Le web scraping est presque comme un super pouvoir, mais il a son propre ensemble de problèmes.
S'il y a des défis affectant votre processus d'extraction de données… Eh bien, vous n'êtes pas seul. J'y suis allé et je te connais aussi.
Dans ce guide, nous explorerons les problèmes de web scraping les plus fréquents et comment les résoudre efficacement. Des problèmes de structure HTML aux mesures anti-scraping, vous découvrirez comment résoudre ces problèmes et améliorer vos compétences en matière de web scraping.
Et toi? Avez-vous rencontré des défis que nous allons explorer dans cet article ?
N'hésitez pas à le partager dans les commentaires !
Résoudre les défis du Web Scraping : oui, il y a de l'espoir, les garçons.
Le Web scraping est un processus d'extraction de données à partir de sites Web et c'est une technique très utile (même si vous le savez peut-être déjà). Cependant, il présente plusieurs problèmes techniques qui peuvent affecter la qualité des données collectées.
Tout comme un mineur à la recherche d’or, vous avez besoin de stratégies qui vous permettent de trouver votre trésor.
Continuez à lire pour apprendre à relever les défis afin d'améliorer votre technique de grattage.
Problème #1 : défauts de la structure HTML et manque de données
Différentes structures HTML des pages du site Web peuvent entraîner une défaillance du scraper ou la fourniture de données incomplètes. Cela entrave l’identification et la récupération des informations de la bonne manière.
Et avec autant d’outils d’IA sans code sur le point de transformer chaque concepteur de sites Web en un méga-tchad à gros cerveau, je suppose que nous sommes sur le point de voir de plus en plus d’incohérences HTML.
Solutions:
– Ajouter une vérification d'erreur pour le cas où certains éléments ne sont pas présents dans la liste.
– Utilisez des sélecteurs lâches comme XPath ou regex.
– Créez des fonctions que vous pouvez utiliser pour travailler avec différentes structures de sites Web.
Problème #2 : chargement de contenu dynamique
La plupart des sites Web modernes sont construits à l'aide des technologies JavaScript, AJAX et Single Page Application (SPA) pour charger le contenu sans recharger la page entière. Saviez-vous que c'est un problème pour les grattoirs conventionnels ?
Solutions:
– Utilisez des navigateurs sans tête tels que Puppeteer ou Selenium pour imiter les interactions des utilisateurs avec le site Web.
– Utilisez des attentes pour donner le temps au contenu dynamique de se charger.
– Sondez ou utilisez WebSocket pour les mises à jour en temps réel.
Problème #3 : mesures anti-grattage
Les sites Web tentent de contrôler l'accès automatisé de plusieurs manières, notamment le blocage IP, la limitation du débit, la détection des agents utilisateurs et les CAPTCHA. Ceux-ci peuvent grandement affecter les web scrapers, car je suis sûr que vous en avez rencontré certains.
Solutions:
– Ajoutez des intervalles de temps entre les requêtes pour donner l’impression qu’un humain fait les requêtes
– Utilisez différentes adresses IP ou proxys pour éviter d’être bloqué.
– Utilisez la rotation de l’agent utilisateur pour que le navigateur ressemble à des navigateurs différents
– Utilisez les services de résolution de CAPTCHA ou trouvez des moyens d’éviter le CAPTCHA.
Problème #4 : modifications de la structure du site Web
Les mises à jour et les refontes du site Web modifient la structure HTML du site Web, ce qui affecte les scrapers qui dépendent de certains sélecteurs pour obtenir des données.
Pourquoi ne font-ils pas comme moi et ne mettent-ils pas à jour leurs sites une fois par lune bleue ? Note pour moi : améliorez ce site plus souvent, les utilisateurs l'apprécieront, il faut garder l'UX solide (revenez plus tard pour vérifier !).
Solutions:
– Sélectionnez les éléments à l’aide d’attributs de données ou de balises sémantiques car ils sont plus fiables
– Effectuer des contrôles périodiques pour identifier et réagir aux changements environnementaux.
– Développer un système de tests qui permettrait d’identifier les échecs de scraping.
– Proposer d’utiliser l’apprentissage automatique pour ajuster automatiquement les sélecteurs.
Problème #5 : évolutivité et performances
La collecte d'une grande quantité de données à partir de plusieurs sites Web est un processus lent et consommateur de ressources qui peut entraîner des problèmes de performances. Sans oublier que les choses peuvent aussi devenir très délicates. Nous le savons trop bien, n’est-ce pas ?
Solutions:
– Utilisez le scraping parallèle pour diviser les charges de travail.
– Utiliser la limitation de débit pour éviter la surcharge des sites Web
– Refactorisez le code et utilisez de meilleures structures de données pour améliorer la vitesse du code.
