Come creare un Estrattore Web: tutorial passo dopo passo

Ultimo aggiornamento il July 8, 2026
How to create a web scraper tutorial illustration

Internet trabocca di dati — al punto che sono diventati la linfa vitale delle aziende moderne. Che tu lavori nelle vendite, nell’e-commerce, nel real estate o voglia semplicemente tenere d’occhio la concorrenza, avere i dati giusti a portata di mano può fare davvero la differenza. Ma diciamolo chiaramente: nessuno vuole passare ore a fare copia-incolla di informazioni dai siti web nei fogli di calcolo. Ed è qui che entra in gioco il web scraping, e fidati, è molto meno intimidatorio di quanto sembri. web-scraping-python-ai.png

In questa guida ti mostrerò come creare un estrattore web — sia che tu sia alle prime armi e voglia provare a programmare in Python, sia che tu preferisca saltare il codice e usare uno strumento no-code basato su AI come Thunderbit. Ti spiegherò le basi, ti guiderò in entrambi gli approcci passo dopo passo e ti aiuterò a capire quale strada si adatta meglio alle tue esigenze. Pronto a risparmiare tempo e a sbloccare il potenziale della raccolta automatica dei dati? Partiamo.

Che cos’è un Estrattore Web? Le basi

Un estrattore web è semplicemente uno strumento — software o servizio — che estrae automaticamente informazioni dai siti web. Immagina di dover raccogliere un elenco di tutte le caffetterie della tua città, con indirizzi e numeri di telefono. Potresti passare ore a cliccare tra le pagine e copiare ogni dettaglio a mano (ciao, stanchezza da Ctrl+C), oppure lasciare che un estrattore web faccia il lavoro pesante al posto tuo.

Pensa a un estrattore web come a un assistente digitale che legge le pagine web, trova i dati che ti servono (come prezzi, nomi dei prodotti o informazioni di contatto) e li organizza in modo ordinato in un foglio di calcolo o in un database. Invece di passare manualmente da una scheda del browser a Excel, l’estrattore automatizza il processo — recuperando, analizzando e salvando i dati in una frazione del tempo.

Ecco come funziona sotto il cofano:

  1. Richiesta: l’estrattore invia una richiesta a una pagina web e scarica l’HTML grezzo.
  2. Analisi: esamina l’HTML per trovare i dati specifici che ti interessano (come il prezzo dentro un tag <span>).
  3. Estrazione: preleva i dati e li salva in un formato strutturato (CSV, Excel, Google Sheets, ecc.).

Il copia-incolla manuale è come scavare una buca con un cucchiaio. Il web scraping è come arrivare con una scavatrice.

Perché creare un Estrattore Web è importante per il business

Il web scraping non è solo per smanettoni o data scientist: è diventato indispensabile per chiunque abbia bisogno di informazioni affidabili e aggiornate. Quasi il 97% delle grandi organizzazioni investe ormai in decisioni basate sui dati, e le analisi di mercato sul settore del web scraping prevedono costantemente una crescita continua per più anni fino alla fine del decennio. why-scraping-matters.png

Ecco perché aziende di ogni dimensione stanno adottando il web scraping:

  • Risparmiare tempo: l’estrazione automatica trasforma giorni di lavoro manuale in minuti.
  • Migliorare la precisione: il software non si stanca e non fa refusi.
  • Scalare: estrai dati da migliaia di pagine, non solo da poche.
  • Prendere decisioni migliori: dati freschi significano mosse più intelligenti — che si tratti di aggiornare i prezzi, trovare lead o monitorare i trend.

Vediamo alcuni casi d’uso concreti:

Caso d’usoChi ne beneficiaRisultato tipico
Estrazione di lead commerciali da elenchiTeam di vendita10× più lead, ore risparmiate nella ricerca di prospect
Monitoraggio dei prezzi dei competitor nei siti e-commerceManager e-commerceAggiornamenti dei prezzi in tempo reale, protezione dei margini
Aggregazione di annunci immobiliariAgenzie immobiliariScoperta più rapida delle opportunità, dati di mercato sempre aggiornati
Raccolta di dati marketing dal web/social mediaTeam marketingCampagne più mirate, monitoraggio delle performance migliorato
Automazione dei report giornalieri sui dati webOperazioni, analistiCosti di lavoro ridotti, meno errori, reporting costante e puntuale

In breve: vince chi ha i dati migliori e più aggiornati.

