Web Scraping con Python: Raccogliere più dati dal web moderno

Recensioni dei lettori

Il libro sul web scraping è stato accolto con grande favore, soprattutto da chi ha una conoscenza di base di Python. È stato apprezzato per la facilità di lettura, le informazioni e la buona struttura. Tuttavia, è stato notato che il libro presuppone conoscenze tecniche pregresse, il che lo rende difficile per i principianti. Alcuni utenti hanno anche espresso disappunto per i dettagli e gli esempi specifici forniti nel testo.

⬤ Facile da leggere
⬤ informativo
⬤ struttura ben organizzata
⬤ adatto a chi ha una conoscenza di base di Python
⬤ guida pratica su diverse applicazioni di web scraping
⬤ fornisce riferimenti utili e piccoli esempi di codice
⬤ molti lettori lo hanno trovato utile per i loro progetti.

⬤ Non è adatto ai principianti assoluti perché presuppone una conoscenza preliminare di Python e delle tecnologie web
⬤ alcuni esempi di codice possono essere complessi e non sufficientemente spiegati
⬤ alcuni argomenti potrebbero essere obsoleti o ridondanti
⬤ recensioni contrastanti sulla profondità della trattazione di vari argomenti.

(basato su 33 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Web Scraping with Python: Collecting More Data from the Modern Web

Contenuto del libro:

Se la programmazione è magia, il web scraping è sicuramente una forma di magia. Scrivendo un semplice programma automatico, è possibile interrogare i server Web, richiedere dati e analizzarli per estrarre le informazioni necessarie. L'edizione ampliata di questo libro pratico non solo introduce il web scraping, ma funge anche da guida completa per lo scraping di quasi tutti i tipi di dati dal web moderno.

La prima parte si concentra sui meccanismi del web scraping: usare Python per richiedere informazioni a un server web, eseguire una gestione di base della risposta del server e interagire con i siti in modo automatizzato. La seconda parte esplora una serie di strumenti e applicazioni più specifici per adattarsi a qualsiasi scenario di web scraping che si possa incontrare.

⬤ Analizzare pagine HTML complicate.

⬤ Sviluppare crawler con il framework Scrapy.

⬤ Imparare i metodi per memorizzare i dati raccolti.

⬤ Leggere ed estrarre dati da documenti.

⬤ Pulire e normalizzare dati mal formattati.

⬤ Leggere e scrivere linguaggi naturali.

⬤ Crawl di moduli e login.

⬤ Scrittura di JavaScript e scansione di API.

⬤ Utilizzare e scrivere software image-to-text.

⬤ Evitare le trappole dello scraping e i blocchi dei bot.

⬤ Usare gli scrapers per testare il vostro sito web.