Guida Amazon Scraper Python: Come Estrarre Dati di Prodotto

Diciamolo senza giri di parole: Amazon è il vero centro commerciale digitale, il supermercato e il negozio di elettronica di tutto il web. Se ti occupi di vendite, e-commerce o operations, sai già che ogni movimento su Amazon può cambiare prezzi, disponibilità e persino il successo dei tuoi nuovi prodotti. Il problema? Tutte quelle informazioni preziose su prodotti, prezzi, recensioni e valutazioni sono chiuse in un’interfaccia pensata per chi compra, non per chi ha bisogno di dati. Come puoi quindi mettere le mani su questi dati senza passare ore a copiare e incollare come si faceva ai tempi di Windows 95?

Qui entra in gioco l’estrazione dati automatica. In questa guida ti mostro due strade per ottenere dati da Amazon: il classico “scrivi codice Python” e la soluzione moderna “ci pensa l’AI” con un estrattore web no code come . Vedremo insieme codice Python vero (con trucchetti e soluzioni ai problemi più comuni), poi ti faccio vedere come Thunderbit ti permette di ottenere gli stessi dati in pochi click—senza scrivere una riga di codice. Che tu sia uno sviluppatore, un analista o semplicemente stufo di inserire dati a mano, qui trovi la soluzione che fa per te.

Perché Estrarre Dati di Prodotto da Amazon? (amazon scraper python, web scraping con python)

Amazon non è solo il negozio online più grande del mondo: è anche una miniera d’oro per chi cerca dati di mercato. Con e , Amazon è la fonte perfetta per chi vuole:

• Monitorare i prezzi (e adeguare i tuoi in tempo reale)
• Analizzare la concorrenza (seguire nuovi lanci, valutazioni e recensioni)
• Generare lead (trovare venditori, fornitori o potenziali partner)
• Prevedere la domanda (osservando scorte e ranking di vendita)
• Individuare trend di mercato (analizzando recensioni e risultati di ricerca)

E non è solo teoria: le aziende che usano questi dati vedono risultati veri. Un rivenditore di elettronica, ad esempio, ha usato i prezzi estratti da Amazon per , mentre un altro brand ha ottenuto un automatizzando il monitoraggio dei prezzi dei concorrenti.

Ecco una tabella che riassume i casi d’uso e i vantaggi:

E il dato che conta di più: dichiara di ottenere valore concreto dall’analisi dei dati. Se non stai estraendo dati da Amazon, stai lasciando sul tavolo opportunità e profitti.

Panoramica: Amazon Scraper Python vs. Estrattori Web No Code

Ci sono due modi principali per portare i dati di Amazon dal browser ai tuoi fogli di calcolo o dashboard:

1. Amazon Scraper Python (web scraping con python):

   Scrivi uno script usando librerie Python come Requests e BeautifulSoup. Hai il massimo controllo, ma serve saper programmare, gestire i blocchi anti-bot e aggiornare lo script quando Amazon cambia il sito.

2. Estrattori Web No Code (come Thunderbit):

   Usa uno strumento che ti permette di selezionare e estrarre dati con pochi click—senza programmare. I tool moderni come sfruttano l’AI per riconoscere i dati, gestire sottopagine e paginazione, ed esportare direttamente su Excel o Google Sheets.

Ecco un confronto diretto:

Nei prossimi paragrafi ti guido in entrambe le soluzioni: prima come costruire un amazon scraper python (con codice reale), poi come ottenere lo stesso risultato con l’Estrattore Web AI di Thunderbit.

Iniziare con Amazon Scraper Python: Prerequisiti e Setup

Prima di entrare nel codice, prepariamo l’ambiente.

Ti serviranno:

• Python 3.x (scaricabile da )
• Un editor di codice (VS Code va benissimo, ma va bene qualsiasi editor)
• Le seguenti librerie:
  • requests (per richieste HTTP)
  • beautifulsoup4 (per il parsing HTML)
  • lxml (parser HTML veloce)
  • pandas (per tabelle/esportazione dati)
  • re (espressioni regolari, già inclusa)

Installa le librerie:

1pip install requests beautifulsoup4 lxml pandas

Setup del progetto:

• Crea una nuova cartella per il progetto.
• Apri l’editor e crea un nuovo file Python (es. amazon_scraper.py).
• Sei pronto per iniziare!

Step-by-Step: Web Scraping con Python per Dati di Prodotto Amazon

Vediamo come estrarre dati da una singola pagina prodotto Amazon. (Più avanti vedremo come gestire più prodotti e pagine.)