– Utiliser la mise en cache et la programmation asynchrone
Problème #6 : CAPTCHA et authentification
Les CAPTCHA sont un douleur dans le cul mesure de sécurité qui bloque les robots et oblige l'utilisateur à effectuer une tâche que seul un humain peut effectuer. Il existe des outils pour battre les captchas, les outils auditifs sont particulièrement faciles de nos jours, grâce à l'IA – ouais, l'IA l'écoute puis écrit les lettres/mots, c'est du gâteau !
Voici un fait amusant qui est aussi un peu triste (très triste, en fait) : une fois que j'ai demandé à mon développeur ce qu'il avait fait pour les captchas, et il a dit qu'il y avait un Indien qui les résolvait, j'ai pensé qu'il plaisantait, mais non. Certains services utilisent la chair pour résoudre les captchas. Si c'était mon travail, je deviendrais fou.
Solutions:
– Utilisez les services de résolution de CAPTCHA ou créez vos propres algorithmes de résolution.
– Intégrer la gestion des sessions et la gestion des cookies pour l’authentification
– Utilisez des navigateurs sans tête pour gérer l’authentification
Problème #7 : incohérences et biais des données
Les données collectées sur le Web sont souvent bruitées et contiennent des erreurs. Cela est dû aux différences de format, d’unités et de granularité des données entre les sites Web. En conséquence, vous rencontrez des problèmes d’intégration et d’analyse des données.
Solutions:
– Appliquer la validation et le nettoyage des données pour standardiser les données.
– Appliquer la conversion et la normalisation des types de données.
– Reconnaître les préjugés possibles et utiliser des données provenant de différentes sources.
Problème #8 : données incomplètes
Les ensembles de données Web récupérés sont généralement incomplets ou contiennent des valeurs manquantes. Cela est dû aux changements qui surviennent sur les sites web et aux contraintes des méthodes de scraping. Ainsi, des données incomplètes ou manquantes peuvent affecter votre analyse.
C'est super ennuyeux… Personnellement, je teste quelque chose une douzaine de fois, au moins, pour être sûr de ne pas avoir ce type d'erreur, c'est à quel point je déteste ça. Vous pensez que tout va bien, jusqu'à ce que vous ouvriez Excel ou Gsheets et réalisiez que vous devez retourner au combat.
Solutions:
– Appliquer des techniques d’imputation de données pour prédire les valeurs manquantes dans l’ensemble de données.
– Utiliser des informations provenant de différentes sources pour compléter les informations manquantes
– Réfléchir aux effets des données manquantes sur l’analyse
Problème #9 : préparation et nettoyage des données
Les sites Internet fournissent des données sous forme de texte qui ne sont pas organisés et nécessitent un traitement. Il est nécessaire de formater et de nettoyer les données extraites pour les utiliser à des fins d'analyse. Je sais que c'est la partie la moins amusante, mais il faut le faire.
Si certains d'entre vous savent comment automatiser cette partie avec l'apprentissage automatique ou autre, faites-le moi savoir ! Je perds tellement de temps à le faire manuellement comme un imbécile sur Excel.
Solutions:
– Développer des fonctions informatiques pour le formatage des données
– Utilisez des bibliothèques telles que Beautiful Soup pour l’analyse
– Utiliser des expressions régulières pour la correspondance de modèles et la manipulation de texte
– Appliquer le nettoyage et la transformation des données à l’aide de pandas
Problème #10 : traiter différents types de données
Les sites Web affichent des informations dans différents formats tels que HTML, JSON, XML ou même dans d'autres formats spécifiques. Les scrapers doivent gérer ces formats et extraire correctement les informations.
Solutions:
– Ajouter le contrôle des erreurs et la validation des données
– Utilisez les bonnes bibliothèques d’analyse pour chaque format.
– Créez des fonctions que vous pouvez utiliser pour analyser les données dans différents formats.
Récapituler les défis du Web Scraping
Le web scraping est une aubaine et une belle chose. Mais il peut avoir des difficultés avec une structure HTML désordonnée, un contenu dynamique, des mesures anti-scraping et des modifications de sites Web, pour n'en nommer que quelques-uns.
Pour améliorer la qualité et l'efficacité des données récupérées, procédez comme suit :
- Utiliser la vérification des erreurs
- Utiliser des navigateurs sans tête
- Utiliser différentes adresses IP
- Validez, vérifiez et nettoyez vos données
- Apprenez à gérer différents formats
- Adopter les outils, bibliothèques et pratiques actuels et les plus récents dans le domaine
Maintenant c'est ton tour. Commencez à suivre les conseils que nous vous avons donnés et surmontez les problèmes de web scraping pour réussir vos petites entreprises déviantes.
