Molte applicazioni e motori di ricerca di annunci immobiliari già offrono all'utente la possibilità di effettuare ricerche con filtri avanzati, per poi notificare puntualmente l'utente, tramite email e/o notifica push, dell'inserimento di nuovi annunci che soddisfano i criteri di ricerca inseriti. E' questo il caso dei ben noti Idealista, Immobiliare.it, Casa.it, ecc.

Ad ogni modo, sono solito consultare anche un'altra piattaforma sul Web molto utilizzata da privati e agenzie immobiliari che operano sul mio territorio. Si tratta di Casedavedere.it che offre all'utente una semplice form di ricerca con alcuni campi quali, ad esempio, la provincia, il comune, il prezzo massimo, i metri quadri, e pochi altri criteri di base.

D'altro canto, questa piattaforma non permette di filtrare per numero di locali, piani intermedi, presenza di box/garage, numero minimo di balconi e ascensore. Alcune informazioni che vorrei poter avere filtrate nella mia ricerca, ma che attualmente è possibile solo capire aprendo il link di ogni singolo annuncio presente nel risultato di una ricerca che include centinaia di anteprime distribuite tra decine di pagine da navigare in sequenza.

Inoltre, la piattaforma Web in questione non offre l'iscrizione ad alcun tipo di newsletter che possa permettere all'utente interessato di ricevere aggiornamenti in merito ai più recenti annunci inseriti che soddisfino il filtro impostato. Ad aggravare tale carenza, c'è poi la difficoltà nel poter discernere i vecchi dai nuovi annunci, in quanto le anteprime delle ricerche effettuate non sono sempre presentate nello stesso ordine.

Per superare tali limitazioni, ho deciso di sviluppare uno script Python (>=3.6) che implementa un parser con filtro avanzato che può essere facilmente configurato per esplorare gli annunci di immobili presenti in più di un comune e provincia, e che permette di ricevere notifiche tramite email contenenti nel corpo le anteprime degli annunci immobiliari che soddisfano i criteri di ricerca inseriti, ma non ancora notificati in passato. Lo script può essere quindi lanciato in modo programmatico come task di Cron per eseguire automaticamente in background ad intervalli di tempo determinati.

Nota. Clonando questo repository viene clonato in locale tutto il sorgente necessario a lanciare il parser. In ogni caso, sarà necessario seguire alcuni step fondamentali per preparare l'ambiente a funzionare correttamente e che viene spiegato nel seguito.

Come prima cosa, è necessario verificare di avere installato Python3 sul proprio sistema. Sono poi necessari i seguenti moduli Python per poter lanciare lo script: os, re, json, socket, validators, http, base64, datetime, bs4 e email.

Molti di questi saranno già disponibili nell'ambiente base una volta installato Python, mentre altre dovranno essere installate manualmente, ad esempio, tramite il package installer di Python pip.

Inoltre, per permettere a questa applicazione di inviare le email in maniera programmatica, dovranno essere installati anche i seguenti moduli

pip install --upgrade google-api-python-client google-auth-httplib2 google-auth-oauthlib

Ad ogni modo, per utilizzare i servizi offerti tramite API Google, è necessario creare prima un progetto Google Cloud Platform come spiegato a questo link, per poi creare anche le credenziali per applicazioni desktop come spiegato a questo secondo link. Quest'ultimo step è indispensabile per l'autenticazione e quindi l'utilizzo dei servizi offerti tramite API di Google.

Nota. Tenere bene a mente che, per poter inviare email sfrutando le apposite API, bisogna specificare i seguenti ambiti all'atto della creazione delle credenziali

.../auth/gmail.compose --- (Gestire le bozze e inviare le email)

.../auth/gmail.readonly --- (Visualizzare le tue email e impostazioni)

Una volta completati i passi descritti nei due link riportati sopra, sarà possibile scaricare un file credential.json che deve essere inserito nella stessa directory dove risiede lo script CaseDaVedere.py.

