## 🚀 **Cerchi un modo ancora più veloce e semplice per fare scraping su larga scala (con sole 5 righe di codice)?** Scopri la nostra versione potenziata su [**ScrapeGraphAI.com**](https://scrapegraphai.com/?utm_source=github&utm_medium=readme&utm_campaign=oss_cta&utm_content=top_banner)! 🚀 --- # 🕷️ ScrapeGraphAI: You Only Scrape Once

ScrapeGraphAI

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ScrapeGraphAI%2FScrapegraph-ai | Trendshift

[ScrapeGraphAI](https://scrapegraphai.com) è una libreria Python per il *web scraping* che utilizza LLM e logica basata sui grafi per creare pipeline di scraping per siti web e documenti locali (XML, HTML, JSON, Markdown, ecc.). Indica semplicemente quali informazioni vuoi estrarre e la libreria lo farà per te!

ScrapeGraphAI Hero

## 🚀 Integrazioni ScrapeGraphAI offre integrazioni con i framework e gli strumenti più diffusi per potenziare le tue capacità di scraping. Che tu stia sviluppando in Python o Node.js, usando framework LLM o piattaforme no-code, offriamo un'ampia gamma di opzioni di integrazione. Puoi trovare ulteriori informazioni al seguente [link](https://scrapegraphai.com) **Integrazioni**: - **API**: [Documentazione](https://docs.scrapegraphai.com/introduction) - **SDK**: [Python](https://docs.scrapegraphai.com/sdks/python), [Node](https://docs.scrapegraphai.com/sdks/javascript) - **Framework LLM**: [Langchain](https://docs.scrapegraphai.com/integrations/langchain), [Llama Index](https://docs.scrapegraphai.com/integrations/llamaindex), [Crew.ai](https://docs.scrapegraphai.com/integrations/crewai), [Agno](https://docs.scrapegraphai.com/integrations/agno), [CamelAI](https://github.com/camel-ai/camel) - **Framework Low-code**: [Pipedream](https://pipedream.com/apps/scrapegraphai), [Bubble](https://bubble.io/plugin/scrapegraphai-1745408893195x213542371433906180), [Zapier](https://zapier.com/apps/scrapegraphai/integrations), [n8n](http://localhost:5001/dashboard), [Dify](https://dify.ai), [Toolhouse](https://app.toolhouse.ai/mcp-servers/scrapegraph_smartscraper) - **Server MCP**: [Link](https://smithery.ai/server/@ScrapeGraphAI/scrapegraph-mcp) ## 🚀 Installazione rapida La pagina di riferimento per scrapegraph-ai è disponibile sulla pagina ufficiale di PyPI: [pypi](https://pypi.org/project/scrapegraphai/). ```bash pip install scrapegraphai # IMPORTANTE (per il recupero del contenuto dei siti web) playwright install ``` **Nota**: si consiglia di installare la libreria in un ambiente virtuale per evitare conflitti con altre librerie 🐱 ## 💻 Utilizzo Esistono diverse pipeline di scraping predefinite che possono essere utilizzate per estrarre informazioni da un sito web (o da un file locale). La più comune è `SmartScraperGraph`, che estrae informazioni da una singola pagina dato un prompt dell'utente e un URL sorgente. ```python from scrapegraphai.graphs import SmartScraperGraph # Definisci la configurazione per la pipeline di scraping graph_config = { "llm": { "model": "ollama/llama3.2", "model_tokens": 8192, "format": "json", }, "verbose": True, "headless": False, } # Crea l'istanza di SmartScraperGraph smart_scraper_graph = SmartScraperGraph( prompt="Estrai informazioni utili dalla pagina web, inclusa una descrizione di cosa fa l'azienda, i fondatori e i link ai social media", source="https://scrapegraphai.com/", config=graph_config ) # Esegui la pipeline result = smart_scraper_graph.run() import json print(json.dumps(result, indent=4)) ``` > [!NOTE] > Per OpenAI e altri modelli è sufficiente modificare la configurazione llm! > ```python > graph_config = { > "llm": { > "api_key": "LA_TUA_OPENAI_API_KEY", > "model": "openai/gpt-4o-mini", > }, > "verbose": True, > "headless": False, > } > ``` L'output sarà un dizionario simile al seguente: ```python { "description": "ScrapeGraphAI transforms websites into clean, organized data for AI agents and data analytics. It offers an AI-powered API for effortless and cost-effective data extraction.", "founders": [ { "name": "", "role": "Founder & Technical Lead", "linkedin": "https://www.linkedin.com/in/perinim/" }, { "name": "Marco Vinciguerra", "role": "Founder & Software Engineer", "linkedin": "https://www.linkedin.com/in/marco-vinciguerra-7ba365242/" }, { "name": "Lorenzo Padoan", "role": "Founder & Product Engineer", "linkedin": "https://www.linkedin.com/in/lorenzo-padoan-4521a2154/" } ], "social_media_links": { "linkedin": "https://www.linkedin.com/company/101881123", "twitter": "https://x.com/scrapegraphai", "github": "https://github.com/ScrapeGraphAI/Scrapegraph-ai" } } ``` Esistono altre pipeline che possono essere utilizzate per estrarre informazioni da più pagine, generare script Python o persino generare file audio. | Nome Pipeline | Descrizione | |-------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | SmartScraperGraph | Scraper di singole pagine che richiede solo un prompt utente e una sorgente. | | SearchGraph | Scraper multi-pagina che estrae