Migliori librerie Python per il web scraping

Sulla base della mia esperienza decennale 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 l'analisi di HTML e XML e l'estrazione di dati dalle pagine web. Si appoggia a un parser HTML o XML e fornisce un modo semplice e pitonico per cercare, navigare e modificare l'albero di parsing.

BeautifulSoup rimane attivamente manutenuto, con la versione 4.14.3 rilasciata nel 2025. Il pacchetto attuale richiede Python 3.7 o più recente.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, è abbinato a un client HTTP come Requests o urllib3.

Scrapy

A differenza degli altri strumenti che abbiamo discusso, 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 APIs basate su Deferred, ha migliorato l'API per i gestori di download personalizzati e ha eliminato 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 inoltre aggiunto più sostituzioni basate su coroutine per le vecchie APIs in stile Deferred, spingendo il framework verso uno sviluppo moderno più orientato all'async.
• Scrapy include estensioni e middleware integrati per gestire le attività di crawling comuni come il rispetto delle regole robots.txt, la gestione di cookie e sessioni e l'uso di proxy. Le versioni recenti hanno inoltre 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.
• In quanto framework completo, Scrapy ha un'architettura più complessa rispetto a 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 browser reale e interagire con le pagine come farebbe un utente umano, incluso fare clic sui pulsanti, compilare moduli e scorrere.

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

Pro di Selenium:

• Selenium può automatizzare azioni come fare clic sui pulsanti, compilare moduli, scorrere, trascinare e rilasciare e navigare in flussi di lavoro a più passaggi.
• Selenium funziona sui principali browser, inclusi 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. L'attuale pacchetto Requests supporta ufficialmente Python 3.10+.³

Pro di Requests:

• Requests viene comunemente abbinato a Beautiful Soup o lxml, con Requests che gestisce la fase di download e il parser che gestisce l'estrazione.
• Requests è semplice, leggibile e adatto a recuperare pagine da siti in cui i dati di destinazione sono disponibili nell'HTML iniziale o tramite endpoint HTTP 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 tramite un'unica API.⁴ Rispetto alle precedenti soluzioni di automazione del browser, Playwright pone l'accento sul supporto moderno dei browser, 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 dei browser inclusi e le funzionalità moderne di automazione del browser. La versione 1.60 elenca versioni dei browser tra cui Chromium 147.0.7727.15, Mozilla Firefox 148.0.2 e WebKit 26.4.

Pro di Playwright:

• L'attuale versione 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 tradizionali binari WebDriver.
• Playwright può eseguire il rendering di siti web ricchi di JavaScript e interagire con contenuti che non compaiono nella risposta HTML iniziale, rendendolo una scelta solida per le moderne app web.

Contro di Playwright:

• Come Selenium, Playwright esegue motori browser reali, 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 l'analisi di HTML e XML. Combina l'API in stile ElementTree di Python con la velocità e la profondità di funzionalità delle librerie C sottostanti libxml2 e libxslt, il che la rende una scelta solida per il parsing veloce, le query XPath e l'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 le attività di parsing strutturato che richiedono più potenza rispetto alla semplice navigazione dei tag.
• È spesso una scelta solida quando le prestazioni sono importanti, soprattutto per documenti HTML o XML di grandi dimensioni.

Contro di lxml:

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

urllib3

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

Le attuali indicazioni per urllib3 2.x affermano che Python deve essere 3.10 o successivo, e le note di rilascio recenti indicano che il supporto per Python 3.9 a fine vita è stato rimosso.

Pro di Urllib3:

• urllib3 include il pooling delle connessioni, helper per i tentativi, gestione dei reindirizzamenti, verifica TLS, caricamenti multipart e supporto proxy, il che lo rende più capace delle utility URL standard di Python per un serio lavoro HTTP.
• urllib3 espone il comportamento HTTP di livello inferiore in modo più diretto, il che può essere utile quando si mettono a punto tentativi, pooling, impostazioni di trasporto o comportamento del proxy nell'infrastruttura di scraping.

Contro di Urllib3:

• urllib3 è potente, ma non è così 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. Memorizza e invia automaticamente i cookie, segue i reindirizzamenti, segue i link e invia i moduli, rendendola utile per i flussi di accesso e altre interazioni basate su sessioni su siti statici. È costruita sopra Requests per le sessioni HTTP e Beautiful Soup per l'analisi dei documenti. Non esegue JavaScript ⁶

L'attuale versione 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, e ha rimosso il supporto per Python 3.6, 3.7 e 3.8.

Pro di MechanicalSoup:

• MechanicalSoup è particolarmente utile per attività come l'accesso, la compilazione di moduli, il mantenimento delle sessioni e la navigazione in flussi di lavoro basati su link su siti che non richiedono l'esecuzione di JavaScript.
• MechanicalSoup si colloca tra un semplice client HTTP e uno strumento completo di automazione del browser, il che lo rende pratico per determinate attività di scraping che richiedono la gestione dei 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 app web che caricano contenuti critici lato client.

Come scegliere la migliore libreria di web scraping?

Quanto è complesso il sito web di destinazione?

Per i siti con un HTML pulito e lineare, la combinazione della libreria Requests e di 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 direttamente presenti nel codice HTML iniziale.

Sarà necessario uno strumento di automazione del browser in grado di eseguire il rendering di JavaScript (come Selenium o Playwright) per simulare le azioni degli utenti, come i clic, e scorrere per rivelare i dati web pubblicamente disponibili desiderati.

Qual è la scala del tuo progetto?

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

Devi gestire le misure anti-scraping?

Molti siti web dispongono di misure per gestire il traffico automatizzato, come CAPTCHA, blocco degli IP e limitazione della velocità. Prima di eseguire lo scraping, verifica se i dati sono disponibili tramite un'API ufficiale, un dataset pubblico o un fornitore di dati con licenza. Inoltre, esamina i termini di servizio del sito web, le indicazioni di robots.txt dove applicabili, i limiti di velocità, gli obblighi sulla privacy e le norme pertinenti sul diritto d'autore o sui diritti relativi alle banche dati.

Alcuni strumenti di web scraping in Python offrono un supporto di base per server proxy e la limitazione delle richieste. Per i progetti aziendali di raccolta dati, i team dovrebbero dare priorità a pratiche di raccolta conformi, limiti di velocità trasparenti, identificazione affidabile ove appropriato e accesso basato su autorizzazioni piuttosto che cercare di aggirare le protezioni del sito.

FAQ

Cita questa ricerca

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

@misc{dogan2026,
  author = {Dogan, Sedat and Karatas, Gulbahar},
  title  = {{Migliori librerie Python per il web scraping}},
  year   = {2026},
  month  = may,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/python-web-scraping-libraries}},
  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 3.14.7 documentation

6.

Welcome to MechanicalSoup’s documentation! — MechanicalSoup 1.4.0 documentation

Sedat Dogan

CTO

Segui

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.

Visualizza il profilo completo

Ricercato da

Gulbahar Karatas

Analista del settore

Segui

Gülbahar è un'analista del settore AIMultiple focalizzata sulla raccolta di dati web, sulle applicazioni dei 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