In un mondo che fa sempre più affidamento sui dati, la capacità di raccogliere e analizzare grandi quantità di informazioni può dare alle aziende e ai professionisti un notevole vantaggio competitivo. Il web scraping, il processo di estrazione dei dati dai siti web, è un potente strumento nell'arsenale di analisti di dati, sviluppatori web, digital marketer e programmatori Python. Questa guida illustra le tecniche di base e avanzate di web scraping, evidenzia le migliori pratiche e presenta l' API di web scraping di ProxyScrape come soluzione flessibile per siti web statici e dinamici.
Per determinare se un sito web è statico o dinamico:
Questi metodi rappresentano solo alcuni modi per determinare se un sito web è statico o dinamico. Sebbene esistano altre strategie, abbiamo analizzato e identificato queste tecniche, che riteniamo ampiamente utilizzate ed efficaci.
Per scrappare contenuti statici, Python offre robuste librerie come `requests` per fare richieste HTTP e `BeautifulSoup` per analizzare documenti HTML e XML. Ecco un semplice esempio:
importare le richieste
da bs4 importa BeautifulSoup
response = requests.get('http://example.com')
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Estrarre i dati desiderati
dati = soup.find_all('p')Questo metodo è perfetto per coloro che hanno appena iniziato il loro percorso di scraping del web. È efficace per i siti web con contenuti statici, che richiedono una configurazione minima.
I siti web dinamici rappresentano una sfida diversa. Questi siti web caricano i loro contenuti in modo asincrono con JavaScript, il che significa che il semplice scraping HTML non funziona perché i dati non sono presenti nel caricamento iniziale della pagina.
Esistono due modi per affrontare lo scraping dinamico dei siti web:
Per effettuare lo scraping di contenuti dinamici, strumenti come Playwright imitano l'interazione di un utente reale con il browser, consentendo di effettuare lo scraping di dati caricati dinamicamente. Ecco una breve panoramica sull'uso di Playwright con Python:
da playwright.sync_api import sync_playwright
if __name__ == '__main__':
con sync_playwright() as p:
browser = p.chromium.launch(headless=True)
pagina = browser.new_page()
page.goto('https://www.scrapethissite.com/pages/ajax-javascript/')
# Simulare le interazioni qui
page.click('//*[@id="2014"]')
# Estrarre il contenuto dinamico
content = page.inner_text('//*[@id="oscar"]/div/div[5]/div/table')
print(contenuto)
browser.close()import requests
# URL from the AJAX request
url = 'https://example.com/api/data'
# Any headers you observed that are necessary, like user-agent, authorization tokens, etc.
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Linux; Android 10; K) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Mobile Safari/537.36,gzip(gfe)',
'Authorization': 'Bearer token_if_needed'
}
# If it's a POST request, you might also need to send data
data = {
'example_key': 'example_value'
}
# Replace 'get' with 'post' if the request type is POST
response = requests.get(url, headers=headers, data=data if 'post' in locals() else None)
# To view the response
print(response.json()) Sebbene la padronanza delle richieste e di Playwright o di qualsiasi altra libreria client Http possa essere gratificante, richiede tempo e impegno per essere gestita correttamente. Un approccio alternativo consiste nello sfruttare un'API di scraping del Web che astrae la complessità delle attività di scraping. Non solo gestisce l'invio delle richieste HTTP, ma fornisce anche assistenza con tecniche anti-ban per evitare di essere bloccati da alcuni siti web.
ProxyScrape offre un' API di Web Scraping che semplifica l'estrazione di dati da siti web statici e dinamici.
Le caratteristiche dell'API includono:
Questa è un'illustrazione di come sia possibile incorporare la nostra API di web scraping nei vostri script Python per siti web statici o per chiamare un endpoint API estratto dal pannello di ispezione del vostro browser:
import requests
import base64
import json
data = {
"url": "https://books.toscrape.com/",
"httpResponseBody": True
}
headers = {
'Content-Type': 'application/json',
'X-Api-Key': 'YOUR_API_KEY'
}
response = requests.post('https://api.proxyscrape.com/v3/accounts/freebies/scraperapi/request', headers=headers, json=data)
if response.status_code == 200:
json_response = response.json()
if 'browserHtml' in json_response['data']:
print(json_response['data']['browserHtml'])
else:
print(base64.b64decode(json_response['data']['httpResponseBody']).decode())
else:
print("Error:", response.status_code)Ecco un esempio in cui aspettiamo che inizi il caricamento della favicon. Di solito è l'ultima richiesta a partire sul sito web di prova che stiamo usando.
import requests
import json
url = 'https://api.proxyscrape.com/v3/accounts/freebies/scraperapi/request'
headers = {
'Content-Type': 'application/json',
'X-Api-Key': '<your api key>' # Make sure to replace <your api key> with your actual API key
}
payload = {
"url": "https://books.toscrape.com/",
"browserHtml": True,
"actions": [
{
"action": "waitForRequest",
"urlPattern": "https://books.toscrape.com/static/oscar/favicon.ico",
"urlMatchingOptions": "exact"
}
]
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
# Print the response from the server
print(response.text) # Prints the response body as textIndipendentemente dagli strumenti o dalle API scelti, il rispetto delle condizioni d'uso dei siti web, la limitazione della velocità di richiesta per evitare i divieti IP e l'utilizzo di proxy per lo scraping anonimo sono best practice fondamentali. ProxyScrape non solo fornisce proxy premium, residenziali, mobili e dedicati per queste esigenze, ma incoraggia lo scraping web etico.
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