Web Scraping su Larga Scala: Tecniche & Sfide
Abbiamo confrontato le principali API per web scraper con 12.500 richieste a piattaforme di e-commerce e motori di ricerca. Poi abbiamo testato l'affidabilità dei servizi sottostanti (ovvero i proxy residenziali) con 5.000 e 100.000 richieste parallele.
Sulla base di queste esperienze, illustriamo come estrarre dati su larga scala in modo efficiente e etico. 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 i dati web
Abbiamo misurato il tasso di successo e i tempi di risposta dei proxy residenziali per capire come questi sistemi si comportano sotto carichi diversi. Poiché i proxy residenziali sono alla base di tutti i servizi avanzati (ad es. unblocker, API per web scraper), la capacità dei proxy residenziali è tipicamente il fattore limitante.
Tutti i servizi dei fornitori testati sono stati affidabili a 5.000 richieste parallele. A 100.000 richieste parallele, tutti i servizi hanno subito un certo degrado, ma Bright Data, Oxylabs e Decodo hanno mostrato una maggiore affidabilità, con variazioni limitate nel tasso di successo o nei tempi di risposta. Ad esempio, passando da 5k a 100k richieste parallele:
- Bright Data proxy residenziali‘ il tasso di successo è diminuito dal 96,5% al 93,4% e il tempo di risposta è aumentato da 1 secondo a 3,6 secondi.
- Oxylabs‘ il tasso di successo è sceso dal 97,2% al 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 tentativi, minimizza il sovraccarico ingegneristico e riduce i costi complessivi. L'asse verticale utilizza una scala logaritmica per rendere più facile vedere le differenze tra i prodotti:
Limitazione: Questa osservazione è un'istantanea. Anche se questa osservazione ha 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 di grandi volumi un'infrastruttura robusta e una portata 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 a livello 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.
Dato il gran numero di prodotti diversi offerti da ciascun fornitore, è difficile confrontare i fornitori in base al prezzo. Tuttavia, un indice di prezzo complessivo dà un'idea dell'economicità dei servizi di quel fornitore. Per ulteriori informazioni, consulta il nostro approccio ai prezzi nel benchmark.
Come eseguire lo scraping di siti web su larga scala
Lo scraping di siti web su larga scala in modo efficace richiede la combinazione di una strategia ben pianificata e strumenti automatizzati per gestire le sfide che si presentano. Solitamente ci sono due diversi tipi di obiettivi per lo scraping di dati su larga scala:
1) Scraping di migliaia/milioni di pagine da pochi grandi siti web
I grandi siti web hanno in genere sistemi di paginazione complessi e incorporano tecniche anti-scraping. Per estrarre dati da grandi siti web, puoi sfruttare le API per web scraping quando sono disponibili. Sono convenienti perché riducono al minimo lo sforzo tecnico lato client fornendo dati strutturati.
Tuttavia, le API per web scraping non sono disponibili per ogni sito web. Puoi seguire questi passaggi per un approccio ottimale:
Approccio consigliato
- Crea un elenco di tipi di pagine da raccogliere. Ad esempio, una pagina di ricerca su Amazon è un tipo di pagina diverso da una pagina di prodotto.
- Confronta questo elenco con le API fornite da ciascun fornitore per identificare quale fornitore consente di recuperare la maggior parte delle pagine tramite API. Ogni ulteriore tipo di pagina fornito tramite API consente alle aziende di evitare che i team tecnici gestiscano i proxy e analizzino le pagine HTML. Puoi vedere tutte le API per web scraping insieme ai benchmark che mostrano i campi di dati forniti dai diversi servizi.
- Utilizza le API quando sono disponibili.
- Quando le API per scraping non sono disponibili, utilizza servizi unblocker o proxy residenziali per aggirare le rigide misure anti-bot.
Esempio reale
Le aziende di e-commerce e i rivenditori che fanno scraping dei siti web dei concorrenti (ad esempio Amazon) per il pricing dinamico affrontano questa sfida. Si tratta di un caso d'uso comune e, di conseguenza, le API per lo scraping di e-commerce sono le API di scraping più diffuse.
Se prevedi di eseguire lo scraping di milioni di pagine al giorno, devi utilizzare 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 per web scraping per essi e la maggior parte dei piccoli siti web ha strutture diverse.
