Costruire strumenti di scraping personalizzati con Python: una guida pratica

Introduzione al Web Scraping con Python

Il web scraping è una tecnologia strategica utilizzata per estrarre dati dai siti web. Questo processo automatizza il recupero delle informazioni dalle pagine web, trasformando i dati non strutturati in dati strutturati che le aziende possono utilizzare per una moltitudine di operazioni strategiche. Data la crescita esponenziale della generazione di dati e il vantaggio competitivo offerto dal processo decisionale basato sui dati, il web scraping con Python è ora parte integrante dei quadri operativi e strategici di vari settori.

Python è il linguaggio di programmazione preferito per lo sviluppo di soluzioni di web scraping personalizzate grazie alle sue robuste funzionalità e all'ecosistema di supporto. Ecco perché Python è particolarmente vantaggioso per le applicazioni aziendali:

Fonte: redswitch

• Facilità d'uso e leggibilità : la sintassi semplice di Python garantisce che gli script siano facili da scrivere e mantenere, il che è vitale per le aziende che desiderano adattarsi rapidamente ai cambiamenti del mercato.
• Librerie complete : Python offre librerie specializzate come BeautifulSoup, Scrapy e Selenium. Questi strumenti semplificano le attività relative al recupero dei dati, all'analisi HTML e all'automazione del browser, riducendo significativamente i tempi di sviluppo.
• Scalabilità : la flessibilità di Python supporta lo sviluppo sia di semplici script per esigenze di dati su piccola scala sia di sistemi complessi per l'elaborazione di dati aziendali su larga scala.
• Forte supporto della comunità : l'ampia comunità di sviluppatori Python è una risorsa inestimabile per la risoluzione dei problemi, gli aggiornamenti e l'apprendimento continuo, garantendo che le soluzioni aziendali rimangano aggiornate ed efficaci.

Configurazione dell'ambiente Python

Iniziare con Python per il web scraping richiede un ambiente configurato correttamente. Ecco come puoi configurare il tuo sistema per assicurarti che tutto funzioni senza intoppi per il tuo web scraping con progetti Python.

Installazione di Python

Per prima cosa devi installare Python. Si consiglia di scaricare l'ultima versione di Python 3 dal sito Web ufficiale di Python. Questa versione include tutte le funzionalità e i miglioramenti più recenti. Puoi verificare l'installazione aprendo il prompt dei comandi o il terminale e digitando python –version. Questo comando dovrebbe visualizzare il numero di versione, confermando che Python è pronto per l'uso.

Creazione di un ambiente virtuale

È consigliabile utilizzare un ambiente virtuale per i tuoi progetti Python. Ciò isola le librerie del tuo progetto dall'installazione globale di Python e previene i conflitti tra le dipendenze del progetto. Per creare un ambiente virtuale, vai alla directory del tuo progetto nel terminale ed esegui:

python -m venv env

Qui env è il nome della cartella dell'ambiente virtuale; puoi chiamarlo come preferisci. Per attivare l'ambiente virtuale, utilizzare il seguente comando:

Su Windows:

envScriptsactivate

Su macOS e Linux:

env/bin/activate sorgente

Installazione di pacchetti

Con il tuo ambiente configurato e attivato, puoi installare i pacchetti Python necessari per il web scraping. I pacchetti più comunemente utilizzati sono request per effettuare richieste HTTP e BeautifulSoup per l'analisi di documenti HTML e XML. Installa questi pacchetti eseguendo:

richieste di installazione pip beautifulsoup4

Questo comando recupera le ultime versioni di request e BeautifulSoup e le installa nel tuo ambiente virtuale.

Verifica dell'installazione di Python

Per garantire che l'installazione abbia esito positivo e che i pacchetti siano installati correttamente, puoi importarli in una shell Python. Basta digitare python nella riga di comando per aprire la shell, quindi inserire:

richieste di importazione

import bs4 # bs4 è il nome del pacchetto BeautifulSoup

Se non ci sono errori, i pacchetti sono installati correttamente e sei pronto per iniziare il web scraping con Python!

Questa configurazione fornisce una solida base per qualsiasi web scraping con progetto Python, consentendoti di lavorare con Python in modo efficace e gestire le dipendenze del tuo progetto in modo pulito.

