Les 8 meilleurs outils de scraping web en Python en 2023

Les données sont l'une des forces motrices de notre monde. Tous les aspects de notre vie quotidienne tournent autour des données. Sans les données, il serait impossible d'atteindre la croissance technologique que nous connaissons aujourd'hui. Les données sont cruciales pour toute organisation, quel que soit le secteur. L'organisation la plus importante a ses banques de données et ses lacs de données. Elles prennent les données et les analysent pour obtenir un meilleur aperçu. Parfois, il est nécessaire de recueillir les données de l'extérieur, en les collectant en ligne. C'est dans cette situation que le web scraping est le plus efficace. De nombreuses communautés de science des données encouragent le web scraping éthique afin de récupérer différentes formes de données pour diverses analyses. Nous aborderons le web scraping et les meilleurs outils python de web scraping dans les sections suivantes.

N'hésitez pas à passer d'une section à l'autre pour en savoir plus sur les outils de scraping web en python !

Table des matières

• Qu'est-ce que le Web Scraping ?
  • Comment fonctionne le Web Scraping ?
  • Différents types de scrapeurs Web :
• Les 8 meilleurs outils d'exploration du Web en Python :
  • 1. Demander la bibliothèque :
  • 2. Bibliothèque LXML :
  • 3. Bibliothèque BeautifulSoup :
  • 4. Scrapy :
  • 5. Sélénium :
  • 6. Importation.io :
  • 7. DataStreamer :
  • 8. Proxy :
• Meilleur serveur proxy pour le Web Scraping :
• FAQs :
• Conclusion :

Qu'est-ce que le Web Scraping ?

En termes simples, le web scraping, également appelé screen scraping, consiste à extraire une grande quantité de données de diverses sources en ligne. Il s'agit d'un processus automatisé sans interaction humaine. La plupart des gens sont souvent induits en erreur quant au processus réel du web scraping. Le processus de scraping web consiste à extraire des données d'une source ciblée et à les organiser. Les données se présentent sous un format non structuré lorsque vous effectuez un raclage d'écran, ce qui signifie qu'il n'y a pas de données étiquetées. Le processus d'extraction de données Web comprend également la gestion de ces données non structurées en données structurées à l'aide d'un cadre de données.

Comment fonctionne le Web Scraping ?

Il existe plusieurs façons d'effectuer le processus de raclage du Web, comme la création d'un script automatisé à partir de zéro ou l'utilisation d'un outil API pour le raclage de sites Web, tels que Twitter, Facebook et Reddit. Certains sites Web disposent d'API dédiées qui permettent d'extraire une quantité limitée de données, d'autres non. Dans ce cas, il est préférable d'utiliser le processus de scraping Web pour extraire les données de ces sites Web.

L'extraction de données sur le Web se compose de deux parties : un scraper et un crawler. Un scraper est un algorithme d'apprentissage automatique qui aide à identifier les données requises en suivant les liens. Un crawler est un outil utilisé pour extraire des données de la cible. Les utilisateurs peuvent modifier à la fois un scraper et un crawler.

Techniquement, le processus de scraping web commence par l'alimentation de l'URL de départ. Ces URL servent de passerelle vers les données. Le scraper suit ces URL jusqu'à ce qu'il puisse accéder à la partie HTML des sites Web. Comme nous l'avons mentionné, le crawler est un outil qui parcourt les données HTML et les documents XML, extrait les données et produit le résultat dans un format défini par l'utilisateur, généralement une feuille de calcul Excel ou un format CSV (Comma-separated file). L'autre configuration est le fichier JSON. Ce fichier JSON permet d'automatiser l'ensemble du processus au lieu de procéder à un raclage unique.

Différents types de scrapeurs Web :

Sur la base des exigences, les racleurs de sites web peuvent être différenciés en quatre types, à savoir :

• Un scraper web auto-scripté.
• Scraper web pré-scripté.
• Extension du navigateur.
• Gratte-papier web basé sur le cloud.