Guida per principianti: come creare un semplice Estrattore Web con Python

Se sei curioso di capire come funziona il web scraping “sotto il cofano”, Python è un ottimo punto di partenza. Anche se sei alle prime armi con la programmazione, puoi costruire un estrattore di base in pochi passaggi. Ecco come:

Preparare l’ambiente

Per prima cosa, devi avere Python installato sul computer. Scarica l’ultima versione da python.org e segui le istruzioni per il tuo sistema operativo (Windows o Mac). Durante l’installazione, assicurati di selezionare “Add Python to PATH”.

Poi apri il terminale o il prompt dei comandi e installa le librerie necessarie:

pip install requests
pip install bs4
pip install pandas
  • requests ti permette di recuperare le pagine web.
  • bs4 (Beautiful Soup) aiuta ad analizzare l’HTML.
  • pandas è ottimo per salvare i dati in CSV o Excel.

Ispezionare la struttura del sito

Prima di scrivere il codice, devi capire dove si trovano i dati nell’HTML. Apri il sito di destinazione in Chrome, fai clic destro sul dato che ti interessa (come un titolo di lavoro) e seleziona “Ispeziona”. Vedrai l’elemento HTML evidenziato — magari un tag <a> con una classe come jobtitle. Prendi nota di questi tag e di queste classi: serviranno per dire all’estrattore cosa cercare.

Scrivere ed eseguire l’estrattore

Supponiamo che tu voglia estrarre titoli di lavoro e nomi delle aziende da una pagina di annunci. Ecco uno script semplice:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

URL = "https://example.com/jobs"  # Sostituisci con l'URL di destinazione
response = requests.get(URL)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# Trova tutti i titoli di lavoro e i nomi delle aziende (aggiorna i selettori se necessario)
titles = [t.get_text().strip() for t in soup.find_all('a', class_='jobtitle')]
companies = [c.get_text().strip() for c in soup.find_all('div', class_='company')]

# Salva in CSV
df = pd.DataFrame({'Titolo del lavoro': titles, 'Azienda': companies})
df.to_csv('jobs.csv', index=False)
print("Estrazione completata! Dati salvati in jobs.csv")
  • Adatta URL e nomi delle classi in base al sito che vuoi estrarre.
  • Esegui lo script nel terminale: python yourscript.py
  • Apri jobs.csv per vedere i risultati.

Consiglio pro: per siti più complessi (con paginazione o contenuti dinamici), dovrai aggiungere cicli o usare strumenti come Selenium. Ma per molte pagine statiche, questo approccio funziona benissimo.

Semplicità no-code: come creare un Estrattore Web con Thunderbit

E se non volessi proprio avere a che fare con il codice? È qui che entra in gioco Thunderbit — un estrattore web no-code basato su AI pensato per gli utenti business. Per pagine semplici e ben strutturate, Thunderbit può portarti da “Mi serve questo dato” a un foglio di calcolo utilizzabile in un paio di clic — i siti più pesanti con login, difese anti-bot o layout insoliti richiedono ancora un po’ di regolazione, ma il punto di partenza è molto più basso rispetto a scrivere un parser da zero.

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Ecco come funziona:

Passo 1: installa l’estensione Chrome di Thunderbit

Vai alla pagina di download dell’estensione Chrome di Thunderbit e aggiungila al browser. Registrati per un account gratuito (il piano free ti permette di estrarre alcune pagine per provarlo).

Passo 2: vai sul sito di destinazione

Apri la pagina che vuoi estrarre in Chrome. Fai login se necessario e scorri la pagina per caricare eventuali contenuti dinamici.

Passo 3: descrivi i dati che ti servono

Fai clic sull’icona di Thunderbit per aprire la barra laterale. Puoi:

  • Fare clic su “AI Suggest Fields” e lasciare che l’AI di Thunderbit analizzi la pagina e proponga le colonne (come “Nome prodotto”, “Prezzo”, “Immagine”).
  • Oppure digitare un prompt in linguaggio naturale (per esempio: “Estrai tutti i titoli dei libri e gli autori da questa pagina”).

L’AI di Thunderbit suggerirà automaticamente campi e tipi di dati. Potrai rinominare, aggiungere o eliminare i campi in base alle tue esigenze.

Passo 4: esegui la tua prima estrazione

Una volta impostati i campi, premi “Scrape”. Thunderbit estrarrà i dati, gestirà la paginazione se necessario e mostrerà tutto in una tabella ordinata. Se vuoi più dettagli dalle sottopagine (come le pagine dei singoli prodotti), fai clic su “Scrape Subpages” — Thunderbit visiterà ogni link e raccoglierà informazioni extra.

