Vous êtes perdu et vous voulez savoir ce qu’est le web scraping et comment ça marche ?
Eh bien, vous êtes au bon endroit : nous allons tout vous expliquer.
Avant d’entrer dans le vif du sujet, voici déjà la version courte :
Le web scraping est le processus qui consiste à extraire des données accessibles au public depuis un site web.
Rejoignez-nous pour en savoir plus sur les détails, son fonctionnement et les bibliothèques populaires disponibles.
Qu’est-ce que le web scraping ?
En gros, le web scraping est une méthode qui permet d’extraire un grand volume de données depuis un site web. Pour cela, il faut utiliser un « web scraper » comme ParseHub ou, si vous savez coder, l’une des nombreuses bibliothèques open source disponibles.
Après avoir passé un peu de temps à le configurer et à le régler (si vous débutez, privilégiez les bibliothèques Python ou les outils sans code), votre nouveau jouet commencera à explorer le site web pour repérer les données souhaitées et les extraire. Elles seront ensuite converties dans un format spécifique, comme le CSV, afin que vous puissiez accéder à l’ensemble des données, les examiner et les gérer.
Et comment le web scraper récupère-t-il les données spécifiques d’un produit ou d’un contact ?
Vous vous posez peut-être la question à ce stade…
Eh bien, c’est possible avec quelques connaissances en HTML ou en CSS. Il vous suffit de faire un clic droit sur la page que vous voulez scraper, de sélectionner « Inspecter l’élément » et d’identifier l’ID ou la classe utilisée.
Une autre méthode consiste à utiliser XPath ou des expressions régulières.
Vous ne savez pas coder ? Pas de souci !
De nombreux outils de web scraping proposent une interface conviviale qui vous permet de sélectionner les éléments à scraper et de préciser les données à extraire. Certains intègrent même des fonctionnalités qui automatisent le processus d’identification pour vous.
Poursuivez votre lecture : nous aborderons ce sujet plus en détail dans la section suivante.
Comment fonctionne le web scraping ?
Supposons que vous deviez recueillir des données sur un site web, mais que les saisir une par une vous prenne beaucoup de temps. C’est là que le web scraping entre en jeu.
C’est comme avoir un petit robot capable de récupérer facilement les informations précises que vous recherchez sur des sites web. Voici les différentes étapes de ce processus :
- Envoi d’une requête HTTP au site web cible : C’est le point de départ de tout le processus. Une requête HTTP permet au web scraper d’envoyer une requête au serveur qui héberge le site web en question. Cela se produit lorsque vous saisissez une URL ou cliquez sur un lien. La requête contient des détails sur l’appareil et le navigateur que vous utilisez.
- Analyse du code source HTML : Le serveur renvoie le code HTML de la page web, qui comprend la structure et le contenu de la page, notamment le texte, les images, les liens, etc. Le web scraper traite ce code à l’aide de bibliothèques telles que BeautifulSoup, en Python, ou DOMParser, en JavaScript. Cela permet d’identifier les éléments nécessaires qui contiennent les valeurs recherchées.
- Extraction des données : Une fois les éléments identifiés, le web scraper récupère les données nécessaires. Il parcourt la structure HTML, sélectionne certaines balises ou certains attributs, puis récupère le texte ou les autres données de ces balises/attributs.
- Transformation des données : Les données extraites peuvent être dans un format qui ne convient pas. 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 consister à supprimer certains caractères superflus, à modifier le type de données ou à les présenter sous forme de tableau.
- Stockage des données : Les données sont nettoyées et structurées en vue d’une analyse ou d’une utilisation ultérieure avant d’être stockées. Cela peut se faire de plusieurs façons, par exemple en les enregistrant dans un fichier ou une base de données, ou en les envoyant à une API.
- Répétition pour plusieurs pages : Si vous demandez au scraper de recueillir 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 (mais pas tous !) peuvent même gérer le contenu dynamique ou les pages générées par JavaScript.
- Post-traitement (facultatif) : Une fois l’opération terminée, vous devrez peut-être filtrer, nettoyer ou dédupliquer les données afin de tirer des conclusions des informations extraites.
Applications du web scraping
Suivi des prix et analyse de la concurrence dans le commerce électronique
Si vous possédez une entreprise de commerce électronique, le web scraping peut vous être utile dans ce contexte.
Eh oui.
Grâce à cet outil, vous pouvez surveiller les prix en continu et suivre la disponibilité des produits ainsi que les promotions proposées par vos concurrents. Vous pouvez également exploiter les données extraites par web scraping pour suivre les tendances et découvrir de nouvelles opportunités de marché.
Génération de prospects et veille commerciale
Vous souhaitez établir une liste de clients potentiels, mais la perspective du temps que cette tâche va vous prendre vous décourage ? Vous pouvez confier cette tâche au web scraping, qui s’en chargera rapidement.
Il vous suffit de programmer cet outil pour qu’il analyse un grand nombre de sites Web et en extraie toutes les données utiles à votre liste de clients, comme les coordonnées et les informations sur les entreprises. Le web scraping vous permet ainsi de recueillir un grand volume de données à analyser, de mieux définir vos objectifs de vente et de trouver les prospects que vous recherchez tant.
Annonces immobilières et études de marché
L’immobilier est un autre domaine où les avantages du web scraping sont exploités. Cet outil permet d’explorer un grand nombre de sites Web consacrés à l’immobilier afin de dresser une liste de biens.
Ces données peuvent ensuite servir à suivre les tendances du marché (en étudiant les préférences des acheteurs) et à repérer les biens sous-évalués. L’analyse de ces données peut également jouer un rôle déterminant dans les décisions d’investissement et de développement du secteur.
Analyse des sentiments sur les réseaux sociaux
Si vous souhaitez comprendre le sentiment des consommateurs à l’égard de certaines marques ou de certains produits, ou simplement connaître les tendances dans un secteur donné sur les réseaux sociaux, le web scraping est le meilleur moyen d’y parvenir.
Pour ce faire, lancez votre scraper afin de collecter des publications, des commentaires et des avis. Les données extraites des réseaux sociaux peuvent être utilisées avec le traitement automatique du langage naturel ou l’IA pour élaborer des stratégies marketing et évaluer la réputation d’une marque.
Recherche universitaire et scientifique
Sans aucun doute, l’économie, la sociologie et l’informatique sont les disciplines qui tirent le plus grand parti du web scraping.
En tant que chercheur dans l’un de ces domaines, vous pouvez utiliser les données obtenues grâce à cet outil pour les étudier ou effectuer des revues bibliographiques. Vous pouvez également créer des ensembles de données à grande échelle pour élaborer des modèles statistiques et des projets axés sur l’apprentissage automatique.
Les meilleurs outils et bibliothèques de web scraping
Python
Si vous décidez de vous lancer dans des projets de web scraping, Python est un choix sûr !
- BeautifulSoup : cette bibliothèque se charge d’analyser les documents HTML et XML et est également compatible avec différents analyseurs.
- Scrapy : un framework de web scraping puissant et rapide. Il dispose d’une API de haut niveau pour extraire des données.
- Selenium : cet outil est capable de gérer les sites Web dont le code source contient une quantité considérable de JavaScript. Il peut également être utilisé pour scraper du contenu dynamique.
- Requests : cette bibliothèque vous permet d’effectuer des requêtes HTTP à l’aide d’une interface simple et élégante.
- Urllib : ouvre et lit des URL. Comme Requests, elle dispose d’une interface, mais de niveau inférieur, ce qui la rend adaptée uniquement aux tâches de web scraping de base.
JavaScript
JavaScript est un très bon second choix pour le web scraping, surtout avec Playwright.
- Puppeteer : grâce à cette bibliothèque Node.js dotée d’une API de haut niveau, vous pouvez gérer une version sans interface graphique du navigateur Chrome ou Chromium pour le web scraping.
- Cheerio : similaire à jQuery, cette bibliothèque vous permet d’analyser et de manipuler le HTML. Pour cela, elle propose une syntaxe facile à maîtriser.
- Axios : cette bibliothèque populaire vous fournit une API simple pour effectuer des requêtes HTTP. Elle peut également remplacer le module HTTP intégré à Node.js.
- Playwright : similaire à Puppeteer, c’est une bibliothèque Node.js, mais plus récente et meilleure. Développée par Microsoft, elle ne craint rien, contrairement à Windows 11 ou au navigateur Edge ! Elle propose des fonctionnalités telles que la compatibilité multiplateforme avec les navigateurs et l’attente automatique.
Ruby
Je n’ai jamais écrit une seule ligne de code Ruby de ma vie, mais en faisant des recherches pour cet article, j’ai vu des utilisateurs de Reddit jurer que c’était mieux que Python pour le scraping. Ne me demandez pas pourquoi.
- Mechanize : en plus d’extraire des données, cette bibliothèque Ruby peut être programmée pour remplir des formulaires et cliquer sur des liens. Elle peut également servir à gérer des pages JavaScript et l’authentification.
- Nokogiri : une bibliothèque capable de traiter le code source HTML et XML. Elle prend en charge les sélecteurs XPath et CSS.
- HTTParty : dispose d’une interface intuitive qui facilite l’envoi de requêtes HTTP au serveur ; elle peut donc servir de base à des projets de web scraping.
- Kimurai : s’appuie sur Mechanize et Nokogiri. Sa structure est meilleure et elle gère des tâches telles que l’exploration de plusieurs pages, la gestion des cookies et le traitement de JavaScript.
- Wombat : une gem Ruby spécialement conçue pour le web scraping. Elle fournit un DSL (langage spécifique à un domaine) qui facilite la définition des règles de scraping.
PHP
Je le mentionne uniquement pour que cet article soit complet, mais n’utilisez pas PHP pour le scraping.
- Goutte : conçue à partir des 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.
- Simple HTML DOM Parser : cette bibliothèque permet d’analyser les documents HTML et XML. Grâce à sa syntaxe similaire à celle de jQuery, elle peut servir à manipuler le DOM.
- Guzzle : son API de haut niveau vous permet d’effectuer des requêtes HTTP et de gérer les différentes réponses que vous pouvez recevoir.
Java
Quelles bibliothèques Java met-il à disposition pour le web scraping ? Voyons cela :
- JSoup : cette bibliothèque, dotée d’une API simple pour vous aider dans cette tâche, vous permet d’analyser une page Web et d’en extraire les éléments sans difficulté.
- Selenium : permet de gérer les sites Web dont le code source contient une quantité importante de JavaScript, afin d’en extraire toutes les données de ce type qui vous intéressent.
- Apache HttpClient : utilisez l’API de bas niveau fournie par cette bibliothèque pour effectuer des requêtes HTTP.
- HtmlUnit : cette bibliothèque simule un navigateur Web sans interface graphique (c’est-à-dire sans tête) et vous permet d’interagir avec les sites Web par programmation. Elle est particulièrement utile pour les sites qui utilisent beaucoup JavaScript et pour simuler des actions utilisateur, comme cliquer sur des boutons ou remplir des formulaires.
En guise de conclusion sur le web scraping
J’espère que les choses sont claires maintenant : le web scraping est très puissant entre de bonnes mains !
Maintenant que vous savez ce que c’est et que vous en connaissez les bases, il est temps d’apprendre à l’intégrer à votre flux de travail. Une entreprise peut en tirer profit de nombreuses façons.
Les langages de programmation comme Python, JavaScript et Ruby sont les rois incontestés du web scraping. Vous pourriez utiliser PHP pour cela… Mais pourquoi ? Mais pourquoi donc !?
Non, sérieusement, n’utilisez pas PHP pour le web scraping ; laissez-le à WordPress et Magento.