Scraper web auto-scripté - Ce type de scraper est basé sur la création de votre scraper web en utilisant le langage de programmation de votre choix. Le plus populaire est le langage Python. Pour cette approche, il est nécessaire d'avoir des connaissances avancées en programmation.

Scraper web pré-scripté - Cetype utilise un scraper web déjà scripté. Il peut être téléchargé en ligne pour lancer le processus de scraping web. Le scraper web pré-scripté vous permet de modifier l'option en fonction de vos besoins. Peu ou pas de connaissances en programmation sont requises.

Extension de navigateur - Certaines API de scraping web sont disponibles sous la forme d'une extension de navigateur (add-on). Il suffit de l'activer avec le navigateur par défaut et de mentionner l'emplacement de la base de données pour enregistrer les données extraites, comme une feuille de calcul Excel ou un fichier CSV.

Scraper web basé sur le cloud - Il existe très peu de scraper web basés sur le cloud. Ces scrapeurs sont exécutés sur un serveur en nuage maintenu par la société auprès de laquelle vous avez acheté le scrapeur. Leur principal avantage réside dans les ressources informatiques. Avec un scraper web basé sur le cloud, le scraper web est une ressource exigeante, de sorte que votre ordinateur peut se concentrer sur d'autres tâches essentielles.

Les 8 meilleurs outils d'exploration du Web en Python :

Python est largement considéré comme le meilleur langage de programmation pour les débutants en raison de sa grande lisibilité pour l'utilisateur, qui aide souvent les débutants à commencer leur voyage dans le domaine de la programmation. Pour la même raison, Python est tout à fait applicable au web scraping. Il existe six bibliothèques et outils python pour le web scraping que nous considérons comme les meilleurs. REMARQUE: certains de ces outils consistent en des bibliothèques python ayant une fonction spécifique dans le processus de scraping web.

1. Demander Bibliothèque :

Probablement la bibliothèque la plus basique et la plus standard de python, elle est principalement utilisée comme l'un des meilleurs outils python de web scraping. La première étape du web scraping consiste à "demander" les données HTML au serveur du site Web cible pour récupérer les données. Les requêtes adress ées à la bibliothèque de requêtes sont GET et POST. Les deux principaux inconvénients sont que la bibliothèque de requêtes ne peut pas être utilisée efficacement lorsque le site Web ciblé est constitué de pur javascript et ne peut pas être utilisée pour analyser le HTML.

Voici le code python pour installer la bibliothèque requests :

importez les requêtes
data =requests.request("GET", "https://www.example.com")
données

REMARQUE: Vous pouvez importer des demandes en utilisant uniquement Juypter notebook ou Google Collab. Si vous utilisez CMD sous Windows, Linux ou macOS, vous pouvez installer des requêtes en utilisant la méthode pip. Le code python pour installer les demandes est "pip install requests". La principale chose à retenir est que python est livré avec "urllib" et "urllib2". Urllib peut être utilisé à la place d'une requête, mais l'inconvénient est qu'il est parfois nécessaire d'utiliser à la fois urllib et urllib2, ce qui entraîne une complexité accrue du script de programmation.

2. Bibliothèque LXML :

Cette bibliothèque est une version actualisée de la bibliothèque request. La bibliothèque LXML élimine l'inconvénient de la bibliothèque request, qui analyse le HTML. La bibliothèque LXML peut extraire une grande quantité de données à une vitesse rapide avec des performances et une efficacité élevées. La combinaison des bibliothèques request et LXML est la meilleure solution pour extraire des données du HTML.

3. Bibliothèque BeautifulSoup :

BeautifulSoup est probablement la bibliothèque la plus utilisée parmi les outils de scraping web en python, car elle est plus facile à utiliser pour les débutants et les experts. Le principal avantage de BeautifulSoup est que vous n'avez pas à vous soucier d'un HTML mal conçu. La combinaison de BeautifulSoup et de request est également courante dans les outils de scraping web. L'inconvénient est qu'elle est plus lente que LXML. Il est recommandé d'utiliser BeautifulSoup avec l'analyseur LXML. Le code python pour installer BeautifulSoup est "pip install BeautifulSoup".