A questo punto abbiamo tutto, e possiamo procedere con la configurazione vera e propria dell'applicazione. Dobbiamo innanzitutto specificare gli indirizzi di posta ai quali si desidera inviare le email. Per fare questo basta inserire uno o più indirizzi di posta elettronica all'interno del file email_list.json, all'interno della lista puntata dalla chiave "email", come mostrato sotto

"email" : [
	"[email protected]",
	"[email protected]",
	...
]

Nota. Tenere presente che, se la lista rimane vuota, non verrà generata nessuna email, ma sarà sempre possibile consultare il file casedavedere.html che viene generato in maniera automatica dallo script e che contiene le anteprime di tutti gli annunci che soddisfano i criteri di ricerca impostati.

I campi da aggiornare per impostare il filtro desiderato sono tutti inclusi nel file property_filter.json che sono impostati di base a valori di default. Questi sono

min_area : un valore intero che rappresenta la superficie minima in metri quadri dell'immobile

max_area : un valore intero che rappresenta la superficie massima in metri quadri dell'immobile

min_price : un valore intero che rappresenta il prezzo minimo di vendita dell'immobile

max_price : un valore intero che rappresenta il prezzo massimo che si intende sborsare per l'acquisto dell'immobile

intermediate_floor : un booleano da impostare con il valore 0 o 1 per escludere o meno dalla ricerca tutti gli immobili siti all'ultimo piano ed al piano terra

min_rooms : un valore intero che rappresenta il numero minimo di locali di cui deve essere dotato l'immobile

min_balconies : un valore intero che rappresenta il numero minimo di balconi di cui deve essere dotato l'immobile

need_box : un booleano da impostare con il valore 0 o 1 per includere tra i risultati della ricerca solo gli immobili venduti insieme ad un garage/box auto

need_elevator : un booleano da impostare con il valore 0 o 1 per includere tra i risultati della ricarca solo gli immobili siti in stabili dotati di ascensore

Come ultima operazione, c'è da impostare la provincia ed il comune dove si sta cercando l'immobile da acquistare. Per fare questo bisogna aprire il file provinces_and_municipalities.json ed includere nell'insieme SELECTED uno o più liste e/o campi che rappresentano provincie e comuni tra quelli già presenti nell'insieme ALL.

Per eseguire lo script è sufficiente lanciare il seguente comando da shell

python CaseDaVedere.py > /dev/null 2>&1

Se si omette il redirezionamento di stdout e stderr a /dev/null, lo script stampa a schermo la pagina della ricerca correntemente esplorata ed il codice dell'immobile correntemente parsato e che ha soddisfatto i requisiti della ricerca. Una volta completato, all'interno della working directory sarà poi possibile reperire ed aprire il file casedavedere.html. Se è stata poi impostato almeno un'indirizzo email, dovrà poter essere anche ricevuto un messaggio sulla relativa casella di posta.

Nota. Non modificare o cancellare il file autogenerato property_code.txt, in quanto mantiene i codici degli immobili che soddisfano i criteri di ricerca impostati, e per i quali è già stata inoltrata la notifica a mezzo di posta elettronica e che non devono essere notificati una seconda volta.

Su sistemi Linux-based è normalmente disponibile il servizio cron che altro non è che uno scheduler di cron-jobs. Questi ultimi possono essere un qualsivoglia eseguibile o script da lanciare ad intervalli di tempo ben definiti ed in accordo a determinate regole che possono essere specificate con la sintassi cron.

Se per esempio si vuole lanciare lo script ogni ora tra le 8:00 e le 20:00 nei soli giorni della settimana che vanno da lunedì a venerdì, è sufficiente eseguire da terminale crontab -e per aprire l'editor ed inserire in fondo la regola che segue

0 8-20 * * 1-5  cd /path/to/the/folder/containing/the/script  &&  python CaseDaVedere.py > /dev/null 2>&1

quindi salvare e chiudere il file.