According to Statista, in 2021, retail eCommerce sales amounted to 4.9 trillion US dollars worldwide. That is a lot of money, and it is predicted that by 2025, it will reach the 7 trillion US dollars mark. As you can guess, with this great revenue potential in e-commerce, the competition is bound to be aggressive.
Selon Statista, en 2021, les ventes au détail du commerce électronique se sont élevées à 4,9 billions de dollars américains dans le monde. C'est beaucoup d'argent, et l'on prévoit que d'ici 2025, ce chiffre atteindra les 7 000 milliards de dollars américains. Comme vous pouvez le deviner, avec un tel potentiel de revenus dans le commerce électronique, la concurrence ne peut qu'être agressive.
Il est donc nécessaire de s'adapter aux dernières tendances afin de survivre et de prospérer dans cette atmosphère ultra-concurrentielle. Si vous êtes un acteur du marché, la première étape consiste à analyser vos concurrents. L'un des éléments clés de cette analyse est le prix. La comparaison des prix des produits entre concurrents vous aidera à proposer le prix le plus compétitif sur le marché.
De plus, si vous êtes un utilisateur final, vous pourrez découvrir les prix les plus bas pour n'importe quel produit. Mais le véritable défi réside dans le fait que de nombreux sites de commerce électronique sont disponibles en ligne. Il est impossible d'aller manuellement sur chaque site et de vérifier le prix de chaque produit. C'est là que le codage informatique entre en jeu. Avec l'aide du code Python, nous pouvons extraire des informations des sites web. L'extraction de prix à partir de sites web devient ainsi un jeu d'enfant.
Cet article explique comment extraire des prix de sites web à partir d'un site de commerce électronique en utilisant Python comme exemple.
N'hésitez pas à consulter la section qui vous intéresse le plus.
Le Web Scraping est-il légal ?
Récupérer des prix sur des sites web
Étape 1 : Installation des bibliothèques nécessaires:
Étape 2 : Extraction des données Web :
Étape 3 : Analyse des données :
Étape 4 : Boucler le code pour obtenir plus de données :
Étape 5 : Obtenir le résultat :
FAQs:
Avant d'aborder la question de la récupération des prix sur les sites web, nous devons discuter de la définition et des facteurs juridiques qui sous-tendent la récupération des prix sur le web.
Le web scraping, également connu sous le nom d'extraction de données web, utilise des bots pour parcourir un site web cible et collecter les données nécessaires. Lorsque vous entendez le terme "web scraping", la première question qui vous vient à l'esprit est de savoir si le web scraping est légal ou non.
Cette réponse dépend d'une autre question : "Que ferez-vous des données récupérées ?" Il est légal d'obtenir des données d'autres sites web à des fins d'analyse personnelle puisque toutes les informations affichées sont destinées à la consommation publique. Mais si les données que vous utilisez pour votre propre analyse ont un impact sur le propriétaire original des données, sous quelque forme que ce soit, c'est illégal. Mais en 2019, un tribunal fédéral américain a statué que le web scraping n'enfreignait pas les lois sur le piratage informatique.
En résumé, il est toujours préférable de s'entraîner à extraire des données de sites web qui n'affectent pas le propriétaire initial des données. Une autre chose à garder à l'esprit est de ne récupérer que ce dont vous avez besoin. L'extraction de tonnes de données d'un site web risque d'affecter la bande passante ou les performances du site. Il est important de garder un œil sur ce facteur.
Si vous ne savez pas exactement comment vérifier si le site web autorise ou non le web scraping, il existe des moyens de le faire :
Vous devriez maintenant avoir une compréhension de base du web scraping et des facteurs légaux qui le sous-tendent. Voyons comment construire un simple scraper web pour trouver les prix des ordinateurs portables sur un site de commerce électronique. Le langage Python, ainsi que l'ordinateur portable Jupyter, sont utilisés pour construire le scraper.
En Python, une bibliothèque appelée "BeautifulSoup" collecte des données à partir d'autres sites web pour extraire les prix des sites web.
Avec BeautifulSoup, nous utilisons "Pandas" et "requests". Pandas est utilisé pour créer un cadre de données et effectuer des analyses de données de haut niveau, et request est la bibliothèque HTTP qui permet de demander des données aux sites web. Pour installer ces bibliothèques en python, utilisez le code suivant :
from bs4 import BeautifuSoup
import requests
import pandas as pd
import urllib.parsePour une meilleure pratique, dans cet exemple, le nom du site web n'est pas visible. En suivant les lignes directrices juridiques relatives au web scraping mentionnées ci-dessus et les étapes suivantes, vous obtiendrez le résultat. Une fois que vous avez obtenu l'adresse du site web, vous pouvez l'enregistrer dans une variable et vérifier si la demande est acceptée ou non. Pour extraire les données, suivez le code python indiqué ci-dessous :
seed_url = 'exemple.com/ordinateurs portables'
response = requests.get(seed_url) #Checking whether the request is accepted or not
response.status_code #200 est le code correspondant au statut OK, ce qui signifie que la demande est acceptée
200Le code de statut indique si la demande a été acceptée ou non. Ici, le code de statut '200' signifie que la demande est acceptée. Nous avons donc reçu la demande. L'étape suivante consiste à analyser les données.