4. Scrapy :

On peut dire que Scrapy est le héros du scraping web. Scrapy n'est pas une bibliothèque python, mais un cadre de scraping web à part entière. En arrière-plan, Scrapy consiste en un robot capable d'envoyer simultanément plusieurs requêtes HTTP à la source. Même si Scrapy est un cadre robuste pour le web scraping, vous pouvez ajouter des plugins pour augmenter ses fonctionnalités. Le principal inconvénient de Scrapy est qu'il n'a pas la capacité, comme sélénium (que nous verrons dans la section suivante), de gérer le javascript. Scrapy peut surmonter cet inconvénient en utilisant n'importe quelle bibliothèque supportant l'extraction de données d'un site web dynamique.

5. Sélénium :

Selenium a été créé par Jason Huggins pour le test automatisé des applications Web. L'inconvénient de Scrapy, qui n'est pas en mesure de gérer facilement les pages Javascript, est le point fort de Selenium. Puisque Selenium peut gratter des pages Web dynamiques, il est également préférable de gratter les données de cette page Web. Mais il est recommandé d'utiliser Selenium lorsque l'on travaille sur des projets à petite échelle et lorsque le temps n'est pas compté. Comme Selenium exécute le javascript sur chaque page de la source ciblée, il a tendance à être lent par rapport aux autres bibliothèques et frameworks python.

6. Importation.io :

Il est vrai que les sites Web évoluent rapidement et deviennent plus complexes. Le scraping web à plus grande échelle devient plus difficile, comme le scraping des données d'un site de commerce électronique. 

Mais import.io a une solution. Grâce à une technologie de pointe en matière de scraping web, vous pouvez scrapper plusieurs sites web en même temps sans décalage. L'avantage de import.io est qu'il s'agit d'un outil capable de vérifier automatiquement les données scrappées et d'effectuer des audits AQ à intervalles réguliers. 

Cette fonctionnalité peut être utilisée pour éviter que des valeurs nulles ou dupliquées soient extraites. Vous pouvez récupérer différents types de données, comme les détails du produit, les classements, les avis, les questions-réponses et la disponibilité du produit.

7. DataStreamer :

Si vous êtes un spécialiste du marketing des médias sociaux, datastreamer est le meilleur outil pour vous permettre de gratter un grand nombre de données publiques à partir de sites Web de médias sociaux. Avec datastreamer, vous pouvez intégrer des données non structurées avec une seule API. 

Avec DataStreamer, vous pouvez alimenter votre pipeline de données avec plus de 56 000 éléments de contenu et 10 000 enrichissements par seconde. Personnalisez vos données en les filtrant et en les agrégeant en fonction des questions auxquelles vous souhaitez obtenir une réponse. 

8. Proxy :

Un proxy n'est pas un outil python à proprement parler, mais il est nécessaire pour le web scraping. Comme nous l'avons mentionné plus haut, le web scraping doit être effectué avec précaution car certains sites web ne vous permettent pas d'extraire des données de leurs pages web. Si vous le faites, ils bloqueront très probablement votre adresse IP locale. Pour éviter cela, un proxy masque votre adresse IP et vous rend anonyme en ligne.

Meilleur serveur proxy pour le Web Scraping :

ProxyScrape est l'un des fournisseurs de proxy les plus populaires et les plus fiables en ligne. Les trois services de proxy comprennent des serveurs proxy de centre de données dédiés, des serveurs proxy résidentiels et des serveurs proxy premium. Alors, quelle est la meilleure solution possible pour le meilleur proxy HTTP pour le web scraping? Avant de répondre à cette question, il est préférable de voir les caractéristiques de chaque serveur proxy.

