Come Iniziare con il Web Scraping in Go in 5 Semplici Passi

I dati che troviamo online sono diventati il vero oro digitale—ma sono sparpagliati su una marea di siti, nascosti in HTML caotici e protetti da CAPTCHAs e sistemi anti-bot sempre più furbi. Se ti è mai capitato di copiare a mano prezzi, info sui competitor o lead, sai che è un lavoro infinito e rischi di lasciarti scappare occasioni importanti. Ecco perché il web scraping è ormai una skill fondamentale per chi lavora in azienda. Basti pensare che il mercato dei dati alternativi (dove rientra anche il web scraping) valeva e continua a crescere a vista d’occhio.

E qui arriva la sorpresa: anche se Python è la scelta più gettonata per chi inizia, Go (o Golang, come lo chiamano in tanti) è il motore silenzioso dietro alcuni degli estrattori web più veloci e affidabili in circolazione. Il punto di forza di Go? Concorrenza integrata, una libreria standard solidissima e prestazioni che fanno impazzire chi lavora nel backend. Ho visto team tagliare i tempi di scraping a metà solo passando a Go—e con gli strumenti giusti, non serve essere un super ingegnere per partire.

Vuoi trasformare Go nel tuo asso nella manica per il web scraping? Ecco i cinque step fondamentali—dalla configurazione alle tecniche avanzate—con esempi pratici, dritte utili e uno sguardo a come strumenti AI come possono portare il tuo workflow a un altro livello.

Perché Scegliere Go per il Web Scraping? Il Vantaggio per le Aziende

Parliamoci chiaro: quando devi estrarre dati da migliaia (o milioni) di pagine, ogni secondo è prezioso. Go è stato pensato proprio per gestire carichi pesanti. Ecco perché sempre più aziende puntano su Go per il web scraping:

• Concorrenza che scala: Le goroutine di Go (thread leggerissimi) ti permettono di estrarre dati da centinaia di pagine in parallelo—senza mandare in tilt il computer. In un test, Go ha estratto , mentre Python ci ha messo 649 giorni per lo stesso lavoro. Non è solo più veloce—gioca proprio in un’altra categoria.
• Stabilità e affidabilità: Il tipaggio forte e la gestione della memoria di Go sono perfetti per scraper che devono girare a lungo e su larga scala. Basta svegliarsi e scoprire che lo script si è piantato nel cuore della notte.
• Networking di alto livello: La libreria standard di Go ha già tutto quello che ti serve per richieste HTTP, parsing HTML e gestione JSON—senza dover impazzire con mille pacchetti esterni.
• Distribuzione semplice: Go compila tutto in un unico eseguibile, così puoi far girare il tuo scraper ovunque—niente virtualenv, niente rogne di dipendenze.
• Adozione nel settore: Go oggi è il (ha superato Node.js) e lo usano colossi come Google, Uber e Netflix.

Certo, Python resta ottimo per lavori veloci o quando servono librerie di machine learning. Ma se vuoi velocità, scalabilità e affidabilità, Go è imbattibile—soprattutto con librerie come Colly e Goquery.

Passo 1: Configurare l'Ambiente Go per il Web Scraping

Prima di iniziare a estrarre dati, devi installare e configurare Go. La buona notizia? È davvero una passeggiata.

1. Installa Go

• Vai sulla e scarica l’installer per il tuo sistema operativo (Windows, macOS o Linux).
• Installa e segui le istruzioni. Su Linux puoi anche usare il gestore pacchetti.
• Apri il terminale e digita:

  1go version

  Se vedi qualcosa tipo go version go1.21.0 darwin/amd64, sei a posto.

Se hai problemi: Se go non viene trovato, controlla che il PATH sia impostato bene. Su Linux/macOS, potresti dover aggiungere export PATH=$PATH:/usr/local/go/bin al tuo ~/.bash_profile o ~/.zshrc.

