Est-ce une bonne idée d'apprendre à scraper des données sur le Web ? Si vous souhaitez économiser des centaines d'heures de travail, vous devriez le faire. De plus, c'est une compétence intéressante à avoir en tant que programmeur.
Le Web scraping est le processus d'extraction de données à partir de sites Web, et comme les données sont disponibles partout, vous pouvez les obtenir et les traiter efficacement en maîtrisant les techniques de base et avancées.
Nous avons préparé un guide pour débutants comprenant tous les éléments essentiels, de la compréhension de la structure du site Web, en passant par les techniques de base jusqu'aux concepts avancés de scraping Web, afin que vous puissiez devenir un pro.
Comprendre la structure d'un site Web
Avant de vous lancer dans le scraping, vous devez comprendre comment les sites Web sont structurés.
Tout d'abord, les sites Web sont créés à l'aide de codes. Les plus courants sont HTML (Hypertext Markup Language), CSS (Cascading Style Sheet) et JavaScript.
Le HTML est le plus populaire car il est facile à utiliser. Il définit la structure et le contenu des pages Web à l'aide d'éléments représentés par des balises.
Par exemple,
- <h1> pour les titres,
- <p> pour les paragraphes,
pour n'en citer que quelques-uns (et il y en a BEAUCOUP).
Voici un exemple de ce à quoi ressemblerait un code HTML :
<html>
<head>
<title>Example Website</title>
</head>
<body>
<h1>Welcome to my website!</h1>
<p>This is a paragraph of text.</p>
<ul>
<li>Item 1</li>
<li>Item 2</li>
<li>Item 3</li>
</ul>
</body>
</html>
</body>
</html>Enfin, CSS définit le style des éléments HTML, tandis que JavaScript est en charge du comportement dynamique des sites Web.
L'outil de scraping que nous allons utiliser va parcourir la page en utilisant sa structure et va identifier le contenu à extraire. Les sites avec une structure plus organisée et descriptive ont tendance à être plus faciles à scraper. Et en tant que débutant, vous appréciez sûrement cela, n'est-ce pas ?
Configuration de votre environnement de développement
Ok, maintenant que vous avez une idée de la structure du site Web, vous pouvez commencer à configurer votre environnement de développement.
Tout d'abord, vous devez choisir un langage de programmation, car tous ne sont pas adaptés à cette tâche. Python est le choix le plus populaire pour le scraping car il est de haut niveau, facile à utiliser et il dispose également d'excellentes bibliothèques, de frameworks et d'outils intégrés.
Ceux-ci permettent de résoudre une tâche spécifique liée au scraping, comme par exemple :
- Requests: facilite la génération de requêtes HTTP vers le site Web cible.
- BeautifulSoup: cette bibliothèque est utilisée pour analyser les documents HTML et XML. Mais attendez une seconde, qu'est-ce que l'analyse ? C'est le processus d'analyse et d'interprétation des données structurées.
- Selenium:automatiser les navigateurs Web pour effectuer des tâches qui simulent l'interaction humaine.
- Scrapy:ce cadre complet peut être utilisé pour différentes tâches, telles que l'exploration Web (recherche d'URL pour extraire des données), l'exploration de données et les tests automatisés.
Comment commencer ?
- Configuration de l'environnement : téléchargez la dernière version de Python et installez-la. C'est aussi simple que ça.
- Configurer un environnement virtuel : créez un environnement virtuel pour isoler les dépendances de votre projet. Ouvrez un terminal et exécutez les commandes suivantes :
python -m venv myenv
source myenv/bin/activate # For Unix/Linux
myenv\Scripts\activate.bat # For Windows3. Installez les bibliothèques et les outils : je vous recommande d'installer Requests, Selenium, BeautifulSoup et Scrapy pour commencer. Vous pouvez les installer en utilisant le «pip install", ouvrez simplement un terminal et exécutez ce qui suit :
pip install requests beautifulsoup4 scrapy seleniumWeb Scraping 101 : éthique et bonnes pratiques
Attendez. Avant de plonger dans les aspects techniques, examinons les implications éthiques et les meilleures pratiques du web scraping.
