? Voici les possibilités qui s'offrent à vous :","Crunchbase","À propos de nous","Merci à tous pour votre formidable soutien !","Liens rapides","Programme d'affiliation","ProxyScrape essai premium","Vérificateur de procuration en ligne","Types de mandataires","Pays mandataires","Proxy usecases","Important","Politique en matière de cookies","Clause de non-responsabilité","Politique de confidentialité","Conditions d'utilisation","Médias sociaux","Facebook","LinkedIn","Twitter","Quora","Télégramme","Discord"," © Copyright 2024 - Thib BV | Brugstraat 18 | 2812 Mechelen | Belgique | VAT BE 0749 716 760"]}
L'un des moyens les plus simples d'avoir une bonne clientèle est de disposer d'un maximum d'adresses électroniques professionnelles et de leur envoyer régulièrement les détails de vos services. Il existe de nombreux outils de scraping sur l'internet qui fournissent ces services gratuitement, mais ils ont des limites de données de retrait. Ils offrent également des limites d'extraction de données illimitées, mais ils sont payants. Pourquoi les payer alors que vous pouvez en construire un de vos propres mains ? Discutons des étapes pour construire un outil de scraping de qualité en utilisant Python.
Bien qu'il s'agisse d'un exemple très simple pour les débutants, il s'agira d'une expérience d'apprentissage, en particulier pour ceux qui sont novices dans le domaine du web scraping. Il s'agit d'un tutoriel étape par étape qui vous aidera à obtenir des adresses électroniques sans aucune limite. Commençons par le processus de construction de notre scraper web intelligent.
Nous utiliserons les six modules suivants pour notre projet.
Les détails des modules importés sont donnés ci-dessous :
Dans cette étape, nous allons initialiser un deque qui enregistrera les URL scrappés, les URL non scrappés et un ensemble d'emails de sauvegarde scrappés avec succès à partir des sites web.
Les éléments en double ne sont pas autorisés dans un ensemble, de sorte qu'ils sont tous uniques.
urlsplit() renvoie un 5-tuple : (schéma d'adressage, emplacement du réseau, chemin, requête, fragment, identifiant).
Je ne peux pas montrer d'exemples d'entrées et de sorties pour urlsplit() pour des raisons de confidentialité, mais une fois que vous aurez essayé, le code vous demandera d'entrer une valeur (l'adresse du site web). La sortie affichera le SplitResult(), et à l'intérieur du SplitResult() il y aura cinq attributs.
Cela nous permettra d'obtenir la base et le chemin d'accès de l'URL du site web.
The <a href=””> tag indicates a hyperlink that can be used to find all the linked URLs in the document.
Ensuite, nous trouverons les nouvelles URL et les ajouterons à la file d'attente des URL non raclées si elles ne se trouvent ni dans les URL raclées ni dans les URL non raclées.
Si vous essayez le code par vous-même, vous remarquerez que tous les liens ne peuvent pas être scannés, et que nous devons donc les exclure,
Pour mieux analyser les résultats, nous allons exporter les courriels vers un fichier CSV.
Si vous utilisez Google Colab, vous pouvez télécharger le fichier sur votre machine locale en procédant comme suit
Comme je l'ai déjà expliqué, je ne peux pas montrer les adresses électroniques supprimées pour des raisons de confidentialité.
[Avis de non-responsabilité ! Certains sites web ne permettent pas de faire du web scraping et ont des robots très intelligents qui peuvent bloquer votre IP de façon permanente, donc faites du scrape à vos risques et périls].
Les entreprises ayant besoin de nombreuses adresses électroniques pour constituer leur liste de contacts, il est nécessaire de collecter des données à partir de sources multiples. Un processus manuel de collecte de données peut être fastidieux et prendre beaucoup de temps. Dans ce cas, les scrappeurs optent généralement pour proxys afin d'accélérer le processus et de contourner les restrictions qui leur sont imposées. Proxyscrape fournit des proxys à large bande passante capables de collecter un nombre illimité de données et de fonctionner 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, afin d'assurer un fonctionnement ininterrompu. Le niveau d'anonymat de leur proxy est suffisamment élevé pour dissimuler l'identité des "scrapers".
La création d'une liste de contacts potentiels contenant des adresses électroniques qualifiées facilitera le processus d'atteinte du public cible. Comme la plupart des gens utilisent le courrier électronique comme moyen de communication, il est plus facile de les atteindre par ce biais.
Lorsqu'ils récupèrent les adresses électroniques de plusieurs sources, les scrappeurs peuvent être confrontés à des problèmes tels que des blocages d'IP ou des barrières géographiques. Dans ce cas, proxys cachera les adresses des utilisateurs avec l'adresse proxy et éliminera les obstacles à l'accès aux sites web bloqués.
Il est toujours légal de collecter des données accessibles au public. Les racleurs doivent donc s'assurer que les données qu'ils collectent sont disponibles dans le domaine public. Si ce n'est pas le cas, ils peuvent collecter des données avec une autorisation préalable afin de maintenir la légalité du scraping.
Dans cet article, nous avons exploré une autre merveille du web scraping en montrant un exemple pratique de scraping d'adresses email. Nous avons essayé l'approche la plus intelligente en utilisant Python et la bibliothèque la plus simple et pourtant la plus puissante appelée BeautfulSoup. L'exploration du Web peut être d'une grande aide si elle est effectuée correctement en tenant compte de vos besoins. Bien que nous ayons écrit un code très simple pour récupérer les adresses email, il est totalement gratuit, et vous n'avez pas besoin de compter sur d'autres services pour cela. J'ai fait de mon mieux pour simplifier le code autant que possible et j'ai également ajouté de la place pour la personnalisation afin que vous puissiez l'optimiser en fonction de vos propres besoins.