Tuttavia, i siti web più piccoli di solito incorporano livelli inferiori di tecnologia anti-scraping. Pertanto, i proxy sono tipicamente utilizzati in tali operazioni di scraping.
Nuovi sviluppi: LLM e scraper AI
L'analisi delle pagine web era un tempo un lavoro manuale e dispendioso che coinvolgeva ingegneri che utilizzavano tecniche di corrispondenza dei pattern per convertire l'HTML in dati strutturati.
Con l'IA generativa, i modelli linguistici di grandi dimensioni possono essere utilizzati nell'analisi. Tuttavia, gli LLM sono inclini alle allucinazioni e si consiglia alle aziende di testare i dati analizzati automaticamente per garantire che siano analizzati correttamente.
I fornitori di infrastrutture per dati web stanno integrando gli LLM nella loro offerta, scopri di più su questa nuova categoria: AI web scraping.
Aggiungi come fonte preferitaQuali sono le sfide del web scraping su larga scala?
Il web scraping su larga scala presenta numerose sfide a causa della complessità nella gestione di grandi volumi di dati 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 dei siti web statici, utilizzano JavaScript per caricare o visualizzare i contenuti, rendendo difficile per i metodi di web scraping tradizionali raccogliere dati. La maggior parte dei siti web dinamici richiede interazioni da parte dell'utente, come fare clic su pulsanti o compilare moduli. Il tuo scraper deve essere in grado di simulare queste interazioni per accedere ai dati.
Limitazione della velocità:
I siti web utilizzano la limitazione della velocità per controllare il numero di richieste che un client può effettuare in un determinato periodo. Questo protegge i siti web dai bot dannosi e impedisce che i loro dati vengano abusati o utilizzati in modo improprio.
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 una piccola parte di questo scraping include attività potenzialmente illegali o non etiche (ad esempio, raccogliere dati dietro accesso, raccogliere PII), seguono 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, soprattutto quando si lavora con grandi dataset. Ad esempio, grandi dataset raccolti da più fonti possono causare incongruenze nei dati. Ispezionare manualmente i nuovi dati, specialmente in grandi dataset, può essere impraticabile e noioso. Puoi utilizzare metriche automatizzate per convalidare e ispezionare i dati, ad esempio sfruttando algoritmi di machine learning o sviluppando script.
Come eseguire efficacemente il web scraping su larga scala
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 del sito web.
- Scraping browser portano funzionalità di sblocco ai browser che possono essere controllati a livello di programmazione. Questo facilita la raccolta dei dati.
- Headless browser consentono agli utenti di estrarre i dati di cui hanno bisogno dai siti web dinamici. Quando si esegue lo scraping di siti dinamici, è possibile utilizzare headless browser 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 scraper web 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 scraper web di aggirare la limitazione della velocità e di effettuare più richieste senza essere contrassegnati 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 lo fanno gli umani. 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 distribuita consente di eseguire il web scraping su larga scala in modo più efficiente, dividendo e distribuendo le attività di scraping su più macchine. Puoi costruire il tuo scraper distribuito in qualsiasi linguaggio in base alla tua familiarità per superare sfide come la limitazione della velocità e la gestione dei contenuti dinamici.
Cos'è il web scraping su larga scala?
Il web scraping su larga scala è il processo di estrazione di dati dai siti web con almeno centinaia di migliaia di richieste al 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 questioni etiche e legali, che richiedono una comprensione approfondita degli strumenti, delle tecniche e delle migliori pratiche di web scraping per raggiungere il successo.
Metodologia
Abbiamo utilizzato ciascun servizio di proxy residenziale testato per inviare richieste parallele a 50 diversi URL 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 un uplink di 10 GB, ospitati in diverse regioni. Durante le nostre misurazioni, ci siamo assicurati 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 restituiva 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 (cioè freschi).
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@misc{karatas2026,
author = {Karatas, Gulbahar},
title = {{Web Scraping su Larga Scala: Tecniche & Sfide}},
year = {2026},
month = feb,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/large-scale-web-scraping}},
note = {AIMultiple. Consultato il 25 Febbraio 2026}
}Collegamenti di riferimento
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