Le migliori tecniche di web scraping nel 2026 (senza codice e con intelligenza artificiale)
Il web scraping non è l'unico metodo per raccogliere dati dai siti web . Sono disponibili diversi altri metodi (ad esempio, i modelli lineari di linkage, LLM), e ogni tecnica presenta dei compromessi.
Scopri le migliori tecniche di web scraping, i vantaggi e i limiti di ciascun metodo e consigli pratici per scegliere l'approccio più adatto al tuo progetto di raccolta dati :
Estrazione nativa tramite IA (scraping basato sull'intento)
L'estrazione nativa tramite IA è diventata lo standard del settore. Gli sviluppatori descrivono i dati in linguaggio naturale o utilizzando schemi Pydantic, concentrandosi sulla loro struttura piuttosto che sulla loro posizione. Gli strumenti basati sull'IA utilizzano modelli linguistici lineari specializzati per interpretare il DOM in tempo reale, consentendo una comprensione delle pagine web più simile a quella umana.
Strumenti moderni come Firecrawl e Crawl4AI forniscono dati in formato Markdown pulito o JSON strutturato anziché HTML grezzo. Questo formato supporta l'addestramento dell'IA e la generazione aumentata dal recupero (RAG).
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Oxylabs fornisce OxyCopilot , un generatore di parser personalizzati basato sull'intelligenza artificiale che consente agli utenti di estrarre dati specifici e pertinenti (come nomi di prodotti, prezzi, ecc.) indirizzando l'API tramite prompt. Ad esempio, lo abbiamo utilizzato per recuperare solo quattro campi specifici da un determinato URL.
Intelligenza artificiale generativa e modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM)
Ecco come i modelli di intelligenza artificiale generativa funzionano in combinazione con le tecniche di data scraping:
I LLM come acceleratori di sviluppo
L'adozione dell'IA generativa e dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), come OpenAI, Gemini e Claude, è cresciuta in modo sostanziale, segnando una nuova era nel data scraping. Questi modelli si sono evoluti da semplici generatori di testo a potenti assistenti di programmazione.
Per quanto riguarda il web scraping, questo significa che ora è possibile utilizzare strumenti come ChatGPT o altri assistenti di programmazione basati sull'intelligenza artificiale per guidarvi nella scrittura del codice, abbassando di fatto la barriera d'ingresso e accelerando lo sviluppo anche per i programmatori più esperti.
Utilizzare un LLM come partner di programmazione implica un processo conversazionale e iterativo. Invece di memorizzare la sintassi esatta di una libreria, si descrive il proprio obiettivo in un linguaggio semplice e l'IA lo traduce in codice funzionante.
LLM come motore di analisi sintattica
È possibile inserire codice HTML di esempio nei modelli LLM. Questi modelli possono quindi identificare sezioni specifiche (ad esempio, prezzi, descrizioni dei prodotti) a partire da tali dati. Questa tecnica è particolarmente adatta a scenari in cui l'analisi sintattica tradizionale risulta complessa, come ad esempio lo scraping di siti web con layout in continua evoluzione, l'estrazione di dati da paragrafi non strutturati o la prototipazione rapida, dove la velocità di sviluppo è più importante del costo per pagina.
Sebbene estremamente preciso, effettuare una chiamata API a un potente LLM per ogni pagina analizzata è più dispendioso rispetto all'utilizzo di una libreria di parsing locale come Beautiful Soup.
I LLM come agenti autonomi
L'operazione di scraping non deve necessariamente essere una soluzione a singolo passaggio. Gli agenti di intelligenza artificiale possono eseguire processi a più fasi e prendere decisioni. Ad esempio, strumenti come LangChain combinano il web scraping con i modelli di apprendimento per livelli (LLM), consentendo agli utenti di richiedere l'estrazione di informazioni specifiche, come tutte le recensioni di prodotti che menzionano la "durabilità" su una pagina di e-commerce.
