Web Scraping su Larga Scala: Tecniche e Sfide

Abbiamo confrontato le principali API di web scraper con 12.500 richieste a piattaforme di e-commerce e motori di ricerca. Successivamente, abbiamo testato l'affidabilità dei servizi sottostanti (ovvero i residential proxies) con 5.000 e 100.000 richieste parallele.

Sulla base di queste esperienze, illustriamo come eseguire in modo efficiente ed etico lo scraping di dati su larga scala. Esplora i principali fornitori, le sfide dell'estrazione di dati su larga scala e le migliori pratiche per superare questi ostacoli:

Benchmark di affidabilità dell'infrastruttura per dati web

Abbiamo misurato il tasso di successo e i tempi di risposta dei residential proxies per comprendere come questi sistemi si comportano sotto diversi carichi. Poiché i residential proxies sono alla base di tutti i servizi avanzati (ad esempio, unblockers, API di web scraper), la capacità del residential proxy è tipicamente il fattore limitante.

Tutti i servizi dei fornitori sottoposti a benchmark si sono dimostrati affidabili con 5.000 richieste parallele. Con 100.000 richieste parallele, tutti i servizi hanno mostrato un certo degrado, ma Bright Data, Oxylabs e Decodo hanno mostrato maggiore affidabilità, con variazioni limitate nel tasso di successo o nei tempi di risposta. Ad esempio, passando da 5k a 100k richieste parallele:

• Il tasso di successo dei residential proxies di Bright Data è diminuito da 96,5% a 93,4%, e il tempo di risposta è aumentato da 1 secondo a 3,6 secondi.

• Il tasso di successo di Oxylabs è sceso da 97,2% a 93,8% e il tempo di risposta è aumentato da 1,3 a 6,4 secondi.

A livello aziendale, una maggiore affidabilità riduce la frequenza dei nuovi tentativi, minimizza il carico di lavoro ingegneristico e abbassa i costi complessivi. La scala logaritmica è stata utilizzata sull'asse verticale per facilitare la visualizzazione delle differenze tra i prodotti:

Limitazione: Questa osservazione è un'istantanea. Sebbene questa osservazione abbia coinvolto 5 milioni di richieste inviate a ciascun fornitore, è possibile che le prestazioni dei fornitori cambino nel tempo.

Costo totale dell'infrastruttura per lo scraping su larga scala

• Bright Data offre agli utenti su larga scala un'infrastruttura robusta e una copertura mondiale a un costo inferiore. Per le aziende che cercano il miglior rapporto qualità-prezzo, sia Bright Data che Oxylabs offrono un buon equilibrio tra prezzo e prestazioni.

• NetNut e Decodo sono le scelte più convenienti per esigenze su scala aziendale, con costi totali a partire da circa $10.750 a $11.000.

• Apify è il fornitore più costoso in questo confronto, con un costo di $17.749. Si tratta di circa il 65% in più rispetto al prezzo base di NetNut.

Dati i numerosi prodotti offerti da ciascun fornitore, è difficile confrontare i fornitori in base al prezzo. Tuttavia, un indice di prezzo complessivo fornisce un'idea dell'accessibilità economica dei servizi di quel fornitore. Per ulteriori informazioni, consulta il nostro approccio ai prezzi del benchmark.

Copertura, tasso di successo e latenza dei fornitori di dati web

La tabella seguente si basa sui benchmark che abbiamo eseguito sulle principali API di web scraping, confrontandole in base a quanti siti coprono, alla frequenza di successo delle richieste, alla ricchezza dei metadati restituiti e alla velocità media di risposta. Clicca su un fornitore per approfondire i risultati per dominio.

Come eseguire lo scraping di siti web su larga scala

Lo scraping di siti web su larga scala richiede in modo efficace la combinazione di una strategia ben pianificata e strumenti automatizzati per gestire le sfide che si presentano. Esistono tipicamente due diversi tipi di obiettivi di scraping di dati su larga scala:

1) Scraping di migliaia/milioni di pagine da pochi grandi siti web

I grandi siti web hanno tipicamente sistemi di paginazione complessi e incorporano tecniche anti-scraping. Per estrarre dati da grandi siti web, puoi sfruttare le API di web scraping quando sono disponibili. Sono convenienti perché riducono al minimo lo sforzo tecnico lato client fornendo dati strutturati.

