Che cos'è il Web Scraping

La quantità di dati su Internet è aumentata in modo esponenziale. Di conseguenza, è aumentata la domanda di analisi dei dati. Poiché l'analisi dei dati è molto diffusa, è necessario generare analisi da più di una risorsa. Pertanto, le aziende devono raccogliere i dati da diverse risorse. Prima di entrare nei dettagli del web

La quantità di dati su Internet è aumentata in modo esponenziale. Di conseguenza, è aumentata la domanda di analisi dei dati. Poiché l'analisi dei dati è molto diffusa, è necessario generare analisi da più di una risorsa. Le aziende devono quindi raccogliere i dati da diverse risorse.

Prima di entrare nei dettagli del web scraping, partiamo da zero.

Che cos'è il Web Scraping

Il web scraping è l'arte di estrarre dati da Internet in modo automatico e di utilizzarli per scopi significativi. Supponiamo di copiare e incollare il contenuto di internet in un file excel. Anche questo è web scraping, ma su scala molto ridotta. 

Il web scraping è diventato un campo molto diversificato e viene effettuato soprattutto tramite software. La maggior parte dei web scrapers è costituita da bot che visitano il sito web e raccolgono le informazioni rilevanti per gli utenti. Grazie all'automazione, questi bot possono svolgere lo stesso lavoro in un periodo di tempo molto breve. I dati sono in continuo aggiornamento e presentano molti vantaggi potenziali in quest'epoca in rapida evoluzione.

Tipo di dati da analizzare

Il tipo di dati da scrapare dipende dall'organizzazione. I tipi di dati comuni raccolti includono immagini, testi, informazioni sui prodotti, opinioni dei clienti, prezzi e recensioni. 

A cosa serve il Web Scraping?

Le applicazioni del web scraping sono innumerevoli.

• Le società di ricerche di mercato utilizzano gli scrapers per estrarre dati dai social media e da altri forum online per raccogliere informazioni come il sentimento dei clienti e l'analisi dei concorrenti.
• Google utilizza i web scrapers per analizzare i contenuti e classificarli di conseguenza. Raccolgono le informazioni da siti web di terzi prima di reindirizzarle al proprio.
• Anche lo scraping dei contatti è molto comune al giorno d'oggi. La maggior parte delle aziende utilizza il web scraping per raccogliere informazioni di contatto a fini di marketing. 
• Lo scraping del web è molto comune anche per gli annunci immobiliari, la raccolta di dati meteo, la conduzione di audit SEO e molto altro ancora.

Tuttavia, va notato che potrebbero esserci conseguenze pericolose se lo scraping del Web non viene eseguito correttamente. I cattivi scrapers spesso raccolgono informazioni sbagliate, che possono avere un impatto negativo.

Funzionamento di un Web Scraper

Analizziamo ora il funzionamento del web scraper.

1. Lo scraper effettua una richiesta HTTP al server.
2. Estrae e analizza il codice del sito web.
3. Salva i dati rilevanti a livello locale.

Entriamo ora nel dettaglio di ogni fase.

Eseguire una richiesta HTTP al server

Ogni volta che si visita un sito web, si effettua una richiesta HTTP a quel sito. È come bussare alla porta ed entrare in casa. Una volta approvata la richiesta, si può accedere alle informazioni contenute nel sito. Pertanto, il web scraper deve inviare una richiesta HTTP al sito a cui si rivolge.

Estrazione e parsing del codice del sito web

Una volta ottenuto l'accesso al sito web, il bot può leggere ed estrarre il codice HTML o XML del sito. Il codice analizza la struttura del sito web. In base al codice analizzato, lo scraper analizza il codice per estrarre gli elementi richiesti dal sito web.

Salvataggio dei dati in locale

La fase finale prevede il salvataggio dei dati in locale. Una volta che l'HTML o l'XML sono stati acceduti, scrapati e analizzati, è il momento di salvare i dati. I dati sono solitamente in forma strutturata. Ad esempio, sono memorizzati in diversi formati excel come .csv o .xls. 

Una volta terminato questo lavoro, è possibile utilizzare ulteriormente i dati per gli scopi desiderati. Ad esempio, si possono generare diversi tipi di analisi dei dati o analizzare le informazioni per generare vendite, ecc.

Vediamo ora come effettuare lo scraping dei dati in modo graduale.

Come effettuare lo scraping dei dati web

Le fasi del web scraping dipendono dallo strumento che si sta utilizzando, ma ne presentiamo brevemente i passaggi.

Trovare gli URL da sottoporre a scraping

La prima cosa da fare è individuare i siti web di propria scelta. Su Internet è presente una grande varietà di informazioni, per cui è necessario restringere le proprie esigenze.

Ispezione della pagina

È molto importante conoscere la struttura della pagina, come i diversi tag HTML e così via, prima di iniziare il web scraping, perché è necessario indicare al web scraper cosa deve essere scrappato.

Identificare i dati da raschiare

Supponiamo di voler avere le recensioni dei libri su Amazon. È necessario identificare la posizione nel backend. La maggior parte dei browser evidenzia automaticamente il contenuto selezionato nel frontend con il corrispondente backend. È necessario identificare i tag unici che racchiudono o annidano il contenuto pertinente.

Scrivere il codice necessario

Una volta trovati i tag annidati appropriati, è necessario incorporarli nel codice. In questo modo si indicherà al bot il tipo di informazioni specifiche che si desidera estrarre. La maggior parte delle operazioni di scraping del Web viene effettuata utilizzando le librerie Python. È necessario specificare esplicitamente i tipi di dati e le informazioni richieste. Ad esempio, si potrebbero cercare recensioni di libri. Pertanto, sono necessarie informazioni come il titolo del libro, il nome dell'autore, la valutazione, ecc.

Eseguire il codice

La fase successiva prevede l'esecuzione del codice in cui lo scrape richiede il sito, estrae i dati e li analizza di conseguenza.

Memorizzazione dei dati

Dopo aver raccolto e analizzato le informazioni e i dati rilevanti, la fase finale prevede la loro archiviazione. Esistono vari formati in cui i dati possono essere memorizzati e la scelta di quello più adatto è totalmente vostra. I diversi formati di Excel sono i più comuni per memorizzare i dati, ma altri formati utilizzati sono CSV e JSON.

Conclusione

In questo articolo abbiamo visto gli elementi essenziali del web scraping, approfondendo le basi, come ad esempio cosa sia il web scraping e le sue diverse applicazioni, considerando casi d'uso pratici. Inoltre, abbiamo approfondito le funzionalità del web scraping e i passaggi necessari per lo scraping dei dati web. Spero che questo articolo sia stato utile e che aggiunga ulteriori conoscenze ai lettori.

Per questa volta è tutto. Ci vediamo nelle prossime!