Vous êtes confus et vous voulez savoir ce qu'est le web scraping et comment il fonctionne ?
Eh bien, vous êtes au bon endroit car nous sommes sur le point de tout expliquer pour vous.
Avant de plonger dans le vif du sujet, je peux déjà vous donner la version courte :
Le web scraping est le processus d'extraction de données accessibles au public à partir d'un site Web.
Rejoignez-nous pour en savoir plus sur les spécificités, son fonctionnement et les bibliothèques populaires qui existent.
Qu’est-ce que le Web Scraping ?
Fondamentalement, le web scraping est une procédure qui permet d’extraire un grand volume de données d’un site web. Pour cela, il est nécessaire d'utiliser un « web scraper » comme ParseHub ou si vous savez coder, d'utiliser l'une des nombreuses bibliothèques open source disponibles.
Après un certain temps passé à le configurer et à le peaufiner (tenez-vous-en aux bibliothèques Python ou aux outils sans code si vous êtes nouveau ici), votre nouveau jouet commencera à explorer le site Web pour localiser les données souhaitées et les extraire. Il sera ensuite converti dans un format spécifique comme CSV, afin que vous puissiez ensuite tout accéder, inspecter et gérer.
Et comment le web scraper obtient-il les données spécifiques d'un produit ou d'un contact ?
Vous vous demandez peut-être à ce stade…
Eh bien, cela est possible avec un peu de connaissances en HTML ou en CSS. Il vous suffit de faire un clic droit sur la page que vous souhaitez gratter, de sélectionner « Inspecter l'élément » et d'identifier l'ID ou la classe utilisée.
Une autre façon consiste à utiliser XPath ou des expressions régulières.
Vous n'êtes pas codeur ? Pas de soucis!
De nombreux outils de scraping Web offrent une interface conviviale dans laquelle vous pouvez sélectionner les éléments que vous souhaitez récupérer et spécifier les données que vous souhaitez extraire. Certains d’entre eux disposent même de fonctionnalités intégrées qui automatisent le processus d’identification de tout pour vous.
Continuez à lire, dans la section suivante, nous en parlerons plus en détail.
Comment fonctionne le Web Scraping ?
Supposons que vous deviez collecter des données à partir d’un site Web, mais les saisir une par une prendra beaucoup de temps. Eh bien, c’est là que le web scraping entre en scène.
C'est comme avoir un petit robot capable de récupérer facilement les informations particulières que vous souhaitez sur des sites Web. Voici un aperçu du fonctionnement typique de ce processus :
- Envoi d'une requête HTTP au site Web cible : C’est le terrain sur lequel tout se développe. Une requête HTTP permet au web scraper d'envoyer une requête au serveur sur lequel le site Web en question est hébergé. Cela se produit lorsque l’on tape une URL ou clique sur un lien. La demande comprend les détails de l'appareil et du navigateur que vous utilisez.
- Analyse du code source HTML : Le serveur renvoie le code HTML de la page Web composé de la structure de la page et du contenu de la page, y compris le texte, les images, les liens, etc. Le grattoir Web traite cela à l'aide de bibliothèques telles que BeautifulSoup si vous utilisez Python ou DOMParser si vous utilisez JavaScript. Cela permet d'identifier les éléments requis qui contiennent les valeurs d'intérêt.
- Extraction de données: Après les éléments identifiés, le web scraper capture les données requises. Cela implique de se déplacer dans la structure HTML, de choisir certaines balises ou attributs, puis d'obtenir le texte ou d'autres données à partir de ces balises/attributs.
- Transformation des données : Les données extraites peuvent être dans un format qui n'est pas préféré. Ces données Web sont nettoyées et normalisées, puis converties dans un format tel qu'un fichier CSV, un objet JSON ou un enregistrement dans une base de données. Cela peut impliquer d’effacer certains caractères inutiles, de modifier le type de données ou de les mettre sous forme de tableau.
- Stockage de données: Les données sont nettoyées et structurées pour une analyse ou une utilisation future avant d'être stockées. Cela peut être réalisé de plusieurs manières, par exemple en l'enregistrant dans un fichier, dans une base de données ou en l'envoyant à une API.
