I dati sono una delle forze trainanti del nostro mondo. Ogni aspetto della nostra vita quotidiana ruota attorno ai dati. Senza dati è impossibile raggiungere la crescita tecnologica che abbiamo oggi. I dati sono fondamentali per qualsiasi organizzazione, indipendentemente dal settore. Le organizzazioni più importanti hanno le loro banche dati e i loro data lake. Prendono i dati e li analizzano per ottenere una visione migliore. A volte è necessario raccogliere i dati dall'esterno, raccogliendoli online. È in questa situazione che il web scraping si rivela migliore. Molte comunità di data science incoraggiano il web scraping etico per raccogliere diverse forme di dati per varie analisi. Nelle prossime sezioni parleremo di web scraping e dei migliori strumenti di web scraping in python.
Non esitate a saltare a qualsiasi sezione per saperne di più sugli strumenti di web scraping in python!
In parole semplici, il web scraping, noto anche come screen scraping, consiste nell'estrarre una grande quantità di dati da varie fonti online. Si tratta di un processo automatizzato senza interazioni umane. La maggior parte delle persone è spesso fuorviata dal processo effettivo di web scraping. Il processo di web scraping consiste nell'estrarre i dati da una fonte mirata e nell'organizzarli. Ogni volta che si esegue lo screen scraping, i dati sono in un formato non strutturato, quindi senza dati etichettati. Il processo di estrazione dei dati web comprende anche la gestione di questi dati non strutturati in dati strutturati, utilizzando una struttura di dati.
Esistono vari modi per eseguire il processo di scraping del web, come la creazione di uno script automatico da zero o l'utilizzo di uno strumento API per lo scraping di siti web, come Twitter, Facebook e Reddit. Alcuni siti web dispongono di API dedicate che consentono lo scraping di una quantità limitata di dati, mentre altri non ne dispongono. In questi casi, è meglio eseguire il processo di scraping del web per estrarre i dati da questi siti web.
Il Web scraping è composto da due parti: uno scraper e un crawler. Lo scraper è un algoritmo di apprendimento automatico che aiuta a identificare i dati richiesti seguendo i link. Un crawler è uno strumento utilizzato per estrarre i dati dall'obiettivo. Gli utenti possono modificare sia lo scraper che il crawler.
Tecnicamente, il processo di scraping del Web inizia con l'immissione di un URL di partenza. Questi URL fungono da porta d'accesso ai dati. Lo scraper segue questi URL fino a quando non arriva a poter accedere alla parte HTML dei siti web. Come già detto, il crawler è uno strumento che esamina i dati HTML e i documenti XML, esegue lo scraping dei dati e produce il risultato in un formato definito dall'utente, solitamente in un foglio di calcolo Excel o in un formato CSV (Comma-separated file). L'altra configurazione è il file JSON. Questo file JSON è utile per automatizzare l'intero processo invece di eseguire lo scraping una tantum.
In base ai requisiti, i web scrapers possono essere distinti in quattro tipi:
Web scraper autoscritto - Questo tipo si basa sulla creazione di un web scraper utilizzando un linguaggio di programmazione a scelta. Il più popolare è python. Per questo approccio è necessario avere conoscenze avanzate di programmazione.
Web scraper pre-scripted - Questotipo utilizza un web scraper già scriptato. Questo può essere scaricato online per avviare il processo di scraping del web. Il web scraper pre-costruito consente di modificare l'opzione in base alle proprie esigenze. Non è richiesta alcuna conoscenza di programmazione.
Estensione del browser - Alcune API di web scraping sono disponibili come estensione del browser (add-on). È sufficiente attivarla con il browser predefinito e indicare il percorso del database per salvare i dati estratti, come un foglio Excel o un file CSV.
Scraper web basati su cloud - Esistono pochissimi scraper web basati su cloud. Questi scraper web vengono eseguiti su un server cloud gestito dall'azienda da cui è stato acquistato il web scraper. Il vantaggio principale è rappresentato dalle risorse di calcolo. Con un web scraper basato su cloud, il web scraping è una risorsa impegnativa, quindi il computer può concentrarsi su altre attività essenziali.