Costruire il proprio scraper o utilizzare un servizio
Creazione di uno scraper web interno
Questo approccio prevede l'utilizzo di linguaggi di programmazione e librerie per creare web scraper personalizzati, adattati con precisione alle vostre esigenze. Avrete il pieno controllo dell'intero flusso di dati, dalla richiesta iniziale all'output strutturato finale.
Vantaggi:
- Personalizzazione e controllo: puoi creare uno strumento di web scraping che soddisfi le tue esigenze specifiche, gestendo strutture di siti web uniche, logiche complesse e requisiti di formattazione dei dati particolari. Hai il controllo completo dell'intero flusso di dati e non sei limitato dalle funzionalità di terze parti.
- Efficacia in termini di costi su larga scala: sebbene sia necessario un investimento iniziale in termini di tempo di sviluppo, l'utilizzo di uno scraper interno può risultare significativamente più economico a lungo termine per progetti di grandi dimensioni e continuativi, in quanto non si paga per ogni singola richiesta né si deve sostenere un elevato canone di abbonamento mensile.
- Sicurezza dei dati: i dati che raccogli vengono elaborati sulla tua infrastruttura, garantendoti il pieno controllo su privacy e sicurezza, aspetto fondamentale per le informazioni sensibili.
Svantaggi :
- Competenze tecniche: la creazione di uno scraper efficace richiede solide competenze di programmazione e familiarità con librerie di web scraping come Beautiful Soup, Scrapy (per Python) o Puppeteer (per JavaScript/Node.js).
- Elevato investimento iniziale: lo sviluppo e la configurazione iniziali richiedono un investimento significativo di tempo e risorse prima di poter raccogliere qualsiasi dato.
- Onere di manutenzione continuo : i siti web cambiano frequentemente il loro layout. Ciò significa che il team interno è responsabile dell'aggiornamento dello scraper, della gestione dei proxy, della gestione dei blocchi IP e della risoluzione dei CAPTCHA, il che richiede uno sforzo costante.
Strumenti per costruire il proprio raschietto:
- Librerie e framework per il web scraping:
- Beautiful Soup: per l'analisi sintattica di documenti HTML e XML statici (Python).
- Scrapy : un framework completo per progetti di crawling complessi e su larga scala (Python).
- Cheerio : un parser veloce e leggero per siti statici (JavaScript).
- Browser headless per siti dinamici:
- Selenium : lo standard di settore per l'automazione del browser, che simula le azioni dell'utente come clic e scorrimento.
- Puppeteer : una libreria moderna per il controllo dei browser Chrome/Chromium headless (JavaScript).
Un browser headless è un browser web completo che opera in modo invisibile in background, possedendo tutte le funzionalità di un browser standard come Chrome o Firefox, ma senza una finestra grafica sullo schermo. Questo lo rende uno strumento potente per lo scraping di siti web moderni, dinamici e interattivi.
È persino possibile programmarlo per eseguire azioni che farebbe una persona reale, come scorrere verso il basso per caricare altri contenuti, compilare un modulo di accesso o selezionare un'opzione da un menu a tendina.
Questa capacità di eseguire JavaScript e simulare le interazioni dell'utente è ciò che rende i browser headless indispensabili per lo scraping delle pagine web moderne.
Servizi di scraping di terze parti
Questo approccio prevede il pagamento di una società terza che ha creato e gestisce un'infrastruttura di web scraping su larga scala . In genere, si accede ai loro servizi tramite un'API di web scraping .
Semplificano enormemente il processo. Invece di scrivere codice per gestire browser, proxy e blocchi, è sufficiente inviare una singola chiamata API con l'URL da cui si desidera estrarre i dati. Il servizio si occupa quindi di tutta l'elaborazione in background e restituisce i dati puliti e strutturati, in genere in formato JSON.