2. Inizializza un nuovo progetto Go

• Crea una nuova cartella per il tuo scraper:

  1mkdir my-scraper && cd my-scraper

• Inizializza un modulo Go:

  1go mod init github.com/tuonome/my-scraper

  Così crei il file go.mod per gestire le dipendenze.

3. Scegli un editor

• con l’estensione Go è super comodo (auto-completamento, linting e debug inclusi).
• JetBrains GoLand è molto amato dai professionisti Go.
• Vim/Neovim con plugin Go va benissimo se preferisci lo stile old school.

4. Testa la configurazione

Crea un veloce main.go:

1package main
2import "fmt"
3func main() {
4    fmt.Println("Go è installato e funzionante!")
5}

Esegui:

1go run main.go

Se vedi il messaggio, sei pronto a partire.

Passo 2: Effettuare la Prima Richiesta HTTP in Go

È il momento di recuperare la tua prima pagina web! Il pacchetto net/http di Go rende tutto molto semplice.

Esempio base di HTTP GET:

1package main
2import (
3    "fmt"
4    "io"
5    "net/http"
6)
7func main() {
8    resp, err := http.Get("https://example.com")
9    if err != nil {
10        fmt.Println("Errore nel recupero dell’URL:", err)
11        return
12    }
13    defer resp.Body.Close()
14    body, err := io.ReadAll(resp.Body)
15    if err != nil {
16        fmt.Println("Errore nella lettura della risposta:", err)
17        return
18    }
19    fmt.Println(string(body))
20}

Cose da ricordare:

• Controlla sempre gli errori dopo http.Get.
• Usa defer resp.Body.Close() per non lasciare risorse aperte.
• Usa io.ReadAll per leggere tutta la risposta.

Tips avanzati:

• Per impostare header personalizzati (tipo User-Agent), usa http.NewRequest:

  1req, _ := http.NewRequest("GET", "https://example.com", nil)
  2req.Header.Set("User-Agent", "Mozilla/5.0")
  3client := &http.Client{}
  4resp, err := client.Do(req)

• Controlla sempre resp.StatusCode—200 è ok, 403 o 404 vuol dire che sei stato bloccato o la pagina non esiste.

Passo 3: Analizzare l’HTML ed Estrarre Dati con Go

Recuperare l’HTML è solo il primo passo. Ora devi tirare fuori le info che ti servono—nomi prodotti, prezzi, link e così via.

Goquery: Una libreria Go che ti permette di usare selettori in stile jQuery per il parsing HTML.

Installa Goquery:

1go get github.com/PuerkitoBio/goquery

Esempio: Estrazione di nomi e prezzi dei prodotti

1package main
2import (
3    "fmt"
4    "net/http"
5    "github.com/PuerkitoBio/goquery"
6)
7func main() {
8    resp, err := http.Get("https://example.com/products")
9    if err != nil {
10        panic(err)
11    }
12    defer resp.Body.Close()
13    doc, err := goquery.NewDocumentFromReader(resp.Body)
14    if err != nil {
15        panic(err)
16    }
17    doc.Find("div.product").Each(func(i int, s *goquery.Selection) {
18        name := s.Find("h2").Text()
19        price := s.Find(".price").Text()
20        fmt.Printf("Prodotto %d: %s - %s\n", i+1, name, price)
21    })
22}

Come funziona:

• doc.Find("div.product") seleziona tutti i box dei prodotti.
• Dentro, s.Find("h2").Text() prende il nome e s.Find(".price").Text() il prezzo.

Espressioni regolari: Per pattern semplici (tipo email), il pacchetto regexp di Go è veloce e pratico. Per casi più complessi, meglio affidarsi a Goquery.

Passo 4: Potenzia il Tuo Scraper con le Librerie Go (Colly & Gocolly)

Vuoi fare il salto di qualità? è il framework di riferimento per il web scraping con Go. Gestisce crawling, concorrenza, cookie e molto altro—così puoi concentrarti sui dati, non sulla parte tecnica.

