Guide, ricerche e case study su web scraping, monitoraggio dei prezzi e fornitura di dati per analisi, marketing e prodotto.
Accelera in modo significativo lo scraping con asyncio e aiohttp: richieste concorrenti, limiti di carico, gestione di errori e timeout.
Verifica di massa di title, description e intestazioni H1–H6 su tutto il sito: perché serve a chi fa SEO e come automatizzare la raccolta.
Estrai le tabelle HTML passo dopo passo con Python e BeautifulSoup: celle annidate, colspan e rowspan ed esportazione del risultato in CSV ed Excel.
Come monitorare le posizioni su Google: perché la SERP si rileva con gli scraper, regioni e dispositivi, e quali servizi di rank tracking scegliere.
Come costruire l’albero delle sezioni di un sito con un crawler: profondità dei livelli, link rotti, pagine orfane e programmi per la scansione.
Introduzione al framework Scrapy: spider, pipeline, middleware e impostazioni che trasformano uno script in uno scraper di livello industriale.
Come integrare la raccolta dati direttamente in un’applicazione Django: comandi di management, task di Celery e salvataggio dei risultati nei modelli e nell’admin.
Come raccogliere i suggerimenti dell’autocomplete di Google per ampliare le parole chiave: meccanica del processo, impostazioni chiave e strumenti per automatizzare la raccolta.
Panoramica dei compiti SEO che si risolvono con lo scraping: audit del sito, monitoraggio delle posizioni, analisi dei concorrenti e raccolta delle parole chiave, con gli strumenti per ciascuno.