Apprendre à scraper le Web : guide pour débutants

Est-ce une bonne idée d’apprendre à extraire des données du Web ? Si vous voulez économiser des centaines d’heures de travail, alors oui. C’est aussi une compétence intéressante à maîtriser en tant que programmeur.

L’extraction de données du Web consiste à récupérer des données sur des sites Web. Comme les données sont disponibles partout, vous pouvez les récupérer et les traiter efficacement en maîtrisant des techniques de base et avancées.

Nous avons préparé un guide pour débutants qui couvre tous les éléments essentiels, de la compréhension de la structure des sites Web aux concepts avancés d’extraction de données du Web, en passant par les techniques de base, afin que vous puissiez devenir un pro.

Comprendre la structure des sites Web

Avant de vous lancer dans l’extraction de données, vous devez comprendre comment les sites Web sont structurés.

Tout d’abord, les sites Web sont créés à l’aide de code. Les langages les plus courants sont HTML (Hypertext Markup Language), CSS (Cascading Style Sheet) et JavaScript.

HTML est le plus populaire parce qu’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 à quoi pourrait ressembler 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 chargé du comportement dynamique des sites Web.

L’outil d’extraction que nous allons utiliser parcourra la page en s’appuyant sur sa structure et repérera le contenu à extraire. Les sites dont la structure est plus organisée et descriptive sont généralement plus faciles à explorer. Et en tant que débutant, vous appréciez sûrement cela, n’est-ce pas ?

Configurer votre environnement de développement

Maintenant que vous avez une idée de la structure des sites Web, vous pouvez commencer à configurer votre environnement de développement.

Tout d’abord, vous devez choisir un langage de programmation, car ils ne conviennent pas tous à cette tâche. Python est le choix le plus populaire pour l’extraction de données, car c’est un langage de haut niveau, facile à utiliser, qui dispose également d’excellentes bibliothèques, de frameworks et d’outils intégrés.

Ils permettent de résoudre des tâches spécifiques liées à l’extraction de données, comme les suivantes :

Requests : facilite l’envoi de requêtes HTTP au site Web cible.
BeautifulSoup : cette bibliothèque sert à analyser les documents HTML et XML. Mais, un instant, qu’est-ce que l’analyse syntaxique ? C’est le processus d’analyse et d’interprétation de données structurées.
Selenium : permet d’automatiser les navigateurs Web pour effectuer des tâches simulant une interaction humaine.
Scrapy : ce framework complet peut être utilisé pour différentes tâches, comme l’exploration du Web (recherche d’URL pour en 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.
Configurez un environnement virtuel : créez un environnement virtuel afin d’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 Windows

3. Installez les bibliothèques et les outils : je vous recommande d’installer Requests, Selenium, BeautifulSoup et Scrapy pour commencer. Vous pouvez les installer à l’aide de la commande « pip install » : ouvrez simplement un terminal et exécutez ce qui suit :

pip install requests beautifulsoup4 scrapy selenium

Les bases de l’extraction de données du Web : éthique et bonnes pratiques

Attendez. Avant d’aborder les aspects techniques, examinons les implications éthiques et les bonnes pratiques liées à l’extraction de données du Web.

Tout extracteur de données connaît plus ou moins ces règles, mais les débutants doivent comprendre les consignes suivantes pour en respecter les limites :

Respectez le fichier Robots.txt : la première règle de l’extraction de données est de respecter le fichier Robots.txt. Il s’agit d’un fichier texte présent sur chaque site qui indique en gros à tout le monde ce qu’il est possible ou non d’extraire.
Respectez les conditions d’utilisation du site : consultez-les pour vérifier si l’extraction de données du Web est autorisée.
Limitez la fréquence d’extraction et son impact sur les serveurs : évitez d’envoyer trop de requêtes sur une courte période. Évitez également de surcharger le serveur en prévoyant un délai entre les requêtes.
Utilisez les API (si disponibles) : avant de procéder à l’extraction, vérifiez si le site propose une API pour accéder aux données. Je peux vous dire combien de fois j’ai travaillé sur un extracteur pour découvrir ensuite que l’API était disponible, alors que je n’avais pas pris la peine de vérifier. L’utilisation d’une API est beaucoup plus facile (croyez-moi), car elle fournit des données structurées.
Considérations juridiques : vérifiez les lois pour vous assurer de ne porter atteinte à aucun droit de propriété intellectuelle ni de violer aucune règle. En cas de doute, mieux vaut d’abord consulter un avocat.

Débuter dans l’extraction de données du Web : techniques de base

Bon, nous avons terminé la théorie et les concepts, passons au travail. La première chose que vous allez apprendre, c’est à envoyer des requêtes HTTP.

Envoyer des requêtes HTTP (GET, POST) avec la bibliothèque Requests de Python

Nous allons utiliser ici la bibliothèque Requests de Python. Voici un exemple :

import requests url = 'https://example.com' response = requests.get(url) html_content = response.text

Ici, vous indiquez l’URL de la page que vous souhaitez explorer. Avec requests.get (), nous envoyons une requête GET et le contenu HTML de la page est stocké dans la variable html_content.

Analyser du HTML avec BeautifulSoup

Une fois le contenu HTML récupéré, 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 lui transmettant le contenu HTML et en spécifiant l’analyseur syntaxique (dans ce cas, « html.parser »). Nous pouvons ensuite utiliser des méthodes comme find() et find_all() pour repérer des éléments spécifiques en fonction de leurs balises ou de leurs attributs.

Extraire des données à l’aide de sélecteurs CSS et de méthodes comme find() et find_all()

Les sélecteurs CSS constituent un moyen puissant de repérer 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 la méthode select() pour trouver toutes les balises associées à la classe « external-link ». Nous pouvons ensuite parcourir les éléments sélectionnés et en extraire les attributs ou le texte souhaités.

Enregistrer les données récupérées dans des fichiers

Après avoir extrait les données souhaitées, vous pouvez les enregistrer dans un fichier pour les analyser ou les traiter ultérieurement. Voici un exemple d’enregistrement des 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, créons un objet d’écriture CSV et écrivons les lignes de données dans le fichier.

Voici les techniques de base que vous devez mettre en pratique. À mesure que vous progressez, vous verrez qu’il existe des cas où le scraping devient difficile, comme les sites Web dynamiques ou la pagination.

Ne vous inquiétez pas, (presque) tous les sites peuvent être parcourus si vous connaissez les bonnes techniques et disposez des outils adéquats.

Gérer la pagination et les pages multiples

Le terme « pagination » désigne les sites qui répartissent leur contenu sur plusieurs pages. Si vous souhaitez récupérer des données sur toutes les pages, vous devez identifier le modèle de pagination. Vous pourrez ainsi modifier votre boucle de scraping et obtenir les résultats.

Consultez les techniques suivantes :

Repérer les modèles de pagination dans les URL : recherchez dans la structure de l’URL des motifs indiquant le numéro de page. Par exemple, les URL comme https://example.com/page/1, https://example.com/page/2, etc., suivent un modèle de pagination clair.
Modifier la boucle de scraping : adaptez votre boucle de scraping pour parcourir 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 page

Dans ce code, nous parcourons les numéros de page de 1 à 10 et construisons dynamiquement l’URL de chaque page.

3. Détecter la présence d’un bouton « Suivant » : certains sites Web utilisent un bouton « Suivant » au lieu d’indiquer explicitement les numéros de page. Dans ce cas, vous pouvez vérifier la présence du bouton « Suivant » et continuer le scraping jusqu’à ce qu’il disparaisse.

Gérer les sites web dynamiques et le rendu JavaScript

En tant que scraper, vous rencontrerez sûrement des sites web très interactifs et complexes, conçus pour 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 remue-ménage ? Le problème, c’est que sur ces sites, le code source peut ne pas contenir les données recherchées, ce qui complique le scraping.

C’est là que vous devez utiliser des outils comme Selenium.

Selenium est un puissant outil d’automatisation des 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 contenu rendu dynamiquement.

Configurer Selenium

Si vous avez déjà installé Selenium, la prochaine étape consiste à installer un pilote web pour le navigateur de votre choix. Par exemple, ChromeDriver pour Google Chrome.

Voici un exemple d’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, accédons à une URL spécifique à l’aide de driver.get(), puis effectuons des actions et extrayons des données à l’aide des méthodes de Selenium, comme find_element_by_tag_name().

Attendre le chargement des éléments

Sur 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 cela avec les 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 délai d’expiration de 10 secondes. Nous utilisons ensuite la méthode until() pour attendre la présence d’un élément doté d’un identifiant spécifique.

Alternatives à Selenium

Bien que de nombreux utilisateurs pensent que Selenium est le meilleur outil pour les sites dynamiques, vous devriez explorer d’autres solutions afin de trouver celle qui vous convient le mieux.

Scrapy-Splash pourrait être une option. Il s’agit de l’intégration d’un navigateur sans interface graphique au framework Scrapy. Cette solution permet une extraction plus efficace des données 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 solution, qui étend les fonctionnalités de la bibliothèque requests en ajoutant la prise en charge du rendu JavaScript et de l’interaction avec les pages web.

Techniques avancées de web scraping

À mesure que vous progressez, vous verrez que vous gérez certains scénarios de scraping, mais que vous en rencontrez aussi de complexes qui nécessitent des techniques plus avancées.

Gérer l’authentification et les cookies

Certains sites web exigent une authentification ou utilisent des cookies pour gérer les sessions utilisateur. Vous pouvez gérer l’authentification en envoyant vos identifiants de connexion avec vos requêtes, et gérer les cookies à l’aide de bibliothèques comme requests ou http.cookiejar.

Éviter la détection et les bannissements

Les sites web peuvent mettre en place des mesures pour détecter et bloquer les activités de web scraping. Pour éviter d’être détecté, vous pouvez utiliser des techniques comme la rotation des agents utilisateurs, le recours à des proxys et l’introduction de délais aléatoires entre les requêtes.

Stocker les données dans des bases de données

Au lieu d’enregistrer les données extraites dans des fichiers, vous pouvez les stocker dans des bases de données pour faciliter leur stockage et leur récupération. Parmi les options populaires figurent les bases de données SQL comme MySQL et PostgreSQL, et les bases de données NoSQL comme MongoDB.

Scraper des API et traiter des données JSON

Hé ! Vous avez trouvé l’API. Mais elle est au format JSON. Que faire ? Vous pouvez utiliser des bibliothèques comme requests pour envoyer des requêtes à l’API et analyser les réponses JSON à l’aide du module json de Python.

Scraping parallèle et asynchrone

Pour accélérer le processus de scraping, vous pouvez tirer parti du traitement parallèle et des techniques de programmation asynchrone. Des bibliothèques Python comme multiprocessing, threading et asyncio peuvent vous aider à y parvenir.

Tout mettre en pratique : des projets de scraping web concrets

Quand j’ai commencé à me former au scraping, en tant que débutant, j’avais l’impression de savoir exactement ce que je devais faire, jusqu’au moment de passer à l’action. Se contenter de lire ne sert à rien : il faut mettre ses compétences à l’épreuve en s’exerçant.

Et quoi de mieux pour cela que de travailler sur des projets concrets ?

Voyons quelques exemples, avec leur processus étape par étape :

Exemple 1 : scraper des articles de presse et analyser leur sentiment

Planifier le processus de scraping :
- Identifier le site d’actualités à scraper
- Déterminer la structure des articles (titre, contenu, date, etc.)
- Planifier le format de stockage des données (par exemple, CSV ou base de données)
Mettre en place le scraper :
- Utiliser requests pour récupérer le contenu HTML du site d’actualités
- Analyser le HTML avec BeautifulSoup pour extraire les informations des articles
- Gérer la pagination et parcourir plusieurs pages
- Enregistrer les données extraites dans le format choisi
Analyser et visualiser les données extraites :
- Effectuer une analyse de sentiment du contenu des articles à l’aide de bibliothèques comme NLTK ou TextBlob
- Visualiser les scores de sentiment à l’aide de bibliothèques comme Matplotlib ou Plotly
- Repérer les tendances et les schémas dans le sentiment exprimé par les actualités au fil du temps

Exemple 2 : créer un outil de suivi des prix

Scraper des informations sur les produits de sites de commerce en ligne :
- Identifier les sites de commerce en ligne à scraper
- Déterminer la structure des informations sur les produits (nom, prix, disponibilité, etc.)
- Utiliser des techniques de scraping web pour extraire les données sur les produits de plusieurs sites
Configurer des alertes et des notifications :
- Définir des seuils de prix ou des critères de disponibilité pour chaque produit
- Mettre en place un mécanisme pour comparer les prix extraits aux seuils définis
- Configurer des notifications par e-mail ou SMS pour avertir les utilisateurs lorsque les prix baissent ou que des produits sont disponibles
Déployer le scraper dans le cloud :
- Choisir une plateforme cloud (par exemple, AWS, Google Cloud ou Heroku)
- Configurer l’environnement et les dépendances nécessaires
- Planifier l’exécution du scraper à intervalles réguliers
- Stocker les données extraites dans une base de données hébergée dans le cloud pour en faciliter l’accès et le suivi

Frameworks et outils de scraping web

Je sais que les termes « framework » et « bibliothèque » sont utilisés de manière interchangeable, mais ils désignent 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. En revanche, les frameworks simplifient le processus, car ils regroupent des outils et des bibliothèques.

Voyons les choses ainsi : les bibliothèques, c’est comme une voiture à boîte manuelle, qui vous donne le contrôle total, mais demande davantage d’efforts et de savoir-faire pour la conduire. Les frameworks, eux, sont comme des voitures automatiques : ils offrent une expérience plus fluide et plus efficace en simplifiant de nombreuses tâches fastidieuses du scraping.

Parmi les options les plus populaires, citons :

Scrapy

Scrapy est un framework Python doté d’un écosystème complet pour créer des scrapers web évolutifs et efficaces. Ses principales fonctionnalités sont :

Rapide de par sa conception.
Pas besoin d’ajouter du code pour générer des fichiers CSV, JSON et autres.
Prise en charge de XPath et des sélecteurs CSS.
Un riche écosystème d’extensions, avec notamment la prise en charge des middlewares.
Intégration de pipelines d’éléments pour le traitement et le stockage des données

PySpider

PySpider est également un framework Python, mais contrairement à Scrapy, il est compatible avec JavaScript, ce qui constitue son principal atout. Il convient aussi très bien aux débutants. Ses principales fonctionnalités incluent :

Prise en charge du rendu JavaScript avec PhantomJS ou Puppeteer
File d’attente des tâches et planificateur intégrés
Intégration avec des bases de données et des files de messages
Prise en charge de la concurrence

Outils et services de scraping web

En plus des frameworks, certains outils et services peuvent vous faciliter le scraping. Le meilleur, c’est qu’ils nécessitent très peu de code. En voici quelques-uns :

Octoparse : un outil de scraping web dans le cloud, doté d’une interface pointer-cliquer permettant d’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.

Pour résumer les bases du scraping web

Dans ce guide, nous avons passé en revue les bases du scraping web, notamment la compréhension de la structure des sites web, les considérations éthiques, les techniques de base et avancées, ainsi que des outils et frameworks supplémentaires.

Vous êtes prêt à vous lancer, mais pensez à approfondir vos connaissances en consultant d’autres ressources, comme la documentation officielle des bibliothèques et des frameworks, ainsi que des tutoriels sur le scraping web.

Essayez également de demander conseil à des personnes expérimentées en scraping au sein de communautés et de forums dédiés. Ne restez pas isolé, nous avons besoin les uns des autres.

Nous avons tous été débutants un jour, alors soyez indulgent avec vous-même, commencez modestement et entraînez-vous régulièrement. Avec suffisamment de pratique et de détermination, vous verrez que vous pourrez vous attaquer à des projets plus complexes à mesure que vous progresserez.