Domande Frequenti
Tutto quello che devi sapere su API, web scraping e automazione dei dati finanziari con Python
Se già conosci Python, puoi fare la tua prima connessione a un'API REST in poche ore. Il nostro percorso accelerato copre autenticazione, gestione degli errori e parsing JSON in 2-3 giorni di lavoro pratico, con esercizi su API reali come quelle per dati di borsa italiana.
Sì, il web scraping è legale se rispetti il file robots.txt del sito e non sovraccarichi i server. Nel nostro modulo insegniamo a implementare delay tra le richieste, usare user agent appropriati e controllare i termini di servizio. Copriremo anche le implicazioni GDPR e come raccogliere dati pubblici responsabilmente.
Dipende dalla fonte e dalla licenza dei dati. Con API ufficiali di provider finanziari, sì: puoi usare i dati per analisi commerciale. Con il web scraping, devi verificare i termini di servizio di ogni sito. Ti insegniamo a identificare quali dati puoi usare legalmente e come strutturare il tuo database locale per rispettare i vincoli legali.
Usiamo scheduler come APScheduler in Python o Cron Jobs su Linux. Nel nostro corso imparerai a creare script che si eseguono a orari specifici, gestire gli errori se una raccolta fallisce, e loggare tutto per monitorare l'esecuzione. Mostreremo esempi reali di aggiornamenti giornalieri di quotazioni di borsa.
SQLite è perfetto se lavori da solo e hai volumi moderati (milioni di record). PostgreSQL serve se più persone accedono ai dati contemporaneamente o hai dataset enormi. Nel corso costruiremo un database per dati finanziari in entrambi, così capirai come migrare e scalare quando il progetto cresce.
Almeno intermedio: devi sapere usare liste, dizionari, loop e funzioni. Non serve conoscere API o database prima, ma la sintassi base di Python deve esserti familiare. Se sei principiante assoluto, consigliamo di seguire prima un corso Python introduttivo di 1-2 settimane.
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