Dataset a sé stante (non collegato a lib/): scraper Playwright per il catalogo pubblico aldi.it (protetto da bot-detection Akamai) e viewer HTML statico basato su sql.js per sfogliare il db nel browser. Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
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# db_prodotti — catalogo prodotti aldi.it
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Dump del catalogo pubblico su [aldi.it/prodotti](https://www.aldi.it/prodotti), raccolto con
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uno scraper (`scrape_aldi.py`) perché il sito non espone un'API pubblica ed è protetto da
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bot-detection (Akamai) che blocca le richieste HTTP dirette — servono un browser reale
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(Playwright + Chromium headless).
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**Non fa parte dell'app BitePlan** (non è collegato a `lib/` né alla build Flutter): è un
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dataset a sé, generato una tantum, da usare come riferimento offline (es. prezzi/prodotti per
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alimentare in futuro il convertitore o la lista spesa).
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## File
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- `aldi_prodotti.db` — SQLite, tabelle `prodotti`, `categorie`, `prodotto_categorie` (join, un prodotto può comparire in più categorie foglia), `metadata` (data di generazione, fonte). Generato, non versionato (vedi `.gitignore`) — rigenerabile con lo script.
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- `scrape_aldi.py` — script di generazione (Playwright + BeautifulSoup)
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- `viewer.html` — UI statica per sfogliare il db nel browser (nessun server/dipendenza da installare)
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## Schema SQLite
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```
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prodotti(sku PK, nome, marca, prezzo_testo, prezzo_scontato, unita_misura,
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prezzo_comparativo, descrizione, immagine_url, url_prodotto)
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categorie(slug PK, nome, breadcrumb)
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prodotto_categorie(sku, categoria_slug)
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```
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`prezzo_testo` e `prezzo_comparativo` sono stringhe italiane così come mostrate sul sito
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(es. `"0,75 €"`, `"(1,50 €/1 kg)"`) — non convertite in numero per evitare ambiguità di
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parsing su formati misti (kg/100g/pezzo).
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## Copertura e limiti
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- **674 prodotti unici**, 90 categorie foglia (su 92 individuate; 2 risultate vuote),
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generato il 2026-09-20. Include sia alimentari sia non-food (abbigliamento, casa, pet
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care, elettronica, ecc.) perché il catalogo online ALDI Italia li espone tutti sotto
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`/prodotti`.
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- Il catalogo online ALDI Italia è un **volantino digitale**, non un e-commerce completo:
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le pagine di dettaglio prodotto **non hanno quasi mai** ingredienti, valori nutrizionali o
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codice EAN. Il campo `descrizione` è popolato solo per ~38% dei prodotti (376/674 vuoti),
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più spesso su non-food (taglie, materiali) che su alimentari.
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- I prezzi sono uno snapshot del giorno di generazione: ALDI aggiorna il volantino/le offerte
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periodicamente, quindi il dato invecchia — va rigenerato se serve aggiornato.
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## Rigenerare il db
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```bash
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pip install --break-system-packages playwright beautifulsoup4
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python3 scrape_aldi.py # scraping completo (~20-30 min)
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python3 scrape_aldi.py --no-detail # salta il dettaglio prodotto (solo elenco, ~2 min)
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```
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Usa il Chromium di sistema (`/snap/bin/chromium`) via Playwright, nessun download di
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browser aggiuntivo. Include una pausa (`DELAY` in `scrape_aldi.py`) fra le richieste di
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listing e fetch in parallelo (`DETAIL_CONCURRENCY = 8`, in `scrape_aldi.py`) per le pagine
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di dettaglio, il collo di bottiglia principale.
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Ogni run è **riproducibile**: `write_sqlite()` cancella `aldi_prodotti.db` se già esiste
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(`db_path.unlink()`) e lo ricrea da zero con lo schema e i dati appena raccolti — nessun
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merge/append tra run, il file rispecchia sempre solo l'ultimo scraping. `metadata.generato_il`
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viene sovrascritto ad ogni rigenerazione con il timestamp del run corrente.
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## Visualizzare il db (`viewer.html`)
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Pagina statica (HTML + JS, [sql.js](https://sql.js.org) via CDN) che legge `aldi_prodotti.db`
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direttamente nel browser, senza installazione né build:
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- tabella con miniatura, nome, marca, prezzo (con eventuale prezzo scontato), formato/unità
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di misura e categorie di appartenenza
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- ricerca live per nome/marca
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- filtro per categoria (dropdown popolato dalla tabella `categorie`)
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- colonne ordinabili al click sull'intestazione (stesso click inverte la direzione)
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- riepilogo in testa con data/ora di generazione e fonte, letti da `metadata`
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Va **servita via HTTP** (il fetch del `.db` fallisce se apri il file con doppio click /
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`file://`, per le restrizioni CORS del browser):
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```bash
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cd db_prodotti
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python3 -m http.server 8000
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# poi apri http://localhost:8000/viewer.html
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```
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