Linguaggi di programmazione per il web scraping: quale si adatta al tuo progetto (2026)

Quale linguaggio di programmazione dovresti usare per il web scraping? Dipende dal tuo progetto — e ho visto sviluppatori andare in crisi dopo aver scelto quello sbagliato.

Il mercato dei software per il web scraping ha raggiunto 1,01 miliardi di dollari nel 2024 e dovrebbe più che raddoppiare entro il 2032. Scegliere il linguaggio giusto può voler dire risultati più rapidi e meno manutenzione. Scegliere quello sbagliato vuol dire scraper che si rompono e weekend buttati via.

Da anni sviluppo strumenti di automazione. Qui sotto trovi sette linguaggi che ho usato per il scraping — con esempi di codice, compromessi concreti e uno sguardo su quando conviene saltare del tutto il codice e usare Thunderbit invece.

Come abbiamo scelto il miglior linguaggio per il web scraping

Quando si parla di web scraping, non tutti i linguaggi di programmazione sono uguali. Ho visto progetti partire alla grande — e altri andare in fumo — in base ad alcuni fattori chiave:

• Facilità d’uso: quanto velocemente puoi iniziare? La sintassi è intuitiva o serve quasi una laurea in informatica solo per stampare “Hello, World”?
• Supporto delle librerie: esistono librerie solide per richieste HTTP, parsing HTML e gestione dei contenuti dinamici? Oppure stai reinventando la ruota?
• Prestazioni: riesce a gestire lo scraping di milioni di pagine o si arrende dopo poche centinaia?
• Gestione dei contenuti dinamici: i siti moderni adorano JavaScript. Il tuo linguaggio riesce a stare al passo?
• Community e supporto: quando incontri un muro (e succederà), c’è una community che ti dà una mano?

In base a questi criteri — e a tante notti di test — ecco i sette linguaggi che vedremo:

1. Python: la scelta ideale per principianti e professionisti.
2. JavaScript & Node.js: il re dei contenuti dinamici.
3. Ruby: sintassi pulita, script rapidi.
4. PHP: semplicità lato server.
5. C++: quando serve velocità pura.
6. Java: pronto per l’enterprise e altamente scalabile.
7. Go (Golang): veloce e concorrente.

E se stai pensando: “Shuai, non voglio proprio programmare”, resta fino alla fine per Thunderbit.

Web scraping con Python: la potenza più adatta ai principianti

Partiamo dal favorito di molti: Python. Se fai questa domanda a una stanza piena di persone che lavorano con i dati — “Qual è il miglior linguaggio di programmazione per il web scraping?” — sentirai Python saltare fuori come un coro a un concerto di Taylor Swift.

Perché Python?

• Sintassi adatta ai principianti: puoi leggere il codice Python ad alta voce e suona quasi come inglese.
• Supporto librerie imbattibile: da BeautifulSoup per il parsing HTML, a Scrapy per il crawling su larga scala, a Requests per HTTP, fino a Selenium per l’automazione del browser — Python ha tutto.
• Community enorme: oltre 33.000 domande su Stack Overflow solo sul web scraping.

Codice di esempio in Python: estrarre 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 di forza:

• Sviluppo e prototipazione molto rapidi.
• Tantissimi tutorial e risposte alle domande.
• Ottimo per l’analisi dei dati: estrai con Python, analizzi con pandas, visualizzi con matplotlib.
• Le librerie continuano a evolversi: la release 2.14 di Scrapy (gennaio 2026) ha introdotto supporto nativo a async/await in tutto il framework, quindi la gestione asincrona non è più solo una cosa da Selenium/Playwright.

Limiti:

• Più lento dei linguaggi compilati nei lavori molto pesanti.
• La gestione dei siti super dinamici può diventare macchinosa (anche se Selenium e Playwright aiutano).
• Non è ideale per estrarre milioni di pagine a velocità fulminea.

In sintesi:

Se sei nuovo al scraping, o vuoi semplicemente portare a casa risultati in fretta, Python è il miglior linguaggio per il web scraping — punto. Approfondimento sul perché Python domina il web scraping.

JavaScript e Node.js: scraping di siti dinamici con semplicità

Se Python è il coltellino svizzero, JavaScript (e Node.js) è il trapano elettrico — soprattutto per estrarre dati da siti moderni e ricchi di JavaScript.

