Costruirò uno scraper Python avanzato e una pipeline ETL
Ingegnere di prompt per correttore AI
Informazioni su questo servizio
Pipeline di scraping Python ad alte prestazioni & AI
Stop a perdere tempo con scraper rotti. Costruisco soluzioni resilienti di automazione web e ETL ad alta scala che consegnano dati puliti e strutturati direttamente al tuo database o ai tuoi file.
Ciò che offro:
- Contenuto dinamico: Uso esperto di Playwright & Selenium per siti con molto JS e SPA.
- Emulazione avanzata: Simulazione comportamentale per massima affidabilità e tassi di successo.
- ETL alimentato da AI: LLMs & OpenAI per analizzare elementi web caotici o non strutturati in modo efficiente.
- Data engineering: Pulizia e convalida automatica con Pandas per output pronti alla produzione.
- API & metadati: Estrazione rapida tramite REST/GraphQL e metadati JSON-LD nascosti.
Esperienza nel settore:
- Immobiliare (annunci & proprietà)
- E-commerce & confronto prezzi
- Lead generation & directory aziendali
- Ricerca di mercato
Perché scegliere questo servizio?
- Scalabilità: Ottimizzato per esecuzione a bassa memoria e alta velocità.
- Consegna pulita: CSV, JSON, Excel o SQL validati.
- Resilienza: Script auto-riparanti che si adattano ai cambiamenti di layout.
️ IMPORTANTE: Contattami con il tuo URL di destinazione prima di ordinare per una review gratuita di fattibilità tecnica!
Tecnologia:
Python
•
selenium
•
Beautiful soup
•
Playwright
•
Pandas
Tecnica:
Automatizzato
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Puoi estrarre dati da siti web dinamici o ricchi di JavaScript?
Sì. Uso framework avanzati come Playwright e Selenium per rendere JavaScript e interagire con Single Page Applications (SPAs) come farebbe un utente reale. Questo garantisce che tutto il contenuto, anche se nascosto dietro pulsanti o scroll, venga catturato con precisione.
In quali formati riceverò i miei dati?
Consegno dati pronti alla produzione nel formato preferito: CSV, JSON, Excel (XLSX) o direttamente in un database SQL (PostgreSQL, MySQL, ecc.). Ogni dataset viene sottoposto a un processo di pulizia e convalida con Pandas prima della consegna.
Come gestisci siti con layout complessi o testo non strutturato?
Implemento una pipeline ETL ibrida. Per le aree strutturate, uso parsing ad alta velocità; per testi caotici o "rumorosi", integro AI (LLMs) per strutturare intelligentemente le informazioni in punti dati puliti e utilizzabili.
Lo scraper funzionerà se il layout del sito cambia leggermente?
Costruisco script resilienti che si concentrano su selettori di dati robusti e metadati (JSON-LD) piuttosto che su classi CSS fragili. Questo approccio "auto-riparante" rende le mie pipeline molto più stabili contro aggiornamenti minori rispetto agli scraper standard.
Devo fornire la mia infrastruttura o proxy?
Per compiti piccoli o medi, gestisco tutto io. Per progetti enterprise ad alta scala, posso integrare reti di richiesta geo-distribuite e gestione delle sessioni per garantire affidabilità massima e uptime continuo.