Vantaggi :
- Facilità d'uso: questo è il modo più rapido per ottenere dati. Puoi iniziare a estrarre dati da zero in pochi minuti, senza bisogno di essere un esperto. Il fornitore del servizio si occupa di tutta la complessità tecnica.
- Infrastruttura gestita: non dovrai preoccuparti delle parti più complesse dello scraping. Il fornitore gestisce i proxy, ruota gli indirizzi IP, utilizza browser headless per il rendering JavaScript e dimensiona l'infrastruttura per te.
- Aggirare le misure anti-scraping: questi servizi sono esperti nel superare difese come CAPTCHA, fingerprinting del browser e blocchi IP, un compito che rappresenta una sfida importante per chi si occupa internamente dello scraping.
Svantaggi :
- Costi operativi più elevati: per un utilizzo su larga scala, le tariffe di abbonamento o i modelli di pagamento a richiesta possono risultare più costosi rispetto alla gestione di un proprio scraper. Si paga per la comodità e per un'infrastruttura gestita.
- Minore flessibilità: sei limitato alle funzionalità e ai formati di dati offerti dal fornitore. Se hai esigenze particolari, il servizio potrebbe non essere in grado di soddisfarle.
- Dipendenza dai dati : l'intera pipeline di raccolta dati dipende da un fornitore terzo. Se il suo servizio si interrompe o subisce modifiche, le tue operazioni ne risentiranno direttamente.
Estrazione manuale di dati dal web
L'estrazione manuale di dati dal web può essere giustificabile per progetti di piccole dimensioni o occasionali, laddove le tecniche di scraping automatizzate non siano pratiche. Tuttavia, le tecniche di scraping manuale richiedono molto tempo e sono soggette a errori, quindi è essenziale utilizzarle solo quando necessario per progetti di raccolta dati.
Raschiatura con fogli Google
Per chi desidera automatizzare il processo di raccolta dati senza scrivere codice, Fogli Google è uno strumento potente. Grazie alle sue funzioni integrate , è possibile estrarre dati specifici direttamente dall'HTML di un sito web e inserirli nel foglio di calcolo.
Questa tecnica è adatta per attività di scraping semplici e di piccole dimensioni, per estrarre dati da pagine web con una struttura HTML chiara e stabile, e per utenti che non sono programmatori.
- Come funziona: la funzione principale utilizzata è =IMPORTXML("URL", "query_XPath"). Si fornisce l'URL della pagina web di destinazione e quindi una query XPath per individuare con precisione il dato che si desidera estrarre. Ad esempio, è possibile estrarre il titolo di una pagina web, una tabella specifica o un elenco di link.
- Limitazioni: Questo metodo non è adatto per lo scraping su larga scala, poiché può essere lento ed è limitato dalle quote di Google. Inoltre, non è in grado di gestire siti web che si basano pesantemente su JavaScript per caricare i propri contenuti.
10. Navigazione manuale
Si tratta del processo di navigazione manuale all'interno di un sito web e di raccolta dei dati lungo il percorso. Se i dati desiderati sono dispersi su più pagine o non sono facilmente accessibili tramite tecniche di scraping automatizzate, la navigazione manuale può essere l'opzione preferibile.
- Acquisizione dello schermo: questo processo prevede l'acquisizione di schermate dei dati presenti sul sito web di destinazione e l'inserimento manuale dei dati acquisiti in un documento, come ad esempio un foglio di calcolo.
- Inserimento dati: questa operazione prevede l'inserimento manuale dei dati dal sito web di destinazione in un file
Tecniche ibride di web scraping
Il web scraping ibrido combina tecniche di web scraping automatizzate e manuali per estrarre dati da fonti web. Questo approccio è pratico quando le tecniche di web scraping automatizzate non sono in grado di estrarre completamente i dati richiesti.
Quando è necessario un approccio ibrido?
È consigliabile valutare un approccio ibrido quando il progetto prevede:
- Validazione dei dati e garanzia di qualità: quando l'accuratezza dei dati estratti è fondamentale, è necessaria una revisione umana finale per verificarne la completezza e la correttezza.