Passo 5: revisione ed esportazione dei risultati

Controlla i dati nella tabella di Thunderbit. Quando sei soddisfatto, fai clic su “Export” e scegli il formato: Excel, CSV, Google Sheets, Airtable, Notion o JSON. Le esportazioni sono gratuite e illimitate.

Tutto qui. Niente codice, niente template, niente stress.

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Confronto tra soluzioni tradizionali e no-code per l’Estrattore Web

Vediamo come si confrontano i due approcci:

SoluzioneTempo di configurazioneCompetenze richiesteManutenzioneFlessibilitàOpzioni di esportazione
Python + Beautiful SoupOre/giorniProgrammazione, basi HTMLAlta (si rompe facilmente)Molto altaCSV, Excel, JSON (tramite codice)
Vecchi strumenti no-code30-60 minUn po’ di competenze tecnicheMedia (correzione manuale)Buona per siti staticiCSV, Excel
Thunderbit (AI no-code)MinutiNessuna (italiano semplice)Bassa (l’AI si adatta)Alta (siti dinamici)Excel, CSV, Sheets, Notion...

L’approccio basato su AI di Thunderbit significa meno tempo speso a configurare e correggere gli estrattori, e più tempo a usare davvero i tuoi dati.

Superare le sfide dei tradizionali Estrattori Web

Gli estrattori tradizionali hanno alcuni punti dolenti ben noti:

  • Cambiamenti del sito: se un sito aggiorna il layout, il codice può rompersi. L’AI di Thunderbit si adatta automaticamente alla maggior parte dei cambiamenti, quindi non devi riscrivere nulla.
  • Misure anti-bot: molti siti bloccano gli script automatici. Thunderbit può funzionare nel browser (usando il tuo login/sessione) oppure nel cloud per maggiore velocità.
  • Contenuti dinamici: pagine con scroll infinito o pulsanti “Carica altro” possono mettere in difficoltà gli estrattori base. L’AI di Thunderbit gestisce automaticamente lo scrolling e gli elementi interattivi.
  • Dati accessibili solo dopo login: con la modalità browser di Thunderbit, se puoi vederlo in Chrome, puoi estrarlo.

In breve, Thunderbit è progettato per gestire la realtà spesso caotica dei siti moderni — così non devi farlo tu.

Aumentare l’efficienza: le funzionalità avanzate di web scraping di Thunderbit

Thunderbit non serve solo a ottenere dati: serve a ottenerli velocemente, in modo pulito e pronti all’uso. Ecco alcune funzioni che apprezzo particolarmente:

Paginazione automatica ed estrazione delle sottopagine

Devi estrarre centinaia di prodotti su più pagine? Thunderbit rileva la paginazione (pulsanti Avanti, scroll infinito) e raccoglie tutto in una volta. Vuoi più dettagli dalle sottopagine? Fai clic su “Scrape Subpages” e Thunderbit visiterà ogni link, recuperando campi aggiuntivi (come informazioni sul venditore o specifiche del prodotto).

Suggerimenti AI per i campi e strutturazione dei dati

L’AI di Thunderbit non si limita a indovinare le colonne: capisce il contesto. Può etichettare le colonne, assegnare tipi di dati (testo, numero, immagine, email) e persino applicare istruzioni personalizzate (come “solo prezzi sopra i 100 dollari” o “traduci le descrizioni in inglese”). Puoi aggiungere prompt per classificare, riassumere o riformattare i dati mentre vengono estratti.

Template ed estrazione istantanea

Per i siti più popolari (Amazon, Zillow, Google Maps, Instagram), Thunderbit offre template istantanei — ti basta scegliere il sito e tutti i campi sono già configurati. Nessuna configurazione richiesta.

Pianificazione e automazione

Ti servono dati freschi ogni giorno? Imposta una pianificazione (“ogni lunedì alle 9”) e Thunderbit estrarrà automaticamente i dati, aggiornando il tuo Google Sheet o database senza che tu debba muovere un dito.

Estrazione nel cloud vs. in locale

Puoi scegliere se eseguire le estrazioni nel browser (ottimo per siti con login o interattivi) oppure nel cloud (più veloce per dati pubblici — fino a 50 pagine alla volta).

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Le funzionalità avanzate di Thunderbit lo rendono una scelta eccellente per gli utenti business che cercano un web scraping affidabile, scalabile e facile da usare.

