Secondo Statista, nel 2021 le vendite di e-commerce al dettaglio ammontavano a 4,9 trilioni di dollari nel mondo. Si tratta di un'enormità e si prevede che entro il 2025 raggiungerà i 7.000 miliardi di dollari. Come si può intuire, con questo grande potenziale di guadagno nel settore dell'e-commerce, la concorrenza è destinata a essere aggressiva.
Secondo Statista, nel 2021 le vendite di e-commerce al dettaglio ammontavano a 4,9 trilioni di dollari nel mondo. Si tratta di un'enormità e si prevede che entro il 2025 raggiungerà i 7.000 miliardi di dollari. Come si può intuire, con questo grande potenziale di guadagno nel settore dell'e-commerce, la concorrenza è destinata a essere aggressiva.
È quindi necessario adattarsi alle ultime tendenze per sopravvivere e prosperare in questa atmosfera ultra-competitiva. Se siete un operatore del mercato, il primo passo in questa direzione è analizzare i vostri concorrenti. Una componente chiave di questa analisi è il prezzo. Confrontando i prezzi dei prodotti dei vari concorrenti, si può ottenere il prezzo più competitivo sul mercato.
Inoltre, se siete un utente finale, potrete scoprire i prezzi più bassi per qualsiasi prodotto. Ma la vera sfida è che online sono disponibili molti siti di e-commerce. È impossibile andare manualmente su ogni sito e controllare il prezzo di ogni prodotto. È qui che entra in gioco la codifica informatica. Con l'aiuto del codice Python, possiamo estrarre le informazioni dai siti web. In questo modo, lo scraping dei prezzi dai siti web diventa una passeggiata.
Questo articolo illustra come raschiare i prezzi dai siti web di un sito di commercio elettronico utilizzando Python come esempio.
Non esitate a controllare la sezione che desiderate conoscere meglio.
Rilevare i prezzi dai siti web
Passo 1: installazione delle librerie necessarie:
Fase 2: Estrazione dei dati web:
Fase 4: eseguire il looping del codice per ottenere più dati:
Il Web Scraping è legale?
Prima di affrontare il tema dello scraping dei prezzi dai siti web, è necessario discutere la definizione e i fattori legali alla base del web scraping.
Il web scraping, noto anche come estrazione di dati dal web, utilizza i bot per effettuare il crawling di un sito web di destinazione e raccogliere i dati necessari. Quando si sente il termine "web scraping", la prima domanda che può venire in mente è se il web scraping sia legale o meno.
Questa risposta dipende da un'altra domanda: "Cosa farete con i dati scrapati?". È legale ottenere dati da altri siti web per analisi personali, poiché tutte le informazioni visualizzate sono destinate al consumo pubblico. Tuttavia, se i dati utilizzati per la propria analisi hanno un impatto sul proprietario originale dei dati in qualsiasi forma, è illegale. Nel 2019, tuttavia, un tribunale federale statunitense ha stabilito che il web scraping non viola le leggi sull'hacking.
In breve, è sempre meglio fare pratica nell'estrarre dati da siti web che non riguardano il proprietario originale dei dati. Un'altra cosa da tenere a mente è quella di raschiare solo ciò che serve. Lo scraping di tonnellate di dati dal sito web probabilmente influirà sulla larghezza di banda o sulle prestazioni del sito. È importante tenere sotto controllo questo fattore.
Se non vi è chiaro come verificare se il sito web consente o meno il web scraping, ci sono dei modi per farlo:
Controllare il file Robot.txt - Questo file di testo leggibile dall'uomo fornisce informazioni sulla quantità di dati che è possibile raschiare da determinati siti web. Un file di testo robotico aiuta a identificare cosa raschiare e cosa non raschiare. I diversi editori di siti web seguono formati diversi per i loro file robot. Si consiglia di controllare il file prima di eseguire il processo di scraping.File Sitemap - Un file Sitemap è un file che contiene le informazioni necessarie sulla pagina web, l'audio, il video e altri file relativi al sito web. I motori di ricerca leggono questo file per effettuare il crawling della pagina in modo più efficiente. Dimensione del sito web - Come già detto, il crawling di tonnellate di dati influisce sull'efficienza del sito web e sull'efficienza dello scraper. Tenete d'occhio le dimensioni del sito web. NOTA: in questo caso, le dimensioni del sito web si riferiscono al numero di pagine disponibili. Controllare i termini e le condizioni - È sempre una buona idea controllare i termini e le condizioni del sito web che si desidera scansionare. I termini e le condizioni contengono probabilmente una sezione relativa al web scraping, che include la quantità di dati che è possibile scrapare e la tecnologia utilizzata nei siti web.