- Répétez l'opération pour plusieurs pages : Si vous demandez au scraper de collecter des données sur plusieurs pages, il répétera les étapes 1 à 5 pour chaque page, en parcourant les liens ou en utilisant la pagination. Certains d'entre eux (pas tous !) peuvent même gérer du contenu dynamique ou des pages rendues en JavaScript.
- Post-traitement (facultatif) : Une fois que tout est terminé, vous devrez peut-être effectuer un filtrage, un nettoyage ou une déduplication pour pouvoir tirer des enseignements des informations extraites.
Applications du Web Scraping
Surveillance des prix et analyse de la concurrence pour le e-commerce
Si vous avez une entreprise de commerce électronique, le web scraping peut être bénéfique pour vous dans ce scénario.
C'est exact.
Avec l'aide de cet outil, vous pouvez surveiller les prix en permanence et suivre la disponibilité des produits et les promotions proposées par les concurrents. Vous pouvez également profiter des données extraites avec le web scraping pour suivre les tendances et découvrir de nouvelles opportunités de marché.
Génération de leads et intelligence commerciale
Vous cherchez à constituer une liste de clients potentiels mais soupirez profondément à l’idée du temps qu’il vous faudra pour accomplir cette tâche ? Vous pouvez laisser le web scraping le faire rapidement pour vous.
Il vous suffit de programmer cet outil pour analyser de nombreux sites Web et extraire toutes les données qui intéressent votre liste de clients, telles que les coordonnées et les détails de l'entreprise. Ainsi, avec le web scraping, vous pouvez obtenir un grand volume de données à analyser, mieux définir vos objectifs de vente et obtenir les prospects que vous souhaitez tant.
Annonces immobilières et études de marché
L’immobilier est un autre scénario dans lequel les vertus du web scraping sont exploitées. Avec cet outil, il est possible d'explorer une grande quantité de sites Web liés à l'immobilier pour générer une liste de propriétés.
Ces données peuvent ensuite être utilisées pour suivre les tendances du marché (étudier les préférences des acheteurs) et reconnaître quelles propriétés sont sous-évaluées. L’analyse de ces données peut également être décisive dans les décisions d’investissement et de développement au sein du secteur.
Analyse des sentiments sur les réseaux sociaux
Si vous cherchez à comprendre le sentiment des consommateurs envers certaines marques, certains produits ou simplement à voir quelles sont les tendances dans un secteur spécifique au sein des réseaux sociaux, la meilleure façon de faire tout cela est d'utiliser le web scraping.
Pour y parvenir, mettez votre scraper en action pour collecter des publications, des commentaires et des avis. Les données extraites des réseaux sociaux peuvent être utilisées avec la PNL ou l'IA pour préparer des stratégies marketing et vérifier la réputation d'une marque.
Recherche académique et scientifique
Sans aucun doute, l’économie, la sociologie et l’informatique sont les secteurs qui bénéficient le plus du web scraping.
En tant que chercheur dans l'un de ces domaines, vous pouvez utiliser les données obtenues avec cet outil pour les étudier ou réaliser des revues bibliographiques. Vous pouvez également générer des ensembles de données à grande échelle pour créer des modèles statistiques et des projets axés sur l'apprentissage automatique.
Meilleurs outils et bibliothèques de Web Scraping
Python
Si vous décidez de réaliser des projets de web scraping, vous ne pouvez pas vous tromper avec Python !
- BelleSoup : cette bibliothèque est chargée d'analyser les documents HTML et XML, étant également compatible avec différents analyseurs.
- Scrapy : un framework de scraping Web puissant et rapide. Pour l'extraction de données, il dispose d'une API de haut niveau.
- Sélénium: cet outil est capable de gérer des sites Web dont le code source contient une charge JavaScript considérable. Il peut également être utilisé pour récupérer du contenu dynamique.
- Demandes : grâce à cette bibliothèque, vous pouvez effectuer des requêtes HTTP dans une interface simple et élégante.
- URLlib : Ouvre et lit les URL. Comme Requests, il possède une interface mais avec un niveau inférieur, vous ne pouvez donc l'utiliser que pour des tâches de base de web scraping.
Javascript
JavaScript est un très bon deuxième concurrent pour le web scraping, notamment avec Playwright.
- Marionnettiste: grâce à cette bibliothèque Node.js équipée d'une API de haut niveau vous pouvez avoir la possibilité de gérer une version headless du navigateur Chrome ou Chromium pour le web scraping.
