Come si crea un bot per lo scraping del web?

E se poteste inviare un piccolo robot a navigare sul web al posto vostro? È esattamente ciò che consente un bot di scraping del web : raccogliere automaticamente i dati di interesse per voi.

Requisiti per la creazione di un bot di scraping web

Per iniziare, è importante scegliere il linguaggio di programmazione giusto per creare un bot per lo scraping del web.

• Pitone : è il linguaggio più diffuso per il web scraping. È facile da usare e offre numerose librerie.
• Node.js È ideale per la gestione di attività asincrone ed è quindi molto efficace per la gestione delle attività di scraping di siti dinamici.
• Altre lingue Per alcuni progetti, si può anche optare per il scraping del web con PHP.

Una volta scelta la lingua, è necessario selezionare la lingua giusta. biblioteche e quadri per semplificare le attività di scraping. Ecco i più efficaci:

Per Python:

• Richieste : consente di inviare richieste HTTP.
• Bella Zuppa parser: utile per analizzare ed estrarre dati dall'HTML.
• Scarti un quadro completo per progetti di scraping più complessi.

➡ Per Node.js :

• Axios Dove Recuperare per inviare richieste HTTP.
• Ciao simile a BeautifulSoup, molto efficace per navigare e manipolare il DOM.
• burattinaio Dove Drammaturgo : essenziale per lo scraping di siti dinamici che utilizzano molto JavaScript.

Tutorial per la creazione di un bot per lo scraping del web

Creare un bot per lo scraping del web può sembrare complesso. Ma non preoccuparti! Seguendo questi passaggi, avrai rapidamente uno script funzionante.

⚠ Assicurati di aver installato Python e le librerie necessarie.

Fase 1: analisi del sito di destinazione

Prima di codificare, è necessario sapere dove si trovano i dati. Per fare questo:

1. 1. Aprire il sito nel browser.
   2. Fare clic con il tasto destro del mouse e selezionare “Ispezionare” sull'elemento che ti interessa.
   3. Identificare i tag, le classi o gli ID HTML che contengono i dati da estrarre (esempio : .prodotto, .titolo, .prezzo).
   4. Test Selettori CSS nella console (Esempio: se i titoli dei prodotti sono in <h2 class="title">utilizzare questo selettore nel codice).

Passo 2: invio di una richiesta HTTP

Il bot si comporta come un browser: invia una richiesta HTTP al server del sito e il server restituisce il codice HTML.

# pip installa richieste
importare le richieste

url = "https://exemple.com/produits"
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}

resp = requests.get(url, headers=intestazioni, timeout=15)
resp.raise_for_status() # error if code != 200

html = resp.text
print(html[:500]) # anteprima

Passo 3: Parsing del contenuto HTML

Ora che abbiamo recuperato la pagina, dobbiamo trasformarla in un oggetto manipolabile.

È il ruolo di Bella Zuppa.

# pip installare beautifulsoup4
da bs4 importa BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")

prodotti = soup.select(".product")
print(f "Prodotti trovati: {len(products)}")

per p in prodotti[:3]:
    title = p.select_one("h2.title").get_text(strip=True)
    price = p.select_one(".price").get_text(strip=True)
    link = p.select_one("a")["href"]
    print({"titolo": titolo, "prezzo": prezzo, "link": link})

Fase 4: Estrazione dei dati

Questa è la fase più interessante: cercare informazioni precise come titoli, prezzi, link.

da urllib.parse importa urljoin

base_url = "https://exemple.com"
dati = []

per p in soup.select(".product"):
    title = p.select_one("h2.title").get_text(strip=True)
    prix_txt = p.select_one(".price").get_text(strip=True)
    lien_rel = p.select_one("a")["href"]
    lien_abs = urljoin(base_url, lien_rel)

    Prezzo di normalizzazione #
    prezzo = float(price_txt.replace("€","").replace(",".").strip())

    data.append({"title": titolo, "price": prezzo, "url": link_abs})

print(dati[:5])

Passo 5: Backup dei dati

Se non si vogliono perdere i risultati, è possibile salvarli nel file CSV Dove JSON.