Python è ampiamente considerato il miglior linguaggio di programmazione per principianti grazie alla sua elevata leggibilità, che spesso aiuta i principianti a iniziare il loro percorso nel campo della programmazione. Per lo stesso motivo, python è molto applicabile al web scraping. Ci sono sei librerie e strumenti di web scraping in python che consideriamo i migliori. NOTA: alcuni di questi strumenti consistono in librerie python con una funzione specifica nel processo di scraping del web
Probabilmente la libreria più basilare e standard di python è utilizzata principalmente come uno dei migliori strumenti di web scraping in python. Il primo passo del web scraping è la "richiesta" dei dati HTML dal server del sito web di destinazione per recuperare i dati. Le richieste fatte alla libreria di richiesta sono GET e POST. I due principali svantaggi sono che la libreria request non può essere usata in modo efficiente quando il sito web di destinazione è costituito da puro javascript e non può essere usata per analizzare l'HTML.
Ecco il codice python per installare la libreria requests:
importare le richieste
dati =richieste.request("GET", "https://www.example.com")
datiNOTA: È possibile importare le richieste utilizzando solo Juypter notebook o Google Collab. Se si utilizza CMD su Windows, Linux o macOS, è possibile installare requests utilizzando il metodo pip. Il codice python per installare le richieste è "pip install requests". La cosa principale da ricordare è che python è dotato di "urllib" e "urllib2". Urllib può essere usato al posto di request, ma lo svantaggio è che a volte è necessario usare sia urllib che urllib2, il che comporta una maggiore complessità dello script di programmazione.
Questa libreria è una versione aggiornata della libreria request. La libreria LXML elimina l'inconveniente della libreria request, che analizza l'HTML. La libreria LXML è in grado di estrarre una grande quantità di dati a una velocità elevata, con prestazioni ed efficienza elevate. La combinazione di request e LXML è la migliore per rimuovere i dati dall'HTML.
BeautifulSoup è probabilmente la libreria più utilizzata tra gli strumenti di web scraping in python, perché è più facile da usare sia per i principianti che per gli esperti. Il vantaggio principale dell'uso di BeautifulSoup è che non ci si deve preoccupare di un HTML mal progettato. Anche la combinazione di BeautifulSoup e request è comune negli strumenti di web scraping. Lo svantaggio è che è più lento rispetto a LXML. Si raccomanda di usare BeautifulSoup insieme al parser LXML. Il codice python per installare BeautifulSoup è "pip install BeautifulSoup".
È lecito definire Scrapy l'eroe del web scraping. Scrapy non è una libreria python, ma un framework di scraping web a tutti gli effetti. Nel backend, Scrapy consiste in un bot in grado di inviare simultaneamente più richieste HTTP alla fonte. Anche se Scrapy è un framework robusto per lo scraping del web, è possibile aggiungere plugin per aumentarne le funzionalità. Lo svantaggio principale di Scrapy è che non ha la capacità, come selenium (che vedremo nella prossima sezione), di gestire javascript. Scrapy può superare questo inconveniente utilizzando qualsiasi libreria che supporti l'estrazione di dati da un sito web dinamico.
Selenium è stato creato da Jason Huggins per il test automatico delle applicazioni web. L'inconveniente di Scrapy, che non è in grado di gestire facilmente le pagine Javascript, è il punto di forza di Selenium. Poiché Selenium è in grado di eseguire lo scraping di pagine web dinamiche, è anche in grado di eseguire lo scraping di dati da tali pagine web. Tuttavia, si consiglia di utilizzare Selenium quando si lavora su progetti di piccole dimensioni e quando il tempo non è essenziale. Dal momento che Selenium esegue javascript su ogni pagina della sorgente in questione, tende a essere lento rispetto ad altre librerie e framework python.
È vero che i siti web stanno cambiando rapidamente e stanno diventando più complessi. Lo scraping del web su larga scala sta diventando più difficile, come lo scraping dei dati da un sito di e-commerce.
