Le migliori librerie Python per il web scraping

Sulla base della mia esperienza di oltre un decennio nello sviluppo software, incluso il mio ruolo di CTO presso AIMultiple, dove ho guidato la raccolta dati da circa 80.000 domini web, ho selezionato le migliori librerie Python per il web scraping.

Pro e contro delle migliori librerie Python per lo scraping

BeautifulSoup

BeautifulSoup è una libreria Python per il parsing di HTML e XML e l'estrazione di dati da pagine web. Si basa su un parser HTML o XML e fornisce un modo semplice e pythonico per cercare, navigare e modificare l'albero di parsing.

BeautifulSoup rimane attivamente mantenuta, con la versione 4.14.3 rilasciata nel 2025. Il pacchetto attuale richiede Python 3.7 o successivo.¹

Pro di BeautifulSoup:

• Funziona con più parser, inclusi il parser HTML integrato di Python, html5lib e lxml. Questo rende facile bilanciare velocità, tolleranza e complessità di installazione a seconda del progetto.

Contro di BeautifulSoup:

• Beautiful Soup analizza il markup, ma non scarica le pagine da solo. Nella maggior parte dei flussi di lavoro di scraping, viene abbinato a un client HTTP come Requests o urllib3.

Scrapy

A differenza degli altri strumenti di cui abbiamo parlato, Scrapy non è una singola libreria ma un framework completo. Scrapy ha continuato a evolversi nel 2026. La versione 2.14.0, rilasciata il 5 gennaio 2026, ha introdotto più sostituzioni basate su coroutine per le vecchie API basate su Deferred, migliorato l'API per i gestori di download personalizzati e rimosso il supporto per Python 3.9. ²

Pro di Scrapy:

• Scrapy è costruito su Twisted, un framework di rete asincrono, che gli consente di gestire molte richieste in modo efficiente. Le versioni recenti hanno anche aggiunto più sostituzioni basate su coroutine per le vecchie API in stile Deferred, spingendo il framework sempre più verso uno sviluppo moderno orientato all'asincrono.

• Scrapy include estensioni e middleware integrati per gestire attività comuni di crawling come il rispetto delle regole del file robots.txt, la gestione dei cookie e delle sessioni e l'uso di proxy. Le versioni recenti hanno anche migliorato l'API per i gestori di download personalizzati.

Contro di Scrapy:

• Le versioni attuali di Scrapy richiedono Python 3.10+, quindi gli utenti con Python 3.9 o versioni precedenti dovranno aggiornare prima di adottare l'ultima versione.

• Come framework completo, Scrapy ha un'architettura più complessa rispetto agli strumenti incentrati sul parsing come Beautiful Soup.

Selenium

Selenium è utile per lo scraping di siti web dinamici che si basano su JavaScript, perché può controllare un vero browser e interagire con le pagine in modo molto simile a un utente umano, inclusi clic su pulsanti, compilazione di moduli e scorrimento.

A maggio 2026, il pacchetto Python di Selenium è alla versione 4.44.0 e supporta ambienti Python 3 moderni. Le note di rilascio ufficiali recenti evidenziano importanti aggiornamenti alla Grid, incluso il supporto nativo per Kubernetes Dynamic Grid, un'API per gli eventi di sessione e miglioramenti all'infrastruttura del browser remoto.

Pro di Selenium:

• Selenium può automatizzare azioni come cliccare pulsanti, compilare moduli, scorrere, trascinare e rilasciare e navigare flussi di lavoro a più passaggi.

• Selenium funziona sui principali browser, tra cui Chrome, Firefox, Safari ed Edge.

Contro di Selenium:

• Poiché Selenium esegue un browser reale, utilizza significativamente più CPU e memoria rispetto agli strumenti basati su parser o HTTP, il che lo rende meno efficiente per il crawling su larga scala.

Requests

Requests è una libreria HTTP che consente agli utenti di effettuare chiamate HTTP per raccogliere dati da fonti web. Il pacchetto Requests attuale supporta ufficialmente Python 3.10+.³

Pro di Requests:

• Requests è comunemente abbinato a Beautiful Soup o lxml, con Requests che gestisce il download e il parser che gestisce l'estrazione.
• Requests è semplice, leggibile e ben adatto per il recupero di pagine da siti in cui i dati desiderati sono disponibili nell'HTML iniziale o tramite HTTP endpoint accessibili.

