Les 8 meilleurs outils Python de scraping web en 2024

proxys, Python, Scraping, Déc-03-20225 minutes de lecture

Les données sont l'une des forces motrices de notre monde. Chaque aspect de notre vie quotidienne tourne autour des données. Sans données, il est impossible d'atteindre la croissance technologique que nous connaissons aujourd'hui. Les données sont cruciales pour toute organisation, quel que soit le secteur. Les organisations les plus importantes ont leurs banques de données et leurs lacs de données. Elles prennent les données

Les données sont l'une des forces motrices de notre monde. Chaque aspect de notre vie quotidienne tourne autour des données. Sans données, il est impossible d'atteindre la croissance technologique que nous connaissons aujourd'hui. Les données sont cruciales pour toute organisation, quel que soit le secteur. Les organisations les plus importantes ont leurs banques de données et leurs lacs de données. Elles prennent les données et les analysent pour obtenir un meilleur aperçu. Parfois, il est nécessaire de collecter 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 collecter différentes formes de données pour diverses analyses. Nous discuterons du web scraping et des meilleurs outils de web scraping en python dans les sections suivantes.

N'hésitez pas à passer à n'importe quelle section pour en savoir plus sur les outils de web scraping en python !

Table des matières

Qu'est-ce que le "Web Scraping" ?

En termes simples, le web scraping, également connu sous le nom de screen scraping, consiste à extraire une grande quantité de données à partir de diverses sources en ligne. Il s'agit d'un processus automatisé sans interaction humaine. La plupart des gens se méprennent souvent sur le processus réel du web scraping. Le processus de web scraping consiste à extraire des données d'une source ciblée et à les organiser. Les données sont dans un format non structuré lorsque vous effectuez du screen scraping, 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'exécuter le processus de web scraping, comme la création d'un script automatisé à partir de zéro ou l'utilisation d'un outil API pour le scraping de sites web, tels que Twitter, Facebook et Reddit. Certains sites web disposent d'API dédiées qui permettent de récupérer une quantité limitée de données, d'autres non. Dans ce cas, il est préférable d'utiliser le processus de web scraping pour extraire les données de ces sites web.

Le web scraping 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 "web scraping" 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, récupère les données et produit le résultat dans un format défini par l'utilisateur, généralement sous la forme d'une feuille de calcul Excel ou d'un fichier 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 scrapping unique.

Différents types de scrapeurs Web :

En fonction des besoins, les racleurs de sites web peuvent être classés en quatre catégories, à savoir

  • Gratte-papier web auto-scripté.
  • Gratte-papier web pré-scripté.
  • Extension de navigateur.
  • Gratte-papier en ligne basé sur le cloud.

Gratte-papier web auto-scripté - Ce type de gratte-papier est basé sur la création d'un gratte-papier web à l'aide du langage de programmation de votre choix. Le plus populaire est python. Pour cette approche, il est nécessaire d'avoir des connaissances avancées en programmation.

Scraper web pré-scriptés - Ce type de scraper utilise un scraper web déjà scripté. Celui-ci peut être téléchargé en ligne pour lancer le processus de scrapping. Le scraper web pré-construit vous permet d'ajuster l'option en fonction de vos besoins. Peu ou pas de connaissances en programmation sont nécessaires.

Extension de navigateur - Certaines API de web scraping sont disponibles sous forme d'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.

Web scraper basé sur le cloud - Il existe très peu de web scrapers basés sur le cloud. Ces scrappers fonctionnent sur un serveur en nuage géré par l'entreprise auprès de laquelle vous avez acheté le scraper. Le principal avantage réside dans les ressources informatiques. Avec un web scraper basé sur le cloud, le web scraper est une ressource exigeante, ce qui permet à votre ordinateur de se concentrer sur d'autres tâches essentielles.

Les 8 meilleurs outils Python d'exploration du Web :

Les 8 meilleurs outils Python de scraping Web

Python est largement considéré comme le meilleur langage de programmation pour les débutants en raison de sa grande lisibilité, qui aide souvent les débutants à se lancer 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 de web scraping en python que nous considérons comme les meilleurs. REMARQUE : certains de ces outils consistent en des bibliothèques python ayant une fonction spécifique dans le processus de web scraping.

1. Demande de bibliothèque :

Probablement la bibliothèque la plus basique et la plus standard de Python, elle est principalement utilisée comme l'un des meilleurs outils de web scraping en Python. La première étape du web scraping consiste à "demander" les données HTML au serveur du site web cible afin de les récupérer. Les requêtes adressées 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 javascript pur et qu'elle ne peut pas être utilisée pour analyser le HTML.

Voici le code python pour installer la bibliothèque de requêtes :

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

NOTE : Vous pouvez importer des requêtes en utilisant uniquement Juypter notebook ou Google Collab. Si vous utilisez CMD sous Windows, Linux ou macOS, vous pouvez installer les requêtes à l'aide de la méthode pip. Le code python pour installer les demandes est "pip install requests". La principale chose à retenir est que python est fourni 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 augmente la complexité du script de programmation.

2. Bibliothèque LXML :

Cette bibliothèque est une version mise à jour de la bibliothèque de requête. La bibliothèque LXML élimine l'inconvénient de la bibliothèque de requête, 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 code HTML.

