Lo scraping di dati dai siti web si può implementare in quasi tutti i linguaggi di programmazione — la questione è solo quanto impegno richiederà e quali esigenze riuscirai davvero a coprire. Un progetto è una raccolta una tantum di prezzi da una decina di pagine statiche; un altro, il monitoraggio continuo di un sito con protezione Cloudflare, scroll infinito e contenuti caricati via JavaScript. A questi scenari corrispondono linguaggi diversi e librerie diverse.
Questo articolo è una panoramica generale. Non insegna a scrivere codice (gli esempi saranno nei materiali dedicati a ciascun linguaggio), ma ti aiuta a scegliere lo strumento adatto al compito. Più avanti, per ogni linguaggio trovi il link a un articolo dettagliato con un esempio pratico.
Con quali criteri confrontiamo
Perché il confronto sia onesto, esaminiamo ogni linguaggio con gli stessi criteri:
- Barriera d’ingresso: quanto è facile iniziare e quanto codice bisogna scrivere a mano.
- Concorrenza e velocità: come il linguaggio regge migliaia di richieste parallele e grandi volumi.
- Esecuzione di JavaScript: se la soluzione può renderizzare la pagina come un vero browser (necessario per SPA, caricamento dinamico, scroll infinito).
- Interazione con la pagina: clic sugli elementi, scroll, compilazione e invio di form, attesa della comparsa degli elementi.
- Elusione delle protezioni: quanto è facile spacciarsi per un browser reale: spoofing dell’impronta TLS (JA3), fingerprint HTTP/2, mascheramento della modalità headless, gestione dei proxy.
Vale la pena tenere presente una regola generale: i client HTTP «leggeri» sono veloci ed economici, ma non eseguono JavaScript; le soluzioni «pesanti» basate su browser eseguono JS e sanno cliccare e scrollare, ma richiedono molte risorse. Quasi ogni linguaggio dispone di entrambe le categorie.
Python
Il linguaggio più popolare per il web scraping: secondo diverse stime, è in Python che viene scritta la maggior parte degli scraper. Il motivo è il suo ricchissimo ecosistema: per ogni passaggio della pipeline esiste uno strumento già pronto.
Soluzioni principali: - requests / httpx: richieste HTTP (httpx supporta async e HTTP/2). - BeautifulSoup, lxml, parsel, selectolax: parsing dell’HTML (selectolax è scritto in C ed è parecchie volte più veloce sui grandi volumi). - Scrapy: un framework completo con code di richieste, retry e pipeline per crawling su larga scala. - Selenium, Playwright: controllo di un browser reale (Playwright è oggi considerato la scelta moderna di default: async, attese automatiche, API più pulita). - curl_cffi: riproduce l’impronta TLS di un Chrome reale e aiuta a superare le protezioni anti-bot di base senza avviare un browser. - Crawlee, nodriver: framework moderni e soluzioni stealth.
Vantaggi: barriera d’ingresso bassa e codice leggibile; l’ecosistema copre tutto, dalla statica semplice alle protezioni più dure; Playwright/Selenium risolvono JS, clic, scroll e form; curl_cffi consente di aggirare il fingerprinting TLS con pochissimo sforzo; Scrapy è perfetto per la scala industriale; una community enorme e tonnellate di soluzioni pronte per ogni caso.
Svantaggi: per colpa del GIL il multithreading reale è limitato — sotto carico servono async o multiprocessing; la velocità «pura» di parsing su CPU è inferiore a quella dei linguaggi compilati (in parte compensata dallo stesso selectolax in C); le soluzioni basate su browser divorano memoria.
→ Articolo dettagliato con esempio: Web scraping con Python
JavaScript / Node.js
La scelta logica se il sito è, prima di tutto, JavaScript. Uno scraper scritto nello stesso linguaggio del front-end del sito target spesso semplifica la comprensione della logica lato client.
