonimi per accedere a più posizioni e raccogliere una grande quantità di dati ad alta velocità.