- Layout del sito web incoerenti: quando uno script funziona per la maggior parte delle pagine ma non per alcune che presentano un design particolare o obsoleto.
- Misure complesse anti-scraping : per siti web in cui uno script può gestire la maggior parte delle attività ma si blocca su un CAPTCHA particolarmente difficile o su un login che richiede l'autenticazione a due fattori (2FA).
- Dati che richiedono un giudizio umano: quando si estraggono dati soggettivi o che richiedono contesto, come ad esempio determinare il sentimento espresso in una recensione di un prodotto o interpretare un testo ambiguo.
Metodi di estrazione fondamentali: analisi sintattica e OCR
Decodifica del web: analisi sintattica di HTML e DOM
L'analisi sintattica dell'HTML è un'altra tecnica utilizzata per estrarre automaticamente dati dal codice HTML. Ecco alcuni passaggi per raccogliere dati web tramite l'analisi sintattica dell'HTML:
- L'analisi del codice HTML della pagina di destinazione prevede l'utilizzo degli strumenti per sviluppatori del browser per visualizzare il codice HTML della pagina web che si intende analizzare. Ciò consente agli utenti di comprendere la struttura del codice HTML e individuare gli elementi specifici che desiderano estrarre, come testo, immagini o link.
- La scelta di un parser dipende da diversi fattori chiave, tra cui il linguaggio di programmazione utilizzato e la complessità della struttura HTML del sito web. Il parser scelto deve essere compatibile con il linguaggio di programmazione utilizzato per il web scraping. Ecco un elenco di alcuni parser popolari per diversi linguaggi di programmazione:
- Beautiful Soup e lxml per Python
- Jsoup per Java
- HtmlAgilityPack per C#
- Analisi sintattica dell'HTML: il processo di lettura e interpretazione del codice HTML della pagina web di destinazione per estrarre elementi di dati specifici.
- Estrazione dei dati: raccogliere gli elementi di dati specifici utilizzando il parser.
Oltre il testo: estrarre dati dalle immagini con la tecnologia OCR.
A volte, i dati di cui hai bisogno non sono testo nel codice HTML, ma sono racchiusi all'interno di un'immagine, un PDF scansionato o uno screenshot. In questi casi, è necessario il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR).
L'OCR è una tecnologia che riconosce ed estrae il testo da formati non testuali. Il processo prevede:
- Acquisire un'immagine dei dati presenti sul sito di destinazione (ad esempio, tramite uno screenshot).
- Utilizzo di un software OCR per leggere gli elementi di testo presenti nell'immagine.
- Estrazione dei dati desiderati dal testo riconosciuto.
Tuttavia, è necessario tenere conto di alcune limitazioni:
- Problemi con caratteri e layout : l'OCR può avere difficoltà con caratteri piccoli, stilizzati o insoliti. Potrebbe anche avere problemi a riconoscere testi disposti in layout complessi, come colonne o tabelle.
- Dipendenza dalla qualità dell'immagine: l'accuratezza dell'OCR dipende fortemente dalla qualità dell'immagine di input. Immagini sfocate, a bassa risoluzione o distorte possono rendere difficile o impossibile per il software riconoscere correttamente il testo.
Analisi del DOM
L'analisi DOM consente di analizzare documenti HTML o XML e di convertirli nella loro corrispondente rappresentazione Document Object Model (DOM). Il parser DOM fa parte dello standard W3C e fornisce metodi per navigare nell'albero DOM ed estrarre le informazioni desiderate, come testo o attributi.
- Come funziona: è possibile utilizzare metodi come XPath, un linguaggio per la selezione di nodi in un documento XML o HTML, per individuare con precisione gli elementi da estrarre. Si tratta dello stesso linguaggio di query utilizzato nella funzione IMPORTXML di Fogli Google.
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