Chaque scraper le sait plus ou moins, mais les débutants doivent comprendre les directives suivantes afin de pouvoir rester dans les limites :
- Respecter le fichier Robots.txt : la première règle du scraping est de respecter le fichier Robots.txt. Il s'agit d'un fichier texte que chaque site possède et qui permet à tout le monde de savoir ce que vous pouvez et ne pouvez pas récupérer.
- Respectez les conditions d'utilisation du site : vérifiez les conditions d'utilisation du site pour voir si le web scraping est autorisé.
- Limitez la fréquence de scraping et l'impact sur les serveurs : évitez de faire trop de requêtes sur une courte période. Évitez également de surcharger le serveur en mettant en place des délais entre les requêtes.
- Utiliser les API (si disponibles) : avant de scraper, vérifiez si le site propose une API pour accéder aux données. Je vais vous raconter les fois où j'ai travaillé sur un scraper et découvert que l'API était disponible, mais je n'avais pas pris la peine de vérifier. Utiliser une API est beaucoup plus simple (croyez-moi) car elle fournit des données structurées.
- Considérations juridiques : vérifiez les lois pour vous assurer que vous ne portez pas atteinte à des droits de propriété intellectuelle ou que vous ne violez aucune règle. En cas de doute, mieux vaut d'abord consulter un avocat.
Premiers pas avec le Web Scraping : techniques de base
Ok, nous en avons fini avec la théorie et les concepts, mettons-nous au travail. La première chose que vous allez apprendre est comment envoyer des requêtes HTTP.
Envoi de requêtes HTTP (GET, POST) avec la bibliothèque de requêtes de Python
Nous allons ici utiliser la bibliothèque Requests en Python. Voyons un exemple :
import requests
url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)
html_content = response.textIci, vous spécifiez l'URL de la page que vous souhaitez récupérer. Avec requests.get () nous envoyons une requête GET et le contenu HTML de la page est stocké dans la variable html_content.
Analyse HTML avec BeautifulSoup
Une fois que vous avez le contenu HTML, vous pouvez l'analyser à l'aide de la bibliothèque BeautifulSoup pour extraire des données spécifiques. Voici un exemple :
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
title = soup.find('h1').text
paragraphs = soup.find_all('p')Dans ce code, nous créons un objet BeautifulSoup en passant le contenu HTML et en spécifiant l'analyseur (dans ce cas, 'html.parser'). Nous pouvons alors utiliser des méthodes comme find() et find_all() pour localiser des éléments spécifiques en fonction de leurs balises ou de leurs attributs.
Extraction de données à l'aide de sélecteurs CSS et de méthodes telles que find() et find_all()
Les sélecteurs CSS offrent un moyen efficace de localiser des éléments sur une page Web. BeautifulSoup vous permet d'utiliser des sélecteurs CSS pour extraire des données.
Voici un exemple :
links = soup.select('a.external-link')
for link in links:
href = link['href']
text = link.text
print(f"Link: {href}, Text: {text}")Dans ce code, nous utilisons le select() méthode pour trouver toutes les balises avec la classe «external-link« . Nous pouvons ensuite parcourir les éléments sélectionnés et extraire les attributs ou le texte souhaités.
Sauvegarde des données récupérées dans des fichiers
Après avoir extrait les données souhaitées, vous pouvez les enregistrer dans un fichier pour une analyse ou un traitement ultérieur. Voici un exemple d'enregistrement de données dans un fichier CSV :
import csv
data = [
['Name', 'Age', 'City'],
['John', '25', 'New York'],
['Alice', '30', 'London'],
]
with open('output.csv', 'w', newline='') as file:
writer = csv.writer(file)
writer.writerows(data)Dans ce code, nous définissons une liste de lignes de données, ouvrons un fichier nommé «output.csv« En mode écriture, créez un objet d'écriture CSV et écrivez les lignes de données dans le fichier.