L'analyse syntaxique est le processus de conversion d'un format en un autre format. Dans ce cas, l'analyse syntaxique HTML est effectuée, convertissant les données (HTML) dans un format interne (python) afin que l'environnement puisse exécuter les données. L'image suivante montre le code python permettant d'exécuter le processus d'analyse syntaxique des données à l'aide de la bibliothèque BeautifulSoup :
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')En analysant les pages web, Python récupère toutes les données telles que les noms, les balises, les prix, les détails des images et les détails de la mise en page.
Comme indiqué ci-dessus, notre objectif est de trouver les prix de l'ordinateur portable sur un site de commerce électronique. Les informations nécessaires pour cet exemple sont le nom de l'ordinateur portable et son prix. Pour ce faire, visitez la page web que vous souhaitez découper. Cliquez avec le bouton droit de la souris sur la page web et sélectionnez l'option "inspecter". Vous verrez un terminal comme celui-ci :
Utilisez l'option de surbrillance pour survoler le nom de l'ordinateur portable, le prix et le contenant. Vous verrez alors le code div en surbrillance dans le terminal. À partir de là, vous pouvez obtenir les détails de la classe. Une fois que vous avez obtenu les détails de la classe, saisissez toutes les informations dans le code python ci-dessous.
results = soup.find_all('div', {'class':'item-container'})
len(results)
results[1]
#NECESSARY DATA:
#Name and Price of the item
Name_of_the_Item= soup.find('a', {'class':'item-title'}).get_text()
print(Name_of_the_Item)
price=soup.find('li', {'class':'price-current'}).get_text()
print(price)
Vous avez maintenant le prix d'un seul ordinateur portable. Que se passe-t-il si vous avez besoin de 10 ordinateurs portables ? C'est possible en utilisant le même code dans une boucle for. Le code Python pour l'exécution d'une boucle for est illustré ci-dessous.
Name_of_the_item = []
Price_of_the_item = []
for soup in results:
try:
Name_of_the_item.append(soup.find('a', {'class':'item-title'}).get_text())
except:
Name_of_the_item.append('n/a')
try:
Price_of_the_item.append(soup.find('li', {'class':'price-current'}).get_text())
except:
Price_of_the_item.append('n/a')
print(Name_of_the_item)
print(Price_of_the_item)Maintenant que toutes les étapes du web scraping ont été franchies, voyons à quoi ressemble le résultat.
Ce n'est pas un format lisible. Pour le convertir dans un format lisible, de préférence un tableau (dataframe), vous pouvez utiliser la bibliothèque pandas. Le code python ci-dessous explique comment réaliser cette étape.
#Creating a dataframe
product_details=pd.DataFrame({'Name': Name_of_the_item, 'Price':Price_of_the_item})
product_details.head(10)
Il est maintenant lisible. La dernière étape consiste à enregistrer ce cadre de données dans un fichier CSV pour l'analyser. Le code python permettant d'enregistrer la base de données au format CSV est présenté ci-dessous.
product_details.to_csv("Web-scraping.csv")Vous pouvez ainsi effectuer une analyse concurrentielle simple, en vous concentrant sur les prix des produits. Au lieu de le faire manuellement, le web scraping automatisé à l'aide de python est un moyen efficace qui vous fait gagner beaucoup de temps.
Comme nous l'avons vu plus haut sur la façon de vérifier si le site web autorise le web scraping, proxys vous aidera à résoudre le problème.
proxys vous aident à masquer votre adresse IP locale et peuvent vous rendre anonyme en ligne. Cela peut vous aider à récupérer les données des sites web sans problème. ProxyScrape est le meilleur endroit pour obtenir proxys, ainsi que proxys. Les avantages de l'utilisation de ProxyScrape sont les suivants :
Dans cet article, nous avons vu comment récupérer des prix sur des sites web en utilisant python. Le web scraping est un moyen efficace d'obtenir des données en ligne. La plupart des Kickstarters utilisent le web scraping pour obtenir les données nécessaires en suivant toutes les directives éthiques sans dépenser beaucoup de temps et de ressources. Des outils dédiés au web scraping sont disponibles en ligne pour obtenir diverses informations, telles que les prix et les informations sur les produits. Vous pouvez visiter ce site pour en savoir plus sur les outils de web scraping.
Cet article espère avoir fourni suffisamment d'informations pour répondre à la question "comment récupérer des prix sur des sites web ?". En réalité, il n'existe pas de méthode définitive pour extraire des prix de sites web. Vous pouvez utiliser des outils dédiés au web scraping pour extraire des prix de sites web ou créer vos propres scripts python pour extraire des prix de sites web. Dans les deux cas, vous pouvez gagner du temps et collecter de nombreuses données sans difficulté.
AVERTISSEMENT : Cet article est strictement destiné à l'apprentissage. Si les lignes directrices appropriées ne sont pas respectées, le "web scraping" peut être considéré comme une activité illégale. Cet article ne soutient en aucun cas le web scraping illégal.