informazioni dai primi n risultati di un motore di ricerca. | | SpeechGraph | Scraper di singole pagine che estrae informazioni da un sito web e genera un file audio. | | ScriptCreatorGraph | Scraper di singole pagine che estrae informazioni da un sito web e genera uno script Python. | | SmartScraperMultiGraph | Scraper multi-pagina che estrae informazioni da più pagine dato un singolo prompt e una lista di sorgenti. | | ScriptCreatorMultiGraph | Scraper multi-pagina che genera uno script Python per estrarre informazioni da più pagine e sorgenti. | Per ciascuno di questi grafi esiste una versione multi, che consente di effettuare chiamate all'LLM in parallelo. È possibile utilizzare diversi LLM tramite API, come **OpenAI**, **Groq**, **Azure**, **Gemini**, **MiniMax** e altri, oppure modelli locali tramite **Ollama**. Ricordati di avere [Ollama](https://ollama.com/) installato e di scaricare i modelli con il comando **ollama pull**, se desideri utilizzare modelli locali. ## 📖 Documentazione [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/drive/1sEZBonBMGP44CtO6GQTwAlL0BGJXjtfd?usp=sharing) La documentazione di ScrapeGraphAI è disponibile [qui](https://scrapegraph-ai.readthedocs.io/en/latest/). Consulta anche il Docusaurus [qui](https://docs-oss.scrapegraphai.com/). ## 🤝 Vuoi contribuire? Sentiti libero di contribuire e unisciti al nostro server Discord per discutere con noi su cosa migliorare e darci suggerimenti! Consulta le [linee guida per i contributi](https://github.com/ScrapeGraphAI/Scrapegraph-ai/blob/main/CONTRIBUTING.md). [![My Skills](https://skillicons.dev/icons?i=discord)](https://discord.gg/uJN7TYcpNa) [![My Skills](https://skillicons.dev/icons?i=linkedin)](https://www.linkedin.com/company/scrapegraphai/) [![My Skills](https://skillicons.dev/icons?i=twitter)](https://twitter.com/scrapegraphai) ## 🔗 API e SDK di ScrapeGraph Se stai cercando una soluzione rapida per integrare ScrapeGraph nel tuo sistema, scopri la nostra potente API [qui!](https://dashboard.scrapegraphai.com/login) [![API Banner](https://raw.githubusercontent.com/ScrapeGraphAI/Scrapegraph-ai/main/docs/assets/api_banner.png)](https://dashboard.scrapegraphai.com/login) Offriamo gli SDK sia in Python che in Node.js, per una facile integrazione nei tuoi progetti. Scoprili di seguito: | SDK | Linguaggio | Link GitHub | |------------|------------|-----------------------------------------------------------------------------| | Python SDK | Python | [scrapegraph-py](https://docs.scrapegraphai.com/sdks/python) | | Node.js SDK | Node.js | [scrapegraph-js](https://docs.scrapegraphai.com/sdks/javascript) | La documentazione ufficiale dell'API è disponibile [qui](https://docs.scrapegraphai.com/). ## 🔥 Benchmark Secondo il benchmark di Firecrawl [Firecrawl benchmark](https://scrapegraphai.com/compare/firecrawl), ScrapeGraph è il miglior fetcher sul mercato! ![here](assets/histogram.png) ## 📈 Telemetria Raccogliamo metriche di utilizzo anonimizzate per migliorare la qualità e la user experience del nostro pacchetto. I dati ci aiutano a stabilire le priorità e a garantire la compatibilità. Se desideri disattivare la telemetria, imposta la variabile d'ambiente `SCRAPEGRAPHAI_TELEMETRY_ENABLED=false`. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione [qui](https://scrapegraph-ai.readthedocs.io/en/latest/scrapers/telemetry.html). ## ❤️ Collaboratori [![Contributors](https://contrib.rocks/image?repo=ScrapeGraphAI/Scrapegraph-ai)](https://github.com/ScrapeGraphAI/Scrapegraph-ai/graphs/contributors) ## 🎓 Citazioni Se hai utilizzato la nostra libreria per scopi di ricerca, citaci con il seguente riferimento: ```text @misc{scrapegraph-ai, author = {Lorenzo Padoan, Marco Vinciguerra}, title = {Scrapegraph-ai}, year = {2024}, url = {https://github.com/ScrapeGraphAI/Scrapegraph-ai}, note = {A Python library for scraping leveraging large language models} } ``` ## Autori | | Contatti | |--------------------|----------------------| | Marco Vinciguerra | [![Linkedin Badge](https://img.shields.io/badge/-Linkedin-blue?style=flat&logo=Linkedin&logoColor=white)](https://www.linkedin.com/in/marco-vinciguerra-7ba365242/) | | Lorenzo Padoan | [![Linkedin Badge](https://img.shields.io/badge/-Linkedin-blue?style=flat&logo=Linkedin&logoColor=white)](https://www.linkedin.com/in/lorenzo-padoan-4521a2154/) | ## 📜 Licenza ScrapeGraphAI è rilasciato sotto la Licenza MIT. Consulta il file [LICENSE](https://github.com/ScrapeGraphAI/Scrapegraph-ai/blob/main/LICENSE) per ulteriori informazioni. ## Ringraziamenti - Ringraziamo tutti i collaboratori del progetto e la comunità open-source per il loro supporto. - ScrapeGraphAI è destinato esclusivamente a scopi di esplorazione dei dati e ricerca. Non siamo responsabili per eventuali usi impropri della libreria. Fatto con il ❤️ da [ScrapeGraph AI](https://scrapegraphai.com) [Scarf tracking](https://static.scarf.sh/a.png?x-pxid=102d4b8c-cd6a-4b9e-9a16-d6d141b9212d)