Soluzioni principali: - axios / il fetch nativo + cheerio: richieste e un parsing rapido, in stile jQuery, dell’HTML statico. - Puppeteer: controllo di Chrome/Chromium. - Playwright: lo stesso, ma con il supporto di più browser. - Crawlee: framework (di Apify) capace di passare al volo dalle richieste HTTP leggere al browser e viceversa. - jsdom: emulazione del DOM senza un browser completo.
Vantaggi: Puppeteer e Playwright sono gli strumenti «nativi» dei browser headless, quindi esecuzione di JS, clic, scroll e form qui sono di prima classe; il modello a eventi e async si sposano benissimo con i carichi di I/O (migliaia di richieste parallele); cheerio offre una sintassi di parsing rapida e familiare a chi viene dal front-end; un unico linguaggio per front-end e scraper riduce i cambi di contesto.
Svantaggi: cheerio non esegue JavaScript — è solo un parser di contenuti statici; i calcoli pesanti si scontrano con il thread unico (servono worker thread o clusterizzazione); le soluzioni basate su browser consumano molte risorse; l’elusione del fingerprinting TLS con gli strumenti standard è più debole che in Python (curl_cffi) o Go.
→ Articolo dettagliato con esempio: Web scraping in JavaScript / Node.js
PHP
PHP è un’opzione valida per scraper autonomi: il linguaggio ha un client HTTP nativo e librerie mature per il parsing dell’HTML e il controllo del browser.
Soluzioni principali: - il cURL nativo / Guzzle: richieste HTTP. - Symfony DomCrawler + BrowserKit (la classe HttpBrowser) — navigazione e parsing dell’HTML con selettori CSS e XPath. La libreria un tempo popolare Goutte è deprecata già dal 2023 e oggi non è che un proxy dell’HttpBrowser di Symfony BrowserKit — nei nuovi progetti si usano direttamente i componenti Symfony. - DiDOM, Simple HTML DOM: parser HTML leggeri. - Symfony Panther, php-webdriver, chrome-php: controllo di un browser reale (Chrome/Firefox) per i contenuti dinamici.
Vantaggi: il cURL nativo è presente in quasi ogni installazione; la coppia Guzzle + DomCrawler è un buon equilibrio tra semplicità e potenza per la statica; Panther guida un browser vero (JS, clic, screenshot, form); barriera d’ingresso bassa.
Svantaggi: il PHP «puro» non esegue JavaScript — per il dinamico sono indispensabili Panther o un browser headless; il multithreading non è il suo punto forte (anche se esistono livelli async come ReactPHP e Amp); l’ecosistema di scraping è più povero di quello di Python e JS; Panther è lento e pesante; l’elusione delle protezioni avanzate gli riesce peggio.
→ Articolo dettagliato con esempio: Web scraping in PHP
Go (Golang)
La scelta per velocità e scala. Go compila in un unico binario (deployment semplice) e il suo modello di concorrenza basato sulle goroutine permette di elaborare volumi enormi con un consumo minimo di memoria. Dove uno script Python sbatte contro il limite della RAM, un binario compilato in Go regge tranquillamente una coda molto lunga.
Soluzioni principali: - net/http (libreria standard) — richieste di base. - Colly: framework concorrente e veloce per la statica: richieste, cache, limiti e retry già inclusi. - goquery: parsing dell’HTML in stile jQuery (selettori CSS). - chromedp: controllo del browser via Chrome DevTools Protocol (esecuzione di JS, clic, scroll); è considerato lo standard di settore per il dinamico in Go. - Rod: un’alternativa moderna per l’automazione del browser. - Ferret, Surf: strumenti di nicchia (linguaggio di query proprio, gestione di sessioni/form).
Vantaggi: concorrenza leggera integrata con un minimo di codice e un basso consumo di memoria; Colly rende benissimo nel crawling di statica ad alto carico; chromedp/Rod coprono JS e interazione con la pagina; un’economia eccellente sui grandi volumi; il binario unico semplifica il deployment.
Svantaggi: barriera d’ingresso più alta di quella di Python; ecosistema più piccolo — più codice manuale; ci sono meno soluzioni pronte per eludere i sistemi anti-bot più avanzati; il codice è più verboso rispetto a Python.
