Dalle basi di Python al successo nel Data-Scraping: Il viaggio di Michael verso l'indipendenza

Ciao a tutti. Mi chiamo Michael, per quanto possa sembrare banale. Sono un libero professionista di 30 anni dell'Illinois, USA.

Ho sentito parlare per la prima volta di data parsing all'Illinois State University nel 2012-2013, quando stavo studiando per diventare programmatore. Sembrava interessante e divertente, ma non avevo idea di quanto avrebbe cambiato la mia vita in futuro.

Tutto è iniziato con un piccolo progetto durante il mio stage presso un'azienda informatica. Mi era stato affidato il compito di raccogliere e analizzare i dati per il nostro prodotto. La maggior parte dei dati era sparsa su vari siti web, e fu allora che mi ricordai del parsing. Ho imparato Python e librerie di web scraping come BeautifulSoup e Scrapy. Il progetto è stato un successo, ho ricevuto un bonus (e l'ho speso 🙂 ) e ho capito che il processo mi piaceva.

Un paio di anni dopo la laurea, lavoravo come programmatore, ma pensavo spesso di avviare un'attività in proprio. È stato allora che mi è venuta l'idea di utilizzare il web scraping per fare soldi. Ho iniziato a cercare clienti che avessero bisogno di dati strutturati. Sorprendentemente, ce n'erano molti.

Nel mio lavoro utilizzo diversi strumenti e programmi:

1. Pitone: Il principale linguaggio di programmazione che utilizzo per scrivere script di web scraping. Python dispone di potenti librerie per lo scraping del web, come BeautifulSoup, Scrapy e Selenium.

2. Bella Zuppa: Una libreria Python utilizzata per l'analisi di documenti HTML e XML. È perfetta per estrarre dati dalle pagine web.

3. Scarti: Un'altra potente libreria Python per lo scraping del web. Scrapy dispone di ampie funzionalità ed è progettato per lo scraping su larga scala.

4. Selenio: Selenium è tipicamente utilizzato per il test automatizzato delle applicazioni web, ma può essere utilizzato anche per lo scraping del web, soprattutto nei casi in cui i dati vengono caricati dinamicamente tramite JavaScript.

5. Quaderno Jupyter: Un ambiente interattivo per scrivere e testare codice Python. È ottimo per l'analisi esplorativa dei dati e per la prototipazione di script di web scraping.

6. Database SQL/NoSQL: Utilizzo database SQL e NoSQL per archiviare ed elaborare grandi volumi di dati raccolti. PostgreSQL, MongoDB e MySQL sono alcuni dei miei database preferiti.

7. Proxy: Per aggirare le restrizioni IP e aumentare la velocità di scraping, utilizzo servizi proxy a pagamento.

8. Cron o altri programmi di pianificazione delle attività: Li uso per eseguire automaticamente i miei script di scraping del Web a un'ora specifica.

Ora che ho una serie di strumenti e so quando e come usarli correttamente, il mio lavoro richiede pochissimo tempo. Se prima potevo stare seduto su un progetto per diversi giorni, ora la configurazione richiede da 1 a 4 ore, e tutto funziona automaticamente.

Ho diversi canali per trovare clienti:

1. Piattaforme freelance: Siti web come Upwork, Freelancer e Fiverr offrono numerose opportunità per trovare clienti che necessitano di servizi di web scraping. Io uso attivamente queste piattaforme per trovare progetti che corrispondono alle mie competenze.

2. I social network: LinkedIn è diventata una delle migliori piattaforme per trovare clienti B2B. Sono attivo su LinkedIn, pubblicando articoli sul web scraping e contattando le aziende che ritengo possano essere interessate ai miei servizi.

3. Forum e comunità: Sono anche attivo su forum e comunità di programmazione e web scraping come StackOverflow e Reddit. Questo non solo mi aiuta a rimanere aggiornato sulle ultime tendenze del web scraping, ma mi aiuta anche a trovare clienti.

4. Eventi e conferenze di networking: Cerco di partecipare a eventi e conferenze legati ai dati e all'IT, perché offrono un'ottima opportunità di incontrare potenziali clienti e partner.

5. Ho provato a gestire un blog e i clienti sono arrivati da lì, ma richiede molto tempo e ho dovuto chiuderlo.

Perché scrivo tutto questo? Perché molte persone, soprattutto giovani, non sanno cosa fare e dove guadagnare per vivere.

Con il mio esempio, voglio dimostrare che un po' di conoscenza (le basi di Python possono essere padroneggiate in poche settimane), desiderio e duro lavoro possono aiutare a raggiungere gli obiettivi e a diventare indipendenti nella vita.