Le web scraping ou l'extraction de données web est un processus automatisé de collecte de données à partir d'un site web. Les entreprises utilisent le web scraping pour prendre des décisions plus intelligentes à partir de la grande quantité de données accessibles au public. Elles peuvent extraire les données sous une forme organisée afin qu'elles soient plus faciles à analyser. Le web scraping a de nombreuses applications. Par exemple, il peut être utilisé pour surveiller les prix des concurrents dans le monde du commerce électronique. Les entreprises peuvent affiner leurs stratégies de prix en vérifiant les prix des produits et services de leurs concurrents afin de garder une longueur d'avance. En outre, les organismes d'étude de marché peuvent évaluer le sentiment des clients en suivant les commentaires et les évaluations de produits en ligne.
En général, le processus de "web scraping" comprend les étapes suivantes.
Voici quelques-uns des cas d'utilisation du web scraping.
Étude de marché - L'étude de marché est essentielle et doit s'appuyer sur les données les plus précises disponibles. Les organisations peuvent réaliser des études de marché appropriées et évaluer le sentiment des clients si elles disposent d'un volume important de données de qualité et d'une grande perspicacité grâce au web scraping. Les analystes de marché peuvent effectuer les tâches suivantes grâce au web scraping.
Immobilier - Les agents immobiliers peuvent prendre des décisions éclairées sur le marché en incorporant des données récupérées sur le web dans leurs activités quotidiennes. Ils effectuent les tâches suivantes en utilisant les données récupérées sur différents sites web.
Surveillance du contenu et de l'actualité - Le web scraping est la solution ultime pour surveiller, agréger et analyser les histoires critiques de l'industrie si une entreprise apparaît fréquemment dans l'actualité ou dépend d'une analyse de l'actualité en temps opportun. Les organisations peuvent utiliser le web scraping pour les raisons suivantes.
Surveillance des prix minimums annoncés (MAP ) - La surveillance des prix minimums annoncés permet de s'assurer que les prix en ligne des marques sont conformes à leur politique de prix. Il est impossible de surveiller les prix manuellement, car il existe de nombreux vendeurs et distributeurs. C'est pourquoi vous pouvez utiliser le processus automatisé de récupération de données sur le web pour garder un œil sur les prix des produits.
Vous devez extraire les données du web avec précaution car vous pouvez nuire au fonctionnement du site web lorsque vous récupérez des données. C'est pourquoi vous devez connaître toutes les règles à suivre en matière de web scraping.
Auto-identification - C'est une bonne pratique que de s'identifier lorsqu'on récupère des données sur le web. Le site web cible peut bloquer votre robot d'exploration si vous ne respectez pas la règle d'identification. Vous devez indiquer vos coordonnées dans l'en-tête du crawler. Les administrateurs du système ou les webmasters peuvent facilement accéder aux informations du crawler et vous informer de tout problème rencontré par votre crawler.
Rotation des adresses IP - De nombreux sites web ont mis en place des mécanismes anti-scraping pour protéger leurs sites web contre les attaques malveillantes. Si vous ne connaissez pas le mécanisme de base du web scraping, vous risquez d'être immédiatement bloqué par les sites web. Le site web peut également vous bloquer si vous utilisez la même IP pour chaque requête. Vous devez donc utiliser une nouvelle IP pour envoyer plusieurs requêtes au site web cible. Pour ce faire, vous pouvez utiliser proxys , qui cache votre identité aux propriétaires de sites web et vous attribue un pool d'adresses IP. Vous pouvez donc envoyer plusieurs requêtes au site web en utilisant différentes adresses IP sans être bloqué ou banni.
Inspection du fichier robots.txt - Si vous souhaitez faire du web scraping, vous devez inspecter de près le fichier robots.txt. Le fichier robots.txt est un fichier qui indique aux moteurs de recherche les fichiers qu'ils peuvent ou ne peuvent pas explorer à l'aide de robots. Presque tous les sites web possèdent ce fichier, ce qui vous permet d'acquérir les règles du web scraping à partir de ce fichier. Le fichier robots.txt contient des informations importantes concernant le nombre de requêtes qui peuvent être envoyées par seconde et les pages qui peuvent être visitées.
Crochets CSS - Vous pouvez utiliser des sélecteurs CSS pour trouver les éléments HTML dans les pages web et collecter des données à partir de ceux-ci. Lorsque vous sélectionnez un élément, le scraper web tente de deviner le sélecteur CSS des éléments sélectionnés. Vous pouvez utiliser les sélecteurs CSS disponibles dans jQuery et ceux disponibles dans les versions CSS 1 à 4 (prises en charge par le navigateur).
