Le 7 migliori lingue di programmazione per l’Estrattore Web nel 2025

Lascia che te lo dica subito: nel 2025, l’estrazione dati dal web è diventata una vera e propria avventura. Dopo anni passati tra SaaS e automazione, ancora oggi mi stupisco di quante informazioni siano a portata di mano, pronte per essere raccolte. Che tu sia nell’ecommerce, nelle vendite, nel settore immobiliare o semplicemente un appassionato di dati come il sottoscritto, avrai notato che l’estrazione web è passata dall’essere una competenza di nicchia a un superpotere irrinunciabile. Il mercato dei software per l’estrazione web ha toccato . Un mare di dati… e di opportunità.

Ma c’è un aspetto fondamentale: scegliere il miglior linguaggio per estrattore web può fare la differenza tra un progetto che vola e uno che si arena. La scelta giusta ti fa risparmiare tempo, fatica e mal di testa. Quella sbagliata? Ho visto più di uno sviluppatore mollare tutto dopo aver combattuto con un estrattore testardo. In questa guida ti porto le sette migliori lingue di programmazione per estrattore web nel 2025—con esempi pratici, consigli da chi ci è passato e qualche trucco del mestiere. E se solo l’idea di scrivere codice ti fa venire l’orticaria, nessun problema: ti spiego anche come (il nostro Estrattore Web AI senza codice) può fare tutto il lavoro sporco al posto tuo.

Come abbiamo scelto il miglior linguaggio per estrattore web

Non tutti i linguaggi di programmazione sono adatti all’estrazione web. Ho visto progetti decollare (e altri affondare) per pochi dettagli chiave:

• Facilità d’uso: Quanto ci metti a partire? La sintassi è semplice o serve una laurea solo per scrivere “Hello, World”?
• Librerie disponibili: Ci sono librerie solide per richieste HTTP, parsing HTML e gestione di contenuti dinamici? O devi inventarti tutto da zero?
• Prestazioni: Regge milioni di pagine o si pianta dopo poche centinaia?
• Gestione dei contenuti dinamici: I siti moderni sono pieni di JavaScript. Il tuo linguaggio riesce a stargli dietro?
• Community e supporto: Quando incontri un problema (e succederà), c’è qualcuno pronto ad aiutarti?

Sulla base di questi criteri—e dopo tante notti passate a testare—ecco le sette lingue che ti racconto:

1. Python: Il preferito da chi inizia e dai professionisti.
2. JavaScript & Node.js: Il re dei siti dinamici.
3. Ruby: Sintassi pulita, script veloci.
4. PHP: Semplicità lato server.
5. C++: Quando serve pura velocità.
6. Java: Pronto per l’enterprise e scalabile.
7. Go (Golang): Veloce e concorrente.

E se pensi: “Io non voglio programmare”, resta fino alla fine per scoprire Thunderbit.

Python estrattore web: potenza e semplicità per tutti

Partiamo dal campione indiscusso: Python. Se chiedi a una stanza piena di data analyst “Qual è il miglior linguaggio per estrattore web?”, sentirai un coro di Python come a un concerto di Vasco.

Perché Python?

• Sintassi intuitiva: Il codice Python si legge quasi come l’italiano.
• Librerie top: Da per il parsing HTML, a per il crawling massivo, per le richieste HTTP e per l’automazione browser—Python ha tutto.
• Community enorme: Oltre solo sull’estrazione web.

Esempio di codice Python: estrai il titolo di una pagina

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

response = requests.get("<https://example.com>")
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
title = soup.title.string
print(f"Page title: {title}")

Punti forti:

• Sviluppo e prototipazione velocissimi.
• Tantissime guide e risposte online.
• Perfetto per analisi dati: estrai con Python, analizza con pandas, visualizza con matplotlib.

Limiti:

• Più lento dei linguaggi compilati per lavori enormi.
• Gestire siti molto dinamici può essere una sfida (ma Selenium e Playwright aiutano).
• Non il massimo per estrarre milioni di pagine a tutta velocità.

In breve:

Se sei alle prime armi o vuoi risultati rapidi, Python è il miglior linguaggio per estrattore web. .

JavaScript & Node.js: la scelta per siti dinamici

Se Python è il coltellino svizzero, JavaScript (e Node.js) è il trapano elettrico—soprattutto per i siti moderni pieni di JavaScript.