Come raschiare i prezzi dai siti web usando Python?
Ora dovreste avere una conoscenza di base del web scraping e dei fattori legali alla base del web scraping. Vediamo come costruire un semplice scraper web per trovare i prezzi dei computer portatili da un sito di e-commerce. Per costruire lo scraper si utilizza il linguaggio Python e il notebook Jupyter.
5 passi per raschiare i prezzi dai siti web usando Python
Passo 1: installazione delle librerie necessarie:
In Python, una libreria chiamata "BeautifulSoup" raccoglie dati da altri siti web per effettuare lo scraping dei prezzi dai siti web.
Insieme a BeautifulSoup, utilizziamo "Pandas" e "request". Pandas è usato per creare una struttura di dati ed eseguire analisi di alto livello, mentre request è una libreria HTTP che aiuta a richiedere i dati dai siti web. Per installare queste librerie in python, utilizzare il codice riportato di seguito:
da bs4 importa BeautifuSoup
importare richieste
importare pandas come pd
importare urllib.parseFase 2: Estrazione dei dati web:
Per una migliore pratica, in questo esempio il nome del sito web non è visibile. Seguendo le linee guida legali per il web scraping menzionate in precedenza e i passaggi seguenti si otterrà il risultato. Una volta ottenuto l'indirizzo del sito web, è possibile salvarlo in una variabile e verificare se la richiesta è stata accettata o meno. Per estrarre i dati, seguite il codice python mostrato di seguito:
seed_url = 'example.com/laptops'
response = requests.get(seed_url) #Verifica se la richiesta è accettata o meno
response.status_code #200 è il codice riferito allo stato OK, che significa che la richiesta è stata accettata
200Lo status_code fornisce il risultato, se la richiesta è stata accettata o meno. Il codice di stato '200' significa che la richiesta è stata accettata. Ora, abbiamo ricevuto la richiesta. Il passo successivo consiste nell'analizzare i dati.
Fase 3: analisi dei dati:
Il parsing è il processo di conversione di un formato in un altro formato. In questo caso, viene eseguito il parsing dell'HTML, convertendo i dati (HTML) in un formato interno (python), in modo che l'ambiente possa eseguire i dati. L'immagine seguente mostra il codice python per eseguire il processo di parsing dei dati utilizzando la libreria BeautifulSoup:
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')Analizzando le pagine web, python ottiene tutti i dati come nomi, tag, prezzi, dettagli delle immagini e del layout della pagina.
Come già detto, il nostro obiettivo è trovare i prezzi del computer portatile su un sito di e-commerce. Le informazioni necessarie per questo esempio sono il nome del portatile e il suo prezzo. Per trovarli, visitate la pagina web che volete analizzare. Fate clic con il tasto destro del mouse sulla pagina web e selezionate l'opzione "ispeziona". Verrà visualizzato un terminale come questo:
Utilizzare l'opzione evidenziata per passare il mouse sul nome del portatile, sul prezzo e sul contenitore. In questo modo, è possibile vedere il codice div evidenziato nel terminale. Da qui si possono ottenere i dettagli della classe. Una volta ottenuti i dettagli della classe, inserire tutte le informazioni nel codice python sottostante.
results = soup.find_all('div', {'class':'item-container'})
len(results)
results[1]
#NECESSARY DATA:
#Name and Price of the item
Name_of_the_Item= soup.find('a', {'class':'item-title'}).get_text()
print(Name_of_the_Item)
price=soup.find('li', {'class':'price-current'}).get_text()
print(price)
Fase 4: eseguire il looping del codice per ottenere più dati:
Ora avete il prezzo per un singolo computer portatile. E se vi servono 10 computer portatili? È possibile utilizzando lo stesso codice nel ciclo for. Di seguito è riportato il codice Python per l'esecuzione di un ciclo for.