Tuttavia, le API di web scraping non sono disponibili per ogni sito web. Puoi seguire questi passaggi per un approccio ottimale:

Approccio consigliato

1. Crea un elenco dei tipi di pagine da raccogliere. Ad esempio, una pagina di ricerca su Amazon è un tipo di pagina diverso da una pagina di prodotto.
2. Confronta questo elenco con le API che ciascun fornitore offre per identificare quale fornitore consente di recuperare il maggior numero di pagine tramite API. Ogni tipo aggiuntivo di pagina fornita tramite API consente alle aziende di evitare che i team tecnici debbano gestire proxy e analizzare pagine HTML. Puoi consultare tutte le API di web scraping insieme ai benchmark che mostrano i campi dati forniti dai diversi servizi.
3. Utilizza le API quando sono disponibili.
4. Quando le API di scraping non sono disponibili, utilizza servizi di unblocker o residential proxies per aggirare le rigide misure anti-bot.

Esempio reale

Le aziende di e-commerce e i rivenditori che eseguono lo scraping dei siti web dei concorrenti (ad esempio Amazon) per il pricing dinamico affrontano questa sfida. Questo è un caso d'uso comune e, di conseguenza, le API di scraping per e-commerce sono le API di scraping più diffuse.

Se prevedi di eseguire lo scraping di milioni di pagine al giorno, devi sfruttare un servizio in grado di gestire grandi volumi.

2) Scraping di migliaia di piccoli siti web

Questo tipo di web scraping su larga scala è impegnativo poiché i fornitori di infrastrutture per dati web in genere non forniscono API di web scraping per questi siti e la maggior parte dei piccoli siti web ha strutture diverse.

Tuttavia, i siti web più piccoli incorporano in genere livelli inferiori di tecnologia anti-scraping. Pertanto, in tali operazioni di scraping si utilizzano solitamente i proxy.

Nuovi sviluppi: LLM e scraper IA

L'analisi delle pagine web era un tempo un lavoro manuale e dispendioso in termini di tempo che coinvolgeva ingegneri che utilizzavano tecniche di pattern matching per convertire l'HTML in dati strutturati.

Con l'IA generativa, i large language models possono essere utilizzati per l'analisi. Tuttavia, gli LLM sono inclini alle allucinazioni e si consiglia alle aziende di testare i dati analizzati automaticamente per garantire che siano stati analizzati correttamente.

I fornitori di infrastrutture per dati web stanno integrando gli LLM nelle loro offerte. Scopri di più su questa nuova categoria: web scraping IA.

Quali sono le sfide del web scraping su larga scala?

Il web scraping su larga scala presenta numerose sfide a causa della complessità della gestione di volumi di dati estesi e dei componenti tecnici coinvolti. Ecco alcune delle sfide più comuni dello scraping su larga scala:

Siti web dinamici:

I siti web dinamici, a differenza di quelli statici, utilizzano JavaScript per caricare o visualizzare i contenuti, rendendo difficile la raccolta di dati con i metodi tradizionali di web scraping. La maggior parte dei siti web dinamici richiede interazioni dell'utente, come cliccare pulsanti o compilare moduli. Il tuo scraper deve essere in grado di simulare queste interazioni per accedere ai dati.

Rate limiting:

I siti web utilizzano il rate limiting per controllare il numero di richieste che un client può effettuare in un determinato periodo di tempo. Questo protegge i siti web da bot dannosi e impedisce l'abuso o l'uso improprio dei loro dati.

Misure anti-scraping:

Molti siti web impiegano meccanismi anti-scraping, come CAPTCHA, sfide JavaScript e blocchi IP, per prevenire o limitare le attività di web scraping.

Rischio legale:

Le attività di scraping su larga scala attirano l'attenzione dei team di sicurezza e, anche se solo una piccola parte di questo scraping include attività potenzialmente illegali o non etiche (ad esempio, raccogliere dati dietro login, raccogliere PII), ne conseguono rapidamente azioni legali. Un esempio recente è Google che ha citato in giudizio SerpApi per lo scraping di contenuti protetti da copyright che facevano parte dei suoi risultati di ricerca pubblici.¹

Accuratezza dei dati:

Può essere difficile garantire l'accuratezza dei dati, specialmente quando si lavora con grandi dataset. Ad esempio, grandi dataset raccolti da più fonti possono causare incongruenze nei dati. L'ispezione manuale dei nuovi dati, soprattutto in grandi dataset, può essere impraticabile e noiosa. Puoi utilizzare metriche automatizzate per convalidare e ispezionare i dati, ad esempio sfruttando algoritmi di machine learning o sviluppando script.

Scopri altri nostri benchmark e approfondimenti basati sui dati nella Ricerca Google.

Aggiungi come fonte preferita

Come eseguire il web scraping su larga scala in modo efficace

Abbiamo compilato le seguenti linee guida chiave per aiutarti a superare le sfide del web scraping su larga scala, garantendo un'estrazione dei dati efficiente e conforme alla legge. È importante utilizzare queste migliori pratiche in modo responsabile e in conformità con i termini di servizio dei siti web.