Voici les techniques de base que vous devez pratiquer. Au fur et à mesure que vous avancez, vous verrez qu'il existe des cas dans lesquels le scraping devient difficile, comme les sites Web dynamiques ou la pagination.
Ne vous inquiétez pas, (presque) tous les sites peuvent être récupérés si vous connaissez les bonnes techniques et disposez des outils appropriés.
Gestion de la pagination et des pages multiples
Le terme «pagination" fait référence aux sites qui divisent leur contenu sur plusieurs pages. Si vous souhaitez extraire des données de toutes les pages, vous devez identifier le modèle de pagination. De cette façon, vous pouvez modifier votre boucle de scraping et obtenir des résultats.
Vérifiez les techniques suivantes :
- Identifier les modèles de pagination dans les URL : recherchez des modèles dans la structure de l'URL qui indiquent le numéro de page. Par exemple, les URL telles que https://example.com/page/1, https://example.com/page/2, etc., suivent un modèle de pagination clair.
- Modification de la boucle de scraping : ajustez votre boucle de scraping pour qu'elle parcoure la plage de numéros de page. Par exemple :
for page in range(1, 11):
url = f"https://example.com/page/{page}"
# Scrape data from each pageDans ce code, nous parcourons les numéros de page de 1 à 10 et construisons l'URL de chaque page de manière dynamique.
3. Détecter la présence d'un «Next" bouton : Certains sites Web utilisent un "Next" au lieu de numéros de page explicites. Dans de tels cas, vous pouvez vérifier la présence du bouton "Next" et continuez à gratter jusqu'à ce qu'il disparaisse.
Gestion des sites Web dynamiques et du rendu JavaScript
En tant que scraper, vous rencontrerez sûrement des sites Web hautement interactifs et complexes, ceci dans le but d'améliorer l'expérience utilisateur. Ces types de sites s'appuient fortement sur JavaScript et sont généralement appelés sites Web à contenu dynamique.
Mais pourquoi tout ce tapage autour de ça ? Le problème est que sur ces sites, le code source peut ne pas contenir les données souhaitées, et il est difficile de les récupérer.
C'est à ce moment-là qu'il faut utiliser des outils comme Selenium.
Selenium est un outil puissant pour automatiser les navigateurs Web. Il vous permet d'interagir avec les pages Web, de remplir des formulaires, de cliquer sur des boutons et d'extraire des données à partir de contenus rendus de manière dynamique.
Configuration de Selenium
Si vous avez déjà installé Selenium, la prochaine étape consiste à installer un pilote Web pour votre navigateur préféré. Par exemple, ChromeDriver pour Google Chrome.
Voici un exemple de son utilisation :
from selenium import webdriver
driver = webdriver.Chrome() # Assumes ChromeDriver is installed and in PATH
driver.get('https://example.com')
# Perform actions and extract data
title = driver.find_element_by_tag_name('h1').text
driver.quit()Dans ce code, nous créons une instance du pilote Web Chrome, naviguons vers une URL spécifique à l'aide driver.get(), puis effectuez des actions et extrayez des données à l'aide des méthodes de Selenium telles que find_element_by_tag_name().
En attente du chargement des éléments
Dans les sites dynamiques, le contenu ne se charge souvent pas en même temps. Certains éléments peuvent donc ne pas être immédiatement disponibles au chargement de la page. Vous pouvez gérer ce problème à l'aide des attentes explicites et implicites de Selenium.
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
wait = WebDriverWait(driver, 10)<br>element = wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'my-element-id')))Dans ce code, nous créons un objet WebDriverWait avec un timeout de 10 secondes. Nous utilisons ensuite la méthode until() pour attendre la présence d'un élément avec un ID spécifique.
Alternatives au sélénium
Bien que de nombreux utilisateurs pensent que Selenium est le meilleur que vous puissiez utiliser pour les sites dynamiques, vous devriez explorer des alternatives pour voir ce qui vous convient le mieux.
Scrapy-Splash pourrait être une option. Il s'agit de l'intégration d'un navigateur headless avec le framework Scrapy. Il permet l'extraction de données plus efficacement grâce à l'infrastructure réseau non bloquante de Scrapy et aux fonctionnalités avancées de Splash pour le rendu rapide des pages Web dynamiques.
Requests-html est une autre alternative, car il étend les fonctionnalités de la bibliothèque de requêtes en ajoutant la prise en charge du rendu JavaScript et de l'interaction avec les pages Web.
Techniques avancées de scraping Web
Au fur et à mesure que vous progresserez, vous verrez que vous gérez certains scénarios de scraping, mais vous serez également confronté à des scénarios complexes qui nécessitent des techniques plus avancées.
Gestion de l'authentification et des cookies
Certains sites Web nécessitent une authentification ou utilisent des cookies pour gérer les sessions utilisateur. Vous pouvez gérer l'authentification en envoyant des informations de connexion avec vos demandes et gérer les cookies à l'aide de bibliothèques telles que requests ou http.cookiejar.
Éviter la détection et les interdictions
Les sites Web peuvent utiliser des mesures pour détecter et bloquer les activités de scraping Web. Pour éviter la détection, vous pouvez utiliser des techniques telles que la rotation des agents utilisateurs, l'utilisation de proxys et l'introduction de délais aléatoires entre les requêtes.
Stockage des données dans des bases de données
Au lieu d'enregistrer les données récupérées dans des fichiers, vous pouvez les stocker dans des bases de données pour un stockage et une récupération plus efficaces. Les choix les plus courants incluent les bases de données SQL comme MySQL et PostgreSQL, et les bases de données NoSQL comme MongoDB.
Extraction d'API et gestion des données JSON
Hé ! Vous avez trouvé l'API. Mais elle est au format JSON. Que pouvez-vous faire ? Vous pouvez utiliser des bibliothèques comme requests pour effectuer des requêtes API et analyser les réponses JSON à l'aide du module json en Python.
Scraping parallèle et asynchrone
Pour accélérer le processus de scraping, vous pouvez exploiter des techniques de traitement parallèle et de programmation asynchrone. Des bibliothèques telles que le multiprocessing, le threading et asyncio en Python peuvent vous aider à y parvenir.
Mettre tout cela ensemble : projets de scraping Web du monde réel
En tant que novice, lorsque j'ai commencé ma formation au scraping, j'avais l'impression de savoir parfaitement ce que je devais faire, jusqu'à ce que je doive le faire. Il ne sert à rien de se contenter de lire, il faut mettre ses compétences à l'épreuve en s'entraînant.
Et quelle meilleure façon de le faire qu’en travaillant sur des projets concrets ?
Jetons un œil à quelques exemples avec leur processus étape par étape :
Exemple 1 : Extraction d'articles de presse et analyse des sentiments
- Planification du processus de grattage :
- Identifier le site d'actualités à scraper
- Déterminer la structure des articles (titre, contenu, date, etc.)
- Planifiez le format de stockage des données (par exemple, CSV, base de données)
- Implémentation du scraper :
- Utilisez les requêtes pour récupérer le contenu HTML du site d'actualités
- Analyser le code HTML à l'aide de BeautifulSoup pour extraire les informations de l'article
- Gérer la pagination et naviguer sur plusieurs pages
- Stocker les données récupérées dans le format choisi
- Analyser et visualiser les données récupérées :
- Effectuer une analyse des sentiments sur le contenu de l'article à l'aide de bibliothèques telles que NLTK ou TextBlob
- Visualisez les scores de sentiment à l'aide de bibliothèques telles que Matplotlib ou Plotly
- Identifier les tendances et les modèles dans le sentiment de l'actualité au fil du temps
Exemple 2 : Création d'un outil de surveillance des prix
- Extraction d'informations sur les produits à partir de sites de commerce électronique :
- Identifier les sites e-commerce à scraper
- Déterminer la structure des informations sur le produit (nom, prix, disponibilité, etc.)
- Utiliser des techniques de scraping Web pour extraire des données sur les produits de plusieurs sites Web
- Configuration des alertes et des notifications :
- Définir des seuils de prix ou des critères de disponibilité pour chaque produit
- Mettre en place un mécanisme de comparaison des prix grattés avec les seuils définis
- Configurez des notifications par e-mail ou SMS pour alerter les utilisateurs lorsque les prix baissent ou que des produits deviennent disponibles
- Déploiement du scraper dans le cloud :
- Choisissez une plateforme cloud (par exemple, AWS, Google Cloud, Heroku)
- Configurer l’environnement et les dépendances nécessaires
- Programmez le grattoir pour qu'il s'exécute à intervalles réguliers
- Stockez les données extraites dans une base de données basée sur le cloud pour un accès et une surveillance faciles
Cadres et outils de scraping Web
Je sais que les termes « framework » et « bibliothèque » sont utilisés de manière interchangeable, mais ils signifient des choses différentes et sont utilisés à des fins différentes.
Avec des bibliothèques comme Request ou BeautifulSoup, vous pouvez créer des scrapers Web à partir de zéro. Cependant, avec les frameworks, vous pouvez simplifier le processus car ils constituent un ensemble d'outils et de bibliothèques.
Voyons les choses ainsi : les bibliothèques sont comme des voitures à conduite manuelle, vous donnant un contrôle total mais nécessitant plus d'efforts et de compétences pour naviguer. Alors que les frameworks sont comme des voitures automatiques, ils offrent une expérience plus fluide et plus efficace en simplifiant de nombreux aspects fastidieux du scraping.
Certaines des options les plus populaires sont :
Scrapy
Scrapy est un framework pour Python avec un écosystème complet pour créer des scrapers Web évolutifs et efficaces. Ses principales caractéristiques sont les suivantes :
- Rapide par conception.
- Pas besoin d'ajouter de code pour générer des fichiers CSV, JSON et autres.
- Prise en charge des sélecteurs XPath et CSS.
- Excellent écosystème d'extensions, comme le support des middlewares.
- Intégration avec les pipelines d'éléments pour le traitement et le stockage des données
PySpider
PySpider est également un framework pour Python, mais contrairement à Scrapy, il est compatible avec JavaScript, qui est sa fonction la plus puissante. Il est également idéal pour les débutants. Ses principales fonctionnalités sont les suivantes :
- Prise en charge du rendu JavaScript à l'aide de PhantomJS ou Puppeteer
- File d'attente et planificateur de tâches intégrés
- Intégration avec les bases de données et les files d'attente de messages
- Prend en charge la concurrence
Outils et services de scraping Web
En plus des frameworks, il existe des outils et des services qui vous aident à faciliter le scraping. Le meilleur, c'est qu'ils nécessitent un codage minimal. Voici quelques options :
- Octoparse:Un outil de scraping Web basé sur le cloud avec une interface pointer-cliquer pour extraire des données de sites Web.
- ParseHub:Une application de bureau qui vous permet de créer des scrapers Web en sélectionnant visuellement des éléments sur une page Web.
- Import.io:Une plateforme Web qui fournit des outils pour extraire des données de sites Web et d'API.
Résumons les principes fondamentaux du Web Scraping
Dans ce guide, nous avons couvert de manière générale les principes fondamentaux du web scraping, tels que la compréhension de la structure du site Web, les considérations éthiques, les techniques de base et avancées, ainsi que des outils et cadres supplémentaires.
Vous êtes prêt à commencer, mais pensez à élargir vos connaissances en lisant des ressources supplémentaires, comme la documentation officielle des bibliothèques et des frameworks, et des tutoriels de web scraping.
Essayez également de demander conseil à des scrapers expérimentés dans les communautés et forums de scraping. Ne vous isolez pas, car nous avons besoin les uns des autres.
Nous avons tous été débutants un jour, alors soyez indulgent avec vous-même, commencez petit et pratiquez régulièrement. Avec suffisamment de pratique et de dévouement, vous verrez comment vous serez capable de vous attaquer à des projets plus complexes au fur et à mesure de votre progression.