Nozioni di base sui selettori HTML e CSS

Le pagine Web sono costruite utilizzando HTML (HyperText Markup Language), che struttura il contenuto attraverso l'uso di elementi e tag. Questi elementi sono gli elementi costitutivi di qualsiasi pagina web e comprendono tutto, dai titoli e paragrafi ai collegamenti e alle immagini. Per chiunque approfondisca il web scraping con Python, è indispensabile una conoscenza fondamentale dell'HTML poiché costituisce la base su come individuare ed estrarre i dati necessari.

Struttura HTML

Un documento HTML è strutturato come un albero di elementi, che inizia con il tag <html>, seguito dalle sezioni <head> e <body>. L'<head> contiene metadati e collegamenti a script e fogli di stile, mentre il <body> ospita il contenuto effettivo visualizzato sulla pagina web. Gli elementi all'interno del <body> sono definiti utilizzando tag come <p> per i paragrafi, <a> per i collegamenti ipertestuali, <table> per le tabelle e molti altri. Ogni elemento può anche avere attributi come class, id e style, che forniscono informazioni aggiuntive sull'elemento o ne modificano l'aspetto e il comportamento.

Selettori CSS

Fonte: atato

I selettori CSS (Cascading Style Sheets) sono modelli utilizzati per selezionare gli elementi a cui si desidera applicare uno stile o manipolare. Quando si raschiano dati web, i selettori CSS ti consentono di scegliere come target elementi specifici da cui desideri estrarre informazioni. Esistono diversi tipi di selettori CSS:

• I selettori di tipo scelgono gli elementi in base al nome del tag. Ad esempio, p seleziona tutti gli elementi <p>.
• I selettori di classe utilizzano l'attributo class di un elemento per la selezione. Ad esempio, .menu seleziona tutti gli elementi con class="menu".
• I selettori ID prendono di mira gli elementi in base all'attributo id. Ad esempio, #header seleziona l'elemento con id="header".
• I selettori di attributo cercano elementi in base alla presenza o al valore di un determinato attributo. Ad esempio, [href] seleziona tutti gli elementi con un attributo href.

Utilizzo di HTML e selettori di stile per lo scraping

Per estrarre in modo efficiente i dati da una pagina Web, è necessario ispezionare la pagina e comprenderne la struttura. Questa operazione viene in genere eseguita utilizzando gli Strumenti per sviluppatori nei browser Web come Chrome o Firefox. Qui puoi visualizzare l'HTML e identificare quali elementi contengono i dati che desideri acquisire. Una volta identificati, puoi utilizzare i selettori CSS per individuare questi elementi.

Ad esempio, se sei interessato a estrarre un elenco di titoli di notizie da una pagina web, potresti scoprire che ogni titolo è racchiuso in un tag <h1> all'interno di un elemento div che ha una classe "news-item". Il selettore CSS per questo potrebbe essere div.news-item h1, che seleziona tutti gli elementi <h1> che sono figli di elementi <div> con una classe "news-item".

Creazione del tuo primo script di scraping Python

Scrivere uno script Python per estrarre dati da una pagina Web può sembrare scoraggiante all'inizio, ma suddividendo il processo in passaggi gestibili, puoi iniziare a estrarre dati in pochissimo tempo. Ecco una semplice guida per creare il tuo primo script di scraping Python utilizzando le richieste e le librerie BeautifulSoup.

Passaggio 1: installare le librerie richieste

Prima di iniziare, assicurati di avere Python installato sul tuo sistema. Quindi, dovrai installare due librerie Python: richieste per recuperare la pagina web e BeautifulSoup per analizzare il contenuto HTML. Installa queste librerie utilizzando pip:

richieste di installazione pip beautifulsoup4

Passaggio 2: importare librerie

Avvia il tuo script importando le librerie necessarie. Crea un nuovo file Python e scrivi il seguente codice in alto:

richieste di importazione

da bs4 importa BeautifulSoup

Passaggio 3: recupera la pagina Web

Scegli l'URL della pagina web che desideri raschiare. Utilizza la funzione request.get() per recuperare la pagina. Questa funzione recupera la pagina web e memorizza la risposta in una variabile:

url = 'http://example.com' # Sostituisci con l'URL effettivo

risposta = richieste.get(url)

Passaggio 4: analizza il contenuto HTML

Una volta ottenuta la pagina Web, è necessario analizzare il contenuto HTML. Utilizza BeautifulSoup per analizzare Response.content e creare un oggetto BeautifulSoup:

zuppa = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

Passaggio 5: estrazione dei dati

Decidi quali dati vuoi estrarre. Ad esempio, se desideri eliminare tutti i titoli (contenuti nei tag <h1>) dalla pagina web, puoi utilizzare il metodo find_all() di BeautifulSoup:

intestazioni = soup.find_all('h1')

per l'intestazione nelle intestazioni:

stampa(intestazione.testo.strip())

Questo frammento di codice troverà tutti i tag <h1>, li scorrerà in ciclo e stamperà il testo all'interno di ciascun tag.

Passaggio 6: gestire i dati

Una volta estratti i dati, potresti volerli archiviare in un file o in un database, o magari ripulirli per l'analisi. Per semplicità, scriviamo le intestazioni in un file di testo:

con open('headings.txt', 'w') come file:

per l'intestazione nelle intestazioni:

file.write(f"{intestazione.text.strip()}n")

Passaggio 7: esegui lo script

Salva il tuo script ed eseguilo dalla riga di comando:

python tuo_nome_script.py

Sostituisci your_script_name.py con il nome del tuo file Python. Controlla l'output per assicurarti che lo script funzioni correttamente.

Questo script di base può essere espanso e modificato per estrarre diversi tipi di dati da vari siti Web. Man mano che acquisisci maggiore dimestichezza, puoi iniziare a esplorare il web scraping più avanzato con tecniche e strumenti Python.

Superare le sfide comuni dell'estrazione dei dati

Fonte: xtract

L'estrazione dei dati tramite web scraping può presentare numerose sfide, soprattutto quando si ha a che fare con strutture di siti Web complesse o contenuti dinamici. Comprendere queste sfide e sapere come affrontarle è fondamentale per un’efficace raccolta dei dati. Ecco alcuni problemi comuni che potresti incontrare e le strategie per superarli:

• Trattare con l'impaginazione

Molti siti Web utilizzano l'impaginazione per organizzare grandi insiemi di dati su più pagine, il che può complicare i processi di estrazione dei dati.

Soluzione: per gestire l'impaginazione, dovrai automatizzare il processo di accesso a ciascuna pagina e di estrazione dei dati richiesti. Ciò spesso comporta l'identificazione del pattern URL utilizzato dal sito Web per l'impaginazione e l'incorporazione di un loop nello script per scorrere tutte le pagine. Ad esempio, se gli URL cambiano tramite un semplice parametro di query (ad esempio, pagina=1, pagina=2), puoi costruire questi URL dinamicamente nel tuo script:

base_url = 'http://example.com/items?page='

for i in range(1, numero_di_pagine + 1):

url = f”{base_url}{i}”

risposta = richieste.get(url)

# Analizza ed estrae i dati come descritto in precedenza

• Scraping di contenuti dinamici

Alcuni siti web caricano i propri contenuti in modo dinamico utilizzando JavaScript, il che significa che i dati necessari potrebbero non essere presenti nell'HTML restituito da una semplice richiesta HTTP.

Soluzione: per i siti Web che fanno molto affidamento su JavaScript, sono spesso necessari strumenti come Selenium o Puppeteer, che possono automatizzare un browser reale. Questi strumenti possono interagire con la pagina web come farebbe un utente (facendo clic sui pulsanti, scorrendo, ecc.) e possono acquisire dati caricati dinamicamente:

dal webdriver di importazione del selenio

driver = webdriver.Chrome() # o webdriver.Firefox(), ecc.

driver.get('http://example.com/dynamic_content')

# Il codice per interagire con la pagina va qui

dati = driver.find_element_by_id('dati').testo

stampa(dati)

driver.esci()

• Gestione della limitazione della velocità e dei divieti IP

I siti web possono implementare limitazioni di velocità o bloccare il tuo IP se invii troppe richieste in un breve periodo.

Soluzione: per evitare di essere bannati o soggetti a limitazioni di velocità, dovresti:

• Effettua le richieste a un ritmo più lento. Implementa ritardi o intervalli di sospensione nel ciclo di scraping.
• Ruota gli indirizzi IP e gli user agent. L'utilizzo di proxy e la modifica degli user agent può aiutare a imitare utenti diversi e ridurre il rischio di essere bloccati.

tempo di importazione

importare casuale

per l'URL negli URL:

time.sleep(random.randint(1, 5)) # Sonno casuale per imitare il comportamento umano

risposta = request.get(url, headers={'User-Agent': 'La tua stringa User Agent'})

# Analizza la risposta

Archiviazione e gestione dei dati raschiati

Una volta recuperati con successo i dati dal Web, il passaggio fondamentale successivo è archiviarli e gestirli in modo efficace. Una corretta archiviazione dei dati non solo garantisce che i dati rimangano organizzati e accessibili, ma migliora anche la scalabilità dei flussi di lavoro di elaborazione dei dati. Ecco alcuni suggerimenti e best practice per archiviare e gestire i dati raccolti:

Scegliere il giusto formato di archiviazione

Il formato in cui memorizzi i dati raschiati può avere un impatto significativo sul modo in cui li utilizzerai in seguito. I formati comuni includono:

• CSV (valori separati da virgole) : ideale per dati tabulari con una struttura semplice. È ampiamente supportato ed è facile da importare in software per fogli di calcolo o database.
• JSON (JavaScript Object Notation) : ideale per dati gerarchici o annidati. JSON è molto apprezzato nelle applicazioni web e può essere utilizzato direttamente in ambienti JavaScript.
• XML (eXtensible Markup Language) : utile per dati con una struttura complessa o quando è necessario un formato autodescrittivo che supporti i metadati.

Utilizzo di database per dati su larga scala

Per raccolte di dati più estese o complesse, i database sono più adatti grazie alla loro scalabilità e capacità di query avanzate:

• Database relazionali (ad esempio MySQL, PostgreSQL) : eccellenti per dati strutturati che si adattano bene a tabelle e righe. I database SQL supportano query complesse e sono ideali per l'integrità dei dati e le operazioni transazionali.
• Database NoSQL (ad esempio MongoDB, Cassandra) : più adatti per dati non strutturati o semistrutturati o quando lo schema dei dati può evolversi nel tempo. Questi sono altamente scalabili e progettati per prestazioni elevate su set di dati di grandi dimensioni.

Integrità e convalida dei dati

Garantire l'accuratezza e la completezza dei dati ricavati è fondamentale:

• Implementare controlli durante il processo di scraping per convalidare i formati dei dati (ad esempio, date, numeri).
• Aggiorna regolarmente gli script di scraping dei dati per adattarli ai cambiamenti nel layout o nello schema del sito web di origine.

Pratiche efficienti di gestione dei dati

La gestione efficace di set di dati di grandi dimensioni è fondamentale per mantenere le prestazioni:

• Backup regolari : pianifica backup regolari dei tuoi dati per prevenire la perdita di dati.
• Indicizzazione dei dati : utilizza l'indicizzazione nei tuoi database per accelerare i tempi di query e migliorare i modelli di accesso.
• Elaborazione batch : per la manipolazione o l'analisi dei dati su larga scala, prendi in considerazione l'utilizzo di framework di elaborazione batch come Apache Hadoop o Spark.

Automatizzazione degli aggiornamenti dei dati

I dati web possono cambiare frequentemente, quindi è utile impostare script automatizzati per aggiornare i dati a intervalli regolari:

• Utilizza i processi cron (su Linux) o l'Utilità di pianificazione (su Windows) per eseguire periodicamente gli script di scraping.
• Monitora lo stato e le prestazioni delle tue operazioni di scraping per individuare e risolvere tempestivamente gli errori.

Considerazioni sulla sicurezza

Tieni presente la sicurezza quando archivi dati sensibili o personali:

• Rispettare le normative sulla protezione dei dati (ad es. GDPR, CCPA) per garantire la gestione dei dati in modo lecito.
• Crittografa i dati sensibili sia in transito che a riposo.

Esempio di archiviazione dei dati in CSV utilizzando Python:

1. Ecco un semplice esempio di come salvare i dati raschiati in un file CSV utilizzando Python:

importare csv

dati = [{'nome': 'Prodotto A', 'prezzo': '10'}, {'nome': 'Prodotto B', 'prezzo': '20'}]

chiavi = dati[0].chiavi()

con open('products.csv', 'w', newline="") come output_file:

dict_writer = csv.DictWriter(output_file, chiavi)

dict_writer.writeheader()

dict_writer.writerows(dati)

Insomma

Con le basi per un efficace web scraping, archiviazione e gestione dei dati ora nel tuo kit di strumenti, sei ben attrezzato per trasformare i dati grezzi in informazioni preziose. Il percorso dall'acquisizione dei dati alla trasformazione in intelligence utilizzabile è fondamentale per guidare le tue decisioni aziendali e le tue iniziative strategiche. Sei pronto a far crescere la tua azienda con soluzioni dati personalizzate? Contatta PromptCloud oggi stesso per esplorare come i nostri servizi di data scraping personalizzati possono potenziare i tuoi progetti. Immergiti più a fondo nel mondo del processo decisionale basato sui dati e inizia a trasformare il tuo approccio ai dati oggi stesso.