Importazione di csv, json, pathlib

pathlib.Path("export").mkdir(exist_ok=True)

# CSV
con open("export/products.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
    fields = ["title", "price", "url"]
    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=fields, delimiter=";")
    writer.writeheader()
    writer.writerows(data)

# JSON
con open("export/products.json", "w", encoding="utf-8") come f:
    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)

print("Esportazione completata!")

Come si aggirano le misure di protezione contro il web scraping?

È importante sapere che i siti hanno messo in atto una serie di meccanismi per proteggere i propri dati. La comprensione di queste protezioni è essenziale per uno scraping efficiente e responsabile.

• robots.txt

📌 Il file robots.txt indica quali pagine un bot può o non può visitare.

✅ Controlla sempre questo file prima di eseguire lo scraping di un sito. Rispettarlo ti consente di evitare azioni non autorizzate e problemi legali.

• Captchas

📌 Servono a verificare che l'utente sia umano.

✅ Per aggirarli, utilizza librerie di automazione per simulare un browser reale o servizi di terze parti specializzati nella risoluzione dei captcha.

• Blocco per indirizzo IP

📌 Alcuni siti rilevano un numero elevato di richieste provenienti dallo stesso indirizzo IP e ne bloccano l'accesso.

✅ Si consiglia quindi di utilizzare proxy o VPN per cambiare regolarmente l'indirizzo IP.

• Blocco in base all'agente utente

📌 I siti possono rifiutare le richieste provenienti da bot identificati da User-Agent sospetti.

✅ Il trucco consiste nel definire un User-Agent realistico nelle vostre richieste HTTP per simulare un browser classico.

• Siti web in JavaScript

📌 Alcune pagine caricano il loro contenuto tramite JavaScript, il che impedisce alle semplici richieste HTTP di recuperare i dati.

Per aggirarli, si possono usare strumenti come Selenium, Playwright o Puppeteer.

Domande frequenti

Qual è la differenza tra un bot di web scraping e un web crawler?

Il web scraping è legale?

Il legalità del web scraping varia a seconda del sito web, del tipo di dati raccolti e dell'uso che se ne fa.

Quali tipi di dati possono essere estratti con un bot di web scraping?

Con un bot di scraping web, è possibile raccogliere :

• 🔥 Des titoli e descrizioni di prodotti.
• 🔥 Des prezzi e promozioni.
• 🔥 Des collegamenti interni o esterni.
• 🔥 Des recensioni e valutazioni degli utenti.
• 🔥 Des dettagli di contatto.
• 🔥 Des contenuti testuali o immagini pagine web.

Come può un sito web rilevare il mio bot di scraping?

I siti spesso rilevano i bot attraverso comportamenti anomali come :

• ❌ il richiesta di velocità troppo alto o regolare
• ❌ l’agente utente non standard
• ❌ l’nessun caricamento di risorse JavaScript richiesto
• ❌ il navigazione senza cookie, eccetera.

Quali sono le sfide più comuni nella creazione di un bot per il web scraping?

Creare un bot efficace non è sempre facile. Tra le sfide più frequenti figurano:

• 🎯 loro strutture HTML incoerenti.
• 🎯 loro dati non strutturati.
• 🎯 loro tempi di caricamento lenti pagine.

Esistono servizi di web scraping o API?

sì ! Esistono servizi che semplificano lo scraping e gestiscono aspetti quali proxy, captchas e siti dinamici.

Si può anche utilizzare API di scraping del web per accedere ai dati strutturati. Dati luminosi è una delle soluzioni più complete.

💬 In breve, il web scraping offre numerose possibilità per sfruttare i dati presenti sul web. Creare un bot di web scraping consente di automatizzare la raccolta dei dati.