1. Inviare Richieste e Ottenere l’HTML

Per prima cosa, recuperiamo l’HTML di una pagina prodotto. (Sostituisci l’URL con quello che preferisci.)

1import requests
2url = "<https://www.amazon.com/dp/B0ExampleASIN>"
3response = requests.get(url)
4html_content = response.text
5print(response.status_code)

Attenzione: Questa richiesta base verrà probabilmente bloccata da Amazon. Potresti ricevere un errore 503 o un CAPTCHA invece della pagina prodotto. Perché? Amazon riconosce che non sei un vero browser.

Come Gestire i Blocchi Anti-Bot di Amazon

Amazon non ama i bot. Per evitare blocchi, dovrai:

• Impostare un header User-Agent (simula Chrome o Firefox)
• Ruotare gli User-Agent (non usare sempre lo stesso)
• Rallentare le richieste (aggiungi ritardi casuali)
• Usare proxy (per scraping su larga scala)

Ecco come impostare gli header:

1headers = {
2    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)... Safari/537.36",
3    "Accept-Language": "en-US,en;q=0.9",
4}
5response = requests.get(url, headers=headers)

Vuoi fare le cose in grande? Usa una lista di User-Agent e ruotali ad ogni richiesta. Per grandi volumi, valuta un servizio proxy; per piccoli volumi, header e ritardi bastano.

Estrazione dei Campi Chiave del Prodotto

Una volta ottenuto l’HTML, analizziamolo con BeautifulSoup.

1from bs4 import BeautifulSoup
2soup = BeautifulSoup(html_content, "lxml")

Ora estraiamo le informazioni principali:

Titolo Prodotto

1title_elem = soup.find(id="productTitle")
2product_title = title_elem.get_text(strip=True) if title_elem else None

Prezzo

Il prezzo può trovarsi in diversi punti. Prova così:

1price = None
2price_elem = soup.find(id="priceblock_ourprice") or soup.find(id="priceblock_dealprice")
3if price_elem:
4    price = price_elem.get_text(strip=True)
5else:
6    price_whole = soup.find("span", {"class": "a-price-whole"})
7    price_frac = soup.find("span", {"class": "a-price-fraction"})
8    if price_whole and price_frac:
9        price = price_whole.text + price_frac.text

Valutazione e Numero Recensioni

1rating_elem = soup.find("span", {"class": "a-icon-alt"})
2rating = rating_elem.get_text(strip=True) if rating_elem else None
3review_count_elem = soup.find(id="acrCustomerReviewText")
4reviews_text = review_count_elem.get_text(strip=True) if review_count_elem else ""
5reviews_count = reviews_text.split()[0]  # es. "1,554 valutazioni"

URL Immagine Principale

A volte Amazon nasconde le immagini ad alta risoluzione in JSON nell’HTML. Ecco un modo rapido con regex:

1import re
2match = re.search(r'"hiRes":"(https://.*?.jpg)"', html_content)
3main_image_url = match.group(1) if match else None

Oppure prendi direttamente il tag immagine:

1img_tag = soup.find("img", {"id": "landingImage"})
2img_url = img_tag['src'] if img_tag else None

Dettagli Prodotto

Specifiche come marca, peso e dimensioni sono spesso in una tabella:

1details = {}
2rows = soup.select("#productDetails_techSpec_section_1 tr")
3for row in rows:
4    header = row.find("th").get_text(strip=True)
5    value = row.find("td").get_text(strip=True)
6    details[header] = value

Oppure, se Amazon usa il formato “detailBullets”:

1bullets = soup.select("#detailBullets_feature_div li")
2for li in bullets:
3    txt = li.get_text(" ", strip=True)
4    if ":" in txt:
5        key, val = txt.split(":", 1)
6        details[key.strip()] = val.strip()

Stampa i risultati:

1print("Titolo:", product_title)
2print("Prezzo:", price)
3print("Valutazione:", rating, "su", reviews_count, "recensioni")
4print("URL immagine principale:", main_image_url)
5print("Dettagli:", details)

Scraping di Più Prodotti e Gestione della Paginazione

Un prodotto va bene, ma probabilmente vuoi una lista completa. Ecco come estrarre i link dei prodotti da una pagina di ricerca e gestire più pagine.

Ottenere i Link dei Prodotti da una Pagina di Ricerca

1search_url = "<https://www.amazon.com/s?k=bluetooth+headphones>"
2res = requests.get(search_url, headers=headers)
3soup = BeautifulSoup(res.text, "lxml")
4product_links = []
5for a in soup.select("h2 a.a-link-normal"):
6    href = a['href']
7    full_url = "<https://www.amazon.com>" + href
8    product_links.append(full_url)

Gestire la Paginazione

Le URL di ricerca Amazon usano &page=2, &page=3, ecc.