Ma import.io ha una soluzione. Grazie a una tecnologia all'avanguardia nel campo del web scraping, è possibile eseguire lo scraping di più siti web contemporaneamente senza ritardi. L'aspetto migliore di import.io è che si tratta di uno strumento in grado di controllare automaticamente i dati sottoposti a scraping e di eseguire verifiche QA a intervalli regolari.
Questa funzione può essere utilizzata per evitare lo scraping di valori nulli o duplicati. È possibile eseguire lo scraping di vari tipi di dati, come i dettagli dei prodotti, le classifiche, le recensioni, le domande e le risposte e la disponibilità dei prodotti.
Se siete un marketer dei social media, datastreamer è lo strumento migliore per scrappare un gran numero di dati pubblici dai siti web dei social media. Con DataStreamer è possibile integrare dati non strutturati con un'unica API.
Con DataStreamer, potete alimentare la vostra pipeline di dati con oltre 56.000 contenuti e 10.000 arricchimenti al secondo. Personalizzate i dati filtrando e aggregando i dati in base alle domande a cui volete rispondere.
Un proxy non è uno strumento python vero e proprio, ma è necessario per lo scraping del web. Come già detto, il web scraping deve essere eseguito con attenzione, poiché alcuni siti web non consentono di estrarre dati dalle loro pagine. Se lo fate, molto probabilmente bloccheranno il vostro indirizzo IP locale. Per evitare ciò, un proxy maschera il vostro indirizzo IP e vi rende anonimi online.
ProxyScrape è uno dei più popolari e affidabili fornitori di proxy online. I tre servizi proxy includono server proxy dedicati ai centri dati, server proxy residenziali e server proxy premium. Quindi, qual è la migliore soluzione possibile per il miglior proxy HTTP per lo scraping del web? Prima di rispondere a questa domanda, è meglio vedere le caratteristiche di ciascun server proxy.
Un proxy dedicato per data center è il più adatto per le attività online ad alta velocità, come lo streaming di grandi quantità di dati (in termini di dimensioni) da vari server a scopo di analisi. È uno dei motivi principali per cui le organizzazioni scelgono i proxy dedicati per trasmettere grandi quantità di dati in breve tempo.
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.
Il prossimo è un proxy residenziale. Quello residenziale è il proxy ideale per tutti i consumatori. Il motivo principale è che l'indirizzo IP di un proxy residenziale assomiglia all'indirizzo IP fornito dall'ISP. Ciò significa che ottenere il permesso dal server di destinazione per accedere ai suoi dati sarà più facile del solito.
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.
L'ultimo è il proxy premium. I proxy premium sono identici ai proxy dedicati ai datacenter. La funzionalità rimane la stessa. La differenza principale è l'accessibilità. Nei proxy premium, l'elenco dei proxy (l'elenco che contiene i proxy) è reso disponibile a tutti gli utenti della rete ProxyScrape. Per questo motivo i proxy premium costano meno dei proxy dedicati ai data center.
Qual è quindi la migliore soluzione possibile per il miglior proxy HTTP per il web scraping? La risposta è "proxy residenziale". Il motivo è semplice. Come detto in precedenza, il proxy residenziale è un proxy a rotazione, il che significa che il vostro indirizzo IP cambierà dinamicamente nel corso di un periodo di tempo, il che può essere utile per ingannare il server inviando molte richieste in un breve lasso di tempo senza ottenere un blocco dell'IP.
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.
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Il web scraping è uno strumento essenziale per ogni data scientist e analista. Con esso, gli scienziati dei dati possono ottenere una migliore comprensione dei dati e fornire una soluzione migliore per i problemi del mondo di oggi. Se siete SEO/commercianti digitali, gli strumenti di web scraping in Python sono indispensabili. Gli strumenti di web scraping Python vi aiutano a risparmiare molto tempo e a raccogliere facilmente i dati di cui avete bisogno senza alcuna difficoltà. Questo articolo spera di fornire informazioni sufficienti sui "8 migliori strumenti di web scraping in Python".
DISCLAIMER: Questo articolo è strettamente a scopo didattico. Senza seguire le linee guida corrette, l'esecuzione di scraping del Web può essere illegale. Questo articolo non supporta in alcun modo il web scraping illecito.