Name_of_the_item = []
Price_of_the_item = []
for soup in results:
try:
Name_of_the_item.append(soup.find('a', {'class':'item-title'}).get_text())
except:
Name_of_the_item.append('n/a')
try:
Price_of_the_item.append(soup.find('li', {'class':'price-current'}).get_text())
except:
Price_of_the_item.append('n/a')
print(Name_of_the_item)
print(Price_of_the_item)Fase 5: ottenere l'output:
Ora che tutti i passaggi per il web scraping sono stati completati, vediamo come si presenta l'output.
Per il nome dei portatili:
Per il prezzo dei portatili:
Questo non è un formato leggibile. Per convertirlo in un formato leggibile, preferibilmente in una tabella (dataframe), è possibile utilizzare la libreria pandas. Di seguito è riportato il codice python per eseguire questa operazione.
#Creating a dataframe
product_details=pd.DataFrame({'Name': Name_of_the_item, 'Price':Price_of_the_item})
product_details.head(10)
Ora appare leggibile. L'ultimo passo consiste nel salvare il dataframe in un file CSV per l'analisi. Il codice python per salvare il dataframe in formato CSV è mostrato di seguito.
product_details.to_csv("Web-scraping.csv")In questo modo è possibile eseguire una semplice analisi della concorrenza, concentrandosi sui prezzi dei prodotti. Invece di farlo manualmente, il web scraping automatizzato con python è un metodo efficiente e consente di risparmiare molto tempo.
ProxyScrape:
Come discusso in precedenza su come verificare se il sito web consente il web scraping, i proxy vi aiuteranno a risolvere il problema.
I proxy aiutano a mascherare l'indirizzo IP locale e possono rendere l'utente anonimo online. In questo modo, è possibile raschiare i dati dai siti web senza problemi. ProxyScrape è il posto migliore per ottenere proxy premium e proxy gratuiti. I vantaggi dell'utilizzo di ProxyScrape sono:
- Nasconde la vostra identità, assicurandovi di non essere bloccati.
- Può essere utilizzato su tutti i sistemi operativi.
- Supporta la maggior parte dei moderni standard web.
- Nessun limite di download.
- Aiuta a eseguire lo scraping del Web senza compromettere l'efficienza dello scraper.
- Garanzia di uptime del 99%.
Domande frequenti:
Domande frequenti:
1. Cosa fa un web scraper?
2. È legale effettuare il web scraping per raccogliere i prezzi dai siti web?
3. I proxy aiutano a eseguire lo scraping del Web?
Conclusione:
In questo articolo abbiamo visto come raschiare i prezzi dai siti web utilizzando python. Il web scraping è un modo efficiente per ottenere dati online. La maggior parte dei Kickstarter utilizza il web scraping per ottenere i dati necessari seguendo tutte le linee guida etiche senza spendere molto tempo e risorse. Sono disponibili online strumenti di web scraping dedicati a varie informazioni, come prezzi e informazioni sui prodotti. Per saperne di più sugli strumenti di web scraping, visitate questo sito.
Questo articolo spera di aver fornito informazioni sufficienti per rispondere alla domanda: "Come recuperare i prezzi dai siti web?". Ma la realtà è che non esiste un modo preciso per raschiare i prezzi dai siti web. È possibile utilizzare strumenti di web scraping dedicati per raschiare i prezzi dai siti web o creare i propri script python per raschiare i prezzi dai siti web. In entrambi i casi, potete risparmiare tempo e raccogliere molti dati senza difficoltà.
Punti di forza:
- Il web scraping è un modo efficiente per ottenere i dati online senza spendere molto tempo e risorse.
- Il processo di web scraping deve essere eseguito seguendo tutte le linee guida etiche.
- Per lo scraping del web si utilizzano librerie Python come "BeautifulSoup".
- L'uso dei proxy aiuta a eseguire lo scraping del Web senza interferenze.
DISCLAIMER: Questo articolo è strettamente a scopo didattico. Senza seguire le linee guida corrette, l'esecuzione del web scraping può essere considerata un'attività illegale. Questo articolo non supporta in alcun modo lo scraping illegale del Web.