Perché JavaScript/Node.js?

• Nato per i contenuti dinamici: Funziona nel browser, quindi vede quello che vede l’utente—anche se la pagina è costruita con React, Angular o Vue.
• Asincrono di default: Node.js gestisce centinaia di richieste in contemporanea.
• Familiarità per chi sviluppa web: Se hai mai fatto un sito, JavaScript lo conosci già.

Librerie principali:

• : Automazione di Chrome senza interfaccia.
• : Automazione multi-browser.
• : Parsing HTML in stile jQuery per Node.

Esempio di codice Node.js: estrai il titolo di una pagina con Puppeteer

const puppeteer = require('puppeteer');

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch();
  const page = await browser.newPage();
  await page.goto('<https://example.com>', { waitUntil: 'networkidle2' });
  const title = await page.title();
  console.log(`Page title: ${title}`);
  await browser.close();
})();

Punti forti:

• Gestisce nativamente i contenuti generati da JavaScript.
• Perfetto per estrarre dati da infinite scroll, pop-up e siti interattivi.
• Efficiente per scraping su larga scala e in parallelo.

Limiti:

• La programmazione asincrona può essere ostica per chi inizia.
• I browser headless consumano parecchia memoria se ne avvii troppi.
• Meno strumenti per l’analisi dati rispetto a Python.

Quando scegliere JavaScript/Node.js per l’estrazione web?

Quando il sito target è dinamico o vuoi automatizzare azioni nel browser. .

Ruby: sintassi pulita per script veloci

Ruby non è solo per chi ama Rails o il codice elegante. È una scelta valida per l’estrazione web—soprattutto se vuoi che il tuo codice sia leggibile come una poesia.

Perché Ruby?

• Sintassi leggibile ed espressiva: Puoi scrivere un estrattore in Ruby che sembra una lista della spesa.
• Ottimo per prototipi: Veloce da scrivere, facile da modificare.
• Librerie principali: per il parsing, per la navigazione automatica.

Esempio di codice Ruby: estrai il titolo di una pagina

require 'open-uri'
require 'nokogiri'

html = URI.open("<https://example.com>")
doc = Nokogiri::HTML(html)
title = doc.at('title').text
puts "Page title: #{title}"

Punti forti:

• Codice super leggibile e conciso.
• Ideale per progetti piccoli, script una tantum o se già usi Ruby.

Limiti:

• Più lento di Python o Node.js per grandi volumi.
• Meno librerie e community per l’estrazione web.
• Non il massimo per siti pieni di JavaScript (anche se puoi usare Watir o Selenium).

Quando usarlo:

Se sei già pratico di Ruby o vuoi scrivere uno script veloce, Ruby è una goduria. Per scraping massivo e dinamico, meglio altro.

PHP: semplicità server-side per l’estrazione dati

PHP può sembrare un linguaggio “vecchia scuola”, ma è ancora molto usato—soprattutto se vuoi estrarre dati direttamente dal server.

Perché PHP?

• Funziona ovunque: La maggior parte dei server web ha già PHP installato.
• Facile da integrare con le web app: Puoi estrarre e mostrare i dati sul sito in un colpo solo.
• Librerie principali: per HTTP, per le richieste, per l’automazione browser headless.

Esempio di codice PHP: estrai il titolo di una pagina

<?php
$ch = curl_init("<https://example.com>");
curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
$html = curl_exec($ch);
curl_close($ch);

$dom = new DOMDocument();
@$dom->loadHTML($html);
$title = $dom->getElementsByTagName("title")->item(0)->nodeValue;
echo "Page title: $title\n";
?>

Punti forti:

• Facile da distribuire su server web.
• Ottimo per integrare l’estrazione in flussi web.
• Veloce per compiti semplici lato server.

Limiti:

• Supporto limitato per scraping avanzato.
• Non pensato per alta concorrenza o grandi volumi.
• Gestire siti ricchi di JavaScript è complicato (anche se Panther aiuta).

Quando usarlo:

Se il tuo stack è già PHP o vuoi estrarre e mostrare dati sul sito, PHP è una scelta pratica. .

C++: estrazione web ad alte prestazioni per progetti su larga scala

C++ è la muscle car dei linguaggi di programmazione. Se vuoi velocità pura e controllo totale, e non ti spaventa un po’ di lavoro manuale, C++ può portarti lontano.