1for page in range(1, 6):  # prime 5 pagine
2    search_url = f"<https://www.amazon.com/s?k=bluetooth+headphones&page={page}>"
3    res = requests.get(search_url, headers=headers)
4    if res.status_code != 200:
5        break
6    soup = BeautifulSoup(res.text, "lxml")
7    # ... estrai i link come sopra ...

Ciclo sui Prodotti ed Esportazione in CSV

Raccogli i dati in una lista di dizionari, poi usa pandas:

1import pandas as pd
2df = pd.DataFrame(product_data_list)  # lista di dict
3df.to_csv("amazon_products.csv", index=False)

Oppure in Excel:

1df.to_excel("amazon_products.xlsx", index=False)

Best Practice per Progetti Amazon Scraper Python

Amazon cambia spesso il sito e combatte attivamente gli scraper. Ecco come mantenere il tuo progetto funzionante:

• Ruota header e User-Agent (usa una libreria come fake-useragent)
• Usa proxy per scraping su larga scala
• Aggiungi ritardi casuali (con time.sleep())
• Gestisci gli errori (ritenta su 503, rallenta se bloccato)
• Parsing flessibile (cerca più selettori per ogni campo)
• Monitora i cambiamenti HTML (se il tuo script restituisce solo None, controlla la pagina)
• Rispetta robots.txt (Amazon vieta lo scraping di molte sezioni—agisci responsabilmente)
• Pulisci i dati man mano (rimuovi simboli di valuta, virgole, spazi)
• Rimani aggiornato con la community (forum, Stack Overflow, Reddit r/webscraping)

Checklist per mantenere il tuo scraper:

• [ ] Ruota User-Agent e header
• [ ] Usa proxy se fai scraping massivo
• [ ] Aggiungi ritardi casuali
• [ ] Modula il codice per aggiornamenti facili
• [ ] Monitora ban o CAPTCHA
• [ ] Esporta i dati regolarmente
• [ ] Documenta selettori e logica

Per approfondire, leggi la mia .

L’Alternativa No Code: Estrarre Dati Amazon con Thunderbit Estrattore Web AI

Hai visto come funziona con Python. Ma se non vuoi programmare—o vuoi semplicemente ottenere i dati in due click e passare oltre? Qui entra in gioco .

Thunderbit è un’estensione Chrome che sfrutta l’AI per estrarre dati da Amazon (e da quasi qualsiasi sito) senza scrivere codice. Ecco perché lo consiglio:

• AI Suggerisce i Campi: Basta un click e l’AI di Thunderbit individua i dati sulla pagina e suggerisce le colonne (Titolo, Prezzo, Valutazione, ecc.).
• Template Pronti: Per Amazon c’è un template già pronto che estrae tutti i campi principali—nessuna configurazione necessaria.
• Scraping Sottopagine: Puoi estrarre una lista di prodotti e far visitare a Thunderbit ogni pagina dettaglio per raccogliere più info.
• Gestione Paginazione: Thunderbit può cliccare su “Avanti” o gestire lo scroll infinito per te.
• Esporta su Excel, Google Sheets, Airtable, Notion: Un click e i dati sono pronti all’uso.
• Piano Gratuito: Provalo gratis su alcune pagine.
• Gestione anti-bot integrata: Funzionando nel browser (o nel cloud), Amazon lo vede come un vero utente.

Step-by-Step: Come Usare Thunderbit per Estrarre Dati da Amazon

Ecco quanto è semplice:

1. Installa Thunderbit:

   Scarica l’ e accedi.

2. Apri Amazon:

   Vai sulla pagina Amazon che vuoi estrarre (risultati di ricerca, dettaglio prodotto, ecc.).

3. Clicca “AI Suggerisci Campi” o Usa un Template:

   Thunderbit suggerirà le colonne da estrarre (oppure scegli il template Amazon Product).

4. Rivedi le Colonne:

   Modifica le colonne se vuoi (aggiungi/rimuovi campi, rinomina, ecc.).

5. Clicca “Estrai”:

   Thunderbit raccoglie i dati e li mostra in tabella.

6. Gestisci Sottopagine & Paginazione:

   Se hai estratto una lista, clicca su “Estrai Sottopagine” per visitare ogni dettaglio prodotto e raccogliere più info. Thunderbit può anche cliccare su “Avanti” in automatico.

7. Esporta i Dati:

   Clicca su “Esporta su Excel” o “Esporta su Google Sheets”. Fatto.

8. (Opzionale) Pianifica lo Scraping:

   Vuoi i dati ogni giorno? Usa il pianificatore di Thunderbit per automatizzare tutto.

