Tutto è nato da un’esigenza concreta: stavo cercando la mia prossima auto. Come molti, sono partito da Autoscout24. Il portale è ottimo e pieno di filtri, ma mi sono scontrato presto con un limite. I risultati vengono presentati come una lista sequenziale, ottima per scorrere i singoli annunci, ma decisamente poco efficace se l’obiettivo è fare un’analisi di mercato più approfondita.
Il mio interesse era rivolto in particolare alla Mazda MX-5, un’auto iconica che attraversa quattro generazioni: la NA (1989-1997), la NB (1998-2005), la NC (2005-2015) e la ND (dal 2015 a oggi). Ogni modello ha prezzi che variano non solo in base alla generazione, ma anche all’anno specifico di produzione. Volevo capire, dati alla mano, quale fosse il modello statisticamente più vantaggioso e come si muovessero i prezzi medi sul mercato. In poche parole, volevo trasformare quella lista infinita di annunci in dati aggregati e facili da leggere.
Così è nata l’idea di Car Toolbox. L’obiettivo era organizzare le informazioni di Autoscout su due grafici principali. Il primo dedicato al prezzo medio per anno, includendo anche il prezzo minimo scovato online. Il secondo, un grafico scatter (a dispersione), dove ogni punto rappresenta una singola vettura: sull’asse X l’anno di produzione e sulla Y il prezzo. Questa ‘nuvola’ di punti permette di visualizzare immediatamente l’andamento del mercato e di individuare eventuali affari o anomalie, con la possibilità di risalire al dettaglio della singola auto per valutarla puntualmente.
Dal punto di vista tecnico, il cuore del progetto è uno script in Python. Si tratta di uno scraper che va a pescare i dati su Autoscout senza filtri preventivi, proprio perché il mio scopo era avere una massa critica di dati da aggregare. Il motore Python genera un file JSON grezzo che viene poi inviato al front-end, il quale ha il compito di trasformare quei dati ‘sporchi’ in grafici eleganti e tabelle facili da consultare. Sono partito dalla Mazda, ma ho esteso il sistema ad altri modelli.
La vera sfida è stata la messa online. Trattandosi di un progetto hobbistico nato per pura curiosità personale, non volevo investire budget in server o infrastrutture costose. Dopo aver scartato alcune opzioni a pagamento (Render), ho deciso di dividere il progetto: ho ospitato il front-end su Vercel e il back-end su Railway, tutto gestito tramite GitHub. Grazie al deploy automatico, ogni modifica al codice viene pubblicata istantaneamente su entrambi i servizi. Far comunicare questi due mondi tramite API non è stato immediato, ma dopo diversi tentativi andati a vuoto, il sistema ha iniziato a girare correttamente.
Oggi Car Toolbox funziona perfettamente. Riesce a elaborare tra i 20 e i 200 annunci per volta, una scelta ponderata per rispettare i limiti della piattaforma ed evitare blocchi. In pochi secondi, il tool restituisce una panoramica completa con chilometraggio, anno e costo. Sviluppare questo progetto nel tempo libero, tra una serata e un weekend, è stata una sfida stimolante. Inutile citare l’euforia di un venerdì notte, verso l’una, quando finalmente tutto ha funzionato come doveva: un piccolo traguardo tecnico che mi ha regalato una soddisfazione enorme.