Un proxy de centre de données dédié est le mieux adapté aux tâches en ligne à grande vitesse, telles que la transmission de grandes quantités de données (en termes de taille) à partir de divers serveurs à des fins d'analyse. C'est l'une des principales raisons pour lesquelles les organisations choisissent le site proxys dédié pour transmettre de grandes quantités de données dans un court laps de temps.

Un proxy de centre de données dédié possède plusieurs caractéristiques, telles qu'une bande passante et des connexions simultanées illimitées, un site HTTP dédié proxys pour faciliter la communication, et une authentification IP pour plus de sécurité. Avec un temps de fonctionnement de 99,9 %, vous pouvez être assuré que le centre de données dédié fonctionnera toujours, quelle que soit la session. Enfin, ProxyScrape offre un excellent service clientèle et vous aidera à résoudre votre problème dans les 24-48 heures ouvrables. 

Le suivant est un proxy résidentiel. Le proxy résidentiel est le proxy de référence pour tout consommateur général. La raison principale est que l'adresse IP d'un proxy résidentiel ressemble à l'adresse IP fournie par le FAI. Cela signifie qu'obtenir la permission du serveur cible pour accéder à ses données sera plus facile que d'habitude. 

L'autre caractéristique du proxy résidentiel de ProxyScrapeest une fonction de rotation. Un proxy rotatif vous permet d'éviter une interdiction permanente de votre compte car votre proxy résidentiel change dynamiquement votre adresse IP, ce qui rend difficile pour le serveur cible de vérifier si vous utilisez un proxy ou non. 

En dehors de cela, les autres caractéristiques d'un proxy résidentiel sont : une bande passante illimitée, ainsi qu'une connexion simultanée, un HTTP/s dédié proxys, proxys à tout moment de la session en raison de plus de 7 millions de proxys dans le pool de proxy, l'authentification par nom d'utilisateur et mot de passe pour plus de sécurité, et enfin, la possibilité de changer le serveur du pays. Vous pouvez sélectionner le serveur de votre choix en ajoutant le code du pays à l'authentification du nom d'utilisateur. 

Le dernier est le proxy premium. Premium proxys est identique au centre de données dédié proxys. La fonctionnalité reste la même. La principale différence est l'accessibilité. Dans le cas de Premium proxys, la liste des serveurs mandataires (la liste qui contient proxys) est mise à la disposition de chaque utilisateur du réseau de ProxyScrape. C'est pourquoi premium proxys coûte moins cher que le centre de données dédié proxys.

Alors, quelle est la meilleure solution possible pour le meilleur proxy HTTP pour le web scraping? La réponse est "proxy résidentiel". La raison en est simple. Comme nous l'avons dit plus haut, le proxy résidentiel est un proxy rotatif, ce qui signifie que votre adresse IP est modifiée de manière dynamique au cours d'une période donnée, ce qui peut être utile pour tromper le serveur en envoyant un grand nombre de requêtes dans un laps de temps limité sans obtenir un blocage d'IP. 

Ensuite, la meilleure chose à faire est de changer le serveur proxy en fonction du pays. Il suffit d'ajouter le code ISO_CODE du pays à la fin de l'authentification IP ou de l'authentification par nom d'utilisateur et mot de passe.

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FAQs :

Conclusion :

Le Web scraping est un outil essentiel pour tout scientifique et analyste de données. Grâce à lui, les scientifiques des données peuvent obtenir un meilleur aperçu des données et fournir une meilleure solution aux problèmes du monde actuel. Si vous êtes un spécialiste du référencement ou du marketing numérique, les outils de web scraping Python sont indispensables. Les outils de scraping web Python vous aident à gagner beaucoup de temps et à recueillir facilement les données dont vous avez besoin sans aucune difficulté. Cet article espère donner suffisamment d'informations sur les "8 meilleurs outils de web scraping Python".

AVERTISSEMENT : Cet article est strictement destiné à des fins d'apprentissage. Si vous ne suivez pas les directives appropriées, l'exécution de grattage web peut être illégale. Cet article ne soutient pas le scraping web illicite sous quelque forme que ce soit.