Perché Colly è una bomba:

• API semplice: Registra callback sugli elementi che vuoi estrarre.
• Concorrenza: Estrai centinaia di pagine in parallelo con colly.Async(true).
• Crawling automatico: Segui i link e gestisci la paginazione senza fatica.
• Funzioni anti-bot: Imposta header personalizzati, ruota user agent e gestisci i cookie.
• Gestione errori: Hook integrati per richieste che falliscono.

Installa Colly:

1go get github.com/gocolly/colly/v2

Esempio base di scraper con Colly:

1package main
2import (
3    "fmt"
4    "github.com/gocolly/colly/v2"
5)
6func main() {
7    c := colly.NewCollector(
8        colly.AllowedDomains("example.com"),
9        colly.Async(true),
10    )
11    c.OnHTML(".product-list-item", func(e *colly.HTMLElement) {
12        name := e.ChildText("h2")
13        price := e.ChildText(".price")
14        fmt.Printf("Prodotto: %s - %s\n", name, price)
15    })
16    c.OnRequest(func(r *colly.Request) {
17        r.Headers.Set("User-Agent", "Mozilla/5.0")
18    })
19    c.OnError(func(r *colly.Response, err error) {
20        fmt.Println("Richiesta fallita:", r.Request.URL, "->", err)
21    })
22    c.Visit("https://example.com/products")
23    c.Wait()
24}

Confronto funzionalità: Goquery vs. Colly

Colly ti fa risparmiare un sacco di tempo per tutto quello che va oltre lo scraping più semplice.

Passo 5: Affrontare le Sfide Reali del Web Scraping in Go

Fare web scraping nella realtà non è sempre una passeggiata. Ecco come gestire le difficoltà più comuni:

1. Blocco IP

• Ruota i proxy usando http.Transport di Go o il supporto proxy di Colly.
• Rallenta le richieste con ritardi casuali.

2. User-Agent e header

• Imposta sempre uno User-Agent realistico (tipo Chrome o Firefox).
• Simula gli header di un vero browser (Accept-Language, ecc.).

3. CAPTCHAs

• Se becchi un CAPTCHA, probabilmente stai estraendo dati troppo in fretta o in modo troppo “robotico”.
• Usa browser headless (come ) per siti che richiedono JavaScript o interazione visiva.
• Per siti con difese anti-bot toste, valuta servizi di risoluzione CAPTCHA.

4. Paginazione

• Con Colly puoi seguire automaticamente i link “Next”:

  1c.OnHTML("a.next", func(e *colly.HTMLElement) {
  2    e.Request.Visit(e.Attr("href"))
  3})

5. Contenuti dinamici (JavaScript)

• Le librerie HTTP di Go non eseguono JS. Usa un browser headless (Rod, chromedp) o prova a estrarre i dati direttamente dagli endpoint API.

6. Quando diventa troppo complicato… Usa Thunderbit

A volte ti trovi davanti a un muro—magari il sito è troppo dinamico o hai bisogno dei dati subito senza scrivere codice. Qui entra in gioco . Thunderbit è un Estrattore Web AI per Chrome che:

• Usa l’AI per individuare e estrarre i campi—basta cliccare su “AI Suggerisci Colonne”.
• Gestisce in automatico la navigazione tra sottopagine e la paginazione.
• Funziona in un vero browser (o nel cloud), quindi va alla grande anche su siti pieni di JavaScript e la maggior parte delle difese anti-bot.
• Esporta direttamente su Excel, Google Sheets, Airtable o Notion—senza scrivere una riga di codice.
• Ti permette di programmare scraping e automatizzare la raccolta dati per il tuo team.

Thunderbit è la soluzione perfetta per chi lavora in business, team commerciali o chiunque abbia bisogno di dati ordinati senza dover programmare. E sì, sono di parte—l’abbiamo creato proprio per risolvere questi problemi.