• I browser di scraping portano funzionalità di sblocco ai browser che possono essere controllati programmaticamente. Questo facilita la raccolta dei dati.

• I browser headless consentono agli utenti di estrarre i dati necessari dai siti web dinamici. Quando esegui lo scraping di siti dinamici, puoi utilizzare browser headless per simulare le interazioni dell'utente, come i movimenti del mouse e i clic. Tuttavia, potrebbero non essere in grado di renderizzare correttamente le pagine che dipendono fortemente da Javascript.

• Proxy e rotazione IP: La maggior parte delle librerie e degli strumenti di web scraping offre opzioni per l'utilizzo di server proxy. Gli web scraper predefiniti spesso includono un'integrazione integrata con i servizi proxy per aiutare gli utenti a evitare di essere bloccati dai siti web di destinazione.
• Ad esempio, i proxy rotanti consentono agli web scraper di aggirare il rate limiting ed effettuare più richieste senza essere segnalati come sospetti. Consigliamo di utilizzare IP residenziali, ampiamente noti per la loro affidabilità e velocità.

• Automazione del browser web: Strumenti di automazione web come Selenium e Puppeteer ti consentono di imitare le attività umane e interagire con i siti web nello stesso modo in cui farebbe un essere umano. Questo può essere utile per estrarre grandi quantità di dati da siti web dinamici senza navigare manualmente nel sito.

• Tecniche di calcolo distribuito: Un'architettura di web scraping distribuito consente un web scraping su larga scala più efficiente, dividendo e distribuendo le attività di web scraping su più macchine. Puoi costruire il tuo scraper distribuito in qualsiasi linguaggio in base alla tua familiarità per superare sfide come il rate limiting e la gestione di contenuti dinamici.

Cos'è il web scraping su larga scala?

Il web scraping su larga scala è il processo di estrazione di dati da siti web con almeno centinaia di migliaia di richieste ogni mese. Sebbene gli utenti possano eseguirlo manualmente, il termine si riferisce tipicamente a un processo automatizzato implementato da web crawler o scraper.

Il volume e la complessità dei dati coinvolti nel web scraping su larga scala pongono problemi etici e legali, rendendo necessaria una comprensione approfondita degli strumenti, delle tecniche e delle migliori pratiche di web scraping per raggiungere il successo.

Metodologia

Abbiamo utilizzato ciascun servizio di residential proxy sottoposto a benchmark per inviare richieste parallele a 50 URL diversi ospitati da aimultiple.com. Questi URL non utilizzavano alcun servizio anti-scraping poiché abbiamo disattivato tutti i servizi di sicurezza del nostro sito web, come WAF e protezione DDoS a livello di rete, durante questo test.

Abbiamo eseguito questi test da oltre 100 server, ciascuno con uplink da 10 GB, ospitati in diverse regioni. Durante le nostre misurazioni, abbiamo garantito che tutti i thread paralleli fossero simultaneamente attivi. In una misurazione, avevamo 5k richieste parallele e in un'altra 100k.

Una richiesta è stata considerata riuscita se ha restituito il codice di risposta 200 e un identificatore corretto. Per garantire che i risultati non fossero memorizzati nella cache, abbiamo aggiunto un identificatore univoco all'intestazione della richiesta. Quindi, tramite uno script, l'URL ha stampato questo identificatore nel corpo della risposta. Infine, abbiamo confrontato i due identificatori (uno nel corpo della risposta e l'altro nell'intestazione della richiesta). Con questo approccio, siamo stati in grado di garantire che le richieste visitassero gli URL di destinazione e che i risultati non fossero memorizzati nella cache (ovvero freschi).

Cita questo benchmark

Scegli il formato adatto a dove pubblicherai. Incollare la versione con link nel tuo CMS preserva il backlink.

@misc{karatas2026,
  author = {Karatas, Gulbahar},
  title  = {{Web Scraping su Larga Scala: Tecniche e Sfide}},
  year   = {2026},
  month  = jul,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/large-scale-web-scraping}},
  note   = {AIMultiple. Consultato il 24 Luglio 2026}
}

Collegamenti di riferimento

1.

Why we’re taking legal action against SerpApi’s unlawful scraping

Google

Gulbahar Karatas

Analista di settore

Segui

Gülbahar è un'analista di settore di AIMultiple focalizzata sulla raccolta di dati web, sulle applicazioni di dati web e sulla sicurezza delle applicazioni.

Visualizza il profilo completo

Sii il primo a commentare

Il tuo indirizzo email non verrà pubblicato. Tutti i campi sono obbligatori. I commenti vengono lasciati nella loro lingua originale.

Nome

Indirizzo e-mail

Commento

0/450

Pubblica un commento