Contro di Requests:

• Requests recupera la risposta del server. Non esegue JavaScript né interagisce con una pagina come uno strumento di automazione del browser come Selenium o Playwright.

Playwright

Playwright è una libreria Python per l'automazione del browser che funziona su Chromium, Firefox e WebKit attraverso un'unica API.⁴ Rispetto agli stack di automazione del browser più vecchi, Playwright enfatizza il supporto per browser moderni, un comportamento coerente tra browser e un flusso di installazione più fluido. A maggio 2026, il pacchetto Python è alla versione 1.60.0, caricato il 18 maggio 2026.

Le note di rilascio di Playwright mostrano che le versioni recenti continuano ad aggiornare il supporto per i browser inclusi e le funzionalità moderne di automazione del browser. La versione 1.60 elenca le versioni dei browser tra cui Chromium 147.0.7727.15, Mozilla Firefox 148.0.2 e WebKit 26.4.

Pro di Playwright:

• La versione attuale di Playwright include il supporto per Chromium 145.0.7632.6, Firefox 146.0.1 e WebKit 26.0, rafforzando il suo fascino per i team che desiderano un'automazione del browser sempre aggiornata senza gestire separatamente i binari WebDriver tradizionali.

• Playwright può renderizzare siti web ricchi di JavaScript e interagire con contenuti che non compaiono nella risposta HTML iniziale, rendendolo una scelta valida per le moderne applicazioni web.

Contro di Playwright:

• Come Selenium, Playwright esegue veri motori del browser, quindi utilizza più CPU e memoria rispetto agli strumenti basati su parser o HTTP come Beautiful Soup o Requests.

lxml

lxml è una potente libreria Python per il parsing di HTML e XML. Combina un'API in stile ElementTree di Python con la velocità e la profondità delle funzionalità delle librerie C sottostanti libxml2 e libxslt, il che la rende una scelta eccellente per parsing veloce, query XPath ed estrazione di dati strutturati. L'attuale versione su PyPI è lxml 6.1.1, rilasciata il 18 maggio 2026.

Pro di lxml:

• lxml è particolarmente utile per l'estrazione basata su XPath e per attività di parsing strutturato che richiedono più potenza del semplice attraversamento dei tag.
• È spesso una scelta valida quando la prestazione è importante, specialmente per documenti HTML o XML di grandi dimensioni.

Contro di lxml:

• lxml è più tecnico di Beautiful Soup e può sembrare meno accessibile per semplici attività di scraping.

urllib3

urllib3 è una libreria client HTTP Python, ma è di livello più basso rispetto a Requests, il che la rende una scelta valida per gli sviluppatori che desiderano un maggiore controllo sul comportamento HTTP nei flussi di lavoro di scraping e automazione.⁵

Le attuali linee guida per urllib3 2.x affermano che Python deve essere la versione 3.10 o successiva, e le note di rilascio recenti indicano che il supporto per Python 3.9, giunto a fine vita, è stato rimosso.

Pro di Urllib3:

• urllib3 include pool di connessioni, helper per i tentativi, gestione dei reindirizzamenti, verifica TLS, upload multiparte e supporto proxy, che lo rendono più capace delle utility URL standard di Python per un serio lavoro HTTP.

• urllib3 espone il comportamento HTTP di basso livello in modo più diretto, il che può essere utile quando si ottimizzano i tentativi, il pooling, le impostazioni di trasporto o il comportamento dei proxy nell'infrastruttura di scraping.

Contro di Urllib3:

• urllib3 è potente, ma non è semplice o ergonomico per i principianti come Requests. Per molte piccole attività di scraping, Requests è più facile da imparare e usare.

MechanicalSoup

MechanicalSoup è una libreria Python per automatizzare l'interazione con i siti web. Archivia e invia automaticamente i cookie, segue i reindirizzamenti, segue i link e invia i moduli, rendendola utile per flussi di login e altre interazioni basate su sessione su siti statici. È costruita su Requests per le sessioni HTTP e Beautiful Soup per il parsing dei documenti. Non esegue JavaScript ⁶

La versione attuale su PyPI è MechanicalSoup 1.4.0, rilasciata nel 2025. La versione 1.4 ha aggiunto il supporto per Python 3.12 e 3.13, rimosso il supporto per Python 3.6, 3.7 e 3.8.

