Imaginons que vous souhaitiez obtenir des informations d'un site web ? Disons un paragraphe sur une célébrité ! Que faites-vous ? Eh bien, vous pouvez copier et coller les informations de Wikipédia dans votre propre fichier.
Mais que faire si vous voulez obtenir de grandes quantités d’informations d’un site Web aussi rapidement que possible ? Par exemple, de grandes quantités de données provenant d’un site Web pour entraîner un algorithme d’apprentissage automatique ? Dans une telle situation, le copier-coller ne fonctionnera pas ! Et c’est là que vous devez utiliser le Web Scraping.
Contrairement au processus long et fastidieux d’obtention manuelle de données, le Web scraping utilise des méthodes d’automatisation de l’intelligence pour obtenir des milliers, voire des millions, de jeux de données en un temps réduit. Comprenons donc en détail ce qu’est le Web scraping et comment l’utiliser pour obtenir des données à partir d’autres sites Web.
Qu'est-ce que le Web Scraping ?
Le Web scraping est une méthode automatique permettant d’obtenir de grandes quantités de données à partir de sites Web. La plupart de ces données sont des données non structurées au format HTML qui sont ensuite converties en données structurées dans un tableur ou une base de données afin de pouvoir être utilisées dans diverses applications. Il existe de nombreuses façons d’effectuer du web scraping pour obtenir des données à partir de sites web. Vous pouvez notamment utiliser des services en ligne, des API particulières ou même créer votre code pour le web scraping à partir de zéro. De nombreux grands sites Web, tels que Google, Twitter, Facebook, StackOverflow, etc., disposent d’API qui vous permettent d’accéder à leurs données dans un format structuré. C’est la meilleure option, mais il existe d’autres sites qui ne permettent pas aux utilisateurs d’accéder à de grandes quantités de données dans un format structuré ou qui ne sont tout simplement pas aussi avancés technologiquement. Dans ce cas, il est préférable d’utiliser le Web Scraping pour extraire les données du site.
Le Web Scraping nécessite deux parties, à savoir le crawler et le scraper. Le crawler est un algorithme d’intelligence artificielle qui parcourt le Web pour rechercher les données particulières requises en suivant les liens sur Internet. Le scraper, quant à lui, est un outil spécifique créé pour extraire des données du site web. La conception du scraper peut varier considérablement en fonction de la complexité et de l’ampleur du projet, afin qu’il puisse extraire les données rapidement et avec précision.
Différents types de scrapeurs Web
Les scrapeurs Web peuvent être divisés en fonction de nombreux critères différents, notamment les scrapeurs Web auto-construits ou pré-construits, les extensions de navigateur ou les scrapeurs Web logiciels, et les scrapeurs Web locaux ou en nuage.
Vous pouvez avoir des scrapeurs Web auto-construits, mais cela nécessite des connaissances avancées en programmation. Et si vous voulez plus de fonctionnalités dans votre scraper Web, il vous faut encore plus de connaissances. D’autre part, les scrapeurs Web pré-construits sont des scrapeurs déjà créés que vous pouvez télécharger et exécuter facilement. Ils disposent également d’options plus avancées que vous pouvez personnaliser.
Les scrapeurs Web sont des extensions qui peuvent être ajoutées à votre navigateur. Elles sont faciles à exécuter car elles sont intégrées à votre navigateur, mais elles sont aussi limitées pour cette raison. Toutes les fonctions avancées qui sortent du cadre de votre navigateur sont impossibles à exécuter sur les extensions de navigateur Web Scrapers. En revanche, les scrapeurs Web logiciels n’ont pas ces limites car ils peuvent être téléchargés et installés sur votre ordinateur. Ils sont plus complexes que les web scrapers de navigateur, mais ils ont aussi des fonctions avancées qui ne sont pas limitées par la portée de votre navigateur.
Les scrapeurs Web en nuage fonctionnent sur le nuage, c’est-à-dire sur un serveur hors site, généralement fourni par la société à laquelle vous achetez le scrapeur. Ils permettent à votre ordinateur de se concentrer sur d’autres tâches, car les ressources informatiques ne sont pas nécessaires pour récupérer les données des sites Web. Les scrapeurs Web locaux, quant à eux, fonctionnent sur votre ordinateur en utilisant les ressources locales. Par conséquent, si les scraper Web nécessitent davantage de CPU ou de RAM, votre ordinateur deviendra lent et ne sera pas en mesure d’effectuer d’autres tâches.
Pourquoi Python est-il un langage de programmation populaire pour le Web Scraping ?
Python est le langage le plus populaire pour le web scraping car il peut gérer facilement la plupart des processus. Il dispose également d’une variété de bibliothèques créées spécifiquement pour le Web Scraping. Scrapy est un framework open-source très populaire pour le web crawling, écrit en Python. Il est idéal pour le web scraping ainsi que pour l’extraction de données à l’aide d’API. Beautiful soup est une autre bibliothèque Python qui convient parfaitement au web scraping. Elle crée un arbre d’analyse qui peut être utilisé pour extraire des données du code HTML d’un site Web. Beautiful soup dispose également de multiples fonctionnalités pour la navigation, la recherche et la modification de ces arbres d’analyse.
À quoi sert le Web Scraping ?
Le Web Scraping a de multiples applications dans divers secteurs. Voyons-en quelques-unes maintenant !
Surveillance des prix
Le Web Scraping peut être utilisé par les entreprises pour récupérer les données de leurs produits et des produits concurrents afin de voir comment cela affecte leurs stratégies de prix. Les entreprises peuvent utiliser ces données pour fixer le prix optimal de leurs produits afin d’obtenir un revenu maximal.
Étude de marché
Les entreprises peuvent utiliser le web scraping pour leurs études de marché. Les données de haute qualité obtenues en grands volumes peuvent être très utiles aux entreprises pour analyser les tendances de consommation et comprendre dans quelle direction l’entreprise doit évoluer à l’avenir.
Surveillance des actualités
Les sites d’actualités de web scraping peuvent fournir des rapports détaillés sur l’actualité à une entreprise. Cela est d’autant plus essentiel pour les entreprises qui font fréquemment l’actualité ou qui dépendent des nouvelles quotidiennes pour leur fonctionnement. Après tout, les rapports d’actualité peuvent faire ou défaire une entreprise en une seule journée !
Analyse des sentiments
Si les entreprises veulent comprendre le sentiment général des consommateurs à l’égard de leurs produits, l’analyse des sentiments est indispensable. Les entreprises peuvent utiliser le web scraping pour collecter des données à partir de sites de médias sociaux tels que Facebook et Twitter afin de connaître le sentiment général sur leurs produits. Cela les aidera à créer des produits que les gens désirent et à prendre de l’avance sur leurs concurrents.
Marketing par courriel
Les entreprises peuvent également utiliser le Web scraping pour le marketing par e-mail. Elles peuvent collecter des identifiants d’email à partir de divers sites en utilisant le web scraping et ensuite envoyer des emails promotionnels et marketing en masse à toutes les personnes possédant ces identifiants d’email.
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