3. Bibliothèque BeautifulSoup :

BeautifulSoup est probablement la bibliothèque de référence parmi les outils de web scraping 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 web scraping. L'inconvénient est qu'il est plus lent 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 web scraping. Scrapy n'est pas une bibliothèque python, mais un cadre de scraping web à part entière. Dans le backend, Scrapy consiste en un bot 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 selenium (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 à partir 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 sur lequel Selenium brille le plus. Puisque Selenium peut récupérer des pages web dynamiques, il est également préférable de récupérer des données à partir de cette page web. Mais il est recommandé d'utiliser Selenium lorsque l'on travaille sur des projets à petite échelle et que le temps n'est pas un facteur essentiel. Comme Selenium exécute du javascript sur chaque page de la source ciblée, il a tendance à être lent par rapport à d'autres bibliothèques et frameworks python.

6. Importer.io :

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

Mais import.io a une solution. Grâce à une technologie de pointe dans le domaine du web scraping, vous pouvez scraper plusieurs sites web en même temps sans décalage. La meilleure chose à propos d'import.io est qu'il s'agit d'un outil qui peut automatiquement vérifier les données scrappées et effectuer des audits d'assurance qualité à intervalles réguliers. 

Cette fonction peut être utilisée pour éviter que des valeurs nulles ou en double ne soient récupérées. Vous pouvez récupérer différents types de données, tels que les détails des produits, les classements, les avis, les questions-réponses et la disponibilité des produits.

7. DataStreamer :

Si vous êtes un spécialiste du marketing des médias sociaux, DataStreamer est le meilleur outil pour récupérer un grand nombre de données publiques sur les sites Web des médias sociaux. Avec DataStreamer, vous pouvez intégrer des données non structurées à l'aide d'une API unique. 

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 répondre. 

8. Procuration :

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 autorisent pas à extraire des données de leurs pages web. Si vous le faites, ils bloqueront 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 proxy comprennent les serveurs proxy dédiés aux centres de données, les serveurs proxy résidentiels et les 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 d'examiner les caractéristiques de chaque serveur proxy.

Un proxy de centre de données dédié est mieux adapté aux tâches en ligne à grande vitesse, telles que la transmission en continu 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 proxys pour transmettre de grandes quantités de données en peu de temps.

Un proxy dédié à un centre de données possède plusieurs caractéristiques, telles qu'une bande passante illimitée et des connexions simultanées, un site HTTP dédié proxys pour faciliter la communication et une authentification IP pour plus de sécurité. Avec un temps de disponibilité 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 à la clientèle et vous aidera à résoudre votre problème dans les 24-48 heures ouvrables. 

La prochaine est une procuration résidentielle. Le proxy résidentiel est le proxy de référence pour tous les consommateurs. La raison principale est que l'adresse IP d'un proxy résidentiel ressemble à l'adresse IP fournie par le FAI. Cela signifie qu'il sera plus facile d'obtenir l'autorisation du serveur cible pour accéder à ses données. 

L'autre caractéristique du proxy résidentiel de ProxyScrapeest une fonction rotative. 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 outre, les autres caractéristiques d'un proxy résidentiel sont les suivantes : bande passante illimitée, connexion simultanée, HTTP/s dédié proxys, proxys à tout moment de la session en raison des 7 millions de proxys dans le pool de proxy, 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. Les proxys Premium sont les mêmes que les proxys dédiés aux centres de données. La fonctionnalité reste la même. La principale différence est l'accessibilité. Dans le cas du proxy premium proxys, la liste des mandataires (la liste qui contient proxys) est mise à la disposition de tous les utilisateurs du réseau ProxyScrape. C'est pourquoi le premium proxys coûte moins cher que le centre de données dédié proxys.

Quelle est donc 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 change dynamiquement sur une période donnée, ce qui peut être utile pour tromper le serveur en envoyant un grand nombre de requêtes dans un court laps de temps sans obtenir un blocage de l'IP. 

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

Lectures suggérées :

Scraper les commentaires sur YouTube en 5 étapes simplesScraping Email Addresses Using Python In 2023 (en anglais)

FAQs :

FAQs :

1. Python est-il adapté au web scraping ?
Python est le meilleur outil pour le web scraping car il est facile à utiliser pour les débutants et vous pouvez traiter plusieurs requêtes de sites web pour collecter de grandes quantités de données.
2. Est-il légal d'extraire des données en ligne ?
Il est légal de récupérer toutes les données publiques, mais il est recommandé de suivre les lignes directrices du web scraping avant de mettre en œuvre le screen scraping. Vous pouvez le faire en vérifiant le robot.txt du site web ciblé, le fichier sitemap et les termes et conditions du site web lui-même.
3. Le langage HTML est-il nécessaire pour effectuer du web scraping ?
Il est préférable de maîtriser le langage HTML avant de mettre en œuvre le web scraping. Cela vous aidera à extraire la bonne quantité de données. Lorsque vous cliquez sur l'option inspecter de la page web, vous obtenez le script de longue traîne du HTML ; une connaissance de base du HTML vous permettra de gagner du temps dans la recherche des données correctes.

Conclusion :

Le web scraping est un outil essentiel pour tout scientifique et analyste de données. Grâce à lui, les data scientists peuvent mieux comprendre les données et apporter de meilleures solutions aux problèmes du monde d'aujourd'hui. Si vous êtes un référenceur ou un spécialiste du marketing numérique, les outils de web scraping Python sont indispensables. Ces outils vous permettent de gagner beaucoup de temps et de collecter facilement les données dont vous avez besoin. Cet article espère donner suffisamment d'informations sur le "Top 8 des meilleurs outils de web scraping Python"

AVERTISSEMENT : Cet article est strictement destiné à l'apprentissage. Si les lignes directrices appropriées ne sont pas respectées, l'utilisation du web scraping peut être illégale. Cet article ne soutient pas le scraping web illicite sous quelque forme que ce soit.