Vous savez tous que la connaissance est un pouvoir. Vous devez effectuer certaines tâches de collecte de données pour avoir accès aux meilleures informations. L'une des meilleures méthodes est le web scraping ou l'extraction de données web pour compiler et stocker des informations à partir de sites web sur l'internet. Mais pourquoi utiliser le web scraping si vous pouvez effectuer la même tâche en copiant et en collant des données ?
La réponse à cette question est qu'il est facile de copier le texte et de sauvegarder les images. Mais cette approche est pratiquement impossible lorsqu'il s'agit d'extraire de grandes quantités de données d'un site web. Cela peut prendre des jours, voire des mois, si vous utilisez la technique du copier-coller pour collecter les données. D'où la nécessité du web scraping, qui permet d'extraire de manière automatisée de grandes quantités de données d'un site web. Il ne vous faudra que quelques minutes ou quelques heures pour collecter des données à partir de milliers de pages de sites web. En outre, vous pouvez télécharger et exporter les données afin d'analyser les informations de manière pratique.
Le temps est le bien le plus précieux dans la vie d'une personne. En utilisant le web scraping, vous pouvez gagner du temps et récupérer les données à un volume plus élevé. Voici quelques cas d'utilisation du web scraping qui peuvent automatiser votre vie.
Vous pouvez utiliser le web scraping pour effectuer des tâches quotidiennes telles que :
Comment le web scraping peut-il accomplir ces tâches ? Prenons l'exemple d'une recherche d'emploi. Supposons que vous soyez au chômage et que vous cherchiez un emploi d'analyste commercial. Chaque jour, vous vous réveillez, consultez Indeed (le site d'offres d'emploi le plus connu) et parcourez de nombreuses pages à la recherche de nouveaux emplois. Le processus de recherche d'emploi à travers de nombreuses pages peut prendre de 20 à 30 minutes.
Vous pouvez gagner du temps et de l'énergie en automatisant ce processus. Par exemple, vous pouvez créer un programme de web scraping qui vous enverra chaque jour un courriel contenant tous les détails de l'offre d'emploi d'analyste commercial sur Indeed dans un tableau trié. De cette manière, il ne vous faudra que quelques minutes pour consulter les offres d'emploi quotidiennes.
Plutôt que de copier et coller des données sur l'internet, vous pouvez les collecter avec précision et les gérer efficacement grâce au web scraping. Copier les données du web et les coller quelque part sur un ordinateur est un processus manuel qui est fastidieux et qui prend du temps. Vous pouvez utiliser le processus automatisé d'extraction des données web et les enregistrer dans un format structuré tel qu'un fichier .csv, une feuille de calcul, etc. De cette manière, vous pouvez collecter des données à un volume supérieur à celui qu'un être humain normal pourrait espérer atteindre. Pour un web scraping plus avancé, vous pouvez stocker vos données dans une base de données en nuage et l'exécuter quotidiennement.
La marque d'une entreprise a une valeur considérable. Chaque marque souhaite bénéficier d'un sentiment positif en ligne et veut que les clients achètent ses produits plutôt que ceux de ses concurrents.
Les marques utilisent le web scraping pour :
Ils peuvent comprendre la voix actuelle de leurs clients en vérifiant leurs commentaires sur leurs produits sur les plateformes de médias sociaux. Elles peuvent ainsi déterminer si les clients aiment ou non leurs produits. Le web scraping leur permet donc d'identifier rapidement les commentaires négatifs et d'atténuer les dommages causés à la notoriété de la marque.
Si vous dirigez une entreprise, vous pouvez optimiser vos prix existants en les comparant à ceux de vos concurrents. Vous pouvez le faire automatiquement en faisant du web scraping pour créer un plan de prix compétitif. C'est là que la question se pose : Comment le web scraping permet-il de créer un plan tarifaire ? La réponse à cette question est que vous pouvez collecter des millions de données sur les prix des produits par le biais du web scraping. Les prix des produits devront être modifiés de manière dynamique pour répondre aux demandes fluctuantes du marché. Ainsi, la collecte automatique de données par le web scraping aide les entreprises à créer un plan de tarification.
Le web scraping vous permet de recruter les meilleurs candidats pour votre entreprise par rapport à vos concurrents. Tout d'abord, vous utilisez le web scraping pour comprendre les compétences actuelles du marché, puis vous pouvez embaucher des développeurs qui répondent aux besoins de votre entreprise.
L'optimisation des moteurs de recherche (SEO) vise à augmenter le trafic sur les sites web et à convertir les visiteurs en clients potentiels. Vous pouvez utiliser le web scraping pour collecter des volumes de données, vous faire une idée des mots-clés qu'ils optimisent et du contenu qu'ils publient. Une fois les données collectées, vous pouvez les analyser et en tirer des conclusions utiles pour élaborer les stratégies les mieux adaptées à votre créneau.
Quelle est l'importance de proxys pour l'extraction de données du web ? Voici quelques raisons d'utiliser proxys pour extraire des données du web en toute sécurité.
Le pool de proxy que vous utilisez a une taille spécifique qui dépend de plusieurs facteurs mentionnés ci-dessous.
Certains sites web proposent une liste de proxy gratuits à utiliser. Vous pouvez utiliser le code ci-dessous pour obtenir la liste des proxys gratuits.
Tout d'abord, vous devez faire quelques importations nécessaires. Vous devez importer les requêtes de Python et le module BeautifulSoup.
importer des demandes
import random
from bs4 import BeautifulSoup as bsVous devez définir une fonction qui contient l'URL du site web. Vous pouvez créer un objet soupe et obtenir la réponse HTTP.
def get_free_proxies() :
url = "https://free-proxy-list.net/"
soup = bs(requests.get(url).content, "html.parser")
proxys = []Ensuite, vous devez utiliser une boucle for qui permet d'obtenir le tableau des proxys libres, comme le montre le code ci-dessous.
for row in soup.find("table", attrs={"id": "proxylisttable"}).find_all("tr")[1:]:
tds = row.find_all("td")
try:
ip = tds[0].text.strip()
port = tds[1].text.strip()
host = f"{ip}:{port}"
proxies.append(host)
except IndexError:
continue
return proxiesLa sortie ci-dessous montre quelques exemples d'exécution proxys.
Vous pouvez gagner du temps et collecter des données en plus grand nombre à partir d'un site web en utilisant la méthode du web scraping automatisé ou de l'extraction de données web. Cette méthode vous permet d'automatiser tous les processus tels que la commande d'un produit, l'envoi d'e-mails, la recherche d'emplois sur des sites web et de gagner du temps lors de vos achats. Les processus d'extraction manuelle de données sont fastidieux et prennent beaucoup de temps. Vous devez donc utiliser des outils de collecte de données automatisés, tels que les outils de web scraping, qui peuvent vous faire gagner du temps et réduire vos efforts. Vous pouvez utiliser le web scraping pour vérifier les prix des produits de vos concurrents, surveiller votre marque et automatiser vos tâches. Vous pouvez utiliser un groupe de serveurs mandataires (proxy pool) pour effectuer de nombreuses requêtes vers le site web cible sans être banni. La taille du pool de proxy dépend du nombre de requêtes que vous effectuez et de la qualité des IP, comme les IP de centres de données ou les IP résidentielles.