Perché C++?

• Velocità impressionante: Supera la maggior parte dei linguaggi per compiti intensivi.
• Controllo totale: Gestisci memoria, thread e ottimizzazioni.
• Librerie principali: per HTTP, per il parsing.

Esempio di codice C++: estrai il titolo di una pagina

#include <curl/curl.h>
#include <iostream>
#include <string>

size_t WriteCallback(void* contents, size_t size, size_t nmemb, void* userp) {
    std::string* html = static_cast<std::string*>(userp);
    size_t totalSize = size * nmemb;
    html->append(static_cast<char*>(contents), totalSize);
    return totalSize;
}

int main() {
    CURL* curl = curl_easy_init();
    std::string html;
    if(curl) {
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_URL, "<https://example.com>");
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEFUNCTION, WriteCallback);
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEDATA, &html);
        CURLcode res = curl_easy_perform(curl);
        curl_easy_cleanup(curl);
    }

    std::size_t startPos = html.find("<title>");
    std::size_t endPos = html.find("</title>");
    if(startPos != std::string::npos && endPos != std::string::npos) {
        startPos += 7;
        std::string title = html.substr(startPos, endPos - startPos);
        std::cout << "Page title: " << title << std::endl;
    } else {
        std::cout << "Title tag not found" << std::endl;
    }
    return 0;
}

Punti forti:

• Velocità imbattibile per scraping su vasta scala.
• Perfetto per integrare l’estrazione in sistemi ad alte prestazioni.

Limiti:

• Curva di apprendimento ripida (prepara il caffè!).
• Gestione manuale della memoria.
• Poche librerie di alto livello; non ideale per contenuti dinamici.

Quando usarlo:

Quando devi estrarre milioni di pagine o le prestazioni sono fondamentali. Altrimenti, rischi di passare più tempo a fare debug che a estrarre dati.

Java: estrazione web solida per l’enterprise

Java è il cavallo da tiro del mondo enterprise. Se devi costruire qualcosa che duri anni, gestisca montagne di dati e sia a prova di bomba, Java è la scelta giusta.

Perché Java?

• Robusto e scalabile: Ideale per progetti di scraping grandi e duraturi.
• Tipizzazione forte e gestione degli errori: Meno sorprese in produzione.
• Librerie principali: per il parsing, per l’automazione browser, per HTTP.

Esempio di codice Java: estrai il titolo di una pagina

import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;

public class ScrapeTitle {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Document doc = Jsoup.connect("<https://example.com>").get();
        String title = doc.title();
        System.out.println("Page title: " + title);
    }
}

Punti forti:

• Alte prestazioni e concorrenza.
• Ottimo per codebase grandi e manutenibili.
• Buon supporto per contenuti dinamici (con Selenium o HtmlUnit).

Limiti:

• Sintassi verbosa; più configurazione rispetto agli script.
• Eccessivo per script piccoli e una tantum.

Quando usarlo:

Per scraping su scala enterprise o quando servono affidabilità e scalabilità.

Go (Golang): estrazione web veloce e concorrente

Go è il nuovo arrivato, ma sta già rivoluzionando il settore—soprattutto per scraping ad alta velocità e in parallelo.

Perché Go?

• Velocità da compilato: Quasi come C++.
• Concorrenza integrata: Le goroutine rendono semplice lo scraping parallelo.
• Librerie principali: per scraping, per il parsing.

Esempio di codice Go: estrai il titolo di una pagina

package main

import (
    "fmt"
    "github.com/gocolly/colly"
)

func main() {
    c := colly.NewCollector()
    c.OnHTML("title", func(e *colly.HTMLElement) {
        fmt.Println("Page title:", e.Text)
    })
    err := c.Visit("<https://example.com>")
    if err != nil {
        fmt.Println("Error:", err)
    }
}

Punti forti:

• Velocissimo ed efficiente per scraping su larga scala.
• Facile da distribuire (un solo file binario).
• Ottimo per crawling concorrente.

Limiti:

• Community più piccola rispetto a Python o Node.js.
• Meno librerie di alto livello.
• Gestire siti ricchi di JavaScript richiede setup extra (Chromedp o Selenium).

Quando usarlo:

Quando serve estrarre dati su larga scala o Python non è abbastanza veloce. .

Tabella di confronto: miglior linguaggio di programmazione per estrattore web

Facciamo un confronto diretto. Ecco una tabella per aiutarti a scegliere il miglior linguaggio per estrattore web nel 2025:

Quando evitare il codice: Thunderbit, la soluzione no-code per l’estrazione web

Diciamolo chiaro: a volte vuoi solo i dati—senza dover programmare, fare debug o impazzire con i selettori. Qui entra in gioco .

Come co-fondatore di Thunderbit, ho voluto creare uno strumento che rendesse l’estrazione web semplice come ordinare una pizza. Ecco perché Thunderbit è diverso:

• Configurazione in 2 click: Scegli “AI Suggerisci Campi” e “Estrai”. Niente richieste HTTP, proxy o trucchi anti-bot.
• Template intelligenti: Un solo template si adatta a più layout di pagina. Non devi riscrivere tutto ogni volta che un sito cambia.
• Estrazione in browser e cloud: Scegli se estrarre dal browser (perfetto per siti con login) o dal cloud (velocissimo per dati pubblici).
• Gestisce contenuti dinamici: L’AI di Thunderbit controlla un vero browser—quindi gestisce infinite scroll, pop-up, login e altro.
• Esporta ovunque: Scarica in Excel, Google Sheets, Airtable, Notion o copia negli appunti.
• Zero manutenzione: Se un sito cambia, basta rilanciare il suggerimento AI. Addio nottate di debug.
• Automazione e pianificazione: Programma estrattori su base regolare—senza cron job o server.
• Estrattori specializzati: Hai bisogno di email, numeri di telefono o immagini? Thunderbit ha estrattori one-click anche per questi.

E la cosa migliore? Non serve conoscere una riga di codice. Thunderbit è pensato per aziende, marketer, team di vendita, agenti immobiliari—chiunque abbia bisogno di dati, subito.

Vuoi vedere Thunderbit in azione? o guarda i nostri .

Conclusione: come scegliere il miglior linguaggio per estrattore web nel 2025

L’estrazione web nel 2025 è più accessibile—e potente—che mai. Ecco cosa ho imparato dopo anni di automazione:

• Python resta il miglior linguaggio per chi vuole iniziare subito e avere tantissime risorse a disposizione.
• JavaScript/Node.js è imbattibile per siti dinamici e ricchi di JavaScript.
• Ruby e PHP sono ottimi per script rapidi e integrazione web, soprattutto se già li usi.
• C++ e Go sono ideali quando servono velocità e scalabilità.
• Java è la scelta giusta per progetti enterprise e a lungo termine.
• E se vuoi evitare il codice? è la tua arma segreta.

Prima di partire, chiediti:

• Quanto è grande il mio progetto?
• Devo gestire contenuti dinamici?
• Quanto mi sento a mio agio con la tecnologia?
• Voglio costruire da zero o solo ottenere i dati?

Prova uno degli esempi di codice qui sopra, oppure dai una chance a Thunderbit per il tuo prossimo progetto. E se vuoi approfondire, visita il nostro per guide, consigli e storie vere di estrazione dati.

Buona estrazione—che i tuoi dati siano sempre puliti, ordinati e pronti all’uso.

P.S. Se ti ritrovi bloccato in un loop di estrazione web alle 2 di notte, ricorda: c’è sempre Thunderbit. O il caffè. O entrambi.

Domande frequenti

1. Qual è il miglior linguaggio per estrattore web nel 2025?

Python resta la scelta numero uno grazie alla sintassi leggibile, alle potenti librerie (come BeautifulSoup, Scrapy e Selenium) e a una community vastissima. È ideale sia per chi inizia sia per i professionisti, soprattutto se vuoi unire estrazione e analisi dati.

2. Quale linguaggio è il migliore per estrarre dati da siti ricchi di JavaScript?

JavaScript (Node.js) è la soluzione ideale per siti dinamici. Strumenti come Puppeteer e Playwright ti danno il pieno controllo del browser, permettendoti di interagire con contenuti caricati tramite React, Vue o Angular.

3. Esiste una soluzione no-code per l’estrazione web?

Sì— è un Estrattore Web AI senza codice che gestisce tutto, dai contenuti dinamici alla pianificazione. Basta cliccare su “AI Suggerisci Campi” e iniziare. Perfetto per team di vendita, marketing o operation che hanno bisogno di dati strutturati in tempi rapidi.

Per saperne di più: