Le Web Scraping permet d’extraire les données d’un site web de manière automatisée. Le langage Python est idéal pour ce cas d’usage, notamment grâce aux librairies BeautifulSoup et Selenium. Découvrez comment procéder.
L’extraction des données de sites web peut être utile pour une large variété de projets. Il est théoriquement possible d’extraire ces données manuellement, mais l’immensité d’internet rend cette approche irréaliste.
Heureusement, il existe une technique permettant de simplifier et d’accélérer ce processus sans avoir besoin de visiter les sites un par un. Il s’agit du Web Scraping.
Cette méthode consiste à automatiser la collecte de données sur le web, grâce à la programmation informatique. Le langage Python est idéal pour ce cas d’usage grâce à son écosystème de librairies comme Beautiful Soup et Selenium.
Qu’est-ce que le Web Scraping ?
Le Web Scraping est une méthode automatisée utilisée pour l’extraction de larges volumes de données sur les sites web. Elle simplifie la collecte des données non structurées sur internet, et leur stockage sous une forme structurée.
Il existe différentes approches telles que des services en ligne dédiés ou des APIs. Toutefois, l’une des techniques les plus fiables est l’écriture d’un Web Scraper en langage Python.
Pourquoi utiliser Python pour le Web Scraping ?
Le langage Python présente de nombreux avantages pour le Web Scraping. Il s’agit d’un langage facile d’utilisation, notamment grâce à sa syntaxe intuitive et proche de la langue anglaise.
Le typage dynamique est aussi un point fort, puisqu’il n’est pas nécessaire de définir le type de données pour chaque variable avant de pouvoir les utiliser. Ceci permet de gagner un temps précieux.
En outre, un code Python très court suffit à accomplir de grandes tâches. Ce langage permet donc d’économiser du temps, ce qui constitue le but premier du Web Scraping.
Autre avantage : une immense communauté de développeurs Python, prête à prêter main forte en cas de problème ou de difficulté technique. Quoi qu’il arrive, vous pourrez trouver de l’aide pour perfectionner votre code.
Toutefois, le principal point fort de Python est sa vaste collection de librairies telles que NumPy et Matplotlib. Pour le Web Scraping, on utilise notamment les librairies Beautiful Soup et Selenium.
Les librairies Python pour le Web Scraping
En tant que langage généraliste, Python est utilisé pour diverses applications. Et pour chaque cas d’usage, il existe différentes librairies conçues à cet effet.
Pour le Web Scraping en Python, on utilise principalement quatre librairies. Tout d’abord, Requests permet de simplifier l’envoi de requêtes HTTP vers le serveur du site web. Elle réduit le nombre de lignes de code, rendant le code plus compréhensible sans atténuer son efficacité.
En revanche, cette librairie ne permet pas l’analyse des données HTML extraites. Elle ne convertit pas non plus les données dans un format adapté à l’analyse, et ne peut être utilisée pour le scraping de sites web écrit en pur JavaScript.
De son côté, Beautiful Soup est une librairie idéale pour les débutants et permettant le parsing de documents HTML et XML. Elle crée des arbres d’analyse, très utiles pour extraire les données facilement.
Une autre librairie Python couramment utilisée pour le Web Parsing est Ixml. Il s’agit d’une librairie de parsing rapide, performante et compatible avec les fichiers HTML et XML. Elle est également idéale pour l’extraction de données sur de larges datasets.
Enfin, Selenium est plus utile pour les projets avancés. Cette librairie permet notamment l’extraction de données sur les sites web en JavaScript. Il s’agit d’un outil d’automatisation de navigateur web open source, permettant d’automatiser les processus tels que la connexion à un réseau social.
On l’utilise massivement pour l’exécution de scripts de tests sur les applications web. Elle s’avère particulièrement utile pour le Web Scraping, grâce à sa capacité de rendering des pages web en JavaScript.
À quoi sert le Web Scraping ?
Le Web Scraping est utilisé pour collecter de larges volumes de données sur les sites web. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour de nombreux cas d’usage.
Il est par exemple possible de comparer les prix de différentes boutiques en ligne en agrégeant leurs données, à l’instar de services comme ParseHub. Le but peut aussi être de rassembler de nombreuses adresses e-mail, dans le but d’organiser une campagne de marketing à grande échelle.
On utilise aussi le Web Scraping pour collecter les données des réseaux sociaux tels que Twitter et Instagram, afin de découvrir les tendances du moment. En outre, les entreprises adoptent cette technique pour baser leurs travaux de recherche et développement sur des données concrètes.
Un autre exemple est celui des plateformes d’offres d’emploi. Ces sites web utilisent le Web Scraping pour réunir toutes les offres au même endroit, afin de simplifier les recherches et démarches des demandeurs d’emploi.
Le Web Scraping est-il légal ?
Le Web Scraping est légal en lui-même, mais l’extraction de certaines données peut être illégale. Ceci concerne la propriété intellectuelle protégée par des droits d’auteur, ou encore les données personnelles dont l’usage est régi par le RGPD dans l’UE.
De manière générale, il est impératif de lire les conditions d’utilisation d’un site web avant d’envisager le scraping de ses données. Certains sites interdisent tout simplement l’extraction de leurs données. Si vous ne trouvez pas cette information, n’hésitez pas à contacter le propriétaire du site pour demander son consentement.
Comment extraire les données d’un site web ?
L’exécution du code de Web Scraping permet d’envoyer une requête vers l’URL choisie. En réponse, le serveur envoie les données et permet de lire la page HTML ou XML. Le code analyse ensuite cette page, trouve les données et les extrait.
Le Web Scraping en Python se déroule en plusieurs étapes. On commence par trouver l’URL du site web ciblé, puis par inspecter la page en question pour trouver les données à extraire.
L’étape suivante consiste à écrire le code, puis à l’exécuter pour extraire les données. Enfin, il convient de stocker les données dans le format adéquat.
Lorsque vous scrapez des données, vous devez aussi les stoker. Découvrez notre article sur le stockage de grandes quantités de données.