→ Articolo dettagliato con esempio: Web scraping in Go
La famiglia C: C, C++ e C
Capita spesso la domanda «si può scrivere uno scraper in C?» — e qui è importante distinguere tre linguaggi diversi, facili da confondere.
C
In C «puro» quasi nessuno scrive scraper veri e propri. In C però sono scritte le librerie di basso livello (prima fra tutte libcurl) su cui si costruiscono gli strumenti di tutti gli altri linguaggi. Tecnicamente uno scraper su libcurl si può mettere insieme, ma il lavoro manuale sarebbe enorme, e non ci sono né un parsing dell’HTML già pronto né l’esecuzione di JS. Il terreno del C, qui, sono gli strumenti di rete su misura e i livelli proxy, non lo scraping in sé.
C++
Si usa quando velocità e consumo minimo di risorse sono critici: pipeline ad alto carico, raccolta dati performance-critical.
Soluzioni principali: libcurl o CPR (un comodo wrapper di libcurl in stile Python requests) per le richieste; libxml2, pugixml, Gumbo, lexbor per il parsing di HTML/XML.
Vantaggi: massima velocità di esecuzione e footprint minimo; piena portabilità multipiattaforma; controllo diretto su memoria e rete.
Svantaggi: pochi strumenti specializzati per lo scraping — molto codice manuale; niente esecuzione di JavaScript di serie (bisognerebbe integrare un motore browser embedded o un headless esterno); barriera d’ingresso alta e ciclo di sviluppo lungo.
C# / .NET
Una scelta matura per gli scraper sulla piattaforma .NET: dalle utility desktop di raccolta dati ai servizi regolari e stabili.
Soluzioni principali: - HtmlAgilityPack: il parser più popolare, perdona l’HTML «rotto», supporta XPath. - AngleSharp — parsing di HTML/CSS conforme alle specifiche W3C, con i consueti querySelector/querySelectorAll. - PuppeteerSharp, Playwright for .NET, Selenium WebDriver — browser reale: JS, clic, scroll, form, screenshot. - ScrapySharp, DotnetSpider — framework per il crawling strutturato.
Vantaggi: la tipizzazione rigorosa intercetta gli errori prima dell’esecuzione; async/await e un multithreading vero, senza GIL; stabilità per processi che girano per settimane senza perdite; integrazione perfetta con Windows/.NET. È popolare lo schema ibrido: PuppeteerSharp renderizza la pagina con JS e AngleSharp/HtmlAgilityPack analizzano il risultato.
Svantaggi: legame con l’ecosistema .NET; di solito serve più codice che in Python; la community dedicata specificamente allo scraping è più piccola.
→ Articoli dettagliati con esempi: Web scraping in C++ · Web scraping in C#
Altri linguaggi
Java
Una scelta matura per pipeline grandi, stabili e di lunga durata. Il multithreading e il fine tuning della JVM fanno di Java un candidato forte per le pipeline che girano per mesi.
Soluzioni principali: Jsoup (parsing comodo dell’HTML statico), HtmlUnit (browser headless scritto in Java, con supporto parziale di JS), Selenium / Playwright for Java (browser reale), Apache HttpClient (richieste).
Vantaggi: affidabilità e maturità; un multithreading potente; ottimo per pipeline complesse e critiche. Svantaggi: verbosità — più codice che in Python o JS; per il dinamico servono HtmlUnit o Selenium.
→ Articolo dettagliato con esempio: Web scraping in Java
Ruby
Un linguaggio conciso e dall’avvio rapido — comodo per prototipi e scraper autonomi compatti.
Soluzioni principali: Nokogiri (parsing di HTML/XML), Mechanize (navigazione e form), Ferrum (controllo di Chrome via CDP), Watir / Selenium (browser).
Vantaggi: una sintassi piacevole e sviluppo rapido di scraper semplici. Svantaggi: scala peggio sui grandi volumi; un ecosistema più ristretto di quello di Python/JS.