Pro di MechanicalSoup:

• MechanicalSoup è particolarmente utile per attività come il login, la compilazione di moduli, il mantenimento delle sessioni e la navigazione di flussi di lavoro basati su link su siti che non richiedono l'esecuzione di JavaScript.

• MechanicalSoup si colloca tra un client HTTP semplice e uno strumento di automazione del browser completo, il che lo rende pratico per alcune attività di scraping che richiedono la gestione di moduli ma non il rendering JavaScript.

Contro di MechanicalSoup:

• MechanicalSoup non esegue il rendering delle pagine né esegue JavaScript, quindi non è adatto per le moderne applicazioni web che caricano contenuti critici lato client.

Come scegliere la migliore libreria di web scraping?

Quanto è complesso il sito web di destinazione?

Per siti con HTML pulito e semplice, la combinazione della libreria Requests e BeautifulSoup è spesso l'approccio più efficiente. I siti web moderni spesso utilizzano JavaScript, il che significa che i dati che si desidera estrarre potrebbero non essere presenti direttamente nel codice HTML iniziale.

Avrai bisogno di uno strumento di automazione del browser che possa eseguire il rendering di JavaScript (come Selenium o Playwright) per simulare le azioni dell'utente, come i clic, e scorrere per rivelare i dati web pubblicamente disponibili desiderati.

Qual è la dimensione del tuo progetto?

Per attività di scraping una tantum, la semplicità di BeautifulSoup può renderla una scelta ideale. Se devi costruire un crawler web scalabile per estrarre grandi volumi di dati, Scrapy è una buona scelta, poiché offre supporto integrato per lo scraping asincrono e le pipeline di elaborazione dati.

Hai bisogno di gestire le misure anti-scraping?

Molti siti web dispongono di misure per gestire il traffico automatizzato, come CAPTCHA, blocco IP e limitazione della frequenza. Prima di fare scraping, verifica se i dati sono disponibili tramite un'API ufficiale, un dataset pubblico o un fornitore di dati con licenza. Controlla anche i termini di servizio del sito, le indicazioni del file robots.txt ove applicabile, i limiti di frequenza, gli obblighi sulla privacy e le norme pertinenti sul diritto d'autore o sui diritti di database.

Alcuni strumenti di web scraping Python offrono supporto di base per server proxy e limitazione delle richieste. Per i progetti di raccolta dati aziendali, i team dovrebbero dare priorità a pratiche di raccolta conformi, limitazione trasparente della frequenza, identificazione affidabile ove appropriato e accesso basato su autorizzazioni piuttosto che tentare di eludere le protezioni del sito.

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@misc{dogan2026,
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  note   = {AIMultiple. Consultato il 22 Maggio 2026}
}

Collegamenti di riferimento

1.

beautifulsoup4 · PyPI

2.

Release notes — Scrapy 2.14.2 documentation

3.

Requests: HTTP for Humans™ — Requests 2.34.2 documentation

4.

Fast and reliable end-to-end testing for modern web apps | Playwright

5.

urllib — URL handling modules — Python 3.14.6 documentation

6.

Welcome to MechanicalSoup’s documentation! — MechanicalSoup 1.4.0 documentation

Sedat Dogan

CTO

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Sedat è un leader nel settore della tecnologia e della sicurezza informatica, con esperienza nello sviluppo software, nella raccolta di dati web e nella sicurezza informatica. Sedat: - Ha 20 anni di esperienza come hacker etico e guru dello sviluppo, con una vasta competenza nei linguaggi di programmazione e nelle architetture server. - È consulente di dirigenti di alto livello e membri del consiglio di amministrazione di aziende con operazioni tecnologiche ad alto traffico e di importanza critica, come le infrastrutture di pagamento. - Possiede una solida competenza commerciale oltre alla sua competenza tecnica.

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Gulbahar Karatas

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Gülbahar è un analista di settore di AIMultiple specializzato nella raccolta di dati web, nelle applicazioni dei dati web e nella sicurezza delle applicazioni.

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