Unire Go e Thunderbit per la Massima Produttività

Ecco il trucco: non devi scegliere tra Go e Thunderbit. I team più smart usano entrambi.

Esempio di flusso di lavoro:

1. Usa Go (con Colly) per scansionare una grande lista di URL o raccogliere dati di base su larga scala.
2. Passa gli URL a Thunderbit per estrarre info dettagliate e strutturate—soprattutto quando devi gestire sottopagine, contenuti dinamici o difese anti-bot toste.
3. Esporta i dati da Thunderbit su Google Sheets o CSV.
4. Usa di nuovo Go per elaborare, unire o analizzare i dati come ti serve.

Questo approccio ibrido ti dà la velocità e il controllo di Go, più la flessibilità e l’intelligenza artificiale di Thunderbit. È come avere sia un coltellino svizzero che un trapano elettrico nella tua cassetta degli attrezzi.

Confronto tra Soluzioni di Web Scraping in Go: Go Puro vs. Colly vs. Thunderbit

Ecco una panoramica per aiutarti a scegliere lo strumento giusto:

Consiglio: Usa Go/Colly per progetti su misura, su larga scala o integrati nel backend. Scegli Thunderbit quando vuoi velocità, semplicità o devi gestire siti complessi lato front-end.

Riepilogo: Come Iniziare con il Web Scraping in Go

• Go è una bomba per il web scraping—soprattutto se vuoi velocità, concorrenza e affidabilità.
• Parti facile: Configura l’ambiente Go, fai richieste HTTP e analizza l’HTML con Goquery.
• Potenzia con Colly: Per crawling, concorrenza e tecniche anti-bot, Colly è il tuo alleato.
• Affronta le sfide reali: Ruota proxy, imposta header e usa browser headless o Thunderbit per i siti più tosti.
• Combina gli strumenti: Non aver paura di usare insieme Go e Thunderbit per ottenere il meglio da entrambi.

Il web scraping è un vero moltiplicatore di risultati per team sales, operations e ricerca. Con Go, le librerie giuste (e un pizzico di AI), puoi automatizzare le attività ripetitive e concentrarti sulle analisi che fanno davvero crescere il business.

Risorse Utili per il Web Scraping con Go

Vuoi approfondire? Ecco alcune delle mie risorse preferite:

Buon scraping—che i tuoi dati siano sempre ordinati, i tuoi scraper velocissimi e il caffè bello forte.

Domande Frequenti

1. Perché dovrei usare Go per il web scraping invece di Python o JavaScript?
Go offre concorrenza, velocità e affidabilità superiori—soprattutto per scraping su larga scala o di lunga durata. È perfetto quando devi estrarre dati da migliaia di pagine in fretta e vuoi un eseguibile portabile.

2. Qual è il modo più semplice per analizzare HTML in Go?
Usa la libreria . Offre selettori simili a jQuery per navigare facilmente il DOM ed estrarre dati.

3. Come gestisco siti con contenuti generati da JavaScript in Go?
Serve una libreria per browser headless come o . In alternativa, usa per un approccio no-code che gestisce JS nativamente.

4. Qual è il modo migliore per evitare di essere bloccati durante lo scraping?
Ruota User-Agent, usa proxy, aggiungi ritardi tra le richieste e simula il comportamento di un vero browser. Colly semplifica queste tecniche e Thunderbit gestisce automaticamente la maggior parte delle difese anti-bot.

5. Posso combinare Go e Thunderbit nel mio flusso di lavoro?
Assolutamente sì! Usa Go per crawling su larga scala o integrazione backend, e Thunderbit per estrazione AI, scraping di sottopagine ed esportazione verso strumenti business. È una combinazione super sia per sviluppatori che per utenti business.

Vuoi portare il tuo web scraping al livello successivo? Prova o visita il per altri consigli, tutorial e approfondimenti su scraping, automazione e AI.