Tutto qui. Niente codice, niente debug, niente proxy, niente stress. Per una demo visiva, guarda il o la .

Amazon Scraper Python vs. Estrattore Web No Code: Confronto Diretto

Ecco il confronto finale:

Se sei uno sviluppatore che ama personalizzare e hai esigenze particolari, Python è la scelta giusta. Se invece vuoi velocità, semplicità e zero codice, Thunderbit è la soluzione ideale.

Quando Scegliere Python, No Code o Estrattore Web AI per Dati Amazon

Scegli Python se:

• Hai bisogno di logiche personalizzate o vuoi integrare lo scraping nei tuoi sistemi
• Devi estrarre dati su larga scala (decine di migliaia di prodotti)
• Vuoi imparare come funziona lo scraping a basso livello

Scegli Thunderbit (no code, estrattore web AI) se:

• Vuoi dati subito, senza programmare
• Sei un utente business, analista o marketer
• Vuoi che il tuo team sia autonomo nell’estrazione dati
• Vuoi evitare la gestione di proxy, anti-bot e manutenzione

Usali entrambi se:

• Vuoi prototipare velocemente con Thunderbit e poi sviluppare una soluzione Python custom
• Vuoi usare Thunderbit per la raccolta dati e Python per la pulizia/analisi

Per la maggior parte degli utenti business, Thunderbit copre il 90% delle esigenze di scraping Amazon in pochissimo tempo. Per il restante 10%—progetti super custom, su larga scala o integrati—Python resta imbattibile.

Conclusioni & Takeaway

Estrarre dati di prodotto da Amazon è una marcia in più per qualsiasi team di vendite, e-commerce o operations. Che tu voglia monitorare prezzi, analizzare la concorrenza o semplicemente risparmiare tempo, c’è una soluzione adatta a te.

• Lo scraping con Python offre il massimo controllo, ma richiede competenze tecniche e manutenzione continua.
• Gli estrattori web no code come Thunderbit rendono l’estrazione dati da Amazon accessibile a tutti—senza codice, senza stress, solo risultati.
• Il consiglio? Scegli lo strumento che si adatta alle tue competenze, tempistiche e obiettivi di business.

Se sei curioso, prova Thunderbit: è gratuito per iniziare e ti sorprenderà per la velocità con cui puoi ottenere i dati che ti servono. E se sei uno sviluppatore, non esitare a combinare le soluzioni: spesso il modo più rapido per costruire è lasciare che l’AI si occupi delle parti noiose.

Domande Frequenti

1. Perché un’azienda dovrebbe estrarre dati di prodotto da Amazon?

Estrarre dati da Amazon permette di monitorare prezzi, analizzare la concorrenza, raccogliere recensioni per la ricerca prodotto, prevedere la domanda e generare lead commerciali. Con oltre 600 milioni di prodotti e quasi 2 milioni di venditori, Amazon è una fonte preziosa di informazioni di mercato.

2. Quali sono le principali differenze tra l’uso di Python e strumenti no-code come Thunderbit per estrarre dati da Amazon?

Gli scraper Python offrono la massima flessibilità ma richiedono competenze di programmazione, tempo di setup e manutenzione. Thunderbit, un estrattore web AI no code, consente di estrarre dati da Amazon in modo immediato tramite estensione Chrome—senza codice, con gestione anti-bot integrata ed esportazione su Excel o Sheets.

3. È legale estrarre dati da Amazon?

I termini di servizio di Amazon generalmente vietano lo scraping e implementano misure anti-bot. Tuttavia, molte aziende estraggono dati pubblici agendo responsabilmente, ad esempio rispettando i limiti di frequenza e senza sovraccaricare il sito.

4. Quali dati posso estrarre da Amazon con gli strumenti di web scraping?

I campi più comuni includono titoli prodotto, prezzi, valutazioni, numero recensioni, immagini, specifiche tecniche, disponibilità e informazioni sul venditore. Thunderbit supporta anche scraping di sottopagine e paginazione per raccogliere dati su più prodotti e pagine.

5. Quando scegliere lo scraping Python rispetto a uno strumento come Thunderbit (o viceversa)?

Usa Python se hai bisogno di pieno controllo, logiche personalizzate o vuoi integrare lo scraping nei tuoi sistemi. Scegli Thunderbit se vuoi risultati rapidi senza programmare, ti serve scalabilità o cerchi una soluzione a bassa manutenzione per utenti business.

Vuoi approfondire? Dai un’occhiata a queste risorse:

Buon lavoro con l’estrazione dati—e che i tuoi fogli di calcolo siano sempre aggiornati.