Les choses à ne pas faire en matière de web scraping sont indiquées ci-dessous.
N'alourdissez pas le site web - Vous ne devez pas nuire au site web dont vous récupérez les données. Parfois, la fréquence et le volume des demandes peuvent surcharger le serveur web. Vous pouvez essayer d'accéder aux données du site web cible en utilisant une seule adresse IP ; sinon, vous pouvez utiliser proxys qui peut vous fournir différentes adresses IP si vous voulez accéder aux données de plusieurs pages.
N'enfreignez pas le règlement général sur la protection des données - Vous ne pouvez pas extraire les données des citoyens de l'UE en enfreignant le règlement général sur la protection des données , car cela est illégal. Avec l'introduction du GDPR, les données extraites des citoyens de l'UE sont complètement modifiées et altérées. Les variantes précieuses qui peuvent décrire les données sont le nom, le numéro, l'âge, l'adresse électronique, le contact, l'adresse IP, etc.
N'utilisez pas de techniques douteuses - Vous pouvez utiliser des millions d'outils et d'astuces Internet pour contourner tous les protocoles de sécurité d'un site web en quelques clics de souris. Mais les administrateurs de sites web peuvent facilement détecter vos astuces, et la plupart du temps, ils vous trompent en évitant vos astuces. Ils peuvent vous bloquer s'ils remarquent une activité susceptible de nuire à leur site web. Par conséquent, vous devez vous en tenir aux outils et aux services qui préservent la réputation du site web cible.
Ne pas marteler le site - Il y a une grande différence entre la détection de changements en direct sur un site web et l'exécution d'une attaque par déni de service (DOS). En tant que "web scraper", vous devez savoir que vous aurez un léger délai entre les requêtes. Le site web détectera vos demandes régulières et bloquera votre IP s'il dispose d'une infrastructure IDS.
Vous savez que proxys sert d'intermédiaire ou de serveur tiers entre le client qui envoie la requête et le serveur qui la reçoit. Ils sont essentiels pour le web scraping car ils extraient les données efficacement et réduisent les risques de blocage. proxys vous fournit un certain nombre d'adresses IP afin que vous puissiez envoyer plusieurs requêtes au site web cible en utilisant différentes adresses IP sans vous faire bannir. Vous pouvez également accéder au contenu géo-restreint des sites web en utilisant proxys.
En bref, proxys est utile pour le web scraping pour les deux raisons suivantes.
Vous pouvez choisir les différents types de proxys pour le web scraping.
IP du centre de données - Il s'agit des adresses IP des serveurs hébergés dans les centres de données.
IP résidentielles - Elles sont plus chères que les IP des centres de données et sont les adresses IP de ménages privés. Vous pouvez les utiliser pour transmettre votre demande sur un réseau résidentiel.
IP mobiles - Il s'agit des IP des appareils mobiles privés. Le coût des adresses IP mobiles est trop élevé par rapport aux autres IP.
Vous pouvez intégrer votre site proxys dans un logiciel de scraping web existant en suivant les étapes suivantes.
La première étape est simple : il suffit d'importer le module " requests " de Python et de lui transmettre l'URL de connexion au proxy. Ensuite, vous devez envoyer la requête get au site web cible, comme indiqué dans les étapes ci-dessous.
import requests
proxies = {'http': 'http://user:[email protected]:3128/'}
requests.get('http://example.org', proxies=proxies)La deuxième étape est un peu plus compliquée et dépend de la quantité de traitement parallèle que vous effectuez à un moment donné et de la marge que vous souhaitez conserver par rapport à la limite de vitesse du site web cible.
Avec le web scraping, vous pouvez collecter des données à partir d'un site web tiers et les utiliser en fonction de vos besoins. C'est un outil très puissant pour l'optimisation des résultats des moteurs de recherche, la surveillance des prix du commerce électronique, la génération de prospects et l'agrégation d'informations. Le web scraping n'est pas si simple, car vous devez respecter des règles spécifiques à faire et à ne pas faire lors de la collecte de données sur un site web. Vous devez extraire les données d'un site web de manière à ne pas nuire au site et à ne pas altérer ses données. proxys Les proxy résidentiels sont très utiles pour extraire des données de sites web car ils cachent votre identité et vous évitent d'être banni ou bloqué. Vous pouvez utiliser un proxy résidentiel ou un proxy de centre de données en fonction de vos besoins.