Guida passo dopo passo: come creare un Estrattore Web con Thunderbit

Ecco la checklist rapida per partire:

  1. Installa Thunderbit: aggiungi l’estensione Chrome e registrati.
  2. Apri il sito di destinazione: fai login se necessario, scorri per caricare i contenuti.
  3. Apri la barra laterale di Thunderbit: fai clic sull’icona dell’estensione.
  4. Descrivi i dati: fai clic su “AI Suggest Fields” oppure digita il tuo prompt.
  5. Rivedi i campi: rinomina, aggiungi o elimina le colonne se necessario.
  6. Fai clic su “Scrape”: lascia fare a Thunderbit.
  7. (Opzionale) Estrai le sottopagine: per dati più approfonditi, fai clic su “Scrape Subpages”.
  8. Controlla i risultati: verifica l’accuratezza della tabella.
  9. Esporta i dati: scegli Excel, CSV, Google Sheets, Notion, Airtable o JSON.
  10. Salva/Template/Pianifica: salva la configurazione per la prossima volta o pianifica estrazioni ricorrenti.

Consigli per la risoluzione dei problemi:

  • Se mancano dei dati, prova a riformulare il prompt o a usare istruzioni personalizzate.
  • Per contenuti dinamici, assicurati di essere in modalità browser.
  • Se raggiungi il limite del piano gratuito, valuta un upgrade per estrarre più pagine.

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Conclusione e punti chiave

Creare un estrattore web non è più solo per programmatori. Che tu voglia rimboccarti le maniche e scrivere in Python, oppure lasciare che sia l’AI a fare il lavoro pesante, oggi gli strumenti sono più accessibili che mai.

Ecco cosa ricordare:

  • Il web scraping fa risparmiare tempo, aumenta la precisione e sblocca decisioni basate sui dati.
  • Python è ottimo per imparare e per progetti personalizzati, ma richiede programmazione e manutenzione.
  • Thunderbit offre una soluzione rapida e no-code — basta descrivere ciò che vuoi e fare clic su “Scrape”.
  • Funzionalità avanzate come la paginazione automatica, l’estrazione delle sottopagine e i suggerimenti AI per i campi rendono Thunderbit uno strumento potentissimo per gli utenti business.
  • Puoi provare Thunderbit gratis e vedere i risultati in pochi minuti.

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FAQ

1. Devo saper programmare per creare un estrattore web?
No! Anche se programmare (come con Python + Beautiful Soup) ti dà il pieno controllo, gli strumenti no-code come Thunderbit permettono a chiunque di creare potenti estrattori web usando prompt in italiano semplice e un paio di clic.

2. Che tipo di dati posso estrarre con Thunderbit?
Thunderbit può estrarre testo, numeri, immagini, email, numeri di telefono e molto altro da quasi qualsiasi sito web — inclusi elenchi con paginazione e sottopagine. Puoi anche usare template per i siti più popolari.

3. Come gestisce Thunderbit i siti che cambiano layout?
L’AI di Thunderbit si adatta automaticamente alla maggior parte dei cambi di layout. A differenza degli estrattori tradizionali, che si rompono quando un sito si aggiorna, Thunderbit usa una comprensione semantica per continuare a funzionare con modifiche minime.

4. Il web scraping è legale e sicuro?
Il web scraping è legale quando raccogli dati disponibili pubblicamente e rispetti i termini di servizio del sito. Thunderbit promuove un uso responsabile e offre funzioni che ti aiutano a rimanere conforme.

5. Posso pianificare estrazioni ricorrenti o automatizzare le esportazioni?
Sì! Thunderbit ti permette di programmare estrazioni a qualsiasi intervallo (giornaliero, settimanale, ecc.) ed esportare i risultati direttamente in Google Sheets, Notion, Airtable, Excel o CSV — senza lavoro manuale.

Pronto ad automatizzare la raccolta dei tuoi dati? Prova Thunderbit gratis e scopri quanto può essere semplice il web scraping per tutti.

Scopri di più

Shuai Guan
Shuai Guan
CEO di Thunderbit | Esperto di automazione dei dati con l’AI Shuai Guan è CEO di Thunderbit e laureato in Ingegneria alla University of Michigan. Forte di quasi dieci anni di esperienza nel settore tech e nell’architettura SaaS, è specializzato nel trasformare modelli di AI complessi in strumenti pratici e no-code per l’estrazione dei dati. In questo blog condivide spunti diretti, testati sul campo, su web scraping e strategie di automazione per aiutarti a costruire flussi di lavoro più intelligenti e guidati dai dati. Quando non ottimizza processi di data workflow, dedica la stessa attenzione ai dettagli alla sua passione per la fotografia.
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