- Bravo : similaire à jQuery, cette bibliothèque vous permet d'analyser et de manipuler du HTML. Pour ce faire, il dispose d’une syntaxe facile à maîtriser.
- Axios : cette bibliothèque populaire vous offre une API simple pour effectuer des requêtes HTTP. Il peut également être utilisé comme alternative au module HTTP intégré à Node.js.
- Dramaturge: Semblable à Puppeteer, c'est une bibliothèque Node.js mais plus récente et meilleure. Il a été développé par Microsoft, et contrairement à Windows 11 ou au navigateur Edge, ce n'est pas nul ! Offre des fonctionnalités telles que la compatibilité entre navigateurs et l’attente automatique.
Rubis
Je n'ai jamais touché une seule ligne de code Ruby de ma vie, mais en recherchant cet article, j'ai vu certains utilisateurs sur Reddit jurer que c'est mieux que Python pour le scraping. Ne me demandez pas pourquoi.
- Mécaniser: en plus d'extraire des données, cette bibliothèque Ruby peut être programmée pour remplir des formulaires et cliquer sur des liens. Il peut également être utilisé pour la gestion et l’authentification des pages JavaScript.
- Nokogiri : une bibliothèque capable de traiter le code source HTML et XML. Il prend en charge les sélecteurs XPath et CSS.
- Partie HTTP : dispose d'une interface intuitive qui vous permettra d'effectuer plus facilement des requêtes HTTP au serveur, afin qu'il puisse être utilisé comme base pour des projets de web scraping.
- Kimuraï : Il s'appuie sur Mechanize et Nokogiri. Il a une meilleure structure et gère des tâches telles que l'exploration de plusieurs pages, la gestion des cookies et la gestion de JavaScript.
- Wombat: Un joyau Ruby spécialement conçu pour le web scraping. Il fournit un DSL (Domain Specific Language) qui facilite la définition des règles de scraping.
PHP
Il suffit de le lister pour avoir un article complet, mais n'utilisez pas PHP pour le scraping.
- Goutte : conçu sur les composants BrowserKit et DomCrawler de Symfony. Cette bibliothèque dispose d'une API que vous pouvez utiliser pour parcourir des sites Web, cliquer sur des liens et collecter des données.
- Analyseur HTML DOM simple : l'analyse des documents HTML et XML est possible avec cette bibliothèque. Grâce à sa syntaxe de type jQuery, il peut être utilisé pour manipuler le DOM.
- Bouffer: son API de haut niveau permet de faire des requêtes HTTP et de gérer les différentes réponses que vous pouvez obtenir en retour.
Java
Quelles sont les bibliothèques que Java met à disposition pour le web scraping ? Voyons:
- JSoup : analyser et extraire des éléments d'une page Web ne sera pas un problème avec cette bibliothèque, qui dispose d'une API simple pour vous aider à accomplir cette mission.
- Sélénium: vous permet de gérer des sites Web avec une charge élevée de JavaScript dans son code source, afin que vous puissiez extraire toutes les données dans ce format qui vous intéressent.
- Client HTTP Apache : utilisez l'API de bas niveau fournie par cette bibliothèque pour effectuer des requêtes HTTP.
- Unité HTML : Cette bibliothèque simule un navigateur Web sans interface graphique (c'est-à-dire sans tête) et vous permet d'interagir avec des sites Web par programme. Particulièrement utile pour les sites utilisant beaucoup de JavaScript et pour imiter les actions des utilisateurs comme cliquer sur des boutons ou remplir des formulaires.
Réflexions finales sur toute cette histoire de grattage du Web
J'espère que c'est clair maintenant : le web scraping est très puissant entre de bonnes mains !
Maintenant que vous savez de quoi il s'agit et les bases de son fonctionnement, il est temps d'apprendre à l'implémenter dans votre flux de travail. Une entreprise peut en bénéficier de plusieurs manières.
Les langages de programmation comme Python, JavaScript et Ruby sont les rois incontestés du web scraping. Vous pourriez utiliser PHP pour cela… Mais pourquoi ? Juste pourquoi!?
Sérieusement, n'utilisez pas PHP pour le web-scraping, que ce soit sur WordPress et Magento.