→ Articolo dettagliato con esempio: Web scraping in Ruby
Rust
La scelta moderna quando servono velocità di livello C++ e, insieme, sicurezza nella gestione della memoria. Ideale per scraper che devono lavorare a lungo, in modo stabile e sotto carico.
Soluzioni principali: reqwest (HTTP), scraper (selettori CSS, nello spirito di BeautifulSoup/Cheerio), tokio (motore async), fantoccini / thirtyfour (WebDriver), headless_chrome.
Vantaggi: velocità quasi da C++ senza un’intera classe di bug di memoria; concorrenza eccellente su tokio; comportamento prevedibile e affidabilità sul lungo periodo. Svantaggi: una curva di apprendimento ripida (ownership e borrowing); sviluppo più lento e più codice; per le pagine JS servono un browser headless o un servizio esterno.
→ Articolo dettagliato con esempio: Web scraping in Rust
Tabella comparativa
| Linguaggio | Barriera d’ingresso | Concorrenza / velocità | Esecuzione di JS | Clic, scroll, form | Elusione delle protezioni | Quando sceglierlo |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Python | Bassa | Media (GIL, serve async) | Sì (Selenium, Playwright) | Sì | Forte (curl_cffi, soluzioni stealth) | La scelta universale di default, l’ecosistema più ricco |
| JavaScript / Node.js | Bassa | Alta su I/O (event loop) | Sì (Puppeteer, Playwright) | Sì, di prima classe | Media | Siti JS, SPA, caricamento dinamico dei contenuti |
| PHP | Bassa | Debole (esistono livelli async) | Solo via Panther | Sì (Panther) | Sotto la media | Scraper autonomi di complessità piccola e media |
| Go | Media | Molto alta (goroutine, poca RAM) | Sì (chromedp, Rod) | Sì | Media | Scala, alto carico, risparmio di risorse |
| C | Alta | Molto alta | No | No | Manuale | Non per gli scraper in sé — per strumenti di basso livello |
| C++ | Alta | Molto alta, memoria minima | No (serve integrazione) | Non di serie | Manuale | Pipeline performance-critical e ad alto carico |
| C# / .NET | Media | Alta (senza GIL) | Sì (PuppeteerSharp, Playwright) | Sì | Media | Servizi di raccolta dati stabili e regolari su .NET |
| Java | Media | Alta | Sì (HtmlUnit, Selenium) | Sì | Media | Pipeline di raccolta dati grandi e critiche |
| Ruby | Bassa | Media | Sì (Ferrum, Watir) | Sì | Media | Prototipi rapidi e scraper compatti |
| Rust | Alta | Molto alta e sicura | Via headless | Via headless | Media–alta | Scraper longevi, affidabili e ad alto carico |
Come scegliere
Un orientamento rapido se parti da zero:
- Ti serve una partenza universale e il massimo di soluzioni pronte — scegli Python. Copre la statica semplice, le protezioni complesse e il dinamico.
- L’obiettivo è un sito fatto di JavaScript da cima a fondo (SPA, scroll infinito) — Node.js con Playwright o Puppeteer sarà la soluzione più naturale.
- Contano scala, velocità e risparmio di memoria su migliaia di pagine — guarda verso Go; per le prestazioni estreme, C++ o Rust.
- Ti servono tipizzazione rigorosa e servizi stabili che girano per mesi — qui sono forti C# e Java.
Un’ultima cosa da tenere a mente: più la protezione del sito target è aggressiva (Cloudflare, verifica dell’impronta TLS, CAPTCHA, fingerprinting del browser), meno conta il linguaggio in sé — passano in primo piano i proxy, il mascheramento delle impronte e gli strumenti stealth. La scelta del linguaggio determina comodità e prestazioni, ma l’elusione delle protezioni si risolve in un livello a parte, sopra di esso.
Nei prossimi articoli analizzeremo ogni linguaggio con un esempio concreto — con raccolta dati, gestione della paginazione e accorgimenti per aggirare i blocchi.