Perché JavaScript/Node.js?

• Nativo per i contenuti dinamici: gira nel browser, quindi vede ciò che vede l’utente — anche se la pagina è costruita con React, Angular o Vue.
• Asincrono per natura: Node.js può gestire centinaia di richieste contemporaneamente.
• Familiare per chi sviluppa web: se hai creato un sito, conosci già almeno un po’ di JavaScript.

Librerie chiave:

• Playwright: multi-browser (Chromium, Firefox, WebKit), con auto-wait e proxy per contesto. Se nel 2026 stai iniziando un nuovo scraper in Node, è la scelta predefinita.
• Puppeteer: Chrome headless tramite Chrome DevTools Protocol. Rimane ottimo per lavori solo Chrome e per una dipendenza più leggera.
• Cheerio: parsing HTML in stile jQuery per Node, quando non ti serve un browser vero.

Codice di esempio in Node.js: estrarre 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 di forza:

• Gestisce nativamente i contenuti renderizzati da JavaScript.
• Perfetto per infinite scroll, popup e siti interattivi.
• Efficiente per scraping concorrente su larga scala.

Limiti:

• La programmazione asincrona può essere ostica per i principianti.
• I browser headless consumano molta memoria se ne avvii troppi insieme.
• Meno strumenti per l’analisi dei dati rispetto a Python.

Quando JavaScript/Node.js è il miglior linguaggio per il web scraping?

Quando il sito target è dinamico, o quando vuoi automatizzare azioni nel browser. Approfondimento su Node.js per contenuti dinamici.

Ruby: sintassi pulita per script di web scraping rapidi

Ruby non è solo per le app Rails e per una scrittura elegante. È una scelta valida per il web scraping — soprattutto se ti piace che il codice scorra liscio, quasi fosse una poesia.

Perché Ruby?

• Sintassi leggibile ed espressiva: puoi scrivere uno scraper in Ruby quasi come se stessi leggendo la lista della spesa.
• Ottimo per la prototipazione: veloce da scrivere, facile da modificare.
• Librerie chiave: Nokogiri per il parsing, Mechanize per automatizzare la navigazione.

Codice di esempio in Ruby: estrarre 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 di forza:

• Molto leggibile e conciso.
• Ottimo per piccoli progetti, script una tantum o se usi già Ruby.

Limiti:

• Più lento di Python o Node.js nei progetti grandi.
• Meno librerie dedicate al scraping e meno supporto della community.
• Non è ideale per siti molto dinamici (anche se puoi usare Watir o Selenium).

Adatto a:

Se sei un Rubyist o vuoi tirare su al volo uno script rapido, Ruby è un piacere. Per scraping dinamico su larga scala, meglio guardare altrove.

PHP: semplicità lato server per estrarre dati dal web

PHP può sembrare un retaggio del web dei primi tempi, ma è ancora vivo — soprattutto se vuoi estrarre dati direttamente dal server.

Perché PHP?

• Gira ovunque: la maggior parte dei server web ha già PHP installato.
• Facile da integrare con le web app: estrai e visualizza i dati sul tuo sito in un unico flusso.
• Librerie chiave: cURL per HTTP, Guzzle per le richieste, Symfony Panther per l’automazione del browser headless.

Codice di esempio in PHP: estrarre 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 di forza:

• Facile da distribuire sui server web.
• Buono per scraping come parte di un flusso di lavoro web.
• Veloce per attività semplici lato server.

Limiti:

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

Adatto a:

Se il tuo stack è già basato su PHP, o se vuoi estrarre e mostrare dati sul tuo sito, PHP è una scelta pratica. Approfondimento su PHP vs Python per lo scraping.

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

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

Perché C++?

• Velocissimo: supera la maggior parte dei linguaggi nei task CPU-bound.
• Controllo molto fine: gestisci memoria, thread e ottimizzazioni di performance.
• Librerie chiave: libcurl per HTTP, htmlcxx per il parsing.

Codice di esempio in C++: estrarre 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 di forza:

• Velocità impareggiabile per progetti di scraping enormi.
• Ottimo per integrare lo scraping in sistemi ad alte prestazioni.

Limiti:

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

Adatto a:

Quando devi estrarre dati da milioni di pagine, oppure la performance è assolutamente critica. Altrimenti, potresti passare più tempo a fare debug che a fare scraping.

Java: soluzioni enterprise per il web scraping

Java è il cavallo da lavoro del mondo enterprise. Se stai costruendo qualcosa che deve funzionare all’infinito, gestire tantissimi dati e sopravvivere persino a un’apocalisse zombie, Java fa al caso tuo.

Perché Java?

• Robusto e scalabile: perfetto per progetti di scraping grandi e di lunga durata.
• Tipizzazione forte e gestione degli errori: meno sorprese in produzione.
• Librerie chiave: Jsoup per il parsing, Selenium WebDriver per l’automazione del browser, Apache HttpClient per HTTP.

Codice di esempio in Java: estrarre 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 di forza:

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

Limiti:

• Sintassi prolissa; richiede più configurazione rispetto ai linguaggi da scripting.
• Eccessivo per script piccoli e una tantum.

Adatto a:

Scraping su scala enterprise, o quando servono affidabilità e scalabilità assolute.

Go (Golang): scraping veloce e concorrente

Go è il nuovo arrivato, ma sta già facendo parlare di sé — soprattutto per lo scraping veloce e concorrente.

Perché Go?

• Velocità da linguaggio compilato: quasi come C++.
• Concorrenza integrata: le goroutine rendono il parallel scraping molto semplice.
• Librerie chiave: Colly per lo scraping, Goquery per il parsing.

Codice di esempio in Go: estrarre 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 di forza:

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

Limiti:

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

Adatto a:

Quando devi fare scraping su larga scala, o quando Python semplicemente non basta in termini di velocità. Go vs Python per lo scraping: confronto delle prestazioni.

Confronto tra i migliori linguaggi di programmazione per il web scraping

Mettiamo tutto insieme. Ecco un confronto fianco a fianco per aiutarti a scegliere il miglior linguaggio per il web scraping nel 2026:

Linguaggio/Strumento	Facilità d’uso	Prestazioni	Supporto librerie	Gestione contenuti dinamici	Caso d’uso migliore
Python	Molto alta	Moderata	Eccellente	Buona (Selenium/Playwright)	Uso generale, principianti, analisi dati
JavaScript/Node.js	Media	Alta	Forte	Eccellente (nativa)	Siti dinamici, scraping asincrono, web developer
Ruby	Alta	Moderata	Discreto	Limitata (Watir)	Script rapidi, prototipazione
PHP	Media	Moderata	Sufficiente	Limitata (Panther)	Lato server, integrazione con web app
C++	Bassa	Molto alta	Limitato	Molto limitata	Massime prestazioni, scala enorme
Java	Media	Alta	Buono	Buona (Selenium/HtmlUnit)	Enterprise, servizi a lunga durata
Go (Golang)	Media	Molto alta	In crescita	Moderata (Chromedp)	Scraping veloce e concorrente

Quando evitare il codice: Thunderbit come soluzione no-code per il web scraping

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Diciamolo chiaramente: a volte vuoi solo i dati — senza codice, senza debug e senza il solito “perché questo selettore non funziona?”. È qui che entra in gioco Thunderbit.

Come cofondatore di Thunderbit, volevo creare uno strumento che rendesse il web scraping facile quanto ordinare da asporto. Ecco cosa rende Thunderbit diverso:

• Configurazione in un clic: basta cliccare “One Click Extract”. Niente richieste HTTP da sistemare, proxy da gestire o trucchi anti-bot.
• Template intelligenti: un solo scraper template può adattarsi a più layout di pagina. Non devi riscrivere lo scraper ogni volta che un sito cambia.
• Scraping da browser e da cloud: puoi scegliere se fare scraping nel browser (ottimo per i siti con login) o nel cloud (super veloce per i dati pubblici).
• Gestisce i contenuti dinamici: l’AI di Thunderbit controlla un browser reale, quindi può gestire infinite scroll, popup, login e molto altro.
• Esportazione ovunque: scarica su Excel, Google Sheets, Airtable, Notion, oppure copia semplicemente negli appunti.
• Nessuna manutenzione: se un sito cambia, basta rieseguire il suggerimento dell’AI. Niente più sessioni di debug notturne.
• Pianificazione e automazione: imposta gli scraper in esecuzione programmata — niente cron job, niente server da configurare.
• Estrattori specializzati: ti servono email, numeri di telefono o immagini? Thunderbit offre anche estrattori con un clic.

E la parte migliore? Non devi conoscere nemmeno una riga di codice. Thunderbit è pensato per utenti business, marketer, team sales, professionisti del real estate — chiunque abbia bisogno di dati, in fretta.

Vuoi vedere Thunderbit in azione? Scarica l’estensione Chrome oppure visita il nostro canale YouTube per le demo.

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Conclusione: scegliere il miglior linguaggio per il web scraping nel 2026

Guarda come l’agentic web scraping si confronta con il codice L’AI di Thunderbit legge una pagina e seleziona da sola i campi, facendo in un clic quello che uno script di scraping richiede ore per essere scritto. Get Started Free

Nel 2026 il web scraping è più accessibile — e più potente — che mai. Ecco cosa ho imparato dopo anni passati nelle trincee dell’automazione:

• Python resta il miglior linguaggio per il web scraping se vuoi partire subito e avere tantissime risorse a disposizione.
• JavaScript/Node.js è imbattibile per i siti dinamici e ricchi di JavaScript.
• Ruby e PHP sono ottimi per script rapidi e integrazione web, soprattutto se li usi già.
• C++ e Go sono i tuoi alleati quando servono velocità e scala.
• Java è la scelta di riferimento per progetti enterprise e di lunga durata.
• E se vuoi evitare proprio di programmare? Thunderbit è la tua arma segreta.

Prima di iniziare, chiediti:

• Quanto è grande il mio progetto?
• Devo gestire contenuti dinamici?
• Qual è il mio livello di comfort tecnico?
• Voglio costruire qualcosa, o semplicemente 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 Thunderbit Blog per altre guide, consigli e storie di scraping dal mondo reale.

Buon scraping — e che i tuoi dati siano sempre puliti, strutturati e a portata di clic.

P.S. Se un giorno ti ritrovi incastrato in un tunnel di web scraping alle 2 di notte, ricorda: c’è sempre Thunderbit. O il caffè. O entrambi.

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FAQ

1. Qual è il miglior linguaggio di programmazione per il web scraping nel 2026?

Python resta la scelta migliore grazie alla sintassi leggibile, alle librerie potenti (come BeautifulSoup, Scrapy e Selenium) e alla community enorme. È ideale sia per chi inizia sia per i professionisti, soprattutto se abbini scraping e analisi dei dati.

2. Qual è il linguaggio migliore per estrarre dati da siti web molto dinamici?

JavaScript (Node.js) è la scelta migliore per i siti dinamici. Strumenti come Puppeteer e Playwright ti offrono il controllo completo del browser e ti permettono di interagire con contenuti caricati via React, Vue o Angular.

3. Esiste un’opzione no-code per il web scraping?

Sì — Thunderbit è uno scraper agentico no-code che gestisce tutto, dai contenuti dinamici alla pianificazione. Ti basta cliccare “One Click Extract” e iniziare a estrarre dati. È perfetto per team sales, marketing o operations che hanno bisogno rapidamente di dati strutturati.

4. Devo ancora scegliere un linguaggio se un agente AI di coding può scrivere lo scraper al posto mio?

Domanda più che legittima nel 2026. Strumenti come Claude Code, Cursor e OpenAI Codex possono generare senza problemi uno spider Scrapy, uno script Playwright o un crawler Go + Colly partendo da un prompt di un paragrafo — quindi l’attrito del “quale linguaggio imparo per primo” è davvero molto più basso di due anni fa. Ma l’agente produce comunque codice in qualche linguaggio, e poi tu (o chi eredita il progetto) dovrai leggerlo, fare debug e distribuirlo. Quindi la scelta conta ancora; semplicemente, oggi conta più per la manutenzione che per le prime 30 righe. Se non vuoi mettere mano al codice, è qui che entra Thunderbit — elimina del tutto la questione del linguaggio.

Scopri di più:

• State of Web Scraping Report 2026
• Web Scraping vs API: Which to Choose in 2026
• Python vs PHP for Web Scraping Efficiency
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