Il web scraping è migliore in R o in Python?

Indice :

Desideri estrarre dati dal web, ma sei indeciso tra utilizzare R o Python Niente panico! In questo articolo vi proponiamo proprio un piccolo confronto tra Python e R in materia di web scraping.

Ecosistema, librerie, facilità di apprendimento... scopriamo insieme se il Il web scraping è migliore in R o in Python?.

Il web scraping è migliore in R o in Python? Facciamo il punto insieme. ©Alexia per Alucare.fr

Python vs R: quale è il migliore per il web scraping?

Python e R sono due potenti linguaggi per scraping del web. Tuttavia, ognuno ha il proprio approccio e il proprio ecosistema per la raccolta dei dati. Senza dimenticare la semplicità d'uso!

Ecco una piccola tabella che riassume i rispettivi vantaggi dei due linguaggi di programmazione:

🔍 Criteri	🐍 Pitone	📊 R
Facilità d'uso (per lo scraping)	Ottima	Buona (soprattutto con rvest e tidyverse)
Librerie dedicate	Numerose e potenti (Requests, BeautifulSoup, Scrapy)	Meno numerose, ma sufficienti per progetti semplici (rvest, RSelenium)
Scenari complessi (JavaScript, login, anti-bot...)	Ottima assistenza	Possibilità limitate o più complesse
Integrazione in una pipeline dati/ML	Eccellente con un ampio ecosistema di dati/ML	Ottimo per l'analisi/post scraping
Curva di apprendimento (per principianti)	Adatto ai principianti	Meno intuitivo se non avete esperienza con R

Python vs R: l'ecosistema e le librerie

Pitone

Python dispone di un ecosistema molto ricco per il web scraping, con librerie consolidate:

✅ Bella Zuppa per recuperare e analizzare HTML (parsing)

Per saperne di più, leggete il nostro articolo dedicato al Web scraping Python con BeautifulSoup.

✅ Scarti come framework completo per la raccolta di dati su larga scala / professionale

Python è perfetto per attività standard o scalabili. Le sue librerie consentono uno scraping sia semplice, modulare, e ben documentato.

R

R offre anche strumenti efficaci per il web scraping. Il pacchetto rvest è uno dei più utilizzati per estrarre facilmente dati e informazioni dalle pagine HTML.

E grazie all'integrazione con tidyverse, è possibile procedere alla pulizia/elaborazione dei dati dopo l'estrazione. È un vantaggio quando si fa web scraping e analisi diretta.

PER CONCLUDERE

👉 L'ecosistema Python è perfetto per il web scraping puramente tecnico o su larga scala.

👉 L'ecosistema R è ideale per l'elaborazione dei dati e lo sfruttamento dopo lo scraping.

Python vs R: facilità di apprendimento e implementazione

Con Python, scrivere script è semplice, diretto e non richiede nessuna configurazione complessa.

E se dovessi bloccarti su qualcosa, troverai facilmente tutorial sul web scraping Python.

Anche R è accessibile, ma il suo approccio al scraping del web è un po' meno intuitivo se sei ancora un principiante nella programmazione.

PER CONCLUDERE

👉 Python è la soluzione perfetta per il web scraping per chi è alle prime armi con la programmazione.

👉 R è ideale per lo scraping e la raccolta di dati se sai già come utilizzarlo.

Python vs R: gestione di scenari complessi (JavaScript, login, anti-bot)

Pitone

Python offre soluzioni robuste per gestire siti web dinamici, quelli che utilizzano JavaScript, sessioni con login, protezioni anti-bot. Questi includono Selenio e Drammaturgo.

il scraping del web con Python consente quindi di automatizzare interazioni complesse, simulare un browser o aggirare le protezioni anti-bot. Python è perfetto per il scraping di siti moderni !

R

R può anche gestire alcuni di questi casi complessi grazie a RSelenium che permette simulare un browser.

Si tratta tuttavia di uno strumento comunitario che non viene sempre aggiornato. La documentazione è meno ricca, la comunità più ristretta e alcune funzionalità sono più complesse da implementare.

PER CONCLUDERE

👉 Python offre maggiori possibilità per il web scraping di siti moderni e complessi.

Python vs R: quale linguaggio scegliere per il web scraping?

Python o R Entrambi i linguaggi di programmazione sono eccellenti, ma non negli stessi ambiti.

👉 La scelta giusta per il web scraping dipende da ciò che si desidera fare: automatizzare, analizzare o visualizzare i propri dati?

Ecco alcuni scenari che potrebbero aiutarti a scegliere il linguaggio di programmazione ideale!

Quando scegliere Python per il web scraping?

✅ Scenario 1 – Scraping su larga scala: quando si lavora su centinaia o migliaia di pagine, o quando il progetto richiede un'architettura solida.
✅ Scenario 2 – Siti web complessi: È possibile utilizzare Scrapy per estrarre dati da siti che utilizzano molto JavaScript o dispongono di protezioni contro i bot.
✅ Scenario 3 – Integrazione in una pipeline avanzata: Python è più adatto se il progetto richiede successivamente machine learning, un'API o un'implementazione.

Quando scegliere R per il web scraping?

✅ Scenario 1 – Analisi statistica immediata: È preferibile utilizzare R se l'obiettivo è quello di estrarre dati per analizzarli o visualizzarli direttamente in R.
✅ Scenario 2 – Progetto di ricerca in R: Se il resto del progetto è già sviluppato in R, non è necessario cambiare linguaggio solo per lo scraping dei dati.
✅ Scenario 3 – Dati semplici: R è più che sufficiente per eseguire lo scraping di pagine statiche, tabelle HTML o elenchi senza JavaScript complesso.

Ma allora? Il web scraping è migliore in R o Python Non esiste un «migliore in assoluto»: tutto dipende quindi dalle vostre competenze e dalle vostre esigenze di scraping, ma anche dal contesto e dal sito web che vi interessa.

👉 Python è migliore per il web scraping puro, ma anche per progetti complessi e/o su larga scala, o con vincoli tecnici specifici.

👉 R è eccellente se lo scraping è una fase di una pipeline statistica/analitica più ampia o se si lavora già in un ambiente R.

Secondo voi, quale di questi due linguaggi di programmazione corrisponde meglio alle vostre esigenze e attività di scraping? Quale pensate di utilizzare